L’IA dans les process d’orientation : 4 points à retenir
Lors des Journées Vincent Merle 2026, des professionnels ont partagé leurs constats et points de vigilance sur l’usage de l’IA dans les pratiques d’orientation. Complexité de l’information, place de l’humain, qualité des données, renforcement des inégalités : 4 enseignements pour éclairer les acteurs de l’emploi, formation, orientation.
A l’occasion de la 5e édition des Journées Vincent Merle, coordonnées par Cap Métiers Nouvelle-Aquitaine les 24 et 25 mars 2026 autour du thème « Former, enseigner et apprendre à l’ère des intelligences artificielles », une table ronde était consacrée à l’impact de l’IA sur les process d’orientation.
Alors que les usages sont déjà bien installés, sans que les utilisateurs y soient toujours formés, 4 enseignements se dégagent sur l’intégration de l’IA dans les pratiques d’orientation professionnelle.
L’IA pour compenser la complexité du système d’information
« Est-ce qu’on a besoin de l’IA parce qu’on ne sait pas décomplexifier l’information ? » Corinne Lafitte, directrice générale de Cap Métiers Nouvelle-Aquitaine, pose la question sans détour.
Il est vrai qu’entre la multiplicité des acteurs et des dispositifs, l’usage d’acronymes, le système de la formation reste peu lisible. Les outils d’IA peuvent contribuer à compenser les difficultés d’accès à l’information et élargir les possibilités d’exploration. Mais ils ne peuvent être efficaces que s’ils s’inscrivent dans une démarche globale d’accompagnement.
Sur le terrain, les choix opérés vont d’ailleurs à rebours du « tout numérique ». Cap Métiers a ainsi pris le parti de diversifier les modalités d’information, en rappelant que ces outils ne correspondent pas à tous les publics.
L’orientation reste un processus profondément humain
Les échanges ont unanimement souligné l’incapacité de l’IA à intégrer la dimension émotionnelle de l’orientation.
Choisir un métier ou une formation ne relève pas uniquement d’un raisonnement rationnel. Cela mobilise une part de rêve, des représentations, parfois des freins ou des impossibilités. Cette dimension psychique reste au cœur des processus d’orientation.
Le rôle de l’accompagnement humain apparaît irremplaçable. L’IA ne peut ni appréhender le vécu des personnes, ni prendre en compte leurs doutes.
Autre point souligné : l’orientation ne se réduit pas à un moment précis. Elle s’inscrit dans un temps long, qui suppose le développement de compétences spécifiques : apprendre à se connaître, à s’informer, à faire des choix.
Sans données fiables, pas d’IA pertinente
Le développement des outils d’IA dans le champ de l’orientation pose inévitablement la question de la qualité de l’information.
L’Onisep indique avoir lancé une expérimentation avec la start-up française Mistral AI. Olivier Sidokpohou, son directeur général, reconnaît que l’IA est intéressante pour la reformulation et la préparation de modèles de réponse, mais pas pour l’orientation directe des jeunes en raison de son effet « boîte noire ». « En tant que service public, l’Onisep a le devoir d’expliquer », explique-t-il.
Du côté des acteurs privés, Thibaud Arnoult, président du média d’orientation gratuit Thotis, évoque le développement d’une quinzaine d’agents IA, dont un outil de vérification des diplômes.
Corinne Lafitte rappelle à ce titre l’existence de référentiels structurants, comme Certif Info, construit historiquement avec l’Onisep et porté par le Réseau des Carif-Oref (RCO) pour documenter les certifications. Actualisé en permanence, il permet d’établir en toute neutralité un lien entre les certifications, formations, métiers, emplois.
Face à cet enjeu de qualité des données, les intervenants s’accordent pour une meilleure identification des sources fiables, sous une forme de labellisation par exemple.
Un risque d’amplification des inégalités
Dernier point de vigilance, et non des moindres : les biais.
L’orientation est déjà traversée par de fortes inégalités, liées à des facteurs sociaux, territoriaux ou de genre. Ces déterminismes influencent les choix et les ambitions.
Dans ce contexte, l’IA pourrait non seulement reproduire ces biais, mais aussi les renforcer. Comme le souligne Corinne Lafitte : « Ce modèle probabiliste ne va-t-il pas confirmer des biais, confirmer ce que la société produit déjà ? »
Les stéréotypes professionnels pourraient être consolidés par des recommandations algorithmiques. A cela s’ajoute le risque de fracture numérique, qui limite l’accès à ces outils pour certains publics.
Finalement, l’objectif reste inchangé : celui de garantir une orientation choisie, et non subie. Comme l’a rappelé plus largement Ellen Thompson, inspectrice générale de l’éducation, du sport et de la recherche : « L’orientation est à la fois un levier d’émancipation individuelle, mais aussi un enjeu collectif d’équité voire de cohésion sociale. »
