Cette note Trésor-Éco n° 391 (DG Trésor, juin 2026) propose une revue prudente et sourcée de la littérature économique sur l'effet de l'IA — surtout générative — sur l'emploi. Point de départ : les capacités de l'IA ont fortement progressé (LLM, IA générative), nourrissant l'inquiétude (62 % des Français y voient un risque pour l'emploi), mais l'analyse économique invite à distinguer perception et mesure.
1. Effet agrégé, pour l'instant faible. L'IA agit via deux canaux opposés : l'effet de déplacement (substitution des tâches automatisables) et l'effet de productivité (gains individuels prouvés : +14 % en service client, +26 % chez les développeurs ; complémentarité, baisse des coûts, demande accrue). Les études empiriques récentes n'identifient pas d'effet agrégé significatif, faute de recul et parce que l'adoption reste partielle (≈20 % des entreprises UE en 2025). L'absence d'effet macro ne signifie pas absence de destructions localisées : les licenciements « IA » représentent 4,5-6,2 % des annonces aux US en 2025, avec un risque de « labellisation » (l'IA invoquée comme prétexte — 59 % des entreprises US).
labellisation
2. Effets hétérogènes. Via l'approche task-based, l'exposition varie selon les tâches (cognitives > relationnelles > physiques), mais exposition ≠ effet : tout dépend du degré de substituabilité/complémentarité et de l'élasticité-prix de la demande (paradoxe de Jevons — un métier substituable mais à demande élastique peut voir son emploi croître). Le progrès technique biaisé pourrait défavoriser certains segments, avec des craintes marquées pour les jeunes : −16 % d'emploi des 22-25 ans exposés aux US (Brynjolfsson 2025), hausse du chômage des 15-24 ans en France (19,1 %→21,1 %) — sans causalité établie. Sectoriellement, finance, informatique et services aux entreprises sont les plus exposés.
3. Long terme incertain. Deux scénarios coexistent : substitution massive (si l'IA agentique/physique se généralise) ou destruction créatrice (les révolutions passées ont créé plus d'emplois qu'elles n'en ont détruit ; 60 % des travailleurs occupent aujourd'hui des métiers inexistants en 1940). La transition engendrera des coûts (réallocations lentes : −40 % du bénéfice de la robotisation en France), à fluidifier par la formation et les métiers-ponts.
Conclusion de politique publique : accompagner la transition (plan « Osez l'IA », former 15 M de personnes d'ici 2030, Académie de l'IA, France 2030) et investir résolument dans l'IA pour éviter un décrochage de compétitivité — la France se situant en position intermédiaire (adoption 18 %, en rattrapage) dans un contexte de concurrence internationale.