IA et Emploi : la tectonique du travail a commencé

Ce FOCUS est adossé à la note L’intelligence artificielle, quels effets sur l’emploi ? de Trésor-Éco n°391. Notre analyse n’engage pas la position officielle de la Direction générale du Trésor.

Nos 3 grandes questions :

1. Pourquoi les chiffres de l’emploi restent-ils encore relativement stables alors que le travail se transforme déjà ?
2. Quels sont les premiers points de bascule : tâches codifiées, métiers cognitifs, secteurs exposés ?
3. Pourquoi les entreprises qui attendent et les jeunes qui entrent sur le marché du travail sont-ils les plus vulnérables ?

Les mécanismes à l’oeuvre

Deux canaux, un même choc technologique

L’IA peut affecter l’emploi par deux canaux opposés. Elle peut se substituer aux tâches automatisables : c’est l’effet de déplacement. Elle peut aussi accroître la productivité des travailleurs et stimuler la demande de main-d’œuvre – y compris dans les métiers exposés, via le « paradoxe de Jevons ».

La courbe en « J » de la productivité

• Court terme → coûts d’adaptation, réorganisation, formation : la productivité ralentit d’abord
• Moyen terme → les gains de productivité s’accélèrent à mesure que l’IA se diffuse
• Incertitude → le rythme et l’ampleur de la diffusion restent difficiles à quantifier au niveau agrégé

(Brynjolfsson, Rock, Syverson, 2021 – American Economic Journal: Macroeconomics)

À retenir : l’absence d’effet agrégé n’exclut pas des destructions localisées, en hausse depuis 2025 aux États-Unis comme en France

★ À retenir : Pourquoi l’effet reste peu visible

• Diffusion partielle : 20 % des entreprises européennes ont adopté l’IA en 2025
• Compensation interne : créations et destructions s’équilibrent chez les adoptants
• Effet d’étiquetage : 59 % des entreprises US admettent invoquer l’IA pour des gels d’embauche

Les licenciements « IA » pèsent peu dans les flux globaux

En 2025, les suppressions attribuées à l’IA ne représentent que 4,5 % à 6,2 % des licenciements US. Certains cas emblématiques s’expliquent davantage par une correction post-Covid que par l’IA (Josh Bersin, 2026).

Mots-clés essentiels

• Effet de déplacement : Automatisation d’une tâche par l’IA qui réduit la demande de travail humain pour l’accomplir.
• Effet de productivité : Gains permis par l’IA qui abaissent les coûts et peuvent stimuler la demande, donc l’emploi.
• Paradoxe de Jevons : Une baisse de coût induite par l’IA peut accroître la demande pour ce métier.
• Tâche codifiée : Tâche répétitive et codifiée (saisie, calculs) la plus exposée à l’IA générative.
• Substituabilité : Capacité de l’IA à remplacer un travailleur sur une tâche donnée.
• Progrès technique biaisé : Changement technologique qui avantage certains travailleurs plus que d’autres.

Qui est exposé : tâches, âges et secteurs

L’adoption de l’IA est déjà très concentrée dans quelques secteurs

Lecture : en 2025, 59 % des entreprises du secteur information-communication utilisent l’IA, soit 41 points de plus que la moyenne française tous secteurs confondus.

Quand l’IA est complémentaire, elle automatise les tâches à faible valeur ajoutée et laisse au travailleur son avantage comparatif – jugement, relation client – ce qui peut soutenir l’emploi plutôt que le détruire.

Le concept clé : tâches complémentaires ou substituables

Ce qui distingue les métiers exposés :

• Tâches cognitives : les plus exposées à l’IA générative
• Tâches physiques (robotique) : nettement moins exposées
• Les tâches relationnelles sont en position intermédiaire. Tout dépend de la logique : « complémentarité » ou substitution

Finance et informatique, secteurs les plus exposés

Finance, informatique, édition et services professionnels techniques concentrent l’exposition à l’IA, et les premières annonces de réductions d’effectifs (2025-2026)

Illustrations : OpenAI veut presque doubler ses effectifs d’ici fin 2026, tandis que Microsoft, Meta, Amazon ou Salesforce réduisent certains postes tout en réallouant massivement leurs ressources vers l’IA.

🇫🇷 Ce que cela signifie pour la France

En France, l’adoption de l’IA progresse mais reste légèrement en retrait par rapport à la moyenne européenne : 18 % des entreprises en 2025, contre 20 % dans l’UE, malgré un rattrapage plus rapide. Le plan « Osez l’IA » vise à former 15 millions de professionnels d’ici 2030.

Deux scénarios restent ouverts : une destruction créatrice, comme avec les grandes révolutions technologiques passées, ou une substitution plus massive si l’IA agentique et physique se généralise. Les coûts de transition peuvent être considérables : une simulation sur la robotisation en France suggère que la lenteur des réallocations peut réduire de 40 % le bénéfice économique d’une technologie. Appliqué à l’IA, l’enseignement est clair : sans formation, mobilité professionnelle et adaptation des organisations, une partie du gain productif peut être perdue.

Des chiffres à prendre avec prudence

Ces chiffres doivent toutefois être interprétés avec prudence. Une étude de la Réserve fédérale de Saint-Louis montre que le taux d’adoption de l’IA dépend beaucoup de la question posée aux entreprises. Si l’on demande seulement si elles utilisent l’IA pour produire des biens ou des services, beaucoup répondent non. Mais si l’on demande si elles l’utilisent dans n’importe quelle fonction – marketing, relation client, comptabilité, ressources humaines, traduction ou rédaction – le chiffre augmente fortement.

Aux États-Unis, lorsque le Census Bureau a élargi ainsi sa question en novembre 2025, le taux mesuré est passé de 10 % à 17 %. En Europe, le même écart est encore plus net : mesurer tous les usages donne un résultat en moyenne cinq fois supérieur à la seule mesure de l’IA dans la production. Autrement dit, l’IA est probablement déjà plus présente dans les entreprises françaises et européennes que ne le suggèrent les chiffres officiels de 18 % et 20 %.

POUR LES ENTREPRISES, ANTICIPER POUR NE PAS DECROCHER.

Pour les entreprises, le sujet n’est pas seulement technologique. Il est stratégique, parce que l’adoption de l’IA peut modifier les écarts de compétitivité ; managérial, parce qu’elle oblige à repenser la division du travail, les responsabilités et les apprentissages ; social, parce qu’elle peut fragiliser les parcours d’entrée dans le travail.

Dans l’économie qui vient, les « first movers » peuvent apprendre plus vite, réorganiser plus vite, former plus vite et transformer plus vite l’IA en avantage productif.

Le risque de décrochage

Le risque ne vient pas seulement des emplois que l’IA pourrait supprimer. Il vient aussi de l’écart qui peut se creuser entre les entreprises qui apprennent vite à l’utiliser et celles qui attendent. Les premières peuvent réduire certains coûts, accélérer leurs délais, améliorer la relation client, automatiser des tâches répétitives, mieux exploiter leurs données et former leurs équipes aux nouveaux usages. Les secondes risquent de conserver des organisations plus lentes, plus coûteuses et moins productives, au moment même où leurs concurrents auront déjà transformé l’IA en avantage opérationnel.

Mots-clés essentiels

• IA agentique : Systèmes d’IA enchaînant des tâches de façon autonome, sans supervision.
• IA physique : Robots dotés d’IA agissant de manière autonome.
• Reconversion professionnelle : Accompagnement des travailleurs dont l’emploi est menacé par une évolution technologique.

L’IA ET L’EMPLOI DES JEUNES

Les chiffres clés

L’IA automatise d’abord les tâches codifiées, celles-là mêmes confiées aux jeunes pour apprendre le métier. Aux États-Unis, l’emploi des 22-25 ans les plus exposés à l’IA aurait reculé de 16 % par rapport aux autres travailleurs (Brynjolfsson et al., 2025). En France, 21,6 % de chômage chez les 15-24 ans au 2ème trimestre 2026, soit +2 points en un an. (INSEE) L’IA n’en est pas la cause établie, mais elle pourrait accentuer une fragilité déjà visible : celle de l’entrée des jeunes dans l’emploi.

Le regard ECONOMIXTE

Ce que l’IA risque de remplacer en premier, ce sont les tâches confiées aux débutants pour apprendre le métier. Or un jeune qui entre plus difficilement dans l’emploi, c’est une trajectoire entière qui se décale : revenu stable, crédit, logement, famille. L’IA ne recompose donc pas seulement l’emploi des jeunes. Elle travaille déjà, en amont, l’équilibre de toute la société : logement, trajectoires familiales, natalité et confiance dans l’avenir.

LES 4 POINTS À RETENIR DE NOTRE FOCUS

1. À ce stade, les études disponibles ne montrent pas d’effet net significatif de l’IA sur l’emploi agrégé. Mais cette absence d’effet global ne signifie pas absence de choc : la diffusion reste partielle et les effets de substitution, de productivité et de réallocation se compensent encore au niveau macroéconomique.
2. Pour les entreprises, l’incertitude macroéconomique n’est pas une raison d’attendre. Celles qui adoptent, réorganisent et forment plus vite peuvent accumuler un avantage productif ; les autres risquent de découvrir trop tard que le décrochage a déjà commencé.
3. Le risque immédiat est sélectif : il touche d’abord les métiers cognitifs codifiés et certains secteurs exposés – finance, informatique, services professionnels – où l’IA peut automatiser une partie des tâches à forte intensité informationnelle.
4. Les jeunes constituent le point d’alerte majeur. Ce que l’IA automatise le plus facilement, ce sont souvent les premières tâches confiées aux débutants pour apprendre un métier : recherche, rédaction, synthèse, saisie, support client, traitement de données. Le risque n’est donc pas seulement de transformer l’emploi : il est aussi de fragiliser les premières marches d’entrée dans la vie professionnelle.
   
   Source : L’intelligence artificielle, quels effets sur l’emploi ?, Trésor-Éco n°391 Auteurs : M. Chopard, E. Cotet, T. Gantois, E. Villani, Direction générale du Trésor, juin 2026

Télécharger le FOCUS complet

Nous contacter : contact@economixte.com