L’illusion de la destruction massive d’emplois par l’IA

Elle révèle le décalage entre la vitesse des innovations technologiques et la lenteur des systèmes de formation, de gestion des talents et de développement des savoir-faire. Réussir cette transition exige de considérer les équipes comme un capital vivant, capable d’évoluer et de se régénérer, et de transformer l’apprentissage continu en levier stratégique, plutôt que de l’appréhender comme un simple enjeu RH.

Vincent Belliveau, directeur du développement (Chief International Officier), Cornerstone partage son analyse du sujet et ses recommandations.

Le débat sur la disparition des emplois juniors mérite d’être nuancé. Selon le Future of Jobs Report du World Economic Forum, certaines fonctions évolueront ou disparaîtront, mais à l’échelle macroéconomique, le solde net d’emplois restera positif. Le véritable risque est ailleurs, il est dans le déficit de compétences. Dans la santé, la pénurie mondiale est estimée à 11 millions de professionnels. Dans l’industrie, la finance ou l’aéronautique, des équipements sophistiqués restent sous-utilisés faute de profils qualifiés pour les exploiter. L’IA ne supprime pas des postes ; elle rend visibles ceux que les organisations n’arrivent déjà plus à pourvoir. Cette tension impose de bâtir dès l’arrivée des collaborateurs des parcours d’apprentissage et d’expérimentation qui leur permettent de devenir rapidement acteurs de la création de valeur, plutôt que d’être confinés à des tâches répétitives vouées à disparaître.

Ce décalage prend racine dès la formation initiale. Universités et écoles continuent de produire des profils adaptés à un marché d’avant l’IA générative : formellement qualifiés, mais souvent peu opérationnels. Dans l’ingénierie, la finance, les RH ou le marketing, la fracture s’élargit entre ceux qui savent intégrer l’IA dans leur travail et les autres. L’IA n’automatise pas des métiers entiers mais des tâches : en moyenne, 30 à 40 % d’un rôle peut être augmenté. Ce différentiel suffit pourtant à créer des écarts de productivité majeurs. La conséquence est donc claire, il ne s’agit plus de gérer des postes figés, mais de piloter des portefeuilles de compétences évolutifs. La mobilité de ces compétences doit être pensée à l’échelle globale, en identifiant les talents où qu’ils soient et en favorisant la collaboration entre entreprises et institutions pour combler rapidement les lacunes.

Vincent Belliveau, directeur du développement, Cornerstone

L’exemple des Émirats arabes unis illustre cette rupture. En intégrant l’IA dès l’école primaire, ils ne cherchent pas à former des experts techniques précoces, mais des individus capables d’apprendre, de désapprendre et de réapprendre en permanence. L’enjeu n’est plus la mémorisation, mais le jugement, l’esprit critique et l’adaptabilité. Dans un marché du travail instable, où les compétences se périment vite, la capacité à apprendre rapidement devient un avantage décisif. Ce changement de paradigme doit ainsi irriguer l’ensemble de l’entreprise. Pourtant, entre cette vision stratégique et la réalité du terrain, l’écart demeure significatif. Beaucoup d’organisations abordent encore l’IA par le bas : une accumulation de cas d’usage isolés, générant des gains marginaux mais peu de transformation structurelle. La valeur réelle apparaît lorsque l’IA permet de repenser les parcours de travail, les rôles et les trajectoires professionnelles. Certaines compétences restent alors centrales : le jugement humain, la compréhension des besoins clients, la capacité à décider et à créer de la confiance. Les entreprises doivent accompagner la montée en compétences de leurs collaborateurs en développant des profils en T, c’est à dire assez larges pour collaborer efficacement avec l’IA mais aussi assez profonds pour conserver une expertise irremplaçable dans leur domaine.

Davos a également mis en évidence une erreur stratégique : requalifier tardivement les managers tout en assignant les jeunes talents à des tâches répétitives vouées à disparaître. Les postes d’entrée doivent devenir des espaces d’apprentissage accéléré, orientés vers l’analyse, la décision et la supervision des systèmes automatisés, afin de ne pas laisser cette génération de talents sur le bord de la route. Sans cette logique, les entreprises organisent elles-mêmes leur future pénurie.

Dans un contexte de fragmentation géopolitique et de tensions sur la mobilité des compétences, piloter les savoir-faire devient un enjeu stratégique global. Identifier les expertises clés, anticiper leur évolution et orchestrer l’apprentissage continu n’est plus un sujet RH : c’est une condition de résilience économique. L’IA ne met pas fin au travail. Elle met fin à un modèle rigide de gestion des talents.