Singapour a été classé comme le pays où les jeunes sont les mieux préparés à utiliser les outils d'intelligence artificielle dans le travail, l'éducation et la vie quotidienne, selon une analyse de janvier 2026 menée par iSharing qui a évalué plus de 120 pays sur une combinaison pondérée de connectivité, d'éducation et de préparation nationale à l'IA.

Le rapport, intitulé « Pays avec les jeunes les plus prêts pour l'IA », place l'Allemagne en deuxième position et la Finlande en troisième, suivies de l'Estonie, de l'Autriche, du Danemark, du Japon, de la Nouvelle-Zélande, d'Israël et de la Lituanie. La liste des 10 premiers pays penche vers des économies numériquement matures où un accès internet généralisé coïncide avec un vivier de diplômés STEM et une forte capacité d'innovation nationale — des éléments que les chercheurs considèrent de plus en plus comme des prérequis pour transformer l'enthousiasme pour l'IA en gains de productivité généralisés.

Un score composite construit à partir de six indicateurs — et une pénalité pour les données manquantes

iSharing a déclaré avoir construit un « Score de préparation des jeunes à l'IA » (0–100) en combinant six indicateurs au niveau national couvrant l'accès numérique, le pipeline éducatif vers les STEM, et la préparation nationale à l'IA et à l'innovation. Les indicateurs sont :

  • Classement TIC (2025)
  • Individus utilisant internet (% de la population)
  • Diplômés de l'enseignement supérieur en STEM
  • Innovation et intégration économique
  • Infrastructure numérique
  • Indice de préparation à l'IA

Étant donné que ces mesures se situent sur des échelles différentes (pourcentages, indices, sous-scores), iSharing a déclaré avoir d'abord standardisé chaque métrique dans une plage de 0–100 en utilisant la normalisation min-max, puis appliqué une moyenne pondérée. Les pondérations ont été fixées à 25 % pour la préparation à l'IA, 20 % pour le classement TIC, 15 % chacune pour l'utilisation d'internet, les diplômés STEM et l'infrastructure numérique, et 10 % pour l'innovation et l'intégration économique.

Pour éviter que les classements ne soient dominés par des ensembles de données clairsemés, les pays n'ont été inclus que s'ils disposaient d'au moins 3 métriques sur 6. Pour les métriques manquantes, iSharing a renormalisé les pondérations sur les variables disponibles, puis appliqué une pénalité de complétude : Score final = Score partiel × (0,95^m), où m est le nombre de métriques manquantes.

Les leaders : infrastructure d'abord plus pipelines STEM mesurables

Sur le sous-ensemble d'indicateurs publiés avec le tableau des 10 premiers, Singapour a affiché un classement TIC de 97,7, 94 % d'utilisation d'internet, et 36,30 % de diplômés de l'enseignement supérieur en STEM, obtenant un score de 92,70. L'Allemagne a obtenu un score de 91,79 (TIC 89,6 ; utilisation d'internet 94 % ; diplômés STEM 20,93 %), tandis que la Finlande a obtenu 90,56 (TIC 98,7 ; utilisation d'internet 94 % ; diplômés STEM 18,40 %).

Le reste du top 10 suit le même schéma : une forte pénétration d'internet (Danemark à 100 %, Nouvelle-Zélande 96 %, Autriche 95 %) associée à de solides classements TIC (Estonie 98,5, Danemark 97,9, Lituanie 95,3) et des parts moyennes à élevées de diplômés STEM.

Pourquoi le classement compte maintenant : l'IA se propage, mais la « préparation » reste inégale

Le timing est notable car l'adoption généralisée de l'IA s'accélère dans les entreprises — mais la mise à l'échelle reste limitée par les capacités de la main-d'œuvre, la qualité des données et la gouvernance.

L'Indice IA 2025 de Stanford a révélé que 78 % des organisations ont déclaré utiliser l'IA en 2024, contre 55 % l'année précédente, parallèlement à une forte augmentation de l'utilisation déclarée de l'IA générative dans au moins une fonction commerciale.

Les enquêtes de McKinsey indiquent de même une adoption rapide : 65 % des répondants ont déclaré que leurs organisations utilisaient régulièrement l'IA générative début 2024, et ce chiffre est passé à 71 % dans les rapports de 2025.

Mais la même base de recherche met en évidence des goulots d'étranglement qui correspondent étroitement au choix des indicateurs d'iSharing : les lacunes en compétences, l'accès limité à des données de haute qualité, et la faible mesure du retour sur investissement peuvent maintenir les initiatives d'IA bloquées au stade de projets pilotes, en particulier dans le secteur public. Le Rapport sur l'avenir de l'emploi 2025 du Forum économique mondial signale également les lacunes en compétences comme le principal obstacle à la transformation commerciale, une majorité d'employeurs le citant comme une contrainte majeure jusqu'en 2030.

En d'autres termes, les endroits qui combinent déjà une infrastructure numérique profonde avec de solides pipelines d'éducation technique peuvent être mieux positionnés pour convertir la disponibilité de l'IA en utilisation soutenue — surtout à mesure que les outils d'IA passent de la nouveauté à l'attente de base dans les salles de classe et les lieux de travail.

La « maîtrise » des jeunes comme accélérateur d'adoption dans les ménages

Bien que le modèle de notation soit cadré autour de la préparation nationale, iSharing lie également les résultats aux comportements technologiques des consommateurs — affirmant que la compétence des jeunes peut entraîner les ménages vers de nouveaux outils plus rapidement.

« Les enfants qui grandissent dans ces pays ne sont pas seulement à l'aise avec la technologie, ils la maîtrisent, et cela peut beaucoup aider leurs parents », a déclaré un porte-parole d'iSharing. « Toute une génération est formée pour naviguer dans les outils numériques et d'IA comme les générations précédentes ont appris à conduire… Quand un jeune de 14 ans peut mettre à jour l'application ou configurer ses propres zones de sécurité sans aide, cela contribue beaucoup à la sécurité familiale. »

Mises en garde qui intéresseront les investisseurs et les décideurs

La méthodologie est transparente sur la standardisation des indicateurs et la pénalisation des données manquantes, mais le classement reflète toujours une définition spécifique de la « préparation à l'IA » : il s'agit principalement d'une mesure des conditions favorables (connectivité, infrastructure, pipeline STEM et indices de préparation nationale), et non d'un recensement direct de l'utilisation réelle des outils d'IA parmi les jeunes.

Cela rend la liste plus utile comme carte de capacité et de friction : les pays en tête font probablement face à moins d'obstacles structurels à l'adoption généralisée de l'IA, tandis que les pays moins bien classés peuvent être retenus moins par l'intérêt que par les lacunes d'infrastructure, les contraintes éducatives, la maturité des données et la préparation institutionnelle — les mêmes goulots d'étranglement mis en évidence dans les recherches de l'OCDE et sur la main-d'œuvre mondiale.

L'article « Singapour mène le classement 2026 des "Jeunes prêts pour l'IA" alors que les lacunes en compétences limitent toujours l'adoption » a été publié pour la première fois sur AlexaBlockchain. Lisez l'article complet ici : https://alexablockchain.com/singapore-leads-2026-ai-ready-youth-ranking/

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