Il y a quelques semaines, une déclaration d’Arthur Mensch, le dirigeant de Mistral AI, a fait l’effet d’une bombe dans l’écosystème Tech : « Nos ingénieurs n’écrivent plus de code. » Si la formule fascine les technophiles, elle devrait surtout faire trembler les dirigeants et les DRH. Car derrière la prouesse technologique se cache une réalité sociale et managériale brutale.
L’impact de l’IA sur l’emploi n’est pas sans rappeler l’arrivée des métiers à tisser à vapeur à l’aube du XIXe siècle. À l’époque, cette innovation a rayé de la carte les artisans couturiers. Mais il y a une nuance de taille : nos ancêtres ont eu deux générations pour s’adapter et accompagner cette transition. Le bouleversement évoqué par Arthur Mensch, lui, s’est opéré en six mois.
Face à cette accélération sidérante et exponentielle, une question de fond se pose : comment notre système de formation peut-il s’adapter à une telle vitesse ? La réponse est malheureusement simple : en l’état actuel de notre modèle académique, c’est rigoureusement impossible. Mais le véritable danger est ailleurs. Il ne réside pas seulement dans la disparition des tâches d’exécution, mais dans l’effondrement silencieux de nos situations d’apprentissage.
Le paradoxe de la supervision augmentée
Le futur du travail qualifié se dessine clairement : nous basculons vers l’ère de la supervision augmentée. Le rôle de l’humain se déplace. Il s’agit désormais de cadrer, vérifier, arbitrer, contextualiser et assumer la responsabilité du résultat produit par la machine.
C’est ici que surgit un paradoxe majeur : pour avoir un regard critique sur un livrable généré par l’IA, il faut soi-même en maîtriser les fondamentaux. Par exemple, pour valider du code généré par l’IA, un développeur doit d’abord savoir coder. Pour valider un contenu généré par un LLM, un marketeur doit d’abord maîtriser la sémantique mais aussi la nature de ses offres. Et si l’on parle même de conseil, pour valider une stratégie marketing ou une campagne marketing générée par une IA, la maîtrise de la psychologie du client, de l’art du positionnement et des pratiques de la concurrence restent déterminantes.
Or, comment acquiert-on cette expertise ? Par l’exécution. C’est lors des stages, des alternances ou des premiers emplois que les jeunes diplômés se confrontaient aux tâches d’exécution simples, parfois répétitives, mais indispensables pour construire leur savoir-faire professionnel et la possibilité de capitaliser sur leurs premiers retours d’expérience. Si l’IA exécute désormais de manière autonome ces tâches d’entrée de gamme, avec une qualité finale semblable voire supérieure à celle de l’humain, aucune entreprise censée ne continuera à recruter des juniors vu le coût du travail en France. Nous scierons alors les premiers barreaux de l’échelle sociale et professionnelle.
On entend ainsi parler de « Job Apocalypse » outre-Atlantique, bien que des institutions comme le FMI ou l’OCDE se veulent plus prudentes, évoquant un « déplacement massif des compétences ». Mais à la vitesse où ce déplacement s’opère, la question demeure : qui formera nos jeunes aux fondamentaux de leur métier si les tâches qui leur permettaient d’apprendre sont automatisées ?
Du développeur au marketeur : ce séisme touche tous les métiers
Ce choc ne se cantonne pas aux lignes de code. Les métiers du marketing, par exemple, sont frappés de plein fouet. Hier, un marketeur junior rédigeait des fiches produits ou paramétrait des campagnes. Aujourd’hui, l’IA le fait déjà efficacement sous réserve d’un bon prompt et d’un bon entraînement. Le jeune marketeur est sommé de devenir d’emblée un architecte système. On ne lui demande plus de produire la matière brute, mais de concevoir l’écosystème, de sélectionner les bons signaux, de lutter contre l’uniformisation créative et d’aligner l’outil sur la stratégie de l’entreprise.
En clair : nous exigeons de jeunes diplômés qu’ils adoptent instantanément la posture, le recul et l’esprit critique de professionnels expérimentés. C’est une injonction intenable et malhonnête.
Pourtant, l’apprentissage n’est pas un coût, mais un investissement dans notre avenir
Face à cette urgence, les entreprises ne peuvent plus se défausser sur les seules écoles. Elles doivent assumer leur part de responsabilité. À court terme, l’équation financière est tentante : remplacer dix juniors par trois « seniors augmentés ». Mais c’est une vision suicidaire à long terme. Sans juniors formés aujourd’hui, il n’y aura pas de seniors augmentés demain. Qui saura alors piloter les machines … à part les machines elle-même ?
L’IA nous oblige donc aujourd’hui à prendre une pause et à nous poser une question managériale très concrète : quelle part d’inefficacité immédiate sommes-nous prêts à conserver pour préserver l’apprentissage ? Un junior qui passe deux heures sur une tâche que l’IA fait en trois secondes n’est pas une perte de productivité. C’est le prix à payer pour qu’il comprenne les rouages de son métier et acquiert la légitimité pour, plus tard, superviser la machine. C’est un investissement vital.
Le véritable enjeu des prochaines années ne sera pas d’empêcher l’IA de transformer le travail. L’enjeu est d’éviter que l’IA ne transforme l’apprentissage en un privilège réservé à ceux qui ont eu la chance de se former avant la révolution générative. À l’ère où la performance brute va se standardiser grâce aux algorithmes, l’entreprise qui gagnera ne sera pas celle qui aura automatisé le plus vite. Ce sera celle qui aura eu l’intelligence de sanctuariser des espaces d’expérimentation pour continuer à former des humains capables de contrôler la technologie, et de créer de la valeur.