L'IA est souvent abordée sous l'angle des avancées technologiques, des algorithmes et des chiffres d'investissement. Pourtant, alors que l'IA continue de transformer les lieux de travail, le facteur décisif pour que les économies tirent profit de cette évolution n'est peut-être pas la technologie elle-même, mais les compétences des personnes qui l'utilisent.
Des données récentes mettent en évidence les domaines dans lesquels le manque de compétences freine l'utilisation de l'IA, la manière dont l'IA modifie les types de compétences recherchées par les employeurs, et les raisons pour lesquelles la formation est devenue le levier le plus important pour garantir que l'IA stimule la productivité tout en améliorant les résultats pour les travailleurs.
L'IA est prête, mais la main-d'œuvre ne l'est pas.
De nombreuses entreprises, en particulier les petites et moyennes entreprises (PME), déclarent que leur capacité à utiliser l'IA est limitée par le manque de personnel possédant les compétences requises. Environ 40 % des employeurs du secteur manufacturier et financier qui n'ont pas encore adopté l'IA affirment que les compétences sont la principale raison, tout comme plus de la moitié des PME qui n'utilisent pas encore l'IA générative. Si les compétences liées à l'IA ne sont pas développées parmi l'ensemble de la main-d'œuvre, seul un petit groupe d'entreprises bien équipées en tirera les bénéfices.
Il sera essentiel de rendre la formation plus accessible, en particulier pour les petites et moyennes entreprises (PME) et les travailleurs qui ont moins de chances d'acquérir de nouvelles compétences (par exemple, les travailleurs peu qualifiés), afin d'éviter que la transition vers l'IA ne creuse les inégalités existantes.
Pourtant, l'IA peut aider à pallier le manque de compétences
De nombreuses entreprises ont du mal à trouver des travailleurs possédant les compétences dont elles ont besoin. En effet, près de deux PME sur cinq déclarent avoir été confrontées à une pénurie de main-d'œuvre au cours des deux dernières années, tandis qu'un tiers d'entre elles font état d'un manque de compétences ou d'expérience parmi leur personnel. L'IA générative contribue à combler ces lacunes : près de 40 % des PME qui ont connu une pénurie de compétences affirment que l'IA générative aide à la compenser, et un quart d'entre elles déclarent qu'elle aide à compenser la pénurie de main-d'œuvre. L'IA ne crée donc pas seulement une demande pour de nouvelles compétences, elle aide également les entreprises à gérer les pénuries existantes.
L'IA relève le niveau des compétences requises
Alors que de plus en plus d'employeurs adoptent l'IA, nombreux sont ceux qui signalent une augmentation de la demande de travailleurs hautement qualifiés. Dans les secteurs de l'industrie manufacturière et de la finance, par exemple, plus de la moitié des employeurs ayant adopté l'IA ont déclaré que cela avait accru le besoin de travailleurs hautement qualifiés. Cela correspond à des données plus générales montrant que l'emploi a connu la croissance la plus rapide dans les fonctions les plus exposées à l'IA. Dans ces emplois, l'IA tend à compléter plutôt qu'à remplacer le travail des employés et à accroître la demande de compétences de haut niveau. Pour les décideurs politiques, la conclusion est claire : les pays qui investissent dans le développement d'un vivier solide de travailleurs hautement qualifiés seront mieux placés pour transformer l'adoption de l'IA en gains de productivité et en croissance économique.
Il ne s'agit pas seulement de codage : quelles sont les compétences nécessaires pour travailler avec l'IA ?
Lorsque les gens pensent aux compétences en matière d'IA, ils pensent souvent au codage, aux algorithmes et aux scientifiques des données. En réalité, seule une très petite partie des travailleurs (moins de 1 %) aura besoin de compétences avancées spécifiques à l'IA, telles que la programmation ou le développement de modèles. Au contraire, l'IA renforce l'importance des compétences numériques et de la capacité à utiliser, analyser et interpréter les données.
Parallèlement, les compétences managériales et humaines telles que la résolution de problèmes, la créativité et l'innovation resteront essentielles pour aider les travailleurs à appliquer efficacement l'IA dans des situations réelles. Il sera crucial de suivre l'évolution de ces besoins en compétences pour élaborer des politiques en matière d'éducation, de formation et de compétences, et pour garantir que les travailleurs soient en mesure d'utiliser l'IA de manière confiante et responsable au travail.
La déshumanisation du travail ?
Les compétences sociales et émotionnelles, telles que l'empathie, la communication et le travail d'équipe, restent essentielles dans de nombreux emplois. Cependant, des signes indiquent que dans certaines régions d'Europe, la demande de certaines compétences sociales pourrait diminuer à mesure que l'IA se généralise sur le lieu de travail. Par exemple, en Allemagne, en France, en Italie et en Espagne, les managers sont plus enclins à penser que les outils de gestion algorithmiques réduisent leur besoin d'empathie (20 %) plutôt que de l'augmenter (12 %).
Cela soulève une question importante et peut-être dérangeante : l'IA pourrait-elle contribuer à une déshumanisation progressive du travail ?
Il est encore trop tôt pour tirer des conclusions définitives, et ces signes doivent être interprétés avec prudence. Cela dit, ils soulignent la nécessité de surveiller non seulement l'impact de l'IA sur la productivité et les compétences, mais aussi la manière dont elle remodèle l'aspect humain du travail, comme la qualité des emplois, les interactions sociales et le bien-être.
La formation est efficace et les employeurs le savent
Face à l'évolution des besoins en compétences, la plupart des employeurs ne restent pas les bras croisés. De nombreuses entreprises investissent dans la reconversion et le perfectionnement de leur main-d'œuvre existante, et plus de la moitié des travailleurs utilisant l'IA déclarent bénéficier d'une formation financée par leur employeur.
Cet investissement est rentable. Les travailleurs qui suivent une formation sont beaucoup plus susceptibles de faire état de résultats positifs, notamment de meilleures performances professionnelles et de meilleures conditions de travail suite à l’adoption de l’IA. Cela confirme que la formation est l'un des outils les plus efficaces pour améliorer à la fois la productivité des entreprises et le bien-être des travailleurs. Lorsque l'investissement dans les compétences est négligé, l'adoption de l'IA devient inégale, ce qui creuse les écarts entre les entreprises et se traduit par de moins bons résultats pour les travailleurs.
Certaines questions restent encore sans réponse quant aux compétences qui seront exactement nécessaires à l'avenir et à la meilleure façon de les développer. Mais un point est déjà clair : sans les compétences adéquates, l'IA ne peut tenir sa promesse d'accroître la productivité, d'améliorer la qualité des emplois et de soutenir la croissance économique.
Cela signifie que les efforts politiques doivent se concentrer sur :
· suivre de près l'évolution des besoins en compétences ;
· rendre les compétences liées à l'IA plus largement accessibles, en particulier pour les petites et moyennes entreprises ainsi que pour les travailleurs risquant de prendre du retard (par exemple, les travailleurs moins qualifiés) ; et
· soutenir l'apprentissage tout au long de la vie et la reconversion professionnelle, la responsabilité étant partagée entre les employeurs, les travailleurs et les gouvernements.
Il sera essentiel de mettre en place une politique adéquate en matière de compétences afin de garantir que l'adoption de l'IA soit non seulement plus rapide, mais aussi plus équitable et plus durable.