L’IA ne supprime pas encore les emplois… mais elle s’attaque déjà aux débutants
Une étude actualisée par des économistes de Stanford, basée sur des données anonymisées de fiches de paie collectées par ADP, montre que l'emploi des 22-25 ans dans les métiers les plus exposés à l'intelligence artificielle est désormais inférieur de 19 % à celui observé dans les professions moins touchées, contre un écart de 13 % un an plus tôt. Depuis 2022, l'emploi des jeunes dans les 40 % de professions les plus exposées à l'IA a reculé d'environ 11 %, tandis qu'il a progressé de 10 % dans les 60 % de métiers les moins exposés. Les chercheurs se sont notamment appuyés sur l'Anthropic Economic Index, qui distingue les tâches que l'IA peut automatiser entièrement de celles où elle sert plutôt d'assistant. Chez les travailleurs plus âgés, en revanche, l'écart entre métiers exposés et non exposés reste beaucoup plus faible, ce qui suggère que le phénomène touche spécifiquement les nouveaux entrants sur le marché du travail.
Résumé et traduction réalisés par Le Fil IA à partir de Le Big Data. Lire l'article original →
Le principal mécanisme identifié n'est pas une vague de licenciements, mais un ralentissement des embauches de jeunes diplômés dans les métiers où l'IA peut prendre en charge une large part des tâches, comme la comptabilité, l'audit, ou les postes de réceptionniste et d'agent d'information. À l'inverse, dans les professions où l'IA agit comme un outil d'augmentation plutôt que de substitution, à l'image des dirigeants d'entreprise ou des infirmiers diplômés, l'emploi des jeunes résiste mieux, voire progresse. Cette distinction pèse directement sur les stratégies de recrutement des entreprises et redessine les portes d'entrée classiques du marché du travail, au moment où des millions de diplômés cherchent leur premier emploi chaque année.
Stanford avance une explication structurelle à ce phénomène : les débutants seraient particulièrement vulnérables dans les métiers reposant sur des connaissances dites codifiées, c'est-à-dire des savoirs formels et standardisés que l'on apprend via une formation ou un manuel, et que l'IA peut absorber rapidement. Les travailleurs expérimentés, eux, s'appuient davantage sur des connaissances tacites, acquises par la pratique et le mentorat, plus difficiles à automatiser. Les métiers riches en connaissances codifiées affichent ainsi une croissance plus faible en début de carrière, alors que les professions fondées sur l'expérience progressent surtout chez les travailleurs chevronnés. Point positif toutefois : les écarts liés à l'IA seraient moins marqués dans les métiers comptant une forte proportion de diplômés universitaires, ce qui laisse entrevoir des marges d'adaptation selon les filières et les compétences développées durant les études.
Pas d'impact direct sur la France/UE