Introduction :
Le déclassement professionnel (ou déqualification) désigne une situation où un individu occupe un emploi dont le niveau d’exigence, de responsabilité ou de rémunération est inférieur à celui correspondant à ses diplômes, ses compétences réelles ou son expérience passée. À l’ère de l’IA, ce phénomène peut s’accentuer lorsque l’automatisation vide certains métiers de leur substance intellectuelle.
Pourquoi est-ce important ?
Pour un employeur, le déclassement est un risque majeur de désengagement, de turnover et de dégradation du climat social. Un collaborateur surqualifié pour sa tâche ressentira rapidement de la frustration, ce qui impacte sa productivité et peut mener au “Quiet Quitting”. Pour les RH, l’enjeu est de détecter ces situations pour proposer des mobilités internes ou des enrichissements de poste (Job Enrichment). Dans le contexte de l’IA, le risque est le “déclassement technologique” : si une IA effectue désormais la partie noble du travail d’un expert (analyse, synthèse), celui-ci peut se sentir relégué à un rôle de simple contrôleur, perdant ainsi le sens de son métier. C’est un défi de santé mentale au travail et de gestion des talents. Pour les candidats, le déclassement est souvent subi lors de périodes de crise ou de transitions technologiques brutales. L’enjeu sociétal est de s’assurer que l’IA “augmente” les postes plutôt que de les déclasser vers des tâches subalternes de surveillance de machine.
Comment le mettre en œuvre ?
L’évaluation du déclassement se fait via des audits réguliers de l’adéquation profil-poste. La mise en œuvre de solutions passe par la GEPP (Gestion des Emplois et des Parcours Professionnels). Il faut utiliser des outils de Talent Marketplace internes qui identifient les compétences “cachées” des salariés pour leur proposer des projets transversaux plus ambitieux. Les RH doivent également repenser le design des postes (Job Design) en y intégrant de nouvelles responsabilités liées à la supervision éthique ou stratégique de l’IA, compensant ainsi la perte de certaines tâches automatisées. Une communication ouverte lors des entretiens annuels est indispensable pour identifier le sentiment de déclassement avant qu’il ne se transforme en rupture de contrat.
Exemples concrets :
Un ingénieur data senior qui passerait 80% de son temps à faire du nettoyage de données simple (tâche automatisable) vivrait un déclassement de fait. L’entreprise doit lui confier la conception de l’architecture IA pour redonner de la valeur à son poste. Autre exemple : suite à l’introduction d’un chatbot performant, des conseillers clientèle experts se retrouvent à ne gérer que des tickets techniques simples que l’IA n’a pas compris ; pour éviter le déclassement, l’entreprise les transforme en “Conseillers Haute Fidélité” chargés de la gestion des clients VIP et des litiges complexes nécessitant une négociation humaine poussée.