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Les jeunes talents doivent maîtriser l’hybridation entre l’intelligence humaine et l’IA, connaître les limites éthiques ainsi que les risques de l’outil.
Après avoir laissé son empreinte dans l’enseignement supérieur, l’intelligence artificielle s’invite aussi dans les codes du recrutement. Cependant, un fossé se creuse entre l’usage quotidien des outils et leur maîtrise réelle en entreprise. « Les jeunes talents associent de plus en plus leur employabilité à leur maîtrise de l’IA».
Depuis 2022, Baromètre Talents SKEMA – EY analyse les attentes des jeunes diplômés et la quatrième édition se concentre sur l’IA générative. Décryptage des attentes des nouvelles générations avec Amine Ezzerouali, enseignant-chercheur à SKEMA Business School.
L’IA, nouveau pilier de l’employabilité des jeunes talents
L’usage de l’IA devient une norme chez les étudiants. Près de 96 % des jeunes talents l’utilisent déjà et pour 61 % d’entre eux, cette pratique est quotidienne.
Inconsciemment, ils associent leur maîtrise de cet outil à leur valeur sur le marché du travail. Plus ils utilisent l’IA, plus ils se sentent employables.
« Les jeunes associent de plus en plus employabilité et intelligence artificielle. Plus je vais développer mes compétences en IA et mon employabilité sera élevée. » — Amine Ezzerouali.
Sauf que l’usage massif de l’IA ne garantit pas toujours une réelle efficacité professionnelle. Les jeunes expriment un fort besoin d’accompagnement. Près de 80 % attendent une formation de la part de leur futur employeur et refusent d’avoir à découvrir seuls ces outils.
L’entreprise doit donc devenir un espace d’apprentissage continu. Cette attente exerce d’ailleurs une pression croissante sur les managers intermédiaires, qui doivent désormais maîtriser à la fois les enjeux de performance et les risques de sécurité.
Car au-delà des gains de temps souvent mis en avant, l’IA générative expose aussi à des risques cyber et juridiques. Une simple fuite de données via un chatbot public peut fragiliser toute l’entreprise.
L’employeur doit ainsi structurer cet apprentissage et le transformer en levier de fidélisation. Sans cela, les lacunes en montée en compétences pousseront les jeunes talents à quitter l’entreprise pour rejoindre un environnement capable d’enrichir durablement leur profil.
Au-delà de la technique, le sacre des compétences conceptuelles
La technique s’apprend vite, mais s’obsolète encore plus rapidement. La quatrième édition du Baromètre Talents SKEMA – EY souligne d’ailleurs un retour marqué de l’esprit critique.
Près de 60 % des jeunes considèrent désormais cette compétence comme essentielle à leur réussite, privilégiant le discernement à la simple exécution.
L’IA automatise les tâches répétitives ainsi qu’une partie de l’analyse de données. Le rôle des profils juniors évolue donc vers davantage de complexité : interpréter les signaux, contextualiser l’information et naviguer dans l’incertitude.
Par ailleurs, l’enseignement supérieur mise de plus en plus sur l’hybridation des parcours. La data science s’intègre progressivement dans l’ensemble des spécialisations.
« Le talent de demain augmenté ou pas par l’IA, c’est un talent qui sait travailler sans IA et avec IA. » — Amine Ezzerouali.
Seule l’expertise métier demeure le socle indispensable pour interroger efficacement la machine. Les profils seniors conservent un avantage grâce à leur compréhension du contexte et à leur capacité à formuler de meilleures requêtes aux outils génératifs. Les juniors doivent donc développer ce sens de la complexité et acquérir une habileté à performer, même sans assistance numérique.
Les recruteurs évaluent ces compétences à travers des mises en situation. L’étude de cas prend petit à petit le pas sur le test technique pur : le candidat doit démontrer sa compétence à résoudre des problématiques réelles. L’humain apporte la vision politique et relationnelle que l’IA ignore.
Sortir du « Shadow AI » par la clarté et l’éthique
Interdire l’IA en entreprise génère une forte frustration, notamment chez les jeunes talents qui utilisent déjà ces outils tout au long de leur parcours académique. Ces restrictions favorisent alors le phénomène du « shadow AI ». Des collaborateurs contournent les règles et utilisent discrètement leurs propres outils génératifs.
Ce manque de cadre, d’apparence anodine, expose l’entreprise à des risques majeurs. Certaines recrues injectent des données confidentielles dans des chatbots publics non sécurisés. Tandis que d’autres produisent des rapports et présentations sans signaler les méthodes utilisées.
Cette opacité fragilise à la fois la cybersécurité et la fiabilité des livrables. Le phénomène d’« AI Workslop » oblige même parfois les équipes à corriger les erreurs générées par la machine.
Pour éviter ces dérives, un cadre formel devient indispensable. Près de 40 % des sondés réclament une charte éthique claire afin de mieux définir les usages autorisés et les limites à ne pas franchir.
« Le pire qui puisse arriver en entreprise, c’est une utilisation massive et généralisée de l’IA générative sans contrôle, sans maîtrise. » — Amine Ezzerouali
En aucun cas, l’IA ne doit devenir un outil de surveillance ou de micro-management. Les nouvelles générations rejettent le contrôle du présentéisme par la donnée et attendent davantage d’autonomie, de confiance et de responsabilité.
Les jeunes talents aspirent à un management qui évolue vers une logique de coaching, où l’IA accompagne le collaborateur dans sa progression sans jamais le traquer.
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