Les compétences en IA, désormais les plus difficiles à recruter au monde : le tournant de 2026

Le classement des compétences que personne n’avait anticipé

Chaque année depuis 2016, ManpowerGroup pose la même question à des dizaines de milliers d’employeurs : quelles compétences sont les plus difficiles à trouver ? Pendant près d’une décennie, l’ingénierie et les métiers informatiques traditionnels ont dominé le haut de ce classement. En 2026, pour la première fois, ce n’est plus le cas.

Selon l’enquête 2026 sur la pénurie de talents de ManpowerGroup, menée auprès de 39 063 employeurs dans 41 pays entre le 1er et le 31 octobre 2025, le développement de modèles et d’applications d’IA se classe désormais comme la compétence la plus difficile à trouver au monde, citée par 20 % des employeurs. La culture IA suit de près avec 19 %. L’ingénierie — la catégorie qui a ancré les classements de pénurie pendant la majeure partie de l’histoire de l’enquête — se retrouve reléguée à la troisième place, à égalité avec 19 %. Les compétences informatiques et data traditionnelles, autrefois toujours en tête, chutent jusqu’à la septième place avec 17 %.

Le taux de pénurie global raconte sa propre histoire. Soixante-douze pour cent des employeurs déclarent ne pas parvenir à pourvoir leurs postes vacants, selon la couverture du rapport par hcamag, qui précise également que ce taux est passé de seulement 40 % en 2016 à 72 % en 2026 — un quasi-doublement en une décennie, même s’il a légèrement reculé par rapport aux 74 % de l’année précédente. Il ne s’agit pas d’un pic passager. C’est une recomposition structurelle de ce qui constitue une main-d’œuvre rare.

La pénurie n’est pas répartie de manière uniforme. D’après la publication des données de l’enquête par PR Newswire, la Slovaquie affiche le marché du travail le plus tendu avec 87 %, suivie par la Grèce et le Japon à 84 % et l’Allemagne à 83 %. La France se situe à 74 %, le Royaume-Uni à 73 %, et les États-Unis accusent un léger retard à 69 %. La Chine reste le grand marché le moins contraint, à 48 %. La taille de l’entreprise compte également : les organisations de 1 000 à 4 999 salariés affichent le taux de pénurie le plus élevé, à 75 %, contre 64 % pour les entreprises de moins de 10 salariés — les grandes entreprises se disputent le même vivier restreint de talents compétents en IA, à une échelle que les petites structures ne connaissent tout simplement pas. Par secteur, l’information (75 %), l’hôtellerie (74 %) et le secteur public/santé/social (74 %) affichent les contraintes les plus fortes.

Pourquoi les compétences en IA dépassent désormais l’ingénierie traditionnelle

Ce basculement ne se résume pas à un simple décompte d’offres d’emploi — il traduit la manière dont les employeurs redéfinissent aujourd’hui l’avantage concurrentiel. « L’avantage concurrentiel ne repose plus uniquement sur la sophistication des modèles. C’est la capacité de la main-d’œuvre qui fait la différence », a déclaré Mara Stefan, VP Global Insights chez ManpowerGroup, dans des propos rapportés par HR Tech Edge. Autrement dit, les modèles d’IA eux-mêmes sont devenus une infrastructure banalisée — ce qui est rare, c’est la main-d’œuvre capable de les déployer, de les gouverner et d’en tirer réellement de la valeur.

Jonas Prising, PDG de ManpowerGroup, a formulé ce basculement en des termes similaires, notant selon le rapport de hcamag que « l’IA ne remplace pas les emplois, elle transforme le travail » — et que les entreprises qui progressent sont celles qui relient les gains de productivité de l’IA à une évolution de carrière visible pour leurs salariés, plutôt qu’à de simples objectifs d’automatisation. Cette transformation se retrouve clairement dans les données connexes du marché du travail. L’étude 2026 de Robert Half sur le recrutement tech montre que les postes d’ingénieur IA/ML affichent désormais les salaires de départ les plus élevés du secteur tech, entre 134 000 et 193 250 dollars, tandis que les offres d’emploi en IA/ML et data science ont progressé de 163 % en un an — la catégorie qui croît le plus vite dans l’étude. Soixante et onze pour cent des responsables technologiques ont indiqué à Robert Half que les pénuries de compétences ont déjà retardé des projets d’intégration de l’IA, alors même que 78 % des responsables tech prévoient d’augmenter leurs effectifs permanents au second semestre 2026.

Fait important, les données de ManpowerGroup montrent que les employeurs ne recherchent pas uniquement des certifications en IA de manière isolée — les compétences humaines restent très valorisées en parallèle. La communication et la collaboration sont citées par 39 % des employeurs, le professionnalisme et l’éthique de travail par 36 %, et l’adaptabilité par 34 %, selon la ventilation de hcamag. Le profil gagnant en 2026 n’est pas un spécialiste IA étroit ; c’est une personne qui combine la maîtrise de l’IA avec le jugement et les compétences relationnelles nécessaires pour l’appliquer concrètement au sein d’une organisation. Cette combinaison est précisément ce qui est le plus difficile à trouver, et cela explique pourquoi 91 % des employeurs déploient désormais des stratégies mixtes de gestion des talents plutôt que de miser sur un seul levier de recrutement — la montée en compétences des salariés existants, citée par 27 % des employeurs, étant la réponse la plus courante.

Ce que les responsables du recrutement en entreprise devraient faire

1. Séparer le « bâtisseur d’IA » de l’« opérateur formé à l’IA » dans votre architecture de postes

La plupart des entreprises continuent de rédiger une seule fiche de poste surchargée, exigeant à la fois une expertise en développement de modèles et une simple aisance avec les outils d’IA au quotidien — puis s’étonnent que personne ne postule. Les données de ManpowerGroup montrent qu’il s’agit de deux catégories de pénurie distinctes (20 % contre 19 % des compétences les plus difficiles à trouver, respectivement), avec des viviers de talents, des grilles salariales et des parcours de formation différents. Séparez vos recrutements : recrutez de manière ciblée les bâtisseurs de modèles/applications lorsque vous avez réellement besoin de développement sur mesure, et intégrez les exigences de culture IA dans les postes opérationnels, d’analyse et de management existants, au lieu de créer une nouvelle ligne d’effectifs pour chaque équipe qui touche un outil d’IA. Ne fusionnez pas les deux en un seul poste « IA générique » — c’est le moyen le plus sûr de laisser un poste critique vacant pendant deux trimestres.

2. Rediriger le budget de recrutement inutilisé vers la montée en compétences interne avant le T4

Avec 91 % des employeurs déployant déjà des stratégies mixtes et la montée en compétences comme réponse la plus courante à 27 %, le recrutement externe seul n’est plus une stratégie principale viable — le vivier est trop restreint et trop coûteux. Si un poste requérant des compétences en IA reste ouvert depuis plus de 90 jours, considérez cela comme un signal pour convertir le budget en une cohorte de formation interne structurée, plutôt que de relever à nouveau le salaire proposé. Ciblez les salariés les plus proches du travail concerné : analystes de données, ingénieurs et personnel opérationnel qui connaissent déjà vos systèmes et n’ont besoin que d’ajouter la couche IA, pas d’un recrutement complet.

3. Suivre le risque de retard de projet comme indicateur de recrutement, pas seulement le nombre de postes vacants

Robert Half constate que 71 % des responsables technologiques déclarent que des projets d’intégration de l’IA ont déjà pris du retard à cause des pénuries de compétences — c’est un indicateur de risque de livraison, pas un indicateur RH, et il devrait figurer sur le même tableau de bord que votre feuille de route. Associez chaque initiative IA active à la compétence spécifique qui la bloque (développement de modèles, culture IA/aisance avec les outils, ou ingénierie de données) et suivez mensuellement le nombre de jours de retard par lacune. Cela transforme le recrutement d’un simple « nous avons trois postes ouverts » en « nous perdons N semaines par trimestre sur les fonctionnalités IA livrées » — l’argument qui débloque réellement les budgets au niveau de la direction.

4. Comparer votre taux de pénurie à celui de votre secteur et de votre taille avant de réagir

Un taux de pénurie de 75 % dans une entreprise de 2 000 salariés du secteur de l’information se situe globalement dans la moyenne mondiale pour ce segment — ce n’est pas une crise propre à votre organisation. Avant d’autoriser des primes d’embauche d’urgence ou des indemnités de relocalisation, vérifiez où se situe votre entreprise, par taille (les entreprises de 1 000 à 4 999 salariés affichent les taux les plus élevés, à 75 %) et par secteur (l’information et le secteur public se situent tous deux entre 74 % et 75 %), par rapport aux chiffres mondiaux. Si vous êtes proche de la référence, la solution est structurelle — de meilleurs parcours internes — pas une surenchère salariale que vous perdrez face à des entreprises aux moyens plus importants.

La vue d’ensemble

Ce que les données 2026 de ManpowerGroup documentent réellement, c’est la fin d’une hypothèse vieille de dix ans : que « difficile à recruter » signifiait « ingénieur ». Cette hypothèse a façonné les grilles salariales, les cursus universitaires et les budgets de formation des entreprises pendant des années. Ce n’est plus le cas. La ressource la plus rare sur le marché du travail aujourd’hui n’est pas la capacité à écrire du code — la génération de code elle-même est devenue largement automatisable — mais la capacité à construire, gouverner et appliquer opérationnellement des systèmes d’IA, associée aux compétences de communication et d’adaptabilité nécessaires pour amener une organisation à réellement les utiliser.

Cela crée un effet cumulatif que la plupart des plans de recrutement n’ont pas anticipé. À mesure que les outils d’IA prennent en charge davantage de travail d’ingénierie routinier, la prime se déplace encore davantage vers le petit vivier de personnes capables d’orienter ces outils vers des résultats commerciaux concrets — exactement le vivier que ManpowerGroup montre en train de se raréfier, et non de s’élargir, alors même que la capacité de l’IA elle-même devient moins chère et plus largement accessible. Les entreprises qui continuent d’évaluer leur stratégie de talents à l’aune de la pénurie d’ingénieurs de l’ère 2020 continueront de perdre la course réelle, celle-ci portant désormais sur la capacité opérationnelle liée à la culture IA, et non sur le simple volume de développeurs.

Questions Fréquemment Posées

Sources et lectures complémentaires

• Global Talent Shortage Reaches Turning Point as AI Skills Claim Top Spot — ManpowerGroup
• Global Talent Shortage Reaches Turning Point as AI Skills Claim Top Spot — PR Newswire
• AI Skills Top List of Hardest-to-Find Capabilities for Employers Worldwide — HCA Mag
• AI Talent Shortage Hits Tipping Point: ManpowerGroup Data Shows 72% of Employers Still Can’t Find Skills They Need — HR Tech Edge
• Data Reveals Which Technology Roles Are in Highest Demand — Robert Half