IA et emploi : le choc ne détruit pas les métiers, il ferme la porte d'entrée

Depuis trois ans, la même question revient dans le débat public : l'intelligence artificielle va-t-elle détruire les emplois ? Les premières données françaises solides sont arrivées en mars 2026, dans une note de conjoncture de l'Insee. Elles ne décrivent pas un effondrement de l'emploi. Elles décrivent autre chose, de plus discret et peut-être de plus problématique : dans les secteurs les plus exposés, ce sont les premiers postes, ceux des jeunes qui entrent sur le marché du travail, qui disparaissent en premier.

Ce que mesure l'Insee

Le 24 mars 2026, l'Insee a publié un éclairage consacré à l'IA dans sa note de conjoncture, signé Raphaële Adjerad et Gaston Vermersch. Le constat sectoriel est net. En France, dans les activités informatiques et services d'information, qui représentent 3 % de l'emploi salarié privé, l'emploi baisse depuis 2023 alors que la valeur ajoutée du secteur, elle, continue de progresser. Autrement dit : le secteur produit autant ou plus, avec moins de monde.

Le même signal apparaît aux États-Unis. Dans les services de conception de systèmes informatiques, l'emploi salarié recule de 1,6 % en 2025, après une baisse de 1,2 % en 2024.

L'ajustement porte sur les jeunes, presque uniquement

C'est le cœur de l'étude, et le chiffre le plus parlant. Au quatrième trimestre 2025, sur un an, l'emploi salarié des 15-29 ans hors alternants recule de :

Sur deux ans, entre fin 2023 et fin 2025, l'emploi du secteur information-communication s'est contracté de 3,0 %. L'Insee précise que cette baisse est entièrement portée par les jeunes hors alternants, qui y contribuent pour -3,8 points, quand les 30-54 ans contribuent pour +1,4 point. Traduction : dans ces métiers, on ne licencie pas massivement. On arrête de recruter des débutants.

L'Insee formule le mécanisme sans ambiguïté :

Le même phénomène est observé aux États-Unis

L'Insee s'appuie notamment sur les travaux d'une équipe de Stanford dirigée par Erik Brynjolfsson, qui exploite des données de paie américaines à haute fréquence jusqu'à septembre 2025. Leur résultat : une baisse relative de l'emploi des 22-25 ans dans les métiers les plus exposés à l'IA générative, de l'ordre de 16 %. Une seconde étude, sur des données de CV et d'offres d'emploi entre 2015 et 2025, aboutit à la même conclusion : dans les entreprises qui utilisent l'IA, l'emploi des jeunes se contracte nettement, tandis que celui des seniors reste stable ou progresse.

La littérature converge sur une explication : dans les métiers exposés, l'IA se substitue surtout aux tâches de début de carrière, et vient au contraire compléter le travail des plus expérimentés.

Et pourtant, l'adoption reste très minoritaire

C'est le paradoxe de ce dossier. L'IA n'est pas encore massivement déployée dans l'économie française. Selon l'enquête de l'Insee sur les technologies de l'information dans les entreprises, en 2024, 10 % des entreprises françaises utilisaient l'IA, contre 13 % dans l'ensemble de l'Union européenne. La concentration est forte : 42 % dans le secteur information-communication, contre 49 % pour la moyenne européenne du même secteur.

Autrement dit, l'effet observé sur les jeunes entrants se produit alors que l'adoption n'en est qu'à ses débuts, et dans les seuls secteurs pionniers.

Ce que les chiffres ne disent pas

Il faut ici être précis, parce que le sujet se prête aux raccourcis. L'Insee le dit elle-même : il est impossible d'attribuer ces évolutions à la seule arrivée de l'IA générative. L'emploi ralentit globalement en France, et ces secteurs peuvent subir un coup de frein conjoncturel classique. L'institut note toutefois que les indicateurs d'activité de ces secteurs restent bien orientés, et qu'ils connaissaient une croissance régulière de leurs effectifs depuis vingt ans : le retournement paraît « brutal et plutôt concomitant de l'arrivée de cette nouvelle technologie ».

Sur l'effet macroéconomique global, la prudence reste de mise. L'économiste Daron Acemoglu, cité par l'Insee, souligne que même avec des gains de productivité élevés sur certaines tâches, une adoption partielle et les contraintes de réorganisation peuvent conduire à des effets d'ensemble modestes. L'Insee conclut que les effets sur l'emploi global restent « encore largement indéterminés ».