Les 20+ meilleures prédictions d'experts sur les pertes d'emplois liées 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 postes ? 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 accroître le chômage, car tous les employés ne peuvent pas évoluer vers de nouveaux postes.
• Que pensent les autres ? Certains experts de l'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.

Prévisions de pertes d'emplois liées à l'IA

Remarque : La taille des graphiques est corrélée à l'ampleur des prévisions de pertes d'emplois.

Les pourcentages mentionnés dans notre analyse sont dérivés d'hypothèses sur le déplacement global des emplois. Dans certains scénarios, ces hypothèses incluaient des gains potentiels d'emplois résultant de l'adoption de l'IA. Toutefois, pour maintenir la cohérence dans l'évaluation de la perte nette d'emplois, les gains d'emplois estimés ont été explicitement exclus 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 prévisions estiment que des millions d'emplois pourraient être déplacés ou considérablement modifiés. La plupart des postes 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 liées à l'IA

Les marchés de prédiction montrent des perturbations inégales plutôt qu'un chômage de masse immédiat. Les prévisionnistes s'attendent 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 certains groupes.

La préoccupation concerne les postes de premier échelon et les travaux très automatisables. Les jeunes diplômés de l'université pourraient rencontrer des difficultés à mesure que 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 font face à un risque plus élevé de déplacement.

Pour plus de détails, lisez ce que les marchés de prédiction prévoient sur 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 américaines. 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 la supercatégorie professionnelle du BLS. La taille des points indique l'emploi en 2024.

En mars 2026, le chercheur en IA Andrej Karpathy (cofondateur d'OpenAI et ancien directeur de l'IA chez Tesla) a publié un dataset qui évalue 342 professions américaines sur une échelle d'exposition à l'IA de 0 à 10, à partir de données de l'Occupational Outlook Handbook du Bureau of Labor Statistics, qui couvre environ 143 millions d'emplois américains.¹

Karpathy a présenté le projet comme un outil de développement pour explorer visuellement les données du BLS plutôt que comme un article de recherche formel. La méthodologie montrait que la description de chaque profession par le BLS était transmise à un modèle de langage de grande taille (Gemini Flash) accompagnée d'une grille de notation, qui produisait 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 part de travail que l'IA peut effectuer seule
• Productivité indirecte : La mesure dans laquelle l'IA augmente la production des travailleurs, ce qui peut réduire les effectifs nécessaires.

La grille applique une heuristique centrale : si un emploi peut être exercé entièrement depuis un bureau à domicile sur un ordinateur (écrire, coder, analyser, communiquer), 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 des scores plus faibles.

Les résultats ont montré que l'exposition moyenne pondérée sur l'ensemble des 342 professions est de 4,9 sur 10. Cependant, la répartition est inégale :

• Les postes rémunérés plus de 100 000 dollars par an ont une exposition moyenne de 6,7/10.
• Les postes rémunérés moins de 35 000 dollars 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 moins bien notées sont 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 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 des pincettes, car les définitions des emplois ne sont pas parfaites et, historiquement, il a été difficile d'estimer les emplois qui seraient touchés par la technologie.

Quelles sont les implications ?

• Les postes de bureau et administratifs affichent une exposition moyenne d'environ 8/10 dans tous les cas, indépendamment du salaire ou du rang.
• En revanche, la santé présente une répartition variée : les postes pratiques (aides-soignants, hygiénistes dentaires, kinésithérapeutes) obtiennent 2–3/10, tandis que les postes de traitement de l'information dans le même secteur (transcripteurs médicaux, spécialistes des dossiers médicaux, technologues de l'information en 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 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 fondée sur une enquête à grande échelle pour recueillir des prédictions quantitatives d'économistes, d'experts de l'IA, de superprévisionnistes et du grand public.

Les participants ont fourni des prévisions probabilistes (médianes et plages d'incertitude), attribué des vraisemblances 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 1-2 % 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. L'IA est plutôt perçue comme un accélérateur significatif mais progressif de la performance économique, à une échelle comparable 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 important de l'IA devrait se manifester sur le marché du travail, en particulier par une baisse de la participation à la population active plutôt que par une hausse du chômage.

Le taux de participation à la population active (TPA) devrait passer d'environ 62,6 % en 2025 à environ 61 % d'ici 2030 et jusqu'à 55 % d'ici 2050.

Fait important, 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 observé :

• Des améliorations continues des benchmarks de modèles d'IA
• La capacité d'automatiser des processus comme les projets d'agence et de conseil. Je ne pensais pas que ceux-ci étaient 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 postes de cols blancs actuels d'ici 2035. Ces postes 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 ne conduira peut-être pas à une « apocalypse des emplois » puisque 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 accomplir entraîneraient le chômage des travailleurs qui ne sont pas assez flexibles pour évoluer vers de nouveaux postes.
• 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 de 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 ponctuelles n'ont jusqu'à présent pas réussi à retarder une catastrophe future. La compétition entre grandes puissances et la concurrence entre entreprises 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 ?

Automatiser le travail automatisable dans l'ensemble des entreprises nécessitera des années. Vous ne pouvez pas confier quoi que ce soit de significatif à un nouveau venu dans l'entreprise et vous ne pouvez pas attendre des LLMs qu'ils 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 propre à chaque 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 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 postes, ce qui reflète des frictions à court terme plutôt qu'un chômage structurel.

En termes de risque de déplacement d'emplois, environ 2,5 % de l'emploi américain serait menacé par les gains d'efficacité de l'IA, avec une estimation plus large mais encore limitée de 6 à 7 % de déplacements si l'IA était 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.

En outre, l'analyse a évalué plus de 800 professions et identifié les plus vulnérables à l'IA. Ces postes comprennent les programmeurs informatiques, les comptables et auditeurs, les assistants juridiques et administratifs et les proxy du service client, tandis que des postes comme les contrôleurs aériens, les PDG, les radiologues, les pharmaciens et le clergé sont identifiés comme les moins à risque.⁴

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, bien que les licenciements massifs ne se soient 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 rejeté le revenu de base universel comme inadéquat pour répondre 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 à 20 % la probabilité que l'IA puisse représenter une menace existentielle par le biais d'une superintelligence incontrôlable ou d'un mauvais usage par des acteurs malveillants, tout en critiquant les faibles efforts de régulation aux États-Unis.⁵

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

Selon la recherche de Microsoft « Measuring the Occupational Implications of Generative IA » de 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 postes selon 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 (complétude).
• La variété des tâches qu'elle peut traiter (portée).

Des emplois comme interprètes, traducteurs, historiens et 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 comme les aides-soignants, les plongeurs, les couvreurs et les assistants chirurgicaux ont obtenu un score proche 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, bien que l'IA progresse rapidement dans l'automatisation du travail cognitif et numérique routinier, elle reste limitée pour remplacer les postes qui exigent de la dextérité, de l'intelligence émotionnelle ou de l'adaptabilité au monde réel.⁶

Eric Schmidt

Le Dr Schmidt (ancien PDG de Google) a prédit que l'IA fera la majeure partie du travail de programmation 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 utilisent 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.⁷

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 le taux de chômage américain à 10–20 %.⁸

Qualifiant cela de possible « bain de sang des cols blancs », Amodei a souligné que beaucoup restent inconscients du pouvoir perturbateur à court terme de l'IA. Cependant, il a récemment partiellement fait marche arrière en évoquant le paradoxe de Jevons.⁹

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 du domaine, son accord ajoute de la crédibilité à l'estimation selon laquelle les pertes d'emplois liées 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 beaucoup plus agressive que les changements technologiques précédents.¹⁰

Fonds monétaire international (FMI)

Le FMI estimait que 300 millions d'emplois à temps plein dans le monde pourraient être touchés 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 fortement axées sur les services rendent la main-d'œuvre particulièrement exposée.

Le rapport classait les effets de l'IA en trois catégories : les tâches automatisables (routinières, fondées sur des règles), augmentables (fondées sur le jugement) et non affectées. On estime que deux tiers des emplois connaîtront une automatisation partielle. Il soulignait la complémentarité entre l'IA et le travail humain, en particulier dans la prise de décision, la reconnaissance de formes et la récupération de connaissances.

Le rapport soulignait aussi l'urgence de la reconversion, en projetant que plus de 40 % des travailleurs nécessiteront 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.¹¹

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

Une étude de 2023 sur les effets de l'IA générative et des modèles de langage de grande taille concluait 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 postes les plus exposés comprennent les rédacteurs, les spécialistes des relations publiques, les secrétaires juridiques, les mathématiciens et les préparateurs de déclarations de revenus, tous exigeant un travail approfondi de langage ou de logique.

Contrairement aux automatisations passées, qui visaient principalement les cols bleus, les LLMs sont sur le point de transformer les professions mieux rémunérées et hautement qualifiées dans de nombreux secteurs. Leur impact est indépendant de l'infrastructure physique, ce qui élargit l'ampleur des déplacements potentiels.¹²

Eric Dahlin

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

Malgré ce taux réel modeste, la perception du public était nettement exagérée : les personnes non touchées 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 que l'on suppose souvent.

L'inclusion 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 liées aux robots, avec des perceptions allant de 29 % à 47 %, contre un taux réel d'environ 14 %.¹³

PwC

L'enquête mondiale auprès des PDG de PwC 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, reflétant des perspectives partagées.

Les préoccupations liées aux 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. Malgré 85 % d'accord sur le fait que l'IA modifiera considérablement les entreprises d'ici cinq ans, 10 % l'ont adoptée à grande échelle, freinés par des pénuries de talents et des défis liés aux données.¹⁴

Étude de l'OCDE

Une étude de l'OCDE de 2016 a révélé que 9 % des emplois au Royaume-Uni étaient fortement exposés à l'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.¹⁵

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 soulignait comment l'impact de l'IA dépasse les frontières des États-Unis et soulevait des questions sur la manière dont les différences régionales en matière de protection du travail et de systèmes éducatifs pourraient façonner les conséquences des perturbations technologiques.¹⁶

Frey & Osborne

Dans l'une des premières grandes études universitaires sur les pertes d'emplois liées à l'IA, Frey et Osborne ont estimé en 2013 que 47 % des emplois américains étaient menacés par l'informatisation. Leurs recherches classaient les professions selon 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 la manière dont ce sont les tâches plutôt que des emplois entiers qui sont automatisées, suscitant des discussions nuancées sur la restructuration des tâches et la transition des compétences.¹⁷

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 suremploi de l'ère pandémique est probablement en cause, 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.¹⁸

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

Sam Altman

Le PDG d'OpenAI, Sam Altman, a adopté une vision moins alarmiste des pertes d'emplois liées 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 des emplois » à grande échelle est improbable à court terme.¹⁹

Le point de vue révisé d'Altman repose 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 leurs 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 suppriment peut-être pas le plus d'emplois : Dans une interview de juin 2026, Altman a fait valoir 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 motif de licenciements pourraient utiliser la technologie comme une explication pratique 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.²⁰
• 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 souhaitent peut-être pas externaliser entièrement à l'IA.²¹

Cependant, Altman ne rejette pas l'impact à long terme de l'IA sur le travail. Il s'attend à ce que les entreprises se réorganisent autour de l'IA, en particulier à mesure que les agents d'IA deviennent plus capables 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 la transition pourrait être plus graduelle et complexe que ne l'impliquaient les prédictions antérieures.

HBR / Davenport & Srinivasan

Une analyse de la Harvard Business Review de 2026 a spéculé que les entreprises licencient des travailleurs en fonction du potentiel de l'IA plutôt que de ses performances démontrées, car le chômage global aux États-Unis reste relativement faible.²²

Yale The Budget Lab

L'analyse de 2025 n'a pas constaté d'impact matériel des LLMs sur les emplois, sur la base du taux de pertes d'emplois, d'embauches et de transitions aux États-Unis.²³

Forum économique mondial

Le rapport Future of Jobs 2025 du Forum économique mondial, qui a enquêté 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 postes à la croissance la plus rapide.²⁴

Jensen Huang

À VivaTech 2025 à Paris, le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a rejeté 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'une poignée d'élus devrait la développer, plaidant plutôt pour un progrès ouvert et responsable.

Bien qu'il ait 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 axé sur la peur entourant l'impact de l'IA sur l'emploi.²⁵

Dilan Eren

Sans se concentrer sur des pourcentages, le professeur Dilan Eren de la Ivey Business School a proposé une critique structurelle des entreprises qui, en 2025, répondent à l'IA en supprimant les postes juniors. Eren a averti que supprimer les 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 connaître des pénuries de personnel expérimenté dans les années à venir, d'autant que le mentorat et l'apprentissage sur le tas diminuent. 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 seniors doivent monter en compétences en IA.

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

Ravi Kumar

Ravi Kumar, PDG de Cognizant, a affirmé 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 d'obtenir « plus pour moins » tout en augmentant les attentes, et non en les réduisant. ²⁶

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 américains, 10.6 millions de profils LinkedIn et 3 millions de syllabus de cours. Ils montrent que le risque de chômage dans les professions fortement exposées aux LLM, en particulier les postes 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 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 la modification de la taxe R&D comme facteurs probables. Ils constatent également que les diplômés ayant des cursus plus exposés à l'IA ont obtenu des salaires plus élevés et trouvé un emploi plus rapidement après ChatGPT, de sorte que l'éducation pertinente pour les LLM a conservé sa valeur.²⁷

Dominski & Lee (2025) soutiennent que les études existantes utilisent des scores d'exposition statiques à l'IA, 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 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 horaires plus courts.

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 composante de raisonnement sont les plus touchées, tandis que les professions physiques manuelles sont à peine affectées.²⁸

Brynjolfsson, Chandar & Chen (nov. 2025), « Canaries dans la mine de charbon », 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 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 tiennent lorsque les auteurs ont exclu les professions technologiques, les entreprises informatiques, et ont divisé l'échantillon selon la télétravailabilité, la part de diplômés et l'exposition aux taux d'intérêt. Leur explication est que l'IA se substitue au savoir codifié que fournissent les jeunes travailleurs et l'éducation formelle, tout en complétant le savoir tacite qui accompagne l'expérience.²⁹

Chen, Kane, Kozlowski, Kunievsky & Evans (sept. 2025), ont utilisé des doubles différences synthétiques sur les données CPS de janvier 2010 à août 2025. Ils rapportent le résultat inverse : les professions très exposées ont gagné environ 89 dollars par semaine en 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 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.³⁰

Alors, l'IA a-t-elle causé des pertes d'emplois ?

Une réponse raisonnable au début de 2026 est que, pour l'ensemble de la main-d'œuvre, 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 très exposées, la réponse est très probablement oui, du moins en partie, car les données ADP résistent aux contrôles firme-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 des 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 début 2022, de sorte qu'attribuer l'ensemble de l'affaiblissement de 2022 à 2025 aux LLMs exagère le propos.

Pour résumer, l'IA a vraisemblablement commencé à freiner l'embauche de débutants dans les professions très exposées, mais n'a pas encore produit de pertes agrégées visibles en matière de chômage ou de salaires. Une part significative de ce qui semble être un déplacement par l'IA reflète le resserrement monétaire, les corrections de suremploi de l'ère pandémique et un affaiblissement plus large du marché des débutants. La question de savoir si ce tableau changera à mesure que les capacités agentiques arrivent est la préoccupation substantielle qui anime la plupart des prédictions mentionnées plus tôt, et demeure une question empirique ouverte.

Ce que les marchés de prédiction prévoient au sujet des 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.

• Un marché Manifold avec 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 fin 2025.³¹
• 194 participants ont prédit si certains ingénieurs logiciels américains subiraient une baisse de revenu, de sécurité de l'emploi ou d'opportunités d'embauche à cause de l'IA d'ici fin 2025. Le marché a résolu « Oui », sur la base de l'exigence qu'au moins trois reportages d'actualité réputés documentent de tels effets.³²
• 10 participants ont résolu « Non » sur la question de savoir si une entreprise du Fortune 500 remplacerait principalement ou entièrement son effectif de service client par l'IA d'ici 2026. Le résultat n'exclut pas une automatisation partielle, mais le seuil plus exigeant du marché de remplacer la plupart ou la totalité de l'effectif n'a pas été atteint.³³

En août 2026 :

• 174 participants ont attribué une probabilité de 25 % que l'IA fasse dépasser au taux de chômage américain 10 % avant 2030.³⁴
• 54 participants ont estimé une probabilité de 19 % que l'IA provoque un chômage de masse aux États-Unis d'ici 2030.³⁵
• 43 participants ont attribué une probabilité de 61 % que le marché du travail reste « correct » en ce qui concerne les pertes d'emplois liées à l'IA et le chômage au cours des prochaines années.³⁶
• 11 participants ont prédit une probabilité de 79 % que l'IA entraîne une forte diminution de l'emploi des traducteurs et interprètes d'ici fin 2027. Cela suggère une confiance communautaire relativement forte dans le fait que les professions liées aux langues connaîtront un déplacement mesurable plus tôt que l'ensemble du marché du travail.³⁷
• 54 participants ont estimé une probabilité de 81 % que l'IA remplace la plupart des travailleurs de centres d'appels d'ici 2030. C'était parmi les probabilités les plus élevées des marchés examinés.³⁸
• 7 participants ont prévu quelle profession aurait le plus grand pourcentage de postes remplacés par l'IA d'ici fin 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 conducteurs de camions et aux chercheurs.³⁹
• 8 participants ont prévu qu'environ 34 % des 11 professions sélectionnées connaîtraient un déficit d'emploi d'au moins 15 % qui pourrait être plausiblement attribué à l'IA d'ici 2031.⁴⁰

Marché de prédiction Kalshi

Kalshi est une bourse de contrats sur événements réglementée aux États-Unis où les participants échangent des contrats liés à des résultats spécifiés. Les pages publiques de marché de Kalshi indiquent le volume total des échanges 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 déclarée des suppressions d'emplois aux États-Unis en mai s'est résolu par « Oui ». Le marché a enregistré environ 36 552 dollars de volume d'échanges et a utilisé le rapport mensuel Challenger, Gray & Christmas sur les suppressions d'emplois comme source de résolution.⁴¹
• En juillet 2026, le marché équivalent (environ 2 919 dollars ont été échangés) pour les suppressions d'emplois de juin s'est également résolu par « Oui ».⁴²

En août 2026 :

• Le marché en cours a attribué une probabilité de 58 % que l'IA soit la principale raison déclarée des suppressions d'emplois aux États-Unis en juillet. Le marché avait enregistré environ 1 453 dollars de volume d'échanges.⁴³
• Les traders de Kalshi ont attribué une probabilité de 15 % que le « scénario Citrini » se réalise d'ici juillet 2028, avec environ 25,9 millions de dollars de volume d'échanges. Le trade 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 2028.⁴⁴

Prévisions communautaires de 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 des systèmes d'IA capables d'exécuter 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 %.⁴⁵
• 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 2035.⁴⁶
• 61 prévisionnistes ont attribué une probabilité de 24 % que le chômage des jeunes diplômés américains atteigne au moins 20 % pendant trois mois consécutifs avant 2030.⁴⁷
• 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 d'avocats, en baisse de 14,1 %.⁴⁶

Évolutions récentes : impact de l'IA sur les emplois

Nous avons recueilli 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 bien 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 réorganisaient leurs équipes, réduisaient les fonctions de support ou opérationnelles et réorientaient 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 entamé une restructuration pour aplatir la hiérarchie, réduire son empreinte pays 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 ».⁴⁸
• Intuit a supprimé 17 % de son effectif (environ 3 000 employés) pour recentrer ses ressources sur des paris clés, dont l'IA.⁴⁹
• Cisco a supprimé près de 4 000 emplois (environ 5 % de son effectif) pour réorienter ses investissements vers l'IA, la cybersécurité, le silicium et l'optique.⁵⁰
• Cloudflare a réduit son effectif de plus de 1 100 employés, déclarant que l'IA avait rendu des postes obsolètes.⁵¹

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.⁵²

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 sur les impacts sur le marché du travail d'Anthropic constate que moins de jeunes commencent un emploi dans des professions fortement exposées à l'IA par rapport aux professions faiblement exposées. Le taux de retour à l'emploi pour ces postes a chuté d'environ 14 % par rapport à 2022 (estimation post agrégée −14,3, SE = 7,2), bien que les auteurs indiquent que le résultat est à peine statistiquement significatif. Ils n'ont également constaté aucune baisse similaire pour les travailleurs de plus de 25 ans.⁵³

Selon un récent article du Financial Times, les emplois ont 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 pointe les turbulences politiques et les coupes gouvernementales comme des moteurs 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 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 : inflation, taux d'intérêt plus élevés, incertitude des entreprises et délocalisation accélérée rendue possible par le travail à distance. Cela rend le récit « l'IA tue les emplois des diplômés » prématuré malgré de légitimes préoccupations futures concernant les perturbations technologiques.⁵⁴

Initiatives de recherche pour comprendre l'impact des pertes d'emplois liées à l'IA

Anthropic lance le programme Economic Futures pour répondre à 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, notamment le besoin de reconversion dans les secteurs touchés.

Les principales composantes du programme comprennent :

• Subventions de recherche : Anthropic offre des subventions rapides pouvant atteindre 50 000 dollars 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 de politiques : Anthropic organisera des colloques à Washington, D.C., et en Europe pour recueillir des idées politiques de perspectives diverses. Les thèmes 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 indice économique, lancé plus tôt cette année, Anthropic élargira ses datasets 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 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.⁵⁵

Ne manquez pas nos benchmarks et analyses basées sur les données. Le bouton ouvre Google ; sélectionner AIMultiple confirme que vous souhaitez voir AIMultiple plus souvent dans les résultats de recherche Google.

Ajouter comme source préférée

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 celles moins exposées. Cet avantage s'est fortement réduit à partir de début 2022, en particulier dans les postes informatiques et mathématiques, et ne s'est pas nettement 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, les écarts apparaissant avant fin 2022.

Des ralentissements similaires apparaissent également en comparant les emplois à salaire élevé et à salaire moyen, ce qui indique un resserrement général du marché des emplois de premier échelon plutôt qu'un changement propre aux postes exposés à l'IA.

Secteurs et professions les plus exposés

Les secteurs qui reposent sur des tâches structurées exécutées de manière routinière par des humains sont les plus menacés. Les postes de bureau, juridiques, financiers et de traitement des données figurent parmi les plus vulnérables.

Selon la recherche sur les impacts sur le marché du travail d'Anthropic, 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 comporter des erreurs. Les postes de premier échelon, en particulier pour les jeunes travailleurs, risquent fortement d'être supprimés.

Par exemple, une étude a examiné l'adoption de Google Translate dans les régions entre 2010 et 2023. Les résultats indiquent que les zones où l'utilisation était 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 point de pourcentage pour chaque point de pourcentage d'augmentation de l'adoption.⁵⁶

Figure 2 : Le graphique montre l'intérêt mensuel de Google Trends pour deux termes de recherche : « translator » et « Google Translate ».⁵⁷

Les effets vont 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

Les secteurs de la santé et de 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 modèles de langage de grande taille.

Automatisation partielle ou déplacement complet

Toutes les pertes d'emplois ne se traduiront pas par un chômage complet. Dans de nombreux cas, l'IA automatisera des tâches au sein des postes plutôt que de supprimer des emplois entiers.

Environ deux tiers des postes actuels devraient subir un changement au niveau des tâches. Les travailleurs devront s'adapter à de nouvelles responsabilités exigeant une prise de décision, un raisonnement et une créativité humains. Cette automatisation partielle crée tout de même une pression sur les travailleurs pour qu'ils 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 d'un 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 ?

Décalage entre perception et 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 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, même si les données réelles montrent un rythme de changement plus lent.

Réponses réglementaires et idées fausses sur les pertes d'emplois liées 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, sa prémisse centrale peut être trompeuse : 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 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 susceptibles d'accroître la productivité. Les décideurs 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.⁵⁸

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 d'importantes opportunités dans les domaines techniques et connexes. Des postes tels qu'ingénieurs, ingénieurs déployés en avant, ingénieurs solutions et ingénieurs de terrain sont de plus en plus demandés alors que les organisations cherchent un soutien pour intégrer et optimiser les 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 certaines tâches de codage, 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 dans l'architecture de systèmes efficaces, sécurisés et économiquement précieux.

Au-delà de l'ingénierie, les postes non automatisables sont également bien placés pour croître. À mesure que l'automatisation réduit les coûts opérationnels, les entreprises peuvent pénétrer de nouveaux marchés ou étendre ceux existants, augmentant ainsi la demande pour des postes tels que la vente 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 inégalités : Le déplacement par l'IA touche de manière disproportionnée les travailleurs moins 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 font face à des perspectives réduites.

La concentration des bénéfices de l'IA parmi les propriétaires de la technologie alors 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 de biais issus des données d'entraînement, amplifiant potentiellement les pratiques discriminatoires dans l'embauche, l'évaluation et la répartition 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 exige des datasets 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 cause les conceptions traditionnelles de la valeur et de la finalité du travail. Les travailleurs risquent une dégradation de leurs compétences et une perte d'identité professionnelle à mesure que les tâches cognitives sont automatisées.

Préserver une capacité d'action humaine significative 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 », obscurcissant les processus 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 pose des menaces plus larges pour la cohésion sociale, la stabilité économique et la gouvernance démocratique.

Stabilité politique et sociale : Les déplacements à grande échelle créent 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 exige des politiques qui répartissent largement les bénéfices de l'IA dans l'ensemble de la société. Ces politiques peuvent fonctionner dans le contexte mondial, car la répartition des richesses dans un seul pays conduit les riches à migrer hors de ce pays.

Impact intergénérationnel : Le déplacement des postes de premier échelon 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 et d'avancement professionnels 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 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 sur les impacts et les ajustements nécessaires.

Atténuation des préjudices : Les organisations devraient privilégier l'augmentation plutôt que le remplacement lorsque cela 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 d'actionnariat salarié 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 avantager la main-d'œuvre ?

Importance de la reconversion

D'ici 2030, plus de 40 % des travailleurs devront acquérir de nouvelles compétences pour rester en poste. 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.⁵⁹

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 et 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 s'exposent à un risque à long terme. Sans personnel de premier échelon, les organisations perdent leurs talents futurs et affaiblissent leurs structures internes de formation.

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

Potentiel de croissance économique

Malgré les inquiétudes répandues, 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 passées 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.

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 postes liés 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'influer sur 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.

Citer cette recherche

Choisissez le format qui correspond à votre lieu de publication. Coller la version avec lien dans votre CMS préserve le lien retour.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
  title  = {{Les 20+ meilleures prédictions d'experts sur les pertes d'emplois liées à l'IA}},
  year   = {2026},
  month  = sep,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-job-loss}},
  note   = {AIMultiple. Consulté le 2 septembre 2026}
}

Journal des modifications

17 mises à jour

20262025

1. 24 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 ».

Liens de référence

1.

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

2.

Forecasting the Economic Effects of AI

3.

Perspectives on the Labor Share - American Economic Association

4.

How Will AI Affect the Global Workforce? | Goldman Sachs

5.

Down Arrow Button Icon

Fortune

6.

Working with AI: Measuring the Applicability of Generative AI to Occupations - Microsoft Research

7.

Dr. Eric Schmidt - YouTube

8.

AI jobs danger: Sleepwalking into a white-collar bloodbath

Axios

9.

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

Fortune

10.

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

Fortune

11.

Gen-AI: Artificial Intelligence and the Future of Work

12.

GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models

13.

Are Robots Really Stealing Our Jobs? Perception versus Experience - Eric Dahlin, 2022

14.

22nd Annual Global CEO Survey

15.

The Risk of Automation for Jobs in OECD Countries | OECD

16.

Chart of the Week: 54% of EU jobs at risk of computerisation

17.

THE FUTURE OF EMPLOYMENT: HOW SUSCEPTIBLE ARE JOBS TO COMPUTERISATION?

18.

AI impacting labor market ‘like a tsunami’ as layoff fears mount

CNBC

19.

Sam Altman Says AI ‘Jobs Apocalypse’ Probably Won’t Happen. What Changed?

Time

20.

Sam Altman Says Companies Embracing AI the Most Are Actually Hiring - Business Insider

Business Insider

21.

‘We try to think out loud’: Open AI’s Sam Altman on closing the gap between AI tech and how we’re adopting it

22.

Companies Are Laying Off Workers Because of AI’s Potential—Not Its Performance

Harvard Business Review

23.

Evaluating the Impact of AI on the Labor Market: Current State of Affairs | The Budget Lab

24.

The Future of Jobs Report 2025 | World Economic Forum

25.

Nvidia’s Jensen Huang says he disagrees with almost everything Anthropic CEO Dario Amodei says | Fortune

Fortune

26.

'An exponentially bad move': experts warn against cutting entry-level jobs for AI | Canadian HR Reporter

Canadian HR Reporter

27.

AI-exposed jobs deteriorated before ChatGPT

28.

Advancing AI Capabilities and Evolving Labor Outcomes

29.

Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence

30.

The (Short-Term) Effects of Large Language Models on Unemployment and Earnings

31.

Will artificial intelligence be directly tied to an unemployment rise in the USA by the end of 2025? | Manifold

Manifold Markets

32.

Will some U.S. software engineers be negatively affected financially due to AI by end of 2025? | Manifold

Manifold Markets

33.

Will any Fortune 500 corporation mostly/entirely replace their customer service workforce with AI by 2026? | Manifold

Manifold Markets

34.

Will AI cause the US Unemployment Rate to exceed 10% before 2030? | Manifold

Manifold Markets

35.

Will AI cause mass unemployment... by 2030 ? | Manifold

Manifold Markets

36.

Will things basically be fine regarding job loss and unemployment due to AI in the next several years? | Manifold

Manifold Markets

37.

Will AI lead to a large decrease in TRANSLATOR & INTERPRETER jobs before the end of 2027? | Manifold

Manifold Markets

38.

Will AI replace most people in call-centers by 2030? | Manifold

Manifold Markets

39.

Which job category will be most replaced by AI by end of 2026? | Manifold

Manifold Markets

40.

How many of these jobs will have a 15% or more drop in employment plausibly attributable to AI by 2031? | Manifold

Manifold Markets

41.

Vercel Security Checkpoint

42.

Vercel Security Checkpoint

43.

Vercel Security Checkpoint

44.

Vercel Security Checkpoint

45.

What % of current workers will be replaced by AI systems performing end-to-end labor in 2030?

46.

Labor Automation Forecasting Hub | Metaculus

47.

Will unemployment for recent college graduates remain at 20+% before 2030?

48.

GitLab Act 2

49.

Intuit to lay off over 3,000 employees to refocus on AI | TechCrunch

TechCrunch

50.

Cisco cuts nearly 4,000 jobs to spend more on AI, reports 'record quarterly revenue' | TechCrunch

TechCrunch

51.

Cloudflare says AI made 1,100 jobs obsolete, even as revenue hit a record high | TechCrunch

TechCrunch

52.

Firms are blaming AI for job cuts. Critics say it’s a 'good excuse'

CNBC

53.

Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence

54.

Client Challenge

55.

Anthropic Economic Futures Program Launch \ Anthropic

56.

Lost in Translation: Artificial Intelligence and the Demand for Foreign Language Skills

57.

Lost in translation: AI’s impact on translators and foreign language skills | CEPR

58.

The AI-Related Job Impacts Clarity Act Will Only Create Confusion – Center for Data Innovation

Center for Data Innovation

59.

New Skills and AI Are Reshaping the Future of Work

60.

Post-Pandemic Trends Reshape Customer Service Employment

Site Selection Group, LLC

61.

Amazon says it didn’t cut 14,000 people because of money. It cut them because of ‘culture’ | CNN Business

Getty Images

Cem Dilmegani

Analyste principal

Suivre

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.

Voir le profil complet

Recherche effectuée par

Sıla Ermut

Analyste sectorielle

Suivre

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.

Voir le profil complet

Commentaires 3

Partagez vos idées

Votre adresse courriel ne sera pas publiée. Tous les champs sont obligatoires. Les commentaires sont laissés dans leur langue d'origine.

Nom

Adresse email

Commentaire

0/450

Publier un commentaire

eduardo thomé

Aug 18, 2026 at 14:56

AI and his "bros" acting directly to cause a society collapse, just to eliminate jobs and increase profits...how this can be so normalized? I hope the collapse of society devore them firstly

Répondre

Uwel

Nov 18, 2025 at 10:18

Predictions regarding job losses due to AI may appear alarming; however, experts concur on a singular point: adaptability is key to success. As certain roles evolve, new opportunities arise at an equally rapid pace. The true strategic advantage lies in maintaining a sense of curiosity, embracing learning with confidence, and transforming each disruption into a new opportunity. https://boarddeveloper.com/

Répondre

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?

Répondre

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.

Répondre