Les États-Unis ont multiplié les certifications pour ouvrir le marché du travail au-delà du diplôme universitaire. Le pays compte plus de 1,1 million de credentials au total, dont les micro-credentials constituent une catégorie aux définitions peu cohérentes. Les employeurs ont peu modifié leurs embauches après le retrait de l’exigence de diplôme. L’IA rend plus difficile la vérification des compétences réelles.

L’essentiel

  • Multiplier les signaux de compétence sans les standardiser produit la fragmentation plutôt que la transparence : plus de 1,1 million de credentials, dont 6 892 certifications au sens strict, sont proposés aux États-Unis, dans un système où les certifications non diplômantes sont validées de façon fragmentée (Third Way, 2026).
  • Selon l’étude citée par Third Way, 45 % des entreprises ayant retiré les exigences de diplôme de leurs offres ont peu modifié leurs pratiques d’embauche réelles, sans que cette étude établisse que cela provienne exclusivement d’un manque de signaux comparables.
  • Des employeurs interrogés jugent que l’IA générative rend plus difficile l’évaluation des compétences réelles et est associée à une réduction des embauches débutantes.
  • Des preuves de compétences portables et vérifiables peuvent favoriser la reconnaissance des formations alternatives, qu’une infrastructure interopérable peut soutenir.
  • Plusieurs trajectoires pourraient émerger pour la prochaine décennie, productrices de résultats très différents pour la mobilité sociale.

Le diplôme résiste parce que les alternatives sont illisibles

Le recrutement fondé sur les compétences conserve un potentiel, mais sa mise en œuvre reste inégale et nécessite davantage d’outils standardisés.

Depuis une dizaine d’années, le discours sur les « compétences plutôt que les diplômes » a gagné les entreprises américaines. Un nombre croissant de grandes entreprises technologiques ont retiré l’exigence de diplôme pour certaines catégories de postes. Les gouverneurs ont lancé des programmes d’apprentissage alternatifs. Les plateformes de formation en ligne ont proliféré, proposant des certificats rapides sur des milliers de sujets.

Le marché a répondu à cette demande : il a produit plus de 1,1 million de credentials au total, dont 6 892 certifications au sens strict, avec des définitions, cursus, exigences et mécanismes de validation souvent hétérogènes et insuffisamment standardisés. Un certificat en « gestion de projet » délivré par une université publique du Midwest, une plateforme privée de San Francisco et une chambre de commerce locale n’ont que le nom en commun. Un recruteur peut manquer d’informations comparables pour de nombreux credentials, mais des outils de comparaison existent lorsque les données sont publiées dans des formats standardisés.

Third Way a publié le 20 mai 2026 un rapport documentant ce phénomène : l’expansion du marché des credentials accroît la complexité sans infrastructure de transparence et de comparabilité. Les employeurs reçoivent trop d’informations trop hétérogènes pour en tirer des conclusions exploitables. Face à ce bruit informationnel, le diplôme universitaire reste utilisé par une part importante d’employeurs comme filtre en raison de la fragmentation persistante des alternatives.

Le diplôme survit comme signal de compétence non parce qu’il est supérieur, mais parce que les alternatives ne sont pas encore lisibles à grande échelle.

L’IA modifie les conditions de la vérification

L’IA générative a ajouté une couche de complexité que les concepteurs des micro-credentials n’avaient pas anticipée. Lorsqu’un candidat soumet un projet, un rapport ou une analyse dans le cadre d’une certification en ligne, distinguer ce qu’il a produit lui-même de ce qu’un outil a généré pour lui reste difficile. Certains employeurs considèrent que l’IA rend les compétences réelles plus difficiles à évaluer, un enjeu appelé à s’intensifier à mesure que les outils s’améliorent.

Le problème dépasse la tromperie individuelle. Les étudiants qui utilisent l’IA pour compléter des exercices de certification emploient des outils que leurs futurs employeurs attendent qu’ils maîtrisent. L’enjeu porte sur leur capacité à diriger l’outil, à interpréter ses résultats et à corriger ses erreurs. Les formats d’évaluation actuels ne sont souvent pas conçus pour mesurer ces aptitudes.

Ce décalage touche aussi les certifications traditionnelles. L’accès non contrôlé à des IA génératives peut compromettre l’interprétation d’un QCM en ligne comme mesure des seules compétences du candidat. Les formats d’évaluation qui ont survécu à des décennies de formation à distance buttent sur un défi nouveau : l’IA générative déplace en partie l’évaluation vers la vérification de la mobilisation, du jugement et de l’usage des connaissances, sans que l’information soit universellement disponible.

La bifurcation salariale que l’IA produit déjà sur le marché du travail rend ce problème d’autant plus urgent : les compétences d’encadrement des outils d’IA se rémunèrent différemment des compétences substituables par eux. Identifier lesquelles un candidat possède vraiment devient une décision à fort enjeu économique pour l’employeur.

Des expérimentations qui montrent la voie

Le tableau n’est pas uniforme. Certains États et certaines entreprises ont commencé à construire des réponses concrètes, même si elles restent fragmentées.

Le Trusted Career Profile, un portefeuille numérique de compétences qui agrège formations, certifications et expériences professionnelles dans un format standardisé vérifiable par les employeurs, a été développé et publié par HR Open Standards en collaboration avec le T3 Innovation Network et des partenaires de l’écosystème. Le principe : créer une infrastructure commune de portabilité, plutôt que de laisser chaque émetteur de certification définir son propre format. Les résultats préliminaires suggèrent une meilleure lisibilité pour les recruteurs, mais l’adoption reste limitée à l’échelle de l’État.

Du côté des entreprises, des secteurs comme la cybersécurité ont développé des cadres de certification sectoriels relativement robustes, CompTIA, CISSP, qui fonctionnent comme des standards de facto reconnus indépendamment de l’établissement émetteur. La leçon : les certifications portables émergent quand un secteur entier s’accorde sur ce qu’une compétence signifie, pas quand chaque acteur optimise pour ses propres intérêts.

L’Union européenne a construit le Cadre européen des certifications, une grille commune à huit niveaux qui permet de comparer des qualifications émises dans des pays différents. Ce cadre n’a pas résolu tous les problèmes de reconnaissance mutuelle, mais il a créé un langage partagé que les employeurs et les systèmes de formation peuvent utiliser. Le cadre européen offre une possibilité de rattachement des micro-credentials américains pour la mobilité transatlantique, une piste qui reste exploratoire, mais qui indique une direction.

La question de la capacité institutionnelle à orchestrer ces transitions se pose ici avec acuité : bâtir une infrastructure de portabilité des compétences pose la question de la gouvernance et de la capacité à définir des standards sans captation par des intérêts privés.

L’architecture publique que le marché ne produira pas seul

Le marché des certifications a démontré sa capacité à produire de la diversité. Il n’a pas démontré sa capacité à produire de la portabilité. Ces deux objectifs ne sont pas naturellement compatibles : chaque émetteur de certification a intérêt à ce que sa propre certification soit valorisée, pas à ce qu’elle soit facilement comparable à celle d’un concurrent.

Le rapport Third Way constate le manque de langage commun entre employeurs et émetteurs de certifications et appelle à bâtir une infrastructure rendant les credentials transparents, comparables et alignés sur leur valeur pour le marché du travail.

Ces deux éléments forment une infrastructure publique au sens précis du terme : un bien commun dont la valeur croît avec le nombre d’utilisateurs, et que personne n’a intérêt à financer seul. Les États-Unis ont construit des infrastructures similaires dans d’autres domaines, les standards comptables, les protocoles de communication, les registres de propriété. Le défi pour les certifications est analogue.

Il n’est pas sans risques. Tout dictionnaire commun de compétences reflète des choix sur ce qui compte et ce qui ne compte pas. Les grandes entreprises technologiques, les universités et les organismes de formation privés ont chacun des intérêts différents dans la définition de ces standards. La gouvernance de l’infrastructure est aussi importante que sa conception technique.

Les scénarios à horizon 2030 selon le chemin emprunté

Plusieurs trajectoires pourraient émerger pour la prochaine décennie, produisant des résultats très différents pour la mobilité sociale.

Dans la première, une action fédérale pourrait porter sur l’adoption de standards de données et la transparence des certifications, améliorant potentiellement la comparabilité des preuves de compétences. Les certifications émises par des acteurs différents deviendraient plus comparables si elles référençaient les mêmes définitions. Un travailleur de l’Ohio qui obtient une certification en soudure assistée par robot peut la faire reconnaître dans le Texas ou le Wisconsin sans procédure supplémentaire. Le coût de transition entre emplois pourrait baisser. La prime salariale du diplôme universitaire pourrait se réduire pour les métiers où les compétences certifiées sont vérifiables.

L’ascenseur social par la formation alternative devient mesurable.

Dans la seconde trajectoire, la fragmentation du système actuel persiste. Les plateformes de formation en ligne continuent de se multiplier et émettent leurs propres certifications. Les grands employeurs construisent leurs propres tests internes. Les petites et moyennes entreprises pourraient maintenir le diplôme comme filtre par défaut face à la complexité d’évaluer plusieurs types de certifications. La formation alternative resterait un marché plus restreint.

Le risque de polarisation que l’automatisation fait peser sur les travailleurs sans qualifications reconnues se matérialise aussi dans ce scénario, mais par le biais du système de certification plutôt que du marché du travail directement.

Trois signaux permettront de distinguer la trajectoire réelle dans les prochaines années : la part des employeurs qui acceptent des micro-credentials sans exiger un diplôme universitaire en parallèle ; le taux d’adoption de portefeuilles de compétences portables comme le Trusted Career Profile de l’Indiana au-delà de l’État qui l’a créé ; et l’évolution de la prime salariale entre diplômés et non-diplômés à compétences équivalentes mesurées. Si ces trois indicateurs convergent vers la deuxième trajectoire d’ici 2028, le coût politique de la correction sera plus élevé.

Education at a Glance 2026 traite principalement des pénuries d’enseignants et des indicateurs des systèmes éducatifs ; la portabilité des qualifications apparaît comme un obstacle à la mobilité professionnelle dans plusieurs pays membres. Les États-Unis ne sont pas seuls dans cette situation, mais la dispersion de leur système fédéral rend le problème plus aigu qu’en Europe, où les cadres nationaux offrent déjà un premier niveau de standardisation.

Les mesures accessibles aux employeurs dès maintenant

Attendre une ontologie fédérale pour réformer ses pratiques de recrutement n’est pas une stratégie. Certaines entreprises américaines ont commencé à agir sans attendre.

Plusieurs expériences combinent des partenariats avec des organismes de formation pour définir les certifications, et des évaluations pratiques lors du recrutement pour vérifier les compétences au-delà du titre. IBM a publié ses référentiels de compétences pour plusieurs filières techniques, permettant aux candidats de comprendre précisément ce que l’entreprise attend et aux formateurs d’adapter leurs programmes. Ce modèle crée de la prévisibilité pour toutes les parties.

L’IA peut aussi faire partie de la solution d’évaluation, pas seulement du problème. Des outils d’évaluation adaptative, qui ajustent les questions en temps réel selon les réponses, rendent la délégation à un outil externe moins efficace et mesurent le raisonnement plutôt que la mémorisation, commencent à être déployés par des plateformes comme Khanmigo pour l’éducation et par des entreprises de recrutement spécialisées. Ces formats ne sont pas parfaits, mais ils représentent une direction plus robuste que les QCM statiques face à l’IA générative.

Deux questions restent ouvertes, que ni les employeurs ni les organismes de formation ne peuvent résoudre seuls. La première porte sur l’arbitrage lorsque les définitions de compétences entrent en conflit entre secteurs. La seconde concerne la garantie que l’infrastructure de portabilité reste accessible aux travailleurs les moins qualifiés, et pas seulement à ceux qui disposent déjà des moyens de naviguer dans un marché de la certification complexe.

Sources

  1. Third Way / National Governors Association, Building the Map: A Federal Policy Agenda to Fix America’s Credentialing System (2026)
  2. OCDE, Education at a Glance 2026 (Organisation de coopération et de développement économiques)
  3. National Governors Association, Credentialing Briefing, January 2026