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

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

• Comment l’IA impactera-t-elle 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.
• Comment l’IA impactera-t-elle les emplois ? Des responsabilités professionnelles en évolution rapide peuvent 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 de premier échelon seront perdus d’ici 2030. Cela n’est pas encore prouvé sauf dans des domaines comme la traduction où le paradoxe de Jevons n’a pas augmenté l’emploi.

Prédictions sur les pertes d’emploi dues à l’IA

Note : La taille des graphiques est corrélée à l’ampleur des prédictions de pertes d’emploi.

Les pourcentages référencés dans notre analyse sont dérivés d’hypothèses sur le déplacement global des emplois. Dans certains scénarios, 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, tout gain d’emploi estimé a été explicitement exclu du calcul.

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

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

Résultats des marchés de prédiction sur les pertes d’emploi dues 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 d’affaiblissement des conditions d’emploi pour certains groupes.

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

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

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

Note : 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 indique le score d’exposition à l’IA de Karpathy (0-10), l’axe vertical le salaire annuel médian (échelle logarithmique) et la couleur indique le supergroupe professionnel du BLS. La taille du point représente l’emploi en 2024.

En mars 2026, le chercheur en IA Andrej Karpathy (OpenAI cofondateur et ancien directeur IA de Tesla) a publié un ensemble de données qui évalue 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 article de recherche formel. La méthodologie a montré que la description BLS de chaque profession était transmise à un LLM (Gemini Flash) avec une grille d’évaluation, qui a produit un score de 0–10 et une justification écrite pour chaque emploi.

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

• Automatisation directe : La quantité de travail que l’IA peut effectuer par elle-même
• Productivité indirecte : La mesure dans laquelle l’IA augmente la production des travailleurs, réduisant potentiellement le nombre d’employés 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 plus faible.

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

• Les postes rémunérés à plus de $100 000 par an présentent en moyenne une exposition de 6.7/10.
• Les postes rémunérés à moins de $35 000 par an présentent en moyenne une exposition 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 manœuvres de construction et les aides à domicile (tous 1–2/10).

Environ 42 % des travailleurs américains occupent des professions obtenant 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’emploi ne sont pas parfaites et, historiquement, il a été difficile d’estimer quels emplois seraient impactés par la technologie.

Quelles sont les implications ?

• Les postes de bureau et administratifs présentent en moyenne une exposition d’environ 8/10 dans tous les domaines, quel que soit le salaire ou le rang.
• En revanche, la santé présente 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 médian) obtiennent un score de 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 à grande échelle basée sur des enquêtes pour recueillir des prédictions quantitatives auprès d’économistes, d’experts en IA, de super-prévisionnistes et du grand public.

Les participants ont donné des prévisions probabilistes (médianes et plages d’incertitude), attribué des probabilités à chaque scénario d’IA et évalué l’impact des 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 contraire, l’IA est considérée comme un accélérateur significatif mais progressif de la performance économique, d’une ampleur 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 du taux d’activité plutôt que par une hausse du chômage.

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

Il 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 de modèles d’IA
• La capacité d’automatiser des processus tels que des projets d’agence et de conseil. Je ne les considérais pas comme automatisables avant les LLMs.

La dynamique concurrentielle 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 ces processus.

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

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

• Les changements rapides du 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 la 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 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 à celle du changement climatique, où les actions fragmentaires n’ont jusqu’à présent pas réussi à retarder une catastrophe future. La compétition entre grandes puissances et la concurrence interentreprises peuvent limiter la coopération et nous mener au sous-emploi.

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

L’automatisation des tâches automatisables à l’échelle des entreprises prendra des années. On ne peut pas confier quelque chose d’important à un nouvel arrivant dans l’entreprise et on ne peut pas s’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’emploi généralisées et durables. Ils estiment que le taux de chômage pourrait augmenter d’environ 0.5 % pendant la transition, car les travailleurs déplacés par l’IA cherchent de nouveaux postes, reflétant des frictions à court terme plutôt qu’un chômage structurel.

En ce qui concerne le 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 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 temporaires du chômage 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 postes comprennent les programmeurs informatiques, les comptables et auditeurs, les assistants juridiques et administratifs et les proxy du service client, tandis 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 Restrepo de 2025 ne prévoie pas de taux de chômage, il prédit que la relation entre le travail et la production économique se dissociera dans un monde post-AGI et que la part des revenus du travail convergera vers zéro. L’AGI pourrait survenir dès les années 2030.⁵

Geoffrey Hinton

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

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

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

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

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

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

• La proportion du travail que l’IA peut faire (couverture)
• Dans quelle mesure elle peut accomplir ces tâches (complétude).
• La variété des tâches qu’elle peut gérer (portée).

Les 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 de communication.

À l’inverse, les professions telles que les aides-soignants, les plongeurs, les couvreurs et les assistants chirurgicaux ont obtenu un score proche de zéro, ce qui indique 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 numérique cognitif et routinier, elle reste limitée dans le remplacement des rôles qui exigent de la dextérité, de l’intelligence émotionnelle ou une 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.

On s’attend également à ce que l’IA atteigne le niveau des meilleurs mathématiciens diplômés dans un proche avenir.

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

Dario Amodei

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

Qualifiant cela de possible « bain de sang des cols blancs », Amodei a souligné que beaucoup restent inconscients du pouvoir disruptif à court terme de l’IA. Cependant, il est récemment partiellement revenu sur ses propos en mentionnant le paradoxe de Jevons.¹⁰

Kai-Fu Lee

Kai-Fu Lee a fait écho à l’inquiétude d’Amodei en 2025 en validant la projection selon laquelle l’IA pourrait 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’emploi 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 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 à forte composante de services rendent la main-d’œuvre particulièrement exposée.

Le rapport a classé les effets de l’IA en trois catégories : tâches automatisables (routinières, basées sur des règles), augmentables (guidées par le jugement) et 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 recherche de connaissances.

Le rapport a également souligné le besoin urgent de reconversion professionnelle, 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 la santé resteront relativement résistantes en raison de leur dépendance à l’interaction humaine et à des processus complexes.¹²

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

Une étude de 2023 sur les effets de l’IA générative et des 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 professions les plus exposées comprennent les rédacteurs, les spécialistes des relations publiques, les secrétaires juridiques, les mathématiciens et les préparateurs de déclarations de revenus, toutes nécessitant un travail important basé sur le langage ou la logique.

Contrairement aux automatisations passées, qui visaient principalement les emplois de cols bleus, les LLMs sont en passe de transformer les professions à salaire élevé et à haut niveau d’éducation dans de multiples secteurs. Leur impact est indépendant de l’infrastructure physique, élargissant l’ampleur 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 au profit de robots.

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

Cet écart entre perception et expérience reflète une profonde anxiété quant à l’impact de l’IA, même lorsque les taux réels de perte d’emploi restent inférieurs à ce que l’on suppose souvent.

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

Figure 1 : Le graphique illustre que les répondants ont significativement surestimé la probabilité de perte d’emploi due aux robots, les perceptions allant de 29 % à 47 %, par rapport au taux réel d’environ 14 %.¹⁴

PwC

L’enquête mondiale PwC auprès des PDG en 2019 a révélé que 42 % des PDG pensent que l’IA supprimera plus d’emplois qu’elle n’en créera, tandis que 39 % ne sont pas d’accord, reflétant une opinion divisée.

Les préoccupations concernant les pertes d’emploi 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 persistant de compétences, 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 % conviennent que l’IA modifiera considérablement les entreprises d’ici cinq ans, 10 % l’ont adoptée à grande échelle, freinés par les pénuries de talents et les défis liés aux données.¹⁵

Étude de l’OCDE

Une étude de l’OCDE de 2016 a révélé que 9 % des emplois au Royaume-Uni 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 professionnelle, 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 à quel point 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 protection du travail et de systèmes éducatifs pourraient influencer les résultats des perturbations technologiques.¹⁷

Frey & Osborne

Dans l’une des premières grandes études universitaires sur la perte d’emploi due à l’IA, Frey et Osborne ont estimé en 2013 que 47 % des emplois américains étaient menacés par l’informatisation. Leurs recherches ont classé les professions en fonction de leur sensibilité à l’apprentissage automatique et à l’automatisation.

Ce travail précoce a contribué à encadrer les débats ultérieurs sur l’avenir de l’emploi, attirant l’attention sur la manière dont les tâches plutôt que les emplois entiers sont automatisées, suscitant des discussions nuancées sur la restructuration des tâches et la transition des compétences.¹⁸

Autres questions clés concernant les pertes d’emploi

• 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’emploi actuelles sont-elles dues à l’IA ? Le suremploi de l’ère pandémique est probablement le coupable, car les entreprises en sont encore aux premiers stades de la transformation par l’IA. Les experts appellent cela le « IA redundancy washing ».¹⁹

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

Sam Altman

Sam Altman, PDG d’OpenAI, a adopté une vision moins alarmiste des pertes d’emploi 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’emploi, il soutient désormais qu’une « apocalypse de l’emploi » à grande échelle est peu probable à court terme.²⁰

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 les flux de travail, à mesurer les gains de productivité et à gérer les risques liés à la sécurité et à la fiabilité.
• Les adoptants les plus agressifs de l’IA ne sont peut-être pas ceux qui suppriment le plus d’emplois : Dans 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 motif de licenciement pourraient utiliser la technologie comme une explication commode pour des suppressions qu’elles auraient faites de toute façon, plutôt que de refléter l’impact direct de l’adoption de l’IA.²¹
• L’interaction humaine reste importante : Altman note que de nombreux emplois impliquent plus que la simple réalisation de 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.²²

Cependant, Altman n’écarte pas l’impact à long terme de l’IA sur le travail. Il s’attend à ce que les entreprises se réorganisent autour de l’IA, d’autant plus que les agents d’IA deviennent plus performants et que les entreprises s’adaptent à des cycles technologiques plus rapides. Sa position actuelle suggère que l’IA est susceptible de remodeler les emplois et les flux de travail, mais que la transition pourrait être plus graduelle et complexe que ne le laissaient entendre les prévisions 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, étant donné que le chômage global aux États-Unis reste relativement faible.²³

Yale The Budget Lab

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

Forum économique mondial

Le rapport Future of Jobs 2025 du WEF, enquêtant auprès de plus de 1 000 employeurs proxy 14 millions de travailleurs dans 55 économies, a prévu que 92 millions d’emplois seraient supprimés d’ici 2030 tandis que 170 millions de nouveaux seraient 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.²⁵

Jensen Huang

Lors de 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 de privilégiés devrait la développer, plaidant plutôt pour un progrès ouvert et responsable.

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

Dilan Eren

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

Sans juniors, les organisations risquent des pénuries de personnel expérimenté dans les années à venir, d’autant plus que le mentorat et l’apprentissage en cours d’emploi 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 cadres supérieurs doivent se perfectionner en IA.

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

Ravi Kumar

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

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

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

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

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

Frank, Sabet, Simon, Bana & Yu (2026) combinent les registres américains d’assurance-chômage, 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 LLMs, 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 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 post-pandémique des embauches technologiques et la modification de la fiscalité de la 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 sur les LLMs a conservé sa valeur.²⁸

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

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 manuelles physiques ne sont guère affectées.²⁹

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

Après avoir contrôlé les effets fixes entreprise et temps, le même groupe a affiché 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, les entreprises informatiques et ont divisé l’échantillon selon la télétravaillabilité, la part de diplômés et l’exposition aux taux d’intérêt. Leur explication est que l’IA se substitue aux connaissances codifiées que les jeunes travailleurs et l’éducation formelle fournissent, tout en complétant les connaissances tacites qui viennent avec l’expérience.³⁰

Chen, Kane, Kozlowski, Kunievsky & Evans (Sept 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 termes réels de janvier 2010 après ChatGPT, tandis que l’effet sur le chômage était d’environ 0.2 point 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.³¹

Alors, l’IA a-t-elle causé des pertes d’emploi ?

Une réponse raisonnable début 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 trouvent pratiquement 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 survivent aux contrôles entreprise-temps, à l’exclusion des entreprises technologiques et au sous-échantillon non télétravaillable.

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

Pour résumer, l’IA a vraisemblablement commencé à freiner les embauches de débutants dans les professions fortement exposées, mais n’a pas encore produit de chômage agrégé visible ni de pertes salariales. 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 une faiblesse plus générale du marché des débutants. Que ce tableau change à mesure que les capacités agentiques arrivent est la préoccupation de fond qui anime la plupart des prédictions mentionnées précédemment, et cela reste une question empirique ouverte.

Ce que les marchés de prédiction prévoient concernant les pertes d’emploi liées à l’IA

Marché Manifold

Manifold est une plateforme de prédiction communautaire où les participants négocient sur les résultats de questions du monde réel. En janvier 2026 :

• 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 la fin 2025.³²
• 194 participants ont prédit si certains ingénieurs logiciels américains subiraient une réduction de revenu, de sécurité d’emploi ou d’opportunités d’embauche à cause de l’IA d’ici fin 2025. Le marché a résolu « Oui », sur la base de son exigence que trois reportages réputés documentent de tels effets.³³
• 10 participants ont résolu « Non » sur la question de savoir si une entreprise du Fortune 500 remplacerait en grande partie ou entièrement son personnel de service client par l’IA d’ici 2026. Le résultat n’exclut pas une automatisation partielle, mais le seuil plus exigeant du marché de remplacer la majeure partie ou la totalité de l’effectif n’a pas été atteint.³⁴

En juillet 2026 :

• 174 participants ont attribué une probabilité de 25 % que l’IA fasse dépasser le taux de chômage américain de 10 % avant 2030.³⁵
• 54 participants ont estimé une probabilité de 19 % que l’IA provoque un chômage de masse aux États-Unis d’ici 2030.³⁶
• 43 participants ont attribué une probabilité de 61 % que le marché du travail reste « acceptable » concernant les pertes d’emploi liées à l’IA et le chômage au cours des prochaines années.³⁷
• 11 participants ont prédit une probabilité de 79 % que l’IA entraîne une forte baisse de l’emploi des traducteurs et interprètes d’ici fin 2027. Cela suggère une confiance communautaire relativement forte que les professions liées aux langues connaîtront un déplacement mesurable plus tôt que l’ensemble du marché du travail.³⁸
• 54 participants ont estimé une probabilité de 81 % que l’IA remplace la plupart des travailleurs des centres d’appels d’ici 2030. C’était l’une des probabilités les plus élevées dans les marchés examinés.³⁹
• 7 participants ont prévu quelle profession verrait le plus grand pourcentage de postes remplacés par l’IA d’ici fin 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 chauffeurs routiers et aux chercheurs.⁴⁰
• 8 participants ont prévu qu’environ 34 % des 11 professions sélectionnées connaîtraient un déficit d’emploi d’au moins 15 % pouvant être plausiblement attribué à l’IA d’ici 2031.⁴¹

Marché de prédiction Kalshi

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

• En juin 2026, un marché Kalshi demandant si l’IA serait la principale raison invoquée pour les suppressions d’emplois aux États-Unis en mai s’est 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.⁴²
• En juillet 2026, le marché équivalent (environ $2 919 ont été échangés) pour les suppressions d’emplois de juin s’est également résolu « Oui ».⁴³

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.⁴⁴
• Les traders Kalshi ont attribué une probabilité de 20 % que le « scénario Citrini » se produise d’ici juillet 2028, avec environ $25.9 millions de volume de transactions. Le pari Citrini est un pari que l’adoption rapide de l’IA provoquera des licenciements massifs, du chômage et un déclin économique plus large d’ici 2028.⁴⁵

Prédictions de la communauté Metaculus

Les prévisions communautaires de Metaculus agrègent les estimations de prévisionnistes individuels, tandis que son Labor Automation Forecasting Hub se concentre spécifiquement sur la 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 des 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 %.⁴⁶
• 49 prévisionnistes ont contribué à la prévision sous-jacente de l’emploi global aux États-Unis après prise en compte du déplacement lié à l’IA et d’autres effets du 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 2035.⁴⁷
• 60 prévisionnistes ont attribué une probabilité de 31 % que le chômage des jeunes diplômés universitaires américains atteigne au moins 20 % pendant trois mois consécutifs avant 2030.⁴⁸
• 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 clercs juridiques, en baisse de 13.7 % ; les manœuvres et manutentionnaires, en baisse de 12.0 % ; et les commerciaux, en baisse de 11.9 %.⁴⁷

Développements récents : l’impact de l’IA sur l’emploi

Nous avons rassemblé des données à partir de 2023, après le lancement de ChatGPT, pour montrer comment l’IA a affecté les licenciements dans la tech. Le graphique ci-dessus suit le nombre cumulé d’emplois touchés par des licenciements dans lesquels les entreprises ont directement cité l’IA, l’automatisation ou une restructuration axée sur l’IA, ou bien des reportages crédibles ont lié les réductions à des transformations liées 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 réorganisent leurs équipes, réduisent les postes de soutien ou opérationnels et redirigent les ressources vers des priorités axées sur l’IA.

Plusieurs grandes entreprises ont explicitement cité l’IA en annonçant des suppressions d’emplois :

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

Cependant, certains experts soutiennent que l’IA est utilisée comme 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 véritable déplacement par l’IA.⁵³

L’avenir des emplois de premier échelon

Bien que l’anxiété des diplômés concernant l’IA soit compréhensible, la chute spectaculaire de 67 % des offres d’emploi pour jeunes diplômés au Royaume-Uni depuis 2022 (43 % aux États-Unis) semble 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’embauche pour ces postes a chuté d’environ 14 % par rapport à 2022 (estimation post-poolée −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.⁵⁴

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 significatifs, 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’emploi 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 : inflation, taux d’intérêt plus élevés, incertitude commerciale et délocalisation accélérée rendue possible par le télétravail. Cela rend le récit « l’IA tue les emplois des diplômés » prématuré malgré des inquiétudes légitimes à l’avenir concernant les perturbations technologiques.⁵⁵

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

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

Anthropic a introduit 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 perspectives fondées sur les données et à élaborer des propositions 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 professionnelle dans les secteurs affectés.

Les principales composantes du programme comprennent :

• Bourses de recherche : Anthropic propose des bourses rapides jusqu’à $50 000 pour des études empiriques à court terme sur l’impact économique de l’IA. La recherche peut porter sur les effets sur le marché du travail, les changements de productivité ou la création de nouvelles formes de valeur.
• Forums de développement politique : Anthropic organisera des colloques 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 : En 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 la perte potentielle d’emplois et les stratégies d’atténuation. Le programme Economic Futures reflète un effort croissant parmi les entreprises technologiques à assumer la responsabilité des perturbations qu’elles contribuent à créer et à soutenir une croissance économique inclusive.

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

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Implications de l’IA sur différents secteurs

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

Les preuves issues 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, les écarts apparaissant avant fin 2022.

Des ralentissements similaires apparaissent également lorsque l’on compare les emplois à salaire élevé et à salaire moyen, indiquant un resserrement général du marché des emplois débutants plutôt qu’un changement propre aux postes exposés à l’IA.

Professions et secteurs les plus exposés

Les secteurs qui reposent sur des tâches structurées effectuées de manière routinière par des humains sont les plus à risque. Les postes administratifs, juridiques, financiers et de traitement des données sont parmi les plus vulnérables.

Selon les recherches sur les impacts de l’IA 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 d’erreurs. Les postes de premier échelon, en particulier pour les jeunes travailleurs, présentent un risque élevé d’élimination.

Par exemple, une étude a examiné l’adoption de Google Traduction dans différentes 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 chutant d’environ 0.7 point de pourcentage pour chaque point de pourcentage d’augmentation de l’adoption.⁵⁷

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

Les effets s’étendent au-delà de la profession de traducteur, car les offres d’emploi exigeant des compétences en langues étrangères ont connu une croissance plus lente dans les régions à forte adoption, en particulier pour des 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 preuves suggère que la traduction automatique améliorée réduit progressivement la dépendance des employeurs aux travailleurs bilingues, avec des implications pour l’éducation, les marchés du travail et le commerce mondial des services.

Impact inégal selon les secteurs

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

Automatisation partielle contre déplacement complet

Toutes les pertes d’emploi n’entraîneront pas 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 qui nécessitent une prise de décision, un raisonnement et une créativité humains. Cette automatisation partielle crée néanmoins 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 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 à l’infrastructure numérique et de moins de ressources pour reconvertir la main-d’œuvre. Les différences dans les réponses politiques locales influenceront la façon dont l’impact de l’IA se déroulera dans le monde.

Quelles sont les perceptions des travailleurs eux-mêmes ?

Décalage entre perception et réalité

La perception publique des pertes d’emploi est supérieure aux chiffres réels déclarés. Alors que le déplacement réel reste inférieur à 15 % ces dernières années, les travailleurs croient 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’emploi dues à l’IA

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

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

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

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

Les conseils affirmant que « l’informatique est inutile parce que l’IA écrira tout le code » sont fondamentalement erronés. 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 frappe du code, mais dans la détermination de ce qu’il faut construire et dans la conception de systèmes efficaces, sécurisés et économiquement précieux.

Au-delà de l’ingénierie, les postes non automatisables sont également promis à une croissance. À mesure que l’automatisation réduit les coûts opérationnels, les entreprises peuvent pénétrer de nouveaux marchés ou étendre les marchés existants, augmentant 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 de simples considérations économiques. Ces défis portent sur l’équité, la dignité humaine et les obligations morales des organisations qui déploient des technologies transformatrices affectant les moyens de subsistance et les communautés.

Justice distributive et inégalités : Le déplacement par l’IA touche de manière disproportionnée les travailleurs moins qualifiés et les communautés marginalisées, aggravant 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 bénéfices de l’IA parmi les propriétaires de la technologie, tandis que les coûts pèsent sur les 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 en matière d’embauche, d’évaluation et de répartition des tâches.

Ces décisions automatisées affectent les résultats en matière d’emploi à grande échelle sans mécanismes de supervision 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 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 agence 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 décisionnels qui affectent l’emploi.

Cette opacité complique l’attribution des responsabilités lorsque les systèmes d’IA produisent des résultats préjudiciables. Des cadres clairs de responsabilité 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 représente des menaces plus larges pour la cohésion sociale, la stabilité économique et 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 bénéfices technologiques.

Pour répondre à ces préoccupations, il faut des politiques qui répartissent largement les bénéfices de l’IA dans la société. Ces politiques peuvent fonctionner dans le contexte mondial, car la répartition des richesses dans un seul pays pousse les riches à émigrer 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 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 destinés aux organisations et aux décideurs politiques pour guider le déploiement de l’IA tout en protégeant les communautés et les travailleurs touchés :

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

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

Atténuation des préjudices : Les organisations devraient privilégier l’augmentation plutôt que le remplacement lorsque 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 des augmentations de salaire, des réductions d’heures ou une amélioration des conditions, plutôt que d’échoir uniquement aux propriétaires du capital.

Des mécanismes tels que le partage des bénéfices ou les modèles d’actionnariat salarié peuvent aider 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 professionnelle

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

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

Risques organisationnels liés à la suppression des postes juniors

Les entreprises qui éliminent les postes juniors pour réduire les coûts font face à un risque à long terme. Sans personnel débutant, les organisations perdent leurs talents futurs et affaiblissent les structures de formation internes.

Le mentorat et l’apprentissage en cours d’emploi déclinent, ce qui affecte 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 les inquiétudes généralisées, l’intelligence artificielle pourrait entraîner des gains économiques à long terme. Les estimations suggèrent que l’IA pourrait stimuler le PIB mondial de 7 %, compensant en partie les pertes d’emploi.

Cela reflète les technologies polyvalentes du passé 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 sur l’avenir

Certains dirigeants s’attendent à ce que l’intelligence artificielle crée davantage d’opportunités d’emploi. À mesure que les entreprises augmentent leur adoption, la demande pourrait se déplacer vers des postes 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’affecter la façon dont les entreprises fonctionnent. 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 divisées.

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

Manifold Markets

40.

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

Manifold Markets

41.

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

Manifold Markets

42.

Vercel Security Checkpoint

43.

Vercel Security Checkpoint

44.

Vercel Security Checkpoint

45.

Vercel Security Checkpoint

46.

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

47.

Labor Automation Forecasting Hub | Metaculus

48.

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

49.

GitLab Act 2

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

TechCrunch

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

TechCrunch

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

TechCrunch

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

CNBC

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https://cdn.sanity.io/files/4zrzovbb/website/dc7bcd0224644fce97cecb7f9e68dcd8434b35f1.pdf

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Client Challenge

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Anthropic Economic Futures Program Launch \ Anthropic

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https://oms-www.files.svdcdn.com/production/downloads/academic/Frey_LlanosParedes_2025_LostInTranslation.pdf?dm=1741600283

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

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

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New Skills and AI Are Reshaping the Future of Work

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Post-Pandemic Trends Reshape Customer Service Employment

Site Selection Group, LLC

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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

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Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017. AIMultiple informe des centaines de milliers d'entreprises (selon SimilarWeb) dont 60 % du Fortune 500 chaque mois.

Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes, Washington Post, des entreprises mondiales comme Deloitte, HPE et des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne.

Tout au long de sa carrière, Cem a exercé en tant que consultant tech, acheteur tech et entrepreneur tech. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus d'une décennie. Il a également publié un rapport McKinsey sur la numérisation.

Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom tout en rendant compte au PDG. Il a également mené la croissance commerciale de l'entreprise deep tech Hypatos qui a atteint un chiffre d'affaires récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres à partir de 0 en 2 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 la Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et détient un MBA de la Columbia Business School.

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Recherche effectuée par

Sıla Ermut

Analyste sectoriel

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Sıla Ermut est une analyste sectorielle chez AIMultiple couvrant les modèles d'IA, l'infrastructure d'IA, la gouvernance de l'IA et les applications d'IA en entreprise. Ses recherches se concentrent principalement sur l'utilisation de l'IA dans le marketing, la santé, les chaînes d'approvisionnement et la durabilité. Elle a précédemment travaillé comme recruteuse dans des sociétés de gestion de projet et de conseil. Sıla est titulaire d'un Master en psychologie sociale et d'une Licence en Relations Internationales.

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Randy

Oct 30, 2025 at 20:03

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

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Cem Dilmegani

Feb 24, 2026 at 06:42

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

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