Nicolas Bourgerie, fondateur de Teach Up, intègre le comité restreint chargé d’évaluer l’impact social de l’IA en France. Créé par IMPACT TANK, ce groupe de travail a pour mission de produire, d’ici fin 2026, des recommandations fondées sur des données probantes à destination des représentants du Parlement. Entretien.
Pouvez-vous présenter le comité chargé d’évaluer l’impact social de l’IA ?
Il s’agit d’un groupe de travail constitué à parts égales d’acteurs issus du secteur public et du secteur privé. Ils sont réunis pour analyser de manière qualitative et quantitative l’impact social de l’intelligence artificielle. Le comité fonctionne avec un chercheur à temps plein et s’appuie sur un réseau d’organisations représentant environ 4 millions de salariés. L’objectif est de ne pas travailler de manière théorique, mais à partir de données concrètes issues du terrain, en croisant les réalités vécues dans différentes entreprises et secteurs. Nos travaux se concluront par des recommandations publiques, appuyées par des données, remises aux législateurs avant la fin de l’année 2026.
Quel est son objectif ?
Le comité dispose de neuf mois pour produire des recommandations à destination de députés et sénateurs, afin d’alimenter les travaux parlementaires et les débats publics, notamment en vue de l’élection présidentielle de 2027. Concrètement, il vise à documenter précisément l’impact social de l’IA, en particulier sur l’emploi et les compétences, en produisant des données, des tendances et des pistes d’action concrètes. Un des enjeux majeurs est de combler le décalage actuel entre la rapidité des transformations liées à l’IA et leur faible prise en compte dans le débat politique.
Qu’appelle-t-on « impact social » de l’IA ?
L’impact social de l’IA se concentre principalement sur deux dimensions : l’emploi et le développement des compétences. L’IA redessine le paysage professionnel en créant de nouveaux métiers, en en faisant disparaître d’autres, ou en modifiant profondément les contours des postes existants. D’un autre côté, l’IA représente une opportunité pour accélérer l’acquisition et le renforcement des compétences. À condition que son déploiement soit adapté aux besoins des individus. Une distinction fondamentale s’impose ici entre deux types d’IA aux finalités différentes. L’IA productive se limite à optimiser l’efficacité en automatisant des tâches, tandis que l’IA pédagogique se consacre à accompagner l’apprentissage et à favoriser la progression des individus. Par ailleurs, les retours d’expérience révèlent un paradoxe : si l’IA amplifie la performance des professionnels déjà compétents, elle fragilise en revanche ceux qui ne maîtrisent que partiellement leurs compétences. Autant d’impacts sociaux qui soulignent un défi crucial : l’urgence de repenser les usages de l’IA et de renforcer les dispositifs de formation, afin d’éviter qu’elle ne creuse les écarts de compétences plutôt que de les réduire.
Quels sont les métiers qui risquent de disparaître à l’ère de l’IA ?
Les métiers les plus exposés sont ceux qui comportent une forte proportion de tâches automatisables, dans la finance, le développement informatique, l’ingénierie ou encore le conseil. Dans ces secteurs, l’impact est marqué sur les profils intermédiaires, qui maîtrisent partiellement les compétences. Ces profils peuvent ainsi être fragilisés par l’IA. De leur côté, les profils les plus experts sont au contraire fortement augmentés. À noter que certains secteurs comme les services à la personne, la logistique opérationnelle ou le transport restent moins exposés aux risques liés à l’automatisation. Selon le World Economic Forum, l’IA pourrait supprimer environ 92 millions d’emplois et en créer 170 millions d’ici 2030. On considère aussi que 80 % des métiers vont être impactés plus ou moins fort. Au-delà des disparitions, la transformation des métiers constitue le phénomène le plus massif.
Justement, quel rôle les EdTech peuvent-elles jouer dans cette transformation ?
Les EdTech ont un rôle central pour accompagner cette transformation, à la fois en fournissant des données d’apprentissage à grande échelle et en développant des solutions d’IA pédagogique. Elles permettent de faire évoluer les modèles de formation, en passant d’une logique principalement théorique et descendante à des approches centrées sur la pratique, l’entraînement et le feedback en situation réelle. L’IA rend possible un accompagnement individualisé à grande échelle, en démocratisant des formes de coaching auparavant réservées à une minorité (généralement aux managers). Dans ce cadre, elle ne sert pas seulement à améliorer la productivité, mais aussi à maintenir l’employabilité en aidant les individus à développer leurs compétences et à s’adapter aux transformations de leur métier.
