Les 8 et 9 octobre 2026, la ville de Tunis accueillera la sixième édition des Journées de l’emploi « Ki Job », au siège de l’Union tunisienne de l’industrie, du commerce et de l’artisanat. Cette édition est organisée cette année sous le slogan « L’intelligence artificielle… votre alliée professionnelle ».
Cet événement réunira des institutions et organismes nationaux, ainsi que des représentants de l’Agence nationale pour l’emploi et le travail indépendant et de l’Office français de l’immigration et de l’intégration.
Le programme de cette édition vise à comprendre l’impact de l’intelligence artificielle sur les métiers, les modes de recrutement et les opportunités de mobilité internationale, ainsi qu’à explorer son potentiel en tant que levier de progrès.
La première journée sera consacrée à la question de la pérennité des métiers, entre croissance et déclin, en mettant l’accent sur les compétences indispensables. Dans ce cadre, des ateliers scientifiques sont organisés pour aider les participants à optimiser leur profil professionnel face aux outils de sélection automatisée, à construire leur identité professionnelle et à renforcer leurs compétences relationnelles afin de garantir un parcours professionnel durable.
Quant aux activités de la deuxième journée, elles examinent les conditions de réussite d’un projet de mobilité professionnelle, alors que l’intelligence artificielle redéfinit les critères de recrutement, les diplômes et les exigences des entreprises internationales. Une classification précise des compétences requises, des diplômes essentiels et des langues prioritaires y sera présentée, ainsi que les outils d’intelligence artificielle indispensables au suivi international et les stratégies permettant de sécuriser son parcours professionnel.
Le communiqué avait fait référence aux estimations de l’Organisation internationale du travail selon lesquelles un emploi sur quatre dans le monde est désormais exposé à l’influence de l’intelligence artificielle générative, le plus souvent par le biais d’une modification de la nature des tâches plutôt que par un remplacement complet.
