Intelligence artificielle: quel impact sur le travail de demain ?

Chaque année, l'ouverture de la plateforme Parcours Sup met des milliers de lycéens en émoi. En classe de 1ère déjà, le choix de leurs spécialités s'apparente à un véritable casse-tête. Ce « maquis scolaire » et toutes les conversations qu'il suscite nous révèlent à quel point l'orientation des jeunes est vécue comme quelque chose d'anxiogène. Et pour cause : dans l'esprit de beaucoup, cette étape est considérée comme décisive. Il est nécessaire de sélectionner les bonnes options, en vue d'intégrer la meilleure école, pour prétendre ensuite à un premier emploi prometteur, et plus tard gravir les échelons. Pourtant, dans un contexte où la plupart des métiers de 2030 n'existent pas encore, le monde du travail ne correspond plus à cette conception linéaire et figée. Si le diplôme demeure important, il n'est plus l'alpha et l'oméga des parcours de carrière. L'incertitude dans laquelle évoluent les entreprises, les développements technologiques et l'essor du travail hybride ont en effet changé la donne.

Aujourd'hui, l'importance accordée à l'expérience collaborateur ne fait plus débat. Offrir une certaine flexibilité et des outils technologiques efficients est devenu incontournable. De plus, une attention particulière est désormais portée au collaborateur dans son individualité. Ainsi, au-delà des compétences métier, les managers commencent à prendre en compte les centres d'intérêt et les expériences de leurs collaborateurs, dans la mesure où ils reflètent des qualités (ou « soft skills ») que l'entreprise peut valoriser. Par exemple, les profils d'un chef de chœur d'une chorale ou d'un ancien capitaine d'une équipe de rugby cadet sont à présent recherchés et reconnus pour leur capacité à gérer des équipes.

Faire émerger et valoriser les compétences

Préparer le recrutement en continu des emplois de demain nécessite d'adopter une stratégie novatrice, stimulée par la puissance de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML). Tout d'abord, il faut abandonner l'idée rigide selon laquelle seuls certains types de profils sont habilités à réaliser certains types de tâches. De plus en plus, le travail s'organise en missions, lesquelles requièrent certains savoir-faire métier et qualités personnelles. Tout l'enjeu, pour gagner en agilité, est de repérer ces compétences, aptitudes et savoir-être, et de les allouer au bon endroit et au bon moment.

Quelques pistes existent pour faire de cette nouvelle organisation du travail un levier d'attraction et de fidélisation de talents. Le recours aux technologies telles que l'IA ou le ML permet d'identifier qui, pour une mission donnée, a les expertises requises, ou qui, encore, est désireux de les développer. L'employeur est donc en mesure d'orienter ses collaborateurs vers des projets qui ont du sens pour eux, et de favoriser leur montée en compétences dans les domaines qui les intéressent. Ainsi, les talents ont la possibilité de façonner un parcours de carrière quasi à leur mesure, qui n'est pas prédéterminé.

Bien encadrer les technologies d'IA et de ML

Dans un monde fragmenté, la technologie peut contribuer au progrès humain. Il ne faut pas pour autant en faire une religion ! Le potentiel de dérives existe et a été démontré. Pour améliorer notre manière de travailler et promouvoir une plus grande égalité dans l'accès aux opportunités, il est essentiel que les algorithmes soient conçus avec responsabilité. Cela suppose, d'une part, d'être vigilant à la provenance et à la confidentialité des données, et d'autre part, de s'assurer que les algorithmes ne reproduisent pas des comportements biaisés. Des problématiques majeures qui nécessitent d'associer dans une réflexion commune toutes les parties prenantes, y compris les entreprises qui développent ces technologies !

Quatre principes clés permettent d'encadrer de manière responsable la façon dont les technologies d'IA et de ML sont développées : améliorer le potentiel humain, impacter positivement la société dans son ensemble, promouvoir la transparence et l'équité, être intransigeant en matière de confidentialité et de protection des données.

Ensemble, les secteurs public et privé peuvent travailler à l'établissement de normes et de politiques garantissant que ces nouvelles technologies de l'IA et du ML favoriseront le progrès humain, créeront des opportunités d'emploi pour les générations à venir et feront croître nos économies de manière responsable.