Une récente enquête de Coface et de l’Observatoire de l’Emploi a révélé que 16,3 % des employés français pourraient faire face à des licenciements liés à l’IA dans les cinq prochaines années, touchant principalement les postes de cadres. Actuellement, l’impact reste minimal, avec seulement 3,8 % des emplois menacés, reflétant l’adoption naissante de l’IA.
Pour Slavena Hristova, directrice du marketing produit et de l’IA documentaire chez ABBYY, l’IA agentique représente le principal moteur de ce potentiel déplacement d’emplois ciblant les travailleurs intellectuels.
Simultanément, les gros titres annoncent des milliers de licenciements pour « faire de la place » pour l’IA ou des entreprises se séparant des employés jugés non conformes aux stratégies organisationnelles en matière d’IA. Les banques et les services financiers ont ralenti le recrutement de débutants tout en mettant en œuvre des initiatives IA qui pourraient remplacer ces postes. Cela crée ce que l’on appelle la « Grande Hésitation », où les entreprises retardent les recrutements tandis que les travailleurs s’accrochent à leurs rôles existants. La Banque de France prévoit que le chômage atteindra 7,8 % cette année.
Ces résultats d’enquête, combinés avec les gros titres sur l’IA et les affirmations des éditeurs concernant la « magie » technologique de leurs solutions, amplifient l’anxiété des employés. Près de 74 % des travailleurs français s’attendent à ce que l’IA réduise le nombre de personnel, selon un récent rapport d’EY. De telles croyances façonnent le comportement bien avant que la technologie ne produise des résultats tangibles. La peur dépasse de loin la réalité.
Le dilemme européen est de rester à la traîne de la courbe technologique Si l’IA avait déjà généré des gains de productivité substantiels et fiables, la préoccupation pourrait être justifiée. Mais la plupart des organisations restent loin de cette réalité.
Selon Eurostat, une entreprise sur cinq dans l’UE utilise aujourd’hui une forme ou une autre d’IA, avec une adoption variant considérablement selon les pays et les secteurs. McKinsey rapporte que bien que « l’efficacité » soit le moteur des investissements dans l’IA, peu d’entreprises démontrent un impact significatif sur les revenus.
En même temps, de nombreux licenciements récents présentent l’IA comme la principale justification, malgré des preuves limitées de son efficacité à grande échelle. Alors pourquoi affirmer que l’IA est la raison pour laquelle les emplois disparaissent ?
Ce n’est pas la première fois
Des nouvelles technologies ont déjà été tenues responsables de pertes d’emplois alors que les raisons étaient plus complexes. Voici quelques exemples :
Lorsque les distributeurs automatiques de billets se sont répandus dans le secteur bancaire, on s’attendait à ce que les guichetiers disparaissent. Au lieu de cela, les coûts d’exploitation ont diminué, les banques se sont développées, et leur rôle s’est orienté vers l’interaction avec les clients et les ventes. L’emploi dans cette profession a augmenté pendant des décennies.
L’Allemagne, l’une des économies les plus densément peuplées de robots, a observé un schéma similaire. Le travail d’assemblage a diminué, mais la demande pour les techniciens, les ingénieurs et les métiers qualifiés a augmenté. L’automatisation n’a pas éliminé le travail. Cela a changé l’endroit où la valeur était créée.
Lorsque la technologie rend les tâches moins coûteuses, la demande s’étend souvent sur des domaines adjacents. Le travail ne disparaît , il se déplace.
Certains soutiennent que l’impact de l’IA est différent en raison de l’évolution rapide de la technologie, qui ne permet pas au marché de s’ajuster, et de l’exhaustivité de l’automatisation qu’elle promet, éliminant entièrement des rôles au lieu de parties de la tâche.
Cela pourra être vrai un jour, mais nous n’en sommes pas encore là.
Là où le narratif de l’IA a des hallucinations De l’extérieur, l’IA semble prête à remplacer les travailleurs. En interne, elle nécessite une refonte complète de l’ensemble des processus et de la préparation des données mais aussi des garde-fous et une supervision. Cette tension seule devrait rendre les employés sceptiques quant aux affirmations selon lesquelles l’IA, de manière autonome, justifie des réductions massives de personnel.
Quand l’automatisation fonctionne, elle augmente d’abord la capacité. Des preuves plus convaincantes proviennent des organisations qui abordent l’automatisation différemment. Les entreprises combinant l’automatisation avec une montée en compétences structurée constatent des résultats plus rapides, moins d’erreurs, des accidents en baisse et, surtout, une évolution des rôles plutôt qu’une élimination. La productivité s’améliore sans épuiser les gens.
Le même schéma commence maintenant à se manifester dans le travail intellectuel, mais pas de la manière dont il est souvent présenté. Les systèmes agentiques peuvent prendre en charge des parties plus importantes des flux de travail au fil du temps. Mais en pratique, ce que nous voyons aujourd’hui n’est pas un remplacement complet. C’est un changement dans la manière dont le travail est effectué. Plus de tâches sont automatisées, une plus grande production est attendue, et le rôle de l’humain se rapproche de la supervision, de la gestion des exceptions et de la prise de décision. Cela crée une pression différente pour une augmentation constante du flux requis.
Actuellement, les rôles de niveau débutant sont les plus menacés de remplacement par l’IA, ce qui a ouvert la discussion sur la manière dont l’expertise sera cultivée à l’avenir si le terrain d’entraînement est externalisé à l’IA. On ne peut pas automatiser le jugement expérimenté.
Selon l’enquête de Coface, seulement 7 % des employés en France affirment utiliser l’IA quotidiennement, tandis que la moitié admettent ne pas l’utiliser du tout. Mais boycotter ou ignorer l’IA n’est pas une approche durable. Se préparer au changement et acquérir des compétences au-delà des « compétences IA » génériques a du sens.
Les données confirment les domaines où l’IA offre déjà des retours constants. Le traitement intelligent des documents, par exemple, démontre un retour sur investissement documenté en moins de 12 mois dans les fonctions financières, logistiques et de conformité.
Les organisations qui bénéficieront le plus de l’IA sont celles qui investissent dès maintenant dans des collaborateurs qui comprennent les processus, maîtrisent la qualité des données et peuvent combler le fossé entre ce que l’IA promet dans une présentation d’un éditeur et ce qu’elle nécessite réellement pour fonctionner au sein d’une organisation. Ce profil « expert sectoriel et compétent en IA » est déjà rare et deviendra encore plus précieux.
Le conseil pratique est simple : concentrez-vous là où l’IA génère déjà des retours documentés et développez les compétences qui se rapprochent le plus de cette valeur.
Une voie plus tangible pour l’avenir
L’anxiété qui motive la « Grande Hésitation » est compréhensible. Mais l’hésitation n’est pas neutre. Dans une course globale où les concurrents ne s’arrêtent pas, c’est un choix de prendre du retard. Le véritable défi de l’Europe n’est pas que l’IA remplace les travailleurs, mais plutôt de combler l’écart entre ce que l’IA promet et ce que les organisations peuvent réellement en faire aujourd’hui. Cette lacune est comblée par des personnes qui comprennent les processus, gèrent la qualité des données et apportent un jugement qu’aucun modèle n’a encore appris à reproduire. Il faut traiter la souveraineté comme un levier, pas comme un obstacle. Im faut former les collaborateurs avant de penser à s’en séparer. Et arrêter de réorganiser le personnel actuel autour d’un avenir qui n’est pas encore arrivé.
