L'automatisation du travail, portée par l'essor des technologies numériques et de l'intelligence artificielle, redéfinit en profondeur la structure des emplois (Smith, 2020). Cette mutation technologique impose une remise en question des modèles traditionnels de formation, soulignant l'importance cruciale de la formation tout au long de la vie pour garantir la pérennité de l'employabilité des travailleurs (Jones, 2019).
En France, cette transition se heurte à des défis structurels majeurs, nécessitant une adaptation rapide des politiques publiques. Bien que les dispositifs de formation continue soient nombreux, leur efficacité face à l'automatisation reste un sujet de débat, notamment en ce qui concerne l'adéquation entre l'offre de formation et les besoins réels des entreprises (INSEE, 2022).
L'objectif de ce travail est d'analyser l'articulation entre les dynamiques d'automatisation et la nécessité de politiques de formation robustes. Par une approche qualitative et comparative, ce document examine les fondements théoriques de l'apprentissage tout au long de la vie et évalue la pertinence des dispositifs français au prisme des évolutions technologiques actuelles.
La structure retenue permet d'aborder les mutations technologiques avant d'analyser, à travers une méthodologie rigoureuse, les leviers d'action disponibles. Cette étude vise à proposer des perspectives permettant d'aligner les politiques nationales sur les exigences d'une économie en constante évolution, garantissant ainsi une inclusion durable des travailleurs dans le marché du travail.