14 novembre 2026

Étiquette : impacts métier

IA - AI et métiers / Métiers

IA et emploi des jeunes : ce que disent vraiment les chiffres

Alain Goudeypar Alain Goudey0

Le 30 septembre 2026, le BCG publiait son Applied AI Index : pour la première fois, près d’une entreprise sur deux dit tirer une valeur mesurable de l’IA. Huit jours plus tard, la Banque de France montrait que les embauches en CDI des 21-29 ans dans les métiers les plus exposés à l’IA générative se situaient environ 28 % sous leur niveau de novembre 2022.

Deux chiffres, deux récits faciles. Premier récit : l’IA paie, donc elle détruit l’emploi des jeunes. Second récit : la conjoncture explique tout, circulez.

Les données françaises que j’ai rassemblées sur l’IA et l’emploi des jeunes (Apec, Urssaf, Insee, Eurostat, Banque de France) ne valident aucun des deux. Mon verdict tient en une phrase : l’accès des jeunes à l’emploi se fragilise dans une économie ralentie, l’IA y contribue sans qu’on puisse encore chiffrer sa part, et ce qu’elle transforme de façon déjà mesurable, ce sont les compétences.

Actualités de l'IA

Thélyson Orélien et l’IA : peut-on prouver qu’un texte est écrit par une IA ?

Alain Goudeypar Alain Goudey0

Aucun outil ne peut prouver qu’un texte a été écrit par une intelligence artificielle. Je le dis depuis 2023 : AUCUN outil ne peut PROUVER qu’un texte est produit par une IA. Cette phrase peut sembler provocatrice au moment où un roman en lice pour le Goncourt est mis en cause sur la foi de captures d’écran d’un détecteur, et où des rédactions entières ont répliqué le test. On peut la reformuler en : Thélyson Orélien et l’IA : peut-on prouver qu’un texte est écrit par une IA ? Elle est pourtant la conclusion commune des mathématiciens qui ont étudié la question, des concepteurs des meilleurs détecteurs, et des chercheurs qui les ont évalués de manière indépendante.

La confusion vient de ce que le mot « détecteur » recouvre des objets très différents. Certains mesurent la prévisibilité d’un texte, d’autres apprennent à distinguer deux corpus, d’autres encore cherchent une signature déposée par le générateur. Ces objets n’ont ni les mêmes forces, ni les mêmes angles morts, ni le même rapport à l’idée de preuve. Ils ont en commun de produire un score, et ce score est presque toujours mal lu.

Cet article explique ce que ces outils calculent réellement, pourquoi leur résultat ne peut pas constituer une preuve, comment lire leurs taux d’erreur, et pourquoi le simple choix du passage soumis peut changer le verdict. Il décrit ensuite un phénomène plus lent mais plus profond : les tics d’écriture des modèles se répandent dans l’écriture humaine, et la suspicion d’IA devient le réflexe par défaut face à tout texte un peu lisse. Les sources sont indiquées au fil du texte et rassemblées à la fin.

Actualités de l'IA / Education / IA - AI en éducation

IA et emploi à la rentrée 2026 : le chiffre unique est un piège

Alain Goudeypar Alain Goudey0

IA et emploi à la rentrée 2026… vaste sujet ! Fin août, le Financial Times a raconté une scène qui dit beaucoup de la rentrée 2026 : EY, KPMG et le Boston Consulting Group rappellent leurs consultants juniors plus souvent au bureau, non pour surveiller le télétravail, mais parce que l’IA absorbe désormais le travail technique qui les faisait exister. La lecture facile serait d’y voir la preuve que « l’IA détruit l’emploi des débutants ». La lecture inverse, tout aussi facile, serait d’y voir la preuve que « l’IA valorise enfin les compétences humaines ».

Les deux se trompent pour la même raison : elles cherchent un chiffre unique là où il n’y en a pas.

Je vais montrer ici pourquoi l’impact de l’IA sur l’emploi ne se lit pas comme un bloc, mais par secteur, par niveau d’ancienneté et surtout par la divergence entre organisations. Trois rapports de 2026 le prouvent en se contredisant en apparence. Et le récit monolithique que portent parfois les communications d’OpenAI et d’Anthropic, celui d’une transformation uniforme et inéluctable, est justement ce qui empêche de voir le vrai phénomène à mon sens : une polarisation.

Education / IA - AI en éducation

AI-Driven Shift in L&D : du “course factory” à la capacité organisationnelle

Alain Goudeypar Alain Goudey0

La semaine dernière, j’ai participé en tant que speaker au Bootcamp IA de l’Université Laval. Mais ce fut aussi l’occasion d’écouter les propos d’autres spécialistes, et là, par-delà l’Atlantique. Le bootcamp a démarré par la keynote de Donald H. Taylor, spécialiste des technologies et de la formation. La keynote s’ouvre sur une tension palpable. Enthousiasme. Malaise. Fascination. Inquiétude. Nous entrons dans un monde sans carte.

IA - AI et métiers / Métiers

L’impact de l’IA générative en RH : une révolution pour les managers et les candidats

Alain Goudeypar Alain Goudey0

L’intelligence artificielle (IA) transforme de nombreux secteurs, et les ressources humaines (RH) ne font pas exception. L’IA générative, en particulier, a le potentiel de révolutionner la façon dont les entreprises gèrent leurs talents. Ce nouvel article explore cette fois-ci l’impact de l’IA générative sur le monde des ressources humaines (pour les managers et les candidats), en fournissant des chiffres et des exemples concrets.

IA - AI et métiers / Métiers

ChatGPT et journalisme : un nouveau chapitre s’ouvre ?

Alain Goudeypar Alain Goudey0

ChatGPT, développé par OpenAI, est un modèle d’IA générative qui a fait des progrès significatifs dans divers domaines, y compris le journalisme. Ce modèle d’IA, capable de générer des textes semblables à ceux des humains, transforme la façon dont les informations sont rapportées et consommées. Ce nouvel article examine la pertinence de ChatGPT pour le journalisme, ses avantages, ses inconvénients potentiels, ses applications actuelles et futures dans ce domaine.