Optimisez-vous des emplois en voie de disparition ?
Gains d’efficacité: Les entreprises automatisent des fonctions mais doivent réfléchir à la valeur humaine essentielle au fur et à mesure que l’IA évolue.
Changement du marché de l’emploi: Une forte diminution des postes débutants menace les opportunités de développement du leadership à long terme pour les organisations.
Faiblesses de l’investissement IA: La plupart des organisations privilégient à tort l’automatisation au détriment des rôles humains essentiels et du développement des compétences.
Attribution stratégique: Il incombe aux DRH de piloter la transformation IA pour mieux aligner le travail humain et la technologie.
Développement des talents: Les nouveaux modèles de main-d’œuvre nécessitent une focalisation sur des compétences polyvalentes, et non plus sur la seule spécialisation traditionnelle.
Quelque part, en ce moment, une entreprise investit pour rendre un poste plus efficace. Ce poste traite des réclamations, oriente des demandes, ou synthétise des rapports, ou quelque chose dans ce genre. L’équipe a cartographié les flux de travail, identifié les points de friction et élaboré un plan. D’ici la fin du trimestre, ce poste prendra 30 % de temps en moins pour accomplir le même travail.
D’ici la fin de la décennie, ce travail sera entièrement réalisé par l’IA.
Ce n’est pas une histoire sur le succès ou l’échec de la technologie. C’est l’histoire en cours du défi de leadership le plus important de ce siècle, et elle se déroule à grande échelle dans des secteurs qui pensent être stratégiques avec l’IA alors qu’en réalité, ils ne font que s’occuper.
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La question qui sous-tend presque chaque conversation sérieuse sur l’IA actuellement est celle que la plupart des organisations évitent : Pas comment utiliser l’IA, mais de quoi avons-nous réellement besoin des humains ?
Ceux qui dépensent des millions pour optimiser la productivité ne répondent pas à cette question. Ils la repoussent, un gain d’efficacité à la fois.
Le vivier est déjà en train de s’effondrer
Trente-sept pour cent des organisations prévoient de remplacer les postes en début de carrière par l’IA, selon Korn Ferry. Et 66 % supplémentaires ont ralenti leurs recrutements de débutants. Si vous êtes un jeune diplômé qui tente de comprendre pourquoi le marché du travail est fondamentalement différent de ce que vos professeurs décrivaient, voici la raison.
Les postes de début de carrière ont historiquement permis aux organisations de faire grandir leur propre vivier de talents. L’analyste devient manager. Le coordinateur devient directeur. Le jeune collaborateur qui passe trois ans à comprendre l’entreprise de l’intérieur finit par prendre les rênes.
Supprimez ce point d’entrée et vous ne perdez pas seulement de la main-d’œuvre peu coûteuse. Vous perdez le vivier qui permet de produire les dirigeants expérimentés dans une décennie.
IBM prend le contre-pied, triplant ses recrutements de profils juniors alors que ses concurrents se replient. Reste à savoir s’il s’agit d’un pari sur les talents ou d’une opération de communication. Mais une chose n’est pas discutable : il est impossible de développer des leaders que l’on n’embauche pas. IBM se positionne pour garder des humains aux commandes pour longtemps encore.
La mauvaise question rafle tous les budgets
La plupart des investissements dans l’IA aujourd’hui suivent un raisonnement connu : identifier où les humains passent du temps, automatiser autant que possible, mesurer le gain de productivité, puis recommencer.
Le cadre 70-20-10 que nous avons déjà abordé auparavant, est la façon dont certaines organisations sophistiquées envisagent l’allocation pour l’IA. Il reflète une autre priorité : 70 % de l’investissement pour les personnes et la refonte des processus, 20 % vers l’infrastructure, 10 % pour les algorithmes eux-mêmes. Petit bémol : quasiment aucune organisation n’opère ainsi. La plupart inversent ce ratio.
Le résultat : des organisations techniquement sophistiquées mais stratégiquement à la dérive. Elles disposent de meilleurs outils, sans réponse plus claire à la question de ce que sont censés devenir les humains qui les utilisent.
Les postes les plus vulnérables à l’automatisation ne sont pas forcément les moins précieux. Ce sont souvent ceux qui nécessitent le plus de jugement de routine, ou ce type de résolution structurée de problèmes qui correspond exactement à ce que l’apprentissage automatique sait faire. Cela crée un phénomène où les employés subissent une surcharge cognitive liée aux décisions prises par l’IA.
Les postes qui subsistent, ou qui seront créés, nécessitent autre chose : la capacité à naviguer dans l’ambiguïté, à prendre des décisions éthiques, à gérer des relations entre parties aux intérêts divergents, et à exercer un jugement contextuel qui ne se résume pas à une simple consigne.
Je n’ai pas vu beaucoup de fiches de poste correspondant à cela. Il n’existe pas encore d’échelle de carrière pour ce type de profils et quasiment aucun budget de développement n’y est consacré.
Qui détient ce problème ?
David Swanagon soutient que l’adoption de l’IA a été confiée aux CIO alors qu’elle devrait relever des CHRO.
L’adoption est complètement différente du déploiement. Le DSI s’est vu confier non seulement la conception, le test et le déploiement des outils, mais aussi leur adoption. L’adoption devrait être portée par le DRH — car elle touche à la culture, la confiance, l’autonomie, les compétences.
La logique est solide. L’implémentation technologique représente une part relativement faible de ce qui fait réussir ou échouer la transformation par l’IA. Le défi majeur consiste à déterminer quels travaux doivent rester la responsabilité des humains, quelles compétences sont requises, et comment développer ces compétences chez des personnes embauchées pour des tâches totalement différentes.
Les DSI ne sont pas en position de répondre à ces questions. Leur approche se concentre sur les systèmes, non sur l’infrastructure humaine que ces systèmes sont censés servir.
Lorsque la stratégie IA est entre les mains du département technologique, les réponses se veulent techniques. Les questions organisationnelles et humaines sont reportées ou déléguées aux RH comme une réflexion secondaire, une fois l’implémentation déjà lancée.
C’est ainsi que l’on se retrouve avec un déploiement d’IA qui fonctionne techniquement mais échoue stratégiquement. Les outils fonctionnent. Mais la main-d'œuvre ne sait pas ce qu’elle doit faire avec eux, ni à quoi ressemblera son rôle dans trois ans, ni même si elle doit développer des compétences que l’organisation n’a pas montré qu’elle valorisait.
Cela ne veut pas dire que les DRH assument actuellement cette responsabilité. En réalité, Swanagon estime qu’ils ne le font pas.
La plupart des DRH, malheureusement, commencent par « Nous voulons automatiser des choses et nous voulons économiser de l’argent. » Et c’est bien, mais ce n’est pas enthousiasmant, a déclaré Swanagon. Ce n’est pas non plus intéressant. C’est juste bien.
Le fossé en M
Pendant des années, la stratégie de gestion des talents privilégiait les travailleurs en forme de T — des spécialistes avec une vue suffisamment large sur les domaines adjacents pour collaborer au-delà de leur expertise. Ce modèle avait du sens dans un environnement où la spécialisation était stable et où la polyvalence était un avantage pour la coordination.
L’IA change la façon de voir la polyvalence. Le modèle émergent est parfois qualifié de "forme en M" ou "en peigne" : des collaborateurs qui possèdent plusieurs domaines de véritable expertise, et pas seulement une connaissance superficielle, reliés par un jugement intégrateur qui leur permet de naviguer avec aisance entre les domaines.
La distinction est importante, car développer des collaborateurs en forme de peigne nécessite un investissement différent de celui réservé aux profils en T. Il ne s’agit pas seulement d’élargir la vision périphérique de quelqu’un ; il s’agit de bâtir plusieurs pôles de compétences dans une même personne, puis de cultiver la capacité à les mobiliser selon la situation.
La plupart des organisations ne disposent pas d’un programme de développement visant cet objectif. Elles proposent des catalogues de formation et des abonnements LinkedIn Learning.
Ce que requiert la responsabilité managériale
Le mot responsabilité (stewardship) est souvent utilisé de façon vague dans le contexte du leadership. Cela signifie généralement quelque chose comme « nous prenons soin de nos collaborateurs », tout comme « nos employés sont notre plus grand atout ». Aucune de ces phrases ne résiste à l’annonce d’un plan social.
Prendre réellement soin dans une transition IA, c’est prendre dès aujourd’hui des décisions qui protègent la capacité de création de valeur humaine sur un horizon de cinq à dix ans, même si ces choix sont plus difficiles à justifier lors d’un bilan trimestriel qu’une nouvelle vague d’automatisation.
Récemment, Adam DeRose de HR Brew et moi sommes intervenus dans un épisode de Your Work Friends avec Francesca Ranieri et Mel Plett. Et Adam a dit quelque chose à laquelle j’ai réfléchi tout le reste de la journée.
« Je comprends la valeur de la revue de performance trimestrielle, mais honnêtement, je pense qu’on devrait simplement s’en débarrasser. »
Pourquoi ? Parce que la focalisation sur la performance trimestrielle détériore la capacité des dirigeants à penser sur le long terme. Cette obsession des chiffres du trimestre est omniprésente, depuis le conseil d’administration jusqu’aux managers de proximité. Or, les tactiques qui améliorent la performance à court terme risquent de miner notre aptitude à penser la stratégie à long terme, et particulièrement autour des talents aujourd’hui.
Nous vivons un moment où il faut peut-être financer le développement de compétences qui n’ont pas encore de titre de poste. Cela signifie conserver les filières d’entrée même si les calculs suggèrent de les supprimer. Cela veut dire aborder la question de l’utilité des humains dans l’organisation comme une problématique stratégique — et non seulement RH — et mettre la fonction RH dans la salle où les décisions se prennent.
La plupart des organisations ne font pas cela. Elles optimisent. Et l’optimisation, appliquée sur une structure en pleine mutation, est une manière sophistiquée d’avancer dans la mauvaise direction.
Les emplois que l’on rend plus efficaces aujourd’hui ne sont pas ceux qui définiront la valeur des organisations en 2030. Le travail qui comptera — jugement, orientation, prise de décision éthique, capacité à guider d’autres humains dans l’incertitude réelle — est quasiment inexistant dans les parcours de développement. Il n’a ni ligne budgétaire, ni indicateur de performance, et certainement pas assez de sponsors au plus haut niveau.
C'est là l'échec du leadership. L'IA nous permet d'atteindre l'objectif d'avancer rapidement, mais il vaut la peine de se demander si nous ne cassons pas trop de choses en cours de route.
