Anticiper, cultiver, évoluer : le futur des métiers à l’ère de l’IA

L’IA générative fait couler beaucoup d’encre. Entre les prédictions catastrophistes et les discours rassurants, il devient difficile de savoir quoi penser, et surtout quoi faire. Pourtant, les premières études sérieuses commencent à dessiner des contours plus nets. Et avec eux, des leviers d’action concrets pour les organisations qui veulent prendre de l’avance.

C’est précisément le terrain qu’ont exploré Arthur Souletie (directeur général de Veltys, cabinet de conseil en data intelligence) et Timothée Luneau (directeur conseil chez Learn Assembly) lors du webinaire « Future of Jobs : comment anticiper l’évolution des métiers à l’ère de l’IA ? », organisé dans le cadre du Printemps de la Formation.

Cet article est issu de ce webinaire animé par Yannick Petit, CEO de Unow. Pour accéder au replay : 

Ni apocalypse ni euphorie : ce que la recherche observe vraiment

On entend souvent des chiffres spectaculaires sur la destruction d’emplois à venir. La réalité des travaux académiques est plus nuancée, et plus instructive. Nous vous proposons d’explorer ce que disent vraiment les données, avant de décider quoi en faire.

Les économistes Philippe Aghion et Simon Brunel ont modélisé les fourchettes d’automatisation possibles en France d’ici 2030. Les résultats donnent à réfléchir :

• Entre 18 et 68 % des tâches sont techniquement automatisables
• Entre 23 et 83 % seraient rentables à automatiser
• Les gains de productivité associés sont estimés entre +20 et +40 %

L’écart est considérable, et c’est précisément le point. Ces chiffres ne décrivent pas un avenir figé. Ils cartographient un espace de possibles, dont le déploiement dépend des choix que vous faites en matière de gouvernance et d’organisation.

Les études empiriques disponibles aujourd’hui penchent plutôt vers un effet positif au niveau agrégé : les secteurs qui ont le plus adopté l’IA voient leur productivité et leur volume d’emploi augmenter. Pas de vague de destruction massive, pour l’instant.

Un signal préoccupant émerge cependant. Les travaux de Brynjolfsson et al. (2025) montrent une réduction de l’emploi d’environ 20 % pour les 22–25 ans dans les secteurs exposés comme le développement logiciel, pendant que l’emploi global dans ces mêmes secteurs augmente. L’INSEE observe des tendances similaires pour la France.

Ce que le baromètre d’Anthropic, qui mesure l’exposition réelle des métiers à l’IA par rapport à leur potentiel théorique d’automatisation, révèle est tout aussi instructif : l’écart entre ce que l’IA pourrait faire et ce qu’elle fait réellement dans les organisations est spectaculaire. Les métiers cols blancs concentrent l’essentiel de l’exposition observée, tandis que 30 % des travailleurs, cuisiniers, mécaniciens, maîtres-nageurs, ont une exposition quasi nulle. L’IA n’a pas encore déployé tout son potentiel. Ce qui signifie que la fenêtre pour anticiper est ouverte, mais elle ne le restera pas indéfiniment.

« Ce n’est pas parce que c’est automatisable que ça va se faire dans les semaines qui arrivent. Il y a de vrais enjeux de gouvernance et d’acculturation, et les RH sont au cœur de ces transformations. »Arthur Souletie, directeur général de Veltys

Ce n’est pas une catastrophe globale. C’est un déplacement, qui appelle une réponse ciblée en matière de formation et de gestion des parcours.

Métier par métier : la seule analyse qui vaille

Face à ces données macro, la tentation est de conclure trop vite, dans un sens ou dans l’autre. La vraie question pour votre organisation n’est pas « l’IA va-t-elle supprimer des emplois ? » mais « qu’est-ce qui va changer, dans quel métier, et à quelle profondeur ? » C’est à partir de là que nous pouvons construire quelque chose de solide.

La distinction clé, mise en avant par Timothée Luneau, est celle entre augmentation et transformation du cœur de métier. Deux exemples pour l’illustrer :

• Un commercial dont l’IA optimise la gestion du temps et les prises de contact voit son cœur de métier intact : sa capacité d’écoute, sa compréhension des besoins clients, la qualité de la relation restent purement humaines.
• Un chargé de marketing qui doit désormais piloter des modèles de scoring, analyser des intervalles de confiance statistiques et raisonner en termes de causalité voit, lui, son cœur de métier se transformer en profondeur.

C’est cette distinction qui doit orienter la mise à jour de vos référentiels de compétences. Notre recommandation : identifier, pour chaque famille de métiers, les compétences véritablement différenciantes dans un processus intégrant l’IA, et celles qui sont appelées à s’automatiser. Ce travail, mené en ateliers avec les équipes métiers et les RH, doit être conduit annuellement, ou de façon ciblée sur les fonctions les plus exposées.

La méta-compétence qui s’impose dans toutes les organisations

Au-delà des compétences métier, quelque chose de plus transversal fait surface. Et c’est peut-être la transformation la plus structurante de toutes : chaque collaborateur va progressivement devenir le superviseur d’une « armée d’agents ». En janvier 2026, le CEO de McKinsey, Bob Sternfels, donnait une illustration saisissante de cette réalité dans le Harvard Business Review :

« Quand on me demande combien de personnes travaillent chez McKinsey, je réponds 60 000 : 40 000 humains et 20 000 agents. Dans 18 mois, je pense que chaque employé sera assisté par un ou plusieurs agents. »Bob Sternfels, CEO de McKinsey, Harvard Business Review, janvier 2026

Cette réalité déplace le curseur des compétences attendues. Ce n’est plus la capacité à produire qui prime en premier lieu, c’est la capacité à organiser, déléguer, cadrer, évaluer. Les compétences qui deviennent stratégiques pour tous :

• Organisation du travail : structurer les tâches confiées aux agents, séquencer les étapes, arbitrer ce qui reste humain
• Fixation d’objectifs : formuler des instructions précises, définir ce qu’on attend et sous quelle forme
• Esprit critique : évaluer la qualité d’un livrable généré, détecter une hallucination, identifier une réponse mal calibrée
• Prise de décision : l’IA structure et synthétise, mais la décision reste humaine

Ce dernier point mérite qu’on s’y arrête. À l’heure où la génération de contenus IA devient triviale, la capacité à en évaluer la qualité devient une compétence décisive. Les organisations qui ne la développent pas risquent de gagner du temps d’un côté et d’en perdre en qualité de l’autre.

Les RH face à une transformation à double niveau

Les ressources humaines occupent une position singulière dans cette transition. Elles sont à la fois l’une des fonctions les plus exposées à la transformation, et l’une des plus stratégiques pour l’accompagner.

📌 Ce que l’IA fait déjà éclore dans les métiers RH
Les données RH, volumineuses et non structurées (entretiens, comptes rendus, évaluations), constituent un terrain naturellement fertile pour les IA génératives. Parmi les cas d’usage qui se déploient aujourd’hui :
Automatisation des questions fréquentes : IBM estime que 90 % des questions RH courantes sont désormais traitées via chatbot interne
Prédiction du turnover : des systèmes déployés au Japon atteignent 83,7 % de précision dans l’identification des risques de démission
Recrutement à grande échelle : Unilever a réduit son temps de recrutement de 75 % grâce à des entretiens vidéo conduits par IA, avec des retours candidats significativement plus rapides
Prévention des risques : sur chantier, des outils d’analyse vidéo permettent déjà d’identifier en temps réel les situations dangereuses

De l’autre côté, vos équipes RH vont devoir s’approprier un cadre réglementaire qui se resserre. L’AI Act, désormais en cours d’application, définit des niveaux de risque et impose des obligations concrètes. Un outil de sélection de CV mal entraîné engage la responsabilité du déployeur, pas seulement du fournisseur. Vous ne pouvez plus déléguer ce sujet à la DSI. Vous en devenez co-responsables.

C’est pourquoi nous voyons se déployer dans les organisations des binômes RH/IT chargés de piloter conjointement les transformations IA. Une structure qui reflète ce que ce sujet est vraiment : pas un sujet technique, pas un sujet humain, mais les deux à la fois.

Ce que tout cela ouvre comme possibilités

L’impact de l’IA sur l’emploi n’est ni uniforme ni figé. Il prend la forme que les organisations lui donnent, au rythme qu’elles choisissent. Ce qui est certain, c’est que la vitesse de déploiement de ces technologies n’a pas d’équivalent dans les transitions précédentes.

« Le problème principal, c’est que ça va beaucoup plus vite que ce qu’on a connu. L’adoption de ChatGPT est sans commune mesure avec tout ce qu’on a pu voir jusqu’à présent. »Arthur Souletie, directeur général de Veltys

Mettre à jour les référentiels de compétences, développer la capacité à encadrer des agents IA, outiller vos équipes RH sur les enjeux réglementaires : ces trois chantiers ne sont plus optionnels. Ils dessinent ce que signifie, concrètement, nourrir dès aujourd’hui les compétences de demain.