黄仁勋：À l'ère de l'IA, le choix de la filière n'est pas important, raconter des histoires, la créativité et le jugement sont les véritables murailles protectrices

NVIDIA CEO Huang Renxun a exprimé cette semaine lors d'une interview avec la chaîne d'information asiatique CNA à Singapour, son anxiété concernant la question : « Que faut-il étudier à l’ère de l’IA ? » en déclarant : « Ce n’est pas ce que vous étudiez qui est important, mais la capacité à raconter des histoires, la créativité et le jugement. »
(Précédent contexte : Nvidia Huang Renxun : Les étudiants en langues anglaises vont « balayer » l’informatique, les étudiants en sciences humaines sont les véritables nouveaux talents technologiques à l’ère de l’IA)
(Complément d’information : Huang Renxun : Le token IA devrait faire partie de la structure salariale des ingénieurs, cela devient une condition de recrutement à Silicon Valley)

Si vous avez un enfant qui va bientôt entrer à l’université, vous vous demandez peut-être récemment avec anxiété : « Que devrait étudier mon enfant pour ne pas être remplacé ? » Lorsqu’on lui a posé cette question cette semaine, le PDG de Nvidia Huang Renxun a répondu de manière très concise : « Je pense que ce qu’on étudie n’est pas important, tout ce qui a été important dans le passé le restera également à l’avenir. »

Il soutient : plutôt que de chercher une matière « à l’abri de l’IA », il vaut mieux apprendre à utiliser l’IA pour approfondir n’importe quelle discipline.

La narration, c’est quelque chose que l’IA ne peut pas faire pour vous.

Huang Renxun a mentionné dans l’interview plusieurs domaines qu’il considère toujours précieux à l’ère de l’IA : le journalisme, la narration, l’art et le design. À première vue, cette liste semble aller à l’encontre de la logique dominante du marché selon laquelle « étudier l’IA assure la sécurité ».

Sa raison repose sur la nature d’une compétence. Prenons l’exemple du journalisme : il dit que les meilleurs reporters ne se contentent pas de faire leur devoir de recherche, mais doivent aussi « se concentrer sur le moment présent, écouter attentivement, et répondre de manière flexible ».

Ces trois actions, en réalité, décrivent une forme de jugement hautement contextualisé : savoir quand poser une question supplémentaire, quand se taire, ou encore qu’un regard peut être plus puissant que dix questions. L’IA peut analyser des transcriptions, rechercher des données de contexte, mais elle ne peut pas percevoir le silence soudain lorsque l’interviewé baisse la voix, ni juger si ce silence est une évitement ou une préparation à une sincère confession.

« La capacité à raconter des histoires sera aussi importante aujourd’hui qu’à l’avenir. » C’est l’un des rares points sur lesquels Huang Renxun a directement affirmé sa position lors de cette interview.

Il pense donc qu’il n’est pas nécessaire de se concentrer d’abord sur « quelle matière choisir », mais plutôt de mettre en avant sa passion actuelle, qu’il s’agisse de littérature, de biologie, de musique ou d’ingénierie. Ensuite, il faut se poser une seule question : jusqu’où l’IA peut-elle accélérer l’apprentissage, affiner la maîtrise des compétences, ou donner un sens à la vie dans cette voie ?

Le sujet de la question change, passant de « que dois-je éviter » à « que puis-je amplifier », et toute la structure de la réponse en découle.

L’IA rend-elle les gens plus stupides ? Il rejette directement cette hypothèse.

Une autre source d’anxiété concernant l’IA est : « L’humanité va-t-elle régresser en dépendant excessivement de l’IA ? » Huang Renxun a contesté cette hypothèse lors de cette interview.

Son argumentation s’appuie sur une analogie historique : chaque grande vague technologique a finalement renforcé l’ambition humaine, plutôt que de la réprimer. Il ne s’appuie pas sur une théorie abstraite, mais ramène cette logique à l’époque du PC : ceux qui refusaient d’apprendre à utiliser l’ordinateur personnel étaient finalement ceux qui étaient remplacés ; ceux qui savaient utiliser le PC ont pu accéder à des emplois auparavant inaccessibles.

De même, aujourd’hui : un comptable qui ne sait pas utiliser Excel sera surpassé par un autre qui maîtrise Excel ; un professionnel de la finance qui ne sait pas exploiter l’IA pour analyser sera dépassé par ses collègues qui savent faire tourner des modèles avec l’IA et interpréter eux-mêmes les résultats. La différence d’outil, la logique reste la même.

Cette analogie appliquée à l’ère de l’IA se résume à cette phrase largement répandue : « Vous ne perdrez pas votre emploi à cause de l’IA, mais à cause de ceux qui savent mieux utiliser l’IA que vous. »

Huang Renxun estime que, après l’automatisation de nombreuses tâches par l’IA, l’humain sera poussé vers des niveaux supérieurs de missions, celles qui requièrent jugement et créativité. Il s’agit d’un discours sur la « transformation de la nature du travail », et non sur la « disparition du travail ».