Top 20+ prédictions d'experts sur les pertes d'emplois dues à l'IA

En tant que consultant chez McKinsey, j’ai aidé des entreprises à adopter de nouvelles technologies pendant une décennie. Mes réponses rapides :

• Quel sera l’impact de l’IA sur les fonctions ? 90 % de tous les postes de cols blancs que j’ai vus peuvent être automatisés aujourd’hui avec le bon harnais d’agents. Cette transformation peut prendre une décennie en raison de la complexité des processus.
• Quel sera l’impact de l’IA sur l’emploi ? L’évolution rapide des responsabilités professionnelles peut accroître le chômage, car tous les employés ne peuvent pas passer à de nouvelles fonctions.
• Que pensent les autres ? Certains experts en IA prédisent que la moitié des emplois de cols blancs de premier échelon seront perdus d’ici 2030. Cela n’est pas encore prouvé, sauf dans des domaines comme la traduction où le paradoxe de Jevons n’a pas augmenté l’emploi.

Prédictions de pertes d’emplois dues à l’IA

Remarque : La taille des graphiques est corrélée à l’ampleur de la prédiction de perte d’emplois.

Les pourcentages cités dans notre analyse sont dérivés d’hypothèses sur le déplacement global des emplois. Dans certains scénarios, ces hypothèses incluaient des gains d’emplois potentiels résultant de l’adoption de l’IA. Cependant, afin de maintenir la cohérence dans l’évaluation des pertes nettes d’emplois, toute estimation de gains d’emplois a été explicitement exclue du calcul.

En conséquence, les pourcentages finaux présentés reflètent des pertes nettes d’emplois, garantissant une interprétation plus prudente et ciblée de l’impact potentiel sur la main-d’œuvre de la mise en œuvre de l’IA.

La plupart des prédictions estiment que des millions d’emplois pourraient être supprimés ou considérablement modifiés. La plupart des fonctions évolueront, et la main-d’œuvre doit se préparer à une forte augmentation de l’emploi perturbé.

Résultats des marchés de prédiction sur les pertes d’emplois dues à l’IA

Les marchés de prédiction montrent une perturbation inégale plutôt qu’un chômage de masse immédiat. Les prévisionnistes s’attendent à ce que le marché du travail au sens large reste fonctionnel au cours des prochaines années, bien qu’ils perçoivent un risque significatif de dégradation des conditions d’emploi pour certains groupes.

La préoccupation concerne les emplois de premier échelon et hautement automatisables. Les jeunes diplômés de l’université pourraient avoir des difficultés, car l’IA réduit la demande de travailleurs du savoir juniors, tandis que les employés de centres d’appels, les traducteurs, les professionnels du logiciel et d’autres travailleurs effectuant des tâches numériques routinières sont confrontés à un risque plus élevé de déplacement.

Pour plus de détails, lisez ce que les marchés de prédiction prévoient concernant les pertes d’emplois liées à l’IA.

Analyse de Karpathy sur l’exposition à l’IA et le marché du travail

Remarque : Le graphique ci-dessus montre l’exposition à l’IA par rapport au salaire médian dans 340 professions américaines. Chaque point représente une profession. L’axe horizontal indique le score d’exposition à l’IA de Karpathy (0-10), l’axe vertical indique le salaire annuel médian (sur une échelle logarithmique) et la couleur indique le supergroupe professionnel du BLS. La taille des points montre l’emploi en 2024.

En mars 2026, le chercheur en IA Andrej Karpathy (OpenAI cofondateur et ancien directeur de l’IA chez Tesla) a publié un ensemble de données qui note 342 professions américaines sur une échelle d’exposition à l’IA de 0 à 10, en s’appuyant sur les données de l’Occupational Outlook Handbook du Bureau of Labor Statistics, qui couvre environ 143 millions d’emplois aux États-Unis.¹

Karpathy a présenté le projet comme un outil de développement destiné à explorer visuellement les données du BLS plutôt que comme un article de recherche formel. La méthodologie a montré que la description de chaque profession par le BLS était transmise à un large language model (Gemini Flash) accompagné d’une grille de notation, ce qui a produit un score de 0 à 10 et une justification écrite pour chaque emploi.

Chaque profession a été évaluée sur un seul axe d’exposition à l’IA qui capture deux effets :

• Automatisation directe : La quantité de travail que l’IA peut effectuer seule
• Productivité indirecte : La mesure dans laquelle l’IA augmente la production des travailleurs, réduisant potentiellement les effectifs nécessaires.

La grille applique une heuristique centrale : si un emploi peut être exercé entièrement depuis un bureau à domicile sur un ordinateur (écriture, codage, analyse, communication), l’exposition est intrinsèquement élevée (supérieure à 7). Les emplois exigeant une présence physique, une dextérité manuelle ou une navigation imprévisible dans le monde réel obtiennent un score plus faible.

Les résultats ont montré que l’exposition moyenne pondérée sur l’ensemble des 342 professions est de 4.9 sur 10. Cependant, la distribution est inégale :

• Les postes payés plus de $100 000 par an ont une exposition moyenne de 6.7/10.
• Les postes payés moins de $35 000 par an ont une exposition moyenne de 3.4/10.
• Les professions les mieux notées sont les transcripteurs médicaux (10/10), les proxy du service client (9/10), les développeurs de logiciels (9/10), les commis comptables (9/10) et les parajuristes (9/10).
• Les professions les moins bien notées sont les concierges, les couvreurs, les ouvriers du bâtiment et les aides à domicile (toutes 1–2/10).

Environ 42 % des travailleurs américains occupent des professions dont le score est de 7 ou plus, ce qui représente environ 59.9 millions d’emplois et $3,7 billions de dollars de salaires annuels. Toutefois, ces résultats doivent être pris avec prudence, car les définitions des emplois ne sont pas parfaites et, historiquement, il a été difficile d’estimer quels emplois seraient touchés par la technologie.

Quelles sont les implications ?

• Les fonctions de bureau et administratives ont une exposition moyenne d’environ 8/10 dans tous les cas, indépendamment du salaire ou du rang.
• En revanche, le secteur de la santé présente une distribution variée : les fonctions pratiques (aides-soignants, hygiénistes dentaires, kinésithérapeutes) obtiennent 2–3/10, tandis que les fonctions de traitement de l’information dans le même secteur (transcripteurs médicaux, spécialistes des dossiers médicaux, technologues en information de santé) obtiennent 8–10/10.
• Les médecins et chirurgiens (salaire médian de $239 200) obtiennent 5/10, en dessous des avocats ($151 160 ; 8/10) et des développeurs de logiciels ($131 450 ; 9/10) à des niveaux de salaire similaires. Le facteur de protection est la composante physique, en personne, du travail.

Karger, Kuusela, Abaluck, Bryan

L’étude « Forecasting the Economic Effects of IA, 2026 » utilise une approche de prévision à grande échelle fondée sur des enquêtes pour recueillir des prédictions quantitatives auprès d’économistes, d’experts en IA, de superprévisionnistes et du grand public.

Les participants ont fourni des prévisions probabilistes (médianes et plages d’incertitude), attribué des probabilités à chaque scénario d’IA et évalué l’impact de différentes réponses politiques. Les résultats montrent que :

Productivité et croissance économique

L’IA devrait accroître la productivité et la croissance économique, mais dans des fourchettes plausibles. La productivité totale des facteurs (PTF) devrait passer d’environ 1 à 2 % à environ 2 à 2.5 %.

Même dans des scénarios optimistes, les experts ne prévoient pas de résultats extrêmes tels qu’une croissance exponentielle du PIB. L’IA est plutôt perçue comme un accélérateur significatif mais progressif de la performance économique, d’une ampleur comparable aux transformations technologiques passées, plutôt que comme une rupture économique singulière.

Effets sur le marché du travail et la main-d’œuvre

L’impact le plus important de l’IA devrait se faire sentir sur le marché du travail, en particulier par une baisse du taux d’activité plutôt que par une hausse du chômage.

Le taux d’activité (LFPR) devrait passer d’environ 62.6 % en 2025 à environ 61 % d’ici 2030 et jusqu’à 55 % d’ici 2050.

Il importe de noter que les taux de chômage eux-mêmes restent relativement stables, ce qui suggère que les personnes pourraient quitter complètement la population active plutôt que de rester au chômage.²

AIMultiple

Avec le lancement de Claude Code et des derniers modèles des familles Anthropic et Gemini, j’ai constaté :

• Des améliorations continues des benchmarks des modèles d’IA
• La capacité d’automatiser des processus comme les projets d’agence et de conseil. Je ne les considérais pas comme automatisables avant les LLMs.

La dynamique concurrentielle et l’amélioration des modèles vont créer une course à l’automatisation et à l’amélioration des marges. Par conséquent, ma prédiction est une réduction de plus de 90+% des postes de cols blancs actuels d’ici 2035. Ces postes sont automatisables avec les LLM actuels et le bon harnais d’agents, mais comme les processus d’entreprise sont complexes, il peut falloir une décennie pour reconcevoir et automatiser les processus.

Cela ne conduira peut-être pas à une « apocalypse de l’emploi », car le travail humain restera le goulot d’étranglement et, grâce à l’automatisation, nous aurons besoin de plus de travailleurs humains dans les tâches qui ne sont pas automatisées.

Cependant, cela pourrait entraîner une baisse des niveaux d’emploi, car :

• Des changements rapides dans le travail à accomplir entraîneraient le chômage des travailleurs qui ne sont pas assez flexibles pour passer à de nouvelles fonctions.
• Les bénéfices de la plupart des améliorations de productivité depuis les années 1980 ont été captés par les cadres supérieurs et les actionnaires.³ Nous pouvons nous attendre à ce qu’ils bénéficient également de cette vague d’automatisation et l’utilisent comme levier pour des licenciements.

Des niveaux d’emploi plus faibles peuvent limiter la consommation, conduire à une dépression économique et accroître l’instabilité politique.

Notre situation actuelle est similaire au changement climatique, où des actions fragmentaires n’ont jusqu’à présent pas réussi à retarder une catastrophe future. La concurrence entre grandes puissances et la concurrence interentreprises pourraient limiter la coopération et nous conduire au sous-emploi.

Pourquoi l’automatisation de la plupart des travaux de cols blancs prendra-t-elle autant de temps ?

L’automatisation des travaux automatisables à l’échelle des entreprises prendra des années. Vous ne pouvez pas confier quoi que ce soit d’important à un nouveau venu dans l’entreprise et vous ne pouvez pas vous attendre à ce que les LLM travaillent comme des employés compétents. Les entreprises devront reconcevoir le travail et investir dans des harnais de modèles pour mettre en œuvre l’automatisation. Il s’agit d’un travail spécifique à l’entreprise, semblable à la transformation numérique, qui prendra des années.

Goldman Sachs

Goldman Sachs Research prévoit en 2025 que l’impact de l’IA sur l’emploi global sera modéré et de courte durée, plutôt que de provoquer des pertes d’emplois massives et durables. Ils estiment que le taux de chômage pourrait augmenter d’environ 0.5 % pendant la transition, à mesure que les travailleurs déplacés par l’IA recherchent de nouvelles fonctions, reflétant une friction à court terme plutôt qu’un chômage structurel.

En ce qui concerne le risque de déplacement d’emplois, environ 2.5 % de l’emploi aux États-Unis serait exposé à un déplacement dû aux gains d’efficacité de l’IA, avec une estimation plus large mais toujours limitée de 6 à 7 % de déplacements si l’IA est largement adoptée.

Goldman Sachs prévoit également que l’IA générative pourrait augmenter la productivité du travail d’environ 15 % lorsqu’elle sera pleinement intégrée dans les marchés développés, entraînant de brèves hausses du chômage pendant les périodes d’adoption.

De plus, l’analyse a évalué plus de 800 professions et identifié celles qui sont les plus vulnérables à l’IA. Ces fonctions comprennent les programmeurs informatiques, les comptables et auditeurs, les assistants juridiques et administratifs et les proxy du service client, tandis que des fonctions telles que les contrôleurs aériens, les PDG, les radiologues, les pharmaciens et le clergé sont identifiées comme les moins à risque.⁴

Pascual Restrepo

Bien que l’article de Restrepo de 2025 ne prévoie pas les taux de chômage, il prédit que la relation entre le travail et la production économique se découplera dans un monde post-IAG et que la part du revenu du travail convergera vers zéro. L’IAG pourrait survenir dès les années 2030.⁵

Geoffrey Hinton

Geoffrey Hinton, informaticien lauréat du prix Nobel connu comme le « parrain de l’IA », a averti que l’intelligence artificielle augmentera le chômage tout en générant des profits plus élevés, un résultat qu’il attribue au capitalisme plutôt qu’à la technologie elle-même, en 2025. Il a noté que si les licenciements massifs ne se sont pas encore matérialisés, l’IA réduit les opportunités de premier échelon.

Hinton considère la santé comme l’un des rares secteurs qui pourraient en bénéficier, car les gains d’efficacité pour les médecins élargiraient l’accès aux soins. Il a toutefois écarté le revenu de base universel comme inadéquat pour remédier à la perte de dignité et de sens liée au travail.

Il a également mis en garde contre les risques à long terme, estimant à 10–20 % la probabilité que l’IA représente une menace existentielle par le biais d’une superintelligence incontrôlable ou d’une utilisation abusive par des acteurs malveillants, tout en critiquant la faiblesse des efforts réglementaires aux États-Unis.⁶

Kiran Tomlinson, Sonia Jaffe, Will Wang, Scott Counts, Siddharth Suri

Selon la recherche de Microsoft intitulée « Measuring the Occupational Implications of Generative IA » en 2025, les professions varient considérablement dans leur sensibilité à l’IA, certains emplois étant nettement plus susceptibles d’être touchés que d’autres.

L’étude classe les fonctions en fonction d’un score d’applicabilité de l’IA qui combine :

• La part du travail que l’IA peut effectuer (couverture)
• Dans quelle mesure elle peut effectuer ces tâches de manière complète (exhaustivité).
• La variété des tâches qu’elle peut prendre en charge (portée).

Les métiers comme les interprètes, les traducteurs, les historiens et les proxy du service client ont obtenu les scores les plus élevés, ce qui signifie que l’IA peut effectuer la majeure partie de leur travail efficacement, en particulier dans les tâches à forte composante textuelle ou communicationnelle.

À l’inverse, des professions telles que les aides-soignants, les plongeurs, les couvreurs et les assistants chirurgicaux ont obtenu des scores proches de zéro, indiquant que l’IA n’est actuellement pas capable de reprendre leurs responsabilités principalement physiques, manuelles ou fortement axées sur l’interaction humaine.

Cela suggère que si l’IA progresse rapidement dans l’automatisation du travail cognitif et numérique routinier, elle reste limitée dans le remplacement des fonctions qui exigent de la dextérité, de l’intelligence émotionnelle ou une capacité d’adaptation au monde réel.⁷

Eric Schmidt

M. Schmidt (ancien PDG de Google) prédit que d’ici un an, la plupart du travail de programmation sera effectué par l’IA en 2025.

Les outils utilisant l’apprentissage par renforcement et la planification évoluent rapidement. Ces systèmes peuvent écrire, déboguer et optimiser du code mieux que la plupart des humains, en particulier pour les tâches routinières ou complexes mais répétitives.

L’IA devrait également atteindre le niveau des meilleurs mathématiciens diplômés dans un avenir proche.

Schmidt explique que les modèles d’IA fonctionnent désormais bien dans le raisonnement mathématique, car les mathématiques ont un langage plus simple et structuré. Avec des outils comme la démonstration de théorèmes Lean, l’IA peut résoudre et vérifier des problèmes mathématiques complexes.⁸

Dario Amodei

Dario Amodei (PDG d’Anthropic) a averti en 2025 que l’IA pourrait éliminer 50 % de tous les emplois de cols blancs de premier échelon au cours des cinq prochaines années, poussant potentiellement les taux de chômage américains à 10–20 %.⁹

Qualifiant cela de possible « bain de sang chez les cols blancs », Amodei a souligné que beaucoup restent inconscients du pouvoir perturbateur à court terme de l’IA. Cependant, il a récemment fait partiellement marche arrière en mentionnant le paradoxe de Jevons.¹⁰

Kai-Fu Lee

Kai-Fu Lee a fait écho à l’inquiétude d’Amodei en 2025 en validant la projection selon laquelle l’IA pourrait supprimer 50 % des emplois d’ici 2027.

En tant que voix éminente dans le domaine, son accord ajoute de la crédibilité à l’estimation selon laquelle les pertes d’emplois dues à l’IA pourraient bientôt toucher la moitié de la main-d’œuvre mondiale. Bien que sa déclaration soit brève, elle souligne le consensus croissant parmi les experts selon lequel l’IA pourrait remodeler l’emploi de manière bien plus agressive que les changements technologiques précédents.¹¹

Fonds monétaire international (FMI)

Le FMI a estimé que 300 millions d’emplois à temps plein dans le monde pourraient être touchés par l’automatisation liée à l’IA en 2024.

Il a toutefois souligné que la plupart subiront une transformation au niveau des tâches plutôt qu’une suppression pure et simple. Dans les pays à revenu élevé, les économies fortement axées sur les services rendent la main-d’œuvre particulièrement exposée.

Le rapport a classé les effets de l’IA en trois catégories : tâches automatisables (routinières, fondées sur des règles), augmentables (fondées sur le jugement) et non affectées. On s’attend à ce que deux tiers des emplois connaissent une automatisation partielle. Il a souligné la complémentarité de l’IA et du travail humain, en particulier dans la prise de décision, la reconnaissance de formes et la récupération de connaissances.

Le rapport a également souligné le besoin urgent de reconversion, en projetant que plus de 40 % des travailleurs auront besoin d’une montée en compétences significative d’ici 2030. Les secteurs juridique, financier et de l’assurance subiront la transformation la plus importante ; l’éducation et la santé resteront relativement résistantes en raison de leur dépendance à l’interaction humaine et à des processus complexes.¹²

Les GPT et la main-d’œuvre américaine (Eloundou et al.)

Une étude de 2023 sur les effets de l’IA générative et des large language models a conclu que 80 % de la main-d’œuvre américaine pourrait voir au moins 10 % de ses tâches affectées.

Pour environ 19 % des travailleurs, au moins la moitié de leurs tâches quotidiennes pourraient être perturbées.

Les fonctions les plus exposées comprennent les rédacteurs, les spécialistes des relations publiques, les secrétaires juridiques, les mathématiciens et les préparateurs de déclarations de revenus, qui exigent tous un travail approfondi fondé sur le langage ou la logique.

Contrairement à l’automatisation passée, qui visait principalement les emplois ouvriers, les LLM sont sur le point de transformer les professions mieux rémunérées et hautement qualifiées dans de multiples secteurs. Leur impact est indépendant des infrastructures physiques, ce qui élargit l’ampleur des déplacements potentiels.¹³

Eric Dahlin

Une enquête de 2021 menée par le sociologue Eric Dahlin a révélé qu’environ 14 % des Américains ont déclaré avoir perdu leur emploi au profit des robots.

Malgré ce taux réel modeste, la perception du public était nettement exagérée : les personnes non concernées pensaient que 29 % avaient perdu leur emploi à cause de l’automatisation, tandis que les personnes déplacées estimaient ce taux à 47 %.

Cet écart entre perception et expérience reflète une profonde anxiété quant à l’impact de l’IA, même lorsque les taux réels de pertes d’emplois restent inférieurs à ce qui est souvent supposé.

L’inclusion par l’étude de robots dans des contextes non industriels (aéroports, bibliothèques, soins aux personnes âgées) a en outre mis en évidence la portée de l’IA dans différents secteurs de la vie et du travail.

Figure 1 : Le graphique illustre que les répondants ont nettement surestimé la probabilité de pertes d’emplois dues aux robots, avec des perceptions allant de 29 % à 47 %, contre un taux réel d’environ 14 %.¹⁴

PwC

L’enquête mondiale de PwC auprès des PDG en 2019 a révélé que 42 % des PDG pensent que l’IA supprimera plus d’emplois qu’elle n’en créera, tandis que 39 % ne sont pas d’accord, ce qui reflète des perspectives partagées.

Les préoccupations concernant les pertes d’emplois sont les plus fortes dans la région Asie-Pacifique, en particulier en Chine, où 88 % des PDG s’attendent à un déplacement net d’emplois. Le rapport met en évidence un déficit persistant de compétences, 55 % citant l’incapacité d’innover en raison d’un manque de compétences clés.

La plupart des PDG (46 %) considèrent la reconversion et la montée en compétences comme la solution la plus efficace. Bien que 85 % conviennent que l’IA transformera considérablement les entreprises d’ici cinq ans, 10 % l’ont adoptée à grande échelle, entravés par des pénuries de talents et des défis liés aux données.¹⁵

Étude de l’OCDE

Une étude de l’OCDE de 2016 a révélé que 9 % des emplois au Royaume-Uni étaient fortement exposés au risque d’automatisation, mais que 35 % subiraient une transformation radicale au cours des deux prochaines décennies.

Cette conclusion suggère que les craintes d’un chômage de masse pourraient être exagérées et que des changements significatifs sont plus susceptibles de se produire par l’évolution des emplois et la reconversion, plutôt que par une élimination généralisée.¹⁶

Bowles

S’appuyant sur la méthodologie de Frey et Osborne, Bowles a estimé dans l’étude « EU Jobs Risk » que 54 % des emplois de l’Union européenne étaient menacés par l’informatisation en 2014.

Cela a souligné comment l’impact de l’IA s’étend au-delà des frontières des États-Unis et a soulevé des questions sur la manière dont les différences régionales en matière de protections du travail et de systèmes éducatifs pourraient façonner les résultats des perturbations technologiques.¹⁷

Frey & Osborne

Dans l’une des premières grandes études universitaires sur les pertes d’emplois dues à l’IA, Frey et Osborne ont estimé en 2013 que 47 % des emplois aux États-Unis étaient menacés par l’informatisation. Leur recherche a classé les professions en fonction de leur sensibilité à l’apprentissage automatique et à l’automatisation.

Ces premiers travaux ont contribué à cadrer les débats ultérieurs sur l’avenir de l’emploi, en attirant l’attention sur le fait que ce sont les tâches plutôt que les emplois entiers qui sont automatisés, suscitant des discussions nuancées sur la restructuration des tâches et la transition des compétences.¹⁸

Autres questions clés concernant les pertes d’emplois

• Qu’en est-il du paradoxe de Jevons ? À mesure que le coût de l’intelligence artificielle diminue, davantage d’intelligence artificielle sera consommée. Cependant, l’intelligence humaine reste coûteuse et la demande d’intelligence humaine stagnera probablement si les machines peuvent travailler de manière autonome.
• Les pertes d’emplois actuelles sont-elles dues à l’IA ? Le surembauchage de l’ère pandémique est probablement le principal coupable, car les entreprises n’en sont encore qu’aux premiers stades de la transformation par l’IA. Les experts appellent cela le maquillage des licenciements par l’IA.¹⁹

Points de vue selon lesquels l’IA entraînera une création nette d’emplois

Sam Altman

Sam Altman, PDG d’OpenAI, a adopté en 2026 un point de vue moins alarmiste sur les pertes d’emplois dues à l’IA. Bien qu’il ait précédemment averti que l’IA pourrait remplacer de nombreux emplois existants et éliminer certaines catégories d’emplois, il soutient désormais qu’une « apocalypse de l’emploi » à grande échelle est peu probable à court terme.²⁰

L’opinion révisée d’Altman repose sur trois observations :

• L’adoption de l’IA n’en est qu’à ses débuts : Bien que les modèles d’IA soient devenus très performants, de nombreuses entreprises apprennent encore à les intégrer dans les flux de travail, à mesurer les gains de productivité et à gérer les risques liés à la sécurité et à la fiabilité.
• Les adoptants les plus agressifs de l’IA ne sont peut-être pas ceux qui suppriment le plus d’emplois : Dans un entretien de juin 2026, Altman a soutenu que les entreprises qui ont adopté l’IA le plus profondément figurent aussi parmi celles qui embauchent le plus. Il a suggéré que certaines entreprises citant l’IA comme motif de licenciements utilisent peut-être la technologie comme une explication commode pour des suppressions qu’elles auraient faites de toute façon, plutôt que comme le reflet de l’impact direct de l’adoption de l’IA.²¹
• L’interaction humaine reste importante : Altman note que de nombreux emplois impliquent plus que la simple exécution de tâches. Ils impliquent également la communication, la confiance, le jugement et la collaboration, que les gens ne voudront peut-être pas externaliser entièrement à l’IA.²²

Cependant, Altman n’écarte pas l’impact à long terme de l’IA sur le travail. Il s’attend à ce que les entreprises soient réorganisées autour de l’IA, d’autant plus que les agents d’IA deviennent plus performants et que les entreprises s’adaptent à des cycles technologiques plus rapides. Sa position actuelle suggère que l’IA est susceptible de remodeler les emplois et les flux de travail, mais que la transition pourrait être plus progressive et complexe que ne le laissaient entendre les prévisions antérieures.

HBR / Davenport & Srinivasan

Une analyse de 2026 de la Harvard Business Review a émis l’hypothèse que les entreprises licencient des travailleurs en se fondant sur le potentiel de l’IA plutôt que sur ses performances démontrées, car le chômage global aux États-Unis reste relativement faible.²³

Yale The Budget Lab

L’analyse de 2025 n’a pas constaté d’impact matériel des LLM sur l’emploi, sur la base du taux de pertes d’emplois, des embauches et des transitions aux États-Unis.²⁴

Forum économique mondial

Le rapport sur l’avenir des emplois 2025 du WEF, qui a interrogé plus de 1 000 employeurs proxy 14 millions de travailleurs dans 55 économies, a projeté que 92 millions d’emplois seront supprimés d’ici 2030, tandis que 170 millions de nouveaux seront créés, soit un gain net de 78 millions d’emplois. L’IA et le traitement de l’information devraient affecter 86 % des entreprises d’ici 2030. Le rapport a identifié le développement de l’IA, la cybersécurité et la durabilité comme les catégories de fonctions à la croissance la plus rapide.²⁵

Jensen Huang

À VivaTech 2025 à Paris, le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a contesté l’avertissement du PDG d’Anthropic, Dario Amodei, selon lequel l’IA pourrait remplacer jusqu’à la moitié des emplois de bureau de premier échelon d’ici cinq ans.

Huang a rejeté l’idée que l’IA soit si dangereuse ou puissante qu’un petit nombre devrait la développer, plaidant plutôt pour un progrès ouvert et responsable.

Tout en reconnaissant que l’IA transformera le lieu de travail, rendant certains emplois obsolètes, il a souligné qu’une plus grande productivité conduit généralement à plus d’embauches, et non à moins, et il a critiqué le discours axé sur la peur entourant l’impact de l’IA sur l’emploi.²⁶

Dilan Eren

Sans se concentrer sur les pourcentages, le professeur Dilan Eren de l’Ivey Business School a proposé une critique structurelle des entreprises qui, en 2025, réagissent à l’IA en supprimant les fonctions juniors. Eren a averti que supprimer des postes de premier échelon pour réaliser des économies est une « décision exponentiellement mauvaise » qui menace le vivier interne de talents.

Sans juniors, les organisations risquent de manquer de personnel expérimenté dans les années à venir, d’autant plus que le mentorat et l’apprentissage sur le tas déclinent. Eren a exhorté les entreprises à élaborer des stratégies qui soutiennent un double développement : les juniors doivent acquérir une expertise de domaine, tandis que les cadres supérieurs doivent se perfectionner en IA.

Déléguer toutes les tâches aux machines, a soutenu Eren, risque de saper le jugement et d’affaiblir l’apprentissage collaboratif au sein des entreprises.

Ravi Kumar

Ravi Kumar, PDG de Cognizant, a soutenu en 2025 que l’IA créera davantage d’opportunités d’emploi, en particulier pour les jeunes diplômés.

À mesure que davantage d’entreprises adoptent des logiciels avancés, il s’attend à une augmentation de la demande de main-d’œuvre qualifiée.

Selon Kumar, l’IA peut agir comme un multiplicateur de force, permettant aux travailleurs de faire « plus avec moins » tout en augmentant les attentes, et non en les réduisant.²⁷

L’IA a-t-elle réellement entraîné des pertes d’emplois ?

Quatre études récentes, utilisant des données et des méthodes différentes, aboutissent à des conclusions sensiblement différentes sur la cause profonde des perturbations récentes du marché du travail :

Frank, Sabet, Simon, Bana & Yu (2026) combinent les dossiers d’assurance chômage des États-Unis, 10.6 millions de profils LinkedIn et 3 millions de plans de cours. Ils montrent que le risque de chômage dans les professions fortement exposées aux LLM, en particulier les fonctions informatiques et mathématiques, a commencé à augmenter début 2022, plusieurs trimestres avant le lancement de ChatGPT en novembre 2022.

La tendance s’est ensuite aplatie après le lancement plutôt que d’accélérer. Les données LinkedIn montrent le même calendrier : les diplômés de la cohorte 2021 sont entrés dans des emplois exposés à l’IA à des taux plus faibles que les cohortes précédentes.

Les auteurs citent le resserrement monétaire, la correction des embauches technologiques post-pandémie et le changement de la taxe de R&D comme facteurs probables. Ils constatent également que les diplômés ayant des programmes d’études plus exposés à l’IA ont obtenu des salaires plus élevés et ont trouvé un emploi plus rapidement après ChatGPT, de sorte que l’éducation pertinente pour les LLM a conservé sa valeur.²⁸

Dominski & Lee (2025) soutiennent que les études existantes utilisent des scores d’exposition à l’IA statiques, alors que les capacités continuent d’évoluer. Ils construisent un cadre d’exposition en cinq étapes (ML pré-ChatGPT, premiers LLMs, multimodal, modèles de raisonnement, IA agentique) et demandent à GPT-4o et Claude 3.5 Sonnet de renoter chaque tâche O*NET à chaque étape.

En reliant ces scores dynamiques aux données du CPS, ils constatent qu’une exposition plus forte à l’IA est corrélée à un emploi plus faible, à un chômage plus élevé et à des horaires plus courts.

Les effets sont plus marqués chez les travailleurs de moins de 30 ans et de plus de 50 ans, ainsi que chez les travailleurs diplômés de l’université. Les professions à forte intensité de raisonnement sont les plus touchées, tandis que les professions manuelles et physiques sont à peine affectées.²⁹

Brynjolfsson, Chandar & Chen (nov. 2025), « Canaries in the Coal Mine », ont utilisé les données de paie ADP couvrant des millions de travailleurs chaque mois. Selon les résultats, les travailleurs âgés de 22 à 25 ans dans les professions les plus exposées à l’IA ont connu de fortes baisses d’emploi : les développeurs de logiciels de cette tranche d’âge ont chuté de près de 20 % par rapport à leur pic de fin 2022.

Après prise en compte des effets fixes d’entreprise et de temps, le même groupe a montré une baisse relative de l’emploi de 16 % dans le quintile le plus exposé par rapport au moins exposé.

Les résultats ont tenu lorsque les auteurs ont exclu les professions technologiques, exclu les entreprises informatiques et divisé l’échantillon selon le télétravail, la part de diplômés de l’université et l’exposition aux taux d’intérêt. Leur explication est que l’IA se substitue aux connaissances codifiées que les jeunes travailleurs et l’éducation formelle fournissent, tout en complétant les connaissances tacites qui accompagnent l’expérience.³⁰

Chen, Kane, Kozlowski, Kunievsky & Evans (sept. 2025), ont utilisé la méthode de différence de différences synthétique sur les données du CPS de janvier 2010 à août 2025. Ils rapportent le résultat opposé : les professions fortement exposées ont gagné environ $89 par semaine en termes de revenus réels de janvier 2010 après ChatGPT, tandis que l’effet sur le chômage était d’environ 0.2 % points.

Leur interprétation est que les LLM agissent comme des compléments à court terme qui augmentent la productivité, et que l’ajustement passe par les salaires plutôt que par l’emploi.³¹

Alors, l’IA a-t-elle provoqué des pertes d’emplois ?

Une réponse raisonnable début 2026 est que, pour la main-d’œuvre dans son ensemble, il n’y a pas encore de signal agrégé clair. Deux des quatre études ne constatent essentiellement aucun effet sur le chômage au niveau des professions. Pour les travailleurs âgés de 22 à 25 ans dans les professions fortement exposées, la réponse est très probablement oui, du moins en partie, car les données ADP survivent aux contrôles entreprise-temps, à l’exclusion des entreprises technologiques et au sous-échantillon non télétravaillable.

En ce qui concerne les salaires, les données sont mitigées et pourraient refléter des gains pour les travailleurs expérimentés parallèlement à une réduction des embauches de juniors. Sur le plan temporel, Frank et ses coauteurs montrent qu’une partie de la détérioration des professions exposées à l’IA était déjà en cours début 2022, de sorte qu’attribuer l’affaiblissement complet de 2022 à 2025 aux LLM exagère le cas.

Pour résumer, l’IA a vraisemblablement commencé à faire baisser les embauches de premier échelon dans les professions fortement exposées, mais elle n’a pas encore produit de pertes agrégées visibles d’emplois ou de salaires. Une part significative de ce qui semble être un déplacement dû à l’IA reflète le resserrement monétaire, les corrections de surembauchage de l’ère pandémique et une faiblesse plus large du marché des débutants. La question de savoir si ce tableau changera à mesure que les capacités agentiques arriveront est la préoccupation majeure qui anime la plupart des prédictions mentionnées plus haut, et elle reste une question empirique ouverte.

Ce que prévoient les marchés de prédiction sur les pertes d’emplois liées à l’IA

Manifold Market

Manifold est une plateforme communautaire de prédiction où les participants négocient sur les résultats de questions du monde réel.

• Un marché Manifold comptant 27 participants a résolu « Non » sur la question de savoir si l’intelligence artificielle serait directement liée à une augmentation d’au moins 5 points de pourcentage du taux de chômage américain d’ici la fin de 2025.³²
• 194 participants ont prédit si certains ingénieurs logiciels américains subiraient une réduction de revenus, de sécurité de l’emploi ou d’opportunités d’embauche à cause de l’IA d’ici la fin de 2025. Le marché a résolu « Oui », sur la base de l’exigence qu’au moins trois reportages d’actualité réputés documentent de tels effets.³³
• 10 participants ont résolu « Non » sur la question de savoir si une entreprise du Fortune 500 remplacerait en grande partie ou entièrement son personnel de service client par l’IA d’ici 2026. Le résultat n’exclut pas une automatisation partielle, mais le seuil plus exigeant du marché, à savoir le remplacement de la plupart ou de la totalité de la main-d’œuvre, n’a pas été atteint.³⁴

En août 2026 :

• 174 participants ont attribué une probabilité de 25 % que l’IA fasse dépasser le taux de chômage américain 10 % avant 2030.³⁵
• 54 participants ont estimé une probabilité de 19 % que l’IA provoque un chômage de masse aux États-Unis d’ici 2030.³⁶
• 43 participants ont attribué une probabilité de 61 % que le marché du travail reste « acceptable » en ce qui concerne les pertes d’emplois liées à l’IA et le chômage au cours des prochaines années.³⁷
• 11 participants ont prédit une probabilité de 79 % que l’IA entraîne une forte baisse de l’emploi des traducteurs et interprètes d’ici la fin de 2027. Cela suggère une confiance relativement forte de la communauté dans le fait que les professions liées au langage subiront un déplacement mesurable plus tôt que l’ensemble du marché du travail.³⁸
• 54 participants ont estimé une probabilité de 81 % que l’IA remplace la plupart des travailleurs des centres d’appels d’ici 2030. C’était l’une des probabilités les plus élevées des marchés examinés.³⁹
• 7 participants ont prévu quelle profession aurait le plus grand pourcentage de fonctions remplacées par l’IA d’ici la fin de 2026. Le marché a attribué 38 % aux professions « autres », 34 % au service client, 10 % aux ingénieurs logiciels, 8 % aux assistants administratifs et 5 % chacun aux chauffeurs de camion et aux chercheurs.⁴⁰
• 8 participants ont prévu qu’environ 34 % des 11 professions sélectionnées connaîtraient un déficit d’emploi d’au moins 15 % pouvant être plausiblement attribué à l’IA d’ici 2031.⁴¹

Marché de prédiction Kalshi

Kalshi est une bourse de contrats d’événements réglementée aux États-Unis où les participants négocient des contrats liés à des résultats spécifiés. Les pages publiques du marché de Kalshi indiquent le volume total de transactions en dollars, mais ne fournissent pas le nombre de participants uniques.

• En juin 2026, un marché Kalshi demandant si l’IA serait la première raison invoquée des suppressions d’emplois aux États-Unis en mai s’est résolu par « Oui ». Le marché a enregistré environ $36 552 de volume de transactions et a utilisé le rapport mensuel sur les suppressions d’emplois de Challenger, Gray & Christmas comme source de résolution.⁴²
• En juillet 2026, le marché équivalent (environ $2 919 ont été échangés) pour les suppressions d’emplois de juin s’est également résolu par « Oui ».⁴³

En août 2026 :

• Le marché en cours a attribué une probabilité de 58 % que l’IA soit la première raison invoquée des suppressions d’emplois aux États-Unis en juillet. Le marché avait enregistré environ $1 453 de volume de transactions.⁴⁴
• Les traders de Kalshi ont attribué une probabilité de 15 % que le « scénario Citrini » se produise d’ici juillet 2028, avec environ $25,9 millions de volume de transactions. Le pari Citrini est un pari selon lequel l’adoption rapide de l’IA provoquera des licenciements massifs, du chômage et un déclin économique plus large d’ici 2028.⁴⁵

Prédictions de la communauté Metaculus

Les prévisions communautaires de Metaculus agrègent les estimations de prévisionnistes individuels, tandis que son Labor Automation Forecasting Hub se concentre spécifiquement sur la manière dont l’IA peut affecter l’emploi, les professions et les indicateurs du marché du travail.

En août 2026 :

• 26 prévisionnistes ont estimé que les systèmes d’IA capables d’effectuer des emplois de bout en bout remplaceraient 17.8 % des travailleurs actuels d’ici 2030. L’intervalle de prévision affiché allait d’environ 9.1 % à 25.7 %.⁴⁶
• 49 prévisionnistes ont contribué à la prévision sous-jacente de l’emploi global aux États-Unis après prise en compte des déplacements liés à l’IA et d’autres effets sur le marché du travail. La communauté a prédit que l’emploi serait 1.9 % inférieur à son niveau de 2025 en 2030 et 4.4 % inférieur en 2035.⁴⁷
• 61 prévisionnistes ont attribué une probabilité de 24 % que le chômage des jeunes diplômés américains atteigne au moins 20 % pendant trois mois consécutifs avant 2030.⁴⁸
• Le Labor Automation Forecasting Hub de Metaculus a prédit que certaines des plus fortes baisses d’emploi d’ici 2035 se produiraient parmi les spécialistes financiers, les développeurs de logiciels et les avocats et clercs de notaire, en baisse de 14.1 %.⁴⁷

Développements récents : impact de l’IA sur les emplois

Nous avons collecté des données à partir de 2023, après le lancement de ChatGPT, pour montrer comment l’IA a affecté les licenciements dans la tech. Le graphique ci-dessus suit le nombre cumulé d’emplois touchés par des licenciements dans lesquels les entreprises ont soit directement cité l’IA, l’automatisation ou une restructuration pilotée par l’IA, soit des reportages crédibles ont lié les suppressions à des changements liés à l’IA.

La tendance montre une hausse modeste en 2023 et 2024, suivie d’une forte accélération en 2025 et 2026, à mesure que davantage d’entreprises ont réorganisé les équipes, réduit les fonctions de support ou opérationnelles et réorienté les ressources vers des priorités axées sur l’IA.

Plusieurs grandes entreprises ont explicitement cité l’IA lors de l’annonce de suppressions d’emplois :

• GitLab a commencé une restructuration pour aplatir la hiérarchie, réduire son empreinte nationale de jusqu’à 30 % et réorganiser les processus internes avec des agents d’IA, la plupart des économies étant réinvesties dans sa stratégie d’« ère agentique ».⁴⁹
• Intuit a supprimé 17 % de ses effectifs (environ 3 000 employés) pour recentrer les ressources sur des paris clés, dont l’IA.⁵⁰
• Cisco a supprimé près de 4 000 emplois (environ 5 % de ses effectifs) pour réorienter les investissements vers l’IA, la cybersécurité, le silicium et l’optique.⁵¹
• Cloudflare a réduit ses effectifs de plus de 1 100 employés, déclarant que l’IA avait rendu des postes obsolètes.⁵²

Cependant, certains experts affirment que l’IA est utilisée comme une justification commode. Fabian Stephany, de l’Oxford Internet Institute, a noté que de nombreuses entreprises ont surembauché pendant la pandémie et que les licenciements actuels pourraient refléter une correction du marché plutôt qu’un déplacement réel dû à l’IA.⁵³

L’avenir des emplois de premier échelon

Bien que l’anxiété des diplômés face à l’IA soit compréhensible, la chute spectaculaire de 67 % des offres d’emploi pour diplômés au Royaume-Uni depuis 2022 (43 % aux États-Unis) semble principalement due à l’incertitude économique, à la normalisation post-COVID et à l’accélération de la délocalisation plutôt qu’au déplacement par l’IA.

Pour les travailleurs âgés de 22 à 25 ans, la recherche d’Anthropic sur les impacts sur le marché du travail constate que moins de jeunes commencent un emploi dans des professions fortement exposées à l’IA par rapport aux professions faiblement exposées. Le taux d’accès à l’emploi pour ces fonctions a baissé d’environ 14 % par rapport à 2022 (estimation post pondérée de −14.3, SE = 7.2), bien que les auteurs indiquent que le résultat est à peine statistiquement significatif. Ils n’ont pas constaté de baisse similaire pour les travailleurs de plus de 25 ans.⁵⁴

Selon un article récent du Financial Times, l’emploi a fortement chuté même dans des secteurs peu exposés à l’IA comme les RH (77 %) et le génie civil (55 %), ce qui suggère que des facteurs économiques plus larges sont en jeu.

David Autor du MIT désigne les troubles politiques et les coupes gouvernementales comme des facteurs plus importants, tandis que l’économiste en chef de LinkedIn insiste sur l’incertitude macroéconomique comme cause principale.

Bien que l’IA transformera probablement le travail dans les années à venir, les données actuelles montrent de faibles corrélations entre les professions vulnérables à l’IA et les pertes d’emplois réelles ; certains domaines exposés à l’IA, comme la comptabilité, connaissent une croissance de l’emploi des jeunes.

Les véritables défis semblent être des pressions économiques traditionnelles : l’inflation, les taux d’intérêt plus élevés, l’incertitude des entreprises et la délocalisation accélérée rendue possible par les capacités de travail à distance. Cela rend le récit selon lequel « l’IA tue les emplois des diplômés » prématuré malgré de légitimes préoccupations futures concernant les perturbations technologiques.⁵⁵

Initiatives de recherche pour comprendre l’impact des pertes d’emplois dues à l’IA

Anthropic lance le programme Economic Futures pour répondre à l’impact de l’IA sur la main-d’œuvre

Anthropic a lancé l’Economic Futures Program, une nouvelle initiative conçue pour explorer les effets économiques de l’intelligence artificielle, en particulier son impact sur l’emploi, la productivité et la création de valeur à long terme. Le programme vise à fournir des informations fondées sur les données et à élaborer des propositions politiques qui répondent à la fois aux risques et aux opportunités que l’IA présente pour l’économie mondiale.

Répondre aux risques de déplacement d’emplois

En réponse aux récentes prédictions du PDG Dario Amodei, le programme se concentre sur la compréhension de ces changements et la préparation à un impact significatif sur la main-d’œuvre, notamment la nécessité d’une reconversion dans les secteurs touchés.

Les principales composantes du programme sont les suivantes :

• Subventions de recherche : Anthropic propose des subventions rapides allant jusqu’à $50 000 pour des études empiriques à court terme sur l’impact économique de l’IA. La recherche peut porter sur les effets sur le marché du travail, les changements de productivité ou la création de nouvelles formes de valeur.
• Forums d’élaboration des politiques : Anthropic organisera des colloques à Washington, D.C. et en Europe pour recueillir des idées politiques de divers points de vue. Les sujets abordés comprennent les stratégies de reconversion, la création d’emplois dans les économies pilotées par l’IA et les transitions de flux de travail.
• Infrastructure de données : S’appuyant sur son Economic Index lancé plus tôt cette année, Anthropic élargira ses ensembles de données pour suivre l’utilisation de l’IA et ses effets à long terme sur les structures économiques et les tendances de l’emploi.

Le programme d’Anthropic se concentre davantage sur les pertes d’emplois potentielles et les stratégies d’atténuation. L’Economic Futures Program reflète un effort croissant des entreprises technologiques pour assumer la responsabilité des perturbations qu’elles contribuent à créer et pour soutenir une croissance économique inclusive.

Cette initiative met un accent particulier sur la compréhension des transitions du marché du travail, l’identification des domaines de reconversion et la création d’un cadre pour gérer le rôle économique évolutif de l’IA.⁵⁶

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Implications de l’IA sur différents secteurs

L’analyse des données administratives sur le chômage montre que les professions exposées à l’IA ont historiquement connu un risque de chômage plus faible que les professions moins exposées. Cet avantage s’est fortement réduit à partir de début 2022, en particulier dans les fonctions informatiques et mathématiques, et ne s’est pas sensiblement aggravé après le lancement de ChatGPT.

Les données des profils LinkedIn renforcent ce schéma pour les travailleurs en début de carrière : les diplômés des cohortes 2021-2023 sont entrés dans des emplois exposés à l’IA à des taux plus faibles et ont mis plus de temps à trouver leur premier emploi que les cohortes précédentes, avec des écarts apparaissant avant la fin de 2022.

Des ralentissements similaires apparaissent également lorsqu’on compare les emplois à salaire élevé et à salaire moyen, indiquant un resserrement général du marché des emplois de premier échelon plutôt qu’un changement propre aux fonctions exposées à l’IA.

Fonctions et secteurs les plus exposés

Les secteurs qui reposent sur des tâches structurées exécutées de manière routinière par des humains sont les plus exposés. Les fonctions administratives, juridiques, financières et de traitement des données sont parmi les plus vulnérables.

Selon la recherche d’Anthropic sur les impacts sur le marché du travail, les professions individuelles les plus exposées comprennent les programmeurs informatiques (74.5 %), les proxy du service client (70.1 %), les opérateurs de saisie de données (67.1 %), les spécialistes des dossiers médicaux (66.7 %) et les analystes d’études de marché (64.8 %).

Ces emplois sont généralement faciles à automatiser à l’aide de systèmes et d’outils d’IA. Les tâches qui impliquent des schémas prévisibles ou suivent des règles fixes sont les plus susceptibles de produire des erreurs. Les postes de premier échelon, en particulier pour les jeunes travailleurs, courent un risque élevé d’être supprimés.

Par exemple, une étude a examiné l’adoption de Google Translate dans différentes régions entre 2010 et 2023. Les résultats indiquent que les zones où l’utilisation est plus élevée ont connu une croissance plus lente des emplois de traducteurs et d’interprètes, la croissance de l’emploi diminuant d’environ 0.7 % points pour chaque hausse d’un point de pourcentage de l’adoption.⁵⁷

Figure 2 : Le graphique montre l’intérêt mensuel de Google Trends pour deux termes de recherche : « translator » et « Google Translate ».⁵⁸

Les effets s’étendent au-delà de la profession de traducteur, car les offres d’emploi exigeant des compétences en langues étrangères ont progressé plus lentement dans les régions à forte adoption, en particulier pour les langues largement utilisées comme l’espagnol, le chinois et l’allemand.

Bien que les compétences linguistiques restent plus pertinentes dans les domaines techniques comme l’informatique et l’ingénierie, l’ensemble des données suggère que l’amélioration de la traduction automatique réduit progressivement la dépendance des employeurs à l’égard des travailleurs bilingues, avec des implications pour l’éducation, les marchés du travail et le commerce mondial des services.

Impact inégal selon les secteurs

La santé et l’éducation sont moins exposées en raison de la complexité de l’interaction humaine requise. Ces secteurs sont plus résistants à l’automatisation et aux large language models.

Automatisation partielle ou déplacement total

Toutes les pertes d’emplois n’entraîneront pas un chômage complet. Dans de nombreux cas, l’IA automatisera des tâches au sein des fonctions plutôt que de supprimer des emplois entiers.

Environ deux tiers des fonctions actuelles devraient subir des changements au niveau des tâches. Les travailleurs devront s’adapter à de nouvelles responsabilités qui exigent la prise de décision humaine, le raisonnement et la créativité. Cette automatisation partielle crée néanmoins une pression pour que les travailleurs s’adaptent rapidement.

Variations économiques et géographiques

L’impact de l’intelligence artificielle variera selon les régions. Les économies à revenu élevé dont les marchés du travail sont fortement axés sur les services sont plus exposées. Les marchés émergents pourraient être confrontés à des défis en raison de l’accès limité aux infrastructures numériques et de ressources moindres pour reconvertir la main-d’œuvre. Les différences dans les réponses politiques locales influenceront la manière dont l’impact de l’IA se manifestera dans le monde.

Quelles sont les perceptions des travailleurs eux-mêmes ?

Écart entre perception et réalité

La perception publique des pertes d’emplois est plus élevée que les chiffres réels déclarés. Alors que le déplacement réel reste inférieur à 15 % ces dernières années, les travailleurs pensent qu’une part plus importante de la main-d’œuvre a été touchée.

Cela reflète une anxiété croissante quant à l’impact de l’IA et à l’avenir de l’emploi, malgré des données réelles montrant un rythme de changement plus lent.

Réponses réglementaires et idées fausses sur les pertes d’emplois dues à l’IA

L’IA-Related Job Impacts Clarity Act, présenté par les sénateurs Mark Warner et Josh Hawley, obligerait les entreprises et les agences fédérales à déclarer le nombre de licenciements directement attribuables à l’intelligence artificielle.

Bien que la proposition vise à accroître la transparence sur le rôle de l’IA dans les changements d’emploi, son postulat central peut être trompeur : la plupart des outils d’IA sont intégrés dans des flux de travail plus larges, ce qui rend extrêmement difficile de déterminer si une perte d’emploi a été causée explicitement par l’IA plutôt que par des améliorations régulières de la productivité ou des pressions commerciales plus larges.

Les systèmes existants de suivi du travail surveillent les dynamiques de l’emploi, ce qui signifie que le projet de loi ajoute une bureaucratie inutile tout en risquant de stigmatiser l’adoption de l’IA et de décourager les entreprises d’utiliser des outils qui pourraient stimuler la productivité. Les décideurs politiques devraient plutôt se concentrer sur l’amélioration de la mesure de l’adoption de l’IA, l’étude des impacts réels sur les flux de travail et la productivité, et le soutien à la reconversion des travailleurs.⁵⁹

Quels types d’emplois l’IA créera-t-elle ?

Malgré le rôle de l’IA dans la diminution de certains secteurs d’emploi, elle devrait également générer des opportunités substantielles dans les domaines techniques et connexes. Des fonctions telles qu’ingénieurs, ingénieurs déployés en avant, ingénieurs solutions et ingénieurs de terrain sont de plus en plus demandées, car les organisations cherchent un soutien pour l’intégration et l’optimisation des systèmes d’IA.

Le conseil selon lequel « l’informatique est inutile parce que l’IA écrira tout le code » est fondamentalement erroné. Si les LLM peuvent automatiser certaines tâches de codage, l’abstraction a toujours été au cœur de l’ingénierie logicielle. La valeur essentielle ne réside pas dans la saisie de code, mais dans la détermination de ce qu’il faut construire et dans l’architecture de systèmes efficaces, sûrs et économiquement précieux.

Au-delà de l’ingénierie, les fonctions non automatisables sont également bien placées pour croître. À mesure que l’automatisation réduit les coûts opérationnels, les entreprises peuvent pénétrer de nouveaux marchés ou développer ceux existants, augmentant la demande de fonctions telles que la vente et le succès client.

Implications éthiques et sociétales du déplacement d’emplois par l’IA

Défis éthiques fondamentaux

La mise en œuvre de l’IA sur le lieu de travail soulève des questions éthiques fondamentales qui vont au-delà de simples considérations économiques. Ces défis portent sur l’équité, la dignité humaine et les obligations morales des organisations qui déploient des technologies transformatrices affectant les moyens de subsistance et les communautés.

Justice distributive et inégalités : le déplacement par l’IA touche de manière disproportionnée les travailleurs moins qualifiés et les communautés marginalisées, renforçant les disparités socio-économiques existantes.

Cela crée un potentiel de main-d’œuvre divisée où les employés augmentés par l’IA obtiennent des avantages tandis que les travailleurs déplacés voient leurs perspectives diminuer.

La concentration des bénéfices de l’IA parmi les propriétaires de technologies, tandis que les coûts retombent sur les populations vulnérables, soulève des questions fondamentales sur la répartition équitable du progrès technologique.

Biais algorithmiques et discrimination : les systèmes d’IA héritent de biais issus des données d’entraînement, ce qui peut amplifier les pratiques discriminatoires dans l’embauche, l’évaluation et l’attribution des tâches.

Ces décisions automatisées affectent les résultats en matière d’emploi à grande échelle sans mécanismes de surveillance adéquats. La lutte contre les biais nécessite des ensembles de données diversifiés, des protocoles de détection et un audit régulier des systèmes d’IA utilisés dans les contextes d’emploi.

Autonomie humaine : l’adoption généralisée de l’IA remet en question les concepts traditionnels de valeur et de finalité du travail. Les travailleurs risquent la dégradation de leurs compétences et la perte de leur identité professionnelle à mesure que les tâches cognitives sont automatisées.

Préserver une véritable agentivité humaine dans les processus de travail reste essentiel pour maintenir la dignité des travailleurs et garantir que la technologie améliore plutôt qu’elle ne remplace les capacités humaines.

Transparence et responsabilité : de nombreux systèmes d’IA fonctionnent comme des « boîtes noires », masquant les processus de prise de décision qui affectent l’emploi.

Cette opacité complique l’attribution des responsabilités lorsque les systèmes d’IA produisent des résultats préjudiciables. Des cadres de responsabilité clairs et des systèmes d’IA explicables sont nécessaires pour maintenir l’équité et la confiance dans les applications liées à l’emploi.

Implications sociétales

Au-delà des impacts individuels sur le lieu de travail, le déplacement d’emplois par l’IA présente des menaces plus larges pour la cohésion sociale, la stabilité économique et la gouvernance démocratique.

Stabilité politique et sociale : un déplacement à grande échelle crée un potentiel de volatilité politique et de troubles sociaux, en particulier lorsque les communautés perçoivent une répartition inégale des bénéfices technologiques.

Répondre à ces préoccupations nécessite des politiques qui répartissent largement les bénéfices de l’IA dans la société. Ces politiques peuvent fonctionner dans le contexte mondial, car la répartition des richesses dans un seul pays conduit les riches à migrer de ce pays.

Impact intergénérationnel : le déplacement des postes de premier échelon perturbe les voies d’entrée traditionnelles dans la carrière pour les jeunes travailleurs. Cela affecte les modèles standards de développement professionnel et peut créer des obstacles à l’avancement professionnel pour les nouveaux entrants sur le marché du travail.

Des voies alternatives de développement professionnel et d’avancement doivent être élaborées pour tenir compte du rôle de l’IA sur le lieu de travail.

Cadre de mise en œuvre

Relever les défis éthiques de l’IA exige des approches structurées qui équilibrent le progrès technologique et la responsabilité sociale. Voici quelques principes destinés aux organisations et aux décideurs politiques pour guider le déploiement de l’IA tout en protégeant les communautés et les travailleurs touchés :

Engagement des parties prenantes : les décisions de déploiement de l’IA devraient intégrer la contribution des travailleurs concernés, des syndicats, des communautés et des organisations de la société civile.

Les structures de gouvernance doivent inclure des perspectives diverses et maintenir un dialogue continu concernant les impacts et les ajustements nécessaires.

Atténuation des préjudices : les organisations devraient privilégier l’augmentation plutôt que le remplacement lorsque c’est possible, en mettant en œuvre des transitions progressives plutôt que brutales.

Répartition des bénéfices : les gains de productivité de l’IA devraient profiter aux travailleurs par des augmentations de salaire, des réductions d’heures ou de meilleures conditions, plutôt que de revenir uniquement aux détenteurs de capitaux.

Des mécanismes tels que le partage des bénéfices ou des modèles de propriété des travailleurs peuvent contribuer à garantir une répartition équitable de la valeur générée par l’IA entre les parties prenantes.

Comment tirer parti de l’IA pour avantager la main-d’œuvre ?

Importance de la reconversion

D’ici 2030, plus de 40 % des travailleurs devront acquérir de nouvelles compétences pour rester employés. Selon le FMI, 1 offre d’emploi sur 10 dans les économies avancées exige au moins une nouvelle compétence, l’informatique proxy plus de la moitié de cette demande.⁶⁰

La reconversion est particulièrement importante pour les jeunes qui entrent sur le marché du travail, où les opportunités de premier échelon se réduisent. Les employeurs doivent élaborer des stratégies qui alignent les humains avec les machines, plutôt que de les remplacer entièrement.

Risques organisationnels liés à la suppression des fonctions juniors

Les entreprises qui suppriment les fonctions juniors pour réduire les coûts courent un risque à long terme. Sans personnel de premier échelon, les organisations perdent les talents futurs et affaiblissent les structures de formation internes.

Le mentorat et l’apprentissage sur le tas déclinent, ce qui affecte la prise de décision et les connaissances institutionnelles. Si l’IA peut automatiser des tâches, dépendre uniquement des systèmes crée des lacunes dans le développement de la main-d’œuvre.

Potentiel de croissance économique

Malgré une inquiétude généralisée, l’intelligence artificielle pourrait entraîner des gains économiques à long terme. Les estimations suggèrent que l’IA pourrait augmenter le PIB mondial de 7 %, compensant en partie les pertes d’emplois.

Cela fait écho aux technologies polyvalentes du passé qui ont d’abord déplacé des travailleurs mais ont fini par créer de nouveaux emplois. Le défi consiste toutefois à gérer la perturbation à court terme sans provoquer de chômage ni d’instabilité sociale.

Des attentes divergentes quant à l’avenir

Certains dirigeants s’attendent à ce que l’intelligence artificielle crée davantage d’opportunités d’emploi. À mesure que les entreprises accroissent leur adoption, la demande pourrait se déplacer vers des fonctions liées au développement de l’IA, à la cybersécurité et à la durabilité.

Ces emplois exigent de nouvelles compétences et s’alignent sur la croissance de l’IA, qui continue d’influencer le fonctionnement des entreprises. D’un autre côté, de nombreux managers s’attendent encore à des suppressions d’emplois à court terme, ce qui indique que les perspectives restent partagées.

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Journal des modifications

17 mises à jour

1. 202624 Juil

   Ajout d'un résumé des prévisions des marchés de prédiction sur les pertes d'emplois liées à l'IA dans la section d'analyse de Karpathy.

2. 23 Juil

   Ajout d'une section sur les marchés de prédiction couvrant les prévisions Manifold, Kalshi et Metaculus sur les pertes d'emplois liées à l'IA.

3. 11 Juin

   Ajout d'une section sur Sam Altman parmi les avis selon lesquels l'IA créera des emplois nets.

4. 28 Mai

   Remplacé le chiffre des licenciements tech de 2026 dans Développements récents par environ 200 000 emplois perdus.

5. 21 Mai

   Ajout d'une section sur le jeu de données d'exposition à l'IA de Karpathy notant 342 professions américaines, avec un graphique salaire-exposition.

6. 11 Mai

   Ajout d'une section « L'IA a-t-elle vraiment entraîné des pertes d'emplois ? » comparant quatre études récentes.

7. 6 Avr

   Ajout de l'étude prévisionnelle de Karger, Kuusela, Abaluck, Bryan 2026 et des résultats d'Anthropic sur les métiers exposés à l'IA.

8. 24 Fév

   Une phrase a été supprimée de l'introduction.

9. 22 Fév

   Ajout de AIMultiple, 2026 à la section AI job loss predictions according to experts.

10. 16 Jan

    Une nouvelle étude de Frank, Sabet, Simon, Bana et Yu a été ajoutée à la section « Prévisions de perte d'emploi par l'IA ».

11. 202518 Nov

    Ajout de Pascual Restrepo et Geoffrey Hinton à la section des prévisions de perte d'emploi due à l'IA.

12. 2 Sep

    Ajout d'une prédiction d'Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar et Ruyu Chen.

13. 13 Août

    Développée la section « Implications éthiques et sociétales du déplacement d'emplois par l'IA ».

14. 8 Août

    Suppression du mot "seulement" des résultats de l'étude Microsoft.

15. 1 Août

    Ajout d'une étude de Microsoft aux prévisions de perte d'emploi due à l'IA.

16. 18 Juil

    Ajouté des initiatives de recherche pour comprendre l'impact de la perte d'emplois due à l'IA.

17. 14 Juil

    Ajout d'une note sur la méthodologie de calcul des pourcentages de perte d'emploi.

Liens de référence

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GitHub - karpathy/jobs: A research tool for visually exploring Bureau of Labor Statistics Occupational Outlook Handbook data. This is not a report, a paper, or a serious economic publication — it is a development tool for exploring BLS data visually. · Gi

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Dario Amodei spent last year warning of an AI white-collar bloodbath. Now he's changing the narrative | Fortune

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AI could make half of all entry-level white-collar jobs vanish, Anthropic CEO warns | Fortune

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Getty Images

Cem Dilmegani

Analyste principal

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Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017.

Le travail de Cem chez AIMultiple a été cité par des publications mondiales de premier plan, notamment Business Insider, Forbes, Morning Brew et Washington Post, par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, par des ONG comme World Economic Forum et par des organisations supranationales comme European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]

Tout au long de sa carrière, Cem a été consultant en technologies, acheteur de technologies et entrepreneur technologique. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la digitalisation.

Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité du PDG. Il a également dirigé la croissance commerciale de l'entreprise de technologie profonde Hypatos, qui a atteint un revenu récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres, passant de 0 à ce résultat en deux ans. Le travail de Cem chez Hypatos a été couvert par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider.

Cem intervient régulièrement lors de conférences technologiques internationales. Il est diplômé de Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.

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Sıla Ermut

Analyste sectorielle

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Sıla Ermut est analyste sectorielle chez AIMultiple, couvrant les modèles d’IA, l’infrastructure d’IA, la gouvernance de l’IA et les applications d’IA d’entreprise. Ses recherches portent principalement sur l’utilisation de l’IA dans le marketing, la santé, les chaînes d’approvisionnement et le développement durable.
Elle a précédemment travaillé comme recruteuse dans des cabinets de gestion de projet et de conseil. Sıla est titulaire d’un master en psychologie sociale et d’une licence en relations internationales.

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Randy

Oct 30, 2025 at 20:03

In these sorts of articles I see little if any concern that large reductions in wages/salaries will reduce demand for products and services. Aren't those analyzing the impacts of AI, as well as corporate leaders, taking that into consideration?

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Cem Dilmegani

Feb 24, 2026 at 06:42

You are right. Reduced demand can lead to economic stagnation or depression but unfortunately, most corporate leaders are far more focused on their compensation and business profitability than long term economic or societal impact.

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