L’IA devient rapidement une exigence de base dans le recrutement et apparaît dans les offres d’emploi bien au-delà de l’ingénierie et de l’informatique. Les employeurs ajoutent des références à l’intelligence artificielle dans les offres de nombreux secteurs, de la vente et du marketing à la finance et aux opérations.
Une nouvelle étude de Indeed’s Hiring Lab montre que les références à l’IA se répandent rapidement dans les offres d’emploi, y compris pour des postes où cette technologie n’est pas encore au cœur du travail quotidien. Cette tendance suggère que l’IA devient une qualification par défaut dans les offres d’emploi, malgré les incertitudes persistantes quant à la manière dont les postes l’utiliseront. Plus précisément, les données révèlent que, si le recrutement global a ralenti, les mentions de l’IA ont bondi de 134 % depuis 2020 pour atteindre un niveau record de 4,2 % de l’ensemble des offres, tandis que les postes technologiques liés à l’IA dépassent désormais de 45 % leurs niveaux d’avant la pandémie.
Les emplois de bureau concentrent l’essentiel du vocabulaire lié à l’IA dans le recrutement
Les emplois de bureau sont à l’origine d’une grande partie du vocabulaire lié à l’IA qui apparaît désormais dans les offres d’emploi, selon l’analyse d’Indeed réalisée fin 2025. Cette concentration est particulièrement forte dans les postes de bureau, où les employeurs intègrent des références à l’IA dans des fonctions axées sur les logiciels, les données et les flux de travail numériques.
La formulation elle-même reste souvent vague. De nombreuses offres s’appuient sur des termes généraux comme « IA » ou « GenAI », tandis qu’une petite minorité seulement mentionne des outils précis comme ChatGPT ou des grands modèles de langage (LLM). Cela donne à penser que les employeurs expriment des attentes en matière de familiarité avec ces technologies plutôt que de détailler des exigences techniques.
Pour certains postes, l’IA intervient par l’intermédiaire des plateformes de recrutement et des processus d’embauche automatisés, plutôt que dans les tâches fondamentales du poste.
« Les employeurs signalent clairement qu’ils s’intéressent à ce que l’IA peut faire », a déclaré Cory Stahle, économiste chez Indeed’s Hiring Lab, dans un entretien avec Axios. « Mais beaucoup ne savent pas forcément ce qu’ils veulent faire de l’IA. »
La maîtrise plutôt que la spécialisation
Les employeurs semblent évaluer la familiarité avec l’IA plutôt que de recruter pour des postes étroitement définis dans l’IA.
Une étude de McKinsey a révélé que plus de 70 % des compétences utilisées dans les emplois actuels se recoupent entre les tâches pouvant être automatisées et celles qui ne le peuvent pas, ce qui explique pourquoi les attentes liées à l’IA concernent autant de postes sans pour autant les redéfinir fondamentalement.
Le même rapport de McKinsey a conclu qu’environ 72 % des compétences professionnelles sont communes aux humains et à l’IA. Une autre étude de Microsoft et LinkedIn a montré que 66 % des dirigeants déclarent qu’ils n’embaucheraient pas un candidat dépourvu de compétences en IA. Dans le recrutement, les compétences en IA servent désormais de premier filtre appliqué à différents postes.
L’IA sur le papier, les lacunes sur le terrain
Alors que le vocabulaire de l’IA se développe dans les offres d’emploi, les entreprises sont toujours confrontées à des pénuries de main-d’œuvre qui limitent son adoption en interne. Une enquête de Slalom a révélé que 93 % des entreprises sont confrontées à des difficultés liées à leur personnel qui ralentissent l’adoption de l’IA, les lacunes en matière de compétences arrivant en tête.
Ces résultats concordent avec l’étude d’Indeed. Alors que les lacunes en matière de compétences freinent l’adoption, les employeurs évaluent plus tôt dans le processus de recrutement la maîtrise de l’IA chez les candidats. Le vocabulaire des offres d’emploi est ainsi devenu l’un des moyens les plus rapides par lesquels les entreprises tentent de combler cet écart.
Les discussions de Davos cette année ont montré à quel point de nombreuses économies restent mal préparées aux répercussions de l’IA sur les travailleurs.