Parcours professionnel, disparités sectorielles et transition de carrière : comment l’adoption spontanée des outils d’intelligence artificielle transforme les dynamiques d’embauche et le développement des compétences au Canada.
Une adoption fulgurante propulsée par la base
L’intégration des technologies d’intelligence artificielle au sein des organisations canadiennes ne suit pas nécessairement l’approche descendante traditionnelle dictée par la direction des entreprises. Une étude récente de Statistique Canada met en lumière une réalité frappante : ce sont d’abord les membres du personnel qui s’approprient ces outils pour optimiser leur travail quotidien.
En effet, selon Statistique Canada, seulement 12 % des entreprises déclarent avoir formellement déployé des technologies d’IA, tandis que près de 22 % des personnes qui travaillent au Canada affirment déjà y avoir recours. De plus, la proportion de personnes utilisant l’IA générative est passée de 17 % à 30 % en l’espace de dix mois. Cette dynamique « par le bas » illustre une volonté marquée de gagner en autonomie, en efficacité et en rapidité dans les tâches courantes.
Le risque d’une fracture sectorielle
Derrière cette accélération se dessine toutefois un clivage marqué. L’accès et l’utilisation de l’IA générative demeurent très inégaux à l’échelle du pays selon les données de Statistique Canada. En effet, un véritable fossé éducatif se dessine : le recours à l’IA générative est cinq fois plus fréquent chez les personnes titulaires d’un diplôme universitaire (37 %) que chez celles qui détiennent un diplôme d’études secondaires ou moins (7 %). On observe également une disparité sectorielle majeure : les secteurs des services professionnels, scientifiques et techniques (52 %), de l’enseignement (42 %) et des finances (38 %) regroupent l’essentiel des personnes utilisatrices, tandis que la restauration (5 %) et l’agriculture (6 %) demeurent largement en retrait.
Si l’IA générative fonctionne principalement comme un outil d’assistance utilisé de façon discrétionnaire plutôt que comme un système automatisé contraignant le rythme de travail, le risque de creuser un fossé de productivité et d’employabilité entre les secteurs qualifiés et les métiers traditionnels est bien réel.
Une recherche d’emploi confrontée à de nouvelles exigences
Ces disparités d’accès à l’intelligence artificielle soulèvent également des questions quant aux possibilités de mobilité professionnelle et d’adaptation aux exigences du marché du travail. Alors que certaines personnes utilisent déjà l’IA générative dans leurs activités quotidiennes, d’autres disposent de moins d’occasions de se familiariser avec ces technologies et d’en exploiter le potentiel. Ces différences pourraient accentuer les écarts entre les personnes candidates, notamment dans un contexte où les compétences numériques prennent une place croissante dans plusieurs secteurs d’activité.
La recherche d’emploi représente un défi supplémentaire, notamment pour les personnes en transition de carrière qui peinent à valoriser leurs compétences transférables et à démontrer leur pertinence dans un nouveau secteur. De plus, les personnes candidates ne disposent pas toutes des mêmes ressources pour préparer leurs candidatures et répondre aux attentes des responsables du recrutement. Si l’IA générative peut faciliter ces démarches, son utilisation inégale risque d’accentuer les écarts entre ces personnes. Par ailleurs, produire des candidatures plus rapidement ne garantit ni leur pertinence ni leur adéquation avec les besoins des organisations qui recrutent. Ces constats mettent en évidence une problématique plus large : la capacité de la main-d’œuvre à s’adapter aux transformations du marché du travail dépend non seulement de sa volonté d’apprendre, mais aussi de son accès aux outils, à la formation et à l’accompagnement professionnel. Pour les organisations et les spécialistes des ressources humaines, l’enjeu consiste donc à soutenir le développement des compétences, à faciliter la reconnaissance des acquis et à éviter que les différences de familiarité avec l’IA ne deviennent des obstacles supplémentaires à l’employabilité et à la mobilité professionnelle.
Une piste pour réduire les obstacles à la mobilité professionnelle
Face aux difficultés liées à la reconnaissance des compétences transférables et aux exigences du recrutement, des outils comme Career Scout d’Indeed peuvent contribuer à faciliter la recherche d’emploi et les transitions de carrière. Grâce à l’intelligence artificielle générative, cet assistant de carrière peut aider à valoriser son expérience, à préparer sa candidature et à explorer de nouvelles possibilités professionnelles.
Toutefois, cette solution soulève un enjeu qui rejoint directement les disparités présentées précédemment : si l’accès à l’IA et la maîtrise de celle-ci demeurent inégaux, toutes les personnes en recherche d’emploi ne pourront pas nécessairement en tirer les mêmes bénéfices. Des outils comme Career Scout peuvent donc contribuer à réduire certains obstacles à la recherche d’emploi, mais ne peuvent pas éliminer les inégalités d’accès aux technologies ni les besoins de formation et d’accompagnement. L’enjeu est donc de faire de l’IA un levier de mobilité professionnelle plutôt qu’un facteur supplémentaire de disparité sur le marché du travail.
