Le milieu manquant : ce que coûte vraiment le fait de ne plus recruter de juniors

Imaginez une entreprise en 2033. Elle a reconstruit l'essentiel de ses opérations autour d'agents IA. Service client, reporting, contenu, premières analyses : tout tourne, et plutôt bien. Puis quelqu'un au conseil pose une question simple. Qui est réellement responsable de tout cela ? Qui vérifie les agents, rattrape leurs erreurs et répond des résultats ? L'entreprise se met à chercher des profils expérimentés pour ce travail, et découvre qu'il y en a très peu. Tous ses concurrents cherchent les mêmes.

Cette scène est imaginaire. Les décisions qui pourraient y mener ne le sont pas. Elles se prennent en ce moment, sans bruit, dans des plans de recrutement qui semblent parfaitement raisonnables sur un tableur. J'essaie ici de suivre cette chaîne de décisions sur les dix prochaines années. Ce n'est pas une prévision. C'est ma lecture de ce que je vois autour de moi, et je peux très bien me tromper sur le calendrier.

2026 : une porte qui se ferme de l'extérieur

S'il fallait décrire le marché du travail de 2026 en une phrase, je dirais ceci : ceux qui ont un emploi le gardent, et ceux qui n'en ont pas peinent à entrer. Les entreprises licencient peu. Elles recrutent simplement moins.

Ce qui me frappe, c'est qui paie l'addition. Ce ne sont pas les expérimentés. Ce sont les jeunes. Les diplômés trouvent un premier emploi plus difficilement que les générations précédentes, et cela semble frapper le plus fort exactement là où l'IA est bonne : les premiers brouillons, les premières analyses, les premières réponses aux clients.

Et la manière compte. Personne n'est poussé dehors. C'est la porte qui ne s'ouvre plus. Voilà pourquoi si peu de gens s'alarment. Il n'y a pas de vague de licenciements à montrer du doigt. Il n'y a que les postes qui n'ont jamais été publiés.

Dans le même temps, de plus en plus d'entreprises disent ouvertement que l'IA est la raison pour laquelle elles ont besoin de moins de monde. Il faut s'en méfier. Une partie est vraie, et une autre est une façon commode de présenter une réduction de coûts ordinaire, parce que l'IA sonne mieux qu'une économie devant des investisseurs. L'IA n'est pas la seule cause non plus. Les taux d'intérêt, et le surrecrutement qui a suivi la pandémie, expliquent une part du ralentissement. Mais rien de tout cela ne change la direction. Cela change seulement la vitesse.

2026 à 2031 : d'ajouter de l'IA à se reconstruire autour d'elle

Les premières années de l'IA en entreprise ont surtout été des expérimentations. Beaucoup de pilotes, beaucoup de démonstrations, très peu d'effet réel sur les chiffres. D'après ce que j'ai vu, le problème venait rarement de la technologie. Il venait de ce que l'IA était branchée sur d'anciennes façons de travailler au lieu de les changer.

Ce que je trouve frappant, c'est que le recrutement a changé avant les résultats. Certains dirigeants ont demandé à leurs équipes de prouver que l'IA ne pouvait pas faire un travail avant d'autoriser une embauche. Cette logique se diffuse très facilement, parce qu'elle ne coûte rien à ceux qui sont déjà en place. Elle se contente de ne plus ajouter personne.

La phase suivante est une vraie refonte. Les entreprises cesseront de greffer des agents sur des processus existants et commenceront à reconstruire les processus autour de ce que les agents font bien. C'est seulement à ce moment qu'elles décideront de quels humains elles ont besoin, et où.

Cette refonte change la forme des organisations. Moins de monde à la base pour produire les premières versions. Plus de monde au milieu pour concevoir les workflows, relire ce que les agents produisent et répondre du résultat. Le jugement cesse d'être une qualité que l'on espère chez les seniors. Il devient le cœur du métier.

La plupart des prévisions de long terme annoncent que l'IA créera plus d'emplois qu'elle n'en détruira. J'espère qu'elles ont raison, et globalement c'est probable. D'autres préviennent qu'une large part des postes de bureau d'entrée de gamme pourrait disparaître en quelques années. Ce que je remarque, c'est que les deux camps s'accordent sur un point : c'est l'entrée de gamme qui change en premier et le plus vite. La vraie question n'est pas de savoir si la base de la pyramide rétrécit. C'est ce qu'il advient de ceux qui l'auraient gravie.

2033 : le milieu manquant

C'est la partie qui m'inquiète le plus, et celle que je vois rarement discutée.

Le travail junior n'a jamais été seulement une production. La première version de la présentation, l'analyse dont personne ne voulait, les tickets clients, les rapprochements fastidieux. C'est ainsi que nous avons appris. Chaque tâche était une répétition, et assez de répétitions transformaient un débutant en quelqu'un qui a du jugement. En regardant mon propre parcours, j'ai appris l'essentiel de ce que je sais en faisant exactement ce type de travail.

L'IA fait aujourd'hui ces tâches, et elle les fait bien. Les entreprises gardent donc la production et perdent discrètement la formation. Un junior qui travaille avec l'IA produit plus que n'importe quel junior avant lui, tout en faisant moins des répétitions qui fabriquaient les experts.

Projetons maintenant. Les juniors que l'on ne recrute pas en 2026 auraient été confirmés vers 2029, et seniors vers 2033. Ils ne seront pas là. Je ne peux pas le prouver, mais la logique me semble difficile à contredire : les seniors sont faits de juniors. Il n'existe pas d'autre source.

Et voici le paradoxe. Une organisation bâtie autour d'agents IA a besoin de plus de jugement expérimenté, pas de moins. Elle a besoin de gens capables de distinguer une bonne réponse d'une erreur assurée, qui connaissent assez le métier pour concevoir le workflow, et qui peuvent répondre des conséquences quand cela échoue. L'IA donne le plus à ceux qui connaissent déjà leur domaine. Elle récompense l'expertise. Elle ne la crée pas.

C'est ce que j'appelle le milieu manquant. Non pas une pénurie d'emplois, mais une pénurie des gens expérimentés nécessaires pour tenir les nouveaux, créée par des décisions qui ressemblaient à de l'efficacité sur le moment.

Le Golfe vit sur une autre horloge

Vivant à Dubaï, je dois reconnaître que cette histoire paraît très occidentale vue d'ici. Le Golfe semble vivre sur une autre horloge. Le moteur, ici, tient moins à des entreprises qui réduisent leurs coûts qu'à un investissement massif dans l'infrastructure de l'IA elle-même : centres de données, puissance de calcul, programmes nationaux.

Le recrutement n'y suit pas une ligne droite non plus. La région a connu un début d'année solide, une période difficile pendant le conflit régional, puis des signes de reprise. Mon impression est que l'emploi suit ici les cycles d'investissement et la géopolitique bien plus que le remplacement silencieux des postes juniors décrit ailleurs.

Je me pose donc une question à laquelle je ne sais pas encore répondre. Le Golfe échappe-t-il à ce gel parce qu'il construit lui-même l'infrastructure ? Ou a-t-il simplement deux ans de retard sur la même courbe ? Si c'est la seconde hypothèse, la région dispose d'un vrai avantage : elle peut voir venir le milieu manquant, et s'organiser avant qu'il n'arrive.

2036 : deux fins possibles

Quand j'essaie d'imaginer le milieu des années 2030, je vois deux scénarios.

• L'apprentissage réinventé. Les entreprises créent délibérément des postes d'apprentissage, dont le but est de construire du jugement plutôt que de produire. Les juniors relisent ce que font les agents, prennent en charge de petits workflows du début à la fin, et apprennent le métier en étant responsables de vrais résultats très tôt. La formation devient un investissement stratégique, un peu comme la R&D aujourd'hui.
• La prime à l'expérience. Personne ne se coordonne. Chaque entreprise fait le choix rationnel de ne pas former, les gens expérimentés deviennent rares, et leur prix grimpe fortement. L'écart entre ceux qui sont entrés avant que la porte ne se ferme et les autres devient l'une des grandes fractures de la décennie.

La première fin n'arrivera pas toute seule. Elle demande aux entreprises d'investir dans quelque chose qui paie des années plus tard, et qui pourrait même profiter à un concurrent. C'est précisément pour cela qu'il vaut la peine de décider maintenant.

Ce que je ferais à la place d'un dirigeant

Si vous décidez des recrutements, la question n'est pas d'utiliser ou non l'IA. La question est : que faites-vous de votre entrée de gamme une fois que l'IA sait en faire les tâches ? Voilà par où je commencerais.

• Continuer à recruter des juniors, délibérément. Traitez-le comme un investissement dans le jugement futur, et dimensionnez-le volontairement, au lieu d'en faire la première ligne à couper.
• Repenser les postes juniors autour du jugement. Donnez aux juniors le travail de relire, corriger et assumer ce que l'IA produit, plutôt que les tâches que l'IA fait désormais seule.
• Mesurer l'apprentissage, pas seulement la production. Regardez à quelle vitesse les gens deviennent autonomes, pas seulement combien ils produisent avec l'IA.
• Placer les juniors près de ceux qui pilotent les workflows IA. Ceux qui répondent des agents sont les professeurs naturels de la génération suivante.
• Nommer un responsable pour chaque workflow IA. C'est dans la responsabilité que se construit le jugement. Sans responsable, personne n'apprend rien quand quelque chose tourne mal.

Là où je peux me tromper

Je veux être honnête sur les limites de ce raisonnement. Voici ce qui me ferait changer d'avis.

1. Les gains promis n'arrivent jamais. Si la plupart des projets d'IA continuent de ne rien rapporter, les entreprises recruteront de nouveau des juniors, et ce gel ressemblera à un cycle de mode.
2. L'IA n'est surtout qu'un prétexte. Si l'IA sert surtout d'étiquette flatteuse à une réduction de coûts ordinaire, il s'agit d'un cycle économique, pas d'un changement structurel.
3. La technologie plafonne. Si l'IA cesse de progresser aussi vite, chaque phase s'étire et les organisations ont plus de temps pour s'adapter.
4. Les États réagissent. La montée du chômage des jeunes est exactement le genre de problème qui déclenche des réponses politiques rapides, des incitations à l'embauche aux programmes d'apprentissage.
5. L'économie pèse plus que l'IA. Les taux d'intérêt et le cycle économique expliquent peut-être davantage le ralentissement des recrutements juniors que la technologie.

Chacun de ces points changerait la vitesse. Aucun ne change ce que je crois au fond : l'expertise se construit par la pratique, et la pratique est précisément ce que l'entrée de gamme nous donnait. Quel que soit le calendrier, c'est cela qu'il faut protéger.