Artisanat et métiers d'art (maroquinerie, horlogerie, joaillerie)
ISCO-08 7318, 7311, 7313Maroquinier, Horloger, Sertisseur, Polisseur, Prototypiste, Chef d'atelier
Effectif nécessaire, en ETP
Compétences IA cibles
niveau 1 à 4Compétences métier
Se renforcent
- Transmission du geste aux apprentis
- Contrôle qualité sur références complexes
- Retours de faisabilité aux équipes création
- Polyvalence sur plusieurs familles de produits
Se déprécient
- Saisie papier des fiches de production
- Recherche manuelle dans les dossiers techniques
- Tri visuel des défauts sur pièces standard
Les transformations attendues
Couper, piquer, remonter un mouvement ou sertir une pierre restent des gestes manuels que l'IA ne modifie pas. Ce qui bouge se situe autour de l'établi : fiches techniques numériques, recherche assistée dans les gammes de montage, systèmes de vision qui signalent un défaut sur une peau ou un serti, traçabilité automatique de chaque pièce.
Le métier reste défini par la main et l'œil. Un bon artisan sera toujours jugé sur sa précision et sa régularité, mais aussi sur sa capacité à former rapidement les nouveaux arrivants, à utiliser les outils de contrôle visuel sans s'en remettre à eux, et à dire clairement aux équipes création ce qui est fabricable.
- 2026-2027
- Fiches techniques numériques et recherche assistée dans la documentation d'atelier.
- 2028-2030
- Le contrôle qualité par vision se généralise sur les peaux et les sertis.
- 2031+
- Gestes inchangés ; documentation et traçabilité entièrement numériques.
Le risque tient à la rareté des profils : former un artisan prend des années et beaucoup d'expérimentés partiront à la retraite. La capacité des ateliers dépend des écoles et du temps des tuteurs. Voir l'effet démographique ci-dessous.
Et si vous recrutiez moins de juniors ?
Les seniors de 2036 sont les juniors que vous recrutez aujourd'hui.
Paramètres avancés modifié
2026 2036
The AI Cookbook 2026
Le guide d'albert pour dépasser le bruit autour de l'IA générative et en faire des décisions sur les effectifs.
- Ce que l'IA change vraiment dans les métiers et les compétences
- Pourquoi la filière junior compte plus que la plupart des entreprises ne le pensent
- Comment intégrer l'IA dans la planification des effectifs

Faites tourner ces scénarios sur vos vrais effectifs
Diagnostic Impact IA : 6 à 8 semaines, vos données dans albert, trois scénarios chiffrés et la pyramide projetée pour chaque famille de métiers.
Comment les chiffres sont construits
Chaque chiffre d'effectif combine quatre hypothèses. Trois sont pré-remplies à partir de la recherche publique et des valeurs de la famille. Le plafond stratégique, c'est vous qui le fixez.
Pyramide d'expérience
Un modèle de flux à trois niveaux d'expérience dans le métier. Les taux de promotion et de départ sont calés pour que la pyramide actuelle reste stable sans changement de recrutement : l'écart affiché vient uniquement de la baisse du recrutement junior.
Sources
- International Labour OrganizationGenerative AI and jobs: a refined global index of occupational exposure (2025)
- ILO datasetTask-level GenAI exposure scores by ISCO-08 occupation
- AnthropicAnthropic Economic Index (June 2026 release, April and May 2026 usage data)
- Stanford Digital Economy LabCanaries in the Coal Mine? Six facts about the recent employment effects of AI