J’ai vu des professionnels solides se dévaloriser en entretien parce qu’ils pensaient devoir parler de l’IA comme des experts techniques.
Ils avaient parfois plusieurs années d’expérience à leur actif.
Ils savaient gérer un projet, comprendre un client, rédiger avec précision, analyser une situation complexe ou coordonner plusieurs personnes.
Puis arrivait LA question fatidique :
« Est-ce que vous utilisez l’intelligence artificielle dans votre travail ? »
Et là, patatras…..
Ces personnes, véritables références de leur domaine se décomposaient visuellement.
Ils partaient sur des outils qu’ils connaissaient mal, des termes qu’ils n’utilisaient jamais, des pratiques qu’ils n’avaient pas encore testées ou sur la phrase tant entendue « Je n’en vois pas l’utilité dans mon domaine ».
Le problème n’est pas de ne pas tout connaître sur l’IA.
Le problème est de croire que ton expertise devient secondaire dès qu’un outil peut produire quelque chose à ta place ou que tu dois « TOUT » connaitre en IA. (je te rassure, même ceux dont l’IA est au cœur de l’activité ne savent pas tout)
La question derrière la question
Quand un recruteur te demande si tu utilises l’IA, il ne cherche pas forcément à connaître la liste des outils que tu as ouverts.
Il cherche surtout à comprendre comment tu travailles.
Sais-tu repérer une tâche où l’IA peut t’aider ? En juger le résultat et ses limites ?
Sais-tu reconnaître ce qui doit être vérifié, corrigé ou refusé ?
Sais-tu protéger les informations que tu manipules ? Ce point est un énorme green flag pour une entreprise.
Et le plus important : restes-tu responsable de ton travail lorsqu’un outil accélère une partie de son exécution ?
La question « Utilisez-vous l’IA ? » évalue souvent moins ton niveau technique que ton niveau de jugement professionnel.
Dire :
« J’utilise ChatGPT »
ne permet pas de comprendre grand-chose.
Dire :
« J’ai utilisé une IA pour préparer une première synthèse de retours clients. Elle m’a permis de repérer des thèmes récurrents, mais j’ai vérifié les regroupements et repris les conclusions avec les personnes concernées. »
est beaucoup plus intéressant.
Le recruteur comprend ce que tu as confié à l’outil, ce que tu as vérifié et ce que ton expertise a apporté.
Ton expérience reste le point de départ
Avant de chercher quel outil apprendre, commence par ce que tu sais déjà faire.
Tu sais probablement comment :
· comprendre une demande mal formulée ;
· adapter un message à un public ;
· organiser des informations dispersées ;
· prioriser sous contrainte ;
· coordonner plusieurs personnes ;
· repérer une incohérence ;
· contrôler la qualité d’un résultat ;
· produire des délivrables visuels (dev web, app, maquettes…)
· prendre une décision malgré des informations incomplètes.
L’IA peut assister certaines de ces tâches.
Mais elle ne connaît pas spontanément le contexte de ton entreprise, les contraintes de ton client, le niveau de qualité attendu ou les conséquences d’une mauvaise décision.
Ton expertise devient donc le filtre qui permet de savoir si le résultat produit est vraiment utile.
C’est ce qui distingue une personne qui utilise un outil d’une personne qui sait intégrer cet outil dans son métier.
De l’offre à l’expérience
Choisis une offre dans ton domaine.
Elle peut correspondre à ton poste actuel, à une évolution que tu envisages ou à un métier que tu souhaites explorer.
Repère trois éléments :
· les missions principales ;
· les résultats attendus ;
· les mentions liées à l’IA, directement ou indirectement.
Une offre peut parler de génération de contenus, d’automatisation, d’analyse assistée, de visuels, de données ou d’optimisation de processus.
Mais elle peut aussi ne rien dire explicitement sur l’IA.
Dans ce cas, ne force pas le sujet (on ne cherche pas à faire de l’IA à tout prix 😉).
Demande-toi simplement si l’IA peut améliorer une tâche précise de la mission, sans devenir un argument artificiel.
Choisis ensuite une seule compétence à tester.
Par exemple :
· créer un visuel à partir d’un brief ;
· produire plusieurs angles rédactionnels ;
· structurer un jeu de données fictif ;
· synthétiser des notes ;
· préparer une grille d’analyse ;
· accélérer une fonction de code.
Le test doit être assez petit pour être réalisé rapidement et assez proche de ton expertise pour que tu puisses évaluer la qualité du résultat.
Tu dois pouvoir répondre à quatre questions :
1. Qu’ai-je demandé à l’IA ?
2. Qu’a-t-elle produit ?
3. Qu’ai-je dû corriger ?
4. Que ne déléguerais-je jamais dans cette tâche ?
Le prompt pour préparer ton test
Tu es un guide pédagogique spécialisé dans [mon domaine / mon métier].
Voici une offre que je souhaite explorer :
[COLLER LE TEXTE DE L’OFFRE]
Identifie les missions ou compétences liées directement ou indirectement à l’IA.
Explique-moi ce que ces compétences signifient concrètement dans ce métier.
Aide-moi à choisir une seule compétence que je peux tester en moins d’une heure avec des données fictives ou anonymisées.
Propose un test simple avec :
- un objectif ;
- les étapes ;
- les critères de qualité ;
- les limites à surveiller ;
- la manière de vérifier le résultat.
Ne transforme pas une hypothèse en exigence de l’offre. Distingue clairement ce qui est demandé de ce que tu me suggères d’explorer.
Rappelle-moi également quelles informations je ne dois pas transmettre dans un outil public.Ne prends pas la réponse de l’IA comme une vérité définitive. Quand elle utilise un terme que tu ne comprends pas, demande-lui de l’expliquer pour que tu te l’approprie. Si elle propose un test trop ambitieux, réduis-le, le but n’est pas de faire de toi l’expert(e) en une heure.
Le but est de réaliser une première expérience que tu peux réellement comprendre.
Raconter ce que tu as testé
Après ton test, prépare une réponse simple.
« Dans mon métier, je maîtrise déjà [compétence durable].
J’ai repéré une mission où l’IA pouvait m’aider sur [tâche].
Je l’ai testée pour [usage précis].
Elle m’a permis de [résultat].
En revanche, j’ai dû vérifier ou corriger [limite], parce que [raison métier].
Je conserve donc la responsabilité de [décision ou contrôle]. »
Cette formulation n’est pas à mémoriser mais plutôt à utiliser comme une structure.
Puis remplace les mots génériques par les tiens.
Une réponse un peu moins impressionnante, mais que tu peux expliquer sous pression, vaut mieux qu’un discours parfait qui s’effondre à la première relance.
Ton exercice de la semaine
Choisis une offre dans ton domaine.
Repère une compétence liée à l’IA.
Teste-la sur un cas fictif ou anonymisé.
Note ce qui fonctionne, ce qui échoue et ce que ton expertise t’a permis de corriger.
Tu auras alors quelque chose de plus solide qu’une simple déclaration :
« Je sais utiliser l’IA. »
Tu auras une expérience à raconter. Rappelle toi que ton expertise n’est jamais facultative.
L’IA peut accélérer ton travail, mais c’est ta compréhension du métier qui permet de savoir où elle est pertinente et où elle ne l’est pas.