À l'ère de l'IA, l'illusion de paraître intelligent et de garder le contrôle par l'expertisme est arrivée à sa fin. Pour éviter les malentendus, il vaut la peine de déballer ce que je veux dire par là (avec l'aide de GPT-5) : Pendant longtemps, une personne pouvait acquérir de l'autorité en "paraissant intelligente". Un langage soigné, un jargon dense et des références élitistes servaient souvent de raccourcis pour juger de la compétence. Ce que j'entends par "Expertisme" ici, c'est un statut basé sur ces signaux plutôt que sur des compétences mesurables et démontrées à plusieurs reprises. "Gatekeeping" signifie également utiliser ce statut pour contrôler qui a accès à l'information, aux outils ou aux opportunités. L'IA dépouille désormais une grande partie de la valeur de ces apparences et affaiblit ces barrières. Il est important de noter que ce qui prend fin n'est pas l'expertise elle-même, mais le monopole que la rhétorique diplômée exerçait sur la crédibilité. Ainsi, le marché passe des signaux de prestige aux signaux de performance. Les questions deviennent : Votre modèle prédit-il de nouvelles données avec une précision hors échantillon ? Vos protocoles se reproduisent-ils entre d'autres mains ? Vos décisions battent-elles systématiquement des références simples ? Vos affirmations survivent-elles à des audits adversariaux de l'IA ? L'apparence d'intelligence compte désormais beaucoup moins que la capacité à produire des résultats que d'autres peuvent exécuter, tester et améliorer. Le gatekeeping s'affaiblit pour des raisons similaires. Les connaissances et les outils qui étaient autrefois verrouillés derrière des revues, des paywalls ou des cercles professionnels peuvent être résumés, expliqués et opérationnalisés par l'IA. (Bien que des ensembles de données payants ou volumineux existent encore dans des coffres, on espère qu'ils deviendront également ouverts). Les gens peuvent apprendre plus vite, prototyper plus vite et comparer des alternatives sans demander la permission. Rien de tout cela ne rend l'expertise dans le monde réel optionnelle. La connaissance tacite compte toujours : comment mener une expérience sans contamination, comment recruter les bons patients, comment détecter un schéma d'échec tôt, comment concevoir un protocole qui survivra à l'examen et aux opérations. L'IA peut rédiger votre plan et repérer des erreurs évidentes, mais elle ne peut pas pipeter, examiner un patient ou assumer la responsabilité éthique, du moins pas encore. En médecine, en ingénierie, en science, le contact causal avec la réalité et la responsabilité des conséquences restent le cœur de la pratique experte. La conséquence pratique est une nouvelle façon de signaler la compétence. Des affirmations claires et testables surpassent l'éclat abstrait. Des flux de travail reproductibles surpassent des explications ornées. La validité prédictive surpasse le prestige.