La mort lente des diplômés rigides : entre illusion académique et réalité algorithmique par Guy Kapayo

 

La mort lente des diplômés rigides : entre illusion académique et réalité algorithmique

Introduction

Le monde académique s’est longtemps appuyé sur la croyance dans la valeur durable du diplôme universitaire. Il garantissait, selon une représentation linéaire du progrès, un statut, une reconnaissance sociale et une intégration dans les processus décisionnels des sociétés modernes. Mais cette architecture s’effondre lentement sous nos yeux. Non pas parce que l’intelligence humaine décline, mais parce qu’elle est concurrencée, dépassée, et même supplantée, dans de nombreuses fonctions cognitives, par des entités non humaines : intelligences artificielles, modèles de langage, robots apprenants, etc.

Dans ce contexte, un phénomène s’accélère : l’obsolescence lente mais irréversible des élites diplômées rigides, incapables d’adapter leurs schémas mentaux à la nouvelle réalité numérique. Cette obsolescence n’est pas qu’une crise personnelle : elle constitue un enjeu stratégique pour les nations, les universités, les entreprises et les citoyens. Ce texte vise à éclairer ce phénomène, à les analyser froidement et à en tirer les conclusions sociales, politiques et économiques qui s’imposent.

Chapitre 1 – De la compétence au confort : les diplômes comme pièges symboliques

Dans les sociétés modernes, le diplôme universitaire a été la clef de voûte de la méritocratie. Il sanctionnait l’effort, validait la connaissance et permettait l’accès à des fonctions de direction, de conseil ou d’enseignement. Cette logique, pourtant efficace au XXe siècle, devient aujourd’hui un piège pour une part importante des élites.

Pourquoi ? Parce que le diplôme n’est plus une preuve d’adaptation. Il devient un certificat d’adhésion à un ancien monde. Nombreux sont ceux qui, munis d’un doctorat, d’un master ou d’un agrégat prestigieux, continuent de fonctionner avec des outils théoriques datés, dans une langue conceptuelle fermée, et avec une posture intellectuelle hostile à la réinvention permanente de leurs savoirs. Leur capital académique devient ainsi un obstacle à leur utilité sociale.

Leur rigidité ne résulte pas d’une paresse, mais d’une surconfiance : celle d’avoir « réussi » dans un système désormais caduc. Cette réussite passée justifie, à leurs yeux, leur refus d’apprendre le langage de l’IA, du code, des réseaux, des modèles de machine learning ou des dynamiques post-disciplinaires. Le confort du titre prévaut sur l’inconfort du doute. C’est là que commence leur lente disparition.

Chapitre 2 – L’obsolescence cognitive : lenteur, refus, déni

Le processus d’obsolescence ne se manifeste pas brutalement. Il est progressif, souvent invisible, car dissimulé sous une couche de prestige institutionnel ou de réputation sociale. Il commence par un léger décalage entre le langage utilisé par les nouveaux professionnels du numérique et celui des professeurs ou experts traditionnels. Puis vient l’incompréhension croissante des outils, des plateformes, des paradigmes.

À terme, ce décalage devient handicap. Le diplômé rigide perd en vitesse d’exécution, en capacité d’analyse, en anticipation stratégique. Il ne comprend plus les dynamiques de transformation, car il les regarde avec les lunettes du passé. Il devient, aux yeux des jeunes générations et des innovateurs, un acteur du retard, voire un obstacle.

La lenteur cognitive n’est pas une question d’âge mais de posture mentale. Le refus d’adaptation devient un choix politique, presque idéologique. L’ancien monde se défend dans un déni : « Ce n’est qu’une mode », « l’IA ne remplacera jamais l’humain », « J’ai 30 - 40 ans d’expérience ». Cette attitude les rend de plus en plus invisibles dans les lieux où s’inventent les nouveaux outils.

Chapitre 3 – La double peine : langage algorithmique et domination anglophone

Un autre facteur renforce l’exclusion des diplômés rigides : la barrière linguistique. Le monde de l’IA, du machine learning, du développement informatique et de la science des données se structure massivement en anglais. Les tutoriels, les conférences, les documentations, les forums de discussion, les cours en ligne sont en majorité anglophones.

Ceux qui ne maîtrisent pas l’anglais sont confrontés à une double peine : non seulement ils n’ont pas le réflexe d’explorer ces contenus, mais même lorsqu’ils s’y aventurent, ils peinent à décoder les informations. L’accès à la formation est ainsi freiné, et le sentiment d’infériorité technique ou linguistique s’installe durablement.

Cependant, cette barrière peut aujourd’hui être franchie grâce à des outils automatiques de traduction, de transcription, ou même grâce aux assistants IA multilingues. Seuls ceux qui ont décidé de s’adapter découvrent ces possibilités. C’est donc moins un problème de langue qu’un problème de volonté.

La vraie fracture n’est plus entre anglophones et francophones. Elle est entre ceux qui veulent comprendre l’algorithme et ceux qui rejettent le monde algorithmique.

Chapitre 4 – De l’élite rigide à la classe inutile

Yuval Noah Harari a popularisé le concept de « useless class », la classe inutile. Ce groupe social n’est pas défini par son absence de diplôme, mais par son incapacité à créer de la valeur dans un système automatisé, connecté, prédictif. Or, une part non négligeable des élites actuelles glisse lentement vers cette condition : non pas parce qu’elles sont médiocres, mais parce qu’elles refusent de se métamorphoser.

La société, dans ses segments les plus dynamiques (entreprises technologiques, startups, laboratoires, institutions disruptives), commence déjà à se détourner de ces profils. Ils deviennent inemployables dans certains secteurs, mal compris par les nouvelles générations, et souvent absents des espaces de décision technologique. Leur présence dans les institutions reste forte, mais de plus en plus déconnectée des innovations structurantes.

L’économie du XXIe siècle ne récompense plus seulement les titres, mais la vitesse d’adaptation, la créativité interdisciplinaire, et la capacité à interagir avec des systèmes intelligents non-humains. C’est une révolution silencieuse, mais inexorable.

Conclusion – La fin d’un monde linéaire : du capital scolaire au capital algorithmique

L’humanité entre dans une phase de recomposition radicale de ses hiérarchies sociales et cognitives. Si, durant les deux derniers siècles, le diplôme universitaire représentait la clef d’entrée vers la reconnaissance sociale, professionnelle et intellectuelle, ce paradigme est désormais fragilisé par l’irruption massive de l’intelligence artificielle, du machine learning et de la culture numérique distribuée.

L’obsolescence ne touche pas les individus en tant que tels, mais les formats mentaux dans lesquels ils persistent à évoluer. L’erreur tragique n’est pas tant de ne pas connaître l’IA, mais de ne pas vouloir l’approcher, de ne pas interroger ses fondements, de refuser de migrer intellectuellement vers un monde algorithmique en gestation. Ce refus – passif ou actif – crée une dissonance croissante entre le système cognitif d’une génération formée selon les standards anciens, et l’écosystème productif, politique et culturel structuré par les technologies émergentes.

La double peine évoquée – ignorance linguistique et inertie cognitive – n’est pas une fatalité. Elle peut être atténuée par des politiques d’inclusion technologique, par la démocratisation des outils de traduction, par l’accès aux ressources éducatives ouvertes. Mais sans volonté individuelle de transformation, ces outils resteront invisibles à ceux qu’ils pourraient servir.

L’avenir ne sera pas clément envers les élites figées. L’histoire retiendra qu’à l’heure où naissaient les cerveaux synthétiques, des femmes et des hommes ont volontairement refusé d’envisager une alliance avec eux, préférant le confort d’un savoir stabilisé à l’inconfort d’une connaissance vivante. Or, dans le monde qui vient, seuls les esprits vivants resteront utiles. Les autres rejoindront, lentement mais sûrement, cette nouvelle classe inutile qu’évoque Yuval Harari : non pas parce qu’ils sont incapables, mais parce qu’ils ont choisi de ne plus évoluer.

 Bibliographie

1. Harari, Yuval Noah. Homo Deus: Une brève histoire de l’avenir. Albin Michel, 2017.

Réflexion sur la “classe inutile”(Useless Class) et le rôle décroissant de l’humain face aux algorithmes

2.Brynjolfsson, Erik, & McAfee, Andrew. The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies. W. W. Norton & Company, 2014.

Analyse des ruptures technologiques et de leur impact sur l’emploi qualifié.

3.Tegmark, Max. Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence. Penguin, 2017.

4. Russell, Stuart, & Norvig, Peter. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson, 4e éd., 2020.

Manuel académique de référence sur l’intelligence artificielle moderne.

5. Floridi, Luciano. The Fourth Revolution: How the Infosphere is Reshaping Human Reality. Oxford University Press, 2014.

6. Schmidt, Eric, & Cohen, Jared. The New Digital Age: Reshaping the Future of People, Nations and Business. Knopf, 2013.

7. Bostrom, Nick. Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies. Oxford University Press, 2014.

8. Casilli, Antonio A. En attendant les robots: Enquête sur le travail du clic. Seuil, 2019.

9. OECD (Organisation for Economic Co-operation and Development). The Future of Work: OECD Employment Outlook 2019.

10. OpenAI. Technical reports on GPT-3, GPT-4 and alignment challenges, 2020–2024.

Données techniques sur les modèles linguistiques et leur capacité croissante.

Conception et écriture: Kapayoalimasi@gmail.com, Mainz en Allemagne ce vendredi 04.07.2025