Alors que l’intelligence artificielle automatise le travail universitaire une fois préparé aux étudiants, les experts avertissent que le concept même d’enseignement universitaire traditionnel est menacé, obligeant les établissements à repenser leur rôle dans l’élaboration des carrières et la fourniture de compétences réelles.

Bien avant que le terme IA n’apparaisse dans les journaux télévisés du soir, le modèle traditionnel d’enseignement supérieur aux États-Unis était déjà menacé. Entre 2010 et 2022, année du lancement de ChatGPT, les inscriptions universitaires ont chuté de près de 15 %, selon les données fédérales. Les réductions du financement de l’État ont fait grimper encore plus les frais de scolarité, laissant de nombreux étudiants se demander si l’énorme investissement de temps et d’argent valait l’obtention de ce diplôme.

L’arrivée de l’IA sur le marché du travail a intensifié cette incertitude. Les nouveaux diplômés sont désormais confrontés à la dure réalité : leurs diplômes ne se traduisent souvent pas par des emplois stables et bien rémunérés. Les algorithmes et les systèmes d’apprentissage automatique accomplissent des tâches autrefois réservées aux travailleurs débutants, érodant ainsi le marché même auquel les universités ont toujours préparé les étudiants à entrer.

Alina McMahon, récemment diplômée de l’Université de Pittsburgh, a déclaré au New York Magazine que le marché du travail pour sa cohorte est sombre. Après avoir postulé à environ 150 postes à temps plein, son seul retour a été que de nombreux postes avaient été entièrement supprimés. Elle a décrit ces chiffres comme étant des débutants dans cet environnement, qualifiant la situation de très décourageante.

Les données de la Banque fédérale de réserve de New York montrent que le taux de chômage des récents diplômés universitaires a grimpé à 5,8 % au premier trimestre 2025, le chiffre le plus élevé depuis 2021. Ce taux est près de deux points de pourcentage supérieur à la moyenne nationale, les récents diplômés étant confrontés à un taux de chômage presque deux fois supérieur à celui de tous les titulaires d’un diplôme universitaire, qui oscille autour de 2,9 %.

Les voies traditionnelles d’accès au marché du travail, telles que les stages et les programmes de niveau d’entrée, disparaissent également. Simon Kho, ancien responsable des programmes de début de carrière chez Raymond James Financial, a expliqué qu’il fallait souvent 18 mois à un nouveau diplômé pour devenir pleinement productif. À ce moment-là, ils deviennent agités et commencent à chercher la prochaine étape de leur carrière, a-t-il déclaré, soulignant les défis du point de vue des ressources humaines qui conduisent à des questions inconfortables sur l’endroit où la valeur est générée et si l’IA résoudra le problème.

L’effet sur les collèges est immédiat. Si les étudiants ne peuvent pas obtenir de stage, notamment dans des domaines comme l’informatique ou la finance, leurs diplômes perdent leur valeur pratique. La diminution des possibilités d’expérience appliquée se traduit par une diminution de la taille des classes et une diminution des inscriptions dans des programmes autrefois considérés comme essentiels pour l’économie moderne.

Ryan Craig, auteur de Apprentice Nation et directeur général d’Achieve Partners, a déclaré au New York Magazine que les collèges et les universités sont confrontés à un problème existentiel. Ils doivent trouver comment intégrer une expérience de travail pertinente, sur le terrain et, espérons-le, rémunérée pour chaque étudiant, et, espérons-le, plusieurs expériences avant l’obtention de leur diplôme.

Les enjeux vont au-delà des rendements financiers. Les experts notent que ce changement remodèle les attentes professionnelles des étudiants et leur confiance dans le système. Par exemple, les étudiants en technologie autrefois encouragés à apprendre à coder découvrent que les compétences en codage à elles seules ne garantissent plus un emploi. Les outils basés sur l’IA effectuent des tâches de programmation de base, automatisent l’analyse des données et rédigent même des rapports techniques de routine. La différenciation pratique que les étudiants acquéraient autrefois grâce à des projets universitaires est désormais souvent égalée ou dépassée par les logiciels.

Pendant ce temps, les secteurs de la finance, du conseil, des médias et de la recherche recalibrent leurs besoins en personnel junior. Plus de 400 employeurs technologiques, dont Meta, Intel et Cisco, ont annoncé plus de 130 000 suppressions d’emplois en 2025, selon le site d’emploi technologique TrueUp. Les stages qui servaient autrefois de vivier de talents sont remplacés par des programmes de formation axés sur l’IA, voire complètement éliminés. Les employeurs se demandent de plus en plus si l’investissement dans le capital humain en vaut la peine, en particulier lorsque les systèmes d’IA peuvent exécuter des fonctions similaires plus rapidement et à moindre coût.

Craig soutient que l’IA générative est susceptible de réduire le déficit de compétences tout en transformant le déficit d’expérience en gouffre. Les travailleurs débutants n’ont plus besoin d’effectuer des tâches subalternes répétitives qui ont été automatisées par l’IA, mais sont plutôt censés prendre des décisions et faire preuve de jugement comme les personnes qui sont en poste depuis deux ou trois ans. La question devient de savoir comment combler cet écart d’expérience alors que les postes de débutants qui assuraient autrefois cette formation disparaissent.

À mesure que la première génération de natifs du numérique entre dans l’enseignement supérieur, la pression sur les universités s’intensifie. On leur demande de préparer les étudiants non seulement avec des connaissances académiques, mais aussi avec le monde réel, une expérience pratique que l’IA a rendue plus difficile à acquérir. Craig a soutenu que les universités doivent innover de manière agressive pour survivre, en intégrant l’expérience de travail, le mentorat et les compétences appliquées dans le programme d’études de manière à garantir l’employabilité des diplômés.

Certaines universités expérimentent des partenariats avec des entreprises technologiques pour proposer des projets concrets, tandis que d’autres envisagent la maîtrise de l’IA comme une compétence de base. Pourtant, ces efforts ont souvent du mal à suivre le rythme de l’évolution rapide des capacités de l’IA. Le décalage entre la préparation académique et les attentes du marché se creuse, laissant de nombreux étudiants se sentir désorientés.

NBC News a collecté plus de 100 réponses de récents diplômés décrivant des mois passés à chercher un emploi, des centaines de candidatures et aucune réponse de la part des employeurs, même avec des diplômes autrefois considérés comme très demandés comme l’informatique ou l’ingénierie. Certains ont déclaré avoir eu du mal à obtenir un poste horaire dans le commerce de détail ou gagner des salaires bien inférieurs à ce à quoi ils s’attendaient dans des domaines dans lesquels ils n’avaient pas prévu de travailler.

Pour des étudiants comme McMahon, l’incertitude est tangible. Même les diplômés très motivés avec de bonnes moyennes cumulatives évoluent sur un marché du travail dans lequel l’IA accomplit des tâches qui justifiaient auparavant des années d’études. Le retour sur investissement d’un diplôme universitaire, déjà scruté avant ChatGPT, fait désormais face à une pression sans précédent.

Craig a souligné que le modèle de l’enseignement supérieur en tant que moyen d’accéder à une carrière professionnelle est assiégé. Les établissements doivent repenser leur approche de l’apprentissage, du développement des compétences et de l’intégration sur le marché du travail, sous peine de devenir obsolètes. Au premier semestre 2024, plus d’un collège a annoncé chaque semaine sa fermeture, reflétant la pression financière à laquelle sont confrontés les établissements incapables de s’adapter.

La crise s’étend au-delà des institutions individuelles et touche la compétitivité économique nationale. Les États-Unis se classaient au deuxième rang des pays développés pour les 25 à 34 ans titulaires d’un baccalauréat en 2000, et se classent désormais au 16e rang. Les 15 premiers pays développés ont, en moyenne, augmenté leurs taux de licence de 177 pour cent au cours de cette période.

Les inquiétudes concernant l’automatisation par l’IA des postes de premier échelon traditionnellement occupés par les diplômés universitaires ont aggravé ces inquiétudes, d’autant plus que de mauvais résultats sur le marché du travail au début de la vie peuvent se traduire par des déficits de revenus persistants au cours d’une carrière.

Le défi auquel est confronté l’enseignement supérieur ne consiste plus simplement à améliorer la qualité ou à réduire les coûts. Il s’agit de réinventer fondamentalement ce qu’un diplôme universitaire devrait apporter à une époque où l’intelligence artificielle peut reproduire bon nombre des compétences techniques qui nécessitaient autrefois des années d’études formelles. Pour des millions d’étudiants et leurs familles, la question est de plus en plus urgente : à quoi sert l’université à l’ère de l’IA ?