Quel métier choisir quand personne ne sait vraiment à quoi il ressemblera dans cinq ans ? La question dépasse désormais les lycéens, les étudiants et les salariés en reconversion. Elle traverse désormais tout le marché du travail. Car l’intelligence artificielle ne se contente plus de promettre de nouveaux outils. Elle modifie déjà la manière de rédiger, de coder, de synthétiser, de documenter, de contrôler, de vendre, de recruter ou de prendre une décision.
Le débat s’est longtemps concentré sur une question : combien d’emplois l’IA va-t-elle détruire ? Désormais, le vrai sujet n’est pas seulement de savoir si un métier disparaîtra, mais ce qu’il restera de lui quand une partie de ses gestes quotidiens aura été automatisée, accélérée ou déplacée. Autrement dit : l’IA ne va pas forcément remplacer votre métier. Elle va d’abord le redécouper.
Sortir du faux duel création/suppression
C’est précisément le point de départ du livre blanc publié par la Paris School of Technology & Business (PST&B) autour de CELIA, un indicateur destiné à mesurer l’impact de l’IA sur les compétences et l’employabilité. Armand Derhy, directeur fondateur de PST&B, pose le problème en une formule volontairement large : "Saviez-vous que la valorisation financière de Nvidia est supérieure au PIB du Japon, et celle de Microsoft dépasse celui de la France. Une étude récente de la Coface révélait que près de 5 millions d’emplois en France seraient impactés par l’IA. Mais qu’entend-on réellement par ‘impactés par l’IA’ ?", interroge-t-il.
Un emploi peut être exposé à l’IA sans être supprimé. Une tâche peut être automatisable sans être confiée à une machine. Une compétence peut devenir moins centrale tandis qu’une autre, plus humaine en apparence (vérifier, arbitrer, contextualiser, expliquer) devient décisive. C’est toute la difficulté du débat : l’IA ne s’attaque pas tant à des professions comme un bulldozer, elle avance plutôt par usages, par bouts de chaîne de travail… Et elle ne touche pas tous les métiers avec la même intensité : “L'IA, c'est la revanche des cols bleus sur les cols blancs”, souligne Armand Derhy.
Le métier n’est plus un bloc
Prenons un métier administratif, juridique, commercial ou informatique. Vu de loin, il reste le même. Vu de près, il se compose d'une série d'actions : chercher une information, la trier, produire un document, vérifier un chiffre, rédiger une réponse, préparer une réunion, faire valider une décision, transmettre un livrable. C'est cette mécanique interne que l'IA vient bouleverser.
Deux professionnels peuvent donc avoir des tâches qui se ressemblent sans être exposés de la même manière. Rédiger un compte rendu médical, un acte juridique ou une note marketing mobilise le même verbe – rédiger – mais pas le même niveau de responsabilité, de traçabilité, de risque ou de supervision. C'est là que les anciens classements par métiers deviennent insuffisants : ils donnent l'impression qu'un métier serait soit menacé, soit protégé. Or, le plus souvent, il est transformé de l'intérieur. Et il va se transformer en continu, à mesure que l'IA évolue. "Aujourd'hui, pour toute personne, il faut se former au quotidien. On estime qu'actuellement une compétence est valable 2 ans contre 20 ans, il y a 20 ans. Cette mutation est incroyable."
CELIA, le thermomètre des métiers face à l’IA
Développé par la Paris School of Technology & Business, CELIA (pour “Compétences, Employabilité et IA”) est un indicateur qui cherche à mesurer l’impact de l’intelligence artificielle non pas sur des métiers pris en bloc, mais sur les tâches qui les composent. L’outil analyse les chaînes de travail : rédiger, synthétiser, coder, documenter, contrôler, produire un support de décision, valider une information… L’idée est simple : deux métiers peuvent mobiliser des tâches proches, mais ne pas être transformés de la même façon si ces tâches n’ont pas le même poids dans l’organisation du travail.
CELIA distingue deux dimensions. D'un côté, le score "Compétences", qui mesure la pression de mise à jour des savoir-faire. De l'autre, le score "Employabilité", qui observe les signaux du marché, notamment dans les offres d'emploi. Un score élevé ne signifie donc pas qu'un métier va disparaître. Il indique que le métier se transforme fortement.
L'intérêt, pour un étudiant, un salarié ou un recruteur, n'est pas de savoir si un métier est "menacé" ou "sauvé", mais de repérer ce qu'il faudra apprendre, surveiller, encadrer ou réorganiser. En clair : CELIA ne prédit pas la fin du travail, il montre où le travail commence déjà à changer.
Le choc des standards
Les premiers résultats de CELIA vont à rebours du discours le plus anxiogène. Dans 82,3 % des métiers étudiés, le signal d'augmentation et de productivité dépasse le signal d'automatisation. Dit autrement, le premier choc de l'IA n'est pas forcément un choc de substitution. C'est un choc de standards professionnels.
C'est moins spectaculaire qu'un grand soir de l'automatisation mais c'est peut-être plus profond. Car si l'IA devient un outil banal dans le quotidien des salariés, les attentes risquent de grimper très vite. Une note préparée en une journée devra peut-être l'être en deux heures. Un benchmark de dix sources pourra en mobiliser cinquante. Un premier jet ne sera plus un effort visible, mais un point de départ attendu… Le risque n'est donc pas seulement de perdre son emploi. C'est aussi de voir la norme de travail s'élever sans que les organisations aient pris le temps de redéfinir les responsabilités. Avec, à la clé, un risque élevé de burn-out face à ces nouvelles pressions, ces charges mentales décuplées… et ces nouvelles responsabilités face à un travail créé par une machine mais que l'on doit s'approprier en quelque sorte.
Les livrables en première ligne
Le signal le plus fort se concentre sur les tâches de production. Selon CELIA, 65,6 % du signal pondéré provient des moments où l'on transforme une information en livrable : document, analyse, contenu, code, synthèse, compte rendu, support de décision. Ce ne sont pas des gestes marginaux. Ceux que l'on envoie, que l'on signe, que l'on présente, que l'on transmet à un client, un supérieur, un patient, un étudiant, un collègue.
C'est aussi là que les risques se déplacent. Une IA peut aider à écrire plus vite. Mais qui vérifie l'exactitude ? Qui décide qu'une réponse générée est assez fiable pour être envoyée ? Derrière la productivité promise, une autre compétence devient centrale : la capacité à superviser la machine et à savoir quand ne pas lui faire confiance.
Des secteurs exposés, pas forcément condamnés
Les secteurs les plus exposés ne sont donc pas nécessairement les plus "remplaçables". Ce sont souvent ceux où le travail produit des livrables numériques, répétables, formalisables, avec des outils d'IA déjà matures et des signaux visibles dans les offres d'emploi. L'informatique et les télécommunications arrivent ainsi en tête dans l'étude, mais cela ne signifie pas que les développeurs vont disparaître : leur manière de coder, de tester, de documenter et de contrôler la qualité évolue à grande vitesse.
C’est aussi vrai pour la communication, le marketing, les ressources humaines, la finance ou les activités juridiques et comptables. Dans ces métiers, la frontière entre compétence technique et jugement humain devient poreuse : savoir utiliser l'outil ne suffira pas, il faudra comprendre ce qu'il transforme.
"Cela correspond à la loi d'Amara. C'est-à-dire qu'on surévalue à court terme l'impact des nouvelles technologies. On les sous-estime à moyen et à long terme", explique le directeur de PST&B.
Les juniors face au mur de l’apprentissage
Un point mérite une attention particulière : celui des jeunes diplômés. Car les premières années d'un métier reposent souvent sur les tâches que l'IA sait désormais accélérer. On apprend en cherchant, en classant, en préparant des notes, en produisant des premières versions – forcément imparfaites –, en comparant des documents, en faisant ce que les plus expérimentés n'ont pas toujours le temps de faire. Si ces tâches sont absorbées par des outils, comment apprend-on encore un métier et comment progresse-t-on ?
C'est peut-être l'un des effets les plus sous-estimés de l'IA sur l'emploi. La menace ne porte pas seulement sur le nombre de postes, mais sur les marches d'entrée dans le travail. Si les juniors ne font plus les tâches d'apprentissage, ne se trompent plus, n'apprennent plus de leurs erreurs… alors il faudra inventer d'autres manières de les former. Sinon, les entreprises risquent de vouloir recruter des profils déjà capables de superviser l'IA, de valider ses productions et d'arbitrer ses hallucinations et approximations… sans avoir organisé les parcours qui permettent d'acquérir cette maturité.
Former à travailler avec la machine
Pour Armand Derhy, "Il faut une hybridation des compétences. Aujourd'hui, nous nous différencions plus seulement par nos diplômes, mais par notre capacité à être immédiatement opérationnel." Derrière la formule, une idée simple : l'IA ne peut plus rester cantonnée aux écoles d'ingénieurs ou aux formations spécialisées. Elle devient une compétence transversale, au même titre que la maîtrise des outils de bureautique dans les années 90 et ceux numériques dans les années 2000.
Mais former à l'IA ne signifie pas apprendre à souscrire aux derniers outils à la mode. Cela suppose de comprendre les données, les biais, les limites des modèles, les règles de confidentialité, les risques juridiques, les enjeux de cybersécurité, mais aussi les bonnes questions à poser. C'est toute la différence entre une formation gadget et une vraie culture professionnelle de l'IA.
Réorganiser plutôt qu’empiler les outils
Cette transformation ne concerne pas seulement les écoles. Les entreprises aussi devront faire leur révolution. Beaucoup ont commencé par tester des outils, parfois de manière sauvage, souvent sans cadre très clair. Mais l'IA ne peut pas être seulement un logiciel de plus dans la pile numérique. Si elle modifie les livrables, elle change aussi les validations, les responsabilités, les délais, la qualité attendue… et les circuits de décision.
C'est là que le débat sur l'emploi rejoint un débat plus large sur l'organisation du travail. Une entreprise qui branche l'IA partout sans revoir ses processus risque d'obtenir l'inverse de ce qu'elle cherche : davantage de production certes, mais aussi plus de bruit, plus d'erreurs, plus de zones grises. À l'inverse, les organisations qui s'en sortiront le mieux ne seront peut-être pas celles qui automatisent le plus vite, mais celles qui sauront décider où former, où superviser, où ralentir, où documenter et où garder l'humain au centre de la décision.
La compétence rare : le jugement
"L'enjeu immédiat n'est pas la disparition uniforme des métiers, mais une hiérarchisation des secteurs où l'adaptation des compétences devient urgente", souligne Linda Belkassa, enseignante-chercheuse à PST&B et à l'origine de l'étude. Nous ne sommes pas face à une vague uniforme mais face à une recomposition inégale, rapide, parfois invisible, qui touchera différemment les métiers selon leurs tâches, leur niveau de responsabilité et leur capacité à intégrer ces outils.
Dans cette recomposition, certaines compétences techniques deviendront plus importantes. Mais les compétences vraiment rares pourraient être ailleurs : vérifier, contextualiser, décider dans l'incertitude, expliquer une décision, maintenir la confiance, résister à l'automatisme quand il faut prendre le temps. L'IA change le travail parce qu'elle oblige chacun à répondre à une question très concrète : qu'est-ce qui, dans mon métier, relève encore de mon jugement ?
Une transition à organiser
Le débat sur l'IA et l'emploi ne fait donc que commencer. Il ne se résumera ni à une courbe de productivité, ni à une liste de métiers menacés. Il devra parler de formation continue, d'entrée dans l'emploi, de qualité du travail, de responsabilité, de management, d'évaluation et de partage des gains. Car si l'IA augmente les standards sans augmenter les protections, elle risque d'accélérer les inégalités entre ceux qui sauront la piloter et ceux qui la subiront.
Il reste encore une marge d'action mais cela demande de regarder l'IA pour ce qu'elle est déjà en train de devenir : non pas une baguette magique, ni une machine à supprimer le travail, mais une force de redécoupage. Et dans ce nouveau puzzle, la question centrale n'est peut-être pas de savoir si l'humain aura encore une place. Elle est de décider laquelle.