Comment l’intelligence artificielle transforme-t-elle les compétences recherchées sur le marché du travail canadien ? C’est l’une des questions au cœur du livre blanc réalisé par Le Wagon Canada et Rhum.hr, et de la table ronde organisée à Montréal pour prolonger la réflexion avec des professionnel·les du secteur.
Réuni·es autour de Pierre-Luc Labbée (Rhum.hr), Philippe Trépanier (CTO, Osedea), Rémi Dion (cofondateur et associé, Explor.ai) et Marie-Gabrielle Ayoub (cofondatrice et directrice générale, Le Wagon Canada) ont partagé leurs observations sur l’évolution du travail, du recrutement et des compétences face à l’IA.
Et rapidement, la discussion a dépassé la seule question des compétences techniques.
Philippe l’illustre avec l’évolution de ses entrevues chez Osedea. « Il y a dix ans, ça faisait beaucoup de sens. Là, maintenant, écoute, tu es capable de générer du code. Si le code, il roule, ce n’est pas ça qui m’intéresse. » Ce qui l’intéresse davantage : est-ce que la personne comprend le problème ? Est-elle capable d’apporter une solution et d’itérer rapidement dessus ?
Au fil de la discussion, un constat se dessine : à mesure que l’IA facilite certaines tâches d’exécution, le raisonnement, l’apprentissage, la communication et la capacité d’adaptation prennent une place centrale dans les échanges.
Pour Philippe, ce changement se résume à un mot : le raisonnement.
« Dans un monde où c’est plus facile d’exécuter, la réflexion doit prendre un plus grand espace dans le travail des gens. »
Concrètement, en entrevue, cela signifie s’intéresser moins à la capacité d’exécuter une tâche technique qu’à la façon dont une personne aborde un problème : comment elle l’analyse, comment elle choisit ses outils et comment elle adapte sa solution.
« Pour réussir une entrevue, il faut montrer qu’on est capable de résoudre des problèmes rapidement. C’est vraiment ça », résume Philippe.
Rémi rejoint cette réflexion avec une distinction importante : l’autonomie n’est pas l’indépendance.
« L’indépendance, c’est « I got this ». Ça, c’est un red flag. » Une personne autonome, explique-t-il, est plutôt capable d’analyser un problème, d’identifier ses propres limites et d’aller chercher les outils ou les personnes dont elle a besoin.
Une question qu’il peut poser en entrevue illustre bien cette approche : combien de feuilles y a-t-il sur l’arbre dehors ? Personne ne connaît réellement la réponse.
« Mais moi, ce qui m’intéresse, c’est comment tu vas évaluer ça. Montre-moi comment tu réfléchis. »
Cette capacité à raisonner va de pair avec une autre compétence largement discutée pendant la table ronde : apprendre à apprendre.
« C’est d’autant plus vrai maintenant. Les connaissances évoluent, il faut continuer à s’attendre à ce qu’elles évoluent », explique Rémi.
Pour lui, cela implique aussi une évolution de la culture des organisations. Après avoir beaucoup parlé de « culture de l’innovation » ces dernières années, il propose de mettre davantage l’accent sur une culture de l’apprentissage : qu’est-ce que chacun·e a appris cette semaine, ce mois-ci ou cette année ?
Cette évolution touche également la formation.
« Le gros défi, ça a été de mettre à jour aussi la pédagogie des curriculums pour pouvoir intégrer l’IA », explique Marie-Gabrielle. Chez Le Wagon, la formation AI Software ne se limite ainsi plus au développement web : les étudiant·es apprennent également à intégrer l’IA dans leurs applications et à l’utiliser dans leur travail de développeur·euse.
Mais apprendre en continu ne signifie pas essayer de maîtriser chaque nouvel outil qui apparaît.
À la fin de la discussion, Marie-Gabrielle met justement en garde contre le FOMO que peut créer l’abondance actuelle d’outils d’IA : avoir constamment l’impression d’être en retard parce qu’un nouvel outil vient de sortir.
La question à se poser est plutôt : est-ce que cet outil va réellement m’être utile dans mon travail et m’aider à atteindre mes objectifs ?
C’est l’un des paradoxes qui ressort de la discussion : une table ronde consacrée à l’IA a finalement beaucoup parlé de compétences humaines.
Curiosité, communication, résolution de problèmes, capacité à travailler en équipe et à s’adapter : Marie-Gabrielle souligne que ces compétences ressortent également parmi celles recherchées par les entreprises.
La compétence technique reste importante, mais elle s’inscrit dans un ensemble plus large.
« Si on sait utiliser tel outil ou si on sait programmer, mais qu’on ne sait pas communiquer ou bien travailler en équipe, est-ce qu’on sera un candidat aussi intéressant que la personne qui va avoir cumulé toute cette expertise-là ? », interroge-t-elle.
Rémi insiste lui aussi sur l’importance de la communication. Être capable d’articuler une idée, de convaincre un·e collègue, un·e client·e ou un·e investisseur·euse implique de savoir structurer sa pensée.
Pierre-Luc revient sur cette idée à la fin de la table ronde : malgré un événement consacré à l’intelligence artificielle, la conversation a finalement peu porté sur le code ou sur des sujets très techniques.
« Tout ce dont on a parlé, c’est curiosité, soif d’apprentissage, adaptation, parcours atypique […] capacité à se remettre en question, humilité. »
Cette combinaison de compétences techniques et humaines donne aussi une autre valeur aux parcours qui ne sont pas linéaires.
Marie-Gabrielle l’observe chez les personnes qui passent par Le Wagon : des musicien·nes qui deviennent développeur·euses, des analystes qui évoluent vers la science des données, ou plus largement des personnes qui arrivent en formation après une première expérience professionnelle.
Elles ont déjà travaillé avec des client·es, des collègues ou sur des projets avant d’acquérir de nouvelles compétences techniques.
« Ils·elles amènent de l’expérience, en plus de la compétence technique qu’ils·elles sont allé·es chercher récemment au Wagon. »
Pour Rémi, cette diversité des expériences est également précieuse parce qu’elle expose les équipes à différentes façons d’aborder des situations nouvelles.
Cette réflexion rejoint une autre inquiétude évoquée pendant la discussion : celle des personnes qui ont déjà plusieurs années de carrière et craignent de devenir désuètes face à l’IA.
Philippe prend plutôt la position inverse.
« Les gens avec de l’expérience sont quasiment avantagés avec de l’IA. On a une maturité qui vient avec ça. Puis ça, c’est quelque chose qui ne s’automatise pas. »
Selon lui, une personne qui a déjà eu une carrière peut puiser dans cette expérience, même lorsqu’elle change de domaine. Les outils et les méthodes peuvent s’apprendre, tandis que cette maturité professionnelle apporte une perspective différente.
L’optimisme des panélistes n’a pas empêché les échanges d’aborder les risques liés à cette transformation.
Pendant la période de questions, plusieurs participant·es ont notamment interrogé les panélistes sur l’automatisation des emplois et sur les personnes qui pourraient avoir plus de difficulté à s’adapter à un environnement où l’apprentissage, le raisonnement et la capacité à évoluer prennent davantage de place.
Rémi reconnaît cette limite :
« Les personnes qui sont vulnérables, elles vont continuer à être vulnérables dans ce monde-là. »
Il résume son point de vue ainsi : « L’IA ne crée pas de problème, elle exacerbe les problèmes existants. »
Les échanges ont également nuancé l’idée selon laquelle automatiser une tâche reviendrait simplement à remplacer la personne qui l’effectue. Plusieurs panélistes ont insisté sur la complexité réelle de l’automatisation, les nouveaux besoins qu’elle peut créer et l’importance de rester impliqué dans les processus.
La table ronde n’apporte donc pas de réponse simple à la question de l’impact de l’IA sur l’emploi. Elle fait plutôt ressortir les compétences que les panélistes jugent importantes pour évoluer dans cet environnement.
À travers les différents échanges, quatre thèmes reviennent régulièrement : raisonner face à un problème, continuer à apprendre, savoir communiquer et être capable de s’adapter.
Les outils continueront d’évoluer. Et comme le rappelle Marie-Gabrielle, cela ne signifie pas qu’il faut tous les apprendre : il faut aussi savoir déterminer lesquels sont réellement utiles pour son travail et ses objectifs.
C’est peut-être ce qui résume le mieux cette discussion sur l’avenir du travail : l’enjeu n’est pas uniquement de savoir utiliser l’IA, mais de savoir comment continuer à évoluer avec les technologies qui transforment son métier.
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