Apocalypse ou aubaine ? Depuis deux ans, le sujet revient partout : articles, études, gros titres dans les médias…
Sauf que sur le terrain (hôtels, offices de tourisme, prestataires), ça ne ressemble pas vraiment aux scénarios annoncés. Et ces dernières semaines, ça s’est encore accéléré : étude ADN Tourisme & AFDAS, livre blanc du HIT, articles de Frédéric Cavazza, mon fil LinkedIn qui déborde…
Comme j’ai contribué à une partie de ces travaux, je vous propose un petit point de synthèse sur ce que j’en retiens et les leçons qu’on peut essayer d’en tirer.
Leçon n°1 : ce n’est pas une question de métiers, c’est une question de tâchesJ’ai participé à l’étude menée par l'AFDAS pour ADN Tourisme sur l’impact de l’IA dans les métiers du tourisme. Ce qui est intéressant, c’est que ce travail de terrain auprès de pros en exercice donne une image bien différente des modélisations très théoriques.
Etude IA dans les organisme de tourisme - ADN Tourisme / AFDAS (février 2026)Première chose à retenir : personne ne va se faire remplacer par un robot. Ouf. En revanche, les tâches, elles, vont changer.
Nuance importante quand même : certains postes très exposés aux tâches répétitives, centres d’appels, saisie de réservations, back-office administratif, vont subir une pression réelle. Ce n’est pas « remplacement par un robot » au sens dramatique, mais une réduction progressive du volume de postes sur ces fonctions. La distinction est importante pour ne pas minimiser des situations qui peuvent être difficiles concrètement.Ce ne sont pas les métiers qui disparaissent, ce sont des tâches.
— Professionnel d’OGD, Étude ADN Tourisme / AFDAS, 2026Moins de temps sur le répétitif (rédiger des fiches produits, répondre aux questions récurrentes, synthétiser des données), plus de temps sur ce qui a de la valeur : la relation client, l’expertise locale, la conception d’expériences.
Ok, mais ça, c’est la théorie.
Dans la pratique, l’IA met surtout en évidence ce qui ne fonctionnait déjà pas. Si les données sont éparpillées dans 10 tableurs différents, aucun outil ne peut faire de miracle.
Deuxième chose à retenir, et c’est assez critique : tout le monde parle « d’IA » comme d’un bloc homogène. Automatiser une facturation, utiliser ChatGPT pour rédiger un email, déployer un agent qui traite les demandes clients… ce sont 3 niveaux de complexité, 3 logiques d’adoption, 3 impacts radicalement différents. Et c’est un vrai problème avec des décisions qui risquent d’être complètement à côté.
Leçon n°2 : l’IA ne réduit pas le travail, elle l’intensifie (zut…)Le paradoxe : quand ça devient facile, on en fait plusPeu d’études le disent franchement mais l’IA crée d’abord plus de travail, pas moins.
Et oui, c’est moche et c’est un peu le paradoxe de Jevons appliqué à la connaissance (le principe selon lequel plus une ressource devient facile à utiliser, plus on en consomme) : quand une tâche devient plus facile, on en fait davantage, pas moins. Ce n’est pas une réduction d’effectif qui risque d’arriver mais une concentration des compétences chez ceux qui savent s’en servir.
L’exemple IBM (et le signal sur les juniors)Et c’est exactement ce que fait IBM, en mode un peu schizophrène quand même.
D’un côté, des milliers de licenciements fin 2025, notamment dans les fonctions support remplacées par l’IA.
De l’autre, IBM triple ses recrutements de jeunes diplômés en 2026, alors que 37% des entreprises prévoient de couper les postes juniors. Une chose est sûre, couper les juniors aujourd’hui, c’est creuser un trou générationnel difficile à combler dans 5 ans. Le poste reste et c’est la…