Principaux points à retenir

• « Le développement des compétences doit maintenant se faire à la vitesse de l’innovation », sinon les organisations risquent de laisser des travailleurs de côté
• La transformation par l’IA est souvent freinée parce que les gens n’ont pas les compétences ni la confiance nécessaires pour utiliser les outils efficacement
• La préparation des leaders compte : « Tout le succès vient de la formation du leadership »
• Sans conception intentionnelle, l’IA pourrait créer « une main-d’œuvre à deux vitesses; l’une activée par l’IA et l’autre non »
• Les parcours peuvent avoir besoin de plus de structure : des bases de compétences, du coaching et un apprentissage structuré dans le temps, liés à des résultats
• L’accès est aussi une question d’aspiration : les éducateurs ont besoin d’une vraie exposition aux emplois et aux compétences afin d’orienter les apprenants de façon crédible
• La mise à l’échelle exige de briser les silos entre employeurs, éducateurs et gouvernements, et de créer des systèmes de navigation de carrière.

« Ce n’est pas une question de savoir si l’IA redéfinit le travail ou l’éducation », a déclaré le modérateur Neil Allison, chef de la mission Éducation, compétences et apprentissage au Forum économique mondial. « Le changement est en cours, que cela nous plaise ou non. » La question maintenant est « la vitesse, l’ampleur et qui en profite – les individus, les pays et les organisations. »

Avec Srimathi Shivashankar, vice-présidente corporative et chef des services EdTech chez HCLTech, Vishaal Gupta, président, apprentissage en entreprise et compétences chez Pearson, et Andrew Baird, PDG d’Education For Employment, la discussion est rapidement passée de la technologie aux capacités : les systèmes humains qui déterminent si l’IA devient un avantage, une source d’anxiété ou d’inégalités.

Le maillon manquant n’est pas l’accès à l’IA. C’est la capacité des gens à l’utiliser

Gupta a évoqué un fossé qui se creuse entre le battage autour du potentiel de l’IA et la réalité à l’intérieur des organisations. Il a souligné que la plupart des projets de transformation par l’IA échouent, mais que pour profiter de la technologie, il faut que « les humains, employés, partenaires et clients » possèdent les compétences nécessaires.

Ce fossé devient plus apparent à mesure que les dirigeants affrontent un flot d’outils. « Ils sont submergés par la technologie », affirme Gupta. « Tous les jours, de nouveaux modèles de langage sont lancés », mais la question demeure sur la façon de les utiliser efficacement.

Pour lui, l’objectif est simple : l’IA doit générer les mêmes résultats d’affaires sur lesquels les dirigeants sont déjà évalués. « Nous visons la croissance. Nous visons une meilleure expérience employé. Nous visons une meilleure expérience client », affirme-t-il. « L’IA n’est pas différente… Elle doit produire exactement les mêmes indicateurs clés de performance. »

« Le développement des compétences doit maintenant se faire à la vitesse de l’innovation. »

Shivashankar a présenté le défi de la main-d’œuvre autant comme un problème d’échéancier que de contenu. « Le développement des compétences doit se faire à la vitesse de l’innovation », soutient-elle, arguant que si l’apprentissage prend du retard sur l’innovation, « vous laisserez beaucoup de gens de côté ».

Elle décrit trois changements qu’elle observe à l’intérieur des organisations :

• Les emplois sont réécrits avec la technologie intégrée
• Le développement des compétences passe de la formation générique à l’alignement sur les compétences spécifiques à l’emploi
• La co-création remplace la refonte isolée

L’implication opérationnelle n’était pas « plus de contenu ». C’était un modèle de développement différent : ressources partagées, conception partagée et apprentissage qui garde le rythme du vrai travail.

Le risque : une main-d’œuvre à deux vitesses : « l’une activée par l’IA et l’autre non. »

Quand Allison a demandé si l’IA pourrait creuser les inégalités même en élargissant les occasions, Baird a répondu : « Oui. Je crains que nous nous retrouvions à l’avenir avec une main-d’œuvre à deux vitesses, l’une activée par l’IA et l’autre non. » Éviter ce résultat exigera « beaucoup d’intentionnalité ».

Il a cité un point de données instructif provenant de sa base d’employeurs : « Nous avons récemment sondé [certains de nos] partenaires employeurs… Moins de la moitié ont considéré les compétences en IA comme importantes pour leur entreprise. » Ce décalage est important, soutient-il, car si les employeurs ne valorisent pas les compétences en IA, ils ne les rechercheront pas et les chercheurs d’emploi ne les prioriseront pas. « Ils ne reconnaissent pas… quels pourraient être les avantages », affirme-t-il. « Ils ne cherchent donc pas cela chez leurs nouveaux talents. »

Parallèlement, Baird a souligné une occasion contraire : « Très souvent, les jeunes en début de carrière… deviennent les experts en IA de leur entreprise… ils prennent tout de suite cette position. » Le point d’entrée peut encore représenter un saut, mais seulement si les organisations construisent des parcours qui ne présument pas l’accès préalable ni le capital social.

L’anxiété des dirigeants est réelle et peut ralentir l’adoption

Le panel est revenu à plusieurs reprises sur une dynamique humaine rarement présente dans les présentations de stratégie en IA : la peur.

Gupta a fait référence à un sondage récent auprès de cadres supérieurs : « On leur a demandé ce qu’ils ressentent, émotivement, à propos de l’IA… [et la majorité d’] entre eux ont dit qu’ils sont nerveux à ce sujet. »

Faisant écho à Baird, il a aussi souligné un contraste générationnel de plus en plus courant dans les entreprises : « Les jeunes gens [progressent] beaucoup plus vite… Mais je pense que les cadres qui dirigent les entreprises aujourd’hui… ont de la difficulté avec… l’IA. »

Shivashankar a ajouté une perspective voisine : le défi d’apprentissage ne réside pas seulement dans l’acquisition de nouvelles compétences, mais dans l’abandon des anciennes. « Leur plus grande difficulté aujourd’hui, c’est comment désapprendre pour apprendre », dit-elle. Chez les professionnels expérimentés, « ils sont tellement habitués à faire certaines choses de la même manière… soudainement… ils doivent laisser tomber beaucoup de choses pour plonger dans un nouveau monde. »

Les leaders ne peuvent pas déléguer la préparation

Quand Allison a demandé comment les leaders devaient repenser les rôles, les parcours et la conception organisationnelle, Gupta a axé sa réponse sur la capacité du leadership avant celle de la main-d’œuvre.

« Tout le succès de l’IA… découle d’une seule chose, et c’est la formation en leadership », dit-il. Il a décrit le « désapprentissage pour les leaders » comme étant « source d’humilité », surtout pour ceux qui travaillent avec succès depuis des décennies.

Il a aussi repoussé une idée reçue : que les dirigeants principaux comprennent déjà ce que peut faire l’IA. « Nous ne devons en aucun cas supposer que certains de nos dirigeants… savent quelle est la puissance de l’IA », mentionne-t-il. Pour lui, la participation des dirigeants aux programmes de développement de compétences est importante, non pas seulement comme geste symbolique, mais parce que c’est nécessaire au bon fonctionnement des opérations.

Gupta estime aussi que la discussion sur les compétences se déplace du strict diplôme technique vers les « compétences humaines » et ce qu’il appelle « l’agilité d’apprentissage, apprendre à apprendre ». Le principe : « Si vous n’avez pas le muscle d’apprentissage, vous allez avoir du mal à l’avenir. »

Normalisation, échéances et approche plus directive pour les parcours

Shivashankar évoque une contrainte à laquelle font face aujourd’hui bien des grands employeurs : « De nombreuses organisations… comptent aujourd’hui cinq générations dans la main-d’œuvre. » Cela rend irréaliste de personnaliser entièrement chaque parcours d’apprentissage. « On ne peut pas concevoir l’ensemble des parcours en disant qu’il faut satisfaire les cinq générations. Ce n’est pas possible. »

Sa proposition d’équilibre : des référentiels de compétences plus clairs et des parcours plus explicites; des progressions mieux structurées avec une visibilité sur le retour sur investissement.

« Je pense qu’on n’a pas le temps pour cela », affirme-t-elle au sujet de l’apprentissage strictement autodirigé à grande échelle. Elle milite plutôt pour du travail sur les « référentiels de compétences », du « conseil et coaching » plus fort, et un apprentissage conçu comme un « exercice borné dans le temps » où les apprenants « doivent démontrer… des progrès ».

Elle insiste également pour que cela ne soit pas laissé à un seul service. Chaque leader de l’organisation a une responsabilité et doit rendre des comptes pour aider son équipe à réussir.

Gupta a souligné la tension entre développement volontaire et obligatoire à travers un exemple : lorsqu’une équipe de vente n’assistait pas à un programme, le chef des ventes a requalifié l’exercice, de facultatif à requis. « La fois d’après, tout le monde était là », affirme-t-il, dès que les employés ont cru que cela pouvait avoir un impact sur « l’évaluation de performance ».

Allison a proposé une analogie de santé publique pour expliquer pourquoi l’idée du « requis » émerge : les vaccins de rappel. « Si vous ne développez pas les compétences nécessaires, il y aura des conséquences », dit-il, « pour vous… [et] pour votre organisation. »

Baird ajoute un autre incitatif qui, selon lui, fonctionne : « La crainte de manquer quelque chose est un très grand moteur. »

L’accès n’est pas qu’une question d’occasion. C’est aussi aspiration et accompagnement

Baird décrit l’accès sous l’angle du capital social : son organisation travaille avec des jeunes qui « n’ont pas ce capital social » et « n’ont pas accès au marché du travail de façon significative ». Une approche à laquelle il fait référence est l’engagement axé sur les défis avec les employeurs : « Des groupes de quatre ou cinq jeunes travaillant sur un défi lancé par un acteur du secteur privé. » L’objectif est simple : un apprentissage qui crée des relations, et pas seulement des attestations.

Gupta élargit le prisme de l’accès, soulignant que la conversation sur la main-d’œuvre peut devenir « une obsession des emplois de col blanc. » Il évoque la demande insatisfaite dans des secteurs professionnels comme les soins infirmiers et la construction, et donne un exemple marquant en Arabie Saoudite : un programme de construction qui comptait « 200 places » a reçu « 90 000 candidatures ».

Selon lui, ces emplois ne sont pas à l’abri de l’IA, mais ils sont plus susceptibles d’être « facilités » que remplacés. « Tous ces emplois seront facilités par l’IA », dit-il. « Ils ne seront jamais remplacés par l’IA. »

Shivashankar relie l’accès à ce que les apprenants croient possible. « Quand on parle d’accès, je pense qu’il faut aussi parler d’aspiration », dit-elle. Elle soutient que l’exposition des éducateurs aux milieux réels du travail influence la façon dont les étudiants comprennent les rôles et parcours, mentionnant la pratique d’offrir « des stages aussi aux universitaires » afin qu’ils puissent « revenir expliquer aux étudiants comment accéder à cet emploi et réaliser leurs aspirations… au bon niveau. »

La mise à l’échelle exige la conception d’un écosystème, et non des programmes isolés

En conclusion, les panélistes se sont rejoints sur la collaboration comme contrainte pratique.

Baird a plaidé pour « briser les silos entre les éducateurs, les employeurs et autres acteurs de l’écosystème » et la création d’« une plateforme de dialogue et de changement continu et rapide » tout en poussant « l’apprentissage tout au long de la vie » du slogan à la réalité.

Gupta estime que l’apprentissage doit devenir « plus inspirant », et plus « personnalisé », offert « dans… le flux du travail ». Il prévient aussi que, sans cette refonte, « nous courons le risque de vraiment laisser beaucoup de gens de côté. »

Shivashankar exprime une intention plus tranchée : « L’apprentissage et le développement sont vus pour la compétitivité de l’entreprise. Je pense qu’on devrait les voir pour la pérennité de l’entreprise. » Autrement dit : il ne s’agit pas d’une fonction de soutien, mais d’un système central pour la résilience des entreprises.

Allison a résumé la priorité de son propre système par « des systèmes de navigation de carrière » qui peuvent aider chacun à visualiser les parcours, aider les employeurs à trouver les compétences et aider les pays à améliorer l’accès aux occasions.

Préparation de la main-d’œuvre : Déterminer l’avenir de la réussite des entreprises

Le message le plus constant du panel n’était pas que l’IA va changer le travail. C’était bien que la préparation de la main-d’œuvre déterminera si ces changements produisent de la croissance, de l’anxiété ou de l’exclusion. Le message général était clair : les organisations sont débordées, les dirigeants sont nerveux, les parcours manquent de clarté, et les systèmes d’apprentissage sont souvent trop génériques, trop optionnels et trop déconnectés du vrai travail.

Les réponses proposées étaient tout aussi concrètes : élaborer des référentiels de compétences, co‑concevoir avec des partenaires, investir dans la formation du leadership, traiter « l’agilité d’apprentissage » comme compétence clé et repenser l’apprentissage pour qu’il soit personnalisé et intégré au flux de travail.

Mais surtout, le panel est revenu à un risque simple : sans effort délibéré, les bénéfices de l’IA seront concentrés. « Une main-d’œuvre activée par l’IA et une non activée par l’IA », ce n’est pas un simple scénario d’avenir; ce sera la réalité par défaut sauf si les institutions choisissent le contraire.

FAQ

La principale barrière à la préparation de la main-d’œuvre pour l’IA est-elle l’accès à la technologie?
Ce n’est plus le cas. Les compétences, la confiance, la refonte des emplois et la préparation du leadership, surtout au moment où les employés se sentent submergés par la rapidité des changements d’outils, sont cruciaux.

Comment les organisations évitent-elles de devenir « à deux vitesses » avec l’IA?
En étant intentionnelles : en intégrant les compétences en IA dans les descriptions de poste, en créant des parcours équitables et en assurant aux apprenants sans capital social des occasions concrètes et des réseaux d’employeurs.

Le développement des compétences doit-il être volontaire ou obligatoire?
Le panel a suggéré un équilibre. Certains apprenants ne s’engageront pas sans incitatifs clairs et attentes, mais les programmes doivent garder leur pertinence, être personnalisés et alignés sur le vrai travail.

Quelle est l’importance de l’agilité d’apprentissage?
Le rythme du changement fait que les compétences statiques ne suffisent plus. Apprendre à apprendre devient un élément différenciateur. Les meilleurs employés aujourd’hui ne s’adapteront pas nécessairement aux exigences de demain.

Les rôles techniques et professionnels font-ils partie de l’agenda de la main-d’œuvre en IA?
Oui. De nombreux emplois professionnels seront facilités par l’IA et très en demande, ce qui exigera des formations et des parcours modernisés.