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La société de conseil Accenture a récemment licencié 11 000 employés tout en intensifiant ses efforts pour former ses travailleurs à l’utilisation de l’intelligence artificielle. C’est un rappel brutal que la même technologie qui favorise l’efficacité redéfinit également ce qu’il faut pour conserver un emploi.
Et Accenture n’est pas seul. IBM a déjà remplacé des centaines de postes par des systèmes d’IA, tout en créant de nouveaux emplois dans les domaines de la vente et du marketing. Amazon a réduit ses effectifs tout en élargissant ses équipes chargées de créer et de gérer des outils d’IA. Dans tous les secteurs, des banques aux hôpitaux en passant par les entreprises créatives, les travailleurs et les managers tentent de comprendre quels rôles vont disparaître, lesquels évolueront et lesquels de nouveaux émergeront.
Je recherche et enseigne au LeBow College of Business de l’Université Drexel, où j’étudie le fonctionnement des changements technologiques et la prise de décision. Mes étudiants me demandent souvent comment rester employables à l’ère de l’IA. Les dirigeants me demandent comment instaurer la confiance dans une technologie qui semble évoluer plus rapidement que les gens ne peuvent s’y adapter. En fin de compte, les deux groupes se demandent en réalité la même chose : quelles compétences sont les plus importantes dans une économie où les machines peuvent apprendre ?
Pour répondre à cette question, j’ai analysé les données de deux enquêtes que mes collègues et moi avons menées cet été. Pour la première, l’enquête sur l’intégrité des données et la préparation à l’IA, nous avons demandé à 550 entreprises à travers le pays comment elles utilisent et investissent dans l’IA. Pour la seconde, l’enquête sur les perspectives d’embauche dans les collèges, nous avons examiné comment 470 employeurs percevaient l’embauche de débutants, le développement de la main-d’œuvre et les compétences en IA des candidats. Ces études montrent les deux côtés de l’équation : ceux qui construisent l’IA et ceux qui apprennent à l’utiliser.
L’IA est partout, mais les gens sont-ils prêts ?
Plus de la moitié des organisations nous ont déclaré que l’IA orientait désormais la prise de décision quotidienne, mais seulement 38 % pensent que leurs employés sont pleinement préparés à l’utiliser. Cet écart remodèle le marché du travail actuel. L’IA ne remplace pas seulement les travailleurs ; cela révèle qui est prêt à travailler à ses côtés.
Nos données montrent également une contradiction. Alors que de nombreuses entreprises dépendent désormais de l’IA en interne, seuls 27 % des recruteurs se disent à l’aise avec le fait que les candidats utilisent des outils d’IA pour des tâches telles que la rédaction de CV ou la recherche d’échelles salariales.
En d’autres termes, les mêmes outils auxquels les entreprises font confiance pour prendre des décisions commerciales suscitent encore des doutes lorsque les demandeurs d’emploi les utilisent pour progresser dans leur carrière. Jusqu’à ce que cette vision change, même les travailleurs qualifiés continueront de recevoir des messages contradictoires sur ce que signifie réellement « utilisation responsable de l’IA ».
Dans l’enquête sur l’intégrité des données et la préparation à l’IA, cet écart de préparation s’est manifesté le plus clairement dans les emplois opérationnels et en contact avec les clients, tels que le marketing et les ventes. Ce sont les mêmes domaines dans lesquels l’automatisation progresse rapidement, et les licenciements ont tendance à se produire lorsque la technologie évolue plus rapidement que les gens ne peuvent s’adapter.
Parallèlement, nous avons constaté que de nombreux employeurs n’ont pas mis à jour leurs exigences en matière de diplômes ou de titres de compétences. Ils recrutent toujours pour les CV d’hier, alors que le travail de demain exige la maîtrise de l’IA. Le problème n’est pas que les gens sont remplacés par l’IA ; c’est que la technologie évolue plus rapidement que la plupart des travailleurs ne peuvent s’adapter.
Maîtrise et confiance : les véritables fondements de l’adaptabilité
Nos recherches suggèrent que les compétences les plus étroitement liées à l’adaptabilité partagent un thème, ce que j’appelle « la maîtrise de l’humain et de l’IA ». Cela signifie être capable de travailler avec des systèmes intelligents, de remettre en question leurs résultats et de continuer à apprendre à mesure que les choses évoluent.
Dans toutes les entreprises, les plus grands défis résident dans le développement de l’IA, la garantie du respect des normes éthiques et réglementaires et la connexion de l’IA aux objectifs commerciaux réels. Ces obstacles ne concernent pas le codage ; il s’agit de bon jugement.
Dans mes cours, j’insiste sur le fait que l’avenir favorisera les personnes capables de transformer les résultats des machines en connaissances humaines utiles. J’appelle cela le bilinguisme numérique : la capacité de naviguer couramment à la fois dans le jugement humain et dans la logique machine.
Ce que les experts en gestion appellent le « reskilling » – ou l’acquisition de nouvelles compétences pour s’adapter à un nouveau rôle ou à des changements majeurs dans un ancien – fonctionne mieux lorsque les gens se sentent en sécurité pour apprendre. Dans notre enquête sur l’intégrité des données et l’état de préparation à l’IA, les organisations dotées d’une gouvernance solide et d’un niveau de confiance élevé étaient près de deux fois plus susceptibles de signaler des gains en termes de performances et d’innovation. Les données suggèrent que lorsque les gens font confiance à leurs dirigeants et à leurs systèmes, ils sont plus disposés à expérimenter et à apprendre de leurs erreurs. De cette manière, la confiance transforme la technologie en une source d’apprentissage, donnant ainsi aux employés la confiance nécessaire pour s’adapter.
Selon l’enquête sur les perspectives d’embauche dans les collèges, environ 86 % des employeurs proposent désormais des formations internes ou des camps d’entraînement en ligne, mais seulement 36 % déclarent que les compétences liées à l’IA sont importantes pour les postes de débutant. La plupart des formations se concentrent encore sur les compétences traditionnelles plutôt que sur celles nécessaires aux emplois émergents en IA.
Les entreprises les plus performantes intègrent l’apprentissage au travail lui-même. Ils créent des opportunités d’apprentissage dans le cadre de projets réels et encouragent les employés à expérimenter. Je rappelle souvent aux dirigeants que l’objectif n’est pas seulement de former les gens à utiliser l’IA, mais de les aider à réfléchir en parallèle. C’est ainsi que la confiance devient le fondement de la croissance et que la reconversion contribue à fidéliser les employés.
Les nouvelles règles d’embauche
À mon avis, les entreprises leaders dans le domaine de l’IA ne se contentent pas de supprimer des emplois ; ils les redéfinissent. Pour réussir, je pense que les entreprises devront embaucher des personnes capables de connecter la technologie avec bon sens, de remettre en question ce que produit l’IA, de l’expliquer clairement et d’en faire une valeur commerciale.
Dans les entreprises qui mettent l’IA au service le plus efficacement possible, le recrutement ne se résume plus uniquement à des CV. Ce qui compte, c’est la façon dont les gens appliquent des caractéristiques telles que la curiosité et le jugement aux outils intelligents. Je pense que ces tendances conduisent à de nouveaux rôles hybrides, tels que ceux de traducteurs d’IA, qui aident les décideurs à comprendre ce que signifient les informations de l’IA et comment les exploiter, et de coachs numériques, qui apprennent aux équipes à travailler aux côtés de systèmes intelligents. Chacun de ces rôles relie le jugement humain à l’intelligence artificielle, montrant comment les emplois futurs allieront compétences techniques et perspicacité humaine.
Ce mélange de jugement et d’adaptabilité constitue le nouvel avantage concurrentiel. L’avenir ne récompensera pas seulement les travailleurs les plus techniques, mais aussi ceux qui peuvent transformer l’intelligence – humaine ou artificielle – en valeur réelle.
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