Quoi de neuf dans la Silicon Valley ?
L’IA est-elle créatrice ou destructrice d’emplois ?par Georges Nahon
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Plusieurs articles et essais récents ont exploré l’impact transformateur de l’intelligence artificielle (IA) sur l’emploi, et ont mis en évidence à la fois les défis et les opportunités dans divers secteurs. Certaines des analyses les plus pessimistes concernant l’impact de l’IA mettent l’accent sur les déplacements d'emplois à grande échelle, l’insécurité économique et la création d’emplois limitée par rapport aux pertes.
Mais les opinons sont très partagées et en continuelle évolution dans ce domaine de l'IA et du travail.
Ces analyses mettent en évidence les craintes d’un chômage de masse, d’efforts de reconversion inégaux et d’un accroissement potentiel des inégalités économiques comme des préoccupations clés dans la transformation du marché du travail induite par l’IA.
Une autre enquête pessimiste de l’American Staffing Association a révélé que 74 % des adultes américains craignent qu’une automatisation accrue n’entraîne une augmentation du chômage. Près de la moitié des Américains employés pensent que leurs emplois pourraient être remplacés par l’IA, les secteurs de l’industrie et de l’ingénierie exprimant les plus grandes inquiétudes.
Pour alourdir le paysage, la banque d'affaires Goldman Sachs estime que 300 millions d’emplois dans le monde pourraient être perdus à cause de l’IA, ce qui représente 9,1 % de tous les emplois dans le monde. Cette projection met en évidence des risques importants pour les économies avancées, où 60 % des emplois sont considérés comme menacés en raison de l’automatisation.
Certains secteurs affichent des niveaux plus élevés de pessimisme quant à l’impact de l’IA sur l’emploi en raison de leur vulnérabilité à l’automatisation et de l’adoption rapide d’outils basés sur l’IA. Il s’agit notamment du secteur industriel. Les travailleurs de l’industrie manufacturière et des domaines connexes expriment les plus hauts niveaux d’inquiétude, 56 % craignant que leurs emplois ne soient remplacés par l’automatisation. Cela est dû à l’utilisation généralisée de la robotique et de l’IA dans l’automatisation des tâches répétitives, entraînant d’importants "déplacements" d’emplois.
Dans le secteur de l'ingénierie, informatique et sciences, environ 51 % des travailleurs de ces secteurs s’inquiètent du remplacement de leur rôle par l’IA. Les progrès rapides des outils d’IA générative, tels que ceux utilisés pour le codage et l’analyse de données, ont accru les préoccupations concernant la sécurité d’emploi dans ces secteurs.
Pour ce qui est des rôles de bureau et administratifs, les employés sont également très pessimistes, 48 % estimant que leur emploi est menacé. Les outils d’automatisation sont de plus en plus capables de gérer la planification, la saisie de données et d’autres tâches de routine traditionnellement effectuées par le personnel de bureau.
Même les postes de niveau supérieur ne sont pas épargnés, 44 % des travailleurs occupant des postes professionnels et managériaux exprimant des inquiétudes quant à l’impact de l’IA. Cela reflète les craintes que les tâches de prise de décision et de planification stratégique puissent être augmentées ou remplacées par des systèmes d’IA.
Les personnes qui travaillent dans le commerce de détail quant à elles, sont confrontées à des risques importants en raison de l’intégration de systèmes de gestion des stocks pilotés par l’IA, des technologies de caisse en libre-service et de chatbots pour le service client. Ce secteur est particulièrement vulnérable aux pertes d’emplois dues à l’automatisation.
Dans un autre domaine, bien que les soins de santé soient souvent cités comme un secteur en croissance pour les applications de l’IA, 39 % des travailleurs de ce domaine expriment toujours des inquiétudes quant au remplacement des emplois. La capacité de l’IA à gérer les diagnostics, à prendre en charge le travail administratif et même certaines tâches cliniques contribue à ce malaise.
Ces industries partagent un fil conducteur : elles impliquent des tâches qui peuvent être automatisées efficacement par les systèmes d’IA, que ce soit grâce à la robotique, aux outils d’IA générative ou aux plateformes d’analyse avancées. C'est ce qui a conduit à un pessimisme généralisé parmi les travailleurs pour ce qui est de l’avenir de leurs rôles dans une économie de plus en plus automatisée.
Par exemple le Forum économique mondial (WEF). Son rapport "Future of Jobs Report 2025" souligne que l’IA créera un gain net de 78 millions d’emplois d’ici 2030, avec 170 millions de nouveaux rôles émergeant malgré le déplacement de 92 millions d'entre eux. Le rapport met l’accent sur le potentiel transformateur de l’IA pour améliorer la productivité et créer des opportunités dans de nouveaux secteurs, tels que l’IA générative et les technologies de traitement de l’information.
"Les partisans de l’IA prédisent un bond en productivité qui générera de la richesse et améliorera le niveau de vie. Le cabinet de conseil McKinsey a estimé en juin 2024 que l'IA pourrait ajouter entre 14 et 22 billions de dollars de valeur par an, ce chiffre supérieur étant à peu près la taille actuelle de l’économie américaine."
McKinsey prévoit que l’IA créera de 20 à 50 millions de nouveaux emplois dans le monde d’ici 2030, en particulier dans des secteurs tels que la santé - vraiment l'opposé de ce qui a été suggéré plus haut - , la fabrication et la finance. Il souligne que l’IA améliore les rôles existants et crée une demande pour de nouvelles compétences telles que la pensée critique, la créativité et la résolution de problèmes.
L'institut " Tony Blair Institute for Global Change" souligne le potentiel de l’IA à stimuler la croissance économique grâce à une productivité accrue et à l’innovation. Il prédit que l’IA complétera les travailleurs, créera de nouveaux marchés et améliorera les expériences sur le lieu de travail, augmentant ainsi la demande de main-d’œuvre.
Ces perspectives mettent en évidence l’optimisme quant à la capacité de l’IA à stimuler la croissance économique, à créer de nouvelles opportunités d’emploi et à améliorer les capacités et compétences de la main-d’œuvre, tout en reconnaissant des défis tels que le déplacement d’emplois.
"Le travail hautement qualifié est automatisé, il n’y a pas que les experts qui doivent s’adapter. D’où viendra le sens des choses dans un monde où les machines peuvent faire ce que nous faisons ? Aussi profonde que soit cette technologie, l’IA aura plus d’impact et viendra plus rapidement. Dans une certaine mesure, il s’agit d’une extension de cette longue tendance à l’automatisation, mais il ne s’agit pas seulement d’automatiser les processus de fabrication ou d’utiliser des bras robotiques. Nous commençons maintenant à voir ces modèles, ces plates-formes capables d’effectuer un travail intellectuel de très haut niveau.
Donc, il se peut que tout le monde maintenant, pas seulement les cols bleus, pas seulement les ouvriers, va devoir se demander où puis-je trouver un emploi ? Comment puis-je obtenir un revenu suffisant pour nourrir ma famille ? Nous serons tous confrontés à des questions sur le fait que nous produisons beaucoup de choses. Comment le distribuons-nous ? Et qu’est-ce qui est juste et qu’est-ce qui ne l’est pas ? Et comment pouvons-nous trouver un but et un sens dans nos vies ?
Pour Bill Gates, d’ici 10 ans, l’IA remplacera de nombreux médecins et enseignants – les humains ne seront pas nécessaires "pour la plupart des choses".
À l’heure actuelle, l’expertise reste "rare", a expliqué Bill Gates, pointant du doigt les spécialistes humains sur lesquels nous comptons encore dans de nombreux domaines, y compris "un remarquable médecin" ou "un remarquable enseignant". Mais "avec l’IA, au cours de la prochaine décennie, cela deviendra gratuit, banal – d’excellents conseils médicaux, un excellent tutorat ", a déclaré Gates. En d’autres termes, le monde entre dans une nouvelle ère de ce que Gates a appelé "l'intelligence gratuite [en accès libre] "
Bill Gates pense que seuls les programmeurs, les spécialistes de l’énergie et les biologistes survivront à la prise de contrôle hostile de l’IA. Alors que le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a déclaré de son côté que les programmeurs n’auraient probablement plus d’emploi à cause de l'IA. " C’est notre travail de créer une technologie informatique de sorte que personne n’ait à programmer. Et que le langage de programmation soit l'humain, tout le monde dans le monde est maintenant un programmeur. C’est le miracle de l’intelligence artificielle"
Tout n’est pas sombre pour le codage, car certaines compétences seront toujours nécessaires pour savoir quand et où utiliser la programmation par IA. Jensen Huang, PDG de Nvidia, dit que l’amélioration des compétences est la voie à suivre, et que l’amélioration des compétences fournira les connaissances sur comment et quand utiliser la programmation de l’IA. Il a aussi déclaré que le traitement du langage naturel progressera au point où la seule langue nécessaire pour coder serait leur langue maternelle. Mais Bill Gates affirme que la programmation est encore trop complexe pour que l’IA remplace totalement les humains.
Les progrès qui font passer de l'IA générative de fin 2022 à des systèmes quasiment capables de "raisonner" est aussi le fruit d'une très grande quantité de startups nées pour l'IA (IA natives) dans la Silicon Valley, aux Etats Unis, en Chine, en Europe en Israël et de plus en plus dans d'autres régions du monde. Les énormes investissements des big tech et du capital risque dans l'IA se traduisent par une myriade de produits et d'outils visant notamment à accélérer l'adoption de l'IA dans le tissu économique, entreprises et institutions.
En premier lieu, on est passé du battage médiatique à la mise en œuvre. Les premières discussions étaient en grande partie théoriques ou axées sur des cas d’utilisation étroits de l’IA, comme l’automatisation des processus robotiques ou les systèmes de recommandation. Aujourd’hui, avec l’essor de l’IA générative, les entreprises intègrent activement l’IA dans les flux de travail de base : rédaction, documentations, appel d'offres, thèses, codage, service client, rédaction juridique et même processus de prise de décision.
En même temps, la vulnérabilité à l’emploi des cols blancs est devenue réelle. On pensait que seuls les emplois de cols bleus ou peu qualifiés étaient menacés. Des emplois autrefois considérés comme "sûrs", tels que le marketing, le droit, le journalisme, le design et même l’ingénierie logicielle, sont maintenant directement touchés par la GenAI.
Par exemple, des rapports d’entreprises comme McKinsey et l’OCDE montrent une forte augmentation du nombre de tâches au sein des postes de cols blancs qui peuvent être au moins partiellement automatisées.
Un changement s'est aussi opéré dans la nature des impacts. On est passé de l'idée d'un déplacement total de l’emploi à l’automatisation au niveau des tâches. De nouvelles études soulignent que l’IA est plus susceptible de remodeler les emplois que de les éliminer complètement. Les rôles évoluent pour inclure plus de supervision, d’ingénierie rapide, de pensée critique et de collaboration avec des outils d’IA. Ce modèle de "réaffectation des tâches" gagne du terrain par rapport au récit binaire "perte d’emplois contre création d’emplois".
On voit davantage maintenant l’IA comme amplificateur de productivité, mais avec un bémol toutefois. Les recherches menées au cours de l’année écoulée (par exemple, au MIT et à Stanford) montrent que l’IA peut augmenter la productivité de 20 à 40 %, en particulier pour les travailleurs moins expérimentés. Mais elle peut également creuser les écarts de performance : ceux qui savent utiliser l’IA prospèrent, les autres sont à la traîne et surtout risquent d'y rester jusqu'à décrocher purement et simplement.
Maintenant que les systèmes d’IA sont utilisés pour surveiller les performances, attribuer des tâches et évaluer la productivité, des aspects comme l’équité, la transparence et l’autonomie des travailleurs suscitent des inquiétudes croissantes. Il y a un an, c’était moins le cas, mais c’est devenu un sujet central dans les récents rapports de Bruegel et de l’OCDE.
Ces changements ont-ils eu lieu complètement du fait de la prolifération d'outils de GenAI ? Par exemple des outils tels que ChatGPT, GitHub Copilot, Midjourney et d’autres ont atteint une adoption massive, rendant l’impact de l’IA mesurable et visible. Des études de cas concrets sont devenues disponibles. Les organisations ont partagé des recherches internes ou collaboré avec des universitaires (par exemple, l’impact de GitHub Copilot sur la productivité des développeurs). Les gouvernements ont commencé à réagir avec des cadres de règlementation, comme la loi sur l’IA de l’UE et les décrets américains, ce qui a incité les chercheurs et les groupes de réflexion à recadrer leurs analyses autour de l’éthique, de l’inclusion et des politiques.
Des plateformes comme LinkedIn, Indeed et les outils SaaS d’entreprise ont publié des données qui révèlent des changements dans les tendances d’embauche, les exigences en matière de compétences et les descriptions de postes liés à l’IA.
Les experts ont des avis différents dans ce contexte et il y a en fait un débat animé et évolutif parmi les experts sur l’impact de l’IA sur le travail. Bien qu’il y ait un certain consensus, beaucoup de désaccords tournent autour de l’ampleur, de la vitesse et de la nature de la transformation imposée par l’IA. Elles portent sur des thèmes importants pour l'avenir.
L’intelligence artificielle s’invite dans le monde du travail à une vitesse fulgurante, soulevant de nombreuses interrogations. Si certains comparent cette transformation aux grandes révolutions industrielles du passé, un examen attentif montre que l’IA marque une rupture inédite, tant par son ampleur que par sa nature.
Les précédentes avancées technologiques, comme la Révolution industrielle, ont principalement automatisé des tâches manuelles routinières, affectant en grande partie les emplois ouvriers. On pense, par exemple, au métier à tisser mécanique ou à la chaîne de montage – des innovations qui ont accru la productivité du travail physique. En revanche, l’IA va bien au-delà du plancher des usines. Elle est capable d’automatiser des tâches cognitives, d’analyser d’immenses ensembles de données, de "prendre des décisions" complexes, et de produire du contenu créatif. Cela signifie que de nombreux métiers de bureau – du service client à l’analyse de données, en passant par certains aspects du droit ou de la médecine – entrent désormais dans le champ des activités susceptibles d’être automatisées ou augmentées par l’IA.
De plus, la vitesse de cette transformation est sans précédent. Là où les changements technologiques passés se sont étalés sur plusieurs décennies, l’IA – et en particulier l’IA générative – est adoptée et intégrée à un rythme effréné. La diffusion rapide d’outils comme ChatGPT illustre une accélération du changement qui laisse moins de temps aux individus et aux économies pour s’adapter, comparé aux transformations historiques.
L’impact sur les niveaux de compétence présente également une rupture. Alors que certaines technologies passées étaient neutres en termes de compétences, voire ont conduit à une déqualification dans certains cas, l’IA devrait avoir un effet plus nuancé, potentiellement biaisé en faveur des compétences élevées. Elle pourrait certes remplacer des postes cognitifs intermédiaires et routiniers, mais elle créera en parallèle une demande accrue pour des professionnels hautement qualifiés, capables de développer, de mettre en œuvre et de gérer les systèmes d’IA. L’avenir semble s’orienter vers une collaboration accrue entre l’humain et la machine, plutôt qu’un simple remplacement.
Historiquement, les révolutions technologiques ont fini par entraîner une création nette d’emplois. Si beaucoup anticipent un effet similaire avec l’IA, un degré d’incertitude plus important entoure l’ampleur et la nature de ces nouveaux rôles. La transition pourrait engendrer une perte d’emplois significative avant que de nouvelles opportunités ne se concrétisent pleinement, d’où la nécessité de politiques proactives en matière de reconversion et de montée en compétences.
Enfin, l’impact potentiel sur les inégalités mérite une attention particulière. Si les révolutions passées ont eu des effets variés sur la répartition des revenus, certains craignent que l’IA ne vienne accentuer les écarts existants, en profitant principalement à ceux disposant déjà des ressources et compétences nécessaires pour en tirer parti. À l’inverse, si elle est bien encadrée, l’IA pourrait aussi démocratiser l’accès à l’expertise et aux outils, contribuant ainsi à réduire les inégalités.
La révolution de l’IA n’est pas simplement un nouveau chapitre d’un modèle déjà vu dans le passé. Son impact étendu sur les fonctions cognitives, sa mise en œuvre rapide, son influence complexe sur les compétences, l’incertitude liée à la création d’emplois et son potentiel à remodeler les inégalités en font une mutation technologique d’une nature profondément différente. Naviguer dans cette nouvelle ère nécessitera une approche prospective de l’éducation, de la formation et des politiques sociales, afin de tirer parti des bénéfices de l’IA tout en en atténuant les effets perturbateurs.
Un cas intéressant est celui de l'introduction des tableurs (Excel, Visicalc, Lotus123) et l'apocalypse qui n'a pas eu lieu chez les comptables.
L’arrivée des tableurs a fait chuter les emplois liés à la tenue des comptes, mais a dopé ceux dans la comptabilité et l’analyse comptable et financière.
"Cette nouvelle technologie a fait chuter la demande de comptables : leur nombre a diminué de 44 % par rapport aux deux millions de 1985, selon le Bureau of Labor Statistics aux Etats Unis. Pourtant, selon un article du New York times de 2017, les personnes capables de faire tourner ces tableurs sont devenues des "produits" de première nécessité. De 1985 à 2017, le nombre de comptables et d’auditeurs a augmenté de 41 %, pour atteindre 1,8 million, tandis que les gestionnaires financiers et les analystes de gestion ont presque quadruplé pour atteindre 2,1 millions. Tout comme les tableurs ont fait baisser les coûts et augmenter la demande de calculs, l’apprentissage automatique – l’application de l’IA à de grands ensembles de données – fera de même pour les prédictions. (selon Ajay Agrawal, Joshua Gans et Avi Goldfarb, de la Rotman School of Management de l’Université de Toronto)
Concernant la réduction des inégalités, certains soutiennent que l’IA pourrait en fait uniformiser les règles du jeu, en permettant aux personnes vivant dans des milieux à faibles ressources d’effectuer un travail à forte valeur ajoutée (grâce à des outils linguistiques ou à l’automatisation créative). Mais ce point de vue est moins courant et il est surtout observé dans les cercles techno-optimistes.
Il y a la question de savoir si les compétences humaines vont pouvoir rester pertinentes ou au contraire devenir obsolètes ? Et alors, par quoi les remplacer et à quelle vitesse y parviendrons-nous ?
Mais pour le moment, tout n'est pas acquis des compétences et des savoir-faire innés et con codifiés de l'humain par l'IA. L’IA par exemple ne peut pas reproduire l’intelligence émotionnelle, l’éthique, l’intuition ou la connexion humaine profonde. Aussi, les rôles mettant l’accent sur l’empathie (thérapeutes, enseignants, aidants) resteront essentiels et prendront probablement plus de valeur.
D’autres pensent - notamment dans la Silicon Valley - qu’une réglementation excessive étouffera l’innovation, ralentira la croissance économique et retardera les avantages de l’IA en matière de productivité. Les groupes de l’industrie technologique adoptent souvent cette position, appelant à une réglementation "légère" ou "basée sur le risque perceptible (et non théorique)".
Un autre PDG demande à ses troupes : "Cela n’a pas de sens d’embaucher plus de monde avant d’avoir appris à faire plus avec ce que nous avons [l'IA]….".
Mais ces attitudes ne sont pas communes chez les dirigeants aux Etats Unis.
Il y a un sentiment qui circule que peu de cadres supérieurs reconnaissent qu’ils réduisent ou vont réduire leurs effectifs à cause ou grâce à l’IA. Si oui, pourquoi ?
Il y a un scepticisme croissant quant au fait que les cadres supérieurs adoptent discrètement les avantages de l’IA, tout en minimisant ou en évitant de reconnaître ouvertement qu’elle conduit à des suppressions d’emplois. Personne ne va déclarer publiquement "nous supprimons des emplois parce que l’IA les rend inutiles". Cela déclencherait des réactions médiatiques négatives, mettrait en colère les employés et les syndicats et pourrait nuire à la réputation d’une entreprise en tant qu’innovateur "éthique". Les analystes financiers auront un regard peu complaisant même si en première analyse, moins d'emploi peut se traduire par de meilleurs résultats dans certains raisonnements simplistes. Les investisseurs adorent les gains de productivité de l’IA, mais les licenciements massifs peuvent effrayer les marchés s’ils sont considérés comme désespérés ou déstabilisants. Les dirigeants craignent d’avoir l’air d'en tirer profit sur le dos de la vie des gens.
Au lieu de cela, le message est souvent du type : "Nous utilisons l’IA pour aider à développer et donner davantage de pouvoir à notre personnel", même lorsque les licenciements suivent peu de temps après, hélas. Certains PDG préfèreront parler des suppressions d’emplois comme des "restructurations stratégiques" ou des "optimisations opérationnelles", plutôt que comme une automatisation des rôles basée sur l’IA. Mais on a vu notamment dans le secteur de la technologie numérique aux Etats-Unis de nombreuses entreprises licencier des personnes avant que les systèmes d’IA ne soient entièrement en place. Ils ne remplacent pas encore les travailleurs par l’IA, ils parient qu’ils le pourront bientôt. C’est pourquoi les dirigeants parlent souvent d'"investir dans l’IA", de "redéployer les talents" ou de "se perfectionner pour l’avenir", ce qui semble plus acceptable que "nous n’aurons bientôt plus besoin d’autant de personnes" pour faire le travail existant et bien davantage. Ce genre de déclarations est encore relativement rare – la plupart des entreprises considèrent encore l’IA comme une amélioration et non comme un remplacement. Dans la plupart des cas, les licenciements et les investissements dans l’IA se produisent simultanément, mais la raison officielle des réductions est vague – "réalignement", "priorisation" ou "efficacité" – et non directement l’IA.
Les Big Tech américaines, sont particulièrement prise en tenailles dans cette dynamique de l'IA qu'ils utilisent ET commercialisent.
Si elles admettent que l’IA coûte des emplois dans leurs propres entreprises, cela va saper leur message selon lequel il ne s’agit que d’un outil pour aider les travailleurs.
Certaines entreprises ont lancé des initiatives de formation et d'acculturation. Par exemple, Google/Alphabet a créé son fonds d’éducation sur l’IA de 120 millions de dollars pour aider les enseignants et les étudiants à développer des compétences en IA et le programme "Grow with Google", visant à fournir des compétences et une formation en IA aux employés de la firme. Le rapport "The Future of Jobs", du World Economic Forum a révélé que 77 % des employeurs envisagent de faire monter en compétences leur personnel actuel pour mieux travailler aux côtés de l’IA, tandis que 47 % envisagent de faire passer les employés avec des rôles en déclin à d’autres rôles dans l’organisation.
C’est tout le cœur du paradoxe de Jevons, formulé au XIXe siècle par l’économiste britannique William Stanley Jevons. À l’époque, il observait que les améliorations dans l’efficacité des machines à vapeur, qui consommaient moins de charbon, avaient en réalité conduit à une augmentation massive de la demande en charbon. Pourquoi ? Parce qu’en devenant plus rentable, cette technologie s’était diffusée à grande échelle, alimentant la croissance industrielle et donc la consommation énergétique.
Un paradoxe qui semble aujourd’hui revenir en force avec… l’intelligence artificielle.
L’IA, a une efficacité redoutable. L’IA promet d’automatiser des tâches à une vitesse et une précision inégalée. Des réponses instantanées, des processus optimisés, des coûts réduits. Dans presque tous les secteurs – finance, santé, logistique, marketing –, elle améliore la productivité, réduit les délais, multiplie les capacités d’analyse. Sur le papier, cela devrait conduire à une certaine "sobriété" : moins de ressources humaines pour les mêmes résultats, moins de gaspillage, plus d’efficience.
Mais comme au temps de Jevons, cette efficacité crée un effet d’appel massif. Un effet rebond. En devenant plus accessible, l’IA est utilisée partout, pour tout. Rédiger des mails, coder, diagnostiquer, gérer, prévoir, créer. Chaque tâche devient une occasion d’utiliser une IA. Résultat : au lieu de ralentir, la consommation de ressources numériques explose – données, électricité, puissance de calcul.
Plus ces IAs sont efficaces, plus elles sont utilisées. Et plus elles sont utilisées, plus elles consomment.
Le paradoxe s'applique au travail et à l’attention. L’IA, censée libérer du temps, ne fait souvent que démultiplier les tâches. On produit plus, plus vite… donc on en demande plus. Même phénomène dans l’économie de l’attention : les IA de recommandation (comme sur TikTok ou YouTube) affinent sans cesse leurs algorithmes pour capter plus efficacement notre intérêt. Résultat : nous passons plus de temps devant les écrans, pas moins.
Et à mesure que l’IA devient moins coûteuse, ses applications potentielles ne cessent de croître. Tout comme une meilleure prévision météo nous encourage à sortir sans parapluie, explique un entrepreneur américain de la société APT, l’IA pousse les entreprises à tester davantage de produits, de stratégies et d’intuitions : "Les théories deviennent légères et jetables." Elles ont besoin de personnes capables de l’utiliser efficacement, et surtout, de savoir quoi faire des résultats obtenus.
Le paradoxe de Jevons appliqué à l’IA soulève une question importante : comment encadrer une technologie qui devient plus consommatrice à mesure qu’elle devient plus performante ?
Certaines pistes émergent. On parle de sobriété numérique, de limitation de l’usage, de priorisation des applications utiles à la société. Ce qui est contre intuitif, c’est que l’IA elle-même pourrait faire partie de la solution : optimisation des flux énergétiques, gestion fine des ressources, détection de gaspillages.
Mais pour éviter que le cercle vertueux ne tourne en cercle vicieux, il faudra plus qu’une technologie puissante : il faudra une volonté politique, une régulation intelligente, et une vraie réflexion éthique sur les usages. À moins que des équilibres s'établissent naturellement avec l'apparition de nouveaux usages activés par de nouvelles technologie dans la famille de l'IA.
L’IA rendra obsolètes certains rôles, en transformera beaucoup d’autres et en créera de nouveaux, mais la transition nécessitera un leadership actif, une capacité d’adaptation et des politiques axées sur l’équité pour s’assurer que les gens ne soient pas laissés pour compte. Le paradoxe pourrait être qu'avec la transformation du travail on manque d'emplois et de rôles pour lesquels les compétences seront différentes grâce et à cause de l'IA.
Pas encore l'apocalypse de l'emploi, quoi que…
Georges Nahon
Mai 2025
Sources:
Goldman Sachs, McKinsey, Pew Research Study, New York Times, Fortune, Forbes, CNBC, Venturebeat, TechRadar, Wired
Mais les opinons sont très partagées et en continuelle évolution dans ce domaine de l'IA et du travail.
Les pessimistes de l'IA
Une enquête réalisée fin 2024 aux Etats Unis, par Pew Internet Research, a révélé que plus de la moitié des travailleurs américains s’inquiètent des effets de l’IA sur leur emploi, et que seulement 6 % pensent qu’elle leur offrira de meilleures opportunités. Ce qui montre pour le moins, un manque général d’optimisme quant à la capacité de l’IA à créer une croissance significative de l’emploi.Ces analyses mettent en évidence les craintes d’un chômage de masse, d’efforts de reconversion inégaux et d’un accroissement potentiel des inégalités économiques comme des préoccupations clés dans la transformation du marché du travail induite par l’IA.
Une autre enquête pessimiste de l’American Staffing Association a révélé que 74 % des adultes américains craignent qu’une automatisation accrue n’entraîne une augmentation du chômage. Près de la moitié des Américains employés pensent que leurs emplois pourraient être remplacés par l’IA, les secteurs de l’industrie et de l’ingénierie exprimant les plus grandes inquiétudes.
Pour alourdir le paysage, la banque d'affaires Goldman Sachs estime que 300 millions d’emplois dans le monde pourraient être perdus à cause de l’IA, ce qui représente 9,1 % de tous les emplois dans le monde. Cette projection met en évidence des risques importants pour les économies avancées, où 60 % des emplois sont considérés comme menacés en raison de l’automatisation.
Certains secteurs affichent des niveaux plus élevés de pessimisme quant à l’impact de l’IA sur l’emploi en raison de leur vulnérabilité à l’automatisation et de l’adoption rapide d’outils basés sur l’IA. Il s’agit notamment du secteur industriel. Les travailleurs de l’industrie manufacturière et des domaines connexes expriment les plus hauts niveaux d’inquiétude, 56 % craignant que leurs emplois ne soient remplacés par l’automatisation. Cela est dû à l’utilisation généralisée de la robotique et de l’IA dans l’automatisation des tâches répétitives, entraînant d’importants "déplacements" d’emplois.
Dans le secteur de l'ingénierie, informatique et sciences, environ 51 % des travailleurs de ces secteurs s’inquiètent du remplacement de leur rôle par l’IA. Les progrès rapides des outils d’IA générative, tels que ceux utilisés pour le codage et l’analyse de données, ont accru les préoccupations concernant la sécurité d’emploi dans ces secteurs.
Pour ce qui est des rôles de bureau et administratifs, les employés sont également très pessimistes, 48 % estimant que leur emploi est menacé. Les outils d’automatisation sont de plus en plus capables de gérer la planification, la saisie de données et d’autres tâches de routine traditionnellement effectuées par le personnel de bureau.
Même les postes de niveau supérieur ne sont pas épargnés, 44 % des travailleurs occupant des postes professionnels et managériaux exprimant des inquiétudes quant à l’impact de l’IA. Cela reflète les craintes que les tâches de prise de décision et de planification stratégique puissent être augmentées ou remplacées par des systèmes d’IA.
Les personnes qui travaillent dans le commerce de détail quant à elles, sont confrontées à des risques importants en raison de l’intégration de systèmes de gestion des stocks pilotés par l’IA, des technologies de caisse en libre-service et de chatbots pour le service client. Ce secteur est particulièrement vulnérable aux pertes d’emplois dues à l’automatisation.
Dans un autre domaine, bien que les soins de santé soient souvent cités comme un secteur en croissance pour les applications de l’IA, 39 % des travailleurs de ce domaine expriment toujours des inquiétudes quant au remplacement des emplois. La capacité de l’IA à gérer les diagnostics, à prendre en charge le travail administratif et même certaines tâches cliniques contribue à ce malaise.
Ces industries partagent un fil conducteur : elles impliquent des tâches qui peuvent être automatisées efficacement par les systèmes d’IA, que ce soit grâce à la robotique, aux outils d’IA générative ou aux plateformes d’analyse avancées. C'est ce qui a conduit à un pessimisme généralisé parmi les travailleurs pour ce qui est de l’avenir de leurs rôles dans une économie de plus en plus automatisée.
Les optimistes de l'IA
Cependant, il y a des analyses plus optimistes quant à l’impact de l’IA sur le travail et l’emploi.Par exemple le Forum économique mondial (WEF). Son rapport "Future of Jobs Report 2025" souligne que l’IA créera un gain net de 78 millions d’emplois d’ici 2030, avec 170 millions de nouveaux rôles émergeant malgré le déplacement de 92 millions d'entre eux. Le rapport met l’accent sur le potentiel transformateur de l’IA pour améliorer la productivité et créer des opportunités dans de nouveaux secteurs, tels que l’IA générative et les technologies de traitement de l’information.
"Les partisans de l’IA prédisent un bond en productivité qui générera de la richesse et améliorera le niveau de vie. Le cabinet de conseil McKinsey a estimé en juin 2024 que l'IA pourrait ajouter entre 14 et 22 billions de dollars de valeur par an, ce chiffre supérieur étant à peu près la taille actuelle de l’économie américaine."
McKinsey prévoit que l’IA créera de 20 à 50 millions de nouveaux emplois dans le monde d’ici 2030, en particulier dans des secteurs tels que la santé - vraiment l'opposé de ce qui a été suggéré plus haut - , la fabrication et la finance. Il souligne que l’IA améliore les rôles existants et crée une demande pour de nouvelles compétences telles que la pensée critique, la créativité et la résolution de problèmes.
L'institut " Tony Blair Institute for Global Change" souligne le potentiel de l’IA à stimuler la croissance économique grâce à une productivité accrue et à l’innovation. Il prédit que l’IA complétera les travailleurs, créera de nouveaux marchés et améliorera les expériences sur le lieu de travail, augmentant ainsi la demande de main-d’œuvre.
Ces perspectives mettent en évidence l’optimisme quant à la capacité de l’IA à stimuler la croissance économique, à créer de nouvelles opportunités d’emploi et à améliorer les capacités et compétences de la main-d’œuvre, tout en reconnaissant des défis tels que le déplacement d’emplois.
Des célébrités sont pessimistes sur l'impact de l'IA sur les emplois, d'autres non
Parmi les personnalités qui se sont exprimées sur le sujet, Barack Obama dit que l’IA est déjà meilleure que "60 à 70 % des codeurs/programmeurs"."Le travail hautement qualifié est automatisé, il n’y a pas que les experts qui doivent s’adapter. D’où viendra le sens des choses dans un monde où les machines peuvent faire ce que nous faisons ? Aussi profonde que soit cette technologie, l’IA aura plus d’impact et viendra plus rapidement. Dans une certaine mesure, il s’agit d’une extension de cette longue tendance à l’automatisation, mais il ne s’agit pas seulement d’automatiser les processus de fabrication ou d’utiliser des bras robotiques. Nous commençons maintenant à voir ces modèles, ces plates-formes capables d’effectuer un travail intellectuel de très haut niveau.
Donc, il se peut que tout le monde maintenant, pas seulement les cols bleus, pas seulement les ouvriers, va devoir se demander où puis-je trouver un emploi ? Comment puis-je obtenir un revenu suffisant pour nourrir ma famille ? Nous serons tous confrontés à des questions sur le fait que nous produisons beaucoup de choses. Comment le distribuons-nous ? Et qu’est-ce qui est juste et qu’est-ce qui ne l’est pas ? Et comment pouvons-nous trouver un but et un sens dans nos vies ?
Pour Bill Gates, d’ici 10 ans, l’IA remplacera de nombreux médecins et enseignants – les humains ne seront pas nécessaires "pour la plupart des choses".
À l’heure actuelle, l’expertise reste "rare", a expliqué Bill Gates, pointant du doigt les spécialistes humains sur lesquels nous comptons encore dans de nombreux domaines, y compris "un remarquable médecin" ou "un remarquable enseignant". Mais "avec l’IA, au cours de la prochaine décennie, cela deviendra gratuit, banal – d’excellents conseils médicaux, un excellent tutorat ", a déclaré Gates. En d’autres termes, le monde entre dans une nouvelle ère de ce que Gates a appelé "l'intelligence gratuite [en accès libre] "
Bill Gates pense que seuls les programmeurs, les spécialistes de l’énergie et les biologistes survivront à la prise de contrôle hostile de l’IA. Alors que le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a déclaré de son côté que les programmeurs n’auraient probablement plus d’emploi à cause de l'IA. " C’est notre travail de créer une technologie informatique de sorte que personne n’ait à programmer. Et que le langage de programmation soit l'humain, tout le monde dans le monde est maintenant un programmeur. C’est le miracle de l’intelligence artificielle"
Tout n’est pas sombre pour le codage, car certaines compétences seront toujours nécessaires pour savoir quand et où utiliser la programmation par IA. Jensen Huang, PDG de Nvidia, dit que l’amélioration des compétences est la voie à suivre, et que l’amélioration des compétences fournira les connaissances sur comment et quand utiliser la programmation de l’IA. Il a aussi déclaré que le traitement du langage naturel progressera au point où la seule langue nécessaire pour coder serait leur langue maternelle. Mais Bill Gates affirme que la programmation est encore trop complexe pour que l’IA remplace totalement les humains.
Les opinions sur l'impact de l'IA sur le travail évoluent rapidement
Il faut reconnaitre que l’analyse de l’impact de l’IA sur l’emploi et l’emploi a considérablement évolué au cours des 12 derniers mois, et ce changement est en grande partie dû à l’avancement rapide et au déploiement dans le monde réel des technologies d’IA générative (GenAI) comme ChatGPT, Claude, Gemini et autres.Les progrès qui font passer de l'IA générative de fin 2022 à des systèmes quasiment capables de "raisonner" est aussi le fruit d'une très grande quantité de startups nées pour l'IA (IA natives) dans la Silicon Valley, aux Etats Unis, en Chine, en Europe en Israël et de plus en plus dans d'autres régions du monde. Les énormes investissements des big tech et du capital risque dans l'IA se traduisent par une myriade de produits et d'outils visant notamment à accélérer l'adoption de l'IA dans le tissu économique, entreprises et institutions.
En premier lieu, on est passé du battage médiatique à la mise en œuvre. Les premières discussions étaient en grande partie théoriques ou axées sur des cas d’utilisation étroits de l’IA, comme l’automatisation des processus robotiques ou les systèmes de recommandation. Aujourd’hui, avec l’essor de l’IA générative, les entreprises intègrent activement l’IA dans les flux de travail de base : rédaction, documentations, appel d'offres, thèses, codage, service client, rédaction juridique et même processus de prise de décision.
En même temps, la vulnérabilité à l’emploi des cols blancs est devenue réelle. On pensait que seuls les emplois de cols bleus ou peu qualifiés étaient menacés. Des emplois autrefois considérés comme "sûrs", tels que le marketing, le droit, le journalisme, le design et même l’ingénierie logicielle, sont maintenant directement touchés par la GenAI.
Par exemple, des rapports d’entreprises comme McKinsey et l’OCDE montrent une forte augmentation du nombre de tâches au sein des postes de cols blancs qui peuvent être au moins partiellement automatisées.
Un changement s'est aussi opéré dans la nature des impacts. On est passé de l'idée d'un déplacement total de l’emploi à l’automatisation au niveau des tâches. De nouvelles études soulignent que l’IA est plus susceptible de remodeler les emplois que de les éliminer complètement. Les rôles évoluent pour inclure plus de supervision, d’ingénierie rapide, de pensée critique et de collaboration avec des outils d’IA. Ce modèle de "réaffectation des tâches" gagne du terrain par rapport au récit binaire "perte d’emplois contre création d’emplois".
On voit davantage maintenant l’IA comme amplificateur de productivité, mais avec un bémol toutefois. Les recherches menées au cours de l’année écoulée (par exemple, au MIT et à Stanford) montrent que l’IA peut augmenter la productivité de 20 à 40 %, en particulier pour les travailleurs moins expérimentés. Mais elle peut également creuser les écarts de performance : ceux qui savent utiliser l’IA prospèrent, les autres sont à la traîne et surtout risquent d'y rester jusqu'à décrocher purement et simplement.
Maintenant que les systèmes d’IA sont utilisés pour surveiller les performances, attribuer des tâches et évaluer la productivité, des aspects comme l’équité, la transparence et l’autonomie des travailleurs suscitent des inquiétudes croissantes. Il y a un an, c’était moins le cas, mais c’est devenu un sujet central dans les récents rapports de Bruegel et de l’OCDE.
Ces changements ont-ils eu lieu complètement du fait de la prolifération d'outils de GenAI ? Par exemple des outils tels que ChatGPT, GitHub Copilot, Midjourney et d’autres ont atteint une adoption massive, rendant l’impact de l’IA mesurable et visible. Des études de cas concrets sont devenues disponibles. Les organisations ont partagé des recherches internes ou collaboré avec des universitaires (par exemple, l’impact de GitHub Copilot sur la productivité des développeurs). Les gouvernements ont commencé à réagir avec des cadres de règlementation, comme la loi sur l’IA de l’UE et les décrets américains, ce qui a incité les chercheurs et les groupes de réflexion à recadrer leurs analyses autour de l’éthique, de l’inclusion et des politiques.
Des plateformes comme LinkedIn, Indeed et les outils SaaS d’entreprise ont publié des données qui révèlent des changements dans les tendances d’embauche, les exigences en matière de compétences et les descriptions de postes liés à l’IA.
Les experts ont des avis différents dans ce contexte et il y a en fait un débat animé et évolutif parmi les experts sur l’impact de l’IA sur le travail. Bien qu’il y ait un certain consensus, beaucoup de désaccords tournent autour de l’ampleur, de la vitesse et de la nature de la transformation imposée par l’IA. Elles portent sur des thèmes importants pour l'avenir.
L’intelligence artificielle, une révolution technologique à contre-courant
En quoi l’impact de l’IA sur l’emploi est-il censé différer de celui des révolutions technologiques passées ?L’intelligence artificielle s’invite dans le monde du travail à une vitesse fulgurante, soulevant de nombreuses interrogations. Si certains comparent cette transformation aux grandes révolutions industrielles du passé, un examen attentif montre que l’IA marque une rupture inédite, tant par son ampleur que par sa nature.
Les précédentes avancées technologiques, comme la Révolution industrielle, ont principalement automatisé des tâches manuelles routinières, affectant en grande partie les emplois ouvriers. On pense, par exemple, au métier à tisser mécanique ou à la chaîne de montage – des innovations qui ont accru la productivité du travail physique. En revanche, l’IA va bien au-delà du plancher des usines. Elle est capable d’automatiser des tâches cognitives, d’analyser d’immenses ensembles de données, de "prendre des décisions" complexes, et de produire du contenu créatif. Cela signifie que de nombreux métiers de bureau – du service client à l’analyse de données, en passant par certains aspects du droit ou de la médecine – entrent désormais dans le champ des activités susceptibles d’être automatisées ou augmentées par l’IA.
De plus, la vitesse de cette transformation est sans précédent. Là où les changements technologiques passés se sont étalés sur plusieurs décennies, l’IA – et en particulier l’IA générative – est adoptée et intégrée à un rythme effréné. La diffusion rapide d’outils comme ChatGPT illustre une accélération du changement qui laisse moins de temps aux individus et aux économies pour s’adapter, comparé aux transformations historiques.
L’impact sur les niveaux de compétence présente également une rupture. Alors que certaines technologies passées étaient neutres en termes de compétences, voire ont conduit à une déqualification dans certains cas, l’IA devrait avoir un effet plus nuancé, potentiellement biaisé en faveur des compétences élevées. Elle pourrait certes remplacer des postes cognitifs intermédiaires et routiniers, mais elle créera en parallèle une demande accrue pour des professionnels hautement qualifiés, capables de développer, de mettre en œuvre et de gérer les systèmes d’IA. L’avenir semble s’orienter vers une collaboration accrue entre l’humain et la machine, plutôt qu’un simple remplacement.
Historiquement, les révolutions technologiques ont fini par entraîner une création nette d’emplois. Si beaucoup anticipent un effet similaire avec l’IA, un degré d’incertitude plus important entoure l’ampleur et la nature de ces nouveaux rôles. La transition pourrait engendrer une perte d’emplois significative avant que de nouvelles opportunités ne se concrétisent pleinement, d’où la nécessité de politiques proactives en matière de reconversion et de montée en compétences.
Enfin, l’impact potentiel sur les inégalités mérite une attention particulière. Si les révolutions passées ont eu des effets variés sur la répartition des revenus, certains craignent que l’IA ne vienne accentuer les écarts existants, en profitant principalement à ceux disposant déjà des ressources et compétences nécessaires pour en tirer parti. À l’inverse, si elle est bien encadrée, l’IA pourrait aussi démocratiser l’accès à l’expertise et aux outils, contribuant ainsi à réduire les inégalités.
La révolution de l’IA n’est pas simplement un nouveau chapitre d’un modèle déjà vu dans le passé. Son impact étendu sur les fonctions cognitives, sa mise en œuvre rapide, son influence complexe sur les compétences, l’incertitude liée à la création d’emplois et son potentiel à remodeler les inégalités en font une mutation technologique d’une nature profondément différente. Naviguer dans cette nouvelle ère nécessitera une approche prospective de l’éducation, de la formation et des politiques sociales, afin de tirer parti des bénéfices de l’IA tout en en atténuant les effets perturbateurs.
Un cas intéressant est celui de l'introduction des tableurs (Excel, Visicalc, Lotus123) et l'apocalypse qui n'a pas eu lieu chez les comptables.
L’arrivée des tableurs a fait chuter les emplois liés à la tenue des comptes, mais a dopé ceux dans la comptabilité et l’analyse comptable et financière.
"Cette nouvelle technologie a fait chuter la demande de comptables : leur nombre a diminué de 44 % par rapport aux deux millions de 1985, selon le Bureau of Labor Statistics aux Etats Unis. Pourtant, selon un article du New York times de 2017, les personnes capables de faire tourner ces tableurs sont devenues des "produits" de première nécessité. De 1985 à 2017, le nombre de comptables et d’auditeurs a augmenté de 41 %, pour atteindre 1,8 million, tandis que les gestionnaires financiers et les analystes de gestion ont presque quadruplé pour atteindre 2,1 millions. Tout comme les tableurs ont fait baisser les coûts et augmenter la demande de calculs, l’apprentissage automatique – l’application de l’IA à de grands ensembles de données – fera de même pour les prédictions. (selon Ajay Agrawal, Joshua Gans et Avi Goldfarb, de la Rotman School of Management de l’Université de Toronto)
L’IA augmentera-t-elle ou diminuera-t-elle les inégalités salariales ?
Les travailleurs hautement qualifiés et les personnes averties en IA prospéreront, mais les travailleurs moins qualifiés et plus âgés risquent d’être laissés pour compte. Précarité de l’emploi (p. ex., travailleurs à la demande sous gestion algorithmique)Concernant la réduction des inégalités, certains soutiennent que l’IA pourrait en fait uniformiser les règles du jeu, en permettant aux personnes vivant dans des milieux à faibles ressources d’effectuer un travail à forte valeur ajoutée (grâce à des outils linguistiques ou à l’automatisation créative). Mais ce point de vue est moins courant et il est surtout observé dans les cercles techno-optimistes.
Il y a la question de savoir si les compétences humaines vont pouvoir rester pertinentes ou au contraire devenir obsolètes ? Et alors, par quoi les remplacer et à quelle vitesse y parviendrons-nous ?
Mais pour le moment, tout n'est pas acquis des compétences et des savoir-faire innés et con codifiés de l'humain par l'IA. L’IA par exemple ne peut pas reproduire l’intelligence émotionnelle, l’éthique, l’intuition ou la connexion humaine profonde. Aussi, les rôles mettant l’accent sur l’empathie (thérapeutes, enseignants, aidants) resteront essentiels et prendront probablement plus de valeur.
Les gouvernements devraient-ils réglementer l’impact de l’IA sur l’emploi ?
Pour les partisans de cette approche, il faut réguler activement. Les experts soutiennent que les gouvernements doivent taxer les gains de productivité de l’IA pour financer les programmes sociaux ou le Revenu de Base Universel. Ils demandent que l'on réglemente la gestion des humains par algorithmique, et que l'on impose la transparence de l’IA dans les pratiques d’embauche et du fonctionnement des RH.D’autres pensent - notamment dans la Silicon Valley - qu’une réglementation excessive étouffera l’innovation, ralentira la croissance économique et retardera les avantages de l’IA en matière de productivité. Les groupes de l’industrie technologique adoptent souvent cette position, appelant à une réglementation "légère" ou "basée sur le risque perceptible (et non théorique)".
L'attitudes des dirigeants face à l'IA
Le PDG de la société américaine Shopify, Tobias Lutke, a envoyée à ses 8 000 employés un mémo, qui visait principalement à leur demander qu’ils utilisent l’IA de manière efficace et fréquente : "Avant de demander plus d’effectifs et de ressources, les équipes doivent démontrer pourquoi elles ne peuvent pas obtenir ce qu’elles veulent faire en utilisant l’IA."Un autre PDG demande à ses troupes : "Cela n’a pas de sens d’embaucher plus de monde avant d’avoir appris à faire plus avec ce que nous avons [l'IA]….".
Mais ces attitudes ne sont pas communes chez les dirigeants aux Etats Unis.
Il y a un sentiment qui circule que peu de cadres supérieurs reconnaissent qu’ils réduisent ou vont réduire leurs effectifs à cause ou grâce à l’IA. Si oui, pourquoi ?
Il y a un scepticisme croissant quant au fait que les cadres supérieurs adoptent discrètement les avantages de l’IA, tout en minimisant ou en évitant de reconnaître ouvertement qu’elle conduit à des suppressions d’emplois. Personne ne va déclarer publiquement "nous supprimons des emplois parce que l’IA les rend inutiles". Cela déclencherait des réactions médiatiques négatives, mettrait en colère les employés et les syndicats et pourrait nuire à la réputation d’une entreprise en tant qu’innovateur "éthique". Les analystes financiers auront un regard peu complaisant même si en première analyse, moins d'emploi peut se traduire par de meilleurs résultats dans certains raisonnements simplistes. Les investisseurs adorent les gains de productivité de l’IA, mais les licenciements massifs peuvent effrayer les marchés s’ils sont considérés comme désespérés ou déstabilisants. Les dirigeants craignent d’avoir l’air d'en tirer profit sur le dos de la vie des gens.
Au lieu de cela, le message est souvent du type : "Nous utilisons l’IA pour aider à développer et donner davantage de pouvoir à notre personnel", même lorsque les licenciements suivent peu de temps après, hélas. Certains PDG préfèreront parler des suppressions d’emplois comme des "restructurations stratégiques" ou des "optimisations opérationnelles", plutôt que comme une automatisation des rôles basée sur l’IA. Mais on a vu notamment dans le secteur de la technologie numérique aux Etats-Unis de nombreuses entreprises licencier des personnes avant que les systèmes d’IA ne soient entièrement en place. Ils ne remplacent pas encore les travailleurs par l’IA, ils parient qu’ils le pourront bientôt. C’est pourquoi les dirigeants parlent souvent d'"investir dans l’IA", de "redéployer les talents" ou de "se perfectionner pour l’avenir", ce qui semble plus acceptable que "nous n’aurons bientôt plus besoin d’autant de personnes" pour faire le travail existant et bien davantage. Ce genre de déclarations est encore relativement rare – la plupart des entreprises considèrent encore l’IA comme une amélioration et non comme un remplacement. Dans la plupart des cas, les licenciements et les investissements dans l’IA se produisent simultanément, mais la raison officielle des réductions est vague – "réalignement", "priorisation" ou "efficacité" – et non directement l’IA.
Les Big Tech américaines, sont particulièrement prise en tenailles dans cette dynamique de l'IA qu'ils utilisent ET commercialisent.
Si elles admettent que l’IA coûte des emplois dans leurs propres entreprises, cela va saper leur message selon lequel il ne s’agit que d’un outil pour aider les travailleurs.
Considérations réglementaires et juridiques
Reconnaître que l'IA est à l'origine des suppressions d'emplois pourrait avoir des conséquences réglementaires ou juridiques. Aux États-Unis, dans l'UE et dans d'autres régions, les gouvernements examinent de plus en plus le rôle de l'IA sur le marché du travail. Les entreprises qui admettent ouvertement le rôle de l'IA dans la réduction des emplois peuvent se retrouver soumises à des réglementations liées au travail ou faire face à des pressions pour créer de nouveaux cadres de gestion des travailleurs déplacés. Les Big Tech sont parfaitement conscientes de l'inquiétude croissante concernant l'IA et de son potentiel à exacerber les inégalités. En évitant d'admettre de pertes d'emplois, ils évitent de déclencher des débats politiques ou de nouvelles réglementations qui pourraient entraver leur capacité à développer des produits d'IA à l'avenir. La frontière est délicate entre innovation et déplacement. La réticence des dirigeants des Big Tech à discuter ouvertement du rôle de l'IA dans les réductions d'effectifs reflète un exercice d'équilibre complexe entre l'adoption des avantages de l'IA, le maintien de la confiance du public et la gestion des répercussions internes et externes de l'automatisation. L'IA continuera sans aucun doute à remodeler les industries, à créer de nouvelles opportunités et à optimiser les opérations commerciales. Cependant, à mesure que ces entreprises progressent, il devient de plus en plus clair que l'avenir du travail ne sera pas une transition simple, mais un parcours difficile qui nécessite de la transparence, une planification minutieuse et un engagement à aborder l'impact social de ces avancées technologiques.Comment faire face ?
Certains experts avancent que nous nous posons la mauvaise question. Ils disent que l’accent ne devrait pas être mis uniquement sur le nombre d’emplois que l’IA détruira ou créera, mais aussi sur le type de travail qui restera significatif et durable dans un monde envahi par l'IA.Certaines entreprises ont lancé des initiatives de formation et d'acculturation. Par exemple, Google/Alphabet a créé son fonds d’éducation sur l’IA de 120 millions de dollars pour aider les enseignants et les étudiants à développer des compétences en IA et le programme "Grow with Google", visant à fournir des compétences et une formation en IA aux employés de la firme. Le rapport "The Future of Jobs", du World Economic Forum a révélé que 77 % des employeurs envisagent de faire monter en compétences leur personnel actuel pour mieux travailler aux côtés de l’IA, tandis que 47 % envisagent de faire passer les employés avec des rôles en déclin à d’autres rôles dans l’organisation.
Quand l’IA relance le paradoxe de Jevons : plus d’efficacité, plus de consommation ?
L'efficacité accrue d'une technologie conduit-elle inévitablement à une consommation accrue ? C'est le cœur du paradoxe de Jevons, où l'amélioration des machines à vapeur a paradoxalement boosté la demande en charbon en rendant la technologie plus rentable et omniprésente. L'intelligence artificielle semble réactiver ce paradoxe.C’est tout le cœur du paradoxe de Jevons, formulé au XIXe siècle par l’économiste britannique William Stanley Jevons. À l’époque, il observait que les améliorations dans l’efficacité des machines à vapeur, qui consommaient moins de charbon, avaient en réalité conduit à une augmentation massive de la demande en charbon. Pourquoi ? Parce qu’en devenant plus rentable, cette technologie s’était diffusée à grande échelle, alimentant la croissance industrielle et donc la consommation énergétique.
Un paradoxe qui semble aujourd’hui revenir en force avec… l’intelligence artificielle.
L’IA, a une efficacité redoutable. L’IA promet d’automatiser des tâches à une vitesse et une précision inégalée. Des réponses instantanées, des processus optimisés, des coûts réduits. Dans presque tous les secteurs – finance, santé, logistique, marketing –, elle améliore la productivité, réduit les délais, multiplie les capacités d’analyse. Sur le papier, cela devrait conduire à une certaine "sobriété" : moins de ressources humaines pour les mêmes résultats, moins de gaspillage, plus d’efficience.
Mais comme au temps de Jevons, cette efficacité crée un effet d’appel massif. Un effet rebond. En devenant plus accessible, l’IA est utilisée partout, pour tout. Rédiger des mails, coder, diagnostiquer, gérer, prévoir, créer. Chaque tâche devient une occasion d’utiliser une IA. Résultat : au lieu de ralentir, la consommation de ressources numériques explose – données, électricité, puissance de calcul.
Plus ces IAs sont efficaces, plus elles sont utilisées. Et plus elles sont utilisées, plus elles consomment.
Le paradoxe s'applique au travail et à l’attention. L’IA, censée libérer du temps, ne fait souvent que démultiplier les tâches. On produit plus, plus vite… donc on en demande plus. Même phénomène dans l’économie de l’attention : les IA de recommandation (comme sur TikTok ou YouTube) affinent sans cesse leurs algorithmes pour capter plus efficacement notre intérêt. Résultat : nous passons plus de temps devant les écrans, pas moins.
Et à mesure que l’IA devient moins coûteuse, ses applications potentielles ne cessent de croître. Tout comme une meilleure prévision météo nous encourage à sortir sans parapluie, explique un entrepreneur américain de la société APT, l’IA pousse les entreprises à tester davantage de produits, de stratégies et d’intuitions : "Les théories deviennent légères et jetables." Elles ont besoin de personnes capables de l’utiliser efficacement, et surtout, de savoir quoi faire des résultats obtenus.
Le paradoxe de Jevons appliqué à l’IA soulève une question importante : comment encadrer une technologie qui devient plus consommatrice à mesure qu’elle devient plus performante ?
Certaines pistes émergent. On parle de sobriété numérique, de limitation de l’usage, de priorisation des applications utiles à la société. Ce qui est contre intuitif, c’est que l’IA elle-même pourrait faire partie de la solution : optimisation des flux énergétiques, gestion fine des ressources, détection de gaspillages.
Mais pour éviter que le cercle vertueux ne tourne en cercle vicieux, il faudra plus qu’une technologie puissante : il faudra une volonté politique, une régulation intelligente, et une vraie réflexion éthique sur les usages. À moins que des équilibres s'établissent naturellement avec l'apparition de nouveaux usages activés par de nouvelles technologie dans la famille de l'IA.
Conclusion : s’adapter ou évoluer ?
Certains observateurs soutiennent que nous devons redéfinir le "travail". Si la société mesurait le succès par le bien-être, la créativité, la contribution communautaire et la santé environnementale, l'IA pourrait ouvrir la porte à des sociétés post-travail, mais seulement si les politiques et les valeurs évoluent également.L’IA rendra obsolètes certains rôles, en transformera beaucoup d’autres et en créera de nouveaux, mais la transition nécessitera un leadership actif, une capacité d’adaptation et des politiques axées sur l’équité pour s’assurer que les gens ne soient pas laissés pour compte. Le paradoxe pourrait être qu'avec la transformation du travail on manque d'emplois et de rôles pour lesquels les compétences seront différentes grâce et à cause de l'IA.
Pas encore l'apocalypse de l'emploi, quoi que…
Georges Nahon
Mai 2025
Sources:
Goldman Sachs, McKinsey, Pew Research Study, New York Times, Fortune, Forbes, CNBC, Venturebeat, TechRadar, Wired
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