L'IA et les licenciements — entre mythe et réalité économique

L'intelligence artificielle serait en train de bouleverser le marché du travail, remplaçant massivement les travailleurs par des algorithmes génératifs. Pourtant, un nouveau rapport d'Oxford Economics invite à la prudence face à ce message trop souvent accepté comme une évidence. Selon les économistes Ben May et Yasmine Badawy, les preuves d'une transformation structurelle du marché du travail par l'IA restent pour l'instant fragiles.

Relativiser l'ampleur du phénomène

Selon les données de Challenger, Gray & Christmas, cabinet spécialisé dans le suivi des licenciements, l'IA a été citée comme la raison de près de 55 000 suppressions de postes aux États-Unis sur les onze premiers mois de 2025. Ce chiffre représente plus de 75% de tous les licenciements liés à l'IA rapportés depuis 2023, ce qui semble confirmer une accélération du phénomène.

Mais le rapport d'Oxford Economics note que ces 55 000 licenciements ne représentent que 4,5% du total des suppressions d'emplois rapportées sur la même période. Pour comparaison, les pertes d'emplois attribuées à des facteurs conjoncturels ont été quatre fois plus importantes. Les licenciements attribués à l'IA sont ainsi encore relativement marginaux.

Le paradoxe de la productivité

Si l'IA remplaçait réellement les travailleurs à grande échelle, on devrait déjà remarquer une accélération de la croissance de la productivité, de moins en moins d'employés produisant le même volume de biens ou de services.

Ce n'est pas le cas. La croissance de la productivité aux États-Unis et dans les autres économies avancées reste faible et volatile depuis le lancement de ChatGPT en novembre 2022. Après une période de croissance robuste post-pandémique, attribuable à une meilleure utilisation de la main-d'œuvre accumulée pendant le COVID, la productivité a même ralenti ces derniers temps.

Ces tendances suggèrent des dynamiques cycliques classiques plutôt qu'une révolution technologique en cours. L'absence actuelle de signal clair dans les statistiques de productivité indique que l'utilisation de l'IA en production reste largement expérimentale et n'a pas encore conduit à des remplacements massifs de travailleurs.

Une stratégie de communication

En vérité, même les pertes d'emplois attribuées à l'IA sont probablement surestimées — certaines entreprises pourraient utiliser l'IA comme couverture narrative pour des licenciements motivés par des raisons plus traditionnelles. Attribuer des réductions d'effectifs à l'adoption de nouvelles technologies transmet un message bien plus positif aux investisseurs qu'admettre une demande faible, un surembauchage passé ou des erreurs stratégiques.

Peter Cappelli, professeur de management à Wharton, rappelle aussi que les marchés boursiers réagissent généralement favorablement aux annonces de licenciements, ce qui a historiquement conduit certaines entreprises à annoncer des réductions qui ne se matérialisent jamais réellement.

Le cas des jeunes diplômés

L'augmentation du chômage des jeunes diplômés universitaires constitue l'un des arguments les plus fréquemment avancés pour soutenir la thèse d'un impact déjà significatif de l'IA. Aux États-Unis, le taux de chômage des diplômés récents est passé de 3,9% en novembre 2022 à un pic de 5,5% en mars 2025. Les secteurs des services professionnels et techniques, considérés comme particulièrement vulnérables à l'automatisation par l'IA, ont effectivement enregistré les hausses les plus marquées.

Mais ce n'est pas vraiment convaincant. Historiquement, le chômage des diplômés augmente toujours davantage que le chômage global lors de ralentissements économiques et la hausse récente s'inscrit parfaitement dans ce schéma cyclique classique. De plus, la baisse observée depuis mars 2025 contredit l'idée d'une influence croissante et continue de l'IA sur le marché du travail.

L'analyse internationale renforce cette interprétation. Les économies ayant connu les plus fortes hausses de chômage diplômé sont également celles où le marché du travail global s'est le plus détérioré. À l'inverse, des pays comme le Japon et la Corée du Sud, où les conditions du marché du travail sont restées stables, n'ont pas enregistré de baisse du taux d'emploi de leurs diplômés.

Une explication complémentaire réside dans la démographie de l'enseignement supérieur. Aux États-Unis, la part des 22-27 ans détenant un diplôme universitaire est passée de 32% à 35% depuis 2019. Dans la zone euro, la progression est encore plus marquée : de 39% à 45% pour les 25-29 ans entre 2019 et 2024.

Cette augmentation de l'offre de diplômés, combinée à un ralentissement des embauches, suffit à expliquer une hausse du chômage sans nécessiter de choc structurel lié à l'IA.

Une adoption qui marque le pas ?

Paradoxalement, alors que les discours sur l'IA s'intensifient, certaines données suggèrent un ralentissement de son adoption dans les grandes entreprises américaines, celles-là même où les remplacements de personnel par l'IA seraient les plus probables — une stagnation qui signale peut-être une prise de conscience progressive des limites de la technologie.

D'autre part, si l'IA peut effectivement accélérer certaines tâches individuelles, les gains totaux peuvent s'avérer décevants. L'IA doit non seulement résoudre les goulets d'étranglement existants dans les processus de production, mais aussi éviter d'en créer de nouveaux. Une réorganisation substantielle des processus de production est souvent nécessaire pour tirer pleinement parti de l'IA, un processus qui prend du temps et est sans doute coûteux.

Le rapport ne nie pas que l'IA puisse à terme transformer le marché du travail. Tout est possible à terme. Toutefois, pour l'instant, les évolutions récentes de l'emploi s'expliquent principalement par des facteurs cycliques classiques.

Les prochains mois et années seront déterminants. Si la productivité commence à croître de façon soutenue et si les licenciements liés à l'IA représentent une part croissante des suppressions d'emplois, alors la thèse d'une transformation structurelle gagnera en crédibilité. En attendant, la prudence et le scepticisme semblent de mise face aux récits catastrophistes qui ne semblent guère plus que des stratégies de communication utilisant l'IA comme alibi commode pour des décisions plus prosaïques.