L'IA a-t-elle tué l'emploi ? J'ai vérifié les chiffres, des développeurs aux autres métiers

Je pars d'une intuition partagée par à peu près tous les développeurs que je croise : l'IA a fait plonger le marché de l'emploi, et il commence à peine à se relever parce que les employeurs ont compris qu'un modèle ne remplace pas un développeur. J'y ajoutais deux convictions personnelles. Que les États-Unis avaient deux ou trois ans d'avance sur nous, et donc que leur courbe annonçait la nôtre. Et qu'un développeur équipé d'IA produit dix fois plus qu'avant, parce que je le constate sur mon propre travail.

Avant d'écrire là-dessus, j'ai ouvert les séries de données plutôt que de recycler des impressions : Indeed Hiring Lab, la Réserve fédérale américaine, Stanford, l'INSEE, l'APEC, le Bureau of Labor Statistics, les essais contrôlés sur la productivité. Je ne me suis pas arrêté aux développeurs, parce que la même question se pose pour les traducteurs, les comptables, les conseillers clientèle ou les radiologues. Sur mes trois convictions, les données m'ont contredit. Voici ce qu'elles disent, et ce qu'elles annoncent pour la suite.

L'essentiel en 30 secondes

• Le marché des développeurs a chuté à cause de la hausse des taux de 2022, pas de l'IA : 96,5 % de la chute était faite avant les premiers agents de code.
• Les agents de code (Cursor, Claude Code, Codex) coïncident en revanche avec la reprise, qui profite surtout aux profils expérimentés.
• Le « 10× » est réel sur l'écriture du code, pas sur ce que livre une équipe : les études mesurent 5 à 15 %.
• Dans presque tous les métiers exposés, l'IA ferme d'abord la porte d'entrée aux débutants. Elle licencie rarement ceux qui sont en poste.
• D'ici 2034, les projections américaines prévoient des baisses modestes (service client, secrétariat) et des hausses dans la donnée, la sécurité et le développement.

Le mauvais suspect : pour les développeurs, ce n'est pas ChatGPT qu'il faut regarder

Quand on parle d'IA et d'emploi, tout le monde prend ChatGPT comme point de départ. Pour un développeur, c'est le mauvais repère. Un chatbot ouvert dans un onglet ne remplace pas un poste d'ingénieur. Les outils qui pourraient le faire sont ceux qui écrivent le code directement dans l'éditeur, puis le modifient, le testent et le corrigent seuls : GitHub Copilot, Cursor, Windsurf, Claude Code, Codex. Ce sont leurs dates de sortie qu'il faut comparer à la courbe de l'emploi.

Deux époques très différentes se succèdent. La première est celle de l'autocomplétion. Copilot arrive en aperçu en juin 2021 et devient payant en juin 2022 : il propose la ligne suivante, le développeur accepte ou non. Cursor sort en 2023 sur le même principe, avec un chat en plus. La seconde est celle des agents, qui lisent un projet entier, modifient plusieurs fichiers, lancent les tests et recommencent jusqu'à ce que ça passe. Elle démarre en novembre 2024 avec Windsurf, puis Cursor 0.43, le premier Cursor capable d'utiliser le terminal. Claude Code suit en février 2025, Codex en mai 2025.

Le verdict est net. Pendant toute la grande chute de 2022 et 2023, le seul outil de code sur le marché était l'autocomplétion de Copilot, qui comptait environ un million d'abonnés payants en octobre 2023 selon Microsoft, pour quelque 27 millions de développeurs dans le monde. Les agents arrivent entre novembre 2024 et mai 2025, quand 96,5 à 99,7 % de la chute est déjà consommée. Ils ne peuvent pas avoir provoqué un effondrement qui était presque terminé à leur sortie.

Au passage, je corrige une erreur de la première version de cet article. J'y écrivais que 35 % de la chute était faite à la sortie de ChatGPT. Le vrai chiffre est 53 % : les 35 % mesuraient la baisse de l'indice par rapport à son niveau du moment, que j'avais confondue avec la part de la chute totale. Et le pic n'est pas celui de décembre 2021, c'est 233,84 le 28 février 2022. La démonstration en sort renforcée, mais le chiffre était faux, et je préfère le dire.

En revanche, les agents coïncident avec la reprise

La chronologie devient intéressante de l'autre côté du creux. La reprise américaine démarre en mai 2025, au moment précis où les agents de code se diffusent, et elle accélère pendant qu'ils deviennent courants, de fin 2025 au premier semestre 2026. Sa forme correspond à ce qu'on attendrait d'outils qui démultiplient les profils expérimentés : 71 % de la hausse des offres depuis mai 2025 porte sur des postes senior, et les postes d'entrée ne pèsent plus que 4,5 % des offres au premier trimestre 2026. C'est aussi la lecture d'Indeed Hiring Lab, qui attribue l'avance des pays anglophones à une adoption plus précoce des outils agentiques.

Je mets une réserve, parce qu'elle compte. Une reprise ordinaire après un cycle de hausse des taux favoriserait elle aussi les profils expérimentés, et la bascule vers le senior était engagée avant 2025 : les offres de niveau intermédiaire avaient déjà perdu 7,7 points de part entre 2019 et 2025. Aucune étude ne relie encore l'usage d'un outil précis aux embauches. La coïncidence est frappante, elle n'est pas une preuve.

Cursor, ou la vitesse d'adoption vue par les éditeurs

Cursor illustre à lui seul la vitesse du basculement, avec une réserve importante : Anysphere, la société qui l'édite, ne publie pas de comptes audités, et les chiffres qui suivent viennent de l'entreprise ou de fuites dans la presse. Son revenu annuel récurrent serait passé d'environ 100 millions de dollars en janvier 2025 à 500 millions en juin, un milliard en novembre, deux milliards en février 2026 et plus de quatre milliards en juin 2026. SpaceX en a finalisé le rachat le 14 août 2026. Claude Code aurait atteint un milliard de revenu annualisé en décembre 2025, et Codex 7 à 8 millions d'utilisateurs hebdomadaires en juillet 2026.

Les enquêtes indépendantes racontent une histoire plus lente. Chez Stack Overflow, la part des développeurs qui utilisent l'IA passe de 44 % en 2023 à 62 % en 2024. En 2025, 84 % l'utilisent ou comptent le faire, mais seulement 31 % utilisent des agents. Les agents sont devenus courants entre fin 2025 et le premier semestre 2026, et pour l'instant seuls les chiffres des éditeurs le montrent.

Côté employeurs, les décisions fortes arrivent toutes au fond du creux ou après. La note interne de Shopify, en avril 2025, demande aux équipes de démontrer qu'une IA ne peut pas faire le travail avant de réclamer un recrutement. Salesforce n'a fait aucune embauche nette d'ingénieur sur son exercice 2026, avec environ 15 000 ingénieurs qui travaillent avec Claude, Codex et Cursor, tout en recrutant un millier de jeunes diplômés. Ces décisions pèsent sur la forme de la reprise, pas sur la chute qui l'a précédée.

Ce qui a vraiment fait tomber la courbe

Si ce ne sont pas les outils, qu'est-ce que c'est ? La cause identifiée par les économistes est monétaire. La Réserve fédérale commence à relever ses taux le 16 mars 2022, deux semaines après le pic. La corrélation entre son taux directeur et les offres des métiers exposés à l'IA est décrite comme « extrêmement forte », le recul commençant exactement quand la banque centrale serre la vis. Le mécanisme n'a rien de mystérieux : ces métiers sont concentrés dans la tech, la finance et les services, les secteurs les plus sensibles au coût de l'argent.

Stanford, en passant la littérature en revue, conclut que les reculs d'embauche ont commencé « après le changement de politique monétaire de la Fed mais avant les débuts de ChatGPT ». S'y ajoutent la correction du sur-recrutement de l'après-Covid, le télétravail qui a poussé les employeurs vers des profils expérimentés, et un facteur fiscal américain méconnu en France : la Section 174, qui depuis 2022 oblige les entreprises à étaler sur cinq ans la déduction de leurs coûts de R&D au lieu de les déduire l'année même. Les salaires d'ingénieurs sont devenus fiscalement plus lourds au moment précis où le capital-risque s'asséchait.

Depuis 2022, le chômage des travailleurs fortement exposés à l'IA a augmenté de 0,77 point, celui des moins exposés de 0,85 point. Le groupe le moins exposé s'en est légèrement plus mal sorti. Si l'IA était le moteur principal, ce signe serait inversé.

Cela ne veut pas dire que l'IA n'a aucun effet : la position inverse est tout aussi fausse. La lecture qui tient est en deux temps. De 2022 à 2024, un choc macroéconomique. À partir de 2024, les vents porteurs s'estompent pendant que la substitution par l'IA devient mesurable, spécifiquement à l'entrée de carrière. L'effet IA est réel. Il est simplement arrivé plus tard que le récit ne le prétend, sur un marché déjà à terre.

La reprise existe, mais elle ne ressemble pas à une reprise

Les offres américaines sont remontées de près de 15 % depuis février 2025, pendant que l'ensemble du marché de l'emploi reculait de 7 %. La tech surperforme. Sauf que la composition de cette hausse est sans ambiguïté : 71 % vient de postes senior, et 37 % de postes qui mentionnent l'IA dans leur intitulé. Au premier trimestre 2026, les postes senior représentent 69,3 % des offres de développement, les postes d'entrée 4,5 %.

Pendant ce temps, les licenciements battent des records : 128 536 personnes au 10 septembre 2026, déjà plus que sur toute l'année 2025. Des offres qui remontent et des licenciements qui augmentent en même temps, ce n'est pas une reprise, c'est une réallocation. La même entreprise coupe et recrute, mais pas les mêmes profils.

Dernier chiffre pour calibrer l'optimisme : à 76,62 le 11 septembre 2026, l'indice américain reste environ 23 % sous son niveau de février 2020, avant la bulle. La reprise est une remontée vers un niveau encore déprimé.

L'avance américaine : 4 mois sur la chute, 16 mois sur la reprise

Je croyais à deux ou trois ans d'écart. J'ai calculé les pics et les creux pays par pays. Sur la chute, il n'y a quasiment pas d'avance : les États-Unis culminent en février 2022, la France en juillet 2022. Quatre mois et demi, rien qui ressemble à une avance stratégique.

C'est sur la reprise que l'écart est réel, et il est massif. Les États-Unis ont touché le fond en mai 2025. La France a son plus bas en juillet 2026 et n'est que 6,2 % au-dessus, dans le bruit d'un fond plat. L'Allemagne n'a pas encore touché le sien. Seize mois d'écart au minimum, et l'histoire n'est pas finie.

Mais le pays qui casse ma théorie est européen. Le Royaume-Uni a touché son point bas six semaines avant les États-Unis, et il est reparti de 16,4 %. La ligne de fracture n'est donc pas l'Atlantique.

C'est là que l'hypothèse d'Indeed Hiring Lab prend son sens : si les pays anglophones repartent parce qu'ils ont adopté les outils agentiques plus tôt, le retard français n'est pas l'écho différé du choc de taux de 2022, mais un retard d'adoption qui se transmet en retard d'embauche. Les données ne permettent pas de trancher entre les deux théories, et je préfère le dire que choisir celle qui m'arrange.

Le cas français, sans complaisance

Les chiffres français ne sont pas bons et je préfère les donner tels quels. Les recrutements de cadres informatiques sont en recul de 21 % par rapport à 2023 selon l'APEC. Les entreprises membres de Numeum ont embauché 83 000 personnes en 2023, 51 000 en 2025. Le turnover est à un plus bas historique de 15,6 %, ce qui traduit moins une fidélisation réussie qu'un marché où plus personne ne bouge. L'INSEE le confirme sous un autre angle : fin 2025, l'emploi salarié des 15-29 ans reculait de 7,4 % sur un an dans les services informatiques, contre 0,7 % pour l'ensemble du privé.

Le détail le plus utile pour un indépendant est ailleurs : la part du nearshore et de l'offshore dans le chiffre d'affaires des ESN est passée de 15,5 % à 18 % en douze mois. La conséquence est directe. La croissance du chiffre d'affaires des ESN en 2026 n'implique pas une reprise du recrutement de développeurs en France, parce que la capacité supplémentaire s'achète ailleurs. On verra la reprise du revenu avant celle des offres.

Au passage, une correction : le chiffre de « −80 % d'offres de développeurs en France » qui circule dans la presse tech ne correspond à rien dans l'indice. La vraie baisse est de 62,4 % depuis le pic. C'est déjà assez sévère pour ne pas avoir besoin d'être exagéré.

Et la Suisse, qui intéresse beaucoup de développeurs français

La Suisse mérite une section à part, d'abord pour une raison de méthode : elle n'a pas d'indice Indeed. Le Hiring Lab ne couvre que onze pays, et la Suisse n'en fait pas partie. Impossible donc de l'ajouter comme cinquième ligne au tableau précédent, et je préfère le dire plutôt que de bricoler un chiffre comparable.

En échange, elle dispose de quelque chose que la France n'a pas : une véritable étude académique sur l'effet de l'IA sur ses développeurs. Le KOF de l'ETH Zurich a croisé les registres de chômage du SECO avec la quasi-totalité des annonces en ligne suisses, de 2010 à août 2025. Les résultats sont les plus nets que j'aie trouvés dans toute cette enquête.

Les auteurs écrivent noir sur blanc que les embauches de développeurs destinées à accompagner l'adoption de l'IA « n'ont pas suffi à compenser la baisse de la demande de travail dans ce domaine ». C'est la formulation la plus directe que j'aie lue, et elle vient d'une source académique, pas d'un cabinet de conseil.

Mais la trajectoire suisse ressemble à celle des États-Unis et du Royaume-Uni, pas à la nôtre. Les postes vacants ont plus que diminué de moitié depuis mi-2022, jusqu'à passer sous le niveau de 2014-2015, avec un creux à −31 % sur un an au deuxième trimestre 2025, puis un retour à +6 % sur un an au deuxième trimestre 2026. La Suisse est déjà sortie de son creux pendant que la France y est encore et que l'Allemagne y descend.

Côté rémunération, la médiane suisse s'établit autour de 130 200 CHF en 2026, mais la croissance est presque nulle : +0,2 % cette année, après +0,4 %, +1,7 % et +1,8 %. La polarisation est nette, avec une médiane de 177 938 CHF pour les profils Senior Expert, en hausse de 2,8 %. Détail qui compte pour un francophone : l'indice régional place Zurich à 107,2 et l'Arc lémanique autour de 100. Travailler en Suisse romande ne coûte presque rien en salaire.

Sur le travail frontalier, deux pièges sont à connaître. L'avenant permanent entre la France et la Suisse est entré en vigueur le 1er janvier 2026 : 40 % de télétravail sans conséquence fiscale, avec déclaration nominative par l'employeur et échange automatique de données à partir de 2027. D'abord, ce cadre à 40 % ne couvre pas Genève, qui relève d'un régime frontalier distinct, alors que Genève est le premier employeur de frontaliers. Ensuite, le seuil de sécurité sociale est différent : 49,9 %, à ne pas confondre avec le seuil fiscal.

La conclusion pratique est un peu décevante, mais elle est claire. swissICT relève une médiane de 2,5 jours de présence obligatoire par semaine, ce qui correspond presque exactement au plafond fiscal de 40 %. Le télétravail à 100 % depuis la France pour un employeur suisse est donc quasi impossible. Le modèle réaliste reste le frontalier hybride.

Le « 10× » n'existe dans aucune étude, et pourtant je le vis tous les jours

Venons-en à ma conviction la plus solide, celle que je croyais indiscutable parce que je l'observe sur mon propre travail. Aucune étude contrôlée, qu'elle vienne d'un éditeur ou d'un chercheur indépendant, n'a jamais mesuré quoi que ce soit qui approche un gain de 10× pour des développeurs. Le chiffre crédible le plus élevé est +55,8 %, sur une tâche jouet en terrain vierge. Même les éditeurs qui vendent ces outils publient entre 20 et 55 %.

Le résultat le plus dérangeant vient de METR, en juillet 2025 : seize développeurs open source expérimentés, 246 vraies tâches sur leurs propres dépôts. Résultat mesuré, chronomètre en main : 19 % plus lents avec l'IA. Ils avaient prévu d'être 24 % plus rapides. Après l'expérience, et après avoir été ralentis, ils croyaient encore avoir gagné 20 %.

Quarante points d'écart entre le vécu et le mesuré, chez des professionnels qui travaillent sur leur propre code. Ce résultat ne dit pas que ceux qui se sentent plus rapides ont tort. Il dit quelque chose de plus gênant : aucun d'entre nous ne peut trancher cette question en s'observant lui-même. C'est exactement pour ça qu'on fait des essais contrôlés.

Reste l'argument qui ne dépend d'aucune étude et qui règle la question par l'arithmétique. Écrire du code représente 20 à 30 % du travail d'un développeur, et près de 80 % d'entre nous passent désormais moins de la moitié de leur semaine à coder. Même un accélérateur ×10 appliqué à cette seule portion plafonne le gain total à environ 1,22×. C'est la loi d'Amdahl. Revendiquer un 10× global, c'est affirmer que l'IA a aussi multiplié par dix les réunions de cadrage, la revue de code et le débogage.

Pourquoi mon 10× et le 1,2× des études sont vrais en même temps

Sur une tâche que je sais spécifier, dans une base de code que je connais, quand il s'agit de produire du code que j'aurais su écrire (un CRUD, un script de migration, un jeu de tests, un back-office), le facteur 10 face à la frappe manuelle est réel. Il est même cohérent avec les études : c'est exactement la catégorie où l'on mesure +55,8 % et 35 à 40 %, avec des outils de 2023 à 2025 qui plus est.

Ce que mon expérience ne peut pas voir tient en trois mécanismes. Le premier est le dénominateur : les études ne mesurent pas l'écriture du code mais la livraison. DX compte des pull requests fusionnées dans plus de 400 entreprises. Entre mon code généré et une PR fusionnée, il y a la revue, la recette, la sécurité, l'intégration. Je ressens l'accélération sur la partie que j'exécute, l'organisation mesure ce qui sort au bout de la chaîne.

Le deuxième est la sélection des souvenirs. Le gain est maximal sur les tâches simples et tombe à 10 % ou moins sur du code ancien et complexe. Or les moments spectaculaires, ceux dont on se souvient et qu'on raconte, se concentrent dans la première catégorie. Les trois heures perdues à déboguer une génération subtilement fausse dans un vieux module ne produisent aucune anecdote : elles ressemblent à une journée de travail ordinaire.

Le troisième est l'écart de perception mesuré par METR, qui vise l'introspection elle-même et s'applique autant à celui qui se croit dix fois plus rapide qu'à celui qui se croit ralenti.

Mais il faut donner à l'expérience vécue son meilleur argument, et il est sérieux : il n'existe aucun essai contrôlé sur les agents de code de 2026, Cursor en mode agent, Claude Code ou Codex. METR testait des assistants de début 2025, et l'étude de référence sur Copilot date de 2022. Quand un développeur décrit un 10× aujourd'hui, il décrit souvent des outils que la recherche publiée n'a pas encore évalués. C'est la faille la plus exploitée par le discours marketing, et c'est aussi la meilleure raison de penser que les chiffres publiés sous-estiment la réalité de 2026.

Deux éléments empêchent quand même de conclure que le 10× est arrivé dans les équipes sans qu'on le voie. D'abord, la série DX court jusqu'en février 2026, avec un usage de l'IA en hausse de 65 % sur la période, et trouve toujours 5 à 15 % : si les agents avaient multiplié le débit par dix, cette série l'aurait vu. Ensuite, les frictions en aval s'aggravent au lieu de s'alléger. Le code généré par IA attend 4,6 fois plus longtemps sa première revue. La duplication de blocs de code a augmenté de 81 % pour atteindre un record. Et 2024 a été la première année où le copier-coller a dépassé le refactoring.

Le 10× est réel au niveau de la tâche de génération. Il ne se propage pas au niveau de l'équipe, parce que le goulot d'étranglement s'est déplacé de l'écriture vers la vérification. Les deux affirmations sont vraies en même temps, et c'est l'écart entre elles qui montre où se trouve désormais la valeur d'un développeur.

Trois heures sur un survol de bouton, ou sur une fonctionnalité bien architecturée ?

C'est la question qui a lancé toute cette enquête, et c'est la seule sur laquelle mon intuition était juste. Pour une raison mesurée, pas par conviction.

Veracode a testé 80 tâches de complétion à faiblesse de sécurité connue sur plus de cent modèles. Les assistants dépassent désormais 95 % de justesse fonctionnelle : le code marche. Mais leur taux de réussite aux tests de sécurité reste bloqué autour de 55 %, pratiquement le même qu'il y a deux ans. Les modèles sont devenus bien meilleurs pour écrire du code qui marche, et pas du tout meilleurs pour écrire du code sûr.

L'IA a donc inversé la valeur des deux moitiés du métier. Produire de la syntaxe ne coûte presque plus rien, et ne distingue donc plus personne. Juger si le code est correct, sûr et bien structuré est devenu la contrainte limitante, donc l'endroit où les heures d'un développeur rapportent le plus. Les trois heures sur l'effet de survol achètent une compétence qui se banalise. Les trois heures sur la fonctionnalité architecturée achètent celle que le marché valorise.

C'est d'ailleurs là que le 10× trouve son meilleur usage. Si la génération est bien dix fois plus rapide sur les tâches qui s'y prêtent, le temps libéré a une seule destination vraiment rentable : l'étape devenue limitante. Le même gain de trois heures donne un résultat opposé selon qu'il finance dix fonctionnalités générées et jamais relues, qui encombrent la revue et se paient plus tard en dette technique, ou une seule fonctionnalité générée puis architecturée, testée et vérifiée côté sécurité. Le 10× n'est pas une raison de livrer dix fois plus de code. C'est une raison de pouvoir enfin s'offrir le travail que personne n'avait le temps de faire.

Une réserve, parce qu'elle compte : il n'existe à ce jour aucune donnée de salaire ou d'offres montrant que l'architecture, le débogage ou la sécurité commandent une prime croissante. Le mécanisme est établi, la conséquence sur les salaires n'est pas encore mesurée. Et l'apprentissage garde ses droits : la capacité à évaluer ce que produit une IA se construit en ayant écrit des choses à la main. Pour un débutant, l'effet de survol a une valeur pédagogique qu'il n'a plus pour un professionnel. La bonne réponse dépend de si les trois heures servent à apprendre ou à livrer.

Les autres métiers : où l'IA a vraiment frappé

Les développeurs ne sont qu'un cas parmi d'autres, et pas le plus exposé. Quand on regarde les autres métiers, le même schéma revient presque partout : l'effet se voit à l'entrée, du côté des recrutements, beaucoup plus que dans les licenciements de personnes expérimentées.

Stanford le mesure sur les fiches de paie du prestataire ADP. L'emploi des 22-25 ans dans les métiers exposés à l'IA accuse environ 19 % de retard sur sa tendance, et recule de 3,8 % par an quand celui des métiers les moins exposés progresse de 2 %. Chez les 41-49 ans, aucune divergence. Les jeunes développeurs sont en recul d'environ 20 % depuis fin 2022, les jeunes conseillers clientèle reculent aussi nettement. Le mécanisme n'est pas le licenciement, c'est l'arrêt du recrutement.

Le cas le plus instructif est celui des radiologues. En 2016, Geoffrey Hinton, l'un des pères de l'apprentissage profond, conseillait d'arrêter de former des radiologues, puisque les machines liraient bientôt mieux les images qu'eux. Dix ans plus tard, les États-Unis ouvrent un nombre record de 1 208 postes d'internat en radiologie, plus de 4 000 postes restent vacants, et le salaire moyen atteint 571 000 dollars. L'IA analyse très bien les images. Mais un radiologue ne fait pas que lire des images, et la demande d'examens a grimpé plus vite que la productivité.

Même le service client, présenté en 2023 comme le premier métier condamné, résiste mieux que prévu. Klarna annonçait en 2024 que son agent IA faisait le travail de 700 personnes. En mai 2025, son PDG reconnaissait que le coût avait trop primé sur la qualité, et l'entreprise réembauchait des humains pour les cas complexes. Aux Philippines, les centres d'appels ont encore gagné plus de 60 000 salariés en 2025 selon leur fédération professionnelle, pour atteindre 1,68 million. L'IA a ralenti la croissance du secteur, elle ne l'a pas inversée.

La comptabilité montre la différence entre remplacer un métier et remplacer une tâche. Aux États-Unis, les teneurs de livres reculent pendant que les comptables progressent d'environ 5 à 6 %. Même domaine, directions opposées. Mais l'entrée se resserre : chez les Big Four britanniques, KPMG a réduit son recrutement de jeunes diplômés de 29 %, Deloitte de 18 %, et ce type d'offres a chuté de 44 % sur un an. L'IA et la délocalisation jouent ensemble, et on ne peut pas les séparer.

Le meilleur critère que j'aie trouvé pour savoir de quel côté tombe un métier est la manière dont l'IA y est utilisée. Là où elle fait la tâche à la place de la personne, l'emploi recule. Là où elle l'assiste, l'emploi progresse, y compris chez les jeunes. Les traducteurs sont du premier côté, les radiologues du second.

En France, l'effet dépasse déjà l'informatique

La France a désormais ses propres mesures, et elles vont dans le même sens. L'INSEE constatait en mars 2026 que l'emploi des 15-29 ans reculait sur un an de 7,4 % dans les services informatiques, 5,8 % dans l'édition et 3,7 % dans le conseil, contre 0,7 % pour l'ensemble du privé, tout en précisant que cette baisse ne peut pas être attribuée à la seule IA générative.

Une étude d'Andreescu et Maurin, relayée par Le Monde le 22 septembre 2026, va plus loin. À partir des offres de France Travail, elle mesure une baisse d'environ 25 % des offres dans 125 métiers exposés à l'IA hors informatique, dont les comptables et les professionnels des ressources humaines, par rapport aux métiers peu exposés. Au total, cela représenterait environ 5 % d'offres en moins au niveau national début 2026. Deux réserves : je n'ai pu lire que les comptes rendus de presse, pas l'étude elle-même, et il s'agit d'un effet relatif sur les offres, pas sur les emplois. Mais c'est la première mesure française qui montre un effet au-delà des développeurs.

Il faut rester honnête sur l'autre versant : les prédictions catastrophistes de 2023 ne se sont pas réalisées à l'échelle de l'économie. Goldman Sachs publie que la corrélation entre adoption de l'IA et emploi est « faible et statistiquement non significative ». Gartner a mesuré qu'un dirigeant du service client sur cinq seulement avait réellement réduit ses effectifs à cause de l'IA. Le récit dominant dépasse les données, dans les deux sens.

Pour un freelance : le marché se coupe en deux

C'est la partie qui me concerne le plus directement, et les données sont nettes. Upwork publie une statistique qui résume tout : les missions d'exécution générique liées à l'IA générative ont augmenté de 90 % en volume, et leur rémunération par mission a baissé de 13 %. Dans le même temps, les prestations professionnelles augmentées par l'IA progressent de 72 % en volume et de 22 % en revenu par mission. Les freelances positionnés sur du travail complexe gagnent 45 % de plus.

Plus de travail, moins bien payé d'un côté. Plus de travail, mieux payé de l'autre. Fiverr, la plateforme la plus tournée vers la prestation standardisée, est passée de 4,1 à 2,7 millions d'acheteurs depuis 2023, avec un chiffre d'affaires en recul de 15,5 % au deuxième trimestre 2026.

Le mécanisme dominant n'est pas la suppression de postes, c'est la baisse du prix de l'exécution sans valeur ajoutée particulière. Trois marchés sans lien entre eux montrent la même signature : les services informatiques indiens parlent ouvertement de « déflation IA », avec des revenus attendus en baisse de 3 à 5 %, les missions génériques d'Upwork perdent 13 % de valeur, et le modèle de grille tarifaire du nearshore est déclaré dépassé. Le volume monte, le prix unitaire baisse.

Un freelance qui vend des heures d'exécution est exposé à ce mécanisme même si personne ne le licencie jamais. La réponse qui ressort de trois sources indépendantes est la même : passer de la vente de temps d'exécution à la vente d'un résultat dont on est responsable.

Faut-il se précipiter sur l'IA ? Pas exactement

Je m'attendais à conclure que oui, évidemment, il faut prendre le train. Les données disent quelque chose de plus nuancé. Entre 84 et 90 % des développeurs utilisent déjà l'IA. Un comportement partagé par neuf professionnels sur dix n'est pas un avantage concurrentiel, c'est un prérequis. Utiliser l'IA ne distingue plus personne.

Plus intéressant : aucune étude ne mesure de pénalité pour les développeurs qui ne l'adoptent pas. Ce qui existe, c'est une prime associée aux compétences en IA dans les données de rémunération, ce qui n'est pas la même chose, et des attentes d'employeurs qui créent un risque au moment du recrutement. « Adopte ou disparais » est une affirmation, pas une mesure. Je le dis alors que j'aurais préféré le contraire, parce que c'est plus vendeur.

Le détail qui éclaire tout : les compétences en IA n'apparaissent que dans environ 2,5 % des offres américaines, et dans les métiers du front-end, elles se concentrent sur les postes senior et staff (16 à 18 %) contre 0,7 % pour les postes d'entrée. La prime récompense donc une compétence rare et architecturale, pas la simple maîtrise d'un outil. Il ne s'agit pas de savoir utiliser Copilot, mais de savoir concevoir un système qui intègre de l'IA.

Et demain ? Ce que disent les projections jusqu'en 2034

Reste la question qu'on me pose le plus : et la suite ? Entre 2023 et 2026, les grandes institutions n'ont presque pas changé leurs chiffres d'exposition, mais elles ont nettement changé ce qu'elles en concluent. Le FMI répète que 40 % des emplois dans le monde et 60 % dans les pays avancés seront touchés par l'IA, les mêmes chiffres qu'en 2024. L'Organisation internationale du travail estime qu'un emploi sur quatre est exposé, mais que seuls 3,3 % se trouvent dans la catégorie la plus exposée, et que la transformation est bien plus probable que le remplacement.

Il faut apprendre à lire ces chiffres, parce que la presse les déforme souvent. Quand McKinsey écrit en novembre 2025 que 57 % des heures travaillées aux États-Unis pourraient être automatisées avec les technologies existantes, il précise lui-même que ce n'est « pas une prévision de pertes d'emplois » mais un potentiel technique. Les vraies prévisions d'emploi sont bien plus basses. Goldman Sachs table sur environ 9 % de salariés américains déplacés en dix ans, contre 6 à 7 % dans sa version précédente, une hausse qui viendrait d'un changement de méthode de calcul plutôt que de données nouvelles.

Qui recule, qui progresse d'ici 2034

La projection la plus utile est celle du Bureau of Labor Statistics américain, la première à intégrer explicitement l'effet de l'IA métier par métier, pour la période 2024-2034.

Deux choses frappent. Les baisses restent modestes en pourcentage : les conseillers clientèle reculent de 5,5 %, mais comme le métier est immense, cela représente 153 700 emplois, le chiffre absolu le plus élevé du tableau. Et les créations ne compensent pas les pertes au sein des mêmes métiers : les 82 500 data scientists supplémentaires ne recaseront pas les conseillers clientèle. Les développeurs logiciels, eux, restent projetés en hausse de 15,8 %, soit 267 700 postes en dix ans.

Le vrai débat entre économistes

Entre économistes sérieux, l'écart reste large. D'un côté, Daron Acemoglu, prix Nobel d'économie 2024, estime que l'IA n'ajoutera pas plus de 0,66 % de productivité en dix ans, parce que seules 5 % environ des tâches pourront lui être confiées de façon rentable sur cette période. De l'autre, un scénario plus rapide si les agents parviennent à prendre en charge des processus entiers, et pas seulement des tâches isolées. Pour l'instant, les données agrégées donnent raison au premier : la Réserve fédérale de New York ne trouve en mai 2026 aucune rupture propre à l'IA dans les offres d'emploi, et le Yale Budget Lab conclut à « la stabilité, pas à un bouleversement majeur ».

Le seul signal qui penche du côté rapide concerne les jeunes. C'est aussi là que se situait la prédiction la plus spectaculaire : en mai 2025, Dario Amodei, le patron d'Anthropic, annonçait que l'IA pourrait supprimer la moitié des emplois de bureau débutants en un à cinq ans et porter le chômage entre 10 et 20 %. En mars 2026, le chômage américain était à 4,3 %. La fenêtre de cinq ans n'est pas close, on ne peut donc pas dire que la prédiction est fausse, seulement qu'elle ne s'est pas réalisée à ce jour. Et Amodei lui-même invoque désormais le paradoxe de Jevons : quand on automatise 90 % d'un travail, les 10 % restants finissent par occuper tout le temps.

Les signaux à surveiller

Plutôt que de parier sur un scénario, je préfère surveiller ce qui ferait basculer de l'un à l'autre. Cinq signaux indiqueraient une accélération :

• l'écart d'emploi des jeunes qui s'étend aux 26-34 ans, puis aux plus de 35 ans (Stanford en voit déjà des traces discrètes jusqu'à 34 ans) ;
• une hausse du chômage, et plus seulement un ralentissement des embauches, dans les métiers exposés ;
• une rupture de la productivité globale au-dessus de sa tendance, que le suivi de Stanford ne voit pas encore ;
• des usages automatisés qui dépassent les usages assistés dans de plus en plus de métiers, ce qu'Anthropic observe déjà pour le code dans le trafic de son API ;
• une cassure nette après 2022 dans les séries d'offres d'emploi suivies par la Fed de New York.

Un indicateur fait déjà beaucoup de bruit, et il faut s'en méfier. Selon le cabinet Challenger, l'IA était citée pour 5 % des suppressions de postes annoncées aux États-Unis en 2025, et pour environ 24 % jusqu'en juillet 2026, première raison invoquée cinq mois de suite. Mais le chômage n'a pas bougé dans le même temps, et plusieurs analyses montrent que des entreprises attribuent à l'IA des suppressions décidées pour d'autres raisons. Ce chiffre mesure ce que les entreprises disent, pas ce que l'IA fait.

À l'inverse, d'autres signaux annonceraient plutôt un plateau : une adoption en entreprise qui marque le pas, ce que Stanford commence à observer, des réembauches comme chez Klarna, et un écart des jeunes qui se stabiliserait. À long terme, le Forum économique mondial table dans son rapport 2025 sur 170 millions d'emplois créés contre 92 millions déplacés d'ici 2030, avec cet avertissement : ceux qui perdent leur emploi ne seront pas forcément ceux qui occuperont les nouveaux.

Ce que je retiens

L'IA va-t-elle remplacer des métiers ou les transformer ? Sur les données disponibles en septembre 2026, elle en transforme beaucoup, elle en fragilise quelques-uns par le prix plutôt que par le remplacement, et dans presque tous les métiers exposés, elle a d'abord fermé la porte d'entrée. Les traducteurs, les rédacteurs et les teneurs de livres reculent vraiment. Les radiologues, les conseillers clientèle et les développeurs expérimentés résistent bien mieux que ce qu'on annonçait en 2023.

Pour les développeurs, la chronologie règle une question : ce ne sont ni ChatGPT ni Cursor qui ont fait tomber le marché, c'est le prix de l'argent. Les agents de code arrivent après la chute, et ils dessinent la forme de la reprise : plus senior, plus exigeante, avec une valeur qui se déplace vers la spécification, l'architecture, la sécurité et la revue, pendant que l'écriture du code s'automatise. C'est l'inverse exact de l'idée qu'on allait se passer de développeurs.

Pour un débutant, il faut dire la vérité : la porte d'entrée s'est refermée, et la reprise française, telle qu'elle est prévue, saute les juniors. L'APEC anticipe +4 % de recrutements de cadres en 2026, mais seulement +1 % pour les jeunes cadres.

Pour la suite, les signaux que je surveille ne sont pas les gros titres. Ce sont le glissement mesuré des usages de codage, dans le trafic des API, d'un mode assisté vers un mode automatisé, et l'écart d'emploi des jeunes qui pourrait s'étendre aux trentenaires. Ce ne sont pas encore des pertes d'emplois. Ce sont les deux seuls signaux avancés qui pointent dans la direction historiquement associée au déclin, et ce sont eux qu'il faut regarder, pas les annonces.