Pendant longtemps, l'analyse de l'impact de l'intelligence artificielle sur le marché du travail est restée largement théorique. Faute de données concrètes, les chercheurs devaient se contenter de modèles et de projections. Aujourd'hui, on entre dans une nouvelle phase, celle des usages réels. Un basculement rendu possible par la publication de données issues des interactions avec Claude, l'agent conversationnel d'Anthropic.

Et le principal enseignement est assez clair. Dans l'ensemble, les prédictions étaient justes. Mais leur mise en pratique révèle aussi des écarts plus profonds que prévu.

Des modèles prédictifs validés par les faits

Jusqu'ici, les économistes s'appuyaient sur des indices d'exposition à l'IA pour estimer quels métiers seraient les plus affectés. Sans données d'usage, tout reposait sur des hypothèses. L'arrivée de données concrètes, classées selon le référentiel O*NET, change nettement la perspective.

Dans les faits, les métiers considérés comme très exposés sont bien ceux qui utilisent le plus l'IA. À l'inverse, ceux jugés peu exposés restent en retrait. Les exceptions existent, mais elles sont rares.

Autrement dit, les outils de prévision ne se sont pas trompés. Et cela renforce la crédibilité des analyses utilisées aujourd'hui par les décideurs publics pour anticiper les transformations du travail.

Les profils tech en avance, les managers plus hésitants

Sans grande surprise, les professionnels des technologies de l'information arrivent en tête. Ils ont l'habitude de ces outils, y ont facilement accès et en tirent des gains immédiats.

En revanche, le cas des managers est plus étonnant. Leur exposition à l'IA est élevée, mais leur utilisation reste relativement limitée. Un décalage qui interpelle.

Plusieurs raisons peuvent expliquer cette retenue : la sensibilité des données manipulées, le manque de temps pour expérimenter, ou encore une certaine culture d'entreprise qui n'intègre pas encore pleinement ces outils. Mais ce point est loin d'être anecdotique. Ce sont justement ces profils qui décident des stratégies d'adoption. Leur prudence pourrait donc ralentir la diffusion de l'IA dans les organisations.

Une fracture mondiale qui se confirme

Au-delà des différences entre métiers, c'est surtout l'écart entre pays qui frappe. Les économies à revenus élevés concentrent l'essentiel des usages, avec des niveaux largement supérieurs à ce que leur population active laisserait attendre. À l'inverse, les pays à revenus intermédiaires restent nettement en retrait, avec des taux d'utilisation environ 4 fois plus faibles.

Autre point marquant, la concentration des usages. Dans ces pays intermédiaires, deux catégories dominent très largement : les professionnels des TIC et les enseignants. À eux seuls, ils représentent près des trois quarts de l'utilisation de l'IA.

Cela traduit à la fois un accès inégal aux technologies et une diffusion encore très limitée dans le reste de l'économie.

Quant aux pays à faibles revenus, ils restent en dehors du radar, faute de données suffisantes. Mais tout laisse penser que le retard y est encore plus marqué.

3 enseignements pour les politiques publiques

De cette analyse, 3 idées fortes se dégagent. D'abord, les outils de mesure sont fiables. Les indices d'exposition permettent réellement d'anticiper les métiers et secteurs les plus concernés.

Ensuite, l'adoption suit une logique assez classique : elle commence par les profils les plus qualifiés technologiquement, avant de s'étendre progressivement. Ce mouvement est déjà bien avancé dans les pays développés, mais il débute à peine ailleurs.

Enfin, le risque d'exclusion technologique est bien réel. Sans investissements ciblés dans les infrastructures, la formation et les politiques publiques, les pays en développement pourraient rester durablement à l'écart.

Un enjeu crucial pour les pays en développement

Le sujet est d'autant plus sensible que la pression démographique est forte. Plus d'un milliard de jeunes vont arriver sur le marché du travail dans les 10 prochaines années. Dans ce contexte, l'IA n'est pas qu'une question technologique, c'est un enjeu de développement.

Si les gains de productivité restent concentrés dans les économies avancées, les pays en développement pourraient perdre un avantage clé, celui de la main-d'œuvre abondante et compétitive. L'automatisation et les relocalisations pourraient rebattre les cartes.

Au fond, c'est une nouvelle géographie économique qui se dessine. La maîtrise de l'intelligence artificielle devient un facteur décisif de compétitivité. Et, derrière la promesse technologique, se profile déjà le risque d'un monde encore plus inégal.

Publié le 23/03/26 13:09

La Rédaction