Pour cette conférence enregistrée le 22 octobre 2026 à Spa (Belgique) je propose d'examiner la transformation des métiers et des compétences sous l’effet de l'arrivée rapide de l’intelligence artificielle dans notre économie, ainsi que les difficultés du système éducatif à s’adapter à la rapidité de ces changements.
Une transformation économique particulièrement rapide. L’IA pourrait automatiser de nombreuses activités et créer de nouveaux emplois, mais ces deux mouvements ne progresseront pas nécessairement au même rythme. On peut aussi s’interroger également sur la concentration des technologies entre quelques grandes entreprises et sur la répartition des richesses produites. Je donne quelques repères économique dont celui qui pour moi symbolise ce changement d’économie: le croisement des courbes des budgets dédiés aux bureaux d’affaire avec les courbes des budgets de construction des datacenters.
- Des jeunes diplômés davantage fragilisés.
Les études présentées font apparaître une dégradation de l’emploi ou des recrutements des jeunes dans certains métiers exposés à l’IA, notamment le développement informatique et les activités d’analyse de données. L’expérience, la compréhension des besoins et la capacité à conduire un projet semblent conserver une valeur importante.
- Des métiers qui évoluent vers la conception et la supervision.
Avec l’automatisation de certaines tâches, les professionnels seraient amenés à consacrer davantage de temps à définir les problèmes, orienter le travail et contrôler les résultats. L’exemple du développeur illustre cette évolution : produire du code devient moins central, tandis que comprendre un projet, dialoguer avec les utilisateurs, les clients et vérifier la qualité des solutions prend davantage d’importance.
Les apprenants doivent acquérir une culture technique de l’IA : comprendre son fonctionnement, ses usages et ses limites. Ils doivent aussi renforcer des compétences humaines et transversales : esprit critique, créativité, communication, coopération, empathie, sens de l’éthique et résolution de problèmes complexes. Les connaissances professionnelles restent nécessaires pour juger la qualité du travail réalisé avec l’IA.
- Un décalage entre l’évolution du travail et celle des formations. Les programmes universitaires sont souvent construits sur plusieurs années, alors que les pratiques professionnelles changent rapidement. Cette problematique souligne la nécessité d’actualiser les enseignements, de mieux exploiter les retours des jeunes diplômés et des employeurs, et de réfléchir à la place de l’écriture et des productions académiques dans l’apprentissage.
- Un avenir encore incertain.
L’essor des centres de données et de la robotique ouvre de nouvelles perspectives, mais soulève aussi des questions sociales et environnementales. Les scénarios de disparition massive du travail ou de revenu universel sont évoqués comme des hypothèses, sans certitude sur leur réalisation.
Le défi proposé au monde éducatif est de former des personnes capables de mobiliser leur expertise, de collaborer avec l’IA et d’exercer leur jugement, tout en donnant aux institutions les moyens de faire évoluer plus rapidement leurs formations.
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