S’adapter aux exigences du marché IA en 2026

Les compétences de base en matière d’outils d’IA générative ne suffisent pas

La majorité des professionnels savent aujourd’hui utiliser ChatGPT, Google Gemini et l’ensemble habituel des outils de productivité de l’IA. Ce qui distingue un candidat d’un autre, c’est la manière dont il utilise l’IA pour résoudre des problèmes réels, dans des flux de travail réels. Si vous recrutez aujourd’hui, vous voulez des penseurs, des personnes qui considèrent l’IA comme un partenaire et non comme un raccourci.

Il s’agit de montrer que votre équipe comprend ce qu’il y a en dessous. Par exemple, elle doit savoir quelles données sont introduites, quel processus se déroule au milieu et ce que le résultat nous apprend réellement. C’est le cœur de la maîtrise de l’IA aujourd’hui.

Selon la société de recrutement ManpowerGroup, les offres d’emploi faisant référence à des « compétences en IA » ont augmenté de 5 % en 2023. Il ne s’agit pas seulement d’une tendance à l’embauche, mais d’un signal. De plus en plus d’entreprises veulent des personnes capables d’appliquer ces outils de manière significative, et pas seulement de jouer avec. Carter Busse, directeur de l’information chez Workato, l’a dit clairement : « Si un agent peut se projeter dans l’avenir pour aider un humain, cela changera la donne. C’est le niveau de valeur que nous visons, une collaboration avant-gardiste entre la prise de décision humaine et la logique de la machine.

Du point de vue du leadership, il y a un retour sur investissement évident à constituer des équipes qui traitent l’IA de cette manière. Vous ne vous contentez plus de réagir, vous façonnez les résultats sur la base d’une intelligence démontrable. Les données deviennent un levier, pas un rapport. Si vous voulez de la rapidité, de la précision et de l’évolutivité, c’est le niveau d’engagement avec l’IA qui permet d’atteindre ces trois objectifs.

L’ingénierie contextuelle surpasse l’ingénierie traditionnelle

La progression de l’IA ne ralentit pas, elle s’accélère. L’ingénierie rapide était une étape nécessaire, une bonne étape, mais une étape précoce. Le véritable bond en avant est l’ingénierie contextuelle. C’est là que le travail commence à prendre de l’ampleur.

En termes simples, ingénierie contextuelle consiste à concevoir votre configuration d’IA de manière à obtenir des réponses cohérentes et fiables, même si les modèles évoluent en coulisses. Contrairement à l’utilisation classique de l’invite, qui peut produire des résultats imprévisibles à partir de la même entrée, l’ingénierie contextuelle ajoute de la stabilité. Elle indique à l’IA ce qui compte, où se situent les limites et ce dont l’utilisateur a besoin, à chaque fois.

Bekir Atahan, vice-président d’Experis Services, l’explique bien : « Les humains passent du statut d’opérateurs à celui de concepteurs de politiques ». Concrètement, cela signifie que vos experts en la matière, qu’ils soient dans le domaine juridique, financier, marketing ou logistique, doivent définir comment l’IA se comporte dans différents scénarios. Cela va au-delà de la connaissance de l’outil. Il faut des personnes qui comprennent les règles de votre entreprise, les risques d’hallucinations de la machine et la manière de repérer les hypothèses erronées.

Du point de vue de la direction, ce changement est important. Il est synonyme de contrôle de la qualité à grande échelle. Lorsque vous obtenez des résultats cohérents, vous avez la confiance. Lorsque vos outils d’IA reflètent la logique de votre domaine, vous êtes pertinent. L’avenir du travail dans l’IA ne consiste pas à avoir le modèle le plus rapide. Il s’agit d’avoir le modèle le plus fiable, intégré dans des processus qui soutiennent réellement votre stratégie. Vous n’avez pas besoin de microgérer les résultats, mais de guider les modèles.

Votre avantage viendra de votre personnel, pas seulement des codeurs, mais des décideurs qui connaissent leur espace et peuvent apprendre aux machines à penser avec précision. C’est là que se trouve la valeur à long terme.

La gouvernance de l’IA et l’instauration de la confiance sont des compétences essentielles

L’IA évolue rapidement. Le véritable défi n’est plus de créer de nouveaux modèles, mais de les gérer de manière responsable. La gouvernance n’est plus facultative. Il est essentiel de savoir si l’IA apporte une valeur fiable ou si elle devient un handicap.

À quoi ressemble une bonne gouvernance de l’IA ? Il s’agit d’un cadre qui garantit que les décisions prises par l’IA sont traçables, explicables et alignées sur les priorités de l’entreprise. Cela signifie que votre équipe sait d’où viennent les données, comment elles sont traitées et comment les résultats sont validés. Il ne s’agit pas de paranoïa, mais de précision et d’appropriation.

Deepak Seth, directeur analyste chez Gartner, l’a clairement exprimé : « Au-delà des algorithmes et du codage, la prochaine vague de talents en matière d’IA doit faire le lien entre la technologie, la gouvernance et le changement organisationnel. » Il a raison. La véritable compétence n’est pas le codage. Il s’agit de mettre en place des systèmes de confiance qui soutiennent l’innovation sans compromis. Cela implique de définir la responsabilité, d’assurer la conformité et de maintenir la crédibilité de vos outils d’IA dans toutes les unités opérationnelles.

Pour les dirigeants, c’est important. Si votre IA n’a pas la confiance des utilisateurs ou des parties prenantes, elle n’évoluera pas. Et si elle échoue à l’examen, elle vous fera perdre plus qu’elle ne vous aura aidé. La confiance est limitée par le fonctionnement de vos systèmes de gouvernance, en particulier lorsque les résultats de l’IA influencent le service à la clientèle, les décisions financières ou les opérations internes.

Les perspectives de Gartner sont claires : la gouvernance sera l’une des compétences les plus précieuses en matière d’IA à court terme. Ce n’est pas quelque chose que vous ajoutez plus tard. Elle doit faire partie de l’approche fondamentale à mesure que vous développez l’utilisation de l’IA. Si vous ne le faites pas, vous misez tout sur l’automatisation aveugle.

L’apprentissage expérientiel démontrable est essentiel pour se démarquer

Ce qui sépare un utilisateur moyen de l’IA d’un utilisateur capable de conduire une innovation stratégique est simple : l’expérience. Pas les références. Pas la théorie. C’est la capacité à montrer où un outil a été utilisé, quel résultat il a obtenu, ce qui a échoué et ce qui a été appris. Ce type de réflexion n’est pas seulement utile. Il est rare et précieux.

Matthew Blackford, vice-président de l’ingénierie chez RWS, a mis en exergue un signal clé en matière de recrutement : « Les candidats solides peuvent parler honnêtement de ce qu’ils ont essayé, de ce qui n’a pas fonctionné et de ce qu’ils ont appris. Il s’agit de constituer des équipes qui s’améliorent par la pratique et non par la théorie. Les responsables du recrutement commencent à se pencher sur cette question, en demandant aux candidats comment ils repenseraient les flux de travail standard à l’aide de l’IA générative. Les réponses en disent plus long que n’importe quel CV.

Du point de vue de la direction, cela vous permet de disposer d’un filtre significatif. Lorsque vous recrutez des chefs de produit, des ingénieurs ou des chefs d’équipe, concentrez-vous sur des personnes qui ont appliqué l’IA de manière à résoudre des problèmes réels. Des personnes qui testent, apprennent et s’adaptent rapidement. Ils ne perdront pas de temps à deviner parce qu’ils ont déjà été confrontés à la friction et savent ce qui fonctionne.

Cet état d’esprit est également évolutif. Les équipes fondées sur la curiosité et l’exécution s’adaptent rapidement. Elles passent moins de temps à courir après les tendances et plus de temps à obtenir des résultats. Si votre objectif est de faire de l’IA une capacité essentielle dans toutes les unités opérationnelles, le recrutement axé sur l’expérience n’est pas une recommandation, c’est une exigence. Dans tout environnement en évolution rapide, les meilleurs résultats sont obtenus par des personnes qui ont réellement fait le travail.

Les initiatives internes de renforcement des compétences et de gouvernance améliorent la valeur de l’organisation

Les entreprises intelligentes ne se contentent pas de recruter des talents en matière d’IA, elles les développent en interne. Les programmes de perfectionnement sont devenus essentiels pour les organisations qui veulent rester techniquement pertinentes et stratégiquement agiles. Lorsque les employés sont formés à l’utilisation des outils d’IA, non seulement pour l’exécution des fonctions mais aussi pour la résolution de problèmes au sein des équipes, cela réduit la dépendance à l’égard des recrutements externes et accélère l’innovation au sein de l’entreprise.

Ces programmes fonctionnent mieux lorsqu’ils sont associés à une gouvernance structurée. Chez Ivanti, par exemple, le Conseil de gouvernance de l’IA offre aux employés un cadre pour tester et proposer des outils d’IA tout en maintenant la surveillance et la responsabilité. Cette approche encourage l’expérimentation interne sans sacrifier le contrôle. Elle renforce également une culture où l’innovation est encouragée et où les risques sont gérés et non évités.

Brooke Johnson, vice-présidente principale et conseillère juridique en chef chez Ivanti, a précisé l’objectif : « Le conseil permet aux employés de soumettre des outils à l’examen, ce qui favorise la collaboration et l’innovation tout en maintenant le contrôle et la responsabilité dans tous les départements. » C’est cet équilibre, entre flexibilité et discipline, qui fait l’impact de ces initiatives.

Pour les équipes dirigeantes, les résultats sont tangibles. Vous créez des viviers de talents adaptés à vos propres activités. Vous renforcez les connaissances institutionnelles avec des personnes qui comprennent déjà votre activité. Et vous intégrez des capacités d’IA dans tous les départements sans perdre de vue la conformité, l’intégrité des données ou l’alignement stratégique. La montée en compétences n’est pas une solution à court terme, c’est un atout à long terme, et la gouvernance garantit qu’elle évolue sans déraper.

L’adaptabilité et l’apprentissage continu l’emportent sur les compétences fixes en matière d’IA

Dans le domaine de l’IA, les compétences que vous jugez essentielles aujourd’hui pourraient être dépassées dans un an, voire moins. Ce n’est pas un obstacle. C’est la réalité du travail dans un environnement qui évolue rapidement. Les personnes qui réussissent ne sont pas celles qui s’accrochent aux outils actuels, mais celles qui sont prêtes à assimiler le prochain. Rapidement.

Selon Deepak Seth de Gartner, le rythme d’évolution des technologies de l’IA rend obsolètes les compétences statiques. Ce qui compte davantage, c’est la capacité d’une personne à apprendre rapidement, à s’adapter et à expérimenter dans de nouvelles conditions. « Il n’y aura pas d’ensemble parfait de compétences », a-t-il déclaré. « Les attitudes sont plus importantes. C’est cet état d’esprit, l’agilité plutôt que la rigidité, que les équipes dirigeantes doivent rechercher et renforcer.

Matthew Blackford, de RWS, s’est fait l’écho de ces propos en soulignant que l’intérêt véritable et la réactivité au changement sont aujourd’hui plus importants qu’une spécialisation étroite. Cela ne signifie pas que les bases techniques n’ont pas d’importance, mais qu’elles doivent être associées à la curiosité et à la vitesse d’apprentissage.

Cette adaptabilité a un impact sur les résultats. Elle permet à vos équipes de suivre l’évolution des outils, des réglementations et des nouveaux cas d’utilisation. Elle permet également d’éviter la stagnation, car les équipes qui sont encouragées à explorer de nouvelles capacités intègrent ces avantages dans leurs tâches quotidiennes. Vous renforcez la résilience interne, et pas seulement la conformité technique.

Alors que l’IA passe de la technologie d’assistance à l’infrastructure de base, les rôles statiques ne conduiront pas à la transformation. Ce sont les personnes capables d’accompagner le changement et de le diriger qui le feront. C’est ainsi que vous protégerez et développerez votre position concurrentielle dans un environnement qui ne ralentira pas.

Principaux enseignements pour les décideurs

• L’utilisation de base de l’IA ne suffit pas : Les dirigeants devraient donner la priorité au recrutement de professionnels capables d’appliquer l’IA à des problèmes commerciaux réels et de faire preuve d’une réflexion stratégique allant au-delà de l’utilisation d’outils.
• L’ingénierie contextuelle est la nouvelle norme : Les entreprises devraient investir dans la formation d’experts en la matière pour concevoir des messages contextuels qui fournissent des résultats d’IA précis et cohérents à travers des modèles évolutifs.
• La gouvernance est le moteur d’une IA évolutive : la stratégie d’IA doit reposer sur une base de confiance, ce qui fait de la gouvernance, de la responsabilité et de l’atténuation des risques des compétences essentielles.
• L’expérience prouve la capacité : Donnez la priorité aux candidats et aux équipes qui ont une expérience pratique de la résolution de problèmes d’IA, car l’expérimentation et l’itération révèlent une valeur pratique qui va bien au-delà de la compréhension académique.
• Le perfectionnement interne favorise l’innovation durable : Les entreprises devraient mettre en place des programmes interfonctionnels de perfectionnement en matière d’IA, associés à des conseils de gouvernance, afin de favoriser l’innovation tout en conservant le contrôle.
• L’adaptabilité l’emporte sur les compétences statiques : Les personnes les plus utiles seront celles qui apprennent rapidement et s’adaptent aux nouveaux outils, ce qui permettra à votre organisation de rester compétitive face à l’évolution rapide de la technologie de l’IA.