La révolution des compétences dans le monde du travail
Alors que le gouvernement français met en place de nouvelles règles pour l’usage de l’intelligence artificielle, en particulier dans des domaines critiques tels que la santé et l’éducation, une transformation moins bruyante mais tout aussi profonde est en cours dans le monde professionnel : il s’agit de l’évolution des compétences.
Le rapport récent d’Indeed Hiring Lab, intitulé AI at Work 2025, évalue comment l’intelligence artificielle générative (IA générative ou GenAI) pourrait influencer plus de 2 800 compétences professionnelles, en se fondant sur l’analyse de 53,5 millions d’offres d’emploi aux États-Unis. Bien que l’étude se concentre sur le marché américain, ses conclusions sont également pertinentes pour la France, où les carrières professionnelles sont souvent rigides et où les politiques de formation peinent à s’adapter aux changements technologiques rapides.
Changement axé sur les compétences plutôt que sur les professions
L’analyse révèle que l’automatisation complète est encore rare : seulement 19 compétences (soit 0,7 % du total examiné) pourraient être totalement substituées par la GenAI. Cependant, 40 % des compétences examinées sont prêtes pour une transformation partielle, où l’IA assiste dans certaines tâches sous la supervision d’un humain.
Cette distinction est essentielle : la GenAI ne remplace pas l’emploi humain, mais modifie les compétences nécessaires. L’aspect physique reste un obstacle majeur, et la plupart des emplois évolueront vers des modèles où les compétences humaines de gestion, d’analyse et de décision demeurent prédominantes.
Les capacités de la GenAI : ce qu’elle peut et ne peut pas faire
La GenAI excelle dans la transmission de connaissances théoriques, mais elle est moins efficace pour résoudre des problèmes complexes ou pour effectuer des tâches nécessitant une présence physique. Cela indique que l’automatisation se fera progressivement et sera dépendante du contexte : certains métiers s’adapteront plus rapidement que d’autres.
Les domaines les plus susceptibles d’être influencés incluent le développement logiciel, l’analyse de données, le marketing, la comptabilité et l’assurance. Par contraste, les métiers nécessitant un contact humain intense, tels que les soins infirmiers, la petite enfance, l’aide à domicile et la construction, resteront largement à l’abri de l’automatisation pour le moment.
Un marché du travail français à plusieurs vitesses
Le marché du travail en France est hétérogène. Certaines professions, comme celles dans le marketing, l’assurance ou le service client, offrent des taux de mobilité professionnelle supérieurs à 75 %. D’autres, comme la pharmacie ou les soins infirmiers, sont plus rigides, avec des taux de transition inférieurs à 40 %.
L’introduction de la GenAI pourrait accentuer ces disparités : les métiers déjà flexibles pourraient se dynamiser davantage, tandis que les moins adaptables pourraient se retrouver davantage marginalisés.
Des défis pour les politiques publiques et la gestion des ressources humaines
Le rapport d’Indeed souligne la nécessité pour les entreprises et les institutions de :
- Cartographier précisément les compétences utilisées sur le terrain.
- Adapter les formations aux besoins réels engendrés par la GenAI.
- Redéfinir les parcours professionnels pour intégrer la reconversion et la polyvalence.
L’intelligence artificielle générative ne signifie pas la fin des compétences mais leur transformation. L’exécution technique cède la place à la coordination et à l’innovation dans la résolution de problèmes. Pour la France, c’est un moment stratégique crucial : anticiper ces changements est vital pour prévenir un creusement des inégalités entre les différents secteurs et régions. L’IA peut devenir un outil d’inclusion sociale, à condition d’investir massivement dans la formation et la reconversion professionnelle.
Méthodologie :
Cette analyse repose sur les données de compétences d’Indeed, qui incluent 2 884 compétences distinctes fréquemment mentionnées dans les offres d’emploi aux États-Unis, chacune avec une définition précise. Les chercheurs ont évalué dans quelle mesure la GenAI pourrait transformer la manière dont ces compétences sont exécutées, utilisant l’intelligence artificielle générative elle-même pour ce faire.
La capacité de la GenAI a été évaluée selon trois dimensions principales : sa capacité à fournir des connaissances théoriques, à appliquer ces connaissances dans la résolution de problèmes, et l’importance de la présence physique pour l’exécution efficace. Chaque dimension a été notée sur une échelle de 1 à 5, où 1 indique une capacité minimale ou inexistante, et 5 une maîtrise élevée. Ces scores ont ensuite servi à déterminer, sur une échelle similaire, dans quelle mesure la GenAI pourrait remplacer l’intervention humaine pour chacune des compétences étudiées.
Les résultats des évaluations sur la résolution de problèmes et la nécessité physique ont formé la base de l’Indice de transformation des compétences par GenAI (GSTI) – un système de classification attribuant à chaque compétence l’un des quatre niveaux de transformation : transformation minimale, transformation assistée, transformation hybride ou transformation complète. Ces catégories visent à refléter la profondeur de l’impact potentiel de la GenAI, allant d’une influence limitée à une automatisation totale.
Contrairement aux années précédentes, qui s’appuyaient sur un seul modèle, l’évaluation de 2025 adopte une approche multi-modèle pour renforcer la robustesse et refléter les variations entre les capacités des différents modèles de langage. Plusieurs modèles de pointe ont été testés, révélant des différences significatives en termes de qualité et de cohérence des résultats. Pour garantir la fiabilité, les chercheurs ont sélectionné les deux modèles les plus performants : GPT-4.1 (OpenAI, version du 14 avril 2025) et Claude Sonnet 4 (Anthropic, 2025).
Chaque modèle a évalué indépendamment les 2 884 compétences 15 fois, avec un paramètre de température fixé à 0 pour assurer le déterminisme. Les résultats ont été consolidés en prenant le mode (score le plus fréquent) pour chaque compétence. En cas d’égalité, une règle conservatrice a été appliquée : la valeur la plus basse a été retenue.
Pour renforcer encore la robustesse, une note combinée a été créée en regroupant les 30 évaluations (15 par modèle) dans une seule distribution. Les scores finaux ont été déterminés à nouveau selon le mode, avec la même règle de départage. Ce modèle combiné constitue la base des évaluations de transformation présentées dans le rapport.
Tous les résultats ont été revus et validés par des analystes humains pour s’assurer de leur cohérence, de leur neutralité et de leur plausibilité. Aucune preuve de biais flatteur ou de distorsion des évaluations n’a été observée dans les versions des modèles utilisées.
En comparant l’évaluation de 2024 (basée sur GPT-4.0) à celle de 2025, une hausse constante des capacités évaluées a été observée. Pour s’assurer que cette évolution reflète de réels progrès – et non des changements de définition – toutes les définitions de compétences ont été revues. Sur les 2 884 compétences, seules 11 ont été légèrement modifiées. Une seule (HTML) a connu à la fois une modification de définition et une variation significative de score, mais la modification était mineure. Les chercheurs sont confiants que cette tendance générale reflète une amélioration réelle des capacités appliquées de la GenAI.
Enfin, il est important de noter que la connaissance théorique n’est plus un facteur différenciant significatif dans la capacité réelle de la GenAI à exécuter une compétence – la GenAI est fiable dans ce domaine pour presque toutes les compétences. Ce qui varie, ce sont sa capacité à résoudre des problèmes et la nécessité d’une exécution physique.
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