Comment la supervision de l’IA renforce la valeur de l’expérience

Le travail technologique exposé à l’IA paie davantage, mais l’accès aux postes débutants se resserre

Indeed Hiring Lab constate que la rémunération plus élevée affichée pour les métiers technologiques exposés à l’IA s’accompagne d’un accès plus restreint à ces métiers pour les débutants. Les employeurs qui fixent les salaires et les professionnels qui choisissent leurs compétences sont donc confrontés à deux questions liées : combien ce travail paie et qui peut être recruté pour l’exercer. Un marché peut mieux récompenser les travailleurs expérimentés tout en devenant plus difficile d’accès.

L’étude suit cette dynamique inégale selon les professions, les intitulés de poste et les niveaux de carrière. Indeed est une plateforme de recrutement qui a un intérêt commercial dans les recrutements des employeurs, si bien que son analyse et ses recommandations émanent d’une entreprise qui bénéficie de cette activité. Son étude place l’IT au centre des évolutions entre secteurs et fonctions, et présente les compétences en IA comme particulièrement précieuses dans les postes technologiques.

La prime salariale persiste au sein d’un même intitulé de poste

Comprendre cette valeur commence par la différence entre l’exposition d’une profession et la maîtrise individuelle. L’exposition d’une profession décrit à quel point l’IA affecte directement le travail dans une catégorie d’emploi ; la maîtrise décrit la capacité d’une personne à utiliser des outils d’IA. Indeed classe le développement logiciel, les systèmes IT et le support, la donnée et l’analytics, le marketing, ainsi que la banque et la finance parmi les domaines fortement exposés. La santé, la restauration, le nettoyage et l’industrie manufacturière relèvent de son groupe moins directement affecté.

Indeed compare ces groupes à partir de la rémunération affichée : la rémunération que les employeurs publient lorsqu’ils recrutent. Les évolutions de cette rémunération montrent comment les offres salariales des employeurs se développent au fil du temps, tandis qu’une prime salariale décrit l’écart associé à l’exposition à l’IA dans une comparaison donnée. Les responsables du recrutement et les candidats ont besoin de ces deux mesures, car la croissance au sein d’un groupe et l’écart entre groupes répondent à des questions distinctes.

Au niveau des professions, Indeed signale des hausses salariales régulières dans les fonctions les plus touchées depuis 2022. Dans sa comparaison commençant en 2021, la rémunération affichée dans les fonctions les plus exposées a progressé de 46 %, contre 25 % dans le groupe le moins exposé. Ces pourcentages mesurent la croissance au sein de chaque groupe sur la période de comparaison. Les estimations de prime ci-dessous mesurent l’écart lié à l’exposition selon différentes comparaisons.

Les trajectoires de croissance ont également changé pendant cette période. Après le lancement de ChatGPT, les professions plus et moins exposées ont d’abord enregistré une croissance salariale similaire, puis se sont plus nettement différenciées autour de 2024. Indeed relie cette divergence à une reprise des recrutements dans les professions plus exposées, à mesure que les employeurs réorganisaient le travail et se disputaient les capacités liées à l’IA. Dans son analyse, l’évolution des conditions de recrutement aide à expliquer l’élargissement de l’écart de rémunération.

Jack Kennedy, économiste chez Indeed et auteur du rapport, situe la prime salariale post-ChatGPT à 5,7 %. Il décrit l’étude comme couvrant les quatre années suivant la publication publique de ChatGPT et affirme que les salaires affichés dans les professions fortement exposées ont augmenté plus vite que dans les métiers moins exposés. Son interprétation remet en cause les craintes selon lesquelles l’IA réduirait l’emploi dans le travail intellectuel et ferait baisser les salaires dans les postes qui subsistent.

La prime persiste lorsque Indeed restreint la comparaison à un même intitulé de poste. Comparer des data engineers à d’autres data engineers, ou des chauffeurs routiers à d’autres chauffeurs routiers, laisse apparaître une prime d’environ 4,7 %. Comparer des intitulés similaires réduit l’influence des écarts de rémunération entre professions, de sorte que les grandes catégories professionnelles n’expliquent qu’une partie du résultat. Au sein de ces intitulés, toutefois, le niveau de carrière reste déterminant.

La rémunération des profils technologiques seniors a augmenté de 45 %, contre 2 % au niveau débutant

La ventilation d’Indeed par niveau de carrière montre où se concentrent les gains les plus marqués. Entre 2021 et mi-2026, la rémunération affichée dans les fonctions technologiques les plus exposées a fortement augmenté au niveau senior, plus modérément au niveau intermédiaire, et très peu au niveau débutant. Ces chiffres mesurent la croissance salariale sur la période, séparément des primes liées à l’exposition.

La progression sur les trois niveaux fait de l’expérience un élément central pour comprendre la tendance professionnelle. La croissance au niveau intermédiaire se situe entre les deux extrêmes, montrant une hausse graduelle selon les étapes de carrière. Une équipe technologique peut donc faire face à des conditions de recrutement très différentes à chaque niveau, même lorsque sa catégorie professionnelle globale affiche une forte croissance salariale.

Parce que ces chiffres suivent les opportunités affichées, ils décrivent comment les offres des employeurs ont évolué au moment du recrutement. Ils mesurent un résultat différent des augmentations reçues par un groupe fixe de salariés. Les individus doivent examiner comment leur expérience correspond aux postes aujourd’hui disponibles ; les employeurs doivent comparer les offres actuelles pour le niveau auquel ils recrutent.

L’analyse de Kennedy sur le recrutement rend le résultat au niveau débutant plus important encore. « Les données pointent vers une restructuration du recrutement plutôt que vers une substitution directe », dit-il, décrivant des employeurs qui resserrent la voie d’accès débutante vers les fonctions adjacentes à l’IA, c’est-à-dire des postes impliquant des outils d’IA, tout en concentrant les recrutements et les gains salariaux sur les travailleurs seniors. Il y voit un déplacement du profil d’expérience des personnes recrutées. Son explication distingue cette restructuration de l’idée selon laquelle les employeurs financeraient les augmentations des seniors par des coupes visant les juniors.

Pour les débutants, cette restructuration crée un problème d’accès en plus d’une croissance salariale limitée. La croissance salariale concerne la rémunération attachée aux postes disponibles, tandis que l’accès concerne la possibilité d’y entrer. Les candidats débutants peuvent donc faire face à des perspectives plus faibles alors même que leur groupe professionnel plus large est mieux rémunéré. Le pourcentage de croissance salariale mesure le premier enjeu ; les évolutions du recrutement décrivent le second.

Pour une personne qui choisit une formation en IA comme investissement de carrière, la question pratique est de savoir quels postes disponibles cette formation pourrait l’aider à décrocher. Une compétence peut devenir plus précieuse alors même que les employeurs deviennent plus sélectifs sur l’expérience requise pour l’utiliser dans un poste rémunéré. Les candidats devraient donc comparer leurs plans de formation aux exigences d’expérience des postes qu’ils espèrent obtenir.

Les employeurs semblent récompenser la supervision et le jugement expert

L’expérience joue un rôle précis dans l’explication que donne Kennedy de cette dynamique salariale. À mesure que l’IA prend en charge des tâches techniques difficiles, les employeurs ont besoin de personnes capables d’évaluer ses résultats et de décider s’ils sont corrects et exploitables. Indeed relie cette responsabilité à une demande accrue de soft skills, ces aptitudes humaines mobilisées pour communiquer, collaborer et exercer son jugement, dans un recrutement technologique qui a traditionnellement mis l’accent sur les compétences techniques.

Kennedy décrit le travail que les employeurs semblent prêts à rémunérer davantage : « Les employeurs semblent prêts à payer plus pour la capacité à superviser, intégrer et corriger efficacement les résultats de l’IA », dit-il. La supervision consiste à encadrer ce que produit l’IA, tandis que la vérification consiste à en contrôler l’exactitude. L’intégration et la correction mettent cette responsabilité en pratique, car le résultat doit correspondre à la tâche et les erreurs doivent être traitées.

Ces responsabilités aident à expliquer pourquoi la familiarité avec un outil d’IA et l’expérience dans une fonction technologique peuvent avoir une valeur différente. Un travailleur expérimenté peut juger si un résultat répond aux exigences de la tâche et décider de ce qui doit être modifié avant utilisation. Dans l’interprétation de Kennedy, les employeurs paient pour ce jugement à mesure qu’ils réorganisent le travail technique. Générer un résultat n’est qu’un élément d’une responsabilité plus large.

Kennedy relie directement cette explication au niveau de carrière : « Le fait que les primes salariales augmentent avec la séniorité suggère que l’expérience et le jugement expert sont des qualités particulièrement saillantes. Au niveau débutant, la prime salariale plus faible liée à l’exposition à l’IA indique que l’effet complémentaire est plus limité. » Ici, un effet complémentaire signifie que l’IA augmente la valeur du travail d’une personne en l’aidant à l’accomplir. Il soutient que ce bénéfice est plus fort là où l’expérience favorise une supervision et une évaluation efficaces.

L’adoption rapide accentue la pression sur la demande pour ces capacités. Indeed décrit des employeurs confrontés à un déficit de compétences tout en se disputant les capacités liées à l’IA, en réorganisant le travail et en orientant davantage les recrutements et les gains salariaux vers les collaborateurs expérimentés. Les compétences qu’ils recherchent influencent à la fois les personnes qu’ils recrutent et ce qu’ils proposent. Dans l’analyse de Kennedy, l’IA peut accroître la valeur du jugement expérimenté tandis que les employeurs réduisent leur recrutement de débutants.

Les plans de recrutement exigent des décisions distinctes sur la rémunération et l’accès

Pour les employeurs en concurrence pour cette expérience, Indeed recommande de regarder au-delà des frontières sectorielles. L’entreprise soutient que l’IA modifie la demande et la rémunération moyenne des compétences IT et technologiques établies, et conseille de maintenir la rémunération des professions fortement exposées alignée sur celle d’autres secteurs adjacents à l’IA au cours des prochaines années. La comparaison va donc au-delà de ce qu’une entreprise a historiquement payé pour une fonction familière. D’autres employeurs peuvent désormais attribuer une valeur différente aux mêmes capacités.

Ces comparaisons deviennent plus utiles lorsque les employeurs distinguent les fonctions selon le niveau de carrière et les responsabilités. Un responsable du recrutement doit déterminer le niveau de supervision, d’évaluation, d’intégration et de correction qu’exige un poste avant de juger le marché salarial pertinent. Les décisions de rémunération peuvent alors refléter l’expérience recherchée. Le recrutement débutant exige une décision distincte sur les opportunités que l’organisation rendra accessibles aux débutants.

La communication sur les carrières devrait rendre ces exigences tout aussi claires. Les employeurs et les conseillers carrière devraient préciser si une opportunité reflète une demande de capacités liées à l’IA, une demande de travailleurs expérimentés, ou des ouvertures adaptées aux débutants. Les candidats peuvent alors évaluer à la fois les compétences qu’ils doivent développer et l’expérience requise pour être éligibles. Des descriptions de poste précises rendent cette évaluation possible avant que les candidats n’investissent dans une formation ou ne postulent.

Points clés à retenir pour les dirigeants

• Les primes salariales s’étendent au sein des intitulés de poste : Indeed constate une prime salariale liée à l’exposition à l’IA d’environ 4,7 % lorsqu’il compare des intitulés de poste identiques. Les responsables de la rémunération doivent benchmarker les offres par rapport à la demande actuelle de capacités liées à l’IA dans tous les secteurs.
• La séniorité façonne la rémunération et l’accès : La rémunération affichée dans les fonctions technologiques exposées à l’IA a augmenté de 45 % pour les postes seniors, de 12 % pour les postes intermédiaires et de 2 % pour les postes débutants entre 2021 et mi-2026. Les responsables du recrutement ont besoin de benchmarks salariaux distincts et de plans de recrutement propres à chaque niveau de carrière, à mesure que l’accès au niveau débutant se resserre.
• Le jugement expert a de la valeur : Indeed relie les hausses de rémunération plus fortes chez les seniors à la demande de travailleurs capables de superviser, d’intégrer et de corriger les résultats de l’IA. Les responsables du recrutement technologique peuvent expliciter ces responsabilités dans les descriptions de poste et évaluer la capacité des candidats à apprécier les résultats.
• La rémunération et les voies d’entrée exigent des décisions distinctes : Les employeurs qui recrutent des talents IA expérimentés font face à un défi différent de celui des employeurs qui créent des opportunités pour les débutants. Les planificateurs de la main-d’œuvre doivent définir quelles fonctions exigent une expertise établie et lesquelles offrent une voie d’entrée viable avant de fixer la rémunération et les exigences de formation.