L’intelligence artificielle peut désormais répondre à des questions techniques, générer des rapports, interpréter des données, écrire des logiciels, analyser des images et aider les professionnels à prendre des décisions de plus en plus complexes. Cela pose un défi fondamental à la certification des personnes : Lorsqu’un candidat travaille avec l’aide de l’IA, de qui évaluons-nous réellement les compétences ?
Depuis des décennies, la certification des personnes repose sur un principe relativement simple. Un organisme de certification définit les compétences requises pour une profession ou une activité, évalue la personne au regard de ces exigences et, lorsqu’elles sont satisfaites, délivre un certificat attestant ses compétences.
L’intelligence artificielle complexifie ce modèle.
Le professionnel de demain pourrait ne pas accomplir toutes les tâches de manière autonome. Les ingénieurs, inspecteurs, auditeurs, spécialistes de la cybersécurité, analystes et autres professionnels pourraient travailler de plus en plus avec des systèmes d’IA capables d’exécuter eux-mêmes certaines parties du processus technique.
La certification des personnes est donc confrontée à une nouvelle question : Comment démontrer les compétences lorsque les capacités humaines et celles des machines fonctionnent de plus en plus conjointement ?
La certification des personnes a toujours visé à inspirer confiance
La certification des personnes ne consiste pas simplement à délivrer des titres.
Elle vise à donner confiance dans le fait qu’une personne certifiée satisfait à des exigences de compétences définies dans un programme de certification précis.
Les employeurs, autorités de réglementation, clients et propriétaires d’actifs s’appuient sur cette confiance lorsque des personnes certifiées accomplissent des activités susceptibles d’affecter la qualité, la sécurité, la conformité, la fiabilité ou les résultats professionnels.
Si l’intelligence artificielle accomplit une part croissante d’une tâche professionnelle, les programmes de certification doivent déterminer quelles capacités doivent rester manifestement humaines et lesquelles peuvent légitimement être exercées avec une assistance technologique.
ISO/IEC 17024:2026 place directement l’IA au cœur du débat
La publication d’ ISO/IEC 17024:2026 est particulièrement importante, car cette norme internationale révisée traite explicitement de l’utilisation de l’intelligence artificielle dans les processus de certification des personnes.
La norme comprend des exigences spécifiques concernant l’IA et fixe des attentes en matière de surveillance et de validation des résultats générés par l’IA, de supervision humaine appropriée et de compétences dans l’utilisation des outils d’IA.
Cela reflète une réalité plus large : l’intelligence artificielle n’est plus extérieure à l’évaluation de la conformité.
Elle peut désormais participer aux activités d’examen, d’évaluation, d’administration, de surveillance et, potentiellement, d’aide à la décision dans les systèmes de certification.
La personne accomplit la tâche concernée et le processus de certification évalue si elle possède les connaissances, aptitudes et capacités requises.
La technologie peut contribuer à l’analyse, à la rédaction, au calcul, au diagnostic ou à l’aide à la décision, ce qui nécessite de distinguer les compétences humaines de la performance assistée par une machine.
Premier défi : l’IA peut fournir la bonne réponse
Les examens traditionnels supposent souvent qu’une bonne réponse constitue une preuve des connaissances du candidat.
L’IA générative remet cette hypothèse en question.
Un candidat peut obtenir des réponses, calculs, interprétations ou explications écrites techniquement élaborés sans posséder lui-même les compétences que l’examen vise à mesurer.
Cela crée une distinction importante entre produire un résultat correct et démontrer des compétences.
La mémorisation des connaissances pourrait devenir moins importante
De nombreux examens traditionnels de certification accordent une importance considérable à la mémorisation d’informations techniques.
Mais les professionnels travaillent de plus en plus dans des environnements où les normes, réglementations, bases de données, outils numériques et assistants d’IA sont accessibles en permanence.
Cela soulève une question importante pour les propriétaires de programmes :
La certification doit-elle continuer à mesurer la quantité d’informations qu’un professionnel peut mémoriser, ou mesurer davantage sa capacité à interpréter, vérifier, remettre en question et appliquer correctement ces informations ?
Dans de nombreuses professions, les compétences pourraient de plus en plus privilégier des capacités d’un niveau supérieur.
La maîtrise de l’IA pourrait devenir une composante des compétences professionnelles
Empêcher les professionnels d’utiliser l’intelligence artificielle ne reflète pas toujours l’environnement dans lequel ils travaillent réellement.
Dans de nombreux secteurs, on pourrait attendre de plus en plus des professionnels compétents qu’ils utilisent efficacement l’IA.
La question de certification change alors.
Au lieu de demander si un candidat peut accomplir une tâche sans IA, un programme de certification pourrait parfois devoir déterminer s’il peut utiliser l’IA de manière responsable tout en restant professionnellement responsable du résultat.
Reconnaître que les résultats générés par l’IA peuvent être inexacts, incomplets, biaisés, obsolètes ou inadaptés au contexte technique concerné.
Évaluer de manière indépendante les informations générées par l’IA avant de s’y fier dans un travail professionnel.
Comprendre quand l’assistance de l’IA est pertinente et quand l’analyse professionnelle doit rester indépendante.
Reconnaître les implications en matière de confidentialité, de vie privée, de propriété intellectuelle et de cybersécurité lors de l’utilisation de systèmes d’IA externes.
Éviter un biais d’automatisation inapproprié et rester capable de contester les recommandations générées par une machine.
Comprendre que l’utilisation d’un outil d’IA ne transfère pas automatiquement la responsabilité professionnelle à la technologie.
Faut-il autoriser l’IA pendant les examens de certification ?
Il pourrait ne plus exister de réponse universelle.
La bonne approche doit dépendre de ce que le programme de certification entend mesurer.
L’accès à l’IA peut être interdit lorsque l’objectif est de démontrer que le candidat possède personnellement les connaissances essentielles, les capacités de calcul, les aptitudes d’interprétation ou le jugement déterminant pour la sécurité.
L’IA peut être autorisée lorsque l’utilisation responsable des outils numériques fait partie de l’activité professionnelle réelle et que l’évaluation vise à examiner la vérification, le jugement et la responsabilité.
Un programme de certification élaboré pourrait finalement exiger les deux.
Les candidats pourraient d’abord démontrer leurs compétences autonomes essentielles, puis leur capacité à accomplir des tâches professionnelles à l’aide d’outils d’IA autorisés dans des conditions contrôlées.
L’évaluation pratique gagne en valeur
L’IA renforce l’importance des méthodes d’évaluation capables d’examiner comment un candidat aborde réellement un problème technique.
Les questions à choix multiples restent utiles dans des circonstances appropriées, mais elles peuvent apporter des preuves limitées du jugement professionnel lorsque des outils d’IA avancés génèrent des réponses presque instantanément.
Présenter des situations professionnelles réalistes demandant aux candidats d’évaluer des informations incomplètes ou contradictoires.
Observer les candidats accomplir des tâches techniques ou professionnelles plutôt que se fier exclusivement à des questions de connaissances.
Demander aux candidats d’expliquer le raisonnement, les hypothèses, les alternatives et les limites de leurs conclusions.
Exiger des candidats qu’ils distinguent les preuves crédibles des informations faibles, sans pertinence ou potentiellement erronées.
Fournir des résultats imparfaits générés par l’IA et évaluer si les candidats peuvent identifier les erreurs, omissions ou recommandations dangereuses.
Demander aux candidats de justifier la pertinence d’une décision technique ou professionnelle et de la défendre lors d’un questionnement.
Le professionnel compétent doit pouvoir contester la machine
L’une des exigences de compétences les plus importantes à l’avenir pourrait être la capacité à reconnaître qu’un système d’IA se trompe.
L’intelligence artificielle peut présenter des informations erronées avec assurance. Dans des domaines techniques très spécialisés, le résultat peut sembler convaincant même si des hypothèses, normes, limites ou risques importants ont été mal compris.
Le biais d’automatisation crée un nouveau risque pour les compétences
Les professionnels peuvent devenir excessivement dépendants de recommandations automatisées simplement parce que les résultats semblent analytiques ou faire autorité.
Ce phénomène est particulièrement important lorsque l’IA est utilisée dans la sécurité, l’inspection, l’ingénierie, l’audit, la cybersécurité, la santé ou d’autres activités nécessitant un jugement professionnel aux conséquences significatives.
Les programmes de certification des personnes pourraient donc devoir évaluer si les candidats comprennent :
La responsabilité professionnelle ne disparaît pas
L’intelligence artificielle peut produire des analyses, recommandations ou conclusions provisoires, mais la responsabilité professionnelle reste un enjeu important.
Dans de nombreuses activités réglementées ou sensibles pour la sécurité, une personne doit finalement décider si les informations sont suffisamment fiables pour justifier une action ou une décision.
- Le candidat peut-il expliquer comment une conclusion générée par l’IA a été obtenue ?
- Le candidat peut-il reconnaître qu’un résultat est incompatible avec les exigences techniques ?
- Le candidat peut-il vérifier de manière indépendante les informations critiques ?
- Le candidat comprend-il quand il ne faut pas utiliser l’IA ?
- Le candidat peut-il identifier l’incertitude et la signaler au niveau approprié ?
- Le candidat comprend-il les implications pour la confidentialité et la sécurité des données ?
- Le candidat peut-il rester responsable du jugement professionnel final ?
L’IA peut aussi intervenir dans le processus de certification lui-même
L’intelligence artificielle ne modifie pas seulement le comportement des candidats.
Les organismes de certification pourraient eux-mêmes utiliser de plus en plus l’IA dans leurs activités de certification.
Les applications potentielles comprennent le traitement administratif, l’aide à la conception des examens, la surveillance à distance, l’assistance à l’évaluation, la détection d’anomalies, les interactions avec les candidats et l’analyse des informations de certification.
ISO/IEC 17024:2026 reconnaît directement cette évolution en établissant des exigences relatives à l’IA dans les processus de certification.
L’évaluation démontre-t-elle toujours ce que la personne sait, comprend et peut accomplir de manière responsable ?
Les résultats générés par l’IA sont-ils correctement validés, supervisés et maîtrisés pour que la certification reste équitable et fiable ?
La supervision humaine devient essentielle des deux côtés
L’IA crée ainsi deux exigences différentes de supervision humaine dans la certification des personnes.
Le candidat pourrait devoir démontrer une supervision responsable de l’IA utilisée dans son travail professionnel.
Dans le même temps, l’organisme de certification doit maintenir une supervision appropriée de l’IA utilisée dans son propre processus de certification.
La sécurité des examens évolue
L’IA générative crée aussi des défis pratiques pour la sécurité des examens.
Les contrôles traditionnels visant à empêcher les candidats de consulter des livres, des sites web ou une autre personne peuvent être insuffisants lorsque de puissantes capacités d’assistance par IA sont accessibles depuis plusieurs appareils et applications.
Les organismes de certification pourraient donc devoir repenser la conception des examens plutôt que s’appuyer exclusivement sur une surveillance renforcée.
Établir avec confiance que le candidat inscrit est bien la personne qui passe l’évaluation.
Réduire la dépendance aux questions auxquelles les systèmes d’IA peuvent répondre sans démonstration de compétences réelles.
Examiner si les approches de surveillance existantes restent adaptées aux environnements modernes d’évaluation numérique.
Protéger le contenu des examens et surveiller les compromissions potentielles des supports d’évaluation.
Établir des processus appropriés pour examiner les profils de réponse inhabituels, sans considérer la détection automatisée comme une preuve concluante.
Préserver un jugement humain compétent lorsque des outils automatisés contribuent aux décisions relatives à la sécurité des examens.
Les programmes de certification pourraient devoir être repensés
Les programmes de certification existants ont souvent été élaborés avant que l’IA générative soit largement disponible.
Leurs propriétaires doivent donc examiner si les critères de compétences et les méthodes d’évaluation actuels représentent toujours l’activité professionnelle certifiée.
L’examen doit commencer par la profession elle-même.
- Quelles tâches professionnelles sont désormais régulièrement assistées par l’IA ?
- Quelles capacités doivent toujours être démontrées sans assistance technologique ?
- L’utilisation compétente de l’IA doit-elle devenir une exigence explicite de compétences ?
- Quels risques liés à l’IA sont pertinents pour la profession ?
- Les examens actuels mesurent-ils la mémorisation alors qu’ils devraient mesurer le jugement ?
- Faut-il renforcer les évaluations pratiques, orales ou fondées sur des scénarios ?
- Comment la certification doit-elle traiter les technologies qui évoluent rapidement ?
- Les exigences de renouvellement de la certification doivent-elles inclure les nouvelles compétences numériques ?
Le renouvellement de la certification pourrait devenir plus important
L’intelligence artificielle évolue beaucoup plus vite que les cycles traditionnels de qualification professionnelle.
Un profil de compétences pertinent il y a plusieurs années peut ne plus représenter correctement les outils, risques ou responsabilités associés à la profession.
Cela pourrait renforcer l’importance du renouvellement de la certification et du maintien des compétences.
Des professions différentes nécessiteront des réponses différentes
Il ne devrait pas exister une exigence universelle de compétences en IA pour toutes les professions.
Un technicien en essais non destructifs, un auditeur de systèmes de management, un professionnel de la cybersécurité, un spécialiste du soudage, un inspecteur, un ingénieur et un analyste financier interagissent différemment avec l’IA.
Les programmes de certification doivent donc rester propres à chaque profession.
Une déclaration générale de sensibilisation apporte peu de preuves que la personne peut utiliser l’IA de manière appropriée dans un contexte professionnel précis.
Le programme définit comment l’IA affecte la profession concernée, les risques associés, le jugement humain requis et les responsabilités de vérification appropriées.
La certification des personnes pourrait gagner en valeur
On pourrait penser que l’intelligence artificielle réduit l’importance de la certification professionnelle parce que les machines accomplissent de plus en plus de tâches d’expert.
L’inverse pourrait se produire.
À mesure que l’IA devient plus performante, les organisations pourraient accorder davantage de valeur à des preuves indépendantes que la personne qui supervise, interprète et applique les informations générées par la machine possède de véritables compétences.
La certification peut donner l’assurance qu’une personne est capable non seulement d’utiliser un outil d’IA, mais aussi de reconnaître quand ses résultats doivent être considérés comme fiables et quand ils ne doivent pas l’être.
Ce que les organismes de certification et les propriétaires de programmes doivent examiner dès maintenant
Les organisations qui exploitent des programmes de certification des personnes doivent commencer à évaluer comment l’intelligence artificielle affecte les professions qu’elles certifient et leurs propres processus de certification.
Déterminer si les critères de compétences actuels reflètent toujours la manière dont la profession est réellement exercée.
Identifier les méthodes d’évaluation qui pourraient tester la recherche d’informations plutôt que les compétences professionnelles réelles.
Établir clairement si les outils d’IA sont interdits, autorisés ou délibérément intégrés à certaines évaluations.
Déterminer si la vérification, l’esprit critique, la maîtrise de l’IA ou les capacités de supervision humaine doivent faire partie du programme.
Identifier où l’intelligence artificielle est utilisée dans les activités de certification et établir des contrôles appropriés de validation et de supervision.
Veiller à ce que les évaluateurs et le personnel d’examen comprennent comment l’IA peut affecter la performance des candidats et la validité des évaluations.
Reconsidérer la sécurité des examens, les contrôles des évaluations à distance et les dispositifs d’authentification des candidats.
Déterminer si les dispositifs de maintien des compétences traitent correctement l’évolution technologique.
De la certification des connaissances à l’assurance des compétences
L’intelligence artificielle met en lumière une distinction importante qui a toujours existé dans la certification des personnes.
Les connaissances ne sont pas les compétences.
Un professionnel peut disposer d’informations sans savoir les appliquer. À l’inverse, il peut accéder aux informations par la technologie tout en démontrant un jugement, une interprétation et des capacités pratiques exceptionnels.
Le défi des programmes de certification modernes consiste donc à déterminer quelle combinaison de connaissances, d’aptitudes pratiques, de jugement professionnel et de capacités utilisant la technologie représente de véritables compétences.
Qui certifions-nous réellement ?
Cela pourrait devenir l’une des questions déterminantes de l’évaluation de la conformité au cours de la prochaine décennie.
Les organismes de certification devront distinguer les compétences humaines des capacités automatisées tout en reconnaissant que l’utilisation responsable de la technologie peut elle-même faire partie des compétences professionnelles.
Les programmes de certification les plus solides ne chercheront donc pas simplement à exclure l’intelligence artificielle de l’environnement d’évaluation.
Ils détermineront où les compétences humaines autonomes restent essentielles, où les capacités assistées par l’IA sont légitimes et comment évaluer les deux sans compromettre la confiance dans le certificat.
Le certificat de demain ne devrait pas seulement démontrer qu’une personne peut travailler sans intelligence artificielle. Il devrait démontrer qu’elle reste compétente, responsable et capable de jugement professionnel lorsque l’intelligence artificielle fait partie du travail.