La conférence TEDx de Timothée Parrique propose une critique radicale du capitalisme, qu’il décrit comme un système devenu incompatible avec les limites planétaires et incapable de ralentir sans s’effondrer. Il appelle à imaginer une alternative : le post-capitalisme.

Et dans cette réinvention systémique, l’intelligence artificielle – si elle est utilisée à bon escient – pourrait jouer un rôle déterminant.

Parrique commence par une provocation : il est plus facile d’imaginer la fin du monde que celle du capitalisme. Or, l’IA générative excelle dans la production de récits, de fictions spéculatives, de visualisations.

Elle peut aider à créer des mondes alternatifs crédibles, cohérents, désirables. En d’autres termes, elle relance l’imaginaire politique.

Grâce à ses capacités d’analyse, l’IA permet de décomposer les structures économiques existantes : chaînes de valeur, circuits de propriété, flux financiers, inégalités de revenus. Elle peut identifier les blocages, modéliser les dépendances, et ainsi éclairer les marges de manœuvre pour la transformation.

Les IA environnementales sont capables de modéliser l’épuisement des ressources, de simuler des trajectoires d’effondrement ou de résilience. Elles rendent tangibles des phénomènes invisibles à l’œil nu : biodiversité en déclin, acidification des océans, stress hydrique… Ces visualisations sont précieuses pour sensibiliser, alerter, et guider l’action collective.

En s’appuyant sur la théorie des systèmes, Parrique montre que l’économie peut être pensée comme un assemblage de briques modulables. Ici, l’IA peut servir de laboratoire. Elle permet de tester, simuler, itérer des architectures post-capitalistes : coopératives, monnaies locales, redistribution automatique, allocation par le besoin, etc.

Le concept de limitarianisme (plafonnement des richesses) ou d’héritage universel suppose une maîtrise fine des flux économiques. L’IA peut calculer les seuils optimaux, auditer les inégalités, proposer des modèles de redistribution réalistes, tout en garantissant la transparence et la traçabilité des flux.

Dans un modèle centré sur les besoins réels des territoires, l’IA pourrait croiser des données locales pour identifier les manques : soin, alimentation, éducation, réparation, culture, etc. Elle peut jouer le rôle d’agent de planification douce, en proposant des emplois socialement utiles là où le marché reste aveugle.

La proposition d’un service public de la monnaie peut s’appuyer sur l’IA pour gérer des monnaies alternatives, en assurer la stabilité, prévenir les abus. Elle peut aussi orchestrer des circuits économiques locaux, éthiques, non spéculatifs, connectés aux enjeux écologiques.tiser des tâches inutiles pour libérer du temps humain.

La transition vers un autre modèle n’est pas qu’économique : elle est aussi culturelle. L’IA peut jouer un rôle de copilote, aidant les individus à comprendre, à se former, à faire évoluer leurs pratiques. Elle peut amplifier les signaux faibles, connecter les initiatives locales, et créer des effets de seuil pour changer d’échelle.

L’IA ne garantit rien par elle-même. Elle peut tout autant accélérer les logiques extractives du capitalisme numérique que soutenir une bifurcation solidaire. Pour qu’elle serve le post-capitalisme, elle doit être open source, éthique, transparente, gouvernée collectivement, et alignée sur des finalités sociales et écologiques.

L'intelligence artificielle générative est en train de redéfinir profondément notre rapport à l'administration publique et à l'apprentissage, en s'imposant comme un outil d'émancipation citoyenne et d'inclusion sociale.

Guillaume Vigneron, CEO de la Super Agence, consultant auprès des collectivités et enseignant, décrit cette évolution comme une véritable révolution démocratique.

Face au paradoxe français d'une administration riche en services mais peu accessible, l'IA générative offre des solutions concrètes.

Elle permet la simplification automatisée des démarches administratives, une personnalisation des échanges, et un accompagnement conversationnel adapté aux citoyens. Des projets pilotes démontrent que l'IA transforme la relation administration-citoyen en la rendant plus humaine et compréhensible.

Sur le plan éducatif, l'IA agit comme un professeur personnel gratuit, disponible en permanence, adaptant ses réponses au niveau et aux besoins de chaque utilisateur.

Cet accès démocratisé à l'expertise favorise l'exploration professionnelle et créative, compense les inégalités éducatives territoriales, et permet aux jeunes de dépasser leurs déterminismes sociaux.

Pour assurer une intégration réussie de cette IA citoyenne, Guillaume Vigneron propose une approche pragmatique, structurée et humaine, avec une implication active des collectivités et des citoyens.

Il insiste sur la nécessité d'un accompagnement méthodique et d'une co-construction collective pour maximiser les bénéfices démocratiques de l'IA.

Ainsi, l'IA générative ne constitue pas seulement une avancée technologique, mais représente surtout une opportunité majeure de renforcer la démocratie, l'égalité des chances et la participation citoyenne.

L’intelligence artificielle entre dans une nouvelle phase de son évolution : celle où elle devient capable de s’auto-améliorer. Ce qui relevait hier de la science-fiction est désormais à l’étude dans les plus grands laboratoires du monde.

Concrètement, certains systèmes apprennent non seulement à résoudre des tâches, mais aussi à modifier leur manière d’apprendre, à tester de nouvelles approches, à ajuster leurs propres paramètres et, dans certains cas, à réécrire leur propre code. Ce phénomène est appelé auto-amélioration récursive. Il pourrait déclencher ce que certains nomment déjà une « explosion de l’intelligence ».

Pour les professionnels des ressources humaines, cette évolution soulève des questions fondamentales. Si une IA devient capable de progresser de manière autonome, sans intervention humaine, que devient alors la notion même de compétence ?

Comment évaluer une performance humaine face à un système qui se perfectionne en continu ? Et surtout, comment anticiper les impacts sur la formation, la gestion des emplois, les organisations et les politiques RH ?

Des exemples concrets émergent : DeepMind a dévoilé AlphaEvolve, une IA qui améliore des algorithmes comme un processus d’évolution génétique. D’autres modèles expérimentent la création de leurs propres exercices d'entraînement ou le réglage automatique de leurs paramètres internes.

Le tout avec des résultats mesurables sur les performances. Toutefois, cette auto-modification entraîne aussi des risques, comme celui de l’oubli catastrophique : en se transformant, une IA peut perdre la mémoire de ce qu’elle savait.

Nous entrons dans une ère où les systèmes intelligents ne seront plus simplement des outils à utiliser, mais des co-acteurs autonomes de l’environnement de travail.

Pour les DRH, cela impose un changement de posture : ne plus penser uniquement en termes de métiers et de compétences figées, mais en termes d’adaptabilité, d’intelligence collective et d’éthique. L’enjeu devient moins la maîtrise des outils que la compréhension des dynamiques d’apprentissage – humaines comme artificielles.

(Contenu généré avec l'aide de l'IA)

L’idée que « les jeunes formeront les anciens à l’IA » peut sembler naturelle.

Après tout, les étudiants utilisent massivement ChatGPT, Midjourney ou Perplexity dans leurs travaux. Mais cette vision est trompeuse.

Savoir utiliser une IA ne veut pas dire savoir s’en servir à bon escient, dans un contexte métier, avec les bons réflexes éthiques ou juridiques.

Inversement, les profils plus expérimentés — cadres, enseignants, responsables — n’ont peut-être pas encore intégré l’IA dans leur quotidien, mais ils possèdent une compréhension fine des enjeux : qualité des livrables, exigences du terrain, cadre réglementaire. Autrement dit, ils savent pourquoi on fait les choses.

C’est là que le rétro-mentoring devient utile : en croisant l’aisance technologique des jeunes et l’expérience métier des seniors, on crée un échange gagnant-gagnant. Le junior initie à l’outil, le senior donne du sens.

Ensemble, ils inventent des usages IA vraiment pertinents.

Mais ce n’est pas automatique. Pour que ça marche :

• Il faut un cadre clair (objectifs, durée, livrable attendu) ;

• Une valorisation des deux rôles (le formateur et l’apprenant apprennent mutuellement) ;

• Et une reconnaissance managériale : sinon, ça reste un gadget RH de plus.

Le rétro-mentoring ne remplace pas la formation à l’IA. Mais c’est un accélérateur puissant, surtout dans les structures de taille moyenne, où l’agilité prime sur les grands plans stratégiques.

En résumé : ce n’est pas une affaire de jeunes ou de vieux. C’est une affaire de coopération. Et l’IA ne se diffuse durablement que si elle circule dans les deux sens.

(Contenu généré avec l'aide de l'IA générative)

L’intelligence artificielle transforme en profondeur les pratiques de sourcing RH. Ce qui relevait autrefois de la simple recherche manuelle de CV est désormais automatisé, accéléré et optimisé grâce à des outils capables de détecter, qualifier et engager les meilleurs profils en un temps record. La promesse principale de ces technologies est double : gagner en rapidité tout en améliorant la précision des recrutements. Des plateformes comme LinkedIn ou Eightfold permettent d’identifier en quelques minutes des candidats qualifiés, en croisant des données internes et externes pour évaluer leur compatibilité avec un poste. Le recruteur n’a plus besoin de fouiller manuellement les bases de données : l’IA propose les meilleurs profils et rédige même les messages d’approche, avec un taux de réponse supérieur à la moyenne.Au-delà de la recherche de talents, l’IA générative intervient également dans la rédaction d’annonces, la création de contenus RH et l’animation des pages carrière, rendant la marque employeur plus vivante et ciblée. Cette automatisation intelligente favorise aussi une meilleure expérience candidat, grâce à des réponses instantanées, personnalisées et disponibles à tout moment. En misant sur les compétences plutôt que les intitulés de poste, l’IA ouvre également la voie à des recrutements plus équitables.Mais cette révolution n’est pas sans limites. Le risque de biais algorithmique reste réel, surtout si les données d’origine reflètent des pratiques discriminatoires. La transparence des décisions automatisées, la qualité des données et la souveraineté numérique deviennent ainsi des enjeux majeurs. Pour intégrer l’IA de manière efficace et éthique, une méthode rigoureuse s’impose : audit des besoins et des données, sélection de la solution adaptée, phase de test, puis industrialisation encadrée par une gouvernance solide.En somme, le sourcing RH ne sera pas remplacé par l’IA, mais profondément réorganisé. Les recruteurs qui sauront s’appuyer intelligemment sur ces outils pour renforcer leur efficacité tout en gardant la main sur les décisions stratégiques seront les mieux armés pour attirer les talents dans un marché de plus en plus tendu.(contenu généré avec l'aide de l'IA générative)

Le vendredi 27 juin à 21h, dans la salle Barbara de Saint-Ouen, un moment fort du Sommet de l’Intelligence Artificielle et de la Citoyenneté réunira quatre voix engagées pour interroger en profondeur la transformation de nos compétences à l’heure de l’IA générative. La table ronde centrale, intitulée « Savoir, pouvoir, devoir : la nouvelle grammaire de la compétence à l’heure de l’IA », sera un espace de débat vivant, ancré dans les réalités sociales, éducatives et technologiques de notre époque.

• Guillaume Vigneron, fondateur de La Super Agence, spécialisée en communication RH et acculturation à l’IA, interviendra sur la transformation du rapport au savoir et à l’expertise à l’ère des intelligences conversationnelles.

• Julie Martinez, directrice générale de France Positive et auteure de “IA & Fake News : sommes-nous condamnés à la désinformation ?”, portera une réflexion engagée sur le devoir éthique dans un monde saturé de contenus automatisés.

• Samir Souadji, de l’association APART, défendra la nécessité d’un accès inclusif aux outils de l’IA pour les quartiers populaires et les jeunes talents sous-représentés.

• Haitam Zoukaghe, expert IA, viendra poser un regard technologique éclairé sur les mutations de la compétence : quelles capacités demain seront réellement critiques pour comprendre, dialoguer avec et encadrer les IA ?

Ce Sommet de l’Intelligence Artificielle et de la Citoyenneté se distingue volontairement des conférences technocentrées. Il se veut ouvert à tous les profils : citoyens curieux, enseignants, étudiants, entrepreneurs, artistes, élus, professionnels de l’éducation et du numérique. L’objectif est clair : faire de l’IA un objet de débat public, pas seulement une affaire d’ingénieurs.

Le format du sommet est conçu pour :

• Décloisonner : mettre autour de la table des expertises multiples et des vécus différents.

• Acculturer : rendre les enjeux techniques accessibles sans les dénaturer.

• Motiver : inspirer l’engagement sans céder au technosolutionnisme ni au catastrophisme.

• Organiser la réflexion : structurer sans enfermer, pour que la complexité reste fertile.

Plus de 250 participants sont attendus, et plusieurs médias, dont Le Parisien et France 3, couvriront l’événement, qui marque un tournant dans la manière de penser ensemble l’IA dans la cité.

La question posée ne porte pas sur l’IA en tant que technologie, mais sur ce qu’elle fait à nos manières d’apprendre, de décider et d’agir. L’IA bouleverse notre définition même de ce qu’est être compétent. Trois axes guident la discussion :

• Savoir : la compétence n’est plus accumulative mais interactive. Il ne s’agit plus de « savoir coder », mais de « savoir dialoguer » avec une IA.

• Pouvoir : la technique cesse d’être le monopole des experts pour devenir un levier d’action pour les utilisateurs curieux, notamment les plus jeunes.

• Devoir : à l’ère des contenus générés à la chaîne, l’éthique n’est plus un supplément d’âme, mais une compétence à part entière.

Cette table ronde, à l’image du sommet, n’est ni un cours magistral ni un débat fermé. C’est une expérience collective de réflexion, un espace où chacun est invité à interroger ses propres pratiques, ses propres responsabilités, ses propres opportunités.

Guillaume Vigneron et les autres intervenants poseront les bases d’une nouvelle « grammaire de la compétence » – une grammaire que chacun peut apprendre à pratiquer, dans son quotidien, au travail, dans sa communauté ou dans ses choix de citoyen numérique.

Dans un contexte de pénurie persistante de talents, la tentation est forte pour les directions RH de concentrer leurs efforts sur l’attractivité et le recrutement.

Multiplier les campagnes marque employeur, optimiser la présence sur les jobboards, renforcer les dispositifs d’Inbound Talent… autant de stratégies qui restent pertinentes, mais qui risquent aujourd’hui de passer à côté des véritables urgences.

Car les défis ont changé. Le paysage RH de 2025 est redéfini par des mutations plus profondes : la transformation rapide des compétences, l’intégration de l’intelligence artificielle, le basculement durable vers des formes de travail hybrides, la redéfinition du rôle managérial, et l’urgence de préserver la santé mentale des collaborateurs.

Ce sont ces chantiers, souvent relégués au second plan, qui conditionneront la performance future des organisations. Continuer à piloter avec les grilles de lecture de 2023, c’est risquer l’obsolescence stratégique.

Les priorités RH fixées il y a un an sont déjà dépassées. En 2025, l’efficacité RH ne peut plus reposer uniquement sur l’attractivité ou la conformité réglementaire.

Elle repose sur la capacité à repenser les compétences, à accompagner les managers, à intégrer l’IA de façon éthique et performante, à organiser le travail de manière soutenable, et à placer la santé mentale au cœur de la stratégie. Pour cela, le diagnostic RH devient un levier de pilotage essentiel, capable de faire de la fonction RH un acteur stratégique à part entière.
C’est à cette condition que l’entreprise pourra créer durablement de la valeur dans un monde incertain.(Contenu généré avec l'aide de l'IA générative)

L’IA générative s’impose progressivement comme une réponse aux nombreux dysfonctionnements qui pèsent sur la fonction RH : saturation des processus de recrutement, lourdeurs administratives, gestion inefficace de la performance, manque de personnalisation de la formation, et dégradation du bien-être au travail.

En automatisant la rédaction de contenus, le tri des candidatures, l’élaboration de modules de formation ou encore le traitement des demandes courantes des salariés, ces technologies allègent considérablement la charge des équipes RH tout en augmentant leur réactivité.

Elles permettent également d’améliorer l’inclusivité des processus, de détecter plus tôt les signaux faibles de désengagement, et de mieux piloter la performance individuelle et collective.

Toutefois, leur déploiement n’est pas sans risques : erreurs ou biais persistants, perte de confidentialité, impact social mal anticipé. L’encadrement éthique et réglementaire s’annonce donc essentiel, notamment dans le cadre du futur AI Act européen.

Plutôt que de remplacer les professionnels RH, l’IA générative a vocation à les épauler, en les libérant des tâches répétitives pour leur permettre de se recentrer sur l’humain.

À condition d’être utilisée avec discernement, elle pourrait bien transformer les ressources humaines en un véritable centre de services stratégiques et personnalisés.

L’anticipation des démissions grâce à l’intelligence artificielle devient une réalité concrète dans les entreprises françaises. Longtemps cantonnée à une logique réactive, la fonction RH entre aujourd’hui dans une ère prédictive, capable d’identifier en amont les signaux faibles du désengagement et du départ.

En croisant les données issues du SIRH, des outils collaboratifs, des entretiens et des indicateurs d’engagement, des modèles d’IA sont désormais capables d’attribuer à chaque collaborateur un score de risque de départ. L’objectif n’est pas de surveiller, mais de comprendre les dynamiques à l’œuvre pour enclencher des actions ciblées : mobilité, reconnaissance, formation ou simple prise de contact managérial.

Cette nouvelle capacité repose sur la mise en place de dashboards dynamiques, accessibles aux RH comme aux managers, qui permettent de visualiser les risques d’attrition par équipe, d’en comprendre les causes probables et de simuler des leviers correctifs. Plusieurs entreprises françaises — Supermood, Neobrain, 365Talents, Elevo ou Zest — proposent déjà ces services, en combinant IA, éthique et accompagnement au changement.

Si des précautions doivent être prises sur le plan juridique et algorithmique (RGPD, biais, transparence), cette approche inaugure un tournant majeur dans la gestion des talents. Le pilotage du turnover ne se fait plus a posteriori : il devient un levier stratégique d’attractivité, de fidélisation et de performance.

(Contenu créé avec l'aide de l'IA générative)

Si l’on se projette vers 2030, certaines fonctions RH semblent promises à une profonde transformation, voire à une disparition partielle.

C’est en tout cas ce que mettent en lumière les réflexions stratégiques de La Super Agence, qui identifie une série de ruptures majeures en train de redessiner le paysage des ressources humaines.

Parmi les métiers les plus exposés figurent des rôles très administratifs, comme celui de gestionnaire de paie ou d’assistant RH, dont les tâches transactionnelles sont de plus en plus automatisables.

La production de bulletins, le suivi des dossiers, les réponses aux questions standards : autant d’activités déjà prises en charge par des systèmes intelligents, des portails RH ou des assistants virtuels.

Mais la rupture dépasse la seule dimension technologique. La Super Agence distingue quatre grands moteurs de transformation. Le premier est bien sûr l’essor de l’intelligence artificielle et des agents autonomes, qui bouleversent les processus classiques. Le deuxième est l’expérience collaborateur, devenue un levier stratégique dans un contexte de tension sur les talents. Le troisième réside dans la montée en puissance de la responsabilité sociale et environnementale, qui pousse les DRH à intégrer des critères durables dans chaque action. Enfin, le dernier moteur est celui de l’organisation "liquide" : on ne gère plus des postes, mais des flux de compétences, de missions, de projets.

Dans ce contexte mouvant, plusieurs métiers traditionnels sont déjà challengés. Le sourceur RH, par exemple, voit son rôle concurrencé par les IA de matching, capables de trier des centaines de CV en quelques secondes. Le formateur, s’il reste attaché à un modèle descendant, risque lui aussi de perdre en pertinence face au microlearning individualisé. Même des rituels bien établis comme l’entretien annuel sont remis en cause au profit de pratiques plus agiles, avec du feedback en continu et des suggestions d’amélioration assistées par IA.

Mais cette évolution n’est pas synonyme de destruction pure. Elle ouvre aussi la voie à l’émergence de nouveaux rôles. Des fonctions inédites voient le jour, au croisement de la technologie, de l’humain et de l’éthique. On parle désormais d’auditeur de biais algorithmique, chargé de vérifier que les outils RH respectent des principes d’équité.

De manager de la collaboration humain-machine, capable de piloter des équipes mixtes où humains et IA interagissent au quotidien. Ou encore de designer d’expérience collaborateur, qui conçoit des parcours internes aussi fluides qu’engageants.

L’analyse des données RH devient un enjeu central : des profils d’analystes spécialisés permettent d’anticiper les départs, d’optimiser les parcours et de prendre des décisions stratégiques éclairées. À cela s’ajoutent des fonctions encore plus intégrées, comme le responsable climat-employabilité, qui articule transition écologique et adaptation des compétences, ou le curateur de microlearning, dont le rôle est d’orienter les collaborateurs dans une offre de formation pléthorique. Même la mobilité interne devient un sujet à part entière, animé par des facilitateurs de marketplaces de talents.

Face à ce paysage en mutation, La Super Agence propose une feuille de route en trois temps. Dès 2025, elle recommande d’automatiser les tâches les plus répétitives, de structurer la donnée RH, et de poser des règles éthiques claires sur l’usage des technologies. La phase 2026-2027 est celle de l’expérimentation : lancer des pilotes, tester de nouveaux formats de feedback, construire des parcours engageants. Enfin, à partir de 2028, il s’agit de généraliser ce qui fonctionne : former les managers aux nouvelles responsabilités, intégrer les indicateurs RSE dans les tableaux de bord RH, auditer systématiquement les biais des outils.

Contenu généré avec l'aide de l'IA générative