Découvrez les métiers les plus et les moins impactés par l'IA générative, d'après un nouvel indice

L’impact de l’IA générative sur les compétences professionnelles : des changements significatifs à prévoir

• L'IA générative impacte fortement 41 % des compétences professionnelles, surtout dans les secteurs techniques.
• Plus d’un quart des emplois ont une forte probabilité de transformation grâce à cette technologie.
• Les tâches physiques et celles nécessitant une interaction humaine sont moins affectées près de 2023.
• Les secteurs liés au développement logiciel, aux données et à la comptabilité évoluent rapidement avec l’IA.

Une nouvelle analyse d’Indeed souligne que l’IA générative transforme progressivement le monde du travail, touchant diversement les compétences et métiers. L’indice de transformation des compétences GenAI, développé par la plateforme d’emplois, mesure comment l’intelligence artificielle modifie certaines tâches. Les résultats montrent qu’une grande partie des compétences et emplois pourrait être affectée dans un avenir proche.

Un indice révélateur

Indeed a créé un indice visant à évaluer l’impact de l’IA générative sur 2 900 compétences professionnelles. Cet index ne se limite pas à prédire le remplacement intégral des travailleurs humains, mais examine plutôt comment ces technologies pourraient redéfinir l’application future des compétences et le rôle de l’implication humaine.

L’évaluation portait sur deux critères majeurs :

1. Capacité à résoudre des problèmes, cette mesure inclut le raisonnement cognitif et la possibilité pour GenAI de reproduire ce type d’analyse.

2. Nécessité physique, elle indique si une tâche requiert une exécution physique, domaine où l’humain reste majoritairement indispensable jusqu’à une avancée majeure en robotique.

Sur cette base, les compétences ont été catégorisées selon leur potentiel d’évolution face à l’IA en quatre groupes : transformation minimale, assistée, hybride et complète.

Principales conclusions

À partir de leurs travaux :

• 41% des près de 2 900 compétences examinées sont considérées comme exposées aux transformations élevées liées à GenAI.

• Plus d’un quart (26%) des emplois publiés au cours de la dernière année pourraient connaître une « forte » transformation grâce à ce type d’intelligence artificielle.

• La majorité (54%) apparaissent susceptibles d’être « modérément transformés », laissant dépendre leur évolution de la vitesse avec laquelle les entreprises adoptent GenAI.

Près de la moitié (46%) des compétences présentes dans une offre typique aux États-Unis sont prêtes pour une transformation hybride par GenAI. D’après Indeed, certains métiers comme ceux liés au développement logiciel sont davantage touchés alors que ceux nécessitant présence physique ou interaction humaine restent moins impactés.

Lors d’une précédente version analysée il y a un an, aucune compétence n’était jugée « très susceptible » d’être complètement remplacée par GenAI ; aujourd’hui cependant, 19 compétences (0,7%) entrent dans cette catégorie.

« GenAI est devenu (et continue de devenir) plus intelligent », expliquent Annina Hering et Arcenis Rojas du laboratoire Hiring Lab d’Indeed. « Tant que les tâches physiques ne seront pas nécessaires – mise en garde importante – davantage de compétences auront tendance à franchir le seuil vers une automatisation réaliste ».

Perspectives sectorielles

Les professions impliquées dans la garde denfants, soins infirmiers et construction semblent être les moins susceptibles aux changements apportés par IA générative. En revanche :

• Le développement logiciel sera probablement transformé avec 81% des compétences liées subissant une transformation hybride supervisée par des humains.

• Les domaines tels que « données et analyses » ainsi que « comptabilité » figurent également parmi les plus rapidement transformables grâce à ces avancées technologiques.

Il ressort clairement qu’aucun emploi n’est totalement protégé mais certains secteurs peuvent se voir affectés différemment par cette évolution technologique : particulièrement ceux techniques ou riches en informations.

Pour les entreprises, cela implique un besoin pressant de repenser leurs processus internes ; pour les travailleurs cela suggère qu’ils devraient valoriser leurs atouts intrinsèques tels que dexterité physique ou empathie, qualités intrinsèquement humaines encore inaccessibles pour Machine Learning.

Ce constat ouvre donc la voie vers une nécessaire adaptation tant chez les employeurs que chez leurs employés face aux défis prochains posés par le progrès technologique.