« Nous sommes confrontés à l’accélération de l’obsolescence des compétences » (Marie Lardet, Adecco)
« Le groupe Adecco choisit aujourd’hui d’investir dans l’IA pour accélérer la montée en compétences et ce pour plusieurs raisons. Tout d’abord, il est important de partir d’un constat : l’accélération de l’obsolescence des compétences. Il y a encore quelques années, on observait que les compétences devenaient obsolètes après environ 10, 15 ou 20 ans, selon les domaines. Aujourd’hui, les cycles de vie des compétences se sont considérablement réduits, puisque les compétences techniques deviennent obsolètes au bout de deux à trois ans », déclare Marie Lardet
DRH France @ The Adecco Group • Vice-President HR France & South EMEA @ Akkodis
, DRH France de The Adecco Group
• Groupe mondial spécialisé dans les solutions RH• Création : 1997• Siège social : Zurich (Suisse)• Missions : - Travail temporaire via le réseau d’agences Adecco (1 400 en France),- Conseil en…
, à News Tank le 07/05/2025.
« Cette évolution représente une révolution dans le domaine des ressources humaines. Cela signifie que les collaborateurs qui rejoignent un groupe avec des compétences à un instant donné se retrouvent rapidement en décalage par rapport aux nouvelles technologies. Dès lors, il devient crucial de repenser en profondeur la manière dont nous accompagnons nos collaborateurs. Il est également essentiel de sensibiliser en interne, auprès des managers et des employés, à la nécessité impérieuse de rester à jour et d’adopter une démarche continue d’apprentissage. C’est pour cette raison que nous avons collaboré étroitement avec nos équipes techniques, afin de déterminer comment utiliser la technologie, notamment l’IA, pour aborder ce défi. »
Elle s’exprime aux côtés de Mehdi Mounsif
AI Tech Lead @ Akkodis
, AI Tech Lead chez Akkodis, filiale du groupe Adecco spécialisée dans le conseil en IT et ingénierie.
Marie Lardet et Mehdi Mounsif répondent aux questions de News Tank
Avez-vous des exemples concrets de compétences qui sont devenues obsolètes en seulement deux ans récemment ?
Marie Lardet : Un exemple notable concerne la programmation. La manière de programmer et les langages utilisés évoluent très rapidement, ce qui oblige à se tenir constamment à jour. Cela est particulièrement vrai dans le secteur d’Akkodis, où nous avons des expertises très techniques. Cependant, tout dépend du type de public que vous avez au sein de l’entreprise. Dans un secteur qui n’est pas très technique, où l’accent est mis davantage sur les compétences comportementales (soft skills Compétences comportementales ), l’impact de cette obsolescence est moindre.
Il est crucial de travailler sur la cartographie des compétences et des métiers »En revanche, dans les métiers plus techniques, l’obsolescence des compétences se fait sentir de manière plus marquée.
C’est pour cette raison qu’il est crucial de travailler sur la cartographie des compétences et des métiers. Les DRH s’y consacrent actuellement pour s’assurer que des solutions sur mesure sont mises en place. Il est impossible de copier-coller des solutions d’une entreprise à l’autre, chaque contexte nécessitant une approche spécifique.
Mehdi Mounsif : Concernant la programmation, il est vrai que les machines sont actuellement extrêmement performantes dans ce domaine. Là où elles sont moins efficaces, en revanche, c’est sur des questions de design et d’architecture. Les machines excelleront si elles reçoivent une feuille de route et des spécifications claires et très détaillées. Dans ce cadre, elles fonctionnent à merveille. Ce type de travail correspond souvent à des rôles plutôt juniors, et c’est effectivement là que l’impact peut être significatif. Un collaborateur qui se contente d’exécuter des tâches très définies et cadrées risque de voir une partie de son périmètre absorbée par l’automatisation.
Comprendre, structurer et corriger reste une compétence clé »Cela dit, cette évolution pousse les experts à prendre davantage de recul, à se positionner en concepteurs, en architectes de solutions. On ne peut plus se contenter d’exécuter, il faut comprendre. Et pour ça, une base technique solide reste essentielle. C’est ce qui permet non seulement de piloter correctement l’IA, mais aussi de comprendre pourquoi elle échoue parfois, ou pourquoi certaines solutions ne sont pas viables sur le long terme. En résumé, produire du code déjà spécifié sera de moins en moins différenciant mais comprendre, structurer et corriger restera une compétence clé.
Comment préparez-vous les collaborateurs à voir l’IA comme une opportunité et non une menace pour leurs emplois ?
Marie Lardet : Il y a beaucoup d’accompagnement en interne chez nous, principalement à travers la formation. Il y a quelques mois, nous avions comptabilisé plus de 30 000 formations réalisées au sein du groupe Adecco à travers le monde, ce qui est loin d’être négligeable. Cet accompagnement passe aussi par la mise en place d’un cadre. Nous l’avons mis en place sans attendre la réglementation, dès début 2024. Nous avons mis en place une commission qui se réunit tous les mois, associant des fonctions diverses telles que le juridique, les ressources humaines et l’IT, pour nous assurer que nous allons dans la bonne direction et que nous encadrons correctement l’utilisation de l’IA en interne.
Il ne s’agit pas d’un conflit entre l’humain et la machine »De plus, dans notre gouvernance et notre manière de fonctionner, nous nous efforçons de démystifier l’IA et de l’intégrer positivement. Il ne s’agit pas d’un conflit entre l’humain et la machine, mais plutôt de voir comment nous pouvons utiliser ces outils pour nous dégager du temps et nous concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée. Il y a un aller-retour constant entre les demandes des collaborateurs sur le terrain, les équipes RH, et la direction digital pour concevoir, mettre en place et améliorer de nouveaux outils.
Il est essentiel que les collaborateurs voient concrètement les bénéfices pour eux. Les travaux réalisés en interne par nos experts, notamment ceux de Mehdi, nous aident énormément dans cette démarche. Lorsqu’ils voient comment les outils mis à leur disposition peuvent leur faire gagner du temps, il devient beaucoup plus facile de les convaincre, car ils peuvent constater eux-mêmes les avantages.
Mehdi Mounsif : Dans les métiers techniques, il ne suffit pas de demander à l’IA d’exécuter une tâche. D’abord parce que l’IA peut se tromper, mais aussi parce que si la tâche est si simple qu’elle peut être confiée à une IA, alors elle perd de sa valeur stratégique : n’importe qui pourrait la reproduire, et l’entreprise perdrait son avantage compétitif.
L’enjeu n’est pas de remplacer les tâches, mais de construire des systèmes intelligents »Heureusement, ce n’est pas si simple. L’IA montre vite ses limites dès qu’on l’applique à des situations complexes comme la relation client, la supply chain ou l’optimisation des processus industriels. Ce qu’on a compris, c’est que l’enjeu n’est pas de remplacer les tâches, mais de construire des systèmes intelligents qui s’intègrent naturellement dans le quotidien des utilisateurs et les accompagnent dans leurs décisions.
Lorsque nous analysons ces chaînes de travail, nous identifions des étapes où il est nécessaire de porter une attention particulière à l’utilisateur. C’est là que l’IA joue un rôle. Nous lui donnons quelques directives précises, et comme cette tâche a déjà été modélisée, nous savons comment ces directives doivent être traduites. Cela permet à l’IA de réaliser une tâche de manière fiable et contrôlable, ce qui aide nos ingénieurs à aller plus vite, tout en gardant un contrôle. Il ne s’agit pas de déléguer la tâche à un chatbot en lui disant simplement « fais ma tâche », ce qui risquerait d’introduire des erreurs si le chatbot prend une mauvaise direction.
Quand avez-vous commencé à vous poser la question et à travailler ensemble, les équipes techniques et RH, sur ce sujet ?
Marie Lardet : C’est difficile à quantifier, car nous avons déjà collaboré depuis longtemps sur des sujets qui vont au-delà de l’IA. Ce n’est peut-être pas le sujet principal ici, mais nous avons travaillé sur des sujets techniques qui nous ont beaucoup aidés, notamment en ce qui concerne la diversité et l’inclusion, pour lesquels nous faisons appel à nos équipes techniques qui développent d’excellentes solutions. Cela fait déjà plusieurs années que nous nous appuyons sur nos experts techniques pour nous aider sur des enjeux RH.
Nous avons mis un coup d’accélérateur début 2024 »Cependant, concernant spécifiquement l’IA, nous avons vraiment mis un coup d’accélérateur. Cela a commencé début 2024, lorsque nous avons commencé à travailler, au niveau du groupe, sur des solutions. Par exemple, le CV Maker a été lancé début 2024. Il s’agit d’un outil accessible à tout le monde, qui permet aux collaborateurs et candidats de générer un CV écrit en renseignant à l’oral un minimum d’expérience et d’informations. Cela a particulièrement facilité le retour sur le marché du travail des personnes qui étaient éloignées de l’emploi depuis plusieurs années, en simplifiant leur recherche de travail.
Ainsi, bien que l’IA ne soit pas un sujet tout à fait neuf, je dirais que nous avons vraiment accéléré les choses depuis le début de l’année 2024.
Quels sont les prochains objectifs concrets et les plans à venir pour les mois à venir ?
Marie Lardet : Nous avons plusieurs projets en cours. Le premier consiste à travailler sur la méthode d’évaluation de l’impact de l’IA sur les postes, qui a été élaborée par le groupe.
Nous avons déjà commencé à l’appliquer à certaines fonctions, mais l’objectif est de bien maîtriser cette méthodologie avec nos propres équipes. Une fois cela accompli, nous pourrons l’élargir à d’autres départements en interne. Cette méthode nous permet d’évaluer l’impact de l’IA sur différents postes, puis, dans le cadre de la GEPP, mais pas uniquement, de déterminer comment accompagner ces mutations.
C’est la partie la plus concrète de notre travail. Ensuite, nous avons des projets plus technologiques, visant à renforcer nos automatisations et à développer l’utilisation de l’IA, notamment pour des solutions de chatbots, mais pas seulement.
Mehdi Mounsif : Nous avons beaucoup appris des cas où l’IA a bien été intégrée côté utilisateurs finaux. Nous essayons maintenant de transposer ces bonnes pratiques à des usages plus techniques. Ce qui nous différencie, c’est justement cette approche un peu à contre-courant : nous ne cherchons pas à injecter de l’IA partout à tout prix. Nous construisons des systèmes utiles, intégrés, qui répondent à un vrai besoin métier. Et cela demande parfois d’aller à l’inverse du discours ambiant. Il y a un véritable travail de pédagogie à réaliser en interne pour que toute l’entreprise prenne conscience des leviers efficaces à actionner.
Pouvez-vous nous donner un exemple plus détaillé de l’architecture que vous avez mise en place pour cette IA structurée et pilotable ?
Mehdi Mounsif : Pour vous donner un exemple concret, je peux vous parler d’un client du secteur pharmaceutique. Il s’agit d’une entreprise qui reçoit des commandes de nombreux hôpitaux. Elle doit ensuite dispatcher ces commandes vers ses différents appareils de production. L’entreprise possède plusieurs usines dans une région, et chacune a une capacité de production maximale. Par exemple, une usine pourrait recevoir trop de commandes pour un même produit, comme des seringues.
Ce n’est pas un problème directement lié à l’IA »L’enjeu est donc de décider où produire tel ou tel article. Cette entreprise nous a contactés pour l’aider à optimiser ce processus, qui était auparavant effectué manuellement. Cela impliquait que plusieurs personnes recevaient les commandes et les centralisaient. Mais ce n’était pas du tout une approche optimale.
Quand l’entreprise nous a demandé de traiter le sujet avec de l’IA, nous avons apporté notre expertise interne. En réalité, ce n’est pas un problème directement lié à l’IA. C’est un problème d’optimisation mathématique qui peut être formalisé. Le système d’IA que nous avons mis en place permet aux utilisateurs de définir les contraintes du problème, comme : « L’hôpital X a la priorité en raison de la temporalité de sa commande. »
Les personnes en charge de ces tâches ont vu leur efficacité augmenter de manière spectaculaire »L’IA générative prend cette instruction, qui est un peu floue, et la transmet à l’algorithme. Ce dernier n’est pas basé sur de l’IA, mais il reçoit les informations traduites et optimisées pour résoudre le problème. L’algorithme résout ensuite cette problématique localement, ce qui signifie qu’il n’y a pas besoin d’envoyer des données dans le cloud ou ailleurs. Il le fait de manière rapide, avec peu d’énergie, et de manière transparente et déterministe. Cela signifie que si on lance deux fois le même calcul, on obtient deux fois le même résultat, contrairement à ce qui pourrait arriver avec des modèles d’IA Générative pure. Le résultat de l’algorithme peut aussi être vérifié. On peut comprendre pourquoi une décision a été prise, ce qui garantit la fiabilité du système.
Grâce à cette solution, les personnes en charge de ces tâches ont vu leur efficacité augmenter de manière spectaculaire. Avant, ce processus leur prenait plusieurs jours ; maintenant, cela se fait en seulement 5 secondes. Ainsi, le processus est standardisé. Si, par exemple, des employés partent en retraite, cette compétence est désormais matérialisée et cristallisée. Elle devient réutilisable, ce qui permet de maintenir un niveau de performance stable, même avec des changements dans l’équipe.
Ce gain de temps, notamment dans l’industrie pharmaceutique, n’a-t-il pas conduit à une suppression de postes ? J’imagine que cela a plutôt permis aux collaborateurs de se concentrer davantage sur d’autres tâches.
Mehdi Mounsif : La tâche sur laquelle nous sommes intervenus est nécessaire, mais elle est effectuée de manière manuelle et intuitive. Elle est cruciale pour l’efficacité, car si elle est mal exécutée, on perd du temps et de l’argent. Le fait de formaliser et de rendre cette tâche déterministe n’entraîne pas de suppression de postes. Au contraire, cela permet de réaffecter les collaborateurs à la gestion de l’ambiguïté. L’IA, en effet, gère mal l’ambiguïté, et c’est à ces personnes de s’en occuper sur d’autres sujets. Nous mettrons à leur disposition d’autres systèmes d’IA pour d’autres tâches, mais cela ne signifie pas qu’il y a des suppressions de postes. L’objectif est d’optimiser le temps et les coûts de l’entreprise.
L’IA gère mal l’ambiguïté »Marie Lardet : L’IA est un levier, mais c’est l’accompagnement humain qui transforme une technologie en opportunité. Le sujet c’est la transformation des postes. Il s’agit de savoir comment accompagner nos collaborateurs, d’abord pour qu’ils n’aient pas peur, et ensuite pour qu’ils puissent embrasser cette transformation de leurs postes. Les tâches dont parle Mehdi sont un excellent exemple : ce ne sont pas des tâches qui disparaissent, mais qui doivent être réalisées différemment, avec plus de valeur ajoutée.
Avez-vous déjà observé des résultats concrets chez vos clients ou en interne, des résultats mesurables en termes de montée en compétences ?
Mehdi Mounsif : Nous avons eu plusieurs transformations. Par exemple, j’ai créé un prototype pour un client. Ce prototype est suffisamment structuré pour que des collaborateurs qui ne sont pas spécialisés en IA, des non-techniciens, puissent, après qu’on leur ait expliqué les principes à un niveau élevé, prendre ce prototype et l’adapter chez le client. Nous avons déjà, je pense, au moins trois profils qui ont été transformés de cette manière et qui sont maintenant placés sur ces thématiques.
Marie Lardet : En interne, il est encore trop tôt pour donner des statistiques ou tirer un bilan. Nous sommes en phase de déploiement. Oui, nous avons des outils qui sont déjà en place, mais avons-nous mesuré exactement ou quantifié les résultats ? Non. En revanche, nous recevons des retours positifs où les gens nous disent que ces outils leur facilitent la vie sur certaines tâches spécifiques.
Il s’agit de savoir comment nous accompagnons cette transformation »Il est nécessaire, à terme, de mesurer de manière plus industrielle et de mieux accompagner cette transformation. Une fois de plus, mesurer est important, mais surtout, il s’agit de savoir comment nous accompagnons cette transformation. Cela fera l’objet d’une étude que nous publierons le 15 mai. L’objectif est de pouvoir accompagner les entreprises et de travailler sur un cadre aussi clair que possible afin que celles-ci puissent travailler sereinement et efficacement sur ces sujets.
Lors du recrutement de jeunes talents, attendez-vous à ce qu’ils aient des compétences en IA, ou privilégiez-vous d’autres qualités ?
Marie Lardet : Les compétences techniques ne sont pas essentielles, car nous avons déjà des experts internes. Ce qu’on recherche surtout, c’est la capacité à s’adapter, à comprendre les outils, et à être ouvert au changement.
Mehdi Mounsif : En ce qui me concerne, l’IA générative n’est pas un critère crucial. Ce qui est important, c’est la capacité technique à concevoir des solutions, notamment pour des systèmes complexes. Il est nécessaire de comprendre la technique et de savoir concevoir une solution, en ayant une vision d’ensemble et une expertise spécifique.
Marie Lardet : Le recrutement évolue : on se concentre moins sur les compétences techniques pures, et davantage sur la capacité à s’adapter à la transformation des métiers. Cela entraîne une évolution aussi des attentes des candidats, qui cherchent désormais des opportunités de formation continue pour maintenir leurs compétences à jour, car elles deviennent obsolètes rapidement.
Vous avez formé 30 000 collaborateurs sur ces thématiques. Combien de formations cela représente-t-il ?
Marie Lardet : L’objectif était de ne pas faire de formations standardisées, car les besoins varient. Nous avons une formation de base accessible à tous en e-learning formation en ligne , qui couvre les fondamentaux de l’IA : définition de l’IA, comment rédiger des prompts, la réglementation associée, etc. Cela constitue notre socle commun. Ensuite, nous proposons des formations plus techniques, destinées aux experts, où nous abordons des sujets plus détaillés, notamment pour les équipes techniques comme celles de CODIS.
Nous avons également des formations adaptées par fonction. Par exemple, l’an dernier, nous avons organisé une formation de deux jours spécifiquement pour le CODIR RH. Nous créons des parcours sur-mesure en fonction des besoins de chaque métier, y compris des formations spécifiques pour les recruteurs. L’idée est de proposer une formation par métier et par niveau d’expertise, tout en garantissant un socle commun pour que tous aient les mêmes bases.
Marie Lardet
DRH France @ The Adecco Group
Vice-President HR France & South EMEA @ Akkodis
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Parcours
DRH France
Vice-President HR France & South EMEA
Vice President Human Resources EMEA GM region
Human Resources Director
HR Director Europe - Thermal Ceramic Products
Chief HR Officer Asia Pacific
Responsable d’exploitation
Établissement & diplôme
Diplômée
Fiche n° 53046, créée le 18/12/2024 à 11:15 - MàJ le 07/05/2025 à 12:40
Parcours
AI Tech Lead
Docteur Innovation IA
Établissement & diplôme
PhD, Intelligence artificielle / robotique
Master 2 Robotique
Master 1 Mécatronique
Diplôme d’ingénieur, génie civil
Fiche n° 54019, créée le 07/05/2025 à 12:42 - MàJ le 07/05/2025 à 12:56
The Adecco Group
• Groupe mondial spécialisé dans les solutions RH
• Création : 1997
• Siège social : Zurich (Suisse)
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- Travail temporaire via le réseau d’agences Adecco (1 400 en France),
- Conseil en ingénierie et services numériques via Akkodis,
- Conseil RH et recrutement via LHH
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• Chiffre d’affaires monde : 23,1 Md€ (exercice fiscal 2024)
• CEO The Adecco Group : Denis Machuel
• Président du groupe en France et DRH Europe : Marc Gomes
• DRH France : Marie Lardet, Senior Vice President HR The Adecco Group France
• Contact France : Bruno Cazelles, Responsable de la communication externe
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Fiche n° 5793, créée le 18/09/2017 à 01:11 - MàJ le 23/05/2025 à 09:16