IA et jeunes actifs : plus d’autonomie, quel apprentissage ?

Le chiffre attire l’attention : selon les résultats français transmis par Notion, 76 % des répondants de 18 à 24 ans déclarent que les agents IA élargissent leurs responsabilités professionnelles, contre 45 % en moyenne. Le débat sur les liens entre IA et jeunes actifs comporte donc aussi cette dimension : certains débutants estiment pouvoir intervenir sur davantage de missions grâce aux outils qu’ils utilisent.

Pour un employeur, cette capacité déclarée pose une question très concrète. Quelles responsabilités peut-on confier à un salarié qui produit plus facilement un document, sans avoir encore acquis toute l’expérience permettant d’en apprécier les limites ?

IA et jeunes actifs : un gain d’autonomie déclaré

Dans le communiqué, 67 % des 18-24 ans français disent avoir moins besoin du soutien de leurs collègues grâce à l’IA. La moyenne annoncée atteint 46 %. L’écart est de 21 points. Par ailleurs, 38 % jugent que ces outils les aident à mieux démontrer leur valeur au travail, contre 31 % en moyenne.

Ces réponses décrivent des dimensions différentes. Réaliser une tâche avec moins d’aide peut donner confiance. Cela peut aussi rendre le travail plus visible, lorsque le salarié parvient à préparer une proposition ou à explorer un sujet auparavant difficile d’accès. Mais le sondage ne permet pas de vérifier la qualité des productions concernées.

De même, 37 % des jeunes répondants estiment que l’IA améliore leur rôle et leurs perspectives de carrière. Cette proportion ne correspond ni à un taux de promotion ni à une hausse de salaire. Les résultats transmis ne suivent pas les trajectoires professionnelles dans le temps.

Il faut également tenir compte de leur origine. Notion, qui commercialise ses propres outils et agents d’intelligence artificielle, a commandé l’enquête avec YouGov. Ses résultats éclairent les usages déclarés, sans constituer une évaluation indépendante des performances de ses produits.

Une enquête sur les salariés en poste, pas sur les recrutements

L’étude porte sur 6 194 employés de bureau en France, au Royaume-Uni et en Allemagne. Ce total européen ne correspond donc pas au nombre de jeunes Français interrogés. Le communiqué ne précise ni l’effectif du sous-groupe des 18-24 ans français ni les bases détaillées de chaque question.

Cette limite compte pour interpréter les écarts. Sans questionnaire complet ni tableaux méthodologiques, on ne peut pas mesurer leur précision statistique ou attribuer les différences au seul âge. Les métiers exercés, les outils disponibles et la fréquence d’utilisation peuvent également intervenir.

Surtout, des salariés déjà en poste peuvent bénéficier de l’IA alors que des candidats rencontrent des difficultés pour entrer dans une entreprise. Les deux situations peuvent coexister. Le sondage présenté ne mesure pas les offres d’emploi junior, les embauches ou les tâches supprimées avant un recrutement.

Pour comprendre les rapports entre IA et jeunes actifs, il faut ainsi distinguer l’accès à l’emploi de l’expérience vécue une fois recruté. Le communiqué apporte des éléments sur cette seconde question.

Moins solliciter ses collègues change la transmission

Pour un débutant, demander de l’aide sert aussi à comprendre pourquoi une réponse convient à un client, ou pourquoi une procédure prévoit une exception. Un document final ne restitue pas toujours ces raisonnements.

L’IA peut pourtant soutenir cet apprentissage. Dans Generative AI at Work, publié en 2025, Erik Brynjolfsson, Danielle Li et Lindsey Raymond étudient un assistant déployé auprès de 5 172 agents de support client. Ils mesurent une hausse moyenne de 15 % du nombre de problèmes résolus par heure. Les salariés les moins expérimentés ou les moins qualifiés améliorent à la fois leur rapidité et la qualité de leur travail.

Ces observations concernent un environnement précis. Elles ne garantissent pas le même résultat dans un cabinet comptable ou un service commercial. Elles montrent néanmoins qu’un outil peut aider des débutants à progresser dans certaines conditions.

Pour le manager, l’évaluation doit donc porter sur ce que le salarié comprend. Lui demander d’expliquer une recommandation, de retrouver sa source ou de corriger une réponse erronée permet d’observer son jugement. Cette approche prolonge les questions de formation des juniors et de transmission au travail, déjà abordées dans Business Times.

Des hiérarchies perçues comme plus horizontales

Selon Notion, 63 % des 18-24 ans français constatent un aplatissement des hiérarchies, contre 33 % en moyenne en France. Le communiqué associe cette évolution à la montée en compétence. Il ne fournit toutefois pas de mesure établissant ce lien.

Une organisation perçue comme plus horizontale peut recouvrir plusieurs réalités : un accès plus direct à l’information, davantage d’initiatives ou moins d’étapes de validation. Les données communiquées ne permettent pas de savoir lesquelles dominent, ni de conclure à une suppression de niveaux managériaux.

D’autres réponses signalent une transformation ressentie du travail. Parmi les jeunes Français interrogés, 64 % jugent que l’IA modifie les compétences nécessaires à leur métier. Ils sont 59 % à évoquer une évolution de la collaboration et 62 % des processus de décision.

Pour les directions, ces perceptions invitent à expliciter les délégations. Si un junior prépare seul un dossier avec un agent, qui valide son envoi ? L’autonomie accordée doit rester compréhensible pour le salarié comme pour son responsable.

Le choix des outils devient lui-même une difficulté

L’aisance supposée des jeunes avec le numérique ne résout pas tout. Ainsi, 37 % des 18-24 ans citent la difficulté à choisir parmi les solutions disponibles comme un frein, contre 16 % en moyenne. L’écart atteint, là encore, 21 points.

Cela donne une responsabilité concrète à l’entreprise : préciser les usages attendus et les outils autorisés. Laisser chaque salarié comparer seul les offres ajoute du travail et rend plus difficile le partage des méthodes. Ce problème rejoint celui de l’adoption de l’IA dans les petites entreprises, où les compétences disponibles conditionnent le passage à l’usage.

Les fiches pratiques de France Num, conçues avec la CPME et la CNIL, proposent de partir d’un besoin concret pour choisir une solution. Elles abordent aussi la formation, le contrôle humain des résultats et le risque de perte de savoir.

Lors du prochain entretien avec un jeune collaborateur, une question permettra d’aller au-delà du nombre de tâches réalisées : que sait-il désormais expliquer et vérifier lui-même, grâce au travail effectué avec l’IA ?