Chroniques
17 décembre 2025
La relève en génie à l’ère de l’IA
Cet article s’inscrit dans la collection « RÉFLEXION ».
Par Réjean Roy, M. Sc. et Halima Bachir
Réjean Roy est directeur de la formation et de la mobilisation des connaissances chez IVADO, consortium interdisciplinaire et intersectoriel de recherche, de formation et de mobilisation des connaissances en intelligence artificielle. Il réalise depuis plus de 25 ans des mandats stratégiques dans le monde du numérique. Il a été appuyé par Halima Bachir, stagiaire en mobilisation des connaissances chez IVADO et étudiante à la maîtrise en affaires publiques et internationales à l’Université de Montréal.
L’intelligence artificielle (IA) transforme le monde du travail, et les professions du génie sont aux premières loges de ce changement. Pour les jeunes qui viennent de terminer leurs études universitaires en génie, l’effet est immédiat : elles et ils intègrent une profession où certaines tâches autrefois confiées aux recrues sont désormais prises en charge par des algorithmes. Cette mutation soulève une double question : comment l’IA influe-t-elle sur le travail des ingénieurs, particulièrement en début de carrière, et comment les universités et les organisations s’adaptent-elles ?
Entre efficacité et risques, la vigilance s’impose
L’IA s’invite à présent dans le quotidien des ingénieures et ingénieurs en se chargeant, à leur demande ou à celle de leurs supérieurs (elle ne prend pas encore seule, heureusement, l’initiative de se mettre au boulot), des tâches qui exigeaient autrefois des heures de travail, comme la programmation, a conception de plans ou la modélisation de circuits.
Les résultats sont souvent impressionnants. Une étude du MIT montre ainsi que l’utilisation de l’IA pour générer du code peut accroître la productivité de 20 % à 30 %, selon la nature des tâches et l’expérience de l’ingénieur1. L’automatisation permet aussi d’éliminer le travail répétitif et de libérer du temps pour l’innovation.
Les risques sont toutefois réels : les outils d’IA manquent parfois de précision et peuvent produire des « hallucinations ». Un danger plus insidieux accompagne l’essor de l’IA : le désengagement du personnel. En génie civil, par exemple, une application peut produire en quelques minutes un rapport de chantier. Mais si une erreur s’y glisse, ce qui demeure probable compte tenu du fonctionnement des algorithmes, c’est tout un ouvrage qui peut être fragilisé, avec des conséquences potentiellement graves. Le véritable risque vient de la confiance excessive souvent accordée à ces outils, qui conduit à surestimer leur fiabilité et à baisser la garde.
Ces risques ne sont pas seulement techniques, mais aussi humains, rappelle Pierre-Majorique Léger, professeur à HEC Montréal et directeur du Tech3Lab.
« L’excès de confiance envers l’outil fragilise le jugement et la rigueur professionnels. Une chose est pourtant claire : l’IA peut assister l’être humain, mais elle ne devrait jamais remplacer son regard. Comme c’est à ce dernier de trancher, l’IA ne pourra jamais compenser le manque d’expertise », souligne-t-il.
Une entrée en carrière fragilisée
Si l’IA s’impose dans les pratiques du génie, elle complique aussi l’intégration de la relève. Pour plusieurs employeurs, il paraît plus rentable de confier un mandat à un algorithme capable de l’exécuter plus vite et à moindre coût qu’à un débutant.
Résultat : de nombreuses organisations ont réduit le nombre de stages offerts aux étudiantes et étudiants. Selon un sondage, 37 % des employeurs, tous secteurs confondus, préfèrent déléguer certaines tâches à des outils d’IA plutôt qu’à des stagiaires ou à de jeunes diplômés2. « Le génie logiciel est particulièrement exposé à l’IA », souligne le professeur Léger. « Comme l’IA maîtrise de mieux en mieux la programmation, le métier d’ingénieur logiciel est appelé à évoluer rapidement. Dans les autres branches du génie, l’impact se manifeste plus graduellement, même si l’IA devient un outil de travail de plus en plus incontournable. »
À court terme, l’IA accélère l’exécution du travail, mais elle prive la relève d’occasions d’apprentissage essentielles pour acquérir l’expérience qui forge, à long terme, des personnes chevronnées.
Dans ce nouveau contexte, la maîtrise des outils d’IA devient un critère d’embauche essentiel, en génie comme dans bien d’autres domaines. Selon un sondage publié par Forbes, deux tiers des gestionnaires n’embaucheraient pas une personne candidate dépourvue de compétences en IA, et 71 % privilégieraient une personne candidate moins expérimentée, mais familiarisée avec cette technologie, plutôt qu’un ou une professionnelle expérimentée qui ne la maîtrise pas3.
Or, si le marché du travail évolue à grande vitesse, les programmes universitaires, eux, peinent à suivre, observe Marion Korosec-Serfaty, professeure à l’ESG UQAM. « On ne change pas un curriculum du jour au lendemain, et ce retard d’adaptation rend la transition vers le marché du travail encore plus difficile pour les nouvelles cohortes. »
Les étudiantes et les étudiants demeurent cependant proactifs : 60 % d’entre eux affirment avoir recours à l’IA générative dans leurs projets, principalement pour amorcer une idée ou affiner une solution4. Beaucoup reconnaissent toutefois que l’IA les aide surtout à livrer plus vite, sans réellement renforcer leurs savoir-faire ni leurs compétences transversales. À force d’y recourir, la relève pourrait voir s’éroder ce qui fait (ou fera) leur valeur dans le monde du génie : la créativité, l’esprit d’analyse et la maîtrise technique. Elle demeure pourtant largement livrée à elle-même pour en mesurer les risques et y répondre adéquatement.
Revoir la formation
La solution passe par une refonte des formations en génie. Les étudiants devraient être encouragés à cultiver les aptitudes que l’IA ne remplacera sans doute jamais : collaborer, débattre, décider. Le corps enseignant doit pour sa part suivre l’évolution des technologies, moderniser ses approches et laisser derrière lui les méthodes devenues obsolètes.
Deux priorités s’imposent. D’abord, renforcer la littératie en IA dès le premier cycle universitaire, afin que la population étudiante apprenne à évaluer la fiabilité des résultats obtenus avec l’IA et à en reconnaître les limites. Ensuite, amener cette population à utiliser les outils avec discernement, à comprendre leurs logiques de fonctionnement et à justifier ses choix dans un contexte de complexité croissante des technologies.
C’est tout le paradoxe : l’IA représente une menace, mais, bien encadrée, elle peut aussi ouvrir de nouvelles perspectives. De nouveaux métiers émergent en effet déjà, de l’expert en apprentissage automatique à la spécialiste en robotique, en passant par l’architecte en IA. Le génie n’est pas dépassé. Il entre dans une nouvelle ère où l’IA sera un moteur d’innovation au service des ingénieures et ingénieurs, et non l’inverse.
Références
- Cui, K. Z., Demirer, M., Jaffe, S., Musolff, L., Peng, S., et Salz, T. (2˛24).
The productivity effects of generative AI: Evidence from a field experiment with GitHub Copilot. MIT Generative AI Impact Consortium. - Brown, E. (2025). New survey reveals traditional undergraduate education is not preparing students for the workforce. Hult International Business School.
- Wells, R. (2024). 71% of employers prefer AI skills above experience in 2024. Forbes.
- Dai, Y. (2025). Why students use or not use generative AI: Student conceptions, concerns, and implications for engineering education. Digital Engineering.