Polyvalence et IA : les polymathes, nouveau mètre étalon

Temps de lecture : 6 min

L’IA agentique rebat les cartes des compétences

Sur le terrain, le constat est sans appel : les agents IA ne se contentent plus d’assister, ils exécutent. Déploiement d’assistants intelligents, automatisation de bout en bout, entreprises autonomes qui tournent avec une équipe réduite… Ce qui compte vraiment, ce n’est plus de savoir qui fait quoi, mais qui sait orchestrer quoi.

Dans ce contexte, un profil émerge : le polymathe. Pas le touche-à-tout superficiel, non. Le professionnel dont l’expertise s’étend sur plusieurs domaines et qui utilise l’IA pour amplifier sa portée. Décortiquons ça.

Le polymathe, une espèce qui refait surface

Un polymathe, c’est une personne dont les compétences couvrent un large spectre. Aristote, Avicenne, Léonard de Vinci en sont les archétypes historiques. À l’ère de la spécialisation à outrance, on les avait rangés au rayon des curiosités. L’IA agentique les remet au premier plan.

Gerrit Kazmaier, président produits et technologie chez Workday, le dit sans détour : l’IA agentique amplifie les forces des professionnels et leur permet d’agir comme des polymathes. En clair, l’agent prend en charge l’exécution répétitive, l’humain se concentre sur l’orchestration, la décision, la vision transverse.

Kathy Pham, VP IA chez Workday, enfonce le clou : les profils capables de collaborer simultanément avec des intervenants de plusieurs domaines deviennent indispensables. « Ce sont ces lacunes que nous devons combler, et peut-être pourrons-nous alors réorienter notre énergie vers des domaines à plus forte valeur ajoutée », explique-t-elle. En pratique, l’automatisation des tâches à faible valeur libère du temps pour ce qui compte vraiment.

Adaptabilité : le nouveau muscle critique

Chris Kairinos, directeur technique chez A+E Global Media, utilise une analogie musicale qui parle : imaginez un piano auquel on ajoute 30 touches, puis trois rangées supplémentaires et trois pédales. À quoi bon apprendre à en jouer si l’instrument change tous les six mois ?

« Si le piano change sans cesse, comment allez-vous pouvoir un jour le maîtriser ? Dans ces conditions, c’est impossible. Il faut simplement être suffisamment adaptable pour pouvoir s’en servir », dit-il. La leçon est claire : la maîtrise d’un outil précis n’est plus un avantage durable. Ce qui compte vraiment, c’est la capacité à s’adapter à des instruments modifiés en permanence.

Pour les décideurs, cela signifie repenser les plans de formation. David Minahan, directeur du numérique chez Young Lives vs. Cancer, a intégré cette donnée dans sa stratégie : exit les spécialistes cantonnés à une tâche, place aux « polyvalents » capables d’intervenir sur l’ensemble de la pile technologique.

« Les spécialistes ne sont plus nécessaires dans la plupart des entreprises, car l’IA exploite les connaissances différemment », affirme-t-il. Mais attention au piège : polyvalence ne veut pas dire généralisme. « Je pense que le terme de généraliste est trop large », prévient-il. La nuance est capitale.

Expertise augmentée plutôt que dispersion

Ankur Anand, DSI de Harvey Nash, pose une distinction essentielle. Pour lui, le bon profil n’est pas celui qui jongle entre plusieurs carrières, mais celui qui utilise l’IA pour étendre sa spécialité.

« Chaque professionnel qui se démarque réellement aujourd’hui est un expert dont la spécialité s’est élargie pour inclure la direction, la remise en question et la correction de l’IA qui travaille à ses côtés », dit-il. Cette différence est fondamentale : il ne s’agit pas de devenir un couteau suisse, mais un expert dont le rayon d’action s’est élargi grâce à l’IA.

L’exemple de Snowflake est éclairant. Un responsable ingénierie y consacre 20 à 30 heures par semaine à encadrer cinq agents, examiner leurs choix de conception et décider quand le code est prêt à être déployé. Sa valeur ajoutée ? Sa formation technique solide, qui lui permet de repérer les erreurs des agents. « Une personne n’ayant qu’une compréhension superficielle et générale de l’ingénierie ne disposerait d’aucun repère suffisamment solide pour vérifier le travail des agents », souligne Anand.

Une tendance qui dépasse l’IT

La polyvalence ne restera pas l’apanage des informaticiens. Minahan l’observe déjà : dans la vente, le marketing, les RH, la finance, l’administration, la prestation de services ou la création de produits, les descriptions de poste vont évoluer.

« On verra émerger d’ici quelques années un large éventail de personnes aux descriptions de poste potentiellement très différentes, au sein d’une main-d’œuvre polyvalente tirant parti d’outils tels que l’IA pour acquérir des connaissances et des informations spécifiques », prédit-il.

Dans le recrutement, Anand constate la même dynamique. Un outil de sourcing IA peut analyser des milliers de profils en un clin d’œil, mais les recrutements qui comptent vraiment – cadres techniques, compétences rares – reposent toujours sur un consultant capable de comprendre les enjeux profonds d’un marché. En clair, l’IA gère le volume, l’humain gère la valeur.

Ce qu’il faut retenir pour votre organisation

Pour les TPE, PME et scale-ups, l’enjeu est double : ne pas rater le virage de l’IA agentique, mais aussi ne pas sacrifier l’expertise sur l’autel de la polyvalence mal comprise.

• Former des polyvalents, pas des généralistes : donnez à vos experts les moyens d’étendre leur champ d’action grâce à l’IA.
• Valoriser l’adaptabilité : recrutez et récompensez ceux qui savent apprendre vite et s’ajuster en continu.
• Investir dans la profondeur : sans expertise solide, impossible de détecter les erreurs des agents. La polyvalence n’excuse pas la superficialité.

Passons au concret : les meilleurs « polymathes » de demain seront ceux qui mettront à profit leur expérience pour apporter cette touche humaine qu’aucune IA ne peut générer. Ni plus, ni moins.

Mathias Courtois

Ingénieur systèmes et architecte cloud pendant 8 ans chez un leader européen de l’hébergement, reconverti dans l’analyse tech et business. Passionné par l’intersection entre infrastructure IT, IA générative et transformation digitale des entreprises. J’aide les décideurs et les équipes techniques à naviguer dans l’écosystème tech sans bullshit marketing.