À l’occasion de l’édition 2025 de Vivatech, la plateforme dédiée à l’innovation technologique, l’entreprise Liferay a mis en avant sa vision d’une Intelligence Artificielle intégrative, soulevant une fois de plus la question des conséquences de l’IA sur l’emploi. Selon BFM Business, cette problématique s’appuie sur des études souvent alarmistes, mais deux chercheurs de la Harvard Data Science Review estiment que ces prévisions, parfois chiffrées en centaines de millions d’emplois menacés, reposent sur des bases trop fragiles pour être fiables.

Ce qu'il faut retenir

  • Les prévisions de destruction massive d’emplois par l’IA – allant jusqu’à 2 milliards – sont jugées « hasardeuses » par deux chercheurs de la Harvard Data Science Review.
  • L’exemple des employés de banque, dont le nombre a augmenté aux États-Unis entre 1985 et 2002 malgré l’arrivée des distributeurs automatiques, illustre la complexité des mécanismes d’emploi.
  • Les études sur l’IA s’appuient souvent sur des typologies de tâches, mais aucune règle ne permet de lier directement l’automatisation d’une tâche à la suppression d’un emploi.
  • Une étude de Stanford observe une baisse de 13 % de l’emploi chez les jeunes Américains de 22 à 25 ans dans les métiers exposés à l’IA générative, mais sans preuve formelle d’un lien de causalité.
  • Depuis l’arrivée de l’IA générative en 2022, « le marché du travail dans son ensemble n’a pas connu de perturbation perceptible », selon les deux chercheurs.

Des prévisions d’emploi par l’IA fondées sur des hypothèses fragiles

Depuis plusieurs années, les rapports se succèdent pour alerter sur les risques de destruction massive d’emplois liés à l’IA. Certains évoquent jusqu’à 50 %, 38 % ou 5 % des postes menacés aux États-Unis, avec des échéances variant de 2018 à 2038. Pourtant, selon BFM Business, ces analyses reposent sur des méthodologies discutables. Les chercheurs Thomas Davenport et Miguel Paredes, auteurs d’une étude publiée dans la Harvard Data Science Review, soulignent que ces prévisions ignorent la complexité des dynamiques économiques et sociales.

Pour étayer leur argument, ils citent l’exemple des employés de banque. Entre 1985 et 2002, leur nombre a augmenté aux États-Unis, malgré l’automatisation croissante des tâches via les distributeurs automatiques et l’informatique. Ce cas illustre selon eux comment une technologie peut transformer un métier sans le supprimer. « Il est beaucoup trop hasardeux de se risquer à des prévisions sur le nombre d’emplois supprimés par l’arrivée de l’intelligence artificielle », déclarent les deux chercheurs dans leur étude.

L’automatisation d’une tâche ne signifie pas la fin d’un emploi

La majorité des études sur l’impact de l’IA s’appuient sur la base de données américaine O*NET, qui classe les tâches professionnelles. Les chercheurs rappellent que cette approche présente une faille majeure : elle suppose qu’un seuil d’automatisation des tâches (par exemple 30 %) entraînera mécaniquement la suppression de 30 % des emplois correspondants. Or, rien ne garantit un tel lien de causalité.

Plusieurs variables entrent en jeu : le déploiement réel d’outils performants, la capacité des salariés à les utiliser, leur intégration dans les processus existants, ou encore la volonté des entreprises de réorganiser leur travail. Davenport et Paredes citent le cas des banques, qui ont profité de la croissance économique des années 1990 pour ouvrir de nouvelles agences et élargir les missions des caissiers, les orientant vers le service client ou le marketing. L’IA pourrait donc, elle aussi, générer de nouvelles fonctions plutôt que de simplement supprimer des postes.

Les limites des études rétrospectives et prospectives

Parmi les travaux analysés, une étude de Stanford se distingue en se concentrant sur les pertes d’emploi déjà observées. Elle révèle une baisse de 13 % de l’emploi chez les jeunes Américains de 22 à 25 ans dans les métiers les plus exposés à l’IA générative, comme le développement logiciel ou le service client. Cependant, Davenport et Paredes tempèrent cet indicateur : « Il est impossible de prouver le lien de causalité avec l’intelligence artificielle ». Ils rappellent que ce secteur a connu une forte expansion pendant la pandémie de Covid-19, suivie d’un rééquilibrage naturel. D’autres facteurs, comme l’automatisation ou les cycles économiques, pourraient expliquer cette baisse.

Pour évaluer l’impact global de l’IA sur l’emploi depuis 2022, date de l’arrivée fracassante de l’IA générative, les chercheurs s’appuient sur des données américaines. Leur conclusion est sans appel : « Le marché du travail dans son ensemble n’a pas connu de perturbation perceptible depuis la sortie de ChatGPT il y a 33 mois ». Un constat qui contredit les scénarios les plus catastrophistes.

Vers une approche plus pragmatique de l’IA en entreprise

Face à l’incertitude des prévisions, Davenport et Paredes appellent à une approche plus responsable. Plutôt que de chercher à prédire l’avenir, ils préconisent de se concentrer sur l’accompagnement des travailleurs. Leur étude suggère d’investir dans la formation aux compétences spécifiques à l’IA, de superviser son utilisation pour garantir la qualité des résultats, et de réorganiser le travail pour intégrer ces nouveaux outils.

Selon eux, les entreprises devraient également anticiper la transformation des métiers plutôt que de craindre leur disparition. « Il n’existe aucune approche systématique susceptible de fournir des prédictions précises. La démarche la plus responsable serait donc de cesser de les formuler, ou d’admettre que toute prédiction est hautement spéculative », estiment-ils. Leur message est clair : l’IA ne doit pas être perçue comme une menace, mais comme un levier de mutation des compétences et des organisations.

Et maintenant ?

D’ici la fin de la décennie, plusieurs rapports internationaux devraient affiner leurs analyses sur l’impact de l’IA générative dans des secteurs clés comme la santé, la finance ou l’industrie. Les prochaines échéances législatives, notamment en Europe avec l’application du Règlement sur l’IA (AI Act), pourraient aussi influencer les stratégies des entreprises. Reste à voir si ces cadres réglementaires parviendront à concilier innovation technologique et protection des emplois.

En attendant, les chercheurs insistent sur un point : l’absence de perturbations majeures à ce jour ne signifie pas que l’IA n’aura aucun effet sur le marché du travail. Simplement, ses conséquences dépendront moins de la technologie elle-même que de la manière dont les acteurs économiques et sociaux sauront l’intégrer.

Selon les chercheurs Thomas Davenport et Miguel Paredes, ces prévisions reposent sur des méthodologies simplistes. Elles supposent qu’un seuil d’automatisation des tâches (par exemple 30 %) entraînera mécaniquement la suppression de 30 % des emplois correspondants, sans tenir compte des variables complexes comme la réorganisation des entreprises ou l’émergence de nouveaux métiers. « Il n’existe aucune règle claire permettant de dire à partir de quel seuil de tâches automatisables un emploi disparaît réellement », expliquent-ils.