Top 20+ Prédictions d'Experts sur la Perte d'Emplois due 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 rôles ? 90 % de tous les rôles de cols blancs que j'ai vus peuvent être automatisés aujourd'hui avec le bon harnais d'agent. Cette transformation peut prendre une décennie en raison de la complexité des processus.
- Comment l'IA impactera-t-elle les emplois ? Le déplacement rapide des responsabilités professionnelles peut augmenter le chômage car tous les employés ne peuvent pas passer à de nouveaux rôles.
- Que pensent les autres ? Certains experts en IA prédisent que la moitié des emplois de cols blancs de niveau débutant seront perdus d'ici 2030. Cela n'est pas encore prouvé sauf dans des domaines comme la traduction où le paradoxe de Jevons n'a pas augmenté l'emploi.
Prédictions de perte d'emplois dues à l'IA
Note : La taille des graphiques est corrélée à l'ampleur de la prédiction de perte d'emplois.
Les pourcentages mentionnés dans notre analyse sont dérivés d'hypothèses sur le déplacement global des emplois. Dans des scénarios spécifiques, ces hypothèses incluaient des gains d'emplois 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 des pertes d'emplois nettes, assurant une interprétation plus conservatrice et ciblée de l'impact potentiel sur la main-d'œuvre résultant de l' implémentation de l'IA.
La plupart des prédictions estiment que des millions d'emplois pourraient être déplacés ou significativement modifiés. La plupart des rôles évolueront et la main-d'œuvre doit se préparer à une augmentation brutale des perturbations de l'emploi.
Analyse de l'exposition à l'IA et du marché du travail de Karpathy
Note : Le graphique ci-dessus montre l'exposition à l'IA par rapport à la rémunération médiane pour 340 professions aux États-Unis. Chaque point représente une profession. L'axe horizontal montre le score d'exposition à l'IA de Karpathy (0-10), l'axe vertical montre la rémunération annuelle médiane (sur une échelle logarithmique), et la couleur indique le supergroupe professionnel du BLS. La taille du point montre l'emploi en 2024.
En mars 2026, le chercheur en IA Andrej Karpathy (co-fondateur d' OpenAI et ancien directeur IA de Tesla) a publié un dataset qui note 342 professions américaines sur une échelle d'exposition à l'IA de 0 à 10, s'appuyant sur les données du 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 Gemini Flash (un LLM) accompagnée d'une grille d'évaluation, ce qui a produit un score de 0 à 10 et un raisonnement écrit pour chaque emploi.
Chaque profession a été évaluée sur un axe unique d'exposition à l'IA qui capture deux effets :
- Automatisation directe : Quelle part du travail l'IA peut-elle effectuer seule ?
- Productivité indirecte : À quel point l'IA augmente-t-elle le rendement du travailleur, réduisant potentiellement l'effectif nécessaire.
La grille applique une heuristique centrale : si un emploi peut être effectué entièrement depuis un bureau à domicile sur un ordinateur (écriture, codage, analyse, communication), l'exposition est intrinsèquement élevée (plus de 7). Les emplois nécessitant une présence physique, une dextérité manuelle ou une navigation imprévisible dans le monde réel obtiennent des scores plus bas.
Les résultats ont montré que l'exposition moyenne pondérée pour les 342 professions est de 4,9 sur 10. Cependant, la distribution est inégale :
- Les rôles payés plus de 100 000 $ par an ont une exposition moyenne de 6,7/10.
- Les rôles payés moins de 35 000 $ par an ont une moyenne de 3,4/10.
- Les professions ayant les scores les plus élevés sont les transcripteurs médicaux (10/10), les proxy du service client (9/10), les développeurs de logiciels (9/10), les commis à la tenue de livres (9/10) et les paralégaux (9/10).
- Les scores les plus bas sont ceux des concierges, des couvreurs, des ouvriers du bâtiment et des aides à domicile (tous entre 1 et 2/10).
Environ 42 % des travailleurs américains occupent des professions ayant 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 prudence car les définitions d'emplois ne sont pas parfaites et, historiquement, il a été difficile d'estimer quels emplois seraient impactés par la technologie.
Quelles sont les implications ?
- Les rôles de bureau et administratifs ont une exposition moyenne d'environ 8/10 sur toute la ligne, indépendamment du salaire ou du rang.
- En revanche, la santé montre une distribution variée : les rôles de terrain (aides-soignants, hygiénistes dentaires, kinésithérapeutes) scorent 2-3/10, tandis que les rôles de traitement de l'information dans le même secteur (transcripteurs médicaux, spécialistes des dossiers médicaux, technologues de l'information sur la santé) scorent 8-10/10.
- Les médecins et chirurgiens (médiane de 239 200 $) scorent seulement 5/10, moins que les avocats (151 160 $ ; 8/10) et les développeurs de logiciels (131 450 $ ; 9/10) à des niveaux de salaire similaires. Le facteur protecteur est la composante physique et en personne du travail.
Karger, Kuusela, Abaluck, Bryan
L'étude « Forecasting the Economic Effects of AI, 2026 » utilise une approche de prévision basée sur une enquête à grande échelle pour recueillir des prédictions quantitatives d'économistes, d'experts en IA, de super-prévisionnistes et du grand public.
Les participants ont fourni des prévisions probabilistes (médianes et plages d'incertitude), ont attribué des probabilités à chaque scénario d'IA et ont évalué l'impact de différentes réponses politiques. Les résultats montrent que :
Productivité et croissance économique
L'IA devrait augmenter la productivité et la croissance économique, mais dans des plages plausibles. La productivité globale des facteurs (TFP) devrait passer d'environ 1-2 % à environ 2-2,5 %.
Même dans les scénarios optimistes, les experts ne prévoient pas de résultats extrêmes tels qu'une croissance exponentielle du PIB. Au lieu de cela, l'IA est vue comme un accélérateur significatif mais incrémental de la performance économique, à une échelle similaire aux changements technologiques passés, plutôt que comme une rupture économique singulière.
Effets sur le marché du travail et la main-d'œuvre
L'impact le plus significatif de l'IA devrait se faire sentir sur le marché du travail, particulièrement à travers un déclin de la participation à la population active plutôt qu'une hausse du chômage.
Le taux de participation à la population active (LFPR) devrait chuter d'environ 62,6 % en 2025 à environ 61 % d'ici 2030 et descendre jusqu'à 55 % d'ici 2050.
Importamment, les taux de chômage eux-mêmes restent relativement stables, suggérant 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 models des familles Anthropic et Gemini, j'ai constaté :
- Des améliorations continues dans les benchmarks de models d'IA
- La capacité d'automatiser des processus comme les projets d'agence et de conseil. Je ne les considérais pas comme automatisables avant les LLMs.
La dynamique concurrentielle et l'amélioration des models créeront une course à l'automatisation et à l'amélioration des marges. En conséquence, ma prédiction est une réduction de plus de 90 % des rôles actuels de cols blancs d'ici 2035. Ces rôles sont déjà automatisables avec les LLMs actuels et le bon harnais d'agent, mais comme les processus d'entreprise sont complexes, cela peut prendre une décennie pour redessiner et automatiser les processus.
Cela pourrait ne pas mener à une « apocalypse des emplois » car le travail humain restera le goulot d'étranglement et, grâce à l'automatisation, nous aurons besoin de plus de travailleurs humains pour des tâches qui ne sont pas automatisées.
Cependant, cela pourrait conduire à des niveaux d'emploi plus bas car :
- Les changements rapides du travail à accomplir mèneraient au chômage des travailleurs qui ne sont pas assez flexibles pour transitionner vers de nouveaux rôles.
- Les bénéfices de la plupart des améliorations de productivité depuis les années 1980 ont été capturés par les hauts dirigeants et les actionnaires.3 Nous pouvons nous attendre à ce qu'ils bénéficient également de cette vague d'automatisation et l'utilisent comme levier pour des licenciements.
Des niveaux d'emploi plus bas peuvent limiter la consommation, mener à une dépression économique et augmenter l'instabilité politique.
Notre situation actuelle est similaire au changement climatique où des actions fragmentées ont jusqu'à présent échoué à retarder une catastrophe future. La compétition entre grandes puissances et la compétition inter-entreprises ont le potentiel de limiter la coopération et de nous mener au sous-emploi.
Pourquoi l'automatisation de la plupart des travaux de cols blancs prendra-t-elle autant de temps ?
L'automatisation du travail automatisable à travers les entreprises prendra des années. Vous ne pouvez rien confier de significatif à un nouvel arrivant dans l'entreprise et vous ne pouvez pas attendre des LLMs qu'ils travaillent comme des employés compétents. Les entreprises devront redessiner le travail et investir dans des harnais de models pour implémenter l'automatisation. C'est un travail spécifique à chaque 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 léger et de courte durée, plutôt que de causer 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 alors que les travailleurs déplacés par l'IA cherchent de nouveaux rôles, reflétant une friction à court terme plutôt qu'un chômage structurel.
En termes de risque de déplacement d'emploi, environ 2,5 % de l'emploi américain serait à risque de déplacement dû aux gains d'efficacité de l'IA, avec une estimation plus large mais toujours limitée de 6 à 7 % de déplacement si l'IA est largement adoptée.
Goldman Sachs prévoit également que l'IA générative pourrait augmenter la productivité du travail d'environ 15 % lorsqu'elle sera pleinement intégrée dans les marchés développés, entraînant des hausses de chômage de courte durée pendant les périodes d'adoption.
De plus, l'analyse a évalué plus de 800 professions et a identifié celles les plus vulnérables à l'IA. Ces rôles incluent les programmeurs informatiques, les comptables et auditeurs, les assistants juridiques et administratifs, et les proxy du service client, tandis que des rôles tels que les contrôleurs aériens, les PDG, les radiologues, les pharmaciens et le clergé sont identifiés comme étant 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 découplera dans un monde post-AGI et que la part du travail dans le revenu convergera vers zéro. L'AGI pourrait advenir dès les années 2030.5
Geoffrey Hinton
Geoffrey Hinton, informaticien prix Nobel connu comme le « parrain de l'IA », a averti en 2025 que l'intelligence artificielle augmentera le chômage tout en stimulant des profits plus élevés, un résultat qu'il attribue au capitalisme plutôt qu'à la technologie elle-même. Il a noté que si des licenciements massifs ne se sont pas encore matérialisés, l'IA réduit les opportunités de niveau débutant.
Hinton voit 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. Cependant, il a rejeté le revenu universel de base comme étant inadéquat pour traiter la perte de dignité et de but liée au travail.
Il a également mis en garde contre les risques à long terme, estimant à 10-20 % la probabilité que l'IA puisse poser une menace existentielle via une superintelligence incontrôlable ou une mauvaise utilisation par des acteurs malveillants, tout en critiquant la faiblesse des efforts réglementaires aux États-Unis.6
Kiran Tomlinson, Sonia Jaffe, Will Wang, Scott Counts, Siddharth Suri
Selon la recherche de Microsoft « Measuring the Occupational Implications of Generative AI » en 2025, les professions varient largement dans leur susceptibilité à l'IA, certains emplois étant significativement plus susceptibles d'être affectés que d'autres.
L'étude classe les rôles sur la base d'un score d'applicabilité de l'IA qui combine :
- Quelle part de l'emploi l'IA peut-elle accomplir (couverture) ?
- À quel point elle peut accomplir ces tâches complètement (complétude).
- La variété des tâches qu'elle peut gérer (portée).
Les emplois comme les interprètes, les traducteurs, les historiens et les proxy du service client ont obtenu les scores les plus élevés, ce qui signifie que l'IA peut effectuer une grande partie de leur travail efficacement, surtout pour les tâches lourdes en texte ou en communication.
Inversement, des professions telles que les aides-soignants, les plongeurs, les couvreurs et les assistants chirurgicaux ont obtenu des scores proches de zéro, indiquant que l'IA n'est actuellement pas capable de prendre en charge leurs responsabilités principalement physiques, manuelles ou lourdes en interaction humaine.
Cela suggère que si l'IA progresse rapidement dans l'automatisation du travail cognitif et numérique routinier, elle reste limitée pour remplacer les rôles qui exigent de la dextérité, de l'intelligence émotionnelle ou une adaptabilité au monde réel.7
Eric Schmidt
Le Dr Schmidt (ancien PDG de Google) prédit qu'en 2025, la plupart du travail de programmation sera effectué par l'IA d'ici un an.
Les outils utilisant l'apprentissage par renforcement et la planification évoluent rapidement. Ces systèmes peuvent écrire, déboguer et optimiser le code mieux que la plupart des humains, surtout pour des 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 models d'IA fonctionnent désormais bien dans le raisonnement mathématique car les mathématiques ont un langage structuré et plus simple. Avec des outils comme la preuve de théorème 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 niveau débutant d'ici les cinq prochaines années, poussant potentiellement les taux de chômage aux États-Unis à 10-20 %.9
Qualifiant cela de possible « bain de sang des cols blancs », Amodei a souligné que beaucoup ignorent encore le pouvoir disruptif à court terme de l'IA. Cependant, il revient partiellement sur ses propos récemment en mentionnant le paradoxe de Jevons.10
Kai-Fu Lee
Kai-Fu Lee a fait écho aux préoccupations d'Amodei en 2025 en validant la projection selon laquelle l'IA pourrait déplacer 50 % des emplois d'ici 2027.
En tant que voix éminente dans le domaine, son accord ajoute de la crédibilité à l'estimation selon laquelle la perte d'emplois due à l'IA pourrait bientôt impacter la moitié de la main-d'œuvre mondiale. Bien que sa déclaration soit brève, elle souligne un consensus croissant parmi les experts sur le fait que l'IA pourrait remodeler l'emploi bien plus agressivement que les changements technologiques précédents.11
Fonds Monétaire International (FMI)
Le FMI a estimé en 2024 que 300 millions d'emplois à temps plein dans le monde pourraient être affectés par l' automatisation liée à l'IA.
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 axées sur les services rendent la main-d'œuvre particulièrement exposée.
Le rapport a classé les effets de l'IA en trois catégories : tâches automatisables (routinières, basées sur des règles), augmentables (basées sur le jugement) et tâches non affectées. Deux tiers des emplois devraient connaître une automatisation partielle. Il a souligné la complémentarité de l'IA et du travail humain, particulièrement dans la prise de décision, la reconnaissance de formes et la récupération de connaissances.
Le rapport a également souligné le besoin urgent de reconversion, prévoyant que plus de 40 % des travailleurs auront besoin d'une montée en compétences significative d'ici 2030. Les secteurs juridique, financier et des assurances subiront la transformation la plus significative ; l' éducation et la santé resteront relativement résistantes en raison de leur dépendance à l'interaction humaine et à des processus complexes.12
GPTs et la main-d'œuvre américaine (Eloundou et al.)
Une étude de 2023 sur les effets de l' IA générative et des large language models a conclu que 80 % de la main-d'œuvre américaine pourrait voir au moins 10 % de ses tâches affectées.
Pour environ 19 % des travailleurs, au moins la moitié de leurs tâches quotidiennes pourraient être perturbées.
Les rôles les plus exposés incluent les rédacteurs, les spécialistes des relations publiques, les secrétaires juridiques, les mathématiciens et les préparateurs de déclarations fiscales, tous nécessitant un travail intensif basé sur le langage ou la logique.
Contrairement à l'automatisation passée, qui visait principalement le travail manuel, les LLMs sont prêts à transformer les professions à hauts salaires et hautement éduquées dans plusieurs secteurs. Leur impact est indépendant de l'infrastructure physique, élargissant l'échelle du déplacement potentiel.13
Eric Dahlin
Une enquête de 2021 menée par le sociologue Eric Dahlin a révélé qu'environ 14 % des Américains ont déclaré avoir perdu leur emploi à cause de robots.
Malgré ce taux réel modeste, la perception publique était significativement gonflée : ceux qui n'étaient pas affectés croyaient que 29 % avaient perdu leur emploi à cause de l'automatisation, tandis que ceux qui ont été déplacés estimaient le taux à 47 %.
Cet écart entre perception et expérience reflète une profonde anxiété quant à l'impact de l'IA, même lorsque les taux de perte d'emplois réels restent inférieurs à ce qui est souvent supposé.
L'inclusion par l'étude de robots dans des contextes non industriels (aéroports, bibliothèques, soins aux personnes âgées) a davantage souligné la portée de l'IA à travers différents secteurs de la vie et du travail.
Figure 1 : Le graphique illustre que les répondants ont significativement surestimé la probabilité de perte d'emplois due aux robots, avec des perceptions allant de 29 % à 47 %, contre un taux réel d'environ 14 %.14
PwC
L'enquête mondiale des PDG de PwC en 2019 a révélé que 42 % des PDG pensent que l'IA déplacera plus d'emplois qu'elle n'en créera, tandis que 39 % sont en désaccord, reflétant une vision divisée.
Les préoccupations concernant la perte d'emplois sont les plus élevées dans la région Asie-Pacifique, surtout en Chine, où 88 % des PDG s'attendent à un déplacement net d'emplois. Le rapport souligne un déficit de compétences persistant, 55 % citant l'incapacité d'innover en raison d'un manque de compétences clés.
La plupart des PDG (46 %) considèrent la reconversion et la montée en compétences comme la solution la plus efficace. Bien que 85 % conviennent que l'IA changera significativement les affaires d'ici cinq ans, seulement 10 % l'ont adoptée à grande échelle, freinés par des pénuries de talents et des défis de données.15
Étude de l'OCDE
Une étude de l'OCDE en 2016 a révélé que 9 % des emplois au Royaume-Uni présentaient un risque élevé d'automatisation, mais que 35 % subiraient une transformation radicale au cours des deux prochaines décennies.
Cette conclusion suggère que les craintes d'un chômage de masse pourraient être surestimées et que des changements significatifs sont plus susceptibles de se produire via l'évolution des emplois et la reconversion, plutôt que par une élimination généralisée.16
Bowles
S'appuyant sur la méthodologie de Frey et Osborne, Bowles a estimé dans l'étude « EU Jobs Risk » qu'en 2014, 54 % des emplois dans l'Union européenne étaient à risque d'informatisation.
Cela a souligné comment l'impact de l'IA s'étend au-delà des frontières américaines et a soulevé des questions sur la manière dont les différences régionales en matière de protection du travail et de systèmes d'éducation pourraient façonner les résultats de la disruption technologique.17
Frey & Osborne
Dans l'une des premières études académiques majeures sur la perte d'emplois due à l'IA, Frey et Osborne ont estimé en 2013 que 47 % des emplois américains étaient à risque d'informatisation. Leurs recherches ont classé les professions en fonction de leur susceptibilité au machine learning et à l'automatisation.
Ce travail précurseur a aidé à cadrer les débats ultérieurs sur l'avenir de l'emploi, attirant l'attention sur le fait que ce sont les tâches plutôt que des emplois entiers qui sont automatisés, suscitant des discussions nuancées autour de la restructuration des tâches et de la transition des compétences.18
Autres questions clés concernant les pertes d'emplois
- Qu'en est-il du paradoxe de Jevons ? À mesure que le coût de l'intelligence machine diminue, davantage d'intelligence machine sera consommée. Cependant, l'intelligence humaine reste coûteuse et la demande pour l'intelligence humaine stagnera probablement si les machines peuvent travailler de manière autonome.
- Les pertes d'emplois actuelles sont-elles dues à l'IA ? Le sur-recrutement 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 blanchiment par redondance IA.19
Vues selon lesquelles l'IA mènera à une création nette d'emplois
HBR / Davenport & Srinivasan
Une analyse de la Harvard Business Review de 2026 a spéculé que les entreprises licencient des travailleurs sur la base du potentiel de l'IA plutôt que sur ses performances démontrées, puisque le chômage global aux États-Unis reste relativement bas.20
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'emplois, d'embauches et de transitions aux États-Unis.21
Forum Économique Mondial
Le rapport Future of Jobs 2025 du WEF, interrogeant plus de 1 000 employeurs proxy 14 millions de travailleurs dans 55 économies, a projeté que 92 millions d'emplois seront déplacés d'ici 2030 tandis que 170 millions de nouveaux seront créés, soit un gain net de 78 millions d'emplois. L'IA et le traitement de l'information devraient affecter 86 % des entreprises d'ici 2030. Le rapport a identifié le développement de l'IA, la cybersécurité et la durabilité comme les catégories de rôles à la croissance la plus rapide.22
Jensen Huang
À VivaTech 2025 à Paris, le PDG de Nvidia, Jensen Huang, s'est opposé à l'avertissement du PDG d' Anthropic, Dario Amodei, selon lequel l'IA pourrait remplacer jusqu'à la moitié des emplois de bureau de niveau débutant d'ici cinq ans.
Huang a rejeté l'idée que l'IA soit si dangereuse ou puissante qu'une poignée d'élus doive la développer, plaidant plutôt pour un avancement 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 productivité accrue conduit généralement à plus d'embauches, et non moins, et a critiqué le récit basé sur la peur entourant l'impact de l'IA sur l'emploi.23
Dilan Eren
Bien qu'il ne se concentre pas sur les pourcentages, le professeur Dilan Eren de l'Ivey Business School a offert une critique structurelle des entreprises qui, en 2025, répondent à l'IA en éliminant les rôles juniors. Eren a averti que supprimer des postes de niveau débutant pour réaliser des économies de coûts est un « mouvement exponentiellement mauvais » qui menace le pipeline interne de talents.
Sans juniors, les organisations risquent des pénuries de personnel expérimenté dans les années à venir, surtout alors que le mentorat et l'apprentissage sur le tas déclinent. Eren a exhorté les entreprises à développer des stratégies soutenant un double développement : les juniors doivent acquérir une expertise métier, tandis que le personnel senior doit monter en compétences en IA.
Déléguer toutes les tâches aux machines, a soutenu Eren, risque de saper le jugement et d'affaiblir l'apprentissage collaboratif au sein des entreprises.
Ravi Kumar
Ravi Kumar, PDG de Cognizant, a soutenu en 2025 que l'IA créera plus d'opportunités d'emploi, surtout pour les nouveaux 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'accomplir « plus avec moins » tout en augmentant les attentes, et non en les réduisant. 24
L'IA a-t-elle réellement conduit à des pertes d'emplois ?
Quatre études récentes, utilisant des données et des méthodes différentes, parviennent à des conclusions notablement différentes sur la cause profonde des perturbations récentes du marché du travail :
Frank, Sabet, Simon, Bana & Yu (2026) combinent les registres d'assurance chômage des États-Unis, 10,6 millions de profils LinkedIn et 3 millions de programmes de cours. Ils montrent que le risque de chômage dans les professions fortement exposées aux LLMs, surtout les rôles 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 timing : les diplômés de la cohorte 2021 sont déjà entrés dans des emplois exposés à l'IA à des taux inférieurs à ceux des cohortes précédentes.
Les auteurs pointent du doigt le resserrement monétaire, la correction du recrutement technologique post-pandémie et le changement fiscal sur la R&D comme moteurs probables. Ils constatent également que les diplômés ayant des programmes plus exposés à l'IA ont gagné des salaires plus élevés et ont trouvé des emplois plus rapidement après ChatGPT, donc l'éducation pertinente pour les LLMs a conservé sa valeur.25
Dominski & Lee (2025) soutiennent que les études existantes utilisent des scores d'exposition à l'IA statiques, alors que la capacité continue d'évoluer. Ils construisent un framework d'exposition en cinq étapes (ML pré-ChatGPT, premiers LLMs, multimodal, models 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 liant 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 plus courtes.
Les effets sont plus importants pour les travailleurs de moins de 30 ans et de plus de 50 ans, ainsi que pour les travailleurs diplômés du collège. Les professions lourdes en raisonnement sont les plus touchées, tandis que les professions physiques manuelles sont à peine affectées.26
Brynjolfsson, Chandar & Chen (Nov 2025), « Canaries in the Coal Mine », ont utilisé les données de paie d'ADP couvrant des millions de travailleurs mensuellement. Selon les résultats, les travailleurs âgés de 22 à 25 ans dans les professions les plus exposées à l'IA ont connu de fortes baisses d'emploi : les développeurs de logiciels dans cette tranche d'âge ont chuté de près de 20 % par rapport à leur pic de fin 2022.
Après contrôle des effets fixes d'entreprise et de temps, le même groupe a montré un déclin relatif 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 par télétravaillabilité, part de diplômés et exposition aux taux d'intérêt. Leur explication est que l'IA se substitue aux connaissances codifiées fournies par les jeunes travailleurs et l'éducation formelle, tout en complétant les connaissances tacites liées à l'expérience.27
Chen, Kane, Kozlowski, Kunievsky & Evans (Sept 2025), ont exploité la méthode Synthetic Difference-in-Differences sur les données CPS de janvier 2010 à août 2025. Ils rapportent le résultat opposé : les professions à forte exposition ont gagné environ 89 $ par semaine en gains réels de janvier 2010 après ChatGPT, tandis que l'effet sur le chômage était d'environ 0,2 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.28
Alors, l'IA a-t-elle causé des pertes d'emplois ?
Une réponse raisonnable début 2026 est que, pour la main-d'œuvre globale, il n'y a pas encore de signal agrégé clair. Deux des quatre études constatent essentiellement un effet nul sur le chômage au niveau de la profession. Pour les travailleurs âgés de 22 à 25 ans dans des professions fortement exposées, la réponse est très probablement oui, au moins en partie, car les preuves d'ADP survivent aux contrôles entreprise-temps, à l'exclusion des entreprises technologiques et au sous-échantillon non télétravaillable.
Sur les salaires, les preuves sont mitigées et pourraient refléter des gains pour les travailleurs expérimentés parallèlement à une réduction de l'embauche de juniors. Sur le timing, Frank et ses co-auteurs montrent qu'une partie de la détérioration dans les professions exposées à l'IA était déjà en cours début 2022, donc attribuer tout l'affaiblissement de 2022 à 2025 aux LLMs est exagéré.
En résumé, l'IA a plausiblement commencé à déprimer l'embauche de niveau débutant dans les professions fortement exposées, mais n'a pas encore produit de pertes de salaires ou de chômage agrégé visibles. Une part significative de ce qui semble être un déplacement par l'IA reflète le resserrement monétaire, les corrections de sur-embauche de l'ère pandémique et une faiblesse plus large du marché des débutants. Si ce tableau change avec l'arrivée des capacités agentiques est la préoccupation substantielle qui anime la plupart des prédictions mentionnées précédemment, et cela reste une question empirique ouverte.
Développements récents : impact de l'IA sur les emplois
Déjà en 2026, il y a eu environ 200 000 pertes d'emplois dans les entreprises technologiques qui mènent généralement la danse dans la transformation de leurs activités avec les nouvelles technologies.29
Les licenciements ont dominé le marché de l'emploi américain en 2025, l'intelligence artificielle jouant un rôle significatif selon les annonces des entreprises. Près de 55 000 suppressions d'emplois ont été directement attribuées à l'IA, selon Challenger, Gray & Christmas, sur un total de 1,17 million de licenciements (le niveau le plus élevé depuis la pandémie de 2020).30
Alors que les entreprises étaient confrontées à l'inflation, à des coûts plus élevés et à la pression pour améliorer l'efficacité, l'IA est devenue une excuse attrayante de réduction des coûts à court terme. Plusieurs grandes entreprises ont explicitement cité l'IA lors de l'annonce de suppressions d'emplois en 2025 :31
- Workday a supprimé 8,5 % de son effectif (environ 1 750 emplois) pour réallouer des ressources vers des investissements en IA.
- Amazon a éliminé 14 000 rôles corporate, affirmant que l'IA permet des structures plus légères et une innovation plus rapide.
- Microsoft a supprimé environ 15 000 emplois, présentant l'IA comme centrale pour remodeler sa mission et son modèle de productivité.
- Salesforce a réduit son effectif de support client de 4 000, le PDG Marc Benioff affirmant que l'IA gère désormais jusqu'à la moitié du travail de l'entreprise.
- IBM a remplacé plusieurs centaines de rôles RH par des chatbots d'IA, tout en recrutant simultanément dans des domaines de compétences plus élevées ; elle a annoncé plus tard une réduction globale de l'effectif de 1 %.
- CrowdStrike a licencié 5 % de son personnel (environ 500 employés), citant l'IA comme un moteur central d'efficacité.
Cependant, certains experts soutiennent que l'IA est utilisée comme une justification pratique. Fabian Stephany de l'Oxford Internet Institute a noté que beaucoup d'entreprises ont sur-recruté pendant la pandémie, et que les licenciements actuels peuvent refléter une correction du marché plutôt qu'un déplacement réel induit par l'IA.32
L'avenir des emplois de niveau débutant
Bien que l'anxiété des diplômés concernant l'IA soit compréhensible, la chute spectaculaire de 67 % des offres d'emploi pour diplômés au Royaume-Uni depuis 2022 (43 % aux États-Unis) semble être principalement portée par l'incertitude économique, la normalisation post-COVID et l'accélération de la délocalisation plutôt que par le déplacement dû à l'IA.
Pour les travailleurs âgés de 22 à 25 ans, la recherche d' Anthropic sur les impacts du marché du travail révèle que moins de jeunes commencent des emplois dans des professions fortement exposées à l'IA par rapport aux professions faiblement exposées. Le taux de recherche d'emploi pour ces rôles a chuté d'environ 14 % par rapport à 2022 (estimation post-poolée -14,3, SE = 7,2), bien que les auteurs précisent que le résultat est à peine statistiquement significatif. Ils n'ont trouvé aucun déclin similaire pour les travailleurs de plus de 25 ans.33
Selon un article récent du Financial Times, les emplois ont chuté brutalement même dans des secteurs à faible exposition à l'IA comme les RH (77 %) et le génie civil (55 %), suggérant que des facteurs économiques plus larges sont en jeu.
David Autor du MIT pointe du doigt les troubles politiques et les coupes budgétaires gouvernementales comme moteurs plus significatifs, tandis que l'économiste en chef de LinkedIn souligne l'incertitude macroéconomique comme cause principale.
Bien que l'IA transformera probablement le travail dans les années à venir, les preuves actuelles montrent de faibles corrélations entre les professions vulnérables à l'IA et les pertes d'emplois réelles ; certains domaines exposés à l'IA, comme la comptabilité, connaissent une croissance de l'emploi des jeunes.
Les véritables défis semblent être des pressions économiques traditionnelles : inflation, taux d'intérêt plus élevés, incertitude commerciale et délocalisation accélérée permise par les capacités de travail à distance. Cela rend le récit « l'IA tue les emplois de diplômés » prématuré malgré des préoccupations futures légitimes concernant la disruption technologique.34
Initiatives de recherche pour comprendre l'impact de la perte d'emplois due à l'IA
Anthropic lance le Economic Futures Program pour traiter l'impact de l'IA sur la main-d'œuvre
Anthropic a introduit le Economic Futures Program, une nouvelle initiative conçue pour explorer les effets économiques de l'intelligence artificielle, particulièrement son impact sur les emplois, la productivité et la création de valeur à long terme. Le programme vise à fournir des insights basés sur les données et à développer 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 prédictions récentes 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, incluant le besoin de reconversion dans les secteurs affectés.
Les composants clés du programme incluent :
- Subventions de recherche : Anthropic offre des subventions rapides allant jusqu'à 50 000 $ pour des études empiriques à court terme sur l'impact économique de l'IA. La recherche peut se concentrer sur les effets sur le marché du travail, les changements de productivité ou la création de nouvelles formes de valeur.
- Forums de développement politique : Anthropic organisera des symposiums à Washington, D.C., et en Europe pour recueillir des idées politiques provenant de diverses perspectives. Les sujets incluent les stratégies de reconversion, la création d'emplois dans les économies pilotées par l'IA et les transitions de flux de travail.
- Infrastructure de données : S'appuyant sur son Economic Index, lancé plus tôt cette année, Anthropic étendra 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 la perte d'emplois potentielle et les stratégies d'atténuation. Le Economic Futures Program reflète un effort croissant parmi les entreprises technologiques pour assumer la responsabilité de la disruption qu'elles aident 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 framework pour gérer le rôle économique évolutif de l'IA.35
Ajouter comme source préféréeImplications de l'IA sur différentes industries
L'analyse des données administratives sur le chômage montre que les professions exposées à l'IA ont historiquement fait face à un risque de chômage plus faible que celles moins exposées. Cet avantage s'est réduit brutalement à partir de début 2022, surtout dans les rôles informatiques et mathématiques, et ne s'est pas aggravé notablement 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, avec des écarts apparaissant avant fin 2022.
Des ralentissements similaires apparaissent également lors de la comparaison entre les emplois à salaire élevé et à salaire moyen, pointant vers un resserrement général du marché de l'emploi pour débutants plutôt qu'un changement unique aux rôles exposés à l'IA.
Rôles et industries les plus exposés
Les industries qui s'appuient sur des tâches structurées effectuées routinièrement par des humains font face au risque le plus élevé. Les rôles administratifs, juridiques, financiers et de traitement de données figurent parmi les plus vulnérables.
Selon la recherche d' Anthropic sur les impacts du marché du travail, les professions individuelles les plus exposées incluent les programmeurs informatiques (74,5 %), les proxy du service client (70,1 %), les saisisseurs 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 impliquant des modèles prévisibles ou suivant des règles fixes sont les plus susceptibles d'erreurs. Les postes de niveau débutant, particulièrement pour les jeunes travailleurs, présentent un risque élevé d'élimination.
Par exemple, une étude a examiné l'adoption de Google Translate à travers différentes régions entre 2010 et 2023. Les résultats indiquent que les zones avec une utilisation 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.36
Figure 2 : Le graphique montre l'intérêt mensuel de Google Trends pour deux termes de recherche : « traducteur » et « Google Translate ».37
Les effets s'étendent au-delà de la profession de traducteur, car les offres d'emploi exigeant des compétences en langues étrangères ont augmenté plus lentement dans les régions à forte adoption, particulièrement pour les langues largement utilisées comme l'espagnol, le chinois et l'allemand.
Bien que les compétences linguistiques restent plus pertinentes dans des domaines techniques comme l'informatique et l'ingénierie, les preuves globales suggèrent que l'amélioration de la traduction automatique réduit progressivement la dépendance des employeurs envers les travailleurs bilingues, avec des implications pour l'éducation, les marchés du travail et le commerce mondial des services.
Impact inégal selon les secteurs
La santé et l'éducation sont moins exposées en raison de la complexité de l'interaction humaine requise. Ces secteurs sont plus résistants à l'automatisation et aux large language models.
Automatisation partielle vs déplacement total
Toutes les pertes d'emplois ne résulteront pas en un chômage total. Dans bien des cas, l'IA automatisera des tâches au sein des rôles plutôt que de supprimer des emplois entiers.
Environ deux tiers des rôles actuels devraient subir un changement au niveau des tâches. Les travailleurs devront s'adapter à de nouvelles responsabilités qui exigent la prise de décision humaine, le raisonnement et la créativité. Cette automatisation partielle crée tout de même une pression sur les travailleurs pour s'adapter rapidement.
Variation économique et géographique
L'impact de l'intelligence artificielle variera selon la région. Les économies à revenu élevé avec des marchés d'emplois axés sur les services sont plus exposées. Les marchés émergents pourraient faire face à des défis en raison d'un accès limité à l'infrastructure numérique et de moins de ressources pour reconvertir la main-d'œuvre. Les différences dans les réponses politiques locales influenceront la manière dont l'impact de l'IA se déploiera 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 réellement rapportés. 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 affectée.
Cela reflète une anxiété croissante quant à l'impact de l'IA et à l'avenir de l'emploi, malgré des données réelles montrant un rythme de changement plus lent.
Réponses réglementaires et idées reçues sur les pertes d'emplois induites par l'IA
L'AI-Related Job Impacts Clarity Act, introduit par les sénateurs Mark Warner et Josh Hawley, obligerait les entreprises et les agences fédérales à rapporter le nombre de licenciements directement attribuables à l'intelligence artificielle.
Bien que la proposition vise à accroître la transparence autour du rôle de l'IA dans les changements d'emploi, son postulat central 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 causée explicitement par l'IA plutôt que par des améliorations de productivité régulières ou des pressions commerciales plus larges.
Les systèmes de suivi du travail existants 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 booster la productivité. Au lieu de cela, les décideurs politiques devraient se concentrer sur l'amélioration de la mesure de l'adoption de l'IA, l'étude des impacts réels sur les flux de travail et la productivité, et le soutien à la reconversion des travailleurs.38
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 des domaines techniques et adjacents. Des rôles tels que les ingénieurs, les ingénieurs déployés, les ingénieurs solutions et les ingénieurs de terrain sont de plus en plus demandés alors que les organisations cherchent du soutien pour intégrer et optimiser les systèmes d'IA.
Le conseil affirmant que « l'informatique est inutile car l'IA écrira tout le code » est fondamentalement erroné. Bien que les LLMs puissent automatiser des tâches de codage spécifiques, l'abstraction a toujours été centrale dans l'ingénierie logicielle. La valeur fondamentale ne réside pas dans la saisie du code mais dans la détermination de ce qu'il faut construire et l'architecture de systèmes efficaces, sécurisés et économiquement précieux.
Au-delà de l'ingénierie, les rôles non automatisables sont également positionnés pour la croissance. À mesure que l'automatisation réduit les coûts opérationnels, les entreprises peuvent pénétrer de nouveaux marchés ou étendre ceux existants, augmentant la demande pour des rôles tels que la vente et le succès client.
Implications éthiques et sociétales du déplacement d'emplois par l'IA
Défis éthiques centraux
L'implémentation de l'IA sur le lieu de travail soulève des questions éthiques fondamentales qui vont au-delà des simples considérations économiques. Ces défis se concentrent sur l'équité, la dignité humaine et les obligations morales des organisations déployant des technologies transformatrices qui affectent les moyens de subsistance et les communautés.
Justice distributive et inégalité : Le déplacement par l'IA affecte disproportionnellement 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 gagnent des avantages tandis que les travailleurs déplacés font face à des perspectives réduites.
La concentration des bénéfices de l'IA parmi les propriétaires de technologies alors que les coûts retombent sur les populations vulnérables soulève des questions fondamentales sur la distribution équitable du progrès technologique.
Biais algorithmique et discrimination : Les systèmes d'IA héritent de biais provenant des données d' entraînement, amplifiant potentiellement les pratiques discriminatoires dans le recrutement, l'évaluation et l'allocation des tâches.
Ces décisions automatisées affectent les résultats de l'emploi à grande échelle sans mécanismes de surveillance adéquats. Lutter contre le biais nécessite des datasets diversifiés, des protocoles de détection et un audit régulier des systèmes d'IA utilisés dans des contextes d'emploi.
Autonomie humaine : L'adoption généralisée de l'IA remet en question les concepts traditionnels de valeur et de but du travail. Les travailleurs font face à des risques de dégradation des compétences et de 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 du travailleur 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 prise de décision qui affectent l'emploi.
Cette opacité complique l'attribution des responsabilités lorsque les systèmes d'IA produisent des résultats néfastes. Des frameworks de responsabilité clairs et des systèmes d'IA explicables sont nécessaires pour maintenir l'équité et la confiance dans les applications liées à l'emploi.
Implications sociétales
Au-delà des impacts individuels sur le lieu de travail, le déplacement d'emplois induit par l'IA pose des menaces plus larges pour la cohésion sociale, la stabilité économique et la gouvernance démocratique.
Stabilité politique et sociale : Un déplacement à grande échelle crée un potentiel de volatilité politique et d'agitation sociale, particulièrement lorsque les communautés perçoivent une distribution inégale des bénéfices technologiques.
Répondre à ces préoccupations nécessite des politiques qui distribuent largement les bénéfices de l'IA dans la société. Ces politiques ne peuvent fonctionner que dans un contexte mondial car la distribution des richesses dans un seul pays conduit les riches à migrer hors de ce pays.
Impact intergénérationnel : Le déplacement des postes de niveau débutant perturbe les voies traditionnelles d'entrée dans la carrière pour les jeunes travailleurs. Cela affecte les modèles de développement professionnel standard et peut créer des barrières à l'avancement de carrière pour les nouveaux entrants sur le marché du travail.
Des voies alternatives pour le développement et l'avancement professionnels doivent être développées pour s'adapter au rôle de l'IA sur le lieu de travail.
Framework d'implémentation
Relever les défis éthiques de l'IA nécessite des approches structurées qui équilibrent l'avancement technologique et la responsabilité sociale. Voici quelques-uns des principes pour les organisations et les décideurs politiques pour guider le déploiement de l'IA tout en protégeant les communautés et les travailleurs affectés :
Engagement des parties prenantes : Les décisions de déploiement de l'IA devraient intégrer les contributions des travailleurs affectés, des syndicats, des communautés et des organisations de la société civile.
Les structures de gouvernance doivent inclure des perspectives diverses et maintenir un dialogue continu concernant les impacts et les ajustements nécessaires.
Atténuation des dommages : Les organisations devraient prioriser l'augmentation plutôt que le remplacement lorsque c'est possible, en implémentant des transitions graduelles plutôt qu'abruptes.
Distribution des bénéfices : Les gains de productivité de l'IA devraient profiter aux travailleurs via des augmentations de salaire, des réductions d'heures ou des conditions améliorées plutôt que d'accruir uniquement aux propriétaires du capital.
Des mécanismes tels que le partage des profits ou des modèles de propriété des travailleurs peuvent aider à assurer une distribution équitable de la valeur générée par l'IA entre les parties prenantes.
Comment tirer parti de l'IA pour un avantage de la main-d'œuvre ?
Importance de la reconversion
D'ici 2030, plus de 40 % des travailleurs devront développer de nouvelles compétences pour rester employés. Selon le FMI, 1 offre d'emploi sur 10 dans les économies avancées exige déjà au moins une nouvelle compétence, l'informatique proxy plus de la moitié de cette demande.39
La reconversion est particulièrement importante pour les jeunes entrant sur le marché du travail, où les opportunités de niveau débutant rétrécissent. Les employeurs doivent développer des stratégies qui alignent les humains avec les machines, plutôt que de les remplacer entièrement.
Risques organisationnels de la suppression des rôles juniors
Les entreprises qui éliminent les rôles juniors pour réduire les coûts font face à un risque à long terme. Sans personnel de niveau débutant, les organisations perdent les talents futurs et affaiblissent les structures de formation interne.
Le mentorat et l'apprentissage sur le tas déclinent, ce qui impacte la prise de décision et les connaissances institutionnelles. Bien que l'IA puisse automatiser des tâches, compter uniquement sur des systèmes crée des lacunes dans le développement de la main-d'œuvre.
Potentiel de croissance économique
Malgré une inquiétude généralisée, l'intelligence artificielle pourrait mener à des gains économiques à long terme. Des estimations suggèrent que l'IA pourrait booster le PIB mondial de 7 %, compensant partiellement les pertes d'emplois.
Cela reflète les technologies à usage général passées qui ont initialement déplacé des travailleurs mais ont finalement créé de nouveaux emplois. Cependant, le défi réside dans la gestion de la disruption à court terme sans causer de chômage et d'instabilité sociale.
Attentes divergentes sur l'avenir
Certains dirigeants s'attendent à ce que l'intelligence artificielle crée plus d'opportunités d'emploi. À mesure que les entreprises augmentent l'adoption, la demande pourrait se déplacer vers des rôles impliquant le développement de l'IA, la cybersécurité et la durabilité.
Ces emplois exigent de nouvelles compétences et s'alignent sur la croissance de l'IA, qui continue d'impacter la manière dont les entreprises fonctionnent. D'un autre côté, beaucoup de managers s'attendent toujours à des coupes d'emplois à court terme, indiquant que les perspectives restent divisées.
FAQ
Sur la base de la gamme de prédictions d'experts et de leurs hypothèses sous-jacentes, une projection réaliste suggère :
15-25 % des emplois connaîtront une perturbation significative d'ici 2025-2027, 5-10 % de déplacement net d'emplois après comptabilisation de la création de nouveaux emplois, un pic de déplacement de 60 000 à 275 000 emplois annuellement dans des pays comme le Royaume-Uni, et les postes de niveau débutant font face au risque immédiat le plus élevé, particulièrement dans les secteurs de cols blancs.
Le FMI a souligné la complémentarité de l'IA et du travail humain, particulièrement dans la prise de décision, la reconnaissance de formes et la récupération de connaissances. Les travailleurs auront besoin de compétences en prise de décision humaine, en raisonnement et en créativité à mesure que l'IA automatise davantage de tâches routinières.
Plus de 40 % des travailleurs auront besoin d'une montée en compétences significative d'ici 2030, avec un accent sur les compétences qui complètent plutôt que concurrencent les capacités de l'IA.
Oui, plusieurs nouveaux rôles émergent. Le Forum Économique Mondial a projeté que les rôles impliquant le développement de l'IA, l'intelligence d'affaires, la cybersécurité et la durabilité devraient croître.
Goldman Sachs a prédit que l'intelligence artificielle pourrait augmenter le PIB mondial de 7 %, créant ainsi de nouvelles opportunités d'emploi et de nouveaux domaines, suggérant que des catégories de travail entièrement nouvelles émergeront parallèlement à l'implémentation de l'IA.
La recherche indique que l'IA impacte certaines catégories d'emplois plus que d'autres. Par exemple, l'étude « Lost in Translation: Artificial Intelligence and the Demand for Foreign Language Skills » rapporte une corrélation significative entre les tendances de l'emploi des traducteurs et les volumes de recherche de Google Translate.40
À mesure que les outils d'IA s'améliorent, les traducteurs doivent de plus en plus se concentrer sur des défis linguistiques plus complexes où les large language models (LLMs) sont encore sous-performants.
Les rôles de service client ont également été affectés. Selon Site Selection Group, l'emploi dans le service client aux États-Unis a diminué d'environ 80 000 postes entre 2022 et 2024.41 Les benchmarks pour l'IA dans le service client montrent systématiquement des améliorations rapides de capacité, contribuant à ce changement.
L'automatisation induite par l'IA joue un rôle dans certaines réductions d'effectifs, mais elle n'est pas le seul facteur. Les entreprises de divers secteurs coupent des emplois en raison de multiples pressions, notamment :
1. Le sur-recrutement de l'ère pandémique.
2. L'utilisation de l'« automatisation par l'IA » comme récit pratique pour justifier les licenciements tout en évitant de reconnaître des erreurs de recrutement.
3. La préparation à d'éventuels ralentissements économiques, car entrer en récession avec des taux de consommation de cash élevés peut rendre la levée de fonds significativement plus coûteuse.
Par exemple, Amazon a déclaré publiquement que les réductions récentes étaient motivées par des priorités culturelles, spécifiquement le maintien de l'efficacité organisationnelle, plutôt que uniquement par l'adoption de l'IA.42
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
title = {{Top 20+ Prédictions d'Experts sur la Perte d'Emplois due à l'IA}},
year = {2026},
month = jun,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/ai-job-loss}},
note = {AIMultiple. Consulté le 11 Juin 2026}
}Liens de référence
Commentaires 1
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In these sorts of articles I see little if any concern that large reductions in wages/salaries will reduce demand for products and services. Aren't those analyzing the impacts of AI, as well as corporate leaders, taking that into consideration?
You are right. Reduced demand can lead to economic stagnation or depression but unfortunately, most corporate leaders are far more focused on their compensation and business profitability than long term economic or societal impact.