L’IA transforme les métiers des ingénieurs mais ne les remplace pas

L’intelligence artificielle ne concerne plus seulement les ingénieurs informatiques. Tous les métiers de l’ingénierie sont aujourd’hui concernés avec à la clé de nombreuses possibilités d’optimisation, mais aussi des exigences de validation. Le Think Tank Arts & Métiers a publié l’année en juin 2025 une étude sur les évolutions des métiers de l’ingénierie au prisme de l’IA générative. Les conclusions de cette étude font ressortir trois évolutions majeures liées à l’utilisation de l’IA générative dans les métiers de l’ingénierie : l’optimisation, les jumeaux numériques intelligents, et la résolution de problèmes complexes. Il s’agit ici de dépasser l’aspect “assistant” de l’IA, qui concentre encore aujourd’hui une grande partie des usages, pour se projeter sur l’apport de cette technologie dans le travail technique, depuis la conception jusqu’à l’exploitation des systèmes.

Optimiser le métier d’ingénieur

Revenons d’abord sur ce qui constitue historiquement le travail d’un ingénieur. Ce dernier imagine une solution, la simule, l’évalue puis la modifie. Au sein de ce processus, l’IA permet d’automatiser certaines itérations et d’explorer davantage de configurations, à condition de définir précisément les objectifs et les contraintes. C’est cette définition des objectifs et des contraintes, tâches dévolues à l’ingénieur, qui va in fine rendre l’usage de l’IA pertinent.

Prenons un exemple. Dans des travaux présentés en 2023 par le Nasa, des outils de conception assistée par IA ont produit des propositions de structures en une à deux heures, après avoir défini des interfaces et des zones à préserver. Certaines pièces permettaient une réduction de masse pouvant atteindre deux tiers par rapport aux composants traditionnels. Cependant, ces propositions restent soumises aux procédures de validation de l’agence : une géométrie générée rapidement ne constitue donc pas, à elle seule, une pièce qualifiée. Ici, l’IA ne remplace pas l’ingénieur, mais lui permet d’optimiser son travail.

Le développement logiciel illustre également ce potentiel d’optimisation. Une expérience publiée en 2023 sur GitHub Copilot a mesuré une réduction de 55,8 % du temps nécessaire pour réaliser une tâche déterminée, la programmation d’un serveur HTTP en JavaScript. Ce résultat ne signifie pourtant pas que l’ensemble du travail d’un développeur devient deux fois plus rapide. Les effets peuvent même s’inverser. Ainsi, dans une étude randomisée menée par METR début 2025, 16 développeurs expérimentés ont réalisé 246 tâches sur des projets qu’ils connaissaient bien. L’accès aux outils d’IA a augmenté leur temps de réalisation de 19 %. Le gain dépend donc du contexte, des outils et du travail de vérification nécessaire. Pour faire court, l’optimisation via l’usage de l’IA n’a rien d’automatique.

Des jumeaux numériques plus performants

Intéressons-nous au jumeau numérique. Ces modèles virtuels, synchronisés avec un système physique, servent à observer son fonctionnement, à prévoir son évolution et à comparer différents scénarios. Ils peuvent intégrer de l’IA, sans que celle-ci soit indispensable à tout jumeau numérique. Récemment, des recherches menées aux Etats-Unis par le NIST ont démontré que les jumeaux numériques industriels “boostés” à l’IA ne permettent pas pour autant de piloter, par exemple, une usine. En effet, la représentation détaillée d’une usine n’est pas nécessairement une représentation suffisamment fiable pour piloter sa production. Le travail de l’ingénieur consiste alors autant à interpréter les prédictions qu’à vérifier leur domaine de validité. Un changement de matériau, de cadence ou de conditions d’exploitation peut imposer une réévaluation du modèle.

Plus généralement, les études menées confirment que l’automatisation d’une tâche n’entraîne pas la suppression du métier dévolu à l’exécution de cette tâche.  Les résultats disponibles invitent à distinguer l’exposition à l’IA, l’automatisation des tâches et la disparition des emplois. Ces notions ne sont pas équivalentes. Ainsi, une étude de l’organisation mondiale du travail estime qu’un emploi sur quatre dans le monde présente une exposition potentielle à l’IA générative, tout en considérant néanmoins la transformation des emplois comme plus probable que leur remplacement intégral. Cette estimation porte sur l’ensemble des professions et ne constitue pas une prévision de suppressions de postes d’ingénieurs. Ce qui évolue, en fait, est la répartition du travail. L’ingénieur doit définir le problème, choisir les données pertinentes, imposer les contraintes et arbitrer entre performance, coût, sécurité et faisabilité. L’automatisation peut donc déplacer une partie de son activité, vers l’architecture des systèmes et l’évaluation des solutions.