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Pourquoi l'intelligence artificielle n'a pas (encore) détruit l'emploi en France
Entre les suppressions de postes dans la tech, les jeunes diplômés en difficulté et 62 % des Français inquiets, l'intelligence artificielle cristallise les peurs sur l'emploi. Les études économiques les plus récentes racontent pourtant une histoire plus nuancée sur le marché du travail.
Trois ans après l'irruption de ChatGPT dans le monde du travail, la question de l'impact de l'intelligence artificielle sur l'emploi s'impose comme l'un des grands débats économiques du moment. Licenciements dans la tech, angoisse des jeunes diplômés, discours alarmistes sur les réseaux sociaux : l'IA générative cristallise toutes les peurs. Mais que disent vraiment les chercheurs qui étudient sérieusement le sujet ? La réalité, documentée par les derniers travaux économiques, s'annonce bien plus nuancée qu'on ne l'imagine.
Dans son dernier billet Trésor-Éco, Bercy nous rappelle que 62 % des Français perçoivent l'intelligence artificielle comme une menace pour l'emploi, relayant les chiffres livrés dans le baromètre du numérique 2025. Une crainte compréhensible, car les grands modèles de langage, ces IA capables de générer du texte, comme ceux qui alimentent le robot conversationnel ChatGPT, progressent si vite qu'ils ouvrent la voie à l'automatisation dans presque tous les métiers. Reste que la peur ne suffit pas à prouver un dégât réel, et les économistes n'ont, à ce jour, toujours pas établi de lien de cause à effet clair.
Sur le papier, deux forces s'affrontent. D'un côté, l'IA peut se substituer à des tâches jusqu'ici accomplies par des humains, menaçant certains postes. De l'autre, elle dope la productivité, ce qui peut au contraire stimuler l'embauche en abaissant les coûts et en dopant la demande. Les économistes appellent ça le « paradoxe de Jevons ». Les employés de banque n'ont pas forcément disparu avec les distributeurs automatiques, ni les comptables avec les outils bureautiques. Leur travail, devenu moins coûteux, pourrait tout aussi bien être davantage sollicité. Reste que mesurer tout ça est un art incertain, puisque selon la méthode retenue, les estimations d'emplois exposés à l'IA oscillent très largement, entre 5 % et 60 % de l'emploi total.
Concrètement, les travaux les plus récents, menés aux États-Unis, au Royaume-Uni ou à l'échelle européenne, ne détectent quasiment aucun effet significatif sur le volume d'emplois total. Une explication simple : en 2025, seule une entreprise européenne sur cinq avait réellement adopté l'IA, un déploiement encore trop timide pour bouleverser les statistiques de l'emploi. Les destructions et créations de postes s'annulent, pour l'instant, dans un grand jeu de vases communicants.
Si l'effet global reste flou, des tendances plus localisées se dessinent. Les premières vagues de licenciements associées à l'IA touchent surtout la finance et l'informatique, deux secteurs identifiés depuis longtemps comme les plus exposés aux grands modèles de langage. Mais attention à la contorsion marketing. D'après une enquête menée auprès de 1 000 dirigeants américains, 59 % des entreprises reconnaissent invoquer l'IA pour justifier des gels d'embauche motivés, en réalité, par des difficultés bien plus terre à terre. L'analyste Josh Bersin cite ainsi le cas d'une start-up fintech ayant annoncé, en 2026, la suppression de 40 % de ses effectifs. En fait, selon lui, la vraie cause serait moins l'IA qu'un dégonflement post-Covid après une phase de surexpansion. L'IA est-elle donc une coupable idéale, ou la vraie responsable ? Le doute, souvent, profite à l'entreprise.
Prudence toutefois, car l'Insee n'établit aucun lien de causalité formel, et le ralentissement économique général pèse aussi sur l'insertion des jeunes, historiquement plus sensibles aux aléas conjoncturels. Autre surprise : le niveau de diplôme ne protège pas forcément. Certains métiers très qualifiés, comme les juristes ou les médecins, résistent bien parce que leurs tâches restent largement complémentaires à l'IA plutôt que substituables.