Travail et métiers

Savoir professeur

Les connaissances utiles pour faire la séance. Environ dix minutes de lecture.

Place de la séance

La question « quels métiers vont disparaître ? » est la plus fréquente chez les élèves, et la plus mal posée. Un métier est un ensemble de tâches. L’IA peut en prendre en charge certaines, en aider d’autres, et en laisser d’autres intactes. La séance découpe quatre métiers pour le montrer.

Résultats des études

En 2023, l’Organisation internationale du travail a analysé l’exposition des emplois à l’IA générative dans le monde. Sa conclusion principale : l’effet le plus probable est une transformation de nombreux emplois, qui conservent une part importante de tâches humaines, plutôt qu’une suppression massive. Certains emplois sont toutefois très exposés à l’automatisation, en particulier les emplois administratifs, ce qui a une dimension d’égalité : dans beaucoup de pays, les femmes y sont plus nombreuses. Son actualisation de mai 2025 estime qu’un travailleur sur quatre dans le monde occupe un emploi en partie exposé, et 3,3 % seulement un emploi très exposé.

Une étude publiée la même année a suivi plus de cinq mille agents d’un service client qui ont reçu un assistant d’IA. Leur productivité a augmenté d’environ 14 % en moyenne, et de bien davantage pour les agents débutants, à qui l’outil transmettait les pratiques des agents expérimentés. Cette étude montre un effet réel, sur une tâche précise ; elle ne dit rien des effets à long terme sur l’emploi ou les salaires, qui restent incertains.

D’autres mesures sont plus prudentes. En 2025, l’organisme de recherche METR a confié à seize développeurs expérimentés deux cent quarante-six tâches réelles, chacune tirée au sort pour être faite avec ou sans IA. Avec l’IA, ils ont mis 19 % de temps en plus. Pourtant, ils estimaient après coup avoir été 20 % plus rapides. À l’échelle des entreprises, une enquête menée à l’été 2026 auprès de près de neuf mille dirigeants, dans sept pays, conclut à un effet modeste : environ 0,2 % de productivité en plus par an sur les trois dernières années. Les dirigeants n’observent presque aucun effet net sur le nombre d’emplois, mais plus de 40 % des entreprises prévoient des créations ou des suppressions de postes, qui se compensent globalement.

Ces résultats ne se contredisent pas forcément. Les effets dépendent de la tâche, de l’expérience des personnes et des outils de l’époque, qui progressent vite. Ils montrent surtout une leçon d’esprit critique : le sentiment d’aller plus vite n’est pas une mesure. Seule une comparaison rigoureuse, avec et sans IA, permet de savoir.

Il faut aussi rappeler le travail invisible vu à la séance 4 : l’étiquetage des données et la vérification des contenus, souvent sous-traités et peu payés.

Quatre métiers

Les cartes ont été choisies pour que chaque métier ait au moins une tâche dans chaque colonne, ou presque. Les tâches les plus automatisables sont répétitives et bien définies : proposer des créneaux, traduire une notice, écrire une fonction courante. Les tâches aidées demandent une vérification humaine : mettre en forme un compte rendu, repérer des anomalies sur des images, relire et tester un code. Les tâches qui restent humaines engagent la relation, la responsabilité et le jugement : accueillir un patient angoissé, annoncer un diagnostic, comprendre un client.

La frontière bouge avec les outils, et dépend de l’organisation de chaque entreprise. C’est pourquoi les désaccords entre groupes sont normaux.

Métier de développeur

Le métier de développeur montre bien ce déplacement. Les assistants écrivent désormais une part importante du code courant, et les entreprises continuent pourtant de recruter des développeurs. Leur travail change de centre. Il faut d’abord vérifier le code produit : le relire, le tester, y repérer les erreurs et les failles. Il faut ensuite juger : choisir une solution parmi plusieurs, décider de ce qui sera livré, en répondre. De plus en plus, il s’agit aussi de préciser un problème encore flou, et de noter dans un journal des décisions pourquoi chaque choix a été fait. Il faut aussi décrire clairement ce que l’on attend, dans un cahier des charges ou une documentation, car un assistant ne devine pas un besoin mal formulé. Il faut enfin contrôler les agents, ces assistants qui enchaînent seuls plusieurs actions : leur fixer des étapes, valider chaque étape importante, garder une trace de ce qu’ils ont fait.

Ces compétences supposent de comprendre comment une application est construite : où sont ses données, comment elle est protégée, où elle est hébergée. Sans ces bases, on ne peut pas juger ce que l’IA produit. C’est ce qu’enseigne la spécialité NSI.

Ces quatre compétences ne sont pas réservées à l’informatique. Elles valent pour tout métier où l’IA intervient, et elles se travaillent au lycée : vérifier une réponse, argumenter un choix, rédiger une consigne précise.

Une image aide à saisir ce changement. Avec une machine électrique, un menuisier reste menuisier : il fait le même travail, plus vite. Un développeur qui confie le code à des agents ressemble plutôt à un chef d’atelier : il ne fabrique plus lui-même, il organise, contrôle et répond du résultat. Le travail change de nature, pas seulement de vitesse. Ce nouveau rôle plaît à certains. D’autres, pourtant très compétents, quittent le métier : ils sauraient s’adapter, mais ils aimaient fabriquer. Choisir un métier, c’est donc aussi choisir ce qu’on aime faire au quotidien.

Portraits

Chaque portrait se lit en une minute et se termine de la même façon : ce que la machine ne fait pas à la place de la personne. Les quatre portraits sont des portraits types, inventés à partir de métiers réels, avec une répartition équilibrée entre femmes et hommes et des parcours variés : licence de langues, BTS, master de droit, professorat. Ils montrent que l’IA crée et transforme des métiers bien au-delà de l’informatique, et que des formations diverses y mènent. La séance peut être reliée au travail d’orientation de seconde, et à la spécialité NSI pour les élèves attirés par la conception des systèmes.

Choix humains

Les effets de l’IA sur le travail ne sont pas une fatalité technique. Ils dépendent de choix : ceux des entreprises qui décident d’automatiser ou d’aider, ceux des salariés et de leurs représentants, ceux des pouvoirs publics qui fixent les règles. Le règlement européen classe à haut risque les systèmes d’IA qui servent à recruter ou à évaluer les salariés.

Conduite de la séance

Le sujet inquiète parfois les élèves, et leurs familles. Il touche aussi des adultes qui voient leur métier changer, et qui décrivent parfois une perte de fierté ou de sens : reconnaître ce malaise, sans le nier ni le dramatiser, aide les élèves à en parler. Il faut éviter deux écueils : le discours de la catastrophe, qui décourage, et celui de l’optimisme sans nuance, qui ne prépare à rien. La meilleure réponse est le découpage en tâches, qui transforme une peur vague en questions précises : qu’est-ce qui, dans ce métier, demande de la relation, de la responsabilité, du jugement ? Pendant l’étape « Projets des élèves », accueillir tous les projets, y compris ceux qui semblent éloignés du numérique : presque tous les métiers ont des tâches que l’IA peut aider, et des tâches qu’elle ne fera pas. Valoriser enfin les compétences que la scolarité développe et que les portraits mettent en avant : comprendre, écrire, vérifier, travailler avec les autres.

Vocabulaire et erreurs fréquentes

Employer : tâche, automatisation, aide à la décision, agent, cahier des charges, exposition à l’IA, responsabilité.

Trois idées reçues reviennent. « L’IA va remplacer tous les métiers » : les études parlent surtout de transformation. « Seuls les métiers peu qualifiés sont touchés » : les emplois de bureau et certains métiers qualifiés sont très exposés. « Les métiers de l’IA sont réservés aux informaticiens » : les portraits montrent le contraire.