IA et emploi : l’humain fait de la résistance !
Deux tiers des Européens et 80 % des Américains craignent une IA destructrice d’emplois, capable de remplacer les humains par des machines. Mais dans les faits, pas encore d’Armageddon en vue. Reste à comprendre pourquoi, et pour combien de temps.
Le cataclysme de l’emploi n’a toujours pas eu lieu… mais quelques secteurs commencent à vaciller. En 2025, les premiers signes apparaissent. Les missions freelance de rédaction chutent de 32 % sur Upwork, l’une des plus grandes plateformes pour travailleurs indépendants. De quoi craindre que le reste de l’économie suive, aux États-Unis comme en Europe.
Pourtant, au même moment, le Bureau of Labor Statistics américain projette une croissance de 15 % de l’emploi des développeurs de logiciels d’ici 2034, plus rapide que celle de la plupart des autres professions et portée en partie par l’expansion de l’IA. Des chercheurs de Yale ne décèlent aucune perturbation discernable sur le marché du travail dans les 33 mois qui ont suivi la sortie de ChatGPT.
Mieux : en Europe, la BCE observe que les entreprises utilisant intensivement l’IA ont 4 % de chances supplémentaires d’accroître leurs effectifs. De même, aux États-Unis, les entreprises ayant le plus parié sur l’IA, de la tech aux transports, annoncent désormais qu’elles vont davantage recruter.
Un paradoxe en trompe-l’œil
Les grandes révolutions technologiques ont souvent fait surgir la même crainte : voir la machine remplacer l’humain. Leurs effets sur l’emploi dépendent pourtant d’au moins trois facteurs.
D’abord, la complexité même d’un métier, composé d’une multitude de tâches, limite les possibilités de substitution totale. En 2016, Geoffrey Hinton, pionnier de l’IA et futur prix Nobel de physique, recommandait publiquement d’arrêter de former des radiologues, l’IA devant les rendre obsolètes en cinq ans. Dix ans plus tard, l’emploi des radiologues continue de progresser. Lire une image n’est en effet qu’un maillon : il faut aussi dialoguer avec le patient, arbitrer un diagnostic incertain, assumer la responsabilité juridique. L’IA automatise une action ; elle ne supprime pas le continuum de tâches qui fait le métier.
Ensuite, l’élasticité de la demande. L’exemple canonique est rappelé par David Autor, économiste du travail au Massachusetts Institute of Technology (MIT). Quand les distributeurs automatiques ont supprimé le comptage des billets, beaucoup prédisaient l’effondrement de l’emploi bancaire. Or, le coût marginal d’une agence ayant chuté, les banques ont multiplié les implantations — et l’emploi total a progressé. Quand la demande est élastique, la baisse des coûts stimule la demande. Et donc l’offre, la production et l’emploi. Quand elle est inélastique, c’est-à-dire que le niveau de demande varie peu quels que soient les prix, la substitution domine.
Enfin, l’élargissement de l’offre. Comme le note l’économiste Carl Benedikt Frey, d’Oxford, une révolution industrielle ne se résume pas à des réductions de coûts. Elle peut introduire des capacités jusque-là inexistantes : traverser un continent en quelques heures, guérir une maladie auparavant incurable ou traiter instantanément une masse d’informations jusque-là impossible à exploiter. Ces nouvelles capacités font apparaître une demande solvable et engendrent de nouvelles tâches et potentiellement de nouveaux emplois. Des travaux récents montrent ainsi que la majorité de l’emploi américain se trouve dans des spécialités professionnelles apparues depuis 1940. L’IA elle-même pourrait déclencher une explosion « précambrienne » d’innovations, comme on peut déjà l’observer en biologie de synthèse, en science des matériaux et dans tout un ensemble de domaines de recherche.
La course à l’adaptation
Pour autant, pas question de se reposer sur ses lauriers. Le débat continue de faire rage chez les économistes, à gauche comme à droite. Daron Acemoglu, prix Nobel d’économie 2024 et professeur au MIT, craint notamment les effets de la robotisation sur l’emploi. Les cols bleus ou certains employés peu qualifiés du tertiaire pourraient avoir encore plus de difficultés à se reclasser avec l’irruption, dans les dix prochaines années, d’une robotique de masse nourrie par l’IA.
En outre, les facteurs pro-emploi cités plus haut, liés au continuum du métier ou à l’élargissement de l’offre par l’innovation de rupture, font apparaître un besoin clair : celui de travailleurs plus expérimentés, maîtrisant mieux leur métier, ou de talents de plus haut niveau, capables de naviguer dans un monde où les innovations de rupture seront bien plus fréquentes. De fait, l’université de Stanford observe chez les juniors (22-25 ans), dans les professions les plus exposées à l’IA, une baisse relative de 16 % de l’emploi. Au risque de fragiliser les parcours de carrière en sacrifiant les premiers emplois.
Ces importantes réserves soulignent un véritable risque : celui de politiques de formation incapables de s’adapter à grande échelle face à l’accélération de l’IA. Pourtant, les solutions existent : l’IA, utilisée comme coach ou professeur particulier, pourrait changer la donne.
La transition va exiger des dirigeants occidentaux la créativité et le courage de réinvestir une partie des gains de l’IA dans un plan massif de formation pour l’ensemble de la population, tout en favorisant son usage, désormais au cœur de la compétitivité.
Tel est le vrai défi de l’IA : un sursaut d’imagination des intelligences humaines.
