Les « métiers protégés » : ligne Maginot ?

Depuis que l’intelligence artificielle générative s’est invitée dans le travail, un partage plutôt rassurant s’est installé. Les métiers tertiaires, riches en tâches cognitives et informationnelles, seraient fortement exposés ; les métiers demandant une présence physique, de la dextérité, du jugement ou de l’interaction humaine le seraient beaucoup moins. Le Future of Jobs Report 2025 du World Economic Forum donnait quelque consistance à cette représentation : sur plus de 2 800 compétences étudiées, 69 % présentaient une capacité de substitution faible ou très faible par l’IA générative. Exécution physique, jugement nuancé, empathie, écoute active, traitement sensoriel, dextérité manuelle restaient notamment hors de sa portée. Mais le rapport introduisait immédiatement une réserve essentielle : les progrès de la robotique et l’intégration de l’IA générative aux systèmes robotiques pourraient changer la donne. C’est peut-être là que se situe la faiblesse de notre ligne Maginot : elle sépare encore volontiers l’IA qui pense, écrit ou calcule de la machine qui agit. Or cette séparation commence à perdre de sa pertinence.

Les robots apprennent à s’adapter

Le dernier signal vient de Helix 2.5: Zero-Shot 30-Home Generalization, présenté le 17 septembre par Figure. L’entreprise a fait exécuter à son robot humanoïde trois tâches — ranger une pièce, plier des serviettes et faire un lit — dans trente logements qu’il n’avait jamais rencontrés, sans collecte de données ni adaptation dans ces environnements. Avec le pré-entraînement sur Index, sa vaste base de comportements humains, le taux de réussite annoncé passe de 9 % à 56 %. Plus intéressant encore, le robot peut se repositionner ou modifier sa manière de procéder lorsqu’il rencontre une difficulté. Prudence, évidemment : il ne s’agit que de trois tâches, 56 % reste très loin d’une fiabilité professionnelle et les résultats sont ceux que publie Figure sur son propre système. L’entreprise reconnaît elle-même que le problème de la robotique humanoïde généraliste n’est pas résolu. Mais quelque chose bouge : le robot n’a plus nécessairement besoin d’apprendre chacun des lieux où il devra travailler. L’apprentissage réalisé ailleurs commence à pouvoir être transféré à une situation nouvelle.

Où trouver refuge ?

Il y a quelques semaines, « Le geste professionnel change de mains ! » posait déjà la question de l’avenir des compétences physiques face aux robots. Helix oblige à l’élargir. Car après les métiers manuels vient généralement le dernier cercle des activités réputées profondément humaines : soigner, accompagner, accueillir, servir, aider, entretenir une relation de confiance. L’accompagnement des personnes âgées en constitue un exemple souvent cité, mais le sujet concerne tout le monde et quantité de situations professionnelles. Cette interrogation prolonge, en la compliquant, celle posée dans « Plus l’IA progresse, plus les compétences humaines prennent de valeur » : jugement, empathie ou intelligence relationnelle peuvent effectivement gagner en valeur sans que tous les métiers qui les mobilisent soient pour autant protégés de l’automatisation. Il serait évidemment hasardeux d’en déduire que le robot va remplacer demain le soignant, l’éducateur ou l’auxiliaire de vie. En revanche, leurs métiers peuvent être décomposés en tâches dont certaines associent déplacement, manipulation, surveillance, préparation, assistance et interaction. C’est à l’intérieur même de ces métiers que la frontière entre travail humain et travail automatisable pourrait se déplacer. Et le changement d’échelle industriel commence à se dessiner : Toyota estime qu’environ 400 000 robots, humanoïdes ou non, seraient nécessaires pour remplacer des équipements et développer de nouvelles capacités dans le cadre de la modernisation de ses usines, avec des investissements annuels qui pourraient atteindre 1 000 milliards de yens à partir de 2028. Le robot n’est certes pas encore partout ; mais il devient difficile de bâtir une prospective des emplois comme s’il n’allait pas compter.

Former vers quoi ?

Voilà qui complique singulièrement le discours sur le reskilling. Sa logique paraît imparable : lorsque la technologie fragilise un métier ou certaines de ses activités, il faut développer les compétences permettant au salarié d’évoluer vers des activités davantage demandées et moins exposées. Encore faut-il que la destination soit suffisamment stable. Que vaut une politique de reconversion qui déplacerait aujourd’hui des collaborateurs vers un métier réputé protégé dont la robotisation commencerait demain ? La question prolonge celle posée dans « Que reste-t-il à apprendre ? (si l’IA produit à la place des salariés) » : non seulement les tâches par lesquelles se construisait l’expérience professionnelle peuvent être absorbées par la technologie, mais le métier vers lequel on envisage de se déplacer peut lui-même devenir instable. La question n’invalide ni le reskilling ni l’upskilling ; elle fragilise leur version la plus statique. Pour les directions Learning & Skills, classer les emplois entre « menacés » et « protégés » risque de devenir insuffisant. L’unité d’analyse pertinente sera de plus en plus la tâche, la compétence qu’elle mobilise, sa valeur pour l’entreprise et sa vitesse probable d’automatisation. Le World Economic Forum estime lui-même que la robotique et les systèmes autonomes devraient constituer le principal facteur net de déplacement d’emplois parmi les grandes tendances technologiques étudiées. L’entreprise devra donc articuler beaucoup plus étroitement prospective des métiers, investissements technologiques et décisions de formation. Former massivement à une compétence sans regarder la feuille de route d’automatisation du métier qui l’utilise pourrait devenir une erreur coûteuse.

Se reconvertir : on n’en finira pas

La provocation du titre peut alors être levée : reskilling et upskilling ne sont pas déjà obsolètes. C’est peut-être l’idée qu’ils permettraient de conduire une fois pour toutes un salarié d’un métier menacé vers un métier durablement protégé qui l’est. L’enjeu devient moins de trouver le prochain refuge que de préparer chacun à plusieurs recompositions successives de son activité professionnelle. Certaines compétences disparaîtront, d’autres prendront de la valeur, certaines tâches seront déléguées à l’IA ou aux robots tandis que de nouvelles responsabilités apparaîtront autour d’eux. La formation devra sans doute accompagner ces mouvements avec des horizons plus courts, réexaminer régulièrement les compétences sur lesquelles elle investit et développer chez les collaborateurs une capacité durable à apprendre et à se déplacer professionnellement. « Se former au métier de demain » sonne bien ; encore faudrait-il que ce métier attende sagement après-demain pour changer à son tour. Dans un monde où logiciels et robots progressent simultanément, la compétence la plus durable pourrait finalement être celle qui permet de ne jamais considérer une reconversion comme terminée.

Par Michel Diaz