La montée des modèles génératifs et l’adoption rapide de l’automatisation modifient la nature des compétences recherchées. Lors du sommet UmagineTN 2026, des dirigeants et fondateurs ont débattu de ce que doivent devenir les programmes de formation pour rester pertinents dans cette nouvelle donne.
Un basculement du « savoir coder » vers la maîtrise de domaine
Au panel intitulé « Ahead of Algorithms », plusieurs intervenants ont soutenu que la définition même de la compétence a changé. Cecil Sunder, directeur cloud et plateformes IA chez Microsoft, a notamment fait valoir que l’intelligence devenait une commodité et que le codage, longtemps acquis différenciant, risquait de se vulgariser rapidement.
De ce constat découle une proposition centrale : les étudiants et les développeurs ne peuvent plus parier uniquement sur la maîtrise d’un langage ou d’un framework. Il faudrait plutôt privilégier la connaissance approfondie d’un domaine métier, la capacité à poser les bons problèmes et à traduire des besoins métier en solutions techniques.
Compétences humaines et techniques à renforcer
Les discussions au sommet ont mis en avant plusieurs « capacités difficiles à automatiser » et donc à conserver comme axes de formation :
- la maîtrise de domaine, pour comprendre les enjeux sectoriels et orienter l’usage de l’IA ;
- l’adaptabilité et l’apprentissage continu, pour suivre l’évolution rapide des outils et des modèles ;
- le jugement humain, en particulier pour formuler des problèmes, évaluer la qualité et la pertinence des données, et arbitrer entre solutions possibles ;
- la pensée produit, c’est‑à‑dire l’appréciation des usages finaux et de la valeur créée pour les utilisateurs ;
- l’intégration de l’éthique dans les parcours d’apprentissage, afin d’anticiper les impacts sociaux et les risques.
Quelles modalités de formation pour suivre le rythme ?
Les enjeux pratiques sont immédiats : quel format de formation reste pertinent, à quelle vitesse l’actualiser, et quelles compétences garderont de la valeur sur le marché du travail ? Le constat partagé est que les programmes massifs et purement théoriques montrent leurs limites face à la demande du marché.
La feuille de route avancée lors des débats comprend :
- des cursus interdisciplinaires mêlant technique, domaine métier et sciences sociales ;
- des apprentissages en situation réelle, par projets ou immersion en entreprise, pour travailler sur des cas concrets ;
- une formation continue en entreprise, permettant d’actualiser rapidement les compétences face aux évolutions technologiques ;
- une focalisation sur la collaboration homme‑machine : apprendre à travailler avec les outils d’IA plutôt que de tenter de les remplacer.
Dans le contexte indien souligné au sommet, des audits et rapports signaleraient que certifications en série et programmes massifs peinent à générer l’employabilité attendue, et que nombre de jeunes diplômés restent dépourvus des compétences exigées par les entreprises. Cette situation accentue l’urgence d’une adaptation des parcours de formation.
Conséquences pour étudiants et employeurs
Pour les étudiants et développeurs, la recommandation est claire : diversifier son profil au‑delà du codage pur. Développer une expertise sectorielle, acquérir des compétences d’analyse de données et de formulation de problèmes, et s’entrainer à des projets concrets peuvent devenir des différenciateurs clés.
Pour les employeurs et les institutions de formation, la leçon est de repenser les programmes pour les rendre plus agiles, plus proches des usages réels et davantage axés sur les compétences humaines complétant les capacités des modèles automatisés.
Ce qui reste à confirmer
Plusieurs éléments évoqués lors du sommet demandent des précisions supplémentaires : l’identification précise des audits et rapports mentionnés, les indicateurs chiffrés sur l’employabilité liée aux programmes actuels, et l’échelle temporelle à laquelle la banalisation du codage pourrait se constater dans différents secteurs.
À retenir
- Le sommet UmagineTN 2026 a souligné que la nature des compétences évolue face à l’IA : le codage risque de se banaliser.
- Maîtrise de domaine, adaptabilité, jugement humain, pensée produit et éthique sont désormais prioritaires.
- Les parcours doivent devenir interdisciplinaires, basés sur des projets réels et une formation continue en entreprise.
- Il est conseillé d’apprendre à collaborer avec l’IA plutôt que de s’y opposer.
- Des précisions sur l’impact concret des programmes actuels et des audits cités restent à confirmer.
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