Le SAVOIR-AGIR
à l'ère de
l'intelligence artificielle

Mes repères et cadre de référence pour le SAVOIR-AGIR...
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​Je m’appuie sur des repères théoriques et pédagogiques qui maintiennent une exigence académique, tout en restant ancrés dans le travail réel et les situations professionnelles.
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Henri Boudreault, qui a été mon professeur à l’UQAM, a structuré ma manière de relier apprentissage, action et professionnalisation. Son influence se traduit par une pédagogie à visée andragogique, centrée sur l’action, la mise en situation et la préparation au travail réel.
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Dans cette même logique, David A. Kolb et Philippe Perrenoud consolident l’idée que l’apprentissage devient puissant lorsqu’il prépare à agir, transférer et traiter des situations complexes, pas seulement à restituer.
 
Cette orientation vers l’action appelle ensuite une question centrale : qu’est-ce qu’agir avec compétence, dans le réel. 
 
Avec Guy Le Boterf, un mentor qui a fortement influencé ma façon de penser la compétence, je situe la compétence là où elle compte vraiment : dans l’action réussie en situation. Elle ne se résume ni à un savoir, ni à une intention, ni à une qualité personnelle. Elle se manifeste lorsqu’une personne sait agir avec pertinence, en combinant et en orchestrant des ressources hétérogènes selon les exigences du contexte.
Dans cette logique, agir avec compétence, c’est mobiliser et articuler des ressources personnelles (connaissances, savoir-faire, expérience, posture, autorégulation, discernement), des ressources organisationnelles (processus, règles, collectif, données, repères qualité) et des outils numériques, dont l’IA, pour produire un résultat pertinent et maîtrisé. L’enjeu n’est pas d’avoir plus de ressources, mais de savoir lesquelles activer, dans quel ordre, avec quels arbitrages, et avec quelle responsabilité face aux effets produits.
 
C’est exactement là que j’ancre mon concept de SAVOIR-AGIR : une capacité à décider et à agir dans le réel, avec jugement, sens des conséquences et redevabilité. À l’ère de l’IA, cette filiation est précieuse, car elle évite deux pièges symétriques : confondre la performance technique avec l’action compétente et réduire la compétence à l’outil seul.
L’IA peut augmenter certaines tâches, accélérer certains traitements, élargir certains accès. Mais le SAVOIR-AGIR demeure le pivot dès qu’il faut contextualiser, arbitrer, assumer une décision, et répondre de ses impacts dans une situation concrète.
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Sur le plan de l’évaluation, Jacques Tardif rappelle une exigence centrale : une compétence ne se valide pas par l’intention, mais par des manifestations observables. Situations authentiques, traces pertinentes et critères explicites deviennent alors essentiels pour évaluer le SAVOIR-AGIR. 
 
Mais ce qui rend ces manifestations possibles, surtout quand le réel résiste, c’est la qualité du jugement.​​ C’est ici que Donald A. Schön devient un repère décisif. Il met au centre la réflexivité : réfléchir dans l’action, puis revenir sur l’action, surtout lorsque le réel résiste aux procédures. Dans cette perspective, l’esprit critique est une compétence en situation : questionner ses hypothèses, vérifier, puis ajuster son jugement. À l’ère de l’IA, c’est un garde-fou essentiel pour valider, contextualiser et assumer les effets des décisions.
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Laurence Devillers apporte un repère essentiel à l’ère de l’IA : l’intelligence artificielle n’est pas un décideur, c’est une médiation. En travaillant sur l’interaction humain-machine et la responsabilité, elle permet de prolonger le SAVOIR-AGIR dans un environnement assisté par des systèmes intelligents. L’augmentation ne déplace pas la responsabilité. Elle en renforce l’exigence : vérifier, interpréter, arbitrer et répondre des décisions prises.
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Enfin, le paradoxe de Hans Moravec (1988) m’aide à cadrer l’IA sans fascination ni rejet. Il met en évidence une asymétrie : la performance dans les tâches formelles n’équivaut pas automatiquement à la robustesse de l’action située. Cela renforce l’idée que le SAVOIR-AGIR devient critique dès qu’il faut arbitrer dans l’incertitude, gérer des contraintes et répondre des effets produits.
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Le SAVOIR-AGIR constitue le socle de mes travaux sur le travail réel, la décision et la responsabilité en situation.
 
À l’ère de l’intelligence artificielle, ce cadre
évolue vers un SAVOIR-AGIR augmenté.
 
Ici, « augmenté » ne signifie pas « meilleur grâce à l’IA », mais « plus exigeant » : décider quoi automatiser, quoi augmenter et quoi préserver sous responsabilité humaine, avec vérification et traçabilité. L’enjeu n’est donc plus seulement de mobiliser des ressources, mais d’arbitrer, de façon située, ce qui peut être confié aux systèmes, ce qui doit rester piloté par le jugement humain, et ce qui engage une responsabilité directe dans l’action.
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Mes recherches visent à formaliser ces critères de jugement, à les rendre observables dans le travail réel et à en mesurer les effets sur les compétences et la qualité de la prise de décision.