En 2025, les entreprises les plus avancées dans l’intégration de l’IA générative ne se contentent plus d’expérimentations : elles structurent leur avantage compétitif autour de trois leviers principaux. Ces dynamiques ne se limitent pas à la technologie : elles réorganisent en profondeur les façons de produire, de décider et même de concevoir l’offre de valeur.

Ci-dessous l'OIT (Organisation Internationale du Travail) publie un baromètre de l'exposition des métiers à l'IA Générative (mai 2025)

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1. Automatisation ciblée des tâches cognitives

L’un des premiers effets tangibles de l’IA générative est l’automatisation partielle des tâches intellectuelles de routine, dites "cognitives intermédiaires" :

• Rédaction de mails, rapports, comptes rendus,
• Préparation de présentations,
• Extraction d’informations depuis des documents non structurés,
• Synthèses, reformulations, traduction brute,
• Création de code simple ou de scripts d’automatisation.

Selon McKinsey (2025), plus de 50 % des heures de travail dans les fonctions support (RH, juridique, finance, marketing) comportent des tâches directement automatisables par des LLMs (grands modèles de langage).

Ce n’est pas une automatisation “de remplacement”, mais une réallocation du temps vers des missions plus complexes ou relationnelles. L'automatisation ne touche pas une profession entière, mais ses briques les plus répétitives.

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2. Augmentation créative et décisionnelle

Le second levier est celui de l’augmentation, où l’IA agit comme copilote plutôt que remplaçant. Elle permet aux experts de :

• Générer des idées, variantes créatives, maquettes,
• Simuler des décisions, prioriser des scénarios,
• Analyser de grands volumes de données en quelques secondes,
• Rédiger des propositions personnalisées à grande échelle,
• Enrichir les processus de veille, innovation ou stratégie.

C’est dans ce registre que se joue la montée en puissance des métiers « augmentés » : chefs de projet, marketeurs, consultants, développeurs, formateurs, designers…
Exemple : un Product Manager peut générer une roadmap hypothétique en fonction des données client, la challenger, puis affiner en lien avec l’équipe technique.

Le gain ici est moins en temps qu’en qualité, vélocité de création et impact.

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3. Nouveaux business models et produits IA-natifs

Enfin, l’IA générative crée de nouveaux gisements de valeur via :

• Des produits IA-natifs (assistants intelligents, plateformes conversationnelles, outils no-code IA),
• Des services augmentés à la demande (génération de contenu, conseil automatisé, formation assistée IA),
• Des modèles de licensing autour de données ou de prompts,
• L’émergence d’écosystèmes autour de micro-agents IA spécialisés.

C’est la logique de création de nouveaux marchés plutôt que d’amélioration de l’existant. On le voit dans l’explosion des start-ups européennes autour des outils de sales intelligence, copilotes métiers, assistants RH, juridiques ou administratifs.

Ces modèles nécessitent des profils hybrides : techniques, produits, data, réglementaires. La France et l’Europe tentent d’y prendre place en misant sur des alternatives éthiques et souveraines à l’hégémonie américaine.

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4. Impact de l'IA Générative, quels métiers gagnants et perdants de cette transformation ?

L’IA générative transforme en profondeur le monde du travail. Certains métiers voient leur valeur démultipliée, d’autres sont menacés d’automatisation. Entre destruction, adaptation et création de nouvelles fonctions, cette révolution redessine les équilibres professionnels. Qui en sortira renforcé ? Qui devra se réinventer ? Tour d’horizon des gagnants et perdants.

Pour mieux comprendre ces dynamiques, l’Organisation internationale du travail (OIT) a publié en juin 2025 un indice d’exposition des métiers à l’IA générative, affinant ses travaux de 2023. Ce modèle évalue plus de 850 professions selon leur niveau d’automatisation possible, en analysant la nature des tâches réalisées : rédaction, classification, calcul, interaction, etc.

Chaque métier se voit attribuer un gradient d’exposition (de 1 à 4) :

• 1 : faible exposition (valeur difficilement automatisable),
• 4 : forte exposition (tâches très facilement prises en charge par un LLM).

Ce scoring, combiné à d’autres données (croissance de l’emploi, salaire médian, dynamique sectorielle), permet d’identifier non seulement les métiers menacés, mais aussi ceux qui captent déjà une nouvelle forme de valeur grâce à l’IA générative. L’OIT distingue ainsi clairement entre substitution et augmentation.

Ce modèle sert aujourd’hui de référence à la Commission européenne pour ajuster ses politiques de formation, de re-skilling et d’accompagnement à la transition des métiers les plus vulnérables.

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5. Gagnants nets : valeur ajoutée démultipliée par l’IA-G

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6. Domaines d'arbitrage : les gagnants... si reconversion professionnelle rapide

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7. Métiers sous forte pression : substitution probable (Gradient 4 OIT)

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Si l’IA générative permet d’automatiser de nombreuses interactions dans les services client, plusieurs grandes entreprises sont récemment revenues en arrière, partiellement ou totalement, sur cette automatisation.

Les raisons ? Les clients attendent souvent bien plus qu’une réponse factuelle : ils recherchent de l’écoute, de l’empathie, un sentiment de prise en charge réelle. Bref, un contact humain !

Autrement dit, la dimension affective de la relation humaine reste difficilement substituable, même lorsque les capacités cognitives de l’IA semblent suffisantes. C’est particulièrement vrai dans les secteurs sensibles (santé, assurance, énergie, services publics ...), où la qualité perçue passe par la personnalisation émotionnelle du contact.

Par ailleurs, le règlement européen sur l’intelligence artificielle (AI Act), adopté en 2024 et et en cours d’application 2025 et au-delà, impose désormais que tout utilisateur soit informé de manière claire et explicite lorsqu’il interagit avec une IA (article 52 du texte). Cette obligation de transparence vise à renforcer la confiance et éviter toute confusion entre humain et machine, notamment dans les environnements à forte charge émotionnelle.

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