Face à l’impact de l’IA sur la productivité et les compétences, les entreprises doivent s’adapter

Depuis l’émergence de ChatGPT en 2022, l’intelligence artificielle prédictive et générative s’invite au cœur des entreprises. Dans les années à venir, cette technologie pourrait bouleverser l’économie, impactant l’emploi, les méthodes de production, les pratiques professionnelles et les processus de formation. Le 7 janvier 2025, l’Institut de l’Entreprise et McKinsey ont publié une étude approfondie mettant en lumière quatre priorités : comprendre les effets de l’IA sur le travail, quantifier les besoins en compétences, accélérer leur acquisition, et promouvoir l’acculturation technologique ainsi que l’engagement des cadres dirigeants dans ce domaine.

Pour explorer ces transformations, l’étude s’appuie sur des données spécifiques au marché français et des entretiens avec des dirigeants de grandes entreprises. Elle examine l’évolution des compétences, les défis de la transition numérique et les leviers nécessaires pour maximiser les bénéfices sociétaux d’une productivité accrue.

Un gain de productivité de 27 % sur le travail

L’intelligence artificielle, déjà intégrée dans de nombreuses tâches opérationnelles et au sein des fonctions RH, exerce un impact significatif sur la productivité, mais également sur l’emploi et les compétences. L’Institut de l’Entreprise explique que "l’automatisation, accélérée par l’IA générative, pourrait permettre d’accroître la production dans un contexte de pénurie de talents, stimulant ainsi compétitivité et croissance". Selon les prévisions, l’IA générative pourrait automatiser 27 % des heures travaillées d’ici 2030, un chiffre qui pourrait grimper à 45 % d’ici 2035 dans un scénario d’adoption rapide en France et en Europe.

Cette automatisation toucherait principalement les secteurs exigeant créativité et jugement critique, notamment l’enseignement, les métiers artistiques, scientifiques, juridiques, commerciaux et administratifs.

Des besoins de compétences accrues

Ces changements entraîneraient une hausse significative de la demande dans certains secteurs. Dans les domaines scientifiques, techniques et mathématiques, la demande pourrait croître de 16 % d’ici 2030, soit environ 300 000 salariés supplémentaires. Dans le secteur de la santé, elle pourrait augmenter de 23 % à 28 %, représentant environ 800 000 emplois. En tout, ces fluctuations pourraient concerner 1,7 million de mobilités professionnelles d’ici 2030 dans un scénario d’adoption rapide, ou 1,2 million dans un scénario plus lent.

En parallèle, les compétences requises évoluent : les entreprises devront former leurs salariés à des savoir-faire technologiques, socio-émotionnels et cognitifs avancés, tels que la pensée critique, la résolution de problèmes complexes et la créativité. Actuellement, 44 % des dirigeants signalent une pénurie de travailleurs dotés de ces compétences.

Les entreprises actrices de la transformation

L’étude souligne que, face aux limites des investissements publics dans l’IA, notamment en raison de la dette publique, le secteur privé joue un rôle crucial. Les entreprises doivent non seulement investir dans les technologies, mais aussi développer les compétences nécessaires en interne.

Cependant, bien que 80 % des grandes entreprises françaises aient intégré l’IA générative dans au moins une fonction, seules 8 % l’ont déployée à l’échelle de toute l’organisation. Par ailleurs, 34 % des dirigeants s’inquiètent de leur capacité à recruter des talents techniques, un chiffre supérieur à celui observé en Europe et aux États-Unis.

Malgré ces défis, les entreprises françaises reconnaissent les opportunités offertes par l’IA : 70 % prévoient de déployer des initiatives de formation à grande échelle d’ici 2030.

Une montée en compétences en interne

La requalification des salariés figure parmi les priorités pour répondre à l’inadéquation des compétences. Selon l’étude, 31 % des effectifs pourraient bénéficier de reconversions internes. Les dispositifs envisagés incluent des programmes de formation dédiés (39 %), des partenariats avec des organismes externes (38 %), l’apprentissage (33 %) et des collaborations avec des écoles (29 %).

L’étude formule quatre grandes recommandations pour accompagner ces transformations :

• comprendre le potentiel de l’intelligence artificielle et son impact sur les fonctions et compétences ;
• concevoir une stratégie de quantification des besoins futurs en compétences ;
• investir dans le capital humain pour attirer, fidéliser et requalifier les talents ;
• encourager l’acculturation technologique et l’implication des dirigeants.

SOURCE : AEF INFO