IA : les métiers déjà les plus bousculés en 2026

93 % des emplois seraient « exposés » à l’ia d’ici 2026, selon Cognizant. Le chiffre frappe, mais il pose surtout une question simple : « impacté » veut-il dire automatisé, transformé, ou simplement mieux outillé ?

Dans les faits, l’enjeu pour l’entreprise est de repérer où l’ia va rogner du temps, déplacer de la valeur et fragiliser certaines fonctions, notamment en début de carrière.

Mesurer l’impact de l’ia : on parle d’abord de tâches, pas de métiers

Cognizant ne raisonne pas seulement en intitulés de postes. L’étude part d’un principe pragmatique : un métier est un assemblage de tâches, dont certaines sont plus « compatibles » avec l’ia que d’autres. Les chercheurs attribuent ainsi des scores d’exposition (part de tâches assistables) et de vitesse (accélération de cette exposition) après analyse de milliers de tâches dans de nombreux métiers, comme le relaient plusieurs synthèses de l’étude ( analyse détaillée reprise par le Blog du Modérateur, éclairage BusinessAM ).

Trois accélérateurs expliquent pourquoi le calendrier se compresse.

D’abord, l’intelligence artificielle multimodale (multimodal AI) : elle comprend à la fois texte, images, schémas, voire vidéo. Ensuite, l’intelligence artificielle de raisonnement (reasoning AI) : elle enchaîne des étapes, compare des options et explicite une solution, au lieu de répondre « au fil de l’eau ». Enfin, l’intelligence artificielle agentique (agentic AI) : elle exécute un flux de travail complet, avec moins de supervision, comme le souligne Cognizant dans ses prises de parole sur 2026 ( billet Cognizant sur les « agents » ).

Pour éviter les contresens, on peut lire l’impact en trois niveaux.

• Niveau 1 : automatisation de tâches (rédiger, classer, rapprocher, vérifier, mettre en forme).
• Niveau 2 : recomposition du métier (moins d’exécution, plus de pilotage, contrôle, conseil).
• Niveau 3 : disparition partielle de fonctions, surtout sur des postes d’entrée de carrière, quand les tâches « d’apprentissage » sont prises en charge.

Les familles de métiers les plus exposées : là où l’information circule en masse

Finance et opérations commerciales : l’ia s’attaque à la chaîne complète

Métiers typiques : analystes financiers, contrôleurs de gestion, comptables, équipes planification et analyse financières (FP&A).

Tâches compatibles : consolidation, rapprochements, production de rapports, simulations de scénarios, détection d’anomalies, commentaires de gestion.

Pourquoi l’exposition accélère : l’ia agentique peut enchaîner collecte des données, nettoyage, calculs, mise en récit et préparation de supports. Cognizant met en avant un potentiel de productivité du travail estimé à 4 500 milliards de dollars, essentiellement évoqué sur le marché américain, signe d’un passage à l’échelle attendu côté entreprises ( communiqué relayé par PR Newswire ).

Ce qui reste humain : l’arbitrage, la lecture du contexte (marché, concurrence, politique de prix) et la responsabilité des décisions. En pratique, plus l’ia produit vite, plus le besoin de contrôle augmente.

Support administratif et back-office : le « gain immédiat » par standardisation

Métiers typiques : assistanat, gestion administrative, office management, fonctions support en ressources humaines.

Tâches compatibles : tri d’e-mails, préparation de dossiers, comptes rendus, planification, rédaction de courriers, mise en forme.

Pourquoi l’exposition accélère : ces activités sont souvent gouvernées par des règles explicites et des modèles de documents. L’entreprise peut donc industrialiser vite, surtout si ses procédures sont déjà documentées.

Ce qui reste humain : la priorisation fine, le traitement des situations atypiques et la coordination informelle. Pour les équipes, c’est souvent là que se joue l’acceptation de l’ia.

Management : forte exposition sur la « mécanique », moins sur le leadership

Métiers typiques : chefs de projet, responsables d’équipe, cadres, direction.

Tâches compatibles : préparation de comités, suivi par indicateurs, synthèses, plans d’action, comptes rendus, premiers brouillons de décisions.

Pourquoi l’exposition accélère : l’ia agentique sait agréger des informations dispersées, repérer des écarts et proposer des options. Toutefois, elle n’a pas la légitimité managériale.

Ce qui reste humain : la conduite du changement, la gestion de crise, la création de confiance, et les arbitrages quand les objectifs se contredisent.

Juridique : l’entrée de carrière sous tension, le conseil se redéfinit

Métiers typiques : juristes, avocats, assistants juridiques, profils juniors.

Tâches compatibles : recherche, analyse de jurisprudence, revue documentaire, rédaction de projets de clauses, comparaison de versions.

Pourquoi l’exposition accélère : le droit est un univers de textes et de raisonnements structurés. Les outils génératifs réduisent le temps de recherche et de premier jet, ce qui change la manière de former les juniors.

Ce qui reste humain : la négociation, la stratégie contentieuse, l’audience, et la responsabilité professionnelle. Plusieurs acteurs du secteur anticipent une transformation de l’organisation du travail et un frein potentiel au recrutement sur certaines fonctions juniors ( analyse Village de la Justice ).

Éducation : l’ia produit du contenu, l’enseignant garde la relation

Métiers typiques : enseignants, formateurs, responsables pédagogiques.

Tâches compatibles : création d’exercices, différenciation, aide à la correction, suivi individualisé, préparation de séquences.

Pourquoi l’exposition accélère : les contenus pédagogiques sont structurés et réutilisables. À court terme, l’ia sert surtout à varier les supports et à gagner du temps sur l’administratif.

Ce qui reste humain : la gestion de classe, la motivation, l’évaluation qualitative et l’éthique pédagogique. Les débats sur les usages et les limites sont déjà installés ( point Inserm sur l’éducation ).

Santé : surtout une transformation, encadrée par la responsabilité

Métiers typiques : médecins, infirmiers, secrétariats médicaux.

Tâches compatibles : transcription, aide au compte rendu, pré-remplissage de dossiers, rappels de prévention, orientation et qualification.

Pourquoi l’exposition accélère : la documentation médicale est volumineuse, et la saisie pèse sur le temps soignant. L’ia promet un retour rapide sur le temps administratif.

Ce qui reste humain : la décision médicale et la responsabilité. Dans ce contexte, l’ia est présentée comme un outil d’assistance, pas un décideur, et les besoins de formation restent importants ( article sur l’usage en médecine ).

Ingénierie et métiers techniques du tertiaire : l’ia accélère, la validation freine

Métiers typiques : ingénieurs, assurance qualité, rédaction technique, conception.

Tâches compatibles : exploration d’options, génération de documentation, aide à la conception, revue de code ou de plans, synthèse d’incidents.

Pourquoi l’exposition accélère : les tâches sont souvent documentées et outillées, et l’ia multimodale comprend mieux les schémas et plans qu’hier.

Ce qui reste humain : la sûreté, la conformité, les arbitrages coût-délai-risque, et la validation en conditions réelles. En pratique, l’ia peut accélérer le travail, sans rendre l’autonomie acceptable.

Les métiers plus résistants : le terrain, la confiance, l’imprévu

Certains métiers restent moins exposés, non pas parce qu’ils sont « protégés », mais parce que le travail y est difficile à standardiser. Les boucliers principaux sont la manipulation physique en environnement variable, la relation de confiance, et le jugement contextuel en temps réel.

C’est le cas du bâtiment et travaux publics (BTP), de l’installation, de la maintenance, des soins à la personne et de la sécurité. Un plombier ou une technicienne de maintenance ne suit pas un script unique : il faut diagnostiquer, improviser, et gérer l’imprévu.

Toutefois, même ces métiers voient l’ia arriver par la périphérie : devis, planification, lecture de plans, assistance au diagnostic, comptes rendus d’intervention. Autrement dit, le cœur du geste reste humain, mais l’encadrement administratif peut changer vite.

Ce qui se crée en parallèle : des rôles rares et des compétences hybrides

L’ia ne déplace pas seulement des tâches, elle crée des besoins nouveaux. Les entreprises recrutent ou transforment des rôles autour des données, du déploiement et de la maîtrise des risques : ingénieur de données (data engineer), ingénieur en apprentissage automatique (machine learning engineer), chef de produit ia, spécialiste gouvernance et conformité, ou encore éthicien des données.

Un terme monte aussi : l’ingénierie de contexte (context engineering). Elle consiste à structurer la connaissance interne, les règles et les sources fiables pour que des « agents » produisent des résultats utilisables, et pas seulement plausibles ( explication du concept et de son intérêt opérationnel ).

Pour l’entreprise, le point dur est la rareté. Ces profils coûtent plus cher, et ils se trouvent rarement « tout faits ».

À 12–24 mois, ce que l’ia change vraiment dans l’entreprise

Côté entreprises, l’effet le plus immédiat est une productivité mobilisable sur les fonctions qui manipulent beaucoup de documents et d’indicateurs. Ensuite vient la réorganisation : qui fait quoi, avec quel niveau de contrôle, et avec quelles responsabilités.

Côté salariés, le risque est une polarisation nette. Ceux qui savent cadrer, vérifier et exploiter l’ia prennent de l’avance, tandis que les autres voient leur valeur perçue diminuer.

Dans les faits, un poste est souvent très exposé si l’on coche plusieurs signaux : travail documentaire massif, décisions routinières, règles explicites, livrables standardisés, faible part de relation directe ou de terrain.

93 % exposés ne veut pas dire 93 % remplacés, mais la bascule est rapide

Le chiffre de Cognizant doit se lire comme une alerte de rythme : la plupart des métiers vont être reconfigurés, surtout ceux qui transforment de l’information en décisions et en livrables. Cela ne se traduit pas mécaniquement par des suppressions de postes.

L’adaptation est faisable, mais elle n’est pas « automatique ». Elle dépend d’une montée en compétences, d’une refonte des processus et d’une gouvernance sérieuse de la qualité, des biais et des responsabilités.

À court terme, les gagnants seront les professionnels « augmentés » : ceux qui savent piloter, contrôler et contester une production d’ia. Et les organisations qui investissent autant dans le travail réel que dans l’outil.