Quelles soft skills pour bien utiliser l’IA dans sa recherche d’emploi ?

Le recours à l’IA nous invite à repenser la place de nos savoirs, savoir-faire et savoir être et de nous interroger sur les nouvelles compétences à développer pour nous adapter à ces évolutions, y compris dans notre recherche d’emploi.

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De façon générale, la compétence peut être définie comme une « caractéristique positive d’un individu qui témoigne de sa capacité à accomplir certaines tâches » (Dictionnaire encyclopédique de l’éducation et de la formation, Nathan, 1998). Classiquement, elle est donc décrite à travers trois composantes complémentaires, faciles à illustrer :

• Savoirs : il s’agit des connaissances générales ou spécialisées nécessaires dans une situation de travail. Exemple : maîtriser les concepts de base en gestion de projet ou connaître la réglementation sociale applicable à son secteur.
• Savoir-faire : ce sont les capacités à mettre en œuvre concrètement des outils, techniques ou méthodes pour réaliser une activité. Exemple : savoir utiliser un logiciel de traitement de texte pour rédiger un rapport ou appliquer une procédure de maintenance sur une machine.
• Savoir être : ils renvoient aux comportements, à la posture professionnelle et aux relations avec autrui, indispensables à l’accomplissement d’une mission. Exemple : faire preuve d’autonomie dans la gestion de son temps ou adopter une attitude empathique lors d’un entretien client.

Compétences et IA

Dans cette logique, maîtriser l’IA nécessite un ensemble de compétences techniques (hard skills), parmi lesquelles :

• Mathématiques appliquées et statistiques : comprendre les probabilités, le calcul, l’algèbre linéaire…
• Programmation : savoir utiliser des langages comme Python pour concevoir des algorithmes ou manipuler des données.
• Algorithmes et structures de données : être capable de concevoir, d’analyser et d’optimiser des solutions logicielles.
• Bases de données : manipuler, extraire et structurer l’information utile à partir de grands volumes de données.

Ces compétences ne nous concernent pas vraiment ici. Pour nous qui ne nous destinons pas à devenir des data scientistes, quelques notions basiques suffisent largement pour comprendre le fonctionnement de l’IA et savoir ce que nous pouvons en attendre !

En revanche, le recours à l’IA nécessite aussi des soft skills, c’est-à-dire des compétences comportementales et transversales dont nous ne pouvons pas faire l’économie.

Des études récentes comme celles du Forum Économique Mondial, d'Accenture, de McKinsey ou de l’OCDE (Organisation de coopération et de développement économiques) démontrent que des aptitudes telles que l’esprit critique, la créativité, la collaboration, l’empathie, la communication, l’autonomie, la flexibilité ou encore la prise de risque sont devenues indispensables. Savoir "apprendre à apprendre" et cultiver ses compétences métacognitives sont également des leviers majeurs d’adaptation dans un environnement en perpétuelle évolution.

7 compétences cognitives, 4 compétences socio-émotionnelles

Nous pouvons alors retenir 7 compétences cognitives  (capacités à nous concentrer, percevoir, acquérir des connaissances, raisonner, nous adapter et échanger avec les autres), particulièrement utiles quand on utilise l'IA dans sa recherche d'emploi :

1. Vision globale : savoir appréhender une problématique dans sa globalité, anticiper les impacts à moyen et long termes, compétence clé pour piloter des projets complexes en IA.
2. Innovation et créativité : imaginer des solutions inédites, sortir des schémas établis pour répondre à de nouveaux enjeux, indispensable pour tirer parti des capacités d’innovation de l’IA.
3. Esprit critique, prise de recul : analyser, questionner, évaluer les informations et les décisions, essentiel pour garantir la fiabilité et l’éthique des systèmes d’IA.
4. Organisation et structuration : savoir planifier, hiérarchiser, structurer les tâches et les données, pour optimiser les processus et la gestion de projets IA.
5. Raisonnement analytique : décomposer un problème, identifier les causes et trouver des solutions logiques, compétence centrale dans le traitement des données et la résolution de problèmes complexes.
6. Agilité d’apprentissage : être capable d’apprendre rapidement de nouvelles méthodes, outils ou concepts, pour s’adapter à l’évolution rapide des technologies IA.
7. Métacognition : prendre conscience de ses propres modes de pensée, savoir réguler son apprentissage et ajuster ses stratégies, pour progresser en autonomie dans l’utilisation de l’IA.

4 compétences socio-émotionnelles (capacités à avoir conscience de soi et des autres, de prendre des décisions responsables, de gérer ses émotions et d’établir et maintenir des relations sociales positives) viennent s’y rajouter :

1. Initiative : oser proposer, expérimenter, s’engager dans de nouveaux projets en s’appuyant sur les opportunités offertes par l’IA.
2. Adaptation au changement : accepter et accompagner les transformations, ajuster ses pratiques et son état d’esprit face aux nouvelles réalités professionnelles générées par l’IA.
3. Partage des connaissances : diffuser, mutualiser l’information et les bonnes pratiques, pour accélérer la montée en compétences collective et l’intégration de l’IA dans les métiers.
4. Communication stratégique : savoir adapter son discours à différents interlocuteurs, convaincre, négocier dans un contexte où les enjeux liés à l’IA exigent pédagogie et clarté.

Développer ses soft skills via l’IA : conseils pratiques

Vous n’êtes pas certain(e) de posséder ces soft skills ? Pas de panique ! L’IA elle-même peut vous entraîner à acquérir les compétences à acquérir pour la maitriser.

Leur développement passe par une pratique régulière et réfléchie des outils  et  par l’échange et l’expérimentation :

• Pratique quotidienne : utiliser chaque jour différents outils d’IA pour explorer leurs potentialités, renforcer votre curiosité et votre capacité d’adaptation.
• Métacognition : prendre le temps de réfléchir à vos propres modes de raisonnement, identifier les stratégies qui fonctionnent et les améliorer au contact des technologies IA.
• Exploration et partage : tester de nouveaux outils, confronter vos pratiques avec celles de vos pairs, échanger sur les réussites et les difficultés rencontrées, notamment sur ce blog !
• Humilité et initiative : reconnaître que l’IA peut enrichir votre expertise même dans un domaine que vous estimez maîtriser (par exemple, le CV) et oser vous emparer des innovations pour aller plus loin dans vos projets.

En développant ces soft skills, vous serez mieux armés pour vous insérer dans ce monde concurrentiel appelé "marché de l’emploi".