L’automatisation du travail par la numérisation et la robotisation rend plusieurs travailleurs et travailleuses vulnérables. « Près d’un employé canadien sur cinq est dans une profession à risque élevé d’automatisation avec peu ou pas d’options de reconversion dans des professions moins exposées sans requalification importante » (Gresh, 2020). Et le bassin d’emplois à risque devrait s’élargir au rythme des avancements technologiques. On peut notamment penser à l’utilisation de plus en plus répandue de l’intelligence artificielle qui transforme même des domaines complexes comme celui du droit (Toews, 2019). Tirées d’un ouvrage de Davenport et Kirby (2015), voici cinq stratégies pour assurer son employabilité au 21e siècle⁽¹⁾. Ces stratégies se fondent sur une perspective qui postule que la relation entre l’homme et la machine doit être complémentaire.

Stratégie #1 – Step up

Cette première stratégie consiste à miser sur des domaines intellectuellement plus élevés. Les personnes capables de garder une vision d’ensemble et de raisonner à un niveau d’abstraction plus poussé que les ordinateurs auront toujours un emploi. Ceci s’inscrit dans la lignée de ce que l’on conseillait traditionnellement à mesure que l’automatisation grignotait de plus en plus le travail humain. Si vous optez pour cette stratégie, vous aurez probablement besoin d’une longue formation. Une maîtrise ou un doctorat accroîtra votre attractivité en tant que candidat ou candidate à un poste. Une fois dans l’entreprise, l’objectif est de rester informé et créatif, de manière à participer aux efforts novateurs et stratégiques. Idéalement, le travailleur ou la travailleuse qui s’y applique vise un rôle de cadre supérieur·e. Il est important de trouver comment faire exécuter votre travail intellectuel novateur par des ordinateurs, sans oublier comment ceux-ci s’y prennent.

Stratégie #2 – Step aside

La stratégie « Stepping up » est une option réservée à une minorité de travailleurs et de travailleuses. Il est tout aussi utile de disposer de nombreuses connaissances intellectuelles qui ne peuvent pas être codées dans un programme. La stratégie « Step aside » consiste à utiliser des atouts intellectuels qui ne sont pas uniquement liés à la cognition rationnelle. Par exemple, il est possible de se concentrer sur l’intelligence « interpersonnelle » et « intrapersonnelle ». Cette stratégie n’est pas réservée aux artistes. Les avocats, par exemple, sont très qualifiés en droit, mais passent beaucoup de temps à décrocher de nouvelles affaires et à conseiller leurs clients. Tandis que les machines assimilent des documents juridiques et suggèrent des arguments, les avocats disposent de plus de temps pour effectuer correctement le reste de leur travail. Il en va de même pour de nombreuses autres professions, comme les comptables, les architectes, les consultant·e·s et les employé·e·s de banque. Pour cette stratégie, vous devez vous concentrer sur des atouts non programmables, en commençant par les identifier pour ensuite les développer. Il est important d’identifier des expert·e·s dans votre domaine et de trouver comment collaborer avec eux, en tant que collaborateur ou en tant qu’élève. À cet égard, il faut davantage prêter attention à l’intelligence hors QI, qui a été dévalorisée par des décennies d’éducation.

Stratégie #3 – Step in

Si vous optez pour cette stratégie, vous devez savoir comment surveiller et adapter le fonctionnement des ordinateurs. Les ordinateurs sont de plus en plus en mesure de traiter les impôts, mais les comptables intelligent·e·s traquent les erreurs commises par les programmes automatisés. Aujourd’hui, l’achat d’annonces en marketing numérique est presque totalement automatisé, mais seul l’homme peut dire quand un achat programmé nuira à une marque et comment adapter la logique sous-jacente ensuite. Il est donc ici question de soutien mutuel. Le travailleur veille à ce que l’ordinateur exécute correctement son travail, et améliore son fonctionnement. Si vous optez pour cette stratégie, outre une formation STEM (science, technologie, ingénierie et mathématiques), vous aurez également besoin d’aptitudes d’observation, de traduction et de relations humaines.

Stratégie #4 – Step narrowly

Cette approche consiste à rechercher, à l’intérieur d’une profession, une spécialité qu’il ne serait pas économiquement intéressant d’automatiser. Les travailleurs et travailleuses cherchent dès lors une niche très spécifique dans laquelle ils et elles se spécialisent en profondeur ensuite. Par exemple, Claire Bustarret, spécialiste (entre autres) en analyse matérielle des pratiques manuscrites et en histoire des supports d’écriture, peut déterminer à quelle période et à quel endroit un morceau de papier a été fabriqué en fonction de sa texture, de la sensation et des fibres de la feuille. Ce talent est extrêmement utile pour les historiens et historiennes qui ont recours à son aide. Ses connaissances peuvent probablement être converties dans une base de données et ses techniques analytiques pourraient certainement être automatisées. Mais pendant ce temps-là, elle aura encore acquis de nouvelles connaissances. La plupart des personnes capables d’exploiter cette technique ont l’avantage d’une éducation formelle, mais aussi d’une grande discipline, de concentration et de formation en cours d’emploi. Si vous choisissez cette stratégie, commencez par vous faire connaître comme spécialiste dans un sujet très spécifique. Vous bénéficierez ainsi d’une « marque » professionnelle très distinctive. Comment ces personnes peuvent-elles renforcer leurs atouts en collaborant avec des machines ? En élaborant leurs propres bases de données et routines pour rester à jour et en se mettant en relation avec des systèmes qui combinent leurs connaissances très spécialisées à celles d’autres personnes.

Stratégie #5 – Step forward

Cette stratégie consiste à travailler au développement de la prochaine génération d’ordinateurs et d’outils d’intelligence artificielle. Derrière chaque machine se cache une personne, ou plusieurs en réalité. L’une d’elles identifie le besoin humain d’un système amélioré. Une autre identifie la partie qui peut être programmée. Une autre rédige le code et une autre encore élabore les conditions dans lesquelles ce code sera appliqué. Il est clair que cette stratégie requiert de solides compétences en informatique, analytique et IA. Si vous optez pour cette stratégie, vous atteindrez le sommet dans votre domaine si vous pouvez sortir des sentiers battus, identifier les lacunes des ordinateurs actuels et inventer des outils qui n’existent pas encore.

Chacune de ces cinq stratégies est envisageable, quel que soit votre domaine. Elles ne s’appliqueront pas nécessairement toutes pour chaque personne. Il vous faut déterminer laquelle vous convient le mieux selon votre situation, vos intérêts et vos objectifs professionnels. Une fois votre stratégie choisie, vous entrerez alors dans un un processus d’amélioration continue. Pour que votre stratégie fonctionne, vous devez être convaincu que l’humain et l’ordinateur sont plus efficients ensemble que séparément. Par le passé, les employeurs considéraient les machines et les personnes comme des substituts l’un de l’autre : lorsque l’une devient plus coûteuse, elle doit être remplacée par l’autre. Mais cet argument ne tient que dans des conditions statiques, où l’on part du principe que les tâches de demain seront les mêmes qu’aujourd’hui. En optant pour une stratégie d’amélioration, vous devriez être en mesure d’assurer votre employabilité tout en profitant des avancées technologiques.

Source : Observatoire Compétences – Emplois