Un client envoie un deck de 40 diapositives. Il a été créé avec un outil IA en onze minutes, et à première vue, il semble correct. Puis on l’ouvre vraiment, et chaque titre de graphique est légèrement centré différemment, le bleu de la marque varie de trois nuances sur quatre diapositives, et la diapositive 22 raconte une histoire totalement différente de celle de la diapositive 4. Personne ne l’a demandé — l’outil simplement ne savait pas que cela comptait. L’écart entre « ça a l’air correct » et « ça fonctionne vraiment devant un client » réside là.

Alors, la conception de présentations restera-t-elle un vrai métier dans cinq ans, ou assistons-nous aux dernières années de ce métier qui s’efface ? La réponse honnête n’est ni « oui » ni « non ». Elle est que le métier se divise déjà en deux rôles très différents, et seul l’un d’eux survivra.

Ce que les machines savent vraiment faire (et c’est plus que ce qu’on admet)

Je vais dire la partie impopulaire en premier : une grande partie de ce pour quoi les concepteurs de présentations ont facturé des heures au cours de la dernière décennie n’était pas vraiment du travail de design. C’était du travail de mise en forme. Une étude commandée par GfK sur l’utilisation de PowerPoint en entreprise a révélé que environ 37 % du temps total que les employés passent à travailler dans PowerPoint est consacré à la mise en forme — ajuster les polices pour les aligner, corriger les décalages de couleur entre les diapositives, reconstruire des tableaux qui se brisent lorsqu’on y colle de nouvelles données. Cela représente environ 2,6 heures par semaine, par employé, passées à un travail qui a presque rien à voir avec la communication et tout à voir avec les frictions logiciel.

C’est exactement la couche sur laquelle les outils IA sont devenus vraiment compétents. Des marges cohérentes, des palettes de couleurs assorties, des hiérarchies de puces générées automatiquement, des suggestions de mise en page en première version — une machine ne s’épuise pas à faire cela, et elle ne saute pas l’étape 14 parce qu’il est 18h un vendredi. Si votre valeur en tant que designer était « je fais correspondre les polices », cette valeur a en grande partie disparu, et aucun espoir ne la ramènera.

Le mur des 60 % — et pourquoi il n’est pas là où on pourrait le penser

Voici où cela devient plus intéressant que la ligne habituelle « l’IA ne peut pas remplacer la créativité humaine », qui est vraie mais dit presque rien d’utile. Le rapport State of the Designer 2026 de Figma, basé sur un sondage auprès de 906 designers dans cinq régions, a révélé que les outils d’IA générative parviennent de manière fiable à mener un projet à environ 60 % de son achèvement, rapidement — des options générées en secondes, une structure opérationnelle en quelques minutes, un problème de page blanche résolu avant même que vous n’ayez fini votre café.

Ce que le rapport a également révélé, c’est que les 40 % restants ne diminuent pas, peu importe à quel point le modèle s’améliore. Ce n’est pas un simple polissage ajouté à la fin — c’est une catégorie différente de décision : quel point de données changera réellement l’avis du client, si cette audience fait confiance à une affirmation audacieuse ou a besoin qu’elle soit tempérée, pourquoi le deck qui a fonctionné pour le conseil d’administration ne fonctionnera pas sur le plancher commercial. Un modèle entraîné sur des millions de présentations génériques n’a aucun moyen de savoir que ce directeur particulier déteste les graphiques en camembert, ou que ce client a été hué lors de la dernière présentation pour avoir trop promis de chiffres. Ce n’est pas un écart de données d’entraînement qui s’efface avec un modèle plus grand. C’est un contexte manquant qui n’existe que dans une relation humaine avec le travail.

La partie du métier qui grandit, pas qui rétrécit

Une chose que je remarque souvent dans les conversations avec les agences : les designers qui obtiennent plus de travail en 2026, et non moins, ne sont pas ceux qui ignorent les outils IA par principe. Ce sont ceux qui en utilisent deux ou trois en parallèle, jettent 80 % de ce qui en ressort, et sont impitoyables avec les 20 % qui sont réellement utilisables. Cela demande un talent différent de « je sais utiliser Illustrator ». C’est plus proche du jugement éditorial — savoir ce qu’il faut garder, ce qu’il faut supprimer, et pourquoi une mise en page techniquement correcte peut toujours être la mauvaise pour cette salle.

Cela se voit surtout dans le travail de conception personnalisé et spécifique à une marque — le type de travail construit autour de la voix réelle d’une entreprise, de ses couleurs et de son histoire, plutôt qu’un modèle générique. Ce travail résiste à l’automatisation pour une raison structurellement ennuyeuse : un outil IA n’a aucun souvenir des trois derniers pitchs, aucune idée de ce qui a fait réagir le CFO la dernière fois, aucune intuition sur la salle. Un designer qui a assisté à ces réunions, si.

Là où le métier rétrécit vraiment

Je ne vais pas édulcorer l’autre moitié de cette équation. La production de decks standardisés — le type où quelqu’un a besoin d’une mise à jour interne compétente de 20 diapositives pour jeudi et ne se soucie pas vraiment de savoir qui l’a touchée — est exactement le travail que les outils IA réalisent désormais de manière adéquate et à moindre coût. Si c’était la majeure partie de votre charge de travail, les cinq prochaines années vont ressembler à une contraction, et non à un changement. C’est aussi le segment où les modèles prêts à l’emploi ont déjà fait la majeure partie de la disruption avant l’arrivée de l’IA ; l’IA a simplement achevé le travail commencé par les modèles, en supprimant même l’étape « choisir et personnaliser ».

Le piège ici est de supposer que toute la profession évolue dans la même direction que son segment le plus standardisé. Ce n’est pas le cas. Le droit n’a pas disparu lorsque les logiciels de révision de contrats sont devenus performants — il s’est concentré autour des litiges que le logiciel ne pouvait pas résoudre. La conception de présentations semble suivre la même voie : moins de personnes effectuant des tâches de mise en forme routinières, un groupe plus petit mais plus résistant effectuant le travail exigeant en jugement, qui n’était jamais vraiment au cœur des tâches de mise en forme.

Ce qui change vraiment pour quelqu’un qui exerce ce métier aujourd’hui

Si vous hésitez à continuer à construire une carrière ici, le changement pratique n’est pas « apprenez à mieux formuler vos prompts », bien que cela aide. C’est apprendre à traiter la sortie de l’IA comme un rédacteur traite une première ébauche — rapide à générer, jamais à prendre pour argent comptant.

  • Devenez plus rapide pour repérer où une mise en page générée est inadaptée à l’audience spécifique, et non seulement techniquement incorrecte.
  • Développez une véritable familiarité avec quelques domaines d’expertise — finance, santé, SaaS — pour repérer les affirmations qui semblent correctes mais ne le sont pas pour cette audience.
  • Arrêtez de vous battre sur la rapidité de livraison pour des decks génériques ; cette course est déjà perdue face au logiciel.
  • Habituez-vous à contredire l’instinct initial du client, car c’est précisément le jugement que aucun outil ne fera pour eux.

Aucun de ces conseils n’est agréable, car cela signifie que la version facile et à haut volume de ce métier disparaît vraiment. Mais parcourez un catalogue de modèles prêts à l’emploi pendant cinq minutes et vous remarquerez quelque chose : même un modèle bien construit nécessite toujours quelqu’un pour décider lequel convient, quoi supprimer, et ce que le deck défend réellement. Cette décision n’a pas été automatisée. Elle est simplement devenue plus difficile à imiter.

Revenons donc à ce deck de onze minutes de l’introduction — celui avec les bleus décalés et l’histoire contradictoire sur la diapositive 22. Personne ne l’a repéré avant de l’envoyer au client. C’est le rôle désormais : non pas construire le deck à partir de rien, mais être la personne dans la salle qui l’aurait repéré.