Emploi et IA : pourquoi les jeunes diplômés risquent de perdre l’accès aux premiers postes

Un jeune diplômé peut-il encore compter sur son diplôme pour entrer dans la vie active ? Avec l’intelligence artificielle, le risque ne porte plus seulement sur les emplois répétitifs. Les médecins, avocats, cadres et analystes voient désormais une partie de leurs tâches exposée.

Le diplôme ne protège plus de la transformation

La nouveauté tient à la nature du travail visé. Les précédentes vagues d’automatisation remplaçaient surtout la force physique ou les tâches administratives répétitives. L’IA générative s’attaque aussi à des activités intellectuelles non répétitives : rédiger, comparer, résumer, diagnostiquer, coder ou analyser un dossier.

Économiste au CEPII et cofondatrice de l’Observatoire des emplois menacés et émergents, Axelle Arquié compare ce bouleversement à une technologie d’usage général. Comme la machine à vapeur ou l’électricité, l’IA pourrait toucher presque tous les secteurs. Elle estime même que son impact pourrait dépasser celui d’internet, notamment sur la répartition des revenus entre le capital et le travail.

Une étude qu’elle a cosignée avec Aurélien Duthoit examine 923 métiers. Les professions les plus exposées ont un point commun : elles traitent beaucoup d’informations numériques et mobilisent des connaissances approfondies. Cette « complexité verticale », qui semblait protéger les professions très qualifiées, devient en partie accessible aux modèles d’IA.

Les tâches qui exigent une présence physique, une négociation ambiguë ou une capacité à gérer l’imprévu résistent davantage. Mais un métier peut être transformé sans disparaître. Un médecin pourrait conserver la relation avec le patient tout en déléguant à une machine une partie de l’analyse documentaire. Un avocat pourrait garder la stratégie juridique, mais automatiser la recherche et la rédaction initiale.

L’Organisation internationale du travail aboutit à une conclusion plus nuancée. Dans le monde, un travailleur sur quatre exerce un métier comportant un degré d’exposition à l’IA générative. Cependant, l’organisation estime que la plupart des emplois seront transformés plutôt que supprimés, car une intervention humaine restera nécessaire.

Le premier choc pourrait toucher les recrutements

Les effets les plus rapides ne sont pas forcément les licenciements. Ils peuvent d’abord apparaître dans les embauches. Une entreprise qui produit davantage avec la même équipe peut décider de recruter moins de débutants. Or les premiers postes permettent justement d’apprendre un métier, de progresser et d’accumuler de l’expérience.

C’est le risque d’une « génération perdue » évoqué par Axelle Arquié. Si les postes d’entrée se raréfient, les jeunes diplômés pourraient rester longtemps à distance des emplois correspondant à leur formation. Le problème ne serait donc pas seulement le chômage. Ce serait aussi l’impossibilité d’acquérir les compétences qui permettent ensuite d’accéder aux postes les plus qualifiés.

Aux États-Unis, plusieurs signaux alimentent déjà cette inquiétude. Les métiers considérés comme vulnérables recruteraient moins de jeunes et les salaires progresseraient moins vite dans les professions exposées. En France, il est encore trop tôt pour attribuer une évolution générale de l’emploi à l’IA. La baisse de l’insertion des diplômés peut avoir plusieurs causes, comme le ralentissement économique ou les tensions sectorielles.

Les données françaises montrent toutefois que la diffusion s’accélère. En 2025, 18 % des entreprises de dix salariés ou plus déclaraient utiliser au moins une technologie d’IA, contre 6 % en 2023. Cette proportion atteignait 58 % dans les entreprises de 250 salariés ou plus. Les grands groupes disposent donc d’un avantage pour financer les outils, les données et les compétences nécessaires.

Les petites entreprises peuvent, elles aussi, gagner du temps grâce à l’IA. Mais elles manquent souvent de moyens pour vérifier les résultats, protéger leurs données ou former les salariés. Une erreur produite par un outil peut coûter cher à une structure qui ne dispose pas d’un service juridique ou informatique important.

Une transformation inégale selon les territoires et les métiers

Les régions qui concentrent les emplois les mieux rémunérés sont souvent les plus exposées. L’Organisation de coopération et de développement économiques estime qu’en France, environ 30,9 % des travailleurs exerçaient en 2022 un métier dont au moins 20 % des tâches pouvaient être réalisées deux fois plus vite avec une IA générative.

Les grandes villes sont davantage concernées que les zones rurales. Elles concentrent les sièges sociaux, les activités financières, les services juridiques, le conseil et les fonctions administratives. Cette exposition ne signifie pas une disparition automatique des emplois. Elle indique plutôt que les tâches pourraient être réorganisées plus vite.

Cette évolution peut réduire certains écarts entre territoires. Mais elle peut aussi les déplacer. Si les postes qualifiés diminuent dans les métropoles, la baisse pourrait concerner d’abord les salaires et les perspectives de carrière. Les territoires moins exposés ne bénéficieront pas forcément des nouveaux emplois, car ceux-ci pourraient rester concentrés autour des entreprises technologiques et des centres de décision.

Le contenu du travail est lui aussi en jeu

La question ne se limite pas au nombre d’emplois. L’IA peut aussi modifier la qualité du travail. Le sociologue Juan Sebastián Carbonell parle de « taylorisme augmenté ». Le taylorisme désigne une organisation qui découpe une activité en tâches simples et mesurables. Avec l’IA, cette logique pourrait s’étendre au travail intellectuel.

Un salarié produirait alors une suite de tâches conçues par un système, puis vérifierait les réponses obtenues. Cette organisation peut améliorer la productivité. Elle peut aussi réduire l’autonomie, affaiblir le sens du métier et faciliter la surveillance individuelle.

Les compétences deviendraient moins rares. Les travailleurs auraient donc moins de marge pour négocier leur salaire ou leurs conditions de travail. Axelle Arquié évoque l’apparition possible de « consultants prolétarisés ». L’expression désigne des professionnels diplômés dont le travail resterait qualifié, mais dont la valeur marchande diminuerait sous l’effet de l’automatisation.

Le recrutement constitue déjà un terrain sensible. La DARES étudie les usages de l’IA dans les processus de recrutement. Les systèmes peuvent trier des CV, recommander des candidats ou aider à identifier des compétences. Ils peuvent aussi reproduire des biais présents dans les données et rendre plus difficile la contestation d’une décision.

Des gains possibles, mais un partage loin d’être garanti

Le scénario de la « destruction créatrice » reste souvent avancé. Cette théorie économique considère que les innovations détruisent des activités, mais créent aussi de nouveaux emplois. Elle s’est vérifiée dans plusieurs périodes historiques. Rien ne garantit cependant que les nouveaux postes seront assez nombreux, assez rapides à apparaître ou accessibles aux personnes dont le métier aura été transformé.

Les gains de productivité peuvent également profiter d’abord aux entreprises qui contrôlent les modèles, les puces, les données et la puissance de calcul. Sans règles de partage, la valeur créée risque de renforcer leur position. Les salariés, eux, pourraient subir davantage de pression sans bénéficier d’une hausse équivalente des revenus.

La situation européenne ajoute une contrainte. L’Union européenne reste dépendante de fournisseurs étrangers pour une grande partie des modèles, des composants et des infrastructures numériques. Cette dépendance limite sa capacité à choisir les conditions économiques et sociales de la transformation.

Le débat oppose donc plusieurs intérêts. Les entreprises recherchent des gains de productivité et une baisse des coûts. Les salariés demandent des garanties sur l’emploi, les salaires et la surveillance. Les pouvoirs publics veulent soutenir l’innovation tout en protégeant les droits fondamentaux. Les syndicats insistent sur le dialogue social, tandis que les chercheurs rappellent que les effets dépendent surtout de l’organisation concrète du travail.

La réponse se jouera dans les règles collectives

La formation peut aider les travailleurs à utiliser ces outils. Elle ne suffira pas à compenser une réduction massive des postes ou une concentration des revenus. La question centrale devient donc politique : qui décide de l’usage de l’IA, qui contrôle les données et qui reçoit les gains de productivité ?

Le règlement européen sur l’IA encadre déjà certains usages dans l’emploi. Les outils utilisés pour recruter, sélectionner ou évaluer des travailleurs peuvent relever des systèmes à haut risque. Les employeurs doivent notamment informer les salariés et leurs représentants lorsqu’un tel système est utilisé au travail.

Les prochaines étapes seront décisives. La France devra mesurer les effets réels sur les recrutements, les salaires et les métiers débutants. Les entreprises devront préciser les tâches confiées aux systèmes. Les syndicats chercheront à obtenir des garanties. Et les pouvoirs publics devront arbitrer entre soutien à l’innovation, souveraineté technologique et protection du travail.