L’alternance pour sauver les juniors du risque IA

Fondée sur les données internes de la société, l’étude montre que le poids des juniors dans les effectifs techniques a aussi reculé, de 21 % à 14 %. Alors qu’Anthropic a triplé de taille en un an, les postes d’entrée se raréfient. Au sein de l’entreprise américaine, l’IA ne supprime pas tant des emplois qu’une marche, celle par laquelle on entrait dans le métier. Les auteurs y voient un indicateur avancé, pas une mesure du marché du travail.

Le paradoxe de l’expérience

D’autres données suggèrent une tendance plus large. Selon le fonds SignalFire, les jeunes diplômés ne représentent plus que 7 % des embauches des grands de la tech américains. Écrire du code simple, tester, documenter, trier des données, préparer une synthèse : ces tâches, longtemps confiées aux débutants, sont celles que l’IA exécute désormais en quelques secondes. Épaulé par l’IA, un profil confirmé devient plus rentable qu’un débutant à former. Mais ces tâches constituaient l’apprentissage du métier. C’est en les exécutant que l’on acquiert le jugement nécessaire pour, plus tard, encadrer, arbitrer, contrôler. Qui formera les seniors de demain si plus personne n’est junior aujourd’hui ? Et comment vérifier le travail d’une IA sans avoir appris à le faire ? Le risque est double : une pyramide des âges qui se déforme et vieillit, et des organisations qui délaissent leur rôle social, former les talents de demain.

Junior-sénior

Si le premier échelon disparaît après le diplôme, il faut le déplacer avant : faire en sorte que le jeune diplômé ne soit plus un débutant le jour où il obtient son titre. L’alternance offre ce cadre. Un étudiant qui a passé deux ou trois ans sur le terrain connaît les processus, les clients, les contraintes. Surtout, il a appris à travailler avec l’IA en situation réelle. La valeur d’une jeune recrue ne tiendra plus à l’exécution de ce que la machine sait faire, mais à sa capacité à la piloter : formuler la bonne demande, repérer l’erreur, juger un résultat, en assumer la responsabilité. L’étude le confirme : les recruteurs d’Anthropic valorisent de plus en plus l’autonomie et le jugement des candidats, au détriment de l’expertise technique. Cela ne s’apprend pas en amphithéâtre.

La France part avec un atout : l’apprentissage s’y est massifié depuis la réforme de 2018 et largement ouvert au supérieur. Mais les coups de rabot de 2025 et 2026 le fragilisent. Le nombre d’apprentis a reculé de 3,1 % en 2025, à 1,017 million, et les entrées ont encore baissé de 2,2 % au premier semestre 2026, selon la Dares. Le supérieur est le plus touché (-6,3 % de contrats signés de janvier à octobre 2025) : c’est précisément le vivier des futurs juniors qualifiés.

Faire évoluer la formation

Encore faut-il que l’alternance évolue. Confier à l’apprenti des tâches désormais automatisées n’aurait guère de sens. Les entreprises devront l’exposer tôt à la supervision et à la décision, avec un tuteur chargé de transmettre le jugement plutôt que l’exécution. Les établissements devront intégrer l’usage critique de l’IA dans leurs référentiels.

Quant à l’État, il doit cesser de traiter l’alternance comme une dépense à contenir. Sanctuariser l’aide à l’embauche d’apprentis dans les formations du supérieur exposées à l’IA, en la conditionnant à un tutorat renforcé, serait un investissement. Car si l’IA efface le premier échelon des carrières, ce n’est pas seulement l’emploi des jeunes qui est menacé, mais la fabrique même de l’expertise