Malgré des titres à couper le souffle mettant en garde contre une main-d’œuvre robotisée, une nouvelle étude d’Oxford Economics jette le doute sur la théorie selon laquelle l’intelligence artificielle est actuellement à l’origine d’un chômage de masse. L’analyse de l’entreprise indique que « les entreprises ne semblent pas remplacer leurs travailleurs par l’IA à grande échelle », ce qui suggère qu’elles pourraient plutôt utiliser la technologie comme couverture pour des licenciements de routine.
Le cabinet d’études a fait valoir dans un rapport du 7 janvier que, même s’il existe des preuves anecdotiques de pertes d’emplois, les données macroéconomiques ne soutiennent pas l’idée selon laquelle l’automatisation entraînera des changements structurels dans l’emploi. Cet article met plutôt en avant une stratégie d’entreprise plus cynique. « Nous soupçonnons que certaines entreprises tentent de faire passer les suppressions d’emplois pour une bonne nouvelle plutôt que comme une mauvaise nouvelle, comme le suremploi passé. »
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La principale motivation de cette nouvelle image des licenciements semble être les relations avec les investisseurs. Le rapport note que blâmer l’IA pour les licenciements « envoie un message positif aux investisseurs » plutôt que de reconnaître les échecs commerciaux traditionnels tels qu’une faible demande des consommateurs ou des « embauches excessives passées ». En considérant les licenciements comme une pierre angulaire de la technologie, les entreprises peuvent démontrer qu’elles sont des innovatrices avant-gardistes plutôt que des ralentisseurs cycliques.
Dans une récente interview, Peter Cappelli, professeur de gestion à Wharton, a déclaré au magazine Fortune qu’il avait vu des recherches dans lesquelles des entreprises annonçaient des « licenciements fantômes » qui ne se produisent jamais réellement parce que le marché célèbre généralement les nouvelles de licenciements. Les entreprises avaient l’habitude d’orchestrer une réaction positive du marché boursier aux nouvelles de licenciements potentiels, mais « il y a des décennies, le marché a cessé de croître lorsque[les investisseurs]ont commencé à se rendre compte que les entreprises ne supprimaient même pas d’emplois comme elles allaient le faire ».
Interrogé sur le lien entre l’IA et les licenciements, Cappelli a exhorté les gens à regarder attentivement l’annonce. « Le titre dit : « L’IA est à blâmer », mais lorsque vous lisez le contenu réel, il dit : « Nous espérons que l’IA couvrira ce travail ». Ce n’est pas le cas. Ils espèrent juste. Ils disent cela parce qu’ils pensent que c’est ce que les investisseurs veulent entendre. »
Les données derrière le battage médiatique
Le rapport d’Oxford a mis en avant les données du cabinet de recrutement Challenger, Gray & Christmas, l’un des principaux fournisseurs de données sur les licenciements, pour illustrer le décalage entre la perception et la réalité. L’IA a été citée comme la raison d’environ 55 000 suppressions d’emplois aux États-Unis au cours des 11 premiers mois de 2025, ce qui représente plus de 75 % de tous les licenciements liés à l’IA signalés depuis 2023, mais seulement 4,5 % de toutes les pertes d’emploi signalées.
En comparaison, les pertes d’emplois attribuées aux « conditions du marché et économiques » standard ont été quatre fois plus nombreuses, totalisant 245 000. « Les pertes d’emplois liées à l’IA restent relativement limitées » dans le contexte plus large du marché du travail américain, où 1,5 à 1,8 million de travailleurs perdent leur emploi chaque mois.
casse-tête de productivité
L’Université d’Oxford envisage un simple test décisif économique pour la révolution de l’IA. Si les machines devaient remplacer les humains à très grande échelle, la production par travailleur restant devrait monter en flèche. « Si l’IA remplace déjà le travail à grande échelle, alors la croissance de la productivité devrait s’accélérer, mais ce n’est généralement pas le cas. »
Le rapport révèle que la croissance de la productivité a en fait ralenti ces dernières années, une tendance cohérente avec un comportement économique cyclique plutôt qu’un boom induit par l’IA. L’entreprise reconnaît que les améliorations de productivité grâce aux nouvelles technologies mettent souvent des années à se matérialiser, mais les données actuelles suggèrent que l’utilisation de l’IA est « de nature expérimentale et n’a pas encore remplacé les travailleurs à grande échelle ».
Dans le même temps, des données récentes du Bureau of Labor Statistics confirment qu’un marché du travail avec « moins d’emplois et moins de licenciements » est en train de se transformer en un « chômage en expansion », a déclaré Diane Swonk, économiste en chef chez KPMG, à Eva Roitberg de Fortune.
Cela fait écho à ce que Savita Subramanian, responsable des actions américaines et de la stratégie quantitative chez Bank of America Research, a déclaré au magazine Fortune en août sur la manière dont les entreprises ont généralement appris à remplacer les personnes par des processus dans les années 2020. Dans le même temps, elle a reconnu que les indicateurs de productivité « ne se sont pas beaucoup améliorés depuis 2001 », rappelant le célèbre « paradoxe de la productivité » de l’économiste lauréat du prix Nobel Robert Solow et déclarant : « L’ère de l’informatique est visible partout, sauf dans les statistiques de productivité ».
La conférence a également abordé les préoccupations selon lesquelles l’IA empiète sur les emplois de col blanc de premier échelon. Le taux de chômage des diplômés américains a atteint un sommet de 5,5 % en mars 2025, mais Oxford Economics a déclaré que cela était probablement « cyclique plutôt que structurel » et qu’une « offre excédentaire » de titulaires de diplômes en était la cause la plus probable. En 2019, la proportion de jeunes âgés de 22 à 27 ans ayant fait des études universitaires était passée à 35 % aux États-Unis, avec des augmentations encore plus fortes observées dans la zone euro.
En fin de compte, Oxford Economics conclut que les changements sur le marché du travail seront probablement « évolutifs plutôt que révolutionnaires ».
Cet article a été initialement publié sur Fortune.com
