Top 20+ Prévisions d'experts sur les pertes d'emplois dues à l'IA
En tant que consultant 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 rôles ? 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 les emplois ? L'évolution rapide des responsabilités professionnelles peut augmenter le chômage car tous les employés ne peuvent pas passer à de nouveaux rôles.
- Que pensent les autres ? Certains experts en IA prédisent que la moitié des emplois de cols blancs débutants 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.
Prévisions de pertes d'emplois dues à l'IA
Remarque : La taille des graphiques est corrélée à l'ampleur de la prévision de perte d'emploi.
Les pourcentages référencés dans notre analyse sont dérivés d'hypothèses concernant le déplacement global des emplois. Dans des scénarios spécifiques, ces hypothèses incluaient des gains d'emploi potentiels résultant de l'adoption de l'IA. Cependant, pour maintenir la cohérence dans l'évaluation de la perte nette d'emplois, toute estimation de gains d'emploi a été explicitement exclue du calcul.
En conséquence, les pourcentages finaux présentés reflètent les pertes nettes d'emplois, assurant 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 prévisions estiment que des millions d'emplois pourraient être déplacés ou considérablement modifiés. La plupart des rôles évolueront, et la main-d'œuvre doit se préparer à une forte augmentation des perturbations de l'emploi.
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 généralement à ce que le marché du travail dans son ensemble reste fonctionnel au cours des prochaines années, bien qu'ils voient un risque significatif de conditions d'emploi plus faibles pour des groupes spécifiques.
La plus grande préoccupation se concentre sur les postes de débutants et le travail hautement automatisable. Les jeunes diplômés universitaires pourraient avoir des difficultés car l'IA réduit la demande de jeunes travailleurs du savoir, tandis que les employés de centres d'appels, les traducteurs, les professionnels du logiciel et les autres travailleurs effectuant des tâches numériques routinières sont confrontés à un risque de déplacement plus élevé.
Dans l'ensemble, les prévisions suggèrent que le premier effet majeur de l'IA sur le marché du travail pourrait ne pas être une hausse soudaine du chômage national. Au lieu de cela, il pourrait se manifester par moins de postes vacants pour débutants, un ralentissement des embauches, une sécurité d'emploi réduite et un déclin de l'emploi dans les professions exposées.
Pour plus de détails, lisez ce que les marchés de prédiction prévoient concernant les pertes d'emplois liées à l'IA.
Analyse de l'exposition à l'IA et du marché du travail de Karpathy
Remarque : Le graphique ci-dessus montre l'exposition à l'IA par rapport au salaire médian pour 340 professions aux États-Unis. Chaque point représente une profession. L'axe horizontal montre le score d'exposition à l'IA de Karpathy (0-10), l'axe vertical montre le salaire annuel médian (sur une échelle logarithmique), et la couleur indique le supergroupe professionnel du BLS. La taille du point montre l'emploi en 2024.
En mars 2026, le chercheur en IA Andrej Karpathy (co-fondateur d'OpenAI 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 0–10, 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 pour explorer visuellement les données du BLS plutôt que comme un document de recherche formel. La méthodologie a montré que la description de chaque profession par le BLS était transmise à un LLM (Gemini Flash) avec une grille de notation, ce qui a produit un score de 0–10 et une justification écrite pour chaque emploi.
Chaque profession a été notée 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 de base : 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 nécessitant une présence physique, une dextérité manuelle ou une navigation imprévisible dans le monde réel obtiennent un score inférieur.
Les résultats ont montré que l'exposition moyenne pondérée pour les 342 professions est de 4,9 sur 10. Cependant, la distribution est inégale :
- Les rôles payant plus de 100 000 $ par an ont une exposition moyenne de 6,7/10.
- Les rôles payant moins de 35 000 $ par an ont une exposition moyenne de 3,4/10.
- Les professions obtenant les scores les plus élevés sont les transcripteurs médicaux (10/10), les proxy du service clientèle (9/10), les développeurs de logiciels (9/10), les commis comptables (9/10) et les parajuristes (9/10).
- Les scores les plus bas concernent les concierges, les couvreurs, les ouvriers du bâtiment et les aides à domicile (tous 1–2/10).
Environ 42% des travailleurs américains occupent des professions avec un score de 7 ou plus, proxy environ 59,9 millions d'emplois et 3,7 billions de dollars de salaires annuels. Cependant, ces résultats doivent être pris avec des pincettes car les définitions d'emplois ne sont pas parfaites et historiquement, il a été difficile d'estimer quels emplois seraient impactés par la technologie.
Quelles sont les implications ?
- Les rôles de bureau et administratifs ont une exposition moyenne d'environ 8/10 dans tous les domaines, indépendamment du salaire ou du rang.
- En revanche, le secteur de la santé montre une distribution variée : les rôles pratiques (aides-soignants, hygiénistes dentaires, physiothérapeutes) obtiennent un score de 2–3/10, tandis que les rôles de traitement de l'information dans le même secteur (transcripteurs médicaux, spécialistes des dossiers médicaux, technologues en information de santé) obtiennent un score de 8–10/10.
- Les médecins et chirurgiens (239 200 $ en médiane) obtiennent un score de 5/10, inférieur à celui des avocats (151 160 $ ; 8/10) et des développeurs de logiciels (131 450 $ ; 9/10) à des niveaux de rémunération similaires. Le facteur de protection est la composante physique et en personne du travail.
Karger, Kuusela, Abaluck, Bryan
L'étude « Forecasting the Economic Effects of IA, 2026 » utilise une approche de prévision par enquête à grande échelle pour recueillir des prédictions quantitatives auprès d'économistes, d'experts en IA, de super-prévisionnistes 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 augmenter la productivité et la croissance économique, mais dans des fourchettes plausibles. La productivité totale des facteurs (PTF) devrait passer d'environ 1-2% à environ 2-2,5%.
Même dans les scénarios optimistes, les experts ne prévoient pas de résultats extrêmes tels qu'une croissance exponentielle du PIB. Au lieu de cela, l'IA est considérée comme un accélérateur significatif mais progressif de la performance économique, à une échelle similaire aux changements technologiques passés, plutôt que comme une rupture économique singulière.
Effets sur le marché du travail et la main-d'œuvre
L'impact le plus significatif de l'IA devrait se faire sentir sur le marché du travail, en particulier par une baisse de la participation à la population active plutôt que par une augmentation du chômage.
Le taux de participation à la population active (TPPA) devrait passer d'environ 62,6% en 2025 à environ 61% d'ici 2030 et jusqu'à 55% d'ici 2050.
Il est important de noter que les taux de chômage eux-mêmes restent relativement stables, ce qui suggère que les gens 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.
Les dynamiques concurrentielles et l'amélioration des modèles créeront une course à l'automatisation et à l'amélioration des marges. En conséquence, ma prédiction est une réduction de plus de 90% des rôles actuels de cols blancs d'ici 2035. Ces rôles sont automatisables avec les LLMs 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 pourrait ne pas conduire 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 des niveaux d'emploi plus faibles car :
- Des changements rapides dans le travail à effectuer entraîneraient le chômage des travailleurs qui ne sont pas assez flexibles pour passer à de nouveaux rôles.
- Les bénéfices de la plupart des améliorations de productivité depuis les années 1980 ont été captés par les cadres supérieurs et les actionnaires.3 On peut s'attendre à ce qu'ils bénéficient également de cette vague d'automatisation et l'utilisent comme un 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 les actions au coup par coup ont jusqu'à présent échoué à retarder une catastrophe future. La compétition entre grandes puissances et la concurrence inter-entreprises ont le potentiel de limiter la coopération et de nous mener 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 dans les entreprises prendra des années. Vous ne pouvez pas confier quoi que ce soit de significatif à un nouvel arrivant dans l'entreprise et vous ne pouvez pas vous attendre à ce que les LLMs fonctionnent 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, similaire 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 généralisées et à long terme. Ils estiment que le taux de chômage pourrait augmenter d'environ 0,5% pendant la transition, les travailleurs déplacés par l'IA cherchant de nouveaux rôles, reflétant une friction à court terme plutôt qu'un chômage structurel.
En termes de risque de déplacement d'emplois, environ 2,5% des emplois américains seraient menacés de déplacement en raison des gains d'efficacité de l'IA, avec une estimation plus large mais toujours limitée de 6–7% de déplacement 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 des hausses de chômage de courte durée pendant les périodes d'adoption.
De plus, l'analyse a évalué plus de 800 professions et identifié celles les plus vulnérables à l'IA. Ces rôles incluent les programmeurs informatiques, les comptables et auditeurs, les assistants juridiques et administratifs et les proxy du service clientèle, tandis que des rôles tels que les contrôleurs aériens, les PDG, les radiologues, les pharmaciens et le clergé sont identifiés comme les moins à risque.4
Pascual Restrepo
Bien que l'article de 2025 de Restrepo 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 travail dans le revenu convergera vers zéro. L'IAG pourrait avoir lieu dès les années 2030.5
Geoffrey Hinton
Geoffrey Hinton, informaticien lauréat du prix Nobel connu comme le « parrain de l'IA », a averti en 2025 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. Il a noté que si les licenciements massifs ne se sont pas encore matérialisés, l'IA réduit les opportunités pour les débutants.
Hinton considère les soins de santé comme l'un des rares secteurs qui pourraient bénéficier, car les gains d'efficacité pour les médecins élargiraient l'accès aux soins. Cependant, il a rejeté le revenu de base universel comme inadéquat pour répondre à la perte de dignité et de finalité liée au travail.
Il a également mis en garde contre les risques à long terme, estimant à 10–20% la probabilité que l'IA puisse représenter une menace existentielle par le biais d'une superintelligence incontrôlable ou d'une utilisation abusive par des acteurs malveillants, tout en critiquant les faibles efforts réglementaires aux États-Unis.6
Kiran Tomlinson, Sonia Jaffe, Will Wang, Scott Counts, Siddharth Suri
Selon la recherche de Microsoft « Measuring the Occupational Implications of Generative IA » en 2025, les professions varient considérablement dans leur sensibilité à l'IA, certains emplois étant significativement plus susceptibles d'être affectés que d'autres.
L'étude classe les rôles en fonction d'un score d'applicabilité de l'IA qui combine :
- La partie du travail que l'IA peut faire (couverture)
- À quel point elle peut accomplir ces tâches (complétude).
- La variété des tâches qu'elle peut gérer (portée).
Des emplois comme interprètes, traducteurs, historiens et proxy du service clientèle ont obtenu les scores les plus élevés, ce qui signifie que l'IA peut effectuer la plupart de leur travail efficacement, en particulier dans les tâches textuelles ou à forte composante de communication.
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 prendre en charge leurs responsabilités principalement physiques, pratiques ou à forte interaction humaine.
Cela suggère que si l'IA progresse rapidement dans l'automatisation du travail cognitif et numérique de routine, elle reste limitée pour remplacer les rôles qui nécessitent de la dextérité, de l'intelligence émotionnelle ou de l'adaptabilité au monde réel.7
Eric Schmidt
Dr. Schmidt (ancien PDG de Google) prédit que d'ici un an, la plupart des travaux de programmation seront effectués 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 parce que les mathématiques ont un langage structuré plus simple. Avec des outils comme Lean pour la démonstration de théorèmes, 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 débutants au cours des cinq prochaines années, poussant potentiellement les taux de chômage aux États-Unis à 10–20%.9
Qualifiant cela de possible « bain de sang chez les cols blancs », Amodei a souligné que beaucoup ignorent encore le pouvoir disruptif à court terme de l'IA. Cependant, il a partiellement fait marche arrière récemment en mentionnant le paradoxe de Jevons.10
Kai-Fu Lee
Kai-Fu Lee a fait écho à la préoccupation d'Amodei en 2025 en validant la projection selon laquelle l'IA pourrait déplacer 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 la perte d'emplois due à l'IA pourrait bientôt toucher la moitié de la main-d'œuvre mondiale. Bien que sa déclaration soit brève, elle souligne un consensus croissant parmi les experts selon lequel l'IA pourrait remodeler l'emploi de manière beaucoup 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 affectés par l'automatisation liée à l'IA en 2024.
Cependant, il a souligné que la plupart subiront une transformation au niveau des tâches, plutôt qu'une perte pure et simple. Dans les pays à revenu élevé, les économies à forte intensité de services rendent la main-d'œuvre particulièrement exposée.
Le rapport a classé les effets de l'IA en trois catégories : automatisable (routine, basé sur des règles), augmentable (guidé par le jugement) et tâches non affectées. On s'attend à ce que les 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, prévoyant 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 les soins de santé resteront relativement résistants en raison de leur dépendance à l'interaction humaine et aux 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 grands modèles de langage 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 rôles plus exposés incluent les rédacteurs, les spécialistes des relations publiques, les secrétaires juridiques, les mathématiciens et les préparateurs de déclarations fiscales, tous nécessitant un travail linguistique ou logique approfondi.
Contrairement à l'automatisation passée, qui ciblait principalement le travail manuel, les LLMs sont sur le point de transformer les professions hautement rémunérées et hautement qualifiées dans de multiples secteurs. Leur impact est indépendant de l'infrastructure physique, élargissant l'échelle du déplacement potentiel.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 à cause des robots.
Malgré ce taux réel modeste, la perception du public était considérablement gonflée : ceux qui n'étaient pas touchés pensaient que 29% avaient perdu leur emploi à cause de l'automatisation, tandis que ceux qui avaient été déplacés estimaient ce taux à 47%.
Cet écart entre la perception et l'expérience reflète une profonde anxiété concernant l'impact de l'IA, même si les taux réels de perte d'emploi restent inférieurs à ce que l'on suppose souvent.
L'inclusion de robots dans des contextes non industriels (aéroports, bibliothèques, soins aux personnes âgées) par l'étude 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 significativement surestimé la probabilité de perte d'emploi due aux robots, avec des perceptions allant de 29% à 47%, comparé au 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 déplacera plus d'emplois qu'elle n'en créera, tandis que 39% ne sont pas d'accord, reflétant des perspectives divisées.
Les préoccupations concernant les pertes d'emplois sont les plus élevées 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 de compétences persistant, 55% citant l'incapacité à 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% soient d'accord pour dire que l'IA changera considérablement les affaires d'ici cinq ans, 10% l'ont adoptée à grande échelle, freinés par des pénuries de talents et des défis liés aux données.15
Étude de l'OCDE
Une étude de l'OCDE en 2016 a révélé que 9% des emplois au Royaume-Uni présentaient un risque élevé d'automatisation, mais que 35% subiraient une transformation radicale au cours des deux prochaines décennies.
Cette conclusion suggère que les craintes de 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 dans 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 américaines 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 académiques sur les pertes d'emplois dues à l'IA, Frey et Osborne ont estimé en 2013 que 47% des emplois américains étaient menacés par l'informatisation. Leur recherche a classifié les professions en fonction de leur sensibilité à l'apprentissage automatique et à l'automatisation.
Ces premiers travaux ont contribué à encadrer les débats ultérieurs sur l'avenir de l'emploi, attirant l'attention sur la manière dont les tâches, plutôt que des emplois entiers, sont automatisées, suscitant des discussions nuancées sur la restructuration des tâches et la transition des compétences.18
Que prévoient les marchés de prédiction concernant les pertes d'emplois liées à l'IA ?
Marché Manifold
Manifold est une plateforme de prédiction communautaire où les participants échangent sur les résultats de questions du monde réel. En janvier 2026 :
- Un marché Manifold avec 27 participants a résolu « Non » quant à savoir si l'intelligence artificielle serait directement liée à une augmentation d'au moins 5 points de pourcentage du taux de chômage aux États-Unis d'ici la fin de 2025.19
- 194 participants ont prédit si certains ingénieurs logiciels américains subiraient une baisse de revenus, de sécurité d'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 son exigence qu'au moins trois reportages de presse réputés documentent de tels effets.20
- 10 participants ont résolu « Non » quant à savoir si une entreprise du Fortune 500 remplacerait principalement ou entièrement sa main-d'œuvre de service client par l'IA d'ici 2026. Le résultat n'exclut pas l'automatisation partielle, mais le seuil plus exigeant du marché de remplacer la plupart ou la totalité de la main-d'œuvre n'a pas été atteint.21
En juillet 2026 :
- 174 participants ont attribué une probabilité de 25% que l'IA fasse dépasser le taux de chômage américain de 10% avant 2030.22
- 54 participants ont estimé une probabilité de 19% que l'IA provoque un chômage de masse aux États-Unis d'ici 2030.23
- 43 participants ont attribué une probabilité de 61% que le marché du travail reste « stable » en ce qui concerne les pertes d'emplois liées à l'IA et le chômage au cours des prochaines années.24
- 11 participants ont prédit une probabilité de 79% que l'IA provoque une forte baisse de l'emploi des traducteurs et interprètes d'ici la fin de 2027. Cela suggère une confiance communautaire relativement forte que les professions liées aux langues connaîtront un déplacement mesurable plus tôt que le marché du travail dans son ensemble.25
- 54 participants ont estimé une probabilité de 81% que l'IA remplace la plupart des employés de centres d'appels d'ici 2030. C'était l'une des probabilités les plus élevées sur les marchés examinés.26
- 7 participants ont prévu quelle profession aurait le plus grand pourcentage de rôles remplacés par l'IA d'ici la fin de 2026. Le marché a attribué 38% aux « autres » professions, 34% au service client, 10% aux ingénieurs logiciels, 8% aux assistants administratifs et 5% chacun aux conducteurs de camions et aux chercheurs.27
- 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 2031.28
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 de marché publiques de Kalshi indiquent le volume total des 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 pour les suppressions d'emplois aux États-Unis en mai a résolu « 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.29
- En juillet 2026, le marché équivalent (environ 2 919 $ ont été échangés) pour les suppressions d'emplois de juin a également résolu « Oui ».30
En juillet 2026 :
- Le marché en cours a attribué une probabilité de 51% que l'IA soit la principale raison invoquée pour les suppressions d'emplois aux États-Unis en juillet. Le marché avait enregistré environ 1 453 $ de volume de transactions.31
- Les traders de Kalshi ont attribué une probabilité de 20% que le « scénario Citrini » se produise d'ici juillet 2028, avec environ 25,9 millions de dollars de volume de transactions. Le trade Citrini est un pari que l'adoption rapide de l'IA provoquera des licenciements massifs, du chômage et un déclin économique plus large d'ici 2028.32
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 façon dont l'IA peut affecter l'emploi, les professions et les indicateurs du marché du travail.
En juillet 2026 :
- 26 prévisionnistes ont estimé que les systèmes d'IA capables d'effectuer des emplois du début à la fin remplaceraient 17,8% des travailleurs actuels d'ici 2030. L'intervalle de prévision affiché allait d'environ 9,1% à 25,7%.33
- 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% en dessous de son niveau de 2025 en 2030 et 4,4% en dessous en 2035.34
- 60 prévisionnistes ont attribué une probabilité de 31% que le chômage parmi les jeunes diplômés universitaires américains atteigne au moins 20% pendant trois mois consécutifs avant 2030.35
- Le Metaculus Labor Automation Forecasting Hub a prédit que certaines des plus fortes baisses d'emploi d'ici 2035 se produiraient parmi les spécialistes financiers, en baisse de 15,2% ; les développeurs de logiciels, en baisse de 13,8% ; les avocats et les clercs de notaire, en baisse de 13,7% ; les manœuvres et les manutentionnaires, en baisse de 12,0% ; et les commerciaux et de services, en baisse de 11,9%.36
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 coupable, car les entreprises n'en sont qu'aux premiers stades de la transformation par l'IA. Les experts appellent cela le lavage de redondance par l'IA.37
Points de vue selon lesquels l'IA conduira à une création nette d'emplois
Sam Altman
Le PDG d'OpenAI, Sam Altman, a adopté un point de vue moins alarmiste sur les pertes d'emplois dues à l'IA en 2026. 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 improbable à court terme.38
Le point de vue révisé d'Altman est basé sur trois observations :
- L'adoption de l'IA en est encore 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 adopteurs d'IA les plus agressifs ne sont peut-être pas ceux qui suppriment le plus d'emplois : Dans une interview de juin 2026, Altman a soutenu que les entreprises qui ont adopté l'IA le plus profondément sont aussi parmi celles qui embauchent le plus. Il a suggéré que certaines entreprises citant l'IA comme raison de licenciements pourraient utiliser la technologie comme une explication commode pour des réductions qu'elles auraient faites de toute façon, plutôt que de refléter l'impact direct de l'adoption de l'IA.39
- L'interaction humaine reste importante : Altman note que de nombreux emplois impliquent plus que simplement accomplir des tâches. Ils impliquent également la communication, la confiance, le jugement et la collaboration, que les gens pourraient ne pas vouloir externaliser entièrement à l'IA.40
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, surtout à mesure 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 l'impliquaient les prédictions antérieures.
HBR / Davenport & Srinivasan
Une analyse de la Harvard Business Review de 2026 a émis l'hypothèse que les entreprises licencient des travailleurs sur la base du potentiel de l'IA plutôt que de ses performances démontrées, puisque le chômage global aux États-Unis reste relativement faible.41
Yale The Budget Lab
L'analyse de 2025 n'a pas trouvé d'impact matériel des LLMs sur les emplois basé sur le taux de pertes d'emplois, d'embauches et de transitions aux États-Unis.42
Forum économique mondial
Le rapport WEF Future of Jobs 2025, enquêtant auprès de plus de 1 000 employeurs proxy 14 millions de travailleurs dans 55 économies, a projeté que 92 millions d'emplois seront déplacés 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 rôles à la croissance la plus rapide.43
Jensen Huang
À VivaTech 2025 à Paris, le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a repoussé l'avertissement du PDG d'Anthropic, Dario Amodei, selon lequel l'IA pourrait remplacer jusqu'à la moitié des emplois de bureau débutants d'ici cinq ans.
Huang a rejeté l'idée que l'IA est si dangereuse ou puissante que seuls quelques privilégiés devraient la développer, plaidant plutôt pour un progrès ouvert et responsable.
S'il a reconnu 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, pas moins, et a critiqué le récit alarmiste entourant l'impact de l'IA sur l'emploi.44
Dilan Eren
Sans se concentrer sur les pourcentages, le professeur Dilan Eren de l'Ivey Business School a offert une critique structurelle des entreprises qui, en 2025, réagissent à l'IA en éliminant les postes juniors. Eren a averti que supprimer les postes de débutants pour réduire les coûts est une « décision exponentiellement mauvaise » qui menace le vivier de talents interne.
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 diminuent. Eren a exhorté les entreprises à développer des stratégies qui soutiennent le double développement : les juniors doivent développer une expertise de domaine, tandis que le personnel senior doit 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 plus 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 d'atteindre « plus pour moins » tout en augmentant les attentes, et non en les réduisant. 45
L'IA a-t-elle réellement entraîné des pertes d'emplois ?
Quatre études récentes, utilisant différentes données et méthodes, arrivent à des conclusions sensiblement différentes sur la cause profonde des récentes perturbations du marché du travail :
Frank, Sabet, Simon, Bana & Yu (2026) combinent les registres d'assurance-chômage américains, 10,6 millions de profils LinkedIn et 3 millions de syllabi de cours. Ils montrent que le risque de chômage dans les professions fortement exposées aux LLM, en particulier les rôles informatiques et mathématiques, a commencé à augmenter au début de 2022, plusieurs trimestres avant le lancement de ChatGPT en novembre 2022.
La tendance s'est ensuite stabilisée après le lancement plutôt que de s'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 inférieurs à ceux des cohortes précédentes.
Les auteurs pointent le resserrement monétaire, la correction de l'embauche technologique post-pandémique et le changement de la taxe R&D comme facteurs probables. Ils constatent également que les diplômés ayant des cursus plus exposés à l'IA gagnaient des salaires plus élevés et trouvaient un emploi plus rapidement après ChatGPT, de sorte que la formation pertinente pour les LLM a conservé sa valeur.46
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 LLM, multimodal, modèles de raisonnement, IA agentique) et demandent à GPT-4o et Claude 3.5 Sonnet de re-noter chaque tâche O*NET à chaque étape.
En reliant ces scores dynamiques aux données CPS, ils constatent qu'une exposition plus élevée à l'IA est corrélée à un emploi plus faible, un chômage plus élevé et des heures de travail plus courtes.
Les effets sont plus importants pour les travailleurs de moins de 30 ans et de plus de 50 ans, ainsi que pour les travailleurs diplômés de l'université. Les professions à forte intensité de raisonnement sont les plus touchées, tandis que les professions manuelles sont à peine affectées.47
Brynjolfsson, Chandar & Chen (novembre 2025), « Canaries in the Coal Mine », ont utilisé les données de paie ADP couvrant des millions de travailleurs mensuellement. 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 dans cette tranche d'âge ont chuté de près de 20% par rapport à leur pic de fin 2022.
Après contrôle 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 se sont maintenus lorsque les auteurs ont exclu les professions technologiques, exclu les entreprises informatiques et divisé l'échantillon par télétravaillabilité, part de diplômés universitaires et 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 viennent avec l'expérience.48
Chen, Kane, Kozlowski, Kunievsky & Evans (septembre 2025), ont utilisé la méthode des différences-de-différences synthétiques sur les données CPS de janvier 2010 à août 2025. Ils rapportent le résultat inverse : les professions à forte exposition ont gagné environ 89 $ par semaine en gains réels de janvier 2010 après ChatGPT, tandis que l'effet sur le chômage était d'environ 0,2 points de pourcentage.
Leur interprétation est que les LLMs fonctionnent comme des compléments à court terme qui augmentent la productivité, et que l'ajustement passe par les salaires plutôt que par l'emploi.49
Alors, l'IA a-t-elle causé des pertes d'emplois ?
Une réponse raisonnable au début de 2026 est que, pour la main-d'œuvre dans son ensemble, il n'y a pas encore de signal global clair. Deux des quatre études ne trouvent 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, au moins en partie, car les preuves ADP résistent aux contrôles entreprise-temps, à l'exclusion des entreprises technologiques et au sous-échantillon non télétravaillable.
En ce qui concerne les salaires, les preuves sont mitigées et pourraient refléter des gains pour les travailleurs expérimentés parallèlement à une réduction de l'embauche de juniors. Sur le calendrier, Frank et ses coauteurs montrent qu'une partie de la détérioration dans les professions exposées à l'IA était en cours au début de 2022, donc attribuer l'intégralité de l'affaiblissement de 2022 à 2025 aux LLM exagère la situation.
Pour résumer, l'IA a vraisemblablement commencé à déprimer l'embauche de débutants dans les professions fortement exposées, mais n'a pas encore produit de pertes globales visibles d'emplois ou de salaires. Une part significative de ce qui semble être un déplacement par 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 cette image change à mesure que les capacités agentiques arrivent est la préoccupation substantielle qui anime la plupart des prédictions que nous avons mentionnées plus tôt, et cela reste une question empirique ouverte.
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 le secteur technologique. Le graphique ci-dessus suit le nombre cumulé d'emplois touchés par des licenciements dans lesquels les entreprises ont directement cité l'IA, l'automatisation ou une restructuration axée sur l'IA, ou des rapports crédibles ont lié les réductions 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, alors que de plus en plus d'entreprises ont réorganisé leurs équipes, réduit les rôles de support ou opérationnels et réorienté leurs 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 aplanir la hiérarchie, réduire son empreinte nationale jusqu'à 30% et refondre les processus internes avec des agents d'IA, la plupart des économies étant réinvesties dans sa stratégie d'« ère agentique ».50
- Intuit a supprimé 17% de ses effectifs (environ 3 000 employés) pour recentrer ses ressources sur des paris clés, y compris l'IA.51
- Cisco a supprimé près de 4 000 emplois (environ 5% de ses effectifs) pour réorienter ses investissements vers l'IA, la cybersécurité, le silicium et l'optique.52
- Cloudflare a réduit ses effectifs de plus de 1 100 employés, déclarant que l'IA avait rendu des postes obsolètes.53
Cependant, certains experts soutiennent 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 les licenciements actuels pourraient refléter une correction du marché plutôt qu'un déplacement réel dû à l'IA.54
L'avenir des emplois débutants
Bien que l'anxiété des diplômés concernant 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 être principalement due à l'incertitude économique, à la normalisation post-COVID et à la délocalisation accélérée plutôt qu'au déplacement par l'IA.
Pour les travailleurs âgés de 22–25 ans, la recherche sur les impacts de l'IA sur le marché du travail d'Anthropic constate que moins de jeunes commencent des emplois dans des professions fortement exposées à l'IA par rapport aux professions peu exposées. Le taux d'entrée en emploi pour ces rôles a chuté d'environ 14% par rapport à 2022 (estimation groupée a posteriori −14,3, SE = 7,2), bien que les auteurs déclarent que le résultat est à peine statistiquement significatif. Ils n'ont également trouvé aucun déclin similaire pour les travailleurs de plus de 25 ans.55
Selon un article récent du Financial Times, les emplois ont fortement chuté même dans les secteurs à faible exposition 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 souligne les turbulences politiques et les coupes gouvernementales comme des facteurs plus importants, tandis que l'économiste en chef de LinkedIn met l'accent sur l'incertitude macroéconomique comme cause principale.
Bien que l'IA transformera probablement le travail dans les années à venir, les preuves 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 les pressions économiques traditionnelles : l'inflation, la hausse des taux d'intérêt, l'incertitude des entreprises et la délocalisation accélérée rendue possible par les capacités de travail à distance. Cela rend le discours « l'IA tue les emplois des diplômés » prématuré malgré les inquiétudes légitimes concernant les perturbations technologiques futures.56
Initiatives de recherche pour comprendre l'impact des pertes d'emplois dues à l'IA
Anthropic lance le programme Economic Futures pour aborder l'impact de l'IA sur la main-d'œuvre
Anthropic a présenté le programme Economic Futures, une nouvelle initiative conçue pour explorer les effets économiques de l'intelligence artificielle, en particulier son impact sur les emplois, 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 de politiques qui traitent à la fois des risques et des 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, y compris le besoin de reconversion dans les secteurs touchés.
Les composantes clés du programme incluent :
- Subventions de recherche : Anthropic offre 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 se concentrer sur les effets sur le marché du travail, les changements de productivité ou la création de nouvelles formes de valeur.
- Forums de développement de politiques : Anthropic organisera des symposiums à Washington, D.C., et en Europe pour recueillir des idées politiques de perspectives diverses. Les sujets incluent les stratégies de reconversion, la création d'emplois dans les économies axées sur 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. Le programme Economic Futures reflète un effort croissant parmi les 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.57
Ajouter comme source préféréeImplications de l'IA sur différents secteurs
L'analyse des données administratives sur le chômage montre que les professions exposées à l'IA étaient historiquement confrontées à un risque de chômage plus faible que celles qui l'étaient moins. Cet avantage s'est nettement réduit à partir du début de 2022, en particulier dans les rôles informatiques et mathématiques, et ne s'est pas sensiblement aggravé après le lancement de ChatGPT.
Les preuves provenant 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 inférieurs et ont mis plus de temps à trouver leur premier emploi que les cohortes précédentes, avec des écarts apparaissant avant fin 2022.
Des ralentissements similaires apparaissent également lorsque l'on compare les emplois à salaire élevé et les emplois à salaire moyen, ce qui indique un resserrement général du marché du travail des débutants plutôt qu'un changement propre aux rôles exposés à l'IA.
Rôles et secteurs les plus exposés
Les secteurs qui dépendent de tâches structurées effectuées de manière routinière par des humains sont confrontés au risque le plus élevé. Les rôles de bureau, juridiques, financiers et de traitement des données sont parmi les plus vulnérables.
Selon la recherche sur les impacts de l'IA sur le marché du travail d'Anthropic, les professions individuelles les plus exposées incluent les programmeurs informatiques (74,5%), les proxy du service clientèle (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 comporter des erreurs. Les postes de débutants, en particulier pour les jeunes travailleurs, courent un risque élevé d'être éliminés.
Par exemple, une étude a examiné l'adoption de Google Translate dans différentes régions entre 2010 et 2023. Les résultats indiquent que les zones à plus forte utilisation ont connu une croissance plus lente des emplois de traducteur et d'interprète, la croissance de l'emploi chutant d'environ 0,7 point de pourcentage pour chaque augmentation d'un point de pourcentage de l'adoption.58
Figure 2 : Le graphique montre l'intérêt mensuel de Google Trends pour deux termes de recherche : « translator » et « Google Translate ».59
Les effets s'étendent au-delà de la profession de traducteur, car les offres d'emploi exigeant des compétences en langues étrangères ont augmenté plus lentement dans les régions à forte adoption, en particulier pour les langues largement utilisées telles que 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, les preuves globales suggèrent 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
Les soins de santé et l'éducation sont moins exposés en raison de la complexité de l'interaction humaine requise. Ces secteurs sont plus résistants à l'automatisation et aux grands modèles de langage.
Automatisation partielle vs déplacement complet
Toutes les pertes d'emplois n'entraîneront pas un chômage complet. Dans de nombreux cas, l'IA automatisera des tâches au sein des rôles plutôt que de supprimer des emplois entiers.
Environ les deux tiers des rôles actuels devraient subir des changements au niveau des tâches. Les travailleurs devront s'adapter à de nouvelles responsabilités qui nécessitent la prise de décision humaine, le raisonnement et la créativité. Cette automatisation partielle crée toujours une pression sur les travailleurs pour qu'ils s'adaptent rapidement.
Variation économique et géographique
L'impact de l'intelligence artificielle variera selon les régions. Les économies à revenu élevé avec des marchés du travail à forte intensité de services sont plus exposées. Les marchés émergents pourraient être confrontés à des défis en raison d'un accès limité à l'infrastructure numérique et de moins de ressources 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 ?
Décalage entre la perception et la réalité
La perception publique des pertes d'emplois est plus élevée que les chiffres réels rapportés. Alors que le déplacement réel reste inférieur à 15% ces dernières années, les travailleurs pensent qu'une plus grande partie de la main-d'œuvre a été touchée.
Cela reflète une anxiété croissante concernant l'impact de l'IA et 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
La loi IA-Related Job Impacts Clarity Act, présentée 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 principe de base peut être erroné : 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 explicitement causée par l'IA plutôt que par des améliorations régulières de la productivité ou des pressions commerciales plus larges.
Les systèmes de suivi du travail existants 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. Au lieu de cela, les décideurs politiques devraient 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.60
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 rôles tels qu'ingénieurs, ingénieurs déployés en avant-première, ingénieurs solutions et ingénieurs de terrain sont de plus en plus demandés à mesure que 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. Bien que les LLMs puissent automatiser des tâches de codage spécifiques, l'abstraction a toujours été au cœur du génie logiciel. La valeur fondamentale ne réside pas dans la saisie de code, mais dans la détermination de ce qu'il faut construire et l'architecture de systèmes efficaces, sécurisés et économiquement viables.
Au-delà de l'ingénierie, les rôles qui ne sont pas automatisables sont également en position de croissance. À mesure que l'automatisation réduit les coûts opérationnels, les entreprises peuvent pénétrer de nouveaux marchés ou étendre ceux existants, augmentant la demande de rôles tels que les ventes et la réussite 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 des 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 inégalité : Le déplacement par l'IA affecte de manière disproportionnée les travailleurs peu qualifiés et les communautés marginalisées, augmentant 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 sont confrontés à des perspectives réduites.
La concentration des avantages de l'IA parmi les propriétaires de la technologie tandis que les coûts incombent aux populations vulnérables soulève des questions fondamentales sur la répartition équitable du progrès technologique.
Biais algorithmique et discrimination : Les systèmes d'IA héritent des biais des données d'entraînement, amplifiant potentiellement 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 du travail et de finalité. Les travailleurs sont confrontés à des risques de dégradation des compétences et de perte d'identité professionnelle à mesure que les tâches cognitives sont automatisées.
La préservation d'une capacité d'action humaine significative dans les processus de travail reste essentielle 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 », obscurcissant les processus décisionnels 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 induit par l'IA pose des menaces plus larges à la cohésion sociale, à la stabilité économique et à la gouvernance démocratique.
Stabilité politique et sociale : Le déplacement à grande échelle crée un potentiel de volatilité politique et de troubles sociaux, en particulier lorsque les communautés perçoivent une répartition inégale des avantages technologiques.
Répondre à ces préoccupations nécessite des politiques qui répartissent largement les avantages 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 débutants perturbe les voies traditionnelles d'entrée dans la carrière pour les jeunes travailleurs. Cela affecte les modèles standard 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 développées 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 nécessite des approches structurées qui équilibrent le progrès technologique et la responsabilité sociale. Voici quelques principes pour les organisations et les décideurs politiques afin de guider le déploiement de l'IA tout en protégeant les communautés et les travailleurs affectés :
Engagement des parties prenantes : Les décisions de déploiement de l'IA devraient intégrer les contributions des travailleurs affectés, 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 donner la priorité à l'augmentation plutôt qu'au remplacement lorsque cela est possible, en mettant en œuvre des transitions progressives plutôt qu'abruptes.
Répartition des bénéfices : Les gains de productivité de l'IA devraient être étendus aux travailleurs par le biais d'augmentations de salaire, de réductions d'heures ou d'amélioration des conditions, plutôt que de revenir uniquement aux détenteurs de capitaux.
Des mécanismes tels que le partage des bénéfices ou les modèles d'actionnariat des travailleurs peuvent contribuer à assurer une répartition équitable de la valeur générée par l'IA entre les parties prenantes.
Comment tirer parti de l'IA pour un avantage sur la main-d'œuvre ?
Importance de la reconversion
D'ici 2030, plus de 40% des travailleurs devront développer 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.61
La reconversion est particulièrement importante pour les jeunes qui entrent sur le marché du travail, où les opportunités pour les débutants diminuent. Les employeurs doivent développer des stratégies qui alignent les humains avec les machines, plutôt que de les remplacer entièrement.
Risques organisationnels de la suppression des postes juniors
Les entreprises qui éliminent les postes juniors pour réduire les coûts sont confrontées à un risque à long terme. Sans personnel débutant, les organisations perdent des talents futurs et affaiblissent les structures de formation internes.
Le mentorat et l'apprentissage sur le tas diminuent, ce qui a un impact sur la prise de décision et les connaissances institutionnelles. Bien que l'IA puisse automatiser des tâches, s'appuyer uniquement sur 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 conduire à des gains économiques à long terme. Les estimations suggèrent que l'IA pourrait augmenter le PIB mondial de 7%, compensant partiellement les pertes d'emplois.
Cela reflète les technologies polyvalentes passées qui ont initialement déplacé des travailleurs mais ont finalement créé de nouveaux emplois. Cependant, le défi consiste à gérer les perturbations à court terme sans provoquer de chômage et d'instabilité sociale.
Attentes divergentes concernant l'avenir
Certains dirigeants s'attendent à ce que l'intelligence artificielle crée plus d'opportunités d'emploi. À mesure que les entreprises augmentent leur adoption, la demande pourrait se déplacer vers des rôles impliquant le développement de l'IA, la cybersécurité et la durabilité.
Ces emplois nécessitent de nouvelles compétences et s'alignent sur la croissance de l'IA, qui continue d'avoir un impact sur la façon dont les entreprises fonctionnent. D'un autre côté, de nombreux managers s'attendent toujours à des suppressions d'emplois à court terme, ce qui indique que les perspectives restent divisées.
FAQ
Sur la base de l'éventail des prévisions d'experts et de leurs hypothèses sous-jacentes, une projection réaliste suggère :
15-25% des emplois connaîtront des perturbations significatives d'ici 2025-2027, 5-10% de déplacement net d'emplois après prise en compte de la création de nouveaux emplois, un déplacement maximal de 60 000-275 000 emplois par an dans des pays comme le Royaume-Uni, et les postes de débutants sont confrontés au risque immédiat le plus élevé, en particulier dans les secteurs des cols blancs.
Le FMI 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. Les travailleurs auront besoin de compétences en prise de décision humaine, en raisonnement et en créativité à mesure que l'IA automatise davantage de tâches routinières.
Plus de 40% des travailleurs auront besoin d'une montée en compétences significative d'ici 2030, en mettant l'accent sur les compétences qui complètent plutôt que concurrencent les capacités de l'IA.
Oui, plusieurs nouveaux rôles émergent. Le Forum économique mondial a projeté que les rôles impliquant le développement de l'IA, la business intelligence, la cybersécurité et la durabilité devraient croître.
Goldman Sachs a prédit que l'intelligence artificielle pourrait augmenter le PIB mondial de 7%, créant ainsi de nouvelles opportunités d'emploi et de nouveaux domaines, suggérant que des catégories de travail entièrement nouvelles émergeront parallèlement à la mise en œuvre de l'IA.
La recherche indique que l'IA impacte certaines catégories d'emplois plus que d'autres. Par exemple, l'étude « Lost in Translation: Artificial Intelligence and the Demand for Foreign Language Skills » rapporte une corrélation significative entre les tendances de l'emploi des traducteurs et les volumes de recherche de Google Translate.62
À mesure que les outils d'IA s'améliorent, les traducteurs doivent de plus en plus se concentrer sur des défis linguistiques plus complexes où les grands modèles de langage (LLMs) sont encore moins performants.
Les rôles de service client ont également été affectés. Selon Site Selection Group, l'emploi dans le service client aux États-Unis a diminué d'environ 80 000 postes entre 2022 et 2024.63 Les benchmarks pour l'IA dans le service client montrent constamment des améliorations rapides des capacités, contribuant à ce changement.
L'automatisation pilotée par l'IA joue un rôle dans certaines réductions d'effectifs, mais ce n'est pas le seul facteur. Les entreprises de tous les secteurs suppriment des emplois en raison de multiples pressions, notamment :
1. Le surembauchage de l'ère pandémique.
2. L'utilisation du discours de « l'automatisation par l'IA » comme une narration commode pour justifier les licenciements tout en évitant de reconnaître les erreurs de jugement en matière d'embauche.
3. La préparation à d'éventuels ralentissements économiques, car entrer en récession avec des taux de consommation élevés peut rendre la levée de fonds significativement plus coûteuse.
Par exemple, Amazon a déclaré publiquement que les réductions récentes étaient motivées par des priorités culturelles, en particulier le maintien de l'efficacité organisationnelle, plutôt que uniquement par l'adoption de l'IA.64
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
title = {{Top 20+ Prévisions d'experts sur les pertes d'emplois dues à l'IA}},
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note = {AIMultiple. Consulté le 24 Juillet 2026}
}Liens de référence
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Commentaires 1
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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?
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.