Entre pénurie de talents, accélération des compétences et nouveaux rôles hybrides, la question n’est pas la disparition des métiers de l’IT, mais la capacité des organisations à s’adapter.

L’IA s’est imposée en quelques années comme un levier stratégique majeur pour les entreprises. Mais cette adoption rapide s’accompagne d’un phénomène moins visible : l’accélération de l’obsolescence des compétences.

Selon le Future of jobs report 2025 du World Economic Forum, près de 39 % des savoir-faire actuellement mobilisés dans les entreprises seront modifiés ou rendus obsolètes d’ici 2030. Un chiffre qui donne la mesure du défi.

En France, cette réalité est particulièrement marquée dans l’IT. Le baromètre Inop’s 2025 montre que la cybersécurité (53 %) et l’intelligence artificielle (49 %) figurent parmi les domaines où les compétences deviennent le plus vite obsolètes1. Autrement dit, ce sont aussi les secteurs les plus dynamiques et les plus exposés à la transformation.

Le problème n’est donc pas l’IA en elle-même, mais la vitesse à laquelle les technologies évoluent, souvent plus rapidement que la capacité des organisations à faire évoluer leurs équipes.

Tous les métiers IT ne sont pas exposés de la même façon

Parler d’obsolescence généralisée des métiers de l’informatique serait trompeur, car l’impact de l’IA varie fortement selon les fonctions. Un développeur Python, par exemple, voit ses outils évoluer en permanence, mais ses compétences de base perdurent. Dans ce contexte, l’IA agit surtout comme un accélérateur, en automatisant certaines tâches ou en améliorant la productivité.

À l’inverse, des métiers comme ceux de cloud manager, d’architecte data ou de responsable des infrastructures sont confrontés à des transformations plus structurelles. L’arrivée des agents IA autonomes et des systèmes intelligents distribués modifie profondément leurs missions, en les orientant davantage vers l’orchestration, la supervision et la gouvernance.

Cette évolution s’accompagne de l’émergence de nouveaux rôles hybrides. Prompt engineers, architectes de solutions IA ou autres profils capables de faire le lien entre technologie et usages métiers illustrent cette recomposition. Ainsi, l’IA ne supprime pas les métiers IT, elle les reconfigure.

Former, hybrider, recruter autrement

Cette transformation rapide met sous tension le marché de l’emploi. Selon une étude Cloudera menée auprès de décideurs IT, 62 % des entreprises estiment ne pas disposer aujourd’hui des compétences internes nécessaires pour exploiter pleinement leurs projets IA. Ce décalage se traduit par des recrutements difficiles, des projets ralentis et, parfois, des renoncements.

Dans ce contexte, la réponse ne peut pas être uniquement quantitative. Former davantage est indispensable, mais encore faut-il former aux bonnes compétences. Dans l’IT et la data, la formation continue devient un prérequis, tant les outils, frameworks et usages évoluent vite.

Les entreprises doivent aussi repenser leurs modes de recrutement. Le recours au recrutement par compétences réelles (skill-based hiring), plutôt qu’aux seuls parcours académiques, permet de mieux répondre à des besoins mouvants. L’hybridation des profils — techniques, métiers, organisationnels — devient ainsi un facteur de résilience technologique.

L’IA, un catalyseur plus qu’une menace

Contrairement aux craintes souvent exprimées, l’IA ne se traduit pas forcément par une destruction massive d’emplois. Les projections les plus récentes envisagent au contraire un solde positif. Le World Economic Forum estime que l’IA et l’automatisation avancée pourraient générer plus de créations d’emplois qu’elles n’en supprimeront à l’horizon 2030 ⁽²⁾…

Dans l’IT, la réalité est déjà visible. Les métiers évoluent, se spécialisent et gagnent en valeur ajoutée. Le véritable risque n’est pas l’automatisation, mais l’inaction. Les entreprises qui tardent à investir dans les compétences, à structurer leur stratégie data ou à adapter leur organisation creusent un écart difficile à combler.

L’obsolescence n’est donc pas une fatalité. Elle est le symptôme d’un écosystème en mutation rapide. Pour les décideurs IT comme pour les professionnels, l’enjeu est clair : anticiper, se former et s’entourer des bonnes expertises pour transformer l’IA en levier durable de performance.

*Anthony Berges est DGA de Freelance.com

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(1) L’obsolescence des compétences IT, baromètre 2025 
(2) Forbes – « L’avenir de l’emploi d’ici 2030, selon le Forum économique mondial » – Janv 2025

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Au tour d’Argo et de cert-manager de dépasser les 50 % de taux d’usage en production.

C’est tout du moins ce que donne à voir le dernier sondage annuel de la CNCF (Cloud Native Computing Foundation). L’échantillon comprend 628 répondants, interrogés en septembre 2025.

L’édition précédente avait recueilli 750 réponses à l’automne 2024. Six projets CNCF dépassaient alors les 50 % de taux d’usage en production : Kubernetes, Helm, etcd, Prometheus, CoreDNS et containerd.

Les 10 projets de l’écosystème Kubernetes les plus utilisés en production

34 projets ont désormais atteint le plus haut stade de maturité à la CNCF. Le sondage s’en est tenu au 30 premiers à y être arrivés (de Kubernetes en mars 2018 à CubeFS en décembre 2024).

Les projets classés 11 à 20

Les projets classés 21 à 30

Pour quelques projets, le taux d’expérimentation (pilotes/tests) a aussi augmenté. En tête de liste :

• KEDA (+ 5 pts, à 16 %)
• Open Policy Agent (+ 3 pts, à 20 %)
• Harbor (+ 3 pts, à 12 %)

À consulter en complément sur le sujet Kubernetes :

Les premières distros Kubernetes « certifiées IA »
L’arrivée à maturité de Knative, couche serverless pour Kubernetes
Les choix de Databricks pour le load balancing Kubernetes
Michelin a réinternalisé son Kubernetes après 3 ans chez VMware

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Capgemini envisage jusqu’à 2 400 suppressions de postes, soit environ 7% de ses quelque 35 000 salariés dans l’Hexagone. Le groupe de servicesIT, qui emploie près de 355 000 personnes dans le monde, concentre donc l’effort de réduction sur la France, où l’activité souffre d’un ralentissement dans plusieurs secteurs.​

Selon le communiqué transmis à l’AFP, la première ESN de France explique ce projet par un environnement économique marqué par une croissance modérée et par les difficultés de certains marchés, notamment l’automobile et d’autres industries en mutation. Capgemini insiste également sur la nécessité de se « transformer » face aux évolutions technologiques rapides, citant explicitement l’essor de l’IA, du SaaS, de l’offshore et de l’internalisation croissante de certaines compétences chez les clients.

Selon la CFDT, ​les entités du groupe concernées sont Altran, Apps, CIS, Engineering, FS, Fonctions Support, I&D et Sogeti.

Volontariat, reconversions et ruptures conventionnelles

Capgemini insiste sur le caractère volontaire du dispositif, structuré autour de deux grandes options. D’une part, une reconversion interne proposée aux salariés concernés, avec des parcours de formation et de certification vers des « métiers d’avenir », notamment dans l’IA, le cloud et la data. D’autre part, un dispositif de rupture conventionnelle collective (RCC) permettant des départs volontaires assortis de mesures d’accompagnement spécifiques.​

L’ESN précise que ce plan doit encore être présenté aux instances représentatives du personnel et fera l’objet d’une négociation avec les organisations syndicales, afin de définir par accord collectif les modalités détaillées, les critères d’éligibilité et les compensations.

Les syndicats, de leur côté, dénoncent une restructuration d’ampleur dans une entreprise qui reste bénéficiaire, et s’inquiètent du risque de dégradation des conditions de travail pour les équipes restant en place.

« Nous allons aussi analyser le rapport entre mobilité interne (nombre d’ouverture de postes) et la mobilité externe (Rupture Conventionnelle Collective) dans ce projet. En clair, quelle est la réduction d’effectif visée par la Direction (ce n’est pas clairement indiqué).» indique la CFTC.
Quant à la CGT,elle dénonce notamment « une communication diffusée par voie de presse avant même l’information des CSE et du CSEC, provoquant inquiétude et stress chez les salarié·es » .

Un signal pour l’écosystème des ESN

Dans sa communication, Capgemini met en avant l’accélération des mutations technologiques, « notamment l’intelligence artificielle », comme un moteur central de cette réorganisation. Le groupe cherche à se repositionner sur des activités jugées plus porteuses à moyen terme, en s’appuyant sur les investissements réalisés ces dernières années dans l’IA générative et l’IA dite agentique, ainsi que dans les services cloud et data.​

Cette dynamique s’inscrit dans un mouvement plus large qui touche l’ensemble des ESN, confrontées à la fois à la pression sur les prix, à la généralisation de l’offshore et à l’automatisation de certaines tâches traditionnellement réalisées par des consultants et développeurs. ​

Le plan Capgemini intervient après une année 2025 marquée, dans le secteur numérique français, par un ralentissement des recrutements et une montée du recours au nearshore et à l’offshore, passés à près de 18% des effectifs externalisés contre 15,5% un an plus tôt selon les données de Numeum. Les grandes ESN, qui avaient massivement embauché après la pandémie, réajustent désormais leurs effectifs face à une demande moins dynamique et plus volatile.​

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Infrastructures, licences, accès aux données, ingénierie… L’IA a des coûts évidents. Mais entre évolution des compétences, refonte des processus et gestion des risques, elle implique aussi des coûts cachés.

Ces derniers pourraient représenter une charge supplémentaire de l’ordre de 30 à 40 % des coûts génériques. Telle est en tout cas l’estimation d’IBM. Le Cigref y fait référence dans une note consacrée à l’évaluation du ROI des solutions d’IA générative et agentique.

Se concentrer sur l’utilisation du temps libéré

L’association mentionne une autre donnée chiffrée : les IA horizontales – les « assistants » – feraient gagner 50 minutes par jour à certains profils. Cela ne dit rien, néanmoins, de la manière dont ce temps libéré est utilisé.

Le Cigref appelle justement à se concentrer sur cet aspect. Il s’agit « que les gains de productivité d’aujourd’hui ne deviennent pas une fin en soi, mais le levier d’une compétitivité pour demain ». On distinguera, dans ce cadre, ce qui relève de la modernisation (efficience opérationnelle) et ce qui relève de la véritable transformation.

Dans cet esprit, des entreprises font la différence entre les hard savings (économies tangibles, mesurables dans un compte de résultat) et les soft savings (porteuses de gains futurs : réduction des erreurs, accélération des workflows…).

Entre arbres de valeur et suivi des nouvelles activités

Pour se focaliser sur la création de valeur rendue possible, le Cigref suggère l’approche « gestion de portefeuille ». Les cas d’usage n’y sont pas évalués isolément, mais au sein d’un ensemble équilibré d’initiatives, chacune ayant ses métriques de succès.

Concernant les actions de transformation prérequises (modernisation des logiciels, gouvernance des données, etc.), la métrique est le time-to-market pour de futurs cas d’usage, et la réduction des risques.

Pour les IA horizontales, des entreprises ont prévu de traiter l’enjeu de réallocation du temps par l’intermédiaire d’enquêtes qualitatives à propos de la nature des nouvelles activités.
L’une d’entre elles a décidé, pour les IA verticales, de coconstruire des arbres de création de valeur avec les métiers. L’objectif stratégique est décliné en leviers opérationnels sur lesquels l’IA peut agir. L’impact est ainsi mesuré sur des KPI existants.

Quelques éléments à intégrer dans l’évaluation des coûts et des bénéfices

Le Cigref distingue quatre catégories de coûts :

• Liés aux IA (matériel, licences, ingénierie, intégration, services…)
• Maintenance et supervision
• Gestion des risques et des échecs
• Transformation (modernisation de logiciels, refonte de processus métier, reskilling…)

Quatre catégories également pour ce qui est des éléments à prendre en compte dans l’estimation des bénéfices (opérationnels, organisationnels, stratégiques, financiers).

Sur le volet opérationnel, aux gains de productivité et à l’optimisation du temps d’implémentation s’ajoute la détection proactive des fraudes et des anomalies.

En matière organisationnelle, il y a l’exploitation et la valorisation des données (amélioration des modèles prédictifs, passage à l’échelle rendu possible…). Il y a aussi l’attractivité de l’organisation (mise en place de principes éthiques, engagement des employés…). La réduction du nombre d’outils par personne participant à un processus de décision fait partie des autres indicateurs pertinents.

Côté stratégique, le Cigref évoque, d’une part, l’expérience client (réduction du temps de réponse, personnalisation des interactions…). De l’autre, l’engagement et l’innovation (réduction du lead time, création de modèles économiques…).

La partie financière se partage entre génération de revenus (diminution du churn, optimisation du pricing…) et réduction des coûts et des risques.

L’ensemble peut être industrialisé en s’inspirant des modèles de centre d’excellence IA ou d’AI Factory. À condition notamment de définir des standards et de fournir des outils d’observabilité.

À consulter en complément :

Pourquoi il devient difficile de choisir une solution de gouvernance des données
L’Agentic AI Foundation veut des standards de l’IA autonome
En France, l’Autorité de la concurrence s’intéresse à l’aval de la chaîne GenAI
De prompt en vibe coding, le lexique de l’IA générative entre dans l’usage

Illustration générée par IA

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La contribution financière de l’UE à EuroHPC peut désormais officiellement dépasser les 4 Md€.

En toile de fond, l’élargissement des missions de cette coentreprise.
Établie en 2021, elle fut d’abord chargée de développer un réseau de supercalculateurs.
En 2024, son périmètre d’activité avait été étendu aux « fabriques d’IA » (AI Factories). Des entités définies comme fournissant des « supercalculateurs optimisés par l’IA », conçus « principalement pour entraîner des modèles d’IA à usage général et à grande échelle ainsi que des applications d’IA émergentes ».

Depuis quelques jours, ce périmètre englobe les « gigafabriques d’IA » (AI GigaFactories). Elles sont définies comme des installations « [dotées] d’une capacité suffisante pour gérer l’ensemble du cycle de vie […] de très grands modèles et applications d’IA ».

La Commission européenne avait ouvert la voie à cette extension des responsabilités d’EuroHPC en juin 2025. Les AI GigaFactories embarqueraient « plus de 100 000 puces avancées » (en équivalent H100), contre 25 000 pour les plus grandes AI Factories, avait-elle affirmé.

Dans ce contexte, la notion de consortium, présente à la marge en 2021 et précisée dans une certaine mesure en 2024, devient centrale. Avec elle arrive la notion de gigafabrique multisite, étendue sur un ou plusieurs pays mais fonctionnant en tout cas comme une « entité technique intégrée » – avec au moins un site « correspondant à l’échelle d’une GigaFactory ».

L’informatique quantique en filigrane

En parallèle, le développement d’un écosystème d’informatique quantique apparaît dans les missions, les objectifs et les piliers d’activité d’EuroHPC.

L’enveloppe financière dédiée à la coentreprise augmente en conséquence. Elle passe de 3 081 300 000 € à 4 122 300 000 €, à raison de :

• 760 000 € de plus sur le programme Horizon Europe (dont 160 k€ pour le quantique)
• 161 000 € sur le programme pour une Europe numérique
• 120 000 € sur le mécanisme pour l’interconnexion en Europe

Le soutien des piliers d’activité – administration exceptée – via d’autres programmes de l’UE reste possible.

Pour les AI Factories, l’UE finance jusqu’à la moitié des dépenses d’investissement et des coûts d’exploitation. Il en va de même pour les ordinateurs et les simulateurs quantiques. Mais pas pour les AI GigaFactories : c’est au maximum 17 % des CAPEX. Un ou plusieurs États participants doivent apporter un montant au minimum équivalent. Les investissements restants sont à la charge du consortium, tout comme l’entièreté des OPEX. Au cas où une AI Factory deviendrait une AI GigaFactory, le soutien financier reçu en première phase serait reporté sur la seconde (pas de cumul, donc).

* États membres de l’UE + Albanie, Islande, Israël, Macédoine du Nord, Moldavie, Monténégro, Royaume-Uni, Serbie, Suisse et Turquie.

Illustration générée par IA

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