Panique au casting

Il fut un temps où le recruteur pouvait examiner un CV, lire une lettre de motivation, soumettre un candidat à quelques tests et se faire une idée raisonnable de ses compétences. Certes, il pouvait se tromper. Les candidats savaient déjà embellir leur parcours, préparer leurs réponses et présenter leurs expériences sous leur meilleur jour. Mais au moins pouvait-on supposer qu'ils avaient personnellement rédigé les documents remis au recruteur. Cette présomption a vécu. L'intelligence artificielle peut désormais rédiger une candidature convaincante, préparer un entretien, résoudre un problème technique et produire des travaux qui auraient autrefois témoigné d'une réelle maîtrise professionnelle. Selon l'étude Workforce Decoded de Western Governors University, menée auprès de plus de 3 100 professionnels américains du recrutement, 60 % considèrent que l'IA complique la vérification des compétences des candidats. Plus troublant : la proportion de recruteurs qui ne savent pas encore comment évaluer correctement les compétences liées à l'IA aurait doublé en un an, passant de 16 % à 32 %. Voilà les spécialistes de la détection des talents confrontés à une situation assez cocasse : ils disposent d'outils toujours plus puissants pour sélectionner les candidats, mais peinent à déterminer ce que ceux-ci savent réellement faire. Le casting promet quelques surprises.

Le crime était presque parfait

Imaginons un candidat auquel on demande de rédiger une note stratégique, d'analyser des données ou de résoudre un problème commercial. Il remet un excellent travail. Clair, documenté, convaincant. Le recruteur est impressionné. Seulement voilà : quelle part du résultat revient au candidat et quelle part à son assistant numérique ? La question vaut aussi pour les apprenants. Un salarié termine brillamment une étude de cas, obtient une excellente note à son évaluation ou produit un livrable conforme aux attentes du formateur. Que vient-on de mesurer ? Sa compréhension du sujet, sa capacité à mobiliser des connaissances, son aptitude à formuler les bonnes instructions à une IA ? Peut-être un peu de tout cela. Et c'est précisément le problème. Les dispositifs de formation ont longtemps utilisé la qualité d'une production comme indice de la compétence de son auteur. Ce raccourci était déjà discutable avant ChatGPT. Un apprenant pouvait réussir un questionnaire sans savoir appliquer ses connaissances, reproduire une procédure sans la comprendre ou obtenir une bonne note grâce à une préparation intensive. L'IA rend simplement ces faiblesses beaucoup plus visibles. Elle peut même produire un travail meilleur que celui qu'aurait réalisé seul un professionnel expérimenté. Interdire son utilisation pendant les évaluations ? La solution paraît séduisante. Elle présente toutefois un inconvénient sérieux : dans de nombreux métiers, travailler efficacement consiste désormais aussi à savoir utiliser ces outils. Évaluer systématiquement sans IA reviendrait alors à vérifier une compétence dans des conditions de moins en moins représentatives du travail réel.

Les certifications font leur cinéma

On pourrait croire que cette incertitude va redonner toute leur valeur aux diplômes et aux certifications. C'est d'ailleurs ce que suggère l'étude WGU publiée le 30 septembre 2026 : 91 % des recruteurs interrogés considèrent les certificats comme des indicateurs utiles des compétences, contre 86 % l'année précédente. Les diplômes universitaires gagnent également du terrain. Mais attention à ne pas confondre la confiance accordée à un titre avec ce qu'il garantit réellement. Une attestation de suivi ne prouve pas une compétence. Un badge numérique n'en dit guère davantage si ses conditions d'obtention se résument à quelques réponses correctes. Même une certification fondée sur une évaluation sérieuse doit préciser ce qu'elle mesure et dans quelles conditions. La question intéresse directement les directions formation, qui multiplient les parcours certifiants et cherchent à rendre visibles les compétences acquises par les salariés. Avec l'IA, elles vont devoir être plus exigeantes sur les preuves qu'elles produisent. Une certification pourrait ainsi distinguer ce que le salarié sait réaliser seul, ce qu'il accomplit avec une assistance numérique et ce qu'il est capable de vérifier ou de corriger dans le travail fourni par cette assistance. L'exercice serait particulièrement utile pour les compétences critiques, celles dont une mauvaise maîtrise peut avoir des conséquences opérationnelles, financières ou réglementaires. Il suppose toutefois de revoir certaines habitudes : moins de questionnaires standardisés, davantage de mises en situation, de démonstrations commentées et d'observation des pratiques professionnelles. Ce n'est pas nécessairement plus simple ni moins coûteux. Mais délivrer des preuves auxquelles personne ne se fie finirait par coûter encore plus cher.

Qui veut la peau de l'évaluateur ?

Reste une difficulté que les recruteurs et les responsables formation vont devoir résoudre ensemble. Qu'appelle-t-on désormais une compétence ? Savoir rédiger une analyse sans assistance ou savoir obtenir une analyse pertinente avec l'IA, en repérer les erreurs et en assumer les conclusions ? Les deux capacités ont leur importance, mais elles ne se confondent pas. Un professionnel peut exceller dans l'utilisation d'un assistant numérique tout en manquant des connaissances nécessaires pour déceler une réponse absurde. À l'inverse, un expert parfaitement compétent peut perdre beaucoup de temps à réaliser seul ce qu'un outil accomplirait correctement en quelques minutes. L'évaluation devrait donc commencer par une décision que les dispositifs de formation laissent parfois dans le flou : que veut-on exactement que le salarié sache faire ? Certaines compétences exigent une maîtrise personnelle vérifiable, indépendamment de tout outil. D'autres supposent précisément de savoir travailler avec des systèmes intelligents. Dans les deux cas, l'évaluateur conserve un rôle essentiel, à condition de ne pas se contenter de constater qu'un résultat est correct. Il lui faut comprendre comment celui-ci a été obtenu, apprécier les décisions prises et vérifier que l'apprenant saurait réagir si les circonstances changeaient. Les recruteurs ont au moins le mérite de rendre visible cette difficulté. Aux responsables formation de ne pas attendre que leurs certifications soient contestées pour s'en préoccuper. Après tout, si le casting tourne mal, on finit toujours par regarder du côté de ceux qui ont formé les acteurs.