Future Skills

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En bref

Les Future Skills désignent les compétences jugées essentielles pour rester employable dans les années à venir, face aux évolutions technologiques et économiques du travail.

Définition complète

Les Future Skills (compétences d’avenir) désignent l’ensemble des compétences considérées comme essentielles pour rester efficace et employable dans les années à venir, compte tenu des évolutions technologiques, économiques et organisationnelles du monde du travail. Elles regroupent à la fois des compétences techniques nouvelles, comme savoir utiliser des outils numériques ou des outils d’IA, et des compétences comportementales durables, comme l’esprit critique, la capacité d’adaptation ou la collaboration, jugées plus difficiles à automatiser.

Par exemple, une entreprise de logistique peut identifier que ses futurs magasiniers auront besoin, en plus de leurs compétences physiques habituelles, de savoir interagir avec des outils de gestion de stock pilotés par IA et de s’adapter rapidement à de nouveaux process, plutôt que d’exécuter toujours la même tâche répétitive de la même façon.

Attention : la liste des Future Skills évolue régulièrement et varie selon les études et les secteurs ; il faut se méfier des listes présentées comme définitives, qui reflètent souvent une époque et un contexte économique précis plutôt qu’une vérité intemporelle.

À quoi ça sert

Identifier les Future Skills sert à orienter les efforts de formation d’une organisation vers ce qui comptera vraiment demain, plutôt que de continuer à former uniquement sur des compétences déjà bien maîtrisées ou en voie d’obsolescence. Une entreprise qui anticipe ces besoins prend de l’avance sur ses concurrents qui découvrent le manque de compétences seulement quand le problème est déjà là.

Cette notion sert aussi aux individus dans la gestion de leur propre parcours professionnel : un salarié conscient des compétences d’avenir dans son secteur peut choisir volontairement de se former à temps, plutôt que de subir une obsolescence de ses compétences sans avoir anticipé.

Enfin, elle guide les politiques de recrutement : plutôt que de chercher uniquement des candidats déjà experts sur les outils actuels, certaines organisations privilégient désormais des profils capables d’apprendre vite et de s’adapter, une compétence considérée elle-même comme une compétence d’avenir.

Cas d'usage typiques

– Construire un plan de formation d’entreprise : quelles compétences anticiper pour rester compétitif dans les cinq prochaines années ?
– Orienter un parcours professionnel individuel : quelles compétences développer aujourd’hui pour rester employable demain dans son secteur ?
– Adapter une politique de recrutement : privilégier des profils capables d’apprendre vite plutôt que des experts figés sur des outils déjà en déclin ?
– Anticiper une transformation technologique : quelles compétences un service devra-t-il acquérir avant l’arrivée d’un nouvel outil ou d’une nouvelle réglementation ?
– Repenser un référentiel de compétences interne : les compétences valorisées historiquement correspondent-elles encore aux besoins réels de l’organisation ?
– Sensibiliser les équipes au changement : présenter les compétences d’avenir aide-t-il à faire accepter un effort de formation autrement perçu comme contraignant ?

Ce que tu sauras faire

Savoir identifier, dans son propre métier ou son secteur, les compétences susceptibles de devenir importantes dans les prochaines années, pour orienter ses efforts de formation en conséquence.

Mises en situation

Situation 1 : une PME industrielle anticipe l’automatisation

Contexte : une PME industrielle sait qu’une partie de ses tâches de contrôle qualité manuelles sera progressivement automatisée dans les prochaines années.

Application : elle commence à former ses contrôleurs qualité actuels à la supervision des outils automatisés, plutôt que d’attendre que leurs postes deviennent obsolètes.

Résultat attendu : les salariés conservent leur emploi en évoluant vers un rôle de supervision, plutôt que d’être remplacés brutalement par la nouvelle technologie sans accompagnement.

Situation 2 : un jeune diplômé choisit sa spécialisation

Contexte : un étudiant hésite entre deux spécialisations pour la fin de ses études, sans savoir laquelle offrira le plus de débouchés dans dix ans.

Application : il se renseigne sur les compétences d’avenir identifiées dans son secteur par des études sérieuses, tout en restant conscient que ces prévisions comportent une part d’incertitude.

Résultat attendu : il oriente son choix en tenant compte à la fois de ses goûts personnels et des perspectives d’évolution du métier, sans se fier aveuglément à une seule liste de compétences à la mode.

Situation 3 : une DRH revoit son référentiel de recrutement

Contexte : une directrice des ressources humaines constate que son entreprise recrute encore uniquement sur des critères de diplômes et d’expérience passée.

Application : elle intègre dans ses critères de recrutement la capacité d’apprentissage et d’adaptation, en plus des compétences techniques déjà valorisées.

Résultat attendu : l’entreprise recrute des profils plus capables de suivre les évolutions futures du métier, même s’ils ne cochent pas toutes les cases sur le papier au moment de l’embauche.

Application guidée : distinguer une vraie compétence d’avenir d’un effet de mode

Contexte : une entreprise hésite à former massivement ses équipes sur un tout nouvel outil très médiatisé, sans savoir s’il s’implantera durablement.

Question : comment distinguer une compétence d’avenir réelle d’un simple effet de mode passager ?

Résultat attendu : il vaut mieux privilégier des compétences transférables, comme comprendre les principes généraux d’un type d’outil et savoir apprendre vite un nouveau logiciel, plutôt que de miser tout son effort de formation sur un outil précis qui pourrait être remplacé dans deux ans ; observer si plusieurs sources indépendantes et sérieuses convergent sur le même constat renforce aussi la fiabilité du signal.

Application guidée : prioriser un plan de formation limité

Contexte : une entreprise dispose d’un budget de formation limité et a identifié cinq compétences d’avenir possibles pour ses équipes, mais ne peut en financer que deux cette année.

Question : comment choisir lesquelles financer en priorité ?

Résultat attendu : croiser l’urgence, quelle compétence manque déjà aujourd’hui et pas seulement demain, l’impact sur l’activité, combien de personnes et de missions sont concernées, et la disponibilité de formations sérieuses sur le sujet, plutôt que de choisir uniquement selon ce qui semble le plus à la mode.

Pour bien le retenir

L'analogie

Les Future Skills, c’est comme équiper un randonneur avant un trek de plusieurs jours en montagne, dont la météo est encore incertaine. On ne sait pas exactement quel temps il fera, mais on prépare un équipement polyvalent, comme des vêtements adaptables, une carte et une boussole, plutôt que de s’équiper uniquement pour le beau temps constaté aujourd’hui. De la même façon, développer des compétences d’avenir prépare à des évolutions qu’on ne peut pas prédire avec certitude, mais qu’on peut raisonnablement anticiper.

« Le randonneur qui s'équipe pour une météo incertaine plutôt que pour le beau temps du jour. »

Pièges à éviter

À ne pas confondre avec

Une erreur fréquente consiste à traiter les listes de compétences d'avenir publiées par tel ou tel cabinet comme des vérités universelles et durables, alors qu'elles reflètent souvent un contexte économique précis et changent régulièrement d'une étude à l'autre. Il faut les considérer comme des indications à croiser, pas comme des certitudes.

Une autre confusion consiste à négliger les compétences de base au profit de compétences futuristes à la mode : une organisation qui néglige ses fondamentaux actuels, comme la maîtrise du métier ou la qualité de service, pour courir après des compétences d'avenir mal maîtrisées prend un risque immédiat au nom d'un bénéfice incertain.

Évolution historique

Apparition : Le terme se diffuse largement dans les études RH à partir des années 2015-2020

Quels changements depuis l’arrivée de l’IA ?

L’IA occupe une place centrale dans presque toutes les analyses récentes de Future Skills, car elle change à la fois les métiers concernés et la nature des compétences recherchées. Avant, les compétences d’avenir concernaient surtout la maîtrise d’outils numériques spécifiques. Aujourd’hui, les études insistent davantage sur la capacité à travailler avec des outils d’IA, comme savoir formuler une bonne demande et vérifier un résultat produit par une IA, ainsi que sur des compétences humaines difficiles à automatiser, comme le jugement, la relation client ou la créativité, considérées comme plus durables face à l’automatisation croissante de certaines tâches.

Évolution historique

Années 1990-2000 : les premières réflexions sur l’obsolescence des compétences apparaissent avec la diffusion massive de l’informatique en entreprise.

Années 2000-2010 : la mondialisation et la numérisation des métiers renforcent l’intérêt des entreprises pour l’anticipation des compétences nécessaires.

Autour de 2015-2018 : plusieurs organisations internationales et cabinets de conseil publient des rapports largement diffusés sur les compétences d’avenir, popularisant le terme.

Fin des années 2010 : les entreprises intègrent progressivement ces réflexions dans leurs politiques de formation et de gestion des ressources humaines.

Depuis 2020 : l’essor de l’IA générative renouvelle fortement les analyses sur les compétences d’avenir, avec une attention accrue portée à la collaboration entre humains et outils d’IA.