Publié : 16/07/2026
« Le data scientist n'existait pas en 2013, dans trois ans il aura disparu »
L'IA va-t-elle détruire ou créer des emplois ? Pour Marie-Ange Giuseppin et Jérôme Rave, Partners d'Inetum Consulting, la question est mal posée. Le vrai débat est ailleurs.
Nous avons vu apparaître le métier de data scientist au début des années 2010, des consultants data scinetist sont apparus, et nous pensons que le déclin est déjà. De ce paradoxe, nous tirons une lecture des emplois de demain qui tranche avec le débat ambiant.
Soyons directs : selon vous, l'IA va-t-elle détruire ou créer des emplois ?
Jérôme : C'est un débat qui tourne en rond et qui est mal posé. Le métier de data scientist n'existait pas en 2013 et à mon avis, dans trois ans, il n'existera plus. Il en va de même pour les consultants : dans les années 1960-70, il y avait des experts, et le métier de consultant n'est né que dans les années 1980. La vraie question n'est pas de savoir si les choses vont changer : c'est la vitesse à laquelle le marché de l’emploi va évoluer. Tant que l'on abordera la question par l'angle sacré des emplois supprimés, on passera à côté du vrai sujet. La logique de vouloir résorber un solde net ne tient pas. La question est plus de savoir comment on redistribue la productivité gagnée dans les entreprises.
Quels profils recrutez-vous aujourd'hui ?
Marie-Ange : Des profils capables de poser les bons problèmes, plutôt que de donner les bonnes solutions, parce que ça, l'IA sait de plus en plus le faire. Nous cherchons des profils en T : une expertise verticale solide, sur la banque ou le juridique par exemple, et une capacité horizontale à dialoguer avec l'IA. La distinction entre métier et tech est finie : demain, un directeur marketing ouvrira un terminal de code comme il ouvre Excel aujourd'hui. On a longtemps parlé de « hard skills » et de « soft skills » : les premières s'apprennent, mais l'empathie, si vous ne l'avez pas, est difficile à acquérir. À cela s'ajoutent l'esprit critique, créativité comprise, et ce que j'appelle les exoskills : un consultant musclé par l'IA, comme par un exosquelette. Savoir-faire « hard », « soft », esprit critique et exoskills : voilà le profil de l’employé à l’heure de l’IA.
Si l'IA nous rend meilleurs, pourquoi ne ferait-elle pas notre travail à notre place ?
Jérôme : Parce qu'il restera toujours une part décisionnelle qu'elle ne pourra pas prendre : l'IA exécute, elle ne décide pas. Prenez deux consultants, le même agent et la même consigne : « lis cet appel d'offres et fais-moi une réponse ». Vous n'obtiendrez pas le même résultat, parce que chacun configure l'outil à travers sa propre expérience. Nous avançons tous avec des contextes que la machine n'a pas. Un contexte statique, notre vécu, notre histoire. Et un contexte dynamique, la situation du moment. Il n'y a pas deux vécus identiques, et c'est là que l'humain fait la différence.
Ce qui change, ce n'est donc pas que l'humain disparaît : c'est que sa valeur se déplace, de l'accumulation de savoir vers le jugement. Un juriste pénaliste passait trois jours enfermés dans son bureau à éplucher la jurisprudence, mais demain, l'IA lui livrera une synthèse des 56 décisions clés à avoir en tête. Il peut consacrer ce temps gagné à réfléchir au fond. Il automatise une grande partie de sa tâche, mais il garde l'œil critique, et c'est toujours lui qui tranche. Or trancher, c'est choisir : savoir expliquer ce que l'on écarte autant que ce que l'on retient, pour affiner un angle d’attaque dans une plaidoirie par exemple. Cela relève du libre-arbitre, et la machine ne l'a pas.
Alors, quels sont les métiers de demain ?
Marie-Ange : Les plus classiques existent déjà. Le prompt opérateur, le bibliothécaire de prompt, l'AI ethics officer né de la montée des questions éthiques... D'autres arrivent : dans le tertiaire, des supply process managers, à l'image de la supply chain dans l'industrie ; et, après les chief digital officers des années 2010, des digital AI officers chargés d'orchestrer tous les agents d'une entreprise. Voyez l'agriculture : les exploitants ne réalisent plus l'épandage eux-mêmes, des drones s'en chargent au mètre carré, selon la pluviométrie et la fertilité des sols. On pourrait appeler ce métier l'agridronome.
Comment se préparer, qu'on soit une entreprise ou un jeune diplômé ?
Marie-Ange et Jérôme : Pour un jeune diplômé, il ne faut pas se spécialiser dans l'IA seule, ni dans un métier seul, mais dans un métier en y ajoutant l'IA. Faute de quoi, on mise sur une compétence dont la valeur déclinera. L'entreprise a d'ailleurs un rôle social : tout le monde devrait avoir accès à l'IA, car ne pas y avoir accès revient à mettre un coup d'arrêt à des carrières. Depuis trente ans, le nombre de caissière est en baisse. Pourtant, quand la machine bloque, on est très content de pouvoir faire appel à une caissière. Demain, nous automatiserons davantage, mais nous aurons toujours besoin d'une super-caissière, capable d'intervenir lorsque les choses dérapent. C'est précisément ce que la machine ne saura pas faire.
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