Optimisez-vous des emplois qui disparaissent ?
Gains d’efficacité: Les entreprises automatisent des fonctions mais doivent considérer ce que l’humain apporte d’essentiel à l’évolution de l’IA.
Évolution du marché du travail: Un effondrement significatif des postes d’entrée menace le développement à long terme du leadership dans les organisations.
Carences dans l’investissement IA: La plupart des organisations privilégient à tort l’automatisation au détriment des postes humains essentiels et du développement des compétences.
Propriété stratégique: La responsabilité de la transformation par l’IA devrait incomber aux DRH afin d’aligner au mieux le travail humain et la technologie.
Développement des talents: Les nouveaux modèles de main-d’œuvre exigent de valoriser les compétences multiples, et pas seulement la 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, quelque chose de 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 effectuer le même travail.
D’ici la fin de la décennie, ce travail sera entièrement effectué par l’IA.
Ceci n’est pas une histoire sur la réussite ou l’échec de la technologie. C’est l’histoire permanente du défi de leadership le plus important de ce siècle, et elle se déroule à grande échelle dans des secteurs qui pensent être stratégiques quant à l’IA alors qu’en fait, ils ne font qu’être occupés.
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La question sous-jacente à presque toutes les conversations sérieuses sur l’IA en ce moment est celle que la plupart des organisations évitent : non 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 reportent, un gain d’efficacité à la fois.
Le vivier de talents s’effondre déjà
Trente-sept pour cent des organisations prévoient de remplacer des postes de début de carrière par l’IA, selon Korn Ferry. 66 % ont ralenti le recrutement à l’entrée. Si vous êtes un jeune diplômé qui essaie de comprendre pourquoi le marché du travail semble structurellement différent de ce que vos professeurs ont décrit, voilà pourquoi.
Les postes de début de carrière ont historiquement servi de principal mécanisme permettant aux organisations de développer leurs propres talents. L’analyste devient manager. Le coordinateur devient directeur. L’employé junior, qui passe trois ans à apprendre le métier de l’intérieur, devient celui ou celle qui finira par le diriger.
Supprimez le point d’entrée et vous ne perdez pas seulement une main-d’œuvre bon marché. Vous perdez le vivier de talents qui produit des leaders expérimentés dans dix ans.
IBM prend la direction opposée, triplant ses embauches à l’entrée alors que ses concurrents se retirent. Qu’il s’agisse d’un pari sur les talents ou d’un effet d’annonce reste à voir. Mais une chose n’est pas débattue : il est impossible de développer des leaders que vous n’embauchez pas. IBM se positionne pour garder des humains aux commandes encore longtemps.
La mauvaise question accapare tout le budget
La majorité des investissements actuels dans l’IA suivent une logique familière : identifier où les humains passent du temps, automatiser au maximum, mesurer le gain de productivité, et recommencer.
Le cadre 70-20-10 que nous avons déjà évoqué définit la façon dont certaines organisations sophistiquées envisagent l’allocation de l’IA. Cela reflète une autre priorité : 70 % de l’investissement va aux personnes et à la refonte des processus, 20 % à l’infrastructure et 10 % aux algorithmes eux-mêmes. Mais un bémol : presque aucune organisation ne fonctionne réellement ainsi. La plupart font l’inverse.
Le résultat : des organisations techniquement sophistiquées mais stratégiquement à la dérive. Elles ont de meilleurs outils, mais ne savent toujours pas mieux ce que doivent devenir les humains qui les utilisent.
Les postes les plus vulnérables à l’automatisation ne sont pas ceux qui ont le moins de valeur. Ce sont souvent ceux qui demandent le plus de jugement routinier, ou la résolution de problèmes structurés – exactement ce à quoi l’apprentissage automatique excelle. Cela crée un phénomène où les salariés font l’expérience d’une surcharge cognitive liée à la prise de décision assistée par IA.
Les postes qui subsistent, ou qui seront créés, exigent quelque chose de différent : la capacité à naviguer dans l’ambiguïté, à prendre des décisions éthiques, à gérer des relations d’intérêts concurrents, et à exercer un jugement contextuel qui ne tient pas en une simple instruction.
Peu de descriptions de poste correspondent à cela à ma connaissance. Il n’existe pas d’échelle de carrière pour ce type de profils, et quasiment aucun budget de développement n’y est alloué.
Qui détient la responsabilité ?
David Swanagon a avancé que l’adoption de l’IA a été confiée aux CIOs alors qu’elle devrait relever des CHROs.
L’adoption est totalement 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 prise en charge par le DRH — car cela concerne la culture, la confiance, l’autonomie et les compétences.
Le raisonnement est solide. La mise en œuvre technologique n’est qu’une partie relativement mineure de ce qui fait réussir ou échouer la transformation par l’IA. Le véritable défi est de décider quels travaux doivent être confiés aux humains, quelles compétences cela exige, et comment développer ces compétences chez des personnes qui ont été engagées pour des profils totalement différents.
Les DSI ne sont pas en position de répondre à ces questions. Leur orientation est centrée sur les systèmes, et non sur l'infrastructure humaine que ces systèmes sont censés servir.
Lorsque la stratégie IA réside dans la fonction technologique, les seules réponses apportées sont d’ordre technique. Les questions organisationnelles et humaines sont reportées, ou bien reléguées aux RH comme une pensée secondaire, une fois la mise en œuvre déjà lancée.
C’est ainsi que l’on se retrouve avec un déploiement d’IA techniquement fonctionnel mais stratégiquement défaillant. Les outils fonctionnent. Mais les collaborateurs ne savent pas ce qu’ils sont censés en faire, à quoi ressemblera leur rôle dans trois ans, ou s'il est pertinent de développer des compétences que l'organisation n’a pas fait passer comme prioritaires.
Cela ne veut pas dire que les DRH assument actuellement cette responsabilité. En réalité, Swanagon soutient qu’ils ne le font pas.
La plupart des DRH commencent malheureusement par : « Nous voulons automatiser et faire des économies. » Et c’est bien, mais ce n’est pas passionnant, a déclaré Swanagon. Ce n’est pas non plus intéressant. C’est simplement bien.
L'écart en M
Pendant des années, la stratégie de gestion des talents favorisait les profils « en T » — des spécialistes dotés d’une vue suffisamment large des domaines adjacents pour collaborer entre eux. Ce modèle avait du sens dans un environnement où la spécialisation était stable et où la polyvalence constituait un avantage pour la coordination.
L’IA change la définition de la polyvalence. Le modèle émergent, parfois appelé en M ou en peigne, décrit des travailleurs ayant plusieurs domaines de réelle expertise, et pas seulement une connaissance superficielle, reliés par un jugement intégratif leur permettant de passer aisément d’un domaine à l’autre.
La distinction est importante car développer des profils en peigne nécessite un investissement différent de celui destiné aux profils en T. Il ne s’agit pas seulement d’élargir leur vision périphérique. Vous développez plusieurs centres de compétences chez une même personne, puis cultivez le discernement nécessaire à les mobiliser selon les situations.
La plupart des organisations ne possèdent pas de programme de développement qui réponde à ce besoin. Elles ont des catalogues de formation et des licences LinkedIn Learning.
Ce que requiert la notion de responsabilité
Le terme responsabilité est employé sans rigueur dans les discours de leadership. Il signifie généralement « nous prenons soin de nos collaborateurs », tout aussi vaguement que « nos collaborateurs sont notre plus grand atout ». Aucune de ces formules ne résiste à une annonce de réduction des effectifs.
La véritable responsabilité lors d’une transition IA consiste à prendre aujourd’hui des décisions qui protègent la capacité de créer de la valeur humaine à un horizon de cinq à dix ans, même si ces décisions sont plus difficiles à justifier lors d’un bilan trimestriel qu’une nouvelle vague d’automatisation.
Récemment, Adam DeRose de HR Brew et moi-même avons discuté lors d’un épisode de Your Work Friends avec Francesca Ranieri et Mel Plett. Et Adam a dit quelque chose qui m’a fait réfléchir toute la journée.
« Je comprends la valeur des bilans trimestriels, mais franchement, je pense qu’on devrait tout simplement s’en débarrasser. »
Pourquoi ? Parce que la focalisation sur la performance trimestrielle a dégradé la capacité des dirigeants à penser sur le long terme. L’obsession des chiffres trimestriels est omniprésente, du conseil d’administration jusqu'aux managers de terrain, mais les tactiques qui favorisent les performances à court terme nuisent souvent à notre capacité à penser stratégiquement à long terme, en particulier concernant les talents dans le contexte actuel.
Nous vivons une période qui pourrait justement requérir d’investir dans des compétences pour lesquelles il n’existe pas encore d’intitulés de poste. Cela signifie préserver le vivier d’entrée, même quand les chiffres suggèrent de le supprimer. Il s’agit de considérer la question organisationnelle de la place des humains comme stratégique, et non comme un problème RH, en incluant les équipes RH dans la prise de décision.
La plupart des organisations ne font pas cela. Elles optimisent. Et l’optimisation, appliquée à une structure qui change sous nos pieds, est une façon sophistiquée de courir dans la mauvaise direction.
Les métiers qui sont aujourd’hui rendus plus efficaces ne sont pas ceux qui définiront la valeur des organisations en 2030. Les compétences qui compteront — discernement, navigation, prise de décision éthique, capacité à guider d’autres humains à travers une véritable incertitude — sont peu développées et rares. Elles n’ont pas de ligne budgétaire, pas d’indicateur dans les reportings, et certainement pas assez de sponsors à la direction.
C'est là l'échec du leadership. L'IA nous permet d'atteindre l'objectif d'aller vite, mais il convient de se demander si nous ne cassons pas trop de choses en chemin.