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« Remplacer l’humain » ? Le créateur de ChatGPT pointe 3 métiers déjà dépassés (et ça va plus vite que prévu)

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L’intelligence artificielle franchit un nouveau cap : une évaluation inédite menée par l’équipe derrière ChatGPT montre qu’elle rivalise désormais avec des professionnels chevronnés sur des tâches concrètes.

Trois métiers passent même le seuil symbolique où la machine livre un résultat jugé aussi bon — voire meilleur — que celui d’un expert. Une bascule lourde de conséquences alors que l’automne 2025 est marqué par une accélération des usages.

OpenAI a testé les modèles d’IA les plus avancés sur des tâches « réelles » imaginées par des experts issus de 44 professions. Verdict : dans près d’un cas sur deux, la meilleure IA produit un livrable équivalent ou supérieur à celui d’un humain expérimenté. Trois métiers dépassent déjà le cap des 50 % : gestion de projet, production/réalisation audiovisuelle et développement logiciel. Mais saviez-vous que ce résultat ne veut pas dire « disparition » ? Le diable se cache dans les détails, et surtout dans… la supervision humaine.

Une évaluation grandeur nature, pensée par des pros

Pour mesurer précisément ce que l’IA sait faire, OpenAI a piloté une évaluation baptisée GDPval. L’idée est simple : recruter des professionnels aguerris — en moyenne 14 ans d’expérience, travaillant dans des entreprises comme Google, Goldman Sachs, Microsoft, McKinsey ou Boeing — et leur demander de créer des missions tirées de leur quotidien. Pas des quiz théoriques, mais des livrables concrets, semblables à ceux qu’ils produisent chaque semaine.

Ces tâches couvrent 44 métiers et reflètent des situations variées : cadrer un projet, écrire un script, monter une séquence, auditer un budget, rédiger une note juridique, construire un plan produit ou livrer un prototype logiciel. Les modèles d’IA les plus récents ont ensuite été évalués sur ces mêmes tâches, avec une notation de la qualité des livrables.

Les résultats montrent une progression rapide. Sur 220 tâches représentatives, la meilleure IA délivre un résultat jugé aussi bon ou meilleur que celui des experts dans près de la moitié des cas. Dit autrement : l’IA approche le niveau d’un professionnel expérimenté sur une large partie du travail intellectuel. Ce détail que peu de gens connaissent : il ne s’agit pas d’un « coup d’éclat » sur un exercice isolé, mais d’une tendance observée sur un ensemble de cas réels, ce qui change la portée du constat.

Le seuil des 50 % : trois métiers déjà de l’autre côté

Dans cette évaluation, franchir 50 % signifie que, sur la majorité des tâches d’un métier donné, l’IA livre un livrable au moins équivalent à celui d’un humain expérimenté. Trois professions atteignent ou dépassent ce seuil :

Chez les gestionnaires de projet (52 %), l’IA excelle à structurer, hiérarchiser et suivre : synthèses d’ateliers, matrices de risques, échéanciers, notes de cadrage. Elle automatise l’administratif et accélère la production de documents normés. Cela ne « remplace » pas la conversation difficile avec un sponsor, mais ça rattaque la partie documentaire.

Côté producteurs et réalisateurs audiovisuels (50 %), les modèles prennent la main sur la préparation : rédaction de trames, découpage, synopsis, recherches de références, pré-storyboards, suggestions d’angles. Même chose en post-production : dérushage assisté, montage de versions « bêta », nettoyage audio. Le cœur créatif reste humain, mais l’IA « pousse » la matière bien plus vite.

Pour les développeurs de logiciels (50 %), l’IA code, documente, écrit des tests, propose des refactorings, détecte des bugs et commente des pull-requests simples. Concrètement, elle accomplit environ la moitié des tâches avec un niveau comparable à celui d’un dev confirmé. Les équipes découvrent que l’IA fait gagner du temps sur les bases — sans épargner le travail d’architecture, de sécurité ou d’arbitrage technique.

Les métiers qui « talonnent » la barre fatidique

Derrière ce trio, un groupe flirte avec les 48–47 % : analystes financiers (48 %), monteurs vidéo et audio (48 %), gestionnaires financiers (47 %). À ce niveau, la vitesse de progression des modèles laisse penser que le passage à 50 % pourrait intervenir rapidement. Là encore, l’IA draine les tâches procédurales : pré-analyses, tableaux de sensibilité, nettoyage de données, premiers cuts en montage, rapports standardisés.

Un troisième ensemble suit d’un cheveu : avocats en propriété intellectuelle (47 %), gestionnaires de services de santé (47 %), journalistes (46 %), responsables informatiques (46 %), directeurs commerciaux (46 %), conseillers financiers (46 %). Les éditeurs (45 %), secrétaires médicaux (45 %) et agents immobiliers (45 %) conservent un léger avantage. Mais l’écart paraît fragile si l’on regarde la cadence actuelle des mises à jour.

Point important : aucun métier ne « disparaît » du jour au lendemain. En revanche, tous ceux qui consistent principalement à traiter de l’information sur ordinateur vont être recomposés. La question n’est plus « si », mais « comment » se réinventer : revoir les processus, déplacer la valeur vers la relation, la stratégie et la décision.

Ce que « 50 % » veut vraiment dire au quotidien

Dans le débat public, le 50 % peut être mal interprété. Non, cela ne signifie pas qu’une moitié de postes se volatilisent demain. Cela veut dire que, pour un métier donné, sur une moitié des tâches typiques, l’IA peut produire un livrable final de qualité équivalente ou supérieure à celui d’un expert. Sur le terrain, cela se traduit par des workflows hybrides :

Un chef de projet garde la main sur la négociation, l’arbitrage et la diplomatie, mais délègue à l’IA la synthèse des comptes-rendus, la mise en forme des plans et la précalc budgétaire. Un réalisateur s’appuie sur des trames générées qu’il réécrit, puis valide un premier montage avant d’affiner les émotions. Un développeur accélère la livraison en appui sur un copilote, mais trace les choix, renforce la sécurité et évalue le risque technique.

Cette hybridation demande une maturité de supervision, une culture de la relecture et une maîtrise des prompts. Bref, elle met l’humain au centre du dispositif… à condition de savoir orchestrer la machine.

Complément plutôt que remplacement : ce que la critique rappelle (et ce que « Atlas » a montré)

Derrière la performance brute, de nombreuses voix insistent sur un point : l’IA ne devient vraiment utile qu’avec une supervision humaine. Les raisons sont très concrètes. D’abord, les modèles raisonnent dans le texte : ils peuvent produire des erreurs plausibles, amplifier un biais ou « fabriquer » une référence inexistante. Ensuite, les nouveaux navigateurs IA — comme ChatGPT Atlas — ont mis au jour des risques d’intégration dans les flux réels : prompt-injections, fuites potentielles de données ou exposition involontaire à du contenu malveillant.

Plusieurs analyses récentes pointent ces vulnérabilités. Des experts en cybersécurité ont ainsi alerté sur la capacité de pages piégées à détourner Atlas, à exfiltrer des informations ou à pousser l’agent à exécuter des actions contraires à l’intérêt de l’utilisateur. La presse économique souligne que ces attaques — encore mal résolues — imposent de garder l’humain dans la boucle, surtout en contexte sensible. Certaines recommandations visent même à limiter Atlas pour l’instant à des usages faible risque, en attendant un durcissement des garde-fous.

Dit autrement, l’IA est un levier d’augmentation, pas un pilote autonome universel. Les résultats de GDPval eux-mêmes sont souvent meilleurs lorsqu’un humain supervise et scaffolde le travail : donner plus de contexte, itérer, expliciter les contraintes et cadrer le raisonnement améliore fortement la qualité. Ce n’est pas un paradoxe, c’est une méthode : la machine produit vite et bien dans un cadre bien défini, l’humain valide, corrige et engage la responsabilité.

Réinventer son poste : où se loge la valeur humaine

Face à une IA qui « prend » la moitié des tâches, la valeur se déplace vers ce que la machine n’automatise pas facilement. La négociation avec des parties prenantes, la priorisation, l’arbitrage entre risques contradictoires, la créativité située (celle qui tient compte d’un contexte, d’une culture d’équipe, d’un client), la gestion de crise, la responsabilité légale et l’éthique restent — et resteront — des compétences humaines différenciantes.

Les profils capables de composer avec l’IA gagnent un avantage : prompt-design efficace, contrôle qualité, traçabilité des décisions, sécurité opérationnelle, conception de workflows qui mixent humains et modèles. Pour un journaliste, cela peut vouloir dire : utiliser l’IA en recherche et pré-synthèse, mais vérifier chaque source, recouper, contextualiser et porter la responsabilité éditoriale. Pour un avocat en PI, c’est accélérer les recherches jurisprudentielles et les mémos, tout en sécurisant la stratégie et le raisonnement juridique final.

La bascule se joue maintenant… et la vraie « révélation » est ailleurs

Ce que confirme GDPval, c’est que l’IA égale l’expert sur une moitié des tâches dans plusieurs métiers clés. Mais la révélation principale n’est pas la remplacement : c’est la recomposition du travail autour de duos humain-IA. Ceux qui apprendront à orchestrer la machine — avec des standards de qualité, des procédures de revue et une culture de sécurité — garderont la main sur la valeur. Et c’est précisément cette capacité de supervision qui fera, dans les prochains mois, la différence entre des organisations accélérées… et des organisations exposées.