Marché du travail : les jeunes mis en concurrence avec l’IA générative ?

Illustration générée par IA.

1. Les recrutements réagissent avant l’emploi

Une entreprise qui anticipe une baisse de ses besoins en main-d’œuvre n’a pas besoin de licencier. Il lui suffit de recruter moins et de ne pas remplacer certains départs. Cette marge est d’autant plus utilisée en France que la rupture d’un CDI y est encadrée. Les effets d’une nouvelle technologie doivent donc apparaître dans les embauches avant d’apparaître dans l’emploi total.

Une étude de la Banque de France, réalisée par Marco Guido Palladino, Antonin Bergeaud, Antoine Bertheau, Simon Bunel et Oscar Degos, teste cette intuition. Elle classe les métiers selon un indice d’exposition à l’IA, construit à partir des savoir-faire décrits par le répertoire ROME de France Travail, puis suit les embauches et les fins de contrat en CDI de 2019 à mars 2026. L’indice mesure ce que l’IA pourrait techniquement faire, non ce qu’elle fait ; il reste toutefois très proche de l’usage réellement observé. Employés comptables, agents administratifs et secrétaires sont parmi les métiers les plus exposés.

2. Un recul concentré sur les plus jeunes

Le résultat est net. En mars 2026, les embauches en CDI des 21-29 ans dans le quintile de métiers le plus exposé se situent environ 28 % sous leur niveau de novembre 2022, contre 8 % dans le moins exposé (graphique ci-dessous). L’écart se réduit avec l’âge et devient presque nul à partir de 50 ans.

GRAPHIQUE : EMBAUCHES EN CDI DES 21-29 ANS SELON L’EXPOSITION DES MÉTIERS À L’IA

Q1 : métiers les moins exposés ; Q5 : les plus exposés.

Source : M. G. Palladino, A. Bergeaud, A. Bertheau, S. Bunel et O. Degos, Banque de France, Bloc-notes Éco n° 463, 8 octobre 2026, d’après les déclarations de mouvements de main-d’œuvre (DMMO).

Les fins de contrat baissent elles aussi, mais moins : environ 23 % dans le quintile le plus exposé, contre 6 % dans le moins exposé. Comme les entrées reculent davantage que les sorties, le renouvellement des effectifs ralentit. On observe le même phénomène dans les entreprises qui déclarent un usage intensif de l’IA : elles recrutent moins de jeunes que les autres depuis fin 2022, sans que leur emploi total s’en écarte nettement.

L’ajustement est donc silencieux, et c’est bien ainsi que le décrivent les DRH. Interrogés par l’ANDRH en juin et juillet 2026, deux tiers disent maintenir leurs volumes de recrutement de juniors et d’alternants. Mais 11 % les ont déjà réduits ou arrêtés du fait de l’IA, et 23 % y réfléchissent. On retrouve la logique de l’étude : l’entreprise ajuste ses entrées futures bien avant toute baisse de ses effectifs.

Dans une précédente publication, ECONOMIXTE alertait déjà sur ce point : sous la stabilité apparente de l’emploi, ce sont les premières marches d’entrée dans la vie professionnelle qui changent en premier.

3. Une porte d’entrée plus large que le CDI

L’étude de la Banque de France porte sur les CDI. Or les premières marches de l’emploi des jeunes sont souvent ailleurs. Sur les douze derniers mois, 19 % des professionnels RH interrogés par l’ANDRH ont réduit leurs volumes de stages ou d’alternances, alors que 4 % seulement déclarent avoir réduit leurs recrutements juniors en CDI ou CDD. Ces baisses ne sont pas toutes imputables à l’IA, mais elles suggèrent que le resserrement pourrait commencer en amont du premier contrat durable.

4. L’IA n’est pas la seule cause

L’étude de la Banque de France reste prudente sur la causalité. Le resserrement monétaire et la correction post-Covid du secteur technologique ont pesé sur les embauches dès 2022, précisément dans des métiers très exposés. Le télétravail, qui concerne les mêmes emplois, réduit lui aussi les recrutements de débutants. Ces explications ne s’excluent pas : elles ont pu toucher ensemble les mêmes entreprises et les mêmes tâches.

S’y ajoute un effet de sélection. L’usage de l’IA n’est mesuré qu’au début de 2026, alors que les écarts de recrutement apparaissent plus tôt, et les entreprises qui l’utilisent intensivement recrutaient déjà davantage dans des métiers exposés avant ChatGPT. L’étude établit donc une association, non un effet propre. Les études étrangères vont dans le même sens : un recul des recrutements de jeunes aux États-Unis, aucun recul relatif en Norvège, une réorganisation des tâches sans effet sur l’emploi au Danemark.

5. Ce que les jeunes apprennent en entrant

L’enjeu dépasse le nombre d’emplois non créés. Des travaux théoriques récents montrent que l’automatisation des tâches confiées aux débutants peut réduire l’apprentissage par la pratique, et donc, à terme, l’accumulation de capital humain.

Pourquoi les premiers postes comptent-ils autant ?

Le capital humain désigne l’ensemble des connaissances et des compétences qui déterminent la productivité d’une personne. Il s’acquiert à l’école, mais aussi au travail.

Kenneth Arrow (1962) montre que la productivité augmente avec l’expérience accumulée : c’est l’apprentissage par la pratique (learning by doing). On apprend un métier en l’exerçant, y compris par ses tâches les plus simples.

Gary Becker (1964) distingue le capital humain général, utile dans toute entreprise, du capital humain spécifique, qui n’a de valeur que dans une entreprise donnée. Ce dernier s’acquiert surtout en poste. L’entreprise a donc intérêt à financer la formation des débutants qu’elle compte garder.

Or les tâches d’exécution confiées aux débutants jouent ce rôle de formation. Si l’IA les prend en charge, l’entreprise gagne en productivité immédiate, mais le débutant perd une partie de ce qui le formait. Le coût n’apparaît qu’à terme, quand manquent des salariés expérimentés : c’est le mécanisme qu’étudient Asriyan et al. (2026) et Afrouzi et al. (2026).

Sur le terrain, les premiers signes sont perceptibles.

Un tiers des DRH interrogés par l’ANDRH constatent que les missions confiées aux stagiaires, alternants et jeunes recrues évoluent, et près d’un sur dix une baisse nette des tâches d’exécution. Un quart observent que certains moments d’apprentissage informel entre générations disparaissent. Or les parcours suivent peu : quand ces tâches disparaissent, 41 % des entreprises n’ont pas encore redéfini les parcours des jeunes et un tiers ne les remplacent pas. Le mentorat renforcé ou la formation à l’usage critique de l’IA restent le fait d’une minorité. La présidente de l’ANDRH, Audrey Richard, résume l’objectif : que les jeunes trouvent leur place « aux côtés de l’IA, et non à sa place».

A retenir

L’IA générative resserre l’entrée des jeunes, par le non-recrutement plutôt que par le départ, sans que sa part propre soit encore établie.

Donc suivre l’emploi total ne suffit pas : il peut rester stable longtemps alors que l’entrée des jeunes se resserre. Les indicateurs pertinents sont les flux d’entrée, tous contrats confondus, stages et alternance compris, ainsi que le contenu des premiers postes. Car l’enjeu n’est pas seulement le nombre de jeunes recrutés aujourd’hui, mais les compétences qu’ils auront acquises demain.

Principales sources

1. Banque de France, M. G. Palladino, A. Bergeaud, A. Bertheau, S. Bunel, O. Degos, « IA générative : les premiers changements du marché du travail sur les jeunes », Bloc-notes Éco n° 463, 8 octobre 2026. Consulter
2. ANDRH, « L’ANDRH alerte sur des entreprises qui préfèrent l’IA à l’emploi des jeunes générations », enquête « IA & jeunes générations », 220 répondants, 25 juin-31 juillet 2026. Consulter