L'impact de l'IA sur la formation des compétences

How AI Impacts Skill Formation

January 28, 2026

papers.authors: Judy Hanwen Shen, Alex Tamkin

cs.AI

papers.abstract

L'assistance par IA génère des gains de productivité significatifs dans divers domaines professionnels, particulièrement pour les travailleurs novices. Cependant, la manière dont cette assistance affecte le développement des compétences nécessaires pour superviser efficacement l'IA reste incertaine. Les travailleurs novices qui s'appuient fortement sur l'IA pour accomplir des tâches qui leur sont étrangères peuvent compromettre leur propre acquisition de compétences dans ce processus. Nous menons des expériences randomisées pour étudier comment des développeurs maîtrisent une nouvelle bibliothèque de programmation asynchrone avec et sans l'assistance de l'IA. Nous constatons que l'utilisation de l'IA altère la compréhension conceptuelle, la lecture de code et les capacités de débogage, sans procurer de gains d'efficacité significatifs en moyenne. Les participants ayant entièrement délégué les tâches de codage ont montré certaines améliorations de productivité, mais au détriment de l'apprentissage de la bibliothèque. Nous identifions six patterns distincts d'interaction avec l'IA, dont trois impliquent un engagement cognitif et préservent les résultats d'apprentissage même lorsque les participants reçoivent une assistance IA. Nos résultats suggèrent que la productivité augmentée par l'IA n'est pas un raccourci vers la compétence, et que l'assistance IA devrait être soigneusement intégrée dans les flux de travail pour préserver la formation des compétences – particulièrement dans les domaines où la sécurité est critique.

English

AI assistance produces significant productivity gains across professional domains, particularly for novice workers. Yet how this assistance affects the development of skills required to effectively supervise AI remains unclear. Novice workers who rely heavily on AI to complete unfamiliar tasks may compromise their own skill acquisition in the process. We conduct randomized experiments to study how developers gained mastery of a new asynchronous programming library with and without the assistance of AI. We find that AI use impairs conceptual understanding, code reading, and debugging abilities, without delivering significant efficiency gains on average. Participants who fully delegated coding tasks showed some productivity improvements, but at the cost of learning the library. We identify six distinct AI interaction patterns, three of which involve cognitive engagement and preserve learning outcomes even when participants receive AI assistance. Our findings suggest that AI-enhanced productivity is not a shortcut to competence and AI assistance should be carefully adopted into workflows to preserve skill formation -- particularly in safety-critical domains.