Deux voix à écouter
Le chercheur en sciences cognitives Gary Marcus, professeur émérite à l’Université de New York, l’appelle le problème de la relève. Dans un entretien avec Gustavo Entrala en novembre 2026, il l’expliquait ainsi :
« Je m’inquiète moins de savoir si les jeunes trouveront un emploi que du problème de la relève. Nous embauchons moins de développeurs juniors, mais nous avons toujours besoin de seniors pour réparer ce que ces systèmes cassent. Et nous ne formons pas les seniors de demain. »
L’ingénieur et vulgarisateur Javier Ideami, dans le podcast « Tengo un Plan », montre la même faille sous un autre angle. Les tâches typiques d’un junior sont répétitives, faites de reconnaissance de schémas, exactement ce que l’IA fait le mieux. Son conseil aux jeunes : entraîner ce que la machine ne maîtrise pas encore.
« Exercez de plus en plus la pensée lente et la profondeur. C’est ce qui vous sauvera. Les juniors d’aujourd’hui sont les dirigeants de demain : si on les réduit, où vont-ils se former ? »
Citations adaptées et traduites à partir de la transcription des deux entretiens.
Ce que disent les données
En août 2025, une équipe de Stanford dirigée par Erik Brynjolfsson a analysé les données de paie du plus grand prestataire américain. Depuis la généralisation de l’IA générative, l’emploi des 22-25 ans dans les métiers les plus exposés à l’IA a reculé de 13 % en termes relatifs. Dans ces mêmes métiers, l’emploi des travailleurs plus expérimentés est resté stable ou a augmenté. La baisse se concentre là où l’IA remplace des tâches, pas là où elle les complète.
Le fonds de capital-risque SignalFire arrive à une conclusion proche dans la tech : en 2024, les jeunes diplômés ne représentaient que 7 % des recrutements des 15 plus grandes entreprises technologiques, 25 % de moins qu’en 2023 et moins de la moitié du niveau de 2019.
À l’IESE, l’économiste Enrique Ide met un nom sur le mécanisme. Le junior apprend en travaillant aux côtés d’experts, et ce savoir pratique ne figure dans aucun manuel. Si l’automatisation lui retire ce travail, il apprend moins, devient un moins bon mentor, et la transmission des bonnes pratiques entre générations ralentit. Selon son analyse, ce que l’on observe jusqu’ici avec l’IA générative ressemble davantage à un déplacement des juniors qu’à des experts plus productifs.
Ce sont des chiffres américains et du secteur technologique. Nous n’avons pas encore trouvé de séries comparables publiées pour l’Espagne, mais la tendance mérite l’attention.
Apprendre à penser, pas seulement à déléguer
L’autre face du problème, c’est la manière d’utiliser l’IA. Une étude de Michael Gerlich auprès de 666 personnes, publiée en 2025 dans la revue Societies, a montré que ceux qui délèguent le plus à l’IA obtiennent de moins bons scores de pensée critique. Les 17-25 ans étaient ceux qui déléguaient le plus. C’est une corrélation, pas une preuve de causalité, mais elle va dans le même sens.
Une étude de Microsoft Research et Carnegie Mellon auprès de 319 professionnels, présentée à CHI 2025, nuance : plus on fait confiance à l’IA, moins on vérifie ce qu’elle produit ; plus on fait confiance à son propre jugement, plus on réfléchit.
L’IA ne remplace pas le jugement : elle l’exige. Et le jugement se forme par la pratique, les erreurs et quelqu’un qui corrige.
Ce que nous faisons chez Caelum
C’est pourquoi nous travaillons avec des universités, des écoles polytechniques et des centres de formation professionnelle : stages, projets de fin d’études et défis d’IA sur des projets réels, Preluma et CBLX. Les étudiants travaillent avec l’IA, mais apprennent aussi à vérifier ce qu’elle produit. Dans Preluma, par exemple, chaque donnée est confrontée à sa source officielle avant d’arriver chez un client, et les débutants apprennent à faire cette vérification aux côtés de personnes expérimentées.
Donner leur chance aux juniors n’est pas seulement une responsabilité sociale. C’est s’assurer que, dans dix ans, il y aura des professionnels capables de piloter l’IA.
Sources
- Gary Marcus, entretien dans le podcast de Gustavo Entrala (YouTube), novembre 2026
- Javier Ideami, entretien dans le podcast « Tengo un Plan » (YouTube), 2026
- Brynjolfsson, Chandar et Chen, « Canaries in the Coal Mine? », Stanford (SIEPR), août 2025
- SignalFire, « State of Tech Talent Report 2025 », 20 mai 2025
- Enrique Ide (IESE), « Automation, AI, and the Intergenerational Transmission of Knowledge », arXiv, 2026
- Michael Gerlich, « AI Tools in Society », revue Societies, janvier 2025
- Lee et al. (Microsoft Research et Carnegie Mellon), CHI 2025