L’intelligence artificielle devait supprimer des millions d’emplois. Trente-trois mois après le lancement de ChatGPT, les données ne confirment pas ce scénario. Le Budget Lab de l’université de Yale, dans une série d’études publiées entre octobre 2025 et juin 2026, a passé au crible les indicateurs mensuels du marché du travail américain. Les taux de chômage dans les métiers exposés à l’IA n’ont pas bougé. La durée moyenne de chômage dans ces professions non plus. Le rythme auquel les travailleurs changent de métier, indicateur qui devrait grimper si l’IA automatisait des emplois à grande échelle, reste stable. Mais cette stabilité agrégée masque une fracture générationnelle qui, elle, est bien réelle.
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Les chiffres globaux ne bougent pas
Sur 1,2 million de suppressions de postes annoncées par les entreprises américaines en 2025, soit près du double du total de 2024, seules 55 000 citaient l’IA comme cause, selon le cabinet Challenger, Gray & Christmas. Cela représente 4,5 % du total. Le phénomène porte un nom : l’AI-washing. Des dirigeants attribuent à l’IA des réorganisations motivées par d’autres raisons : marges en baisse, surembauche post-pandémie, pression des marchés financiers. Sam Altman, PDG d’OpenAI, l’a lui-même reconnu en février 2026 lors de l’India AI Summit : certaines entreprises « blâment l’IA » pour des licenciements qu’elles auraient effectués de toute façon.
Amazon a supprimé plus de 30 000 postes depuis octobre 2025, Microsoft près de 19 000, en invoquant la transition vers l’IA. Le Budget Lab de Yale observe que le secteur de l’information aux États-Unis envoie un signal particulier depuis fin 2025 : les licenciements augmentent, mais les embauches aussi. Des entreprises se séparent de profils devenus redondants et recrutent simultanément les compétences nécessaires au déploiement de l’IA.
Il ne s’agit pas d’une réduction nette de l’emploi, mais d’une recomposition : les profils recherchés changent, pas le nombre total de postes.
L’étude de Yale met en perspective ce constat avec les précédentes vagues technologiques. L’introduction des ordinateurs personnels dans les bureaux dans les années 1980, puis l’arrivée d’Internet dans les années 1990, avaient produit des recompositions sectorielles comparables. Les courbes actuelles suivent les mêmes trajectoires. Cela ne signifie pas que l’IA n’aura jamais d’impact massif sur l’emploi.
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Dans l’informatique, les juniors subissent un effondrement que les chiffres globaux ne montrent pas
Le tableau change radicalement quand on quitte les statistiques nationales pour regarder un secteur et une tranche d’âge en particulier. En France, une note de conjoncture de l’INSEE publiée le 24 mars 2026 documente un retournement que l’Institut qualifie de « brutal après vingt ans de hausse ».
L’emploi salarié dans les activités informatiques et les services d’information a reculé de 3 % entre fin 2023 et fin 2025. Ce recul est porté quasi exclusivement par les 15-29 ans (hors alternants), qui contribuent pour -3,8 points à la baisse. Dans le même temps, la contribution des 30-54 ans progresse de +1,4 point. Les entreprises produisent davantage, mais avec moins de salariés, et surtout moins de jeunes entrants.
Aux États-Unis, les chiffres racontent la même histoire. Une étude du Stanford Digital Economy Lab, publiée en novembre 2025 par Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar et Ruyu Chen, s’appuie sur les fiches de paie de 25 millions de salariés dans 90 000 entreprises. Résultat : l’emploi des 22-25 ans dans les métiers les plus exposés à l’IA a chuté d’environ 16 % depuis fin 2022. Chez les développeurs juniors du même groupe d’âge, la contraction atteint 20 %.
La raison tient à la nature des tâches concernées. Les missions de début de carrière sont les plus automatisables par l’IA générative : correction de bugs, tests logiciels, documentation technique, intégration d’API, rédaction de rapports, traitement de données répétitif. Ces tâches formaient historiquement le sas d’entrée des jeunes diplômés dans l’industrie, l’espace où ils acquéraient la rigueur, la compréhension des systèmes complexes et les réflexes du métier. L’IA est substituable à ces profils d’exécution. Elle est complémentaire aux profils expérimentés, capables de cadrer les projets, de piloter les outils et d’en valider les résultats. Le fossé ne se creuse pas entre les humains et les machines, mais entre ceux qui savent diriger l’IA et ceux qui faisaient le travail que l’IA sait désormais faire.
