L’IIT Madras alerte : l’IA pourrait réduire les premières marches de la carrière professionnelle en Inde

Les tâches routinières disparaissent des parcours de formation

En Inde, l’intelligence artificielle effectuait déjà 37 % des tâches confiées aux débutants, contre 33 % dans le monde, selon une enquête menée en 2026 auprès de 750 responsables des ressources humaines et citée dans un nouveau livre blanc de l’IIT Madras. Cet écart de quatre points donne une mesure concrète de la préoccupation centrale du document : les tâches routinières automatisées sont aussi celles qui permettent aux jeunes salariés d’apprendre leur métier.

Le document, intitulé How AI Is Reconfiguring Work in India: A Task-Based Framework for Understanding Augmentation, Displacement, New Roles and the Changing Structure of Jobs, émane du Centre for Responsible AI (CeRAI) de la Wadhwani School of Data Science and Artificial Intelligence (WSAI) de l’IIT Madras. Il a été publié lors de l’Industry Conclave on AI Governance 2026, la semaine précédant le 26 octobre.

Son avertissement va au-delà des pertes d’emploi immédiates. Les programmeurs débutants apprennent en écrivant du code simple. Les nouveaux comptables se familiarisent avec les documents financiers en traitant des factures. Les agents du service client affinent leur jugement au fil des échanges. À mesure que les machines prennent en charge ces tâches, les employeurs sont confrontés à un problème concret : comment former des salariés expérimentés sans les mêmes postes de débutants.

L’enquête de Cognizant et Pearson mesure la part des tâches qui seraient réalisées par l’IA. Le livre blanc ne chiffre pas le nombre d’emplois de débutants que l’Inde pourrait perdre. Il étudie plutôt la manière dont les tâches, les responsabilités et les perspectives d’évolution pourraient changer dans les centres d’appels, l’industrie manufacturière, le secteur bancaire, le droit, le développement logiciel et les métiers de la création.

Pourquoi une tâche n’est pas un emploi

Un poste dans le service client comprend plusieurs activités : répondre aux questions simples, vérifier des informations, régler des litiges et déterminer quand un problème doit être transmis à un supérieur. L’IA peut prendre en charge les deux premières, tandis qu’une personne reste responsable des autres.

Le professeur Balaraman Ravindran, directeur du CeRAI et de la WSAI et coauteur du document, explique pourquoi les chercheurs partent de ces activités prises individuellement :

La plupart des emplois comprennent plusieurs tâches, et seules certaines d’entre elles peuvent être effectuées par l’IA.

Le cadre distingue quatre niveaux : la tâche individuelle, le poste qui la comprend, le métier au sens large et le marché du travail. Pour passer d’un niveau à l’autre, il faut examiner les changements réellement opérés par les employeurs, notamment en matière de recrutement, de responsabilités et d’effectifs.

Le Dr Gokul S Krishnan, directeur de la recherche au CeRAI, explique que les conséquences dépendront du coût et des capacités de la technologie, de la réglementation, des exigences de sécurité et des choix des organisations. Une entreprise peut utiliser l’IA pour aider ses salariés à accomplir davantage de travail, réorganiser leurs postes afin qu’ils vérifient les résultats automatisés ou réduire les besoins pour certaines tâches.

Le document regroupe ces possibilités en deux grands modèles, qui comprennent chacun sept trajectoires. Dans le premier, l’IA prend en charge une grande partie du travail routinier et les humains vérifient les résultats ou gèrent les cas particuliers. Dans le second, les humains gardent la responsabilité principale et se servent de l’IA pour travailler plus efficacement.

Pourquoi l’économie favorise l’automatisation des tâches routinières

Le secteur indien de l’externalisation des processus métier (BPO) illustre cette pression commerciale. Le document cite des coûts indicatifs de 8 à 20 roupies par minute pour un agent humain, frais liés à son emploi compris, contre 4 à 9 roupies par minute pour un service d’IA vocale géré et prêt à l’emploi.

Ces fourchettes proviennent d’estimations tarifaires du secteur. Les dépenses réelles dépendent du service, de son ampleur et du travail nécessaire. Les fourchettes se chevauchent, mais les tarifs les plus bas de l’IA aident à comprendre pourquoi les employeurs qui gèrent un grand nombre d’appels prévisibles peuvent être tentés par l’automatisation.

La réinitialisation des mots de passe, les demandes de solde de compte, le suivi des commandes et la confirmation de rendez-vous sont autant d’exemples de tâches structurées que des systèmes relativement peu coûteux peuvent prendre en charge. Un appelant confronté à plusieurs problèmes liés entre eux, ou une réclamation nécessitant du discernement, peut toutefois toujours avoir besoin d’un agent humain.

Ravindran estime que le BPO est particulièrement exposé à cette pression :

Le secteur du BPO sera fortement mis à l’épreuve par l’adoption de l’IA, et le document l’identifie comme tel.

Quelles parties des postes de débutants évoluent ?

Les exemples sectoriels du document montrent comment les tâches routinières peuvent se réduire, tandis que les personnes conservent la responsabilité des décisions difficiles. Ils illustrent des évolutions possibles sans mesurer la part du travail automatisée dans chaque profession.

• Ingénierie logicielle : l’IA peut générer du code simple, tandis que les humains s’occupent de l’architecture des systèmes, du débogage complexe et des décisions techniques.
• Service client : les robots conversationnels peuvent répondre aux demandes courantes, tandis que les agents traitent les dossiers transmis à un niveau supérieur et évaluent la qualité du service.
• Finance et comptabilité : l’IA peut traiter les factures, classer les écritures comptables, rapprocher les relevés bancaires et préparer les informations nécessaires aux déclarations de Goods and Services Tax. Les humains vérifient les cas particuliers et donnent leur approbation professionnelle.
• Services juridiques : l’IA peut contribuer à la recherche et à l’examen de documents, tandis que les avocats gardent la main sur la stratégie contentieuse, la plaidoirie et le conseil aux clients.
• Industrie manufacturière : l’inspection visuelle automatisée peut signaler les défauts, tandis que les salariés interprètent les résultats et gèrent les problèmes opérationnels.

Un ensemble plus restreint de tâches routinières peut donc laisser place à un rôle humain plus exigeant. Le salarié passe parfois moins de temps à traiter des cas ordinaires et davantage à gérer les situations dans lesquelles le système automatisé a besoin d’aide.

Le risque d’un échelon intermédiaire manquant

Traditionnellement, les jeunes salariés acquièrent de l’expertise par la répétition, le retour d’expérience et des responsabilités croissantes. Le document pointe le risque d’un déficit de compétences si les tâches de début de carrière se raréfient alors que les entreprises continuent d’avoir besoin de professionnels expérimentés.

Le développement logiciel permet de bien comprendre le problème. Un employeur peut toujours avoir besoin d’ingénieurs capables de juger si un système est fiable, sécurisé et adapté à son usage. Ce discernement s’acquiert généralement en réalisant de petites tâches de programmation, en commettant des erreurs et en les corrigeant.

On retrouve le même problème dans le droit et la comptabilité. L’examen de documents ou la vérification d’écritures financières peuvent sembler répétitifs, mais ces tâches aident les débutants à reconnaître des tendances et à repérer les cas inhabituels. Les remplacer modifie le parcours menant à des responsabilités plus importantes.

Les employeurs pourraient réorganiser les postes de débutants autour de la vérification des résultats de l’IA, de l’analyse des erreurs et de l’évaluation des performances. Reste à savoir si les entreprises investiront dans ces parcours professionnels ou recruteront moins de débutants. Le document signale ce risque sans en calculer l’ampleur à terme.

La supervision de l’IA nécessite aussi une formation

Les universités et les employeurs devraient préparer les diplômés à des métiers dans lesquels un système d’IA pourrait fournir la première réponse. Un programmeur débutant peut être chargé de tester du code généré. Un jeune diplômé en finance peut devoir vérifier une classification automatisée et expliquer pourquoi elle est juste ou erronée.

Ces responsabilités exigent des connaissances dans le domaine ainsi qu’une bonne maîtrise des outils d’IA. Vérifier une réponse suppose de comprendre le problème sous-jacent, de repérer les erreurs et de savoir quand demander de l’aide. Les interrogations du document sur l’enseignement portent principalement sur la manière dont les étudiants acquièrent ce discernement.

Selon Ravindran, la reconversion des salariés vers des fonctions de supervision nécessitera une formation, des outils adaptés et des garde-fous :

Les évolutions des métiers devront s’accompagner d’une formation adéquate, de la mise au point d’outils facilitant le travail de supervision des humains et de mécanismes de sécurité suffisants. À ce jour, la recherche ne permet pas encore d’apporter des réponses satisfaisantes à ces questions. Identifier ces problèmes est la première étape pour les traiter efficacement.

Dans le BPO, un parcours professionnel pourrait conduire du service client à la gestion des dossiers transmis à un niveau supérieur, à l’évaluation de la qualité, à la conception de conversations avec l’IA, puis à la supervision des opérations. Pour les salariés, la question concrète est de savoir si ces étapes s’accompagnent d’une formation et d’une réelle possibilité d’évolution.

L’adoption de l’IA variera selon les régions de l’Inde

Les chercheurs utilisent l’expression « géographie des coûts de l’IA » pour décrire la façon dont les prix et l’accès à la technologie pourraient déterminer la diffusion de l’automatisation. Des outils abordables peuvent atteindre des activités routinières du BPO, de la tenue des comptes et du contrôle qualité dans les micro, petites et moyennes entreprises (MPME).

Les applications nécessitant des modèles plus avancés, des compétences spécialisées ou des infrastructures importantes, notamment certains outils de recherche juridique et d’imagerie diagnostique, pourraient rester concentrées dans les grandes organisations et les zones urbaines. Les différentes formes d’IA peuvent donc se diffuser à des rythmes différents.

Le document examine aussi les écarts entre emploi formel et informel, travailleurs urbains et ruraux, petites et grandes entreprises. Un chiffre national unique ne rendrait pas compte de ces différences d’accès, d’exposition et de capacité à accéder à de nouveaux postes.

La qualité de l’emploi est une autre préoccupation. Le livre blanc souligne les risques liés à la surveillance et au stress au travail, ainsi que le manque de données sur l’emploi informel. Pour mesurer la transition, il faut examiner les salaires, la charge de travail et les conditions de travail, et pas seulement compter les postes.

Les nouveaux métiers supposent des passerelles accessibles

La feuille de route 2025 de NITI Aayog sur la création d’emplois dans l’économie de l’IA prévoit que l’Inde pourrait créer jusqu’à quatre millions d’emplois liés à l’IA en cinq ans, à condition que des investissements coordonnés soient consacrés aux compétences et à la reconversion. Le document de l’IIT Madras cite cette projection ainsi que l’émergence de métiers tels que formateur en IA, concepteur de conversations, spécialiste de l’IA éthique et opérateur de robots à distance.

Les travailleurs dont les tâches actuelles sont supprimées ont besoin d’une passerelle vers ces possibilités. Le document préconise une formation liée à des métiers de substitution réalistes, avec des précisions sur sa durée et son coût, ainsi que sur la possibilité pour les personnes de conserver leurs revenus pendant leur apprentissage.

Ravindran décrit ainsi la répartition des coûts de cette transition :

L’État, le secteur privé et la personne en formation en assumeront chacun une partie ; la répartition dépendra du secteur et de l’impact social plus large des suppressions d’emplois.

Les développements pertinents s’échelonnent sur plusieurs périodes :

• 2025 : la feuille de route de NITI Aayog formule sa projection conditionnelle de création d’emplois liés à l’IA sur cinq ans.
• 2026 : l’enquête de Cognizant et Pearson menée auprès de 750 responsables des ressources humaines indique que l’IA réalise 37 % des tâches de débutants en Inde, contre 33 % dans le monde.
• La semaine précédant le 26 octobre 2026 : le livre blanc de l’IIT Madras est publié lors de l’Industry Conclave on AI Governance 2026.

Les mesures préconisées par les chercheurs auprès des employeurs et des pouvoirs publics

Les recommandations du CeRAI associent la poursuite de l’adoption de l’IA à la préparation des transformations du travail. Les chercheurs préconisent des outils abordables destinés à des tâches spécifiques, en particulier pour les petites entreprises ; davantage de recherches menées en Inde sur les tâches et les compétences concernées ; et des parcours structurés vers les métiers en évolution.

Des règles claires en matière de responsabilité font également partie des mesures proposées. Les entreprises et les salariés doivent savoir qui est responsable lorsqu’un système d’IA commet une erreur, en particulier lorsqu’une personne est censée approuver ses résultats.

Le document présente sa classification comme une hypothèse structurée. Ses exemples sont illustratifs, une grande partie des données provient de fournisseurs ou de professionnels du secteur, et l’Inde dispose de peu de recherches détaillées sur les combinaisons de compétences exigées par les métiers. Le document ne quantifie pas les effets sur l’emploi total, les salaires ou la qualité des emplois.

Ce programme de recherche est directement lié aux décisions en matière de formation. Les employeurs et les établissements d’enseignement doivent déterminer quelles tâches évoluent, quelles connaissances les tâches restantes exigent et comment les débutants peuvent les acquérir. Pour les jeunes diplômés indiens, l’enjeu immédiat est de pouvoir accéder à un premier emploi qui leur permette encore d’apprendre et de progresser.

Points clés

• L’IIT Madras avertit que l’automatisation pourrait réduire les tâches routinières grâce auxquelles les jeunes salariés acquièrent de l’expérience.
• Une enquête de 2026 citée dans le document estime que l’IA réalise 37 % des tâches de débutants en Inde et 33 % dans le monde.
• Le BPO, le développement logiciel, la comptabilité, le droit et l’industrie manufacturière illustrent différentes combinaisons de tâches automatisées et de responsabilités humaines.
• Les coûts technologiques, la réglementation, la sécurité et les décisions des employeurs façonneront l’évolution des métiers.
• La projection de NITI Aayog, qui prévoit jusqu’à quatre millions d’emplois liés à l’IA en cinq ans, dépend d’investissements coordonnés dans les compétences.
• Le document préconise une IA abordable, de meilleures recherches sur le marché du travail indien, des responsabilités clairement définies et des parcours concrets pour accompagner les salariés dans leur transition.