Le prix Nobel d’économie Daron Acemoğlu durcit son analyse sur l’impact de l’intelligence artificielle sur l’emploi. Invité de France Inter le 31 août, l’économiste du Massachusetts Institute of Technology estime que la part des postes touchés par l’IA ne serait plus de 5 %, comme dans son étude de 2024, mais plutôt de 8 à 9 %. Cette inflexion tient surtout à l’arrivée des agents IA, capables d’enchaîner des tâches sans intervention humaine à chaque étape.

Daron Acemoğlu relève son estimation à 8 ou 9 %

Daron Acemoğlu avait jusqu’à présent occupé une position prudente dans le débat sur l’intelligence artificielle. Là où plusieurs institutions annonçaient des transformations massives du marché du travail, l’économiste du MIT retenait un scénario plus limité. Son estimation de 2024 évaluait à 5 % la part des emplois menacés ou profondément affectés par l’IA à l’horizon 2035.

Sur France Inter, le ton a changé. L’économiste a reconnu ne pas avoir encore refait tous ses calculs, mais il juge nécessaire de relever la jauge. Son ordre de grandeur se situe maintenant entre 8 ou 9 % des emplois. Le chiffre reste inférieur aux projections les plus alarmistes, mais il marque une rupture nette dans son appréciation du risque.

Cette évolution est d’autant plus notable que Daron Acemoğlu avait contesté les discours annonçant une disparition rapide d’innombrables postes. Sa formule de 2024, 5 %, ce n’est pas ce que j’appelle une révolution économique, résumait une lecture fondée sur les limites techniques et économiques des premiers outils d’IA générative. La diffusion réelle en entreprise lui paraissait alors plus lente que les annonces commerciales.

Le passage de 5 % à 8 ou 9 % ne signifie pas la disparition mécanique de tous les emplois concernés. Il renvoie plutôt à des postes dont une part substantielle des tâches peut être automatisée, réorganisée ou transférée vers des systèmes logiciels. Pour les salariés, la nuance compte peu lorsque le contenu du travail, le niveau de qualification demandé ou la stabilité du poste changent rapidement.

L’inquiétude personnelle exprimée par l’économiste donne aussi du poids à son alerte. Il a indiqué que les conséquences de l’IA lui causaient des nuits difficiles, signe d’un glissement rare chez un spécialiste habituellement réservé. Cette prise de parole intervient à la rentrée, moment où entreprises et administrations arbitrent budgets, recrutements et investissements numériques.

Les agents IA modifient le scénario étudié au MIT

Le principal facteur de révision concerne les agents IA. Ces outils ne se limitent plus à produire un texte, résumer un document ou générer du code sur demande. Ils peuvent planifier une suite d’actions, consulter des bases de données, déclencher des opérations et corriger certaines erreurs sans solliciter un humain à chaque étape.

Cette capacité change l’équation économique. Avec l’IA agentique, une entreprise peut envisager d’automatiser non pas une tâche isolée, mais une chaîne complète. Dans un service client, par exemple, un agent logiciel peut recevoir une demande, rechercher l’historique d’un dossier, proposer une réponse, créer un ticket et orienter une réclamation complexe vers un salarié. La productivité attendue devient plus élevée, le risque de substitution aussi.

La différence avec les premiers assistants conversationnels tient à l’intervention humaine. Les modèles utilisés en 2024 supposaient souvent qu’un salarié restait au centre du processus, avec l’IA en soutien. Les agents autonomes déplacent ce rôle vers la supervision. Le travail humain ne disparaît pas toujours, mais il se concentre sur la validation, les exceptions, la relation sensible avec le client ou la responsabilité juridique.

Les métiers administratifs, le support informatique de premier niveau, certaines fonctions de marketing opérationnel et une partie des tâches de comptabilité figurent parmi les zones les plus exposées. La menace ne vient pas seulement de la puissance technique des logiciels. Elle dépend aussi du coût d’intégration, de la qualité des données internes, des règles de conformité et de la confiance accordée par les directions.

En juillet, Daron Acemoğlu a signé un appel collectif avec d’autres économistes pour attirer l’attention sur cette nouvelle phase. Le message est moins technophobe qu’institutionnel. Il demande une meilleure préparation des politiques publiques, car l’automatisation par agents risque d’avancer plus vite que les dispositifs de formation, d’assurance chômage et de reconversion actuellement disponibles.

OCDE et FMI publient des projections beaucoup plus élevées

La nouvelle estimation de Daron Acemoğlu reste modérée au regard d’autres travaux. L’OCDE a avancé qu’environ 25 % des emplois pourraient être fortement exposés à l’IA, selon les pays, les secteurs et la structure des tâches. Le FMI a, de son côté, évoqué une exposition pouvant atteindre 40 % de l’emploi mondial.

Ces écarts ne relèvent pas seulement d’un désaccord idéologique. Les méthodes ne mesurent pas toujours la même chose. Certaines études évaluent l’exposition technique des tâches, c’est-à-dire ce que l’IA peut théoriquement accomplir. D’autres cherchent à mesurer la substitution économique réelle, qui dépend du coût des outils, de leur fiabilité, de la réglementation et de l’organisation du travail.

Un emploi exposé n’est pas nécessairement supprimé. Un juriste, un journaliste, un analyste financier ou un médecin peut voir une partie de son travail accélérée par l’IA tout en conservant un rôle central. À l’inverse, des postes moins qualifiés, composés de procédures répétitives et bien documentées, peuvent subir une pression plus directe lorsque l’automatisation devient rentable.

Daron Acemoğlu insiste depuis plusieurs années sur cette distinction entre innovation productive et automatisation de remplacement. Selon lui, une technologie crée de la valeur sociale lorsqu’elle complète le travail humain, améliore la qualité des services ou ouvre de nouvelles activités. Elle devient plus problématique lorsqu’elle sert principalement à réduire les effectifs sans gain clair pour les clients, les salariés ou la collectivité.

Le débat prend une dimension politique, car les bénéfices et les pertes ne se répartissent pas de façon homogène. Les cadres capables de piloter les outils, d’interpréter leurs résultats ou de construire des stratégies numériques peuvent voir leur rémunération progresser. Les salariés chargés de tâches standardisées risquent, eux, d’affronter des suppressions de postes, une intensification du travail ou une déqualification progressive.

Entreprises et pouvoirs publics face au calendrier 2026

En 2026, les directions d’entreprises ne parlent plus seulement d’expérimentation. Les outils d’IA entrent dans les services achats, ressources humaines, relation client, développement logiciel et analyse commerciale. Les gains attendus portent sur les délais de traitement, la réduction des coûts et la personnalisation des réponses. Cette dynamique pousse les concurrents à suivre, parfois avant d’avoir évalué les conséquences sociales.

Le premier enjeu porte sur la formation. Former les salariés à utiliser un assistant conversationnel ne suffit plus lorsque des agents peuvent gérer un processus entier. Il faut apprendre à définir des consignes, contrôler les sorties, détecter les erreurs, documenter les décisions et savoir quand reprendre la main. Les besoins concernent autant les employés administratifs que les cadres intermédiaires.

Les pouvoirs publics disposent de plusieurs leviers, mais leur calendrier est serré. L’anticipation des métiers exposés, l’adaptation des certifications professionnelles, le financement de la reconversion et le suivi statistique des suppressions de postes deviennent prioritaires. Les dispositifs actuels mesurent mal les changements de tâches à l’intérieur d’un emploi, alors que cette transformation précède souvent les licenciements visibles.

La question salariale pourrait devenir centrale. Si l’IA accroît surtout la productivité des personnes déjà qualifiées, l’écart de salaires risque de se creuser. Les entreprises peuvent alors concentrer les gains sur une minorité de profils techniques ou managériaux. À l’inverse, une négociation collective anticipée peut organiser le partage des gains, réduire le temps consacré aux tâches répétitives et soutenir la montée en compétence.

Le signal envoyé par Daron Acemoğlu tient dans cette urgence de préparation. Le chiffre de 8 ou 9 % ne décrit pas un effondrement généralisé du travail, mais il représente des millions de situations professionnelles fragilisées à l’échelle mondiale. Pour les employeurs, l’enjeu n’est plus seulement d’acheter des logiciels performants. Il consiste à décider quelles tâches doivent rester humaines, quelles responsabilités ne peuvent pas être déléguées à une machine et quelles protections sociales accompagneront la transition.

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P. Marcelle

Rédacteur chez KivuPress.info

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