Compétences IA cruciales à l'embauche, mais les diplômes comptent — upGrad Enterprise

La Bourse indienne a peut‑être perdu un peu de son lustre ces derniers mois, les investisseurs institutionnels étrangers retirant des capitaux, en partie parce que le capital mondial se tourne de plus en plus vers des économies plus directement liées à l'essor des infrastructures de l'intelligence artificielle.

Pourtant, en matière d'adoption de l'IA sur le lieu de travail, l'Inde s'impose comme l'un des acteurs les plus remarquables au monde.

L'Inde est devenue l'un des marchés mondiaux les plus avancés en matière d'adoption de l'IA au travail, les employés déclarant certains des niveaux les plus élevés d'augmentation de productivité, de satisfaction au travail et d'optimisme quant au rôle futur des agents d'IA, selon le rapport AI at Work 2026 du Boston Consulting Group.

Parmi les employés en première ligne, 95 % des répondants indiens ont déclaré utiliser l'IA au moins plusieurs fois par semaine, faisant de l'Inde le marché le mieux classé de l'enquête. La moyenne mondiale s'établissait à 74 %.

L'écart était tout aussi frappant chez les managers et les dirigeants d'entreprise. L'Inde dominait tous les marchés sondés, 97 % déclarant un usage régulier de l'IA, contre une moyenne mondiale de 90 %.

Dans le même temps, les employeurs sont confrontés à une pénurie de talents persistante.

Selon l'enquête Global Talent Shortage de ManpowerGroup, 82 % des employeurs indiens peinent à pourvoir des postes vacants en 2026, un taux nettement supérieur à la moyenne mondiale de 72 %.

Pour la première fois, les compétences liées à l'IA ont supplanté toutes les autres comme étant les plus difficiles à trouver pour les employeurs, dépassant l'ingénierie traditionnelle et l'expertise informatique.

La littératie en IA et le développement de modèles d'IA figurent désormais parmi les compétences les plus recherchées et pourtant rares sur le marché du travail.

La combinaison d'une adoption accélérée de l'IA et d'un écart de compétences croissant pousse les entreprises à repenser la manière dont elles développent les talents en interne.

Arushree Agarwal, CEO d'upGrad Enterprise, qui collabore avec des organisations sur la montée en compétences des salariés et des programmes de formation d'entreprise, souligne des données montrant que 83 % des employés considèrent désormais les compétences en IA comme essentielles à tous les niveaux, tandis que 70 % des employeurs accordent la priorité aux capacités en IA lors du recrutement.

Dans une interview accordée au média, Agarwal aborde également certaines des questions les plus urgentes qui se posent autour de l'IA et du marché du travail à mesure que la technologie s'immisce davantage dans nos bureaux et nos vies.

« Les évaluations de la maîtrise de l'IA et les démonstrations de compétences pratiques s'imposeront dans la plupart des processus de recrutement — non pas parce que les diplômes formels perdent de la valeur, mais parce qu'ils ne suffisent plus à eux seuls », dit-elle à Invezz.

Extraits :

Ingénierie, delivery numérique : la plus forte demande de compétences en IA

Invezz : Pensez-vous qu'il existe suffisamment d'élan institutionnel pour former les employés aux compétences en IA, ou s'agit-il d'une démarche majoritairement portée par les salariés ? Quels secteurs, et au sein d'eux quelles fonctions voient la plus forte demande de requalification en IA ?

Arushree Agarwal : L'engouement institutionnel est sans équivoque.

Le rapport Workforce Wishlist 2025 d'upGrad Enterprise raconte une histoire claire : 83 % des employés estiment les compétences en IA essentielles à tous les niveaux, et 70 % des employeurs priorisent désormais ces compétences au moment du recrutement.

Ce n'est pas un signal timide. C'est un impératif.

Mais l'enthousiasme seul ne suffit pas à construire des compétences ; c'est là que la structure est cruciale.

Chez upGrad Enterprise, nous abordons le développement des compétences en IA selon trois axes : l'IA pour les dirigeants, l'IA pour les utilisateurs et l'IA pour les développeurs.

Ce ne sont pas de simples segments d'audience — ils représentent trois points d'échec distincts si l'un d'eux est négligé.

Une couche dirigeante sans stratégie déploiera l'IA sans orientation. Des développeurs sans profondeur construiront de mauvaises solutions.

Et des utilisateurs qui ne savent pas appliquer ces outils au quotidien feront en sorte que même les solutions les mieux conçues restent sous-utilisées.

Les trois doivent évoluer de concert, sinon l'investissement ne se capitalise pas.

En termes d'où la demande est la plus forte — oui, les fonctions d'ingénierie et de delivery numérique subissent une forte pression.

Mais l'évolution la plus intéressante est son ampleur.

Les équipes marketing veulent de la personnalisation pilotée par l'IA, les équipes finance se tournent vers l'automatisation, les RH utilisent l'IA pour l'analyse des talents, et les opérations améliorent l'efficacité via la mise en œuvre de l'IA.

La consigne est passée de la construction de capacités IA au sein de la tech à la diffusion de la maîtrise de l'IA dans l'ensemble de l'organisation.

L'IA n'est plus une compétence de spécialiste.

Elle devient une capacité organisationnelle — et les organisations qui la traitent ainsi sont celles qui prennent de l'avance.

Les processus d'embauche incluront bientôt des tests de maîtrise de l'IA

Invezz : Selon les données, les emplois d'entrée de gamme et les postes juniors cols blancs sont les plus exposés au risque de disruption par l'IA. Pensez-vous que les entreprises finiront par privilégier des évaluations de compétences vérifiées par l'IA plutôt que les diplômes universitaires ?

Arushree Agarwal : Ce ne sera pas un remplacement — ce sera une combinaison, et cette combinaison est déjà en train de se former.

L'enseignement formel construit la pensée fondamentale, le raisonnement structuré, la communication et les capacités de résolution de problèmes qui restent véritablement importantes.

Cela ne disparaît pas.

Ce qui change, c'est le poids accordé à la preuve par les réalisations aux côtés de ces diplômes.

Lorsque 83 % des professionnels classent l'IA comme la compétence la plus demandée, et que cette demande traverse tous les niveaux, il s'ensuit que la capacité à démontrer une véritable maîtrise de l'IA — et pas seulement à l'affirmer — devient un élément de presque chaque entretien de recrutement.

Un diplôme indique qu'une personne sait apprendre. Un portfolio de projets réels, une capacité démontrée à travailler avec des outils d'IA, un historique d'applications menées de manière autonome — voilà qui indique que la personne possède déjà ces compétences.

Le jeune diplômé qui se présente avec un dépôt GitHub ou un projet Kaggle avance un argument différent de celui qui se présente uniquement avec un certificat.

La réponse honnête est que les évaluations de la maîtrise de l'IA et les démonstrations de compétences pratiques s'imposeront dans la plupart des processus de recrutement — non pas parce que les diplômes formels perdent de la valeur, mais parce qu'ils ne suffisent plus à eux seuls.

Le repère a simplement changé. Et pour les individus, ce n'est pas une menace — c'est une opportunité.

Ceux qui construisent proactivement cette preuve par les réalisations, avec ou sans parrainage institutionnel, sont ceux qui monteront plus rapidement dans la chaîne de valeur.

La montée en compétences peut‑elle suivre le rythme d'une IA en évolution rapide ?

Invezz : Les améliorations de l'IA se produisent à une vitesse fulgurante. Comment la montée en compétences va‑t‑elle suivre ?

Arushree Agarwal : Une part de la montée en compétences en IA consiste à apprendre à s'adapter et à évoluer à cette vitesse fulgurante — être agile avec l'IA est en soi une compétence que doivent développer les bons programmes de formation.

L'objectif n'est pas d'enseigner à chacun chaque outil ou chaque mise à jour de modèle.

L'objectif est de construire un état d'esprit et une méthodologie permettant aux personnes d'apprendre, de désapprendre et de réapprendre en continu à mesure que la technologie évolue.

C'est pourquoi la qualité de l'architecture pédagogique est si importante.

Les programmes fondés sur des principes fondamentaux et une pensée scientifique offrent aux apprenants une base durable.

Lorsque l'on comprend la logique sous‑jacente du fonctionnement de l'IA, l'adaptation à de nouveaux outils devient beaucoup plus intuitive.

Le contenu seul ne suffit pas. Un apprentissage structuré, axé sur les résultats et qui développe une véritable capacité fait la différence.