IA & emplois IT : moins d’heures sur certaines tâches, plus de valeur ailleurs

L’étude Microsoft Research (usage réel de Copilot) suggère que l’IA générative automatise surtout des tâches IT spécifiques (boilerplate, tests répétitifs, N1/N2, doc), sans « remplacer tout le monde ». Les métiers se reconfigurent : davantage d’architecture, sécurité, gouvernance des données, relation produit et conduite du changement. Effets « en aval » difficiles à prévoir, mais la recomposition domine la « destruction » nette.

Ce que dit l’étude Microsoft (et ses limites)

• Données & méthode. ≈ 200 000 conversations anonymisées Copilot via Bing (USA, 2024) + ≈ 100 000 retours utilisateurs pour estimer l’« applicabilité » de l’IA par tâches. Les métiers IT ressortent très automatisables… sur ces tâches-là.

• Champ restreint. Échantillon outil-centré (Copilot/Bing) et granularité par tâches. D’autres assistants (code, AIOps/SecOps, LLM spécialisés) peuvent déplacer l’impact réel sur dev, support, cybersécurité.

• Leçon clé. Automatiser une tâche ≠ rendre un poste obsolète. Comme les DAB : les opérations simples sont automatisées, les humains montent en complexité (cadrage, sécu, gouvernance, relation métier).

Impacts opérationnels côté équipes IT

• Temps en baisse : code « boilerplate », tests répétitifs, support N1/N2, documentation & veille.

• Temps en hausse : architecture, sécurité, gouvernance des données, intégration, change management.

• Emploi : recomposition > destruction. La dynamique dépend surtout de la transformation des activités. Exemple parlant : cybersécurité — pénurie chronique de talents malgré l’automatisation.

Barres comparant la part du temps par type de tâches IT avant/après l’introduction de copilotes (exemple).

Graphique 1 — Réallocation du temps (exemple indicatif)

📈 Télécharger le graphique (PNG)Alt : Barres comparant la part du temps par type de tâches IT avant/après l’introduction de copilotes (exemple).

Ce que disent d’autres sources (macro & marché)

• CNUCED (ONU). Jusqu’à ≈ 40 % des emplois mondiaux affectés (substitution, complémentarité, accélération, créations de rôles). Gains de productivité, mais risques de redistribution défavorable sans politiques d’accompagnement.

• PwC – AI Jobs Barometer 2025. En Suisse, les offres d’emplois liées à l’IA x10 (2018→2024) (~1,4 % du marché total). Traduction : la demande de compétences IA s’étend, parfois dans des secteurs inattendus.

• Panoramas 2025 (marché). Des métiers déclinent ou se transforment, d’autres se créent ; les employeurs misent sur la montée en compétences plus que sur des coupes massives.

Graphique 2 — Offres liées à l’IA (index 2018=100, ordre de grandeur)

Courbe illustrant une progression multipliée par ~10 des offres liées à l’IA de 2018 à 2024 (exemple indexé).

⚠️ Les deux graphiques sont illustratifs (ordre de grandeur / répartition type) pour aider à comprendre la tendance. À recalibrer avec tes propres données dès que disponibles.

Plan d’action pragmatique

Pour les entreprises (DSI/DRH/ETI)

1. Cartographier 10 tâches répétitives (build, tests, N1/N2, doc).

2. Lancer un pilote copilotes/LLM 6 semaines sur 3 tâches, avec mesure (heures gagnées, qualité).

3. Réallouer le temps économisé vers sécu, gouvernance, produit, change.

4. Déployer un parcours “IA pratique” (20–40 h) : prompting sécurisé, RGPD & data quality, MLOps/observabilité, conduite du changement.

Pour les actifs en reconversion

• Trois voies (6–12 mois) : Ops/Cyber orienté IA, Data & gouvernance, Product/Change.

• Socle : Python/SQL, RGPD & sécurité, évaluation IA & prompts, storytelling métier.

• Cible : rôles hybrides à forte valeur (et souvent mieux rémunérés).

FAQ express

Automatiser une tâche va-t-il supprimer mon poste ?

Non, pas mécaniquement. Les organisations réallouent le travail et créent de la valeur sur d’autres missions.

Quels métiers résistent le mieux ?

Architecture, sécurité, gouvernance des données, relation produit, change — plus d’humain, plus de système.

Par où commencer côté entreprise ?

Un pilote de 6 semaines mesuré (KPI clairs) puis un plan de réallocation ; ensuite seulement l’échelle.

Conclusion

Le vrai message n’est pas “moins d’emplois IT”, mais “moins d’heures” sur certaines tâches et “plus de valeur ailleurs”. L’IA déplace la frontière : elle automatise le répétitif et revalorise l’architecture, la sécurité, la donnée et la relation métier.

Ceux qui gagnent sont ceux qui mesurent, réallouent et montent en compétences — maintenant.