Métiers menacés par l’IA : ce que j’ai vu en formant 300 personnes
Quand on me demande si l’IA va remplacer tel ou tel métier, je réponds avec ce que je vois en formation, parce que c’est là que j’ai le plus d’exemples sous les yeux.
J’ai formé plus de 300 personnes à Make, à n8n et à l’IA : une promotion de Rocket School pendant trois jours, une classe chez Maria Schools cet été, des indépendants et des équipes avec Augmentés. Des commerciaux, des responsables des opérations, des fondateurs, des gens qui n’avaient jamais ouvert un outil d’automatisation.
Leur question revient presque à chaque session. Elle mérite mieux qu’un classement des « dix métiers qui vont disparaître ».
Ma réponse courte : l’IA remplace des tâches, pas des métiers entiers. Les postes faits surtout de saisie et de recopie sont les plus exposés ; ceux qui mêlent ces tâches à des décisions et à de la relation se transforment.
Mon premier métier serait le premier sur la liste
Avant l’automatisation, je vendais des logos à 10 € sur 5euros.com. Chacun me prenait parfois trois ou quatre heures. J’ai aussi livré des pizzas, et j’ai arrêté mes études à bac -1.
Aujourd’hui, un générateur d’images sort une proposition de logo en quelques secondes. Si j’étais resté sur ce métier tel que je le pratiquais, je serais exactement la personne dont parlent les articles sur les métiers menacés.
Ce qui m’a sorti de là, c’est d’avoir appris à construire les outils plutôt qu’à subir leur arrivée. C’est aussi ce que j’essaie de transmettre en formation.
L’IA remplace des tâches, et certains postes sont faits de ces tâches
Prenez un métier et découpez-le en tâches. Une partie consiste à lire un document, à en extraire des informations et à les recopier dans un autre outil. Une autre consiste à décider quoi faire quand le document sort de l’ordinaire, à parler au client, à arbitrer.
La première partie, l’IA la fait déjà bien. Chez Humble+, une marque de compléments alimentaires, les bons de commande des pharmacies arrivent en PDF et ceux des salles de sport en Excel. Un modèle de Mistral les lit, puis un workflow n8n crée la commande dans Shopify et la facture dans Pennylane. Il n’y a plus de ressaisie entre le bon de commande et la facture.
La deuxième partie reste humaine. Dans ce même workflow, les cas sensibles, comme un arrondi au carton ou une facture à valider avant envoi, remontent dans Slack, et une personne tranche.
Un poste qui se résume à la première partie est menacé, et c’est plus honnête de le dire. Un poste qui mélange les deux se transforme : moins de saisie, plus de contrôle et de relation client.
Ce que je vois chez les gens que je forme
Les profils qui avancent le plus vite en formation sont rarement les plus techniques. Ce sont ceux qui connaissent leur process par cœur : ils savent d’où vient chaque information, où elle doit aller, et ce qui coince quand elle arrive mal.
Ces personnes repartent avec un premier workflow qui leur retire une tâche qu’elles faisaient chaque semaine. À partir de là, elles regardent leur poste autrement : en tâches qu’elles peuvent confier à une machine, et en décisions qu’elles gardent.
À l’inverse, l’outil seul ne suffit pas. Quelqu’un qui apprend Make sans savoir quel problème il veut régler repart avec un compte ouvert et rien de branché.
Ce que je conseillerais à quelqu’un qui s’inquiète pour son poste
- Listez vos tâches d’une semaine normale. Toutes, même les petites. Cochez celles qui consistent à déplacer une information d’un endroit à un autre.
- Apprenez à automatiser au moins une de ces tâches vous-même. Make ou n8n suffisent pour commencer, sans écrire de code. La personne qui sait construire l’automatisation de son service a une place bien différente de celle qui la reçoit.
- Gardez la main sur les décisions. Dans tous les systèmes que je livre, un humain valide les cas douteux. J’explique comment je l’applique à mon propre travail dans Comment j’utilise l’IA au quotidien. C’est là que se trouve la valeur de votre poste, et c’est la partie à mettre en avant.
Mon avis : le poste le plus exposé est celui dont personne ne sait décrire les tâches. Dès qu’on sait les décrire, on sait lesquelles confier à l’IA, et c’est souvent la personne qui fait ce travail qui les décrit le mieux.