Trésor français : l'effet net de l'IA sur l'emploi est incertain, mais les professions qualifiées sont les plus exposées

Le Trésor français a publié Trésor-Éco n°391 le 30 juin 2026, arguant que l'effet net de l'IA sur l'emploi est indéterminé en raison de canaux opposés : substitution des travailleurs versus augmentation de la productivité et de la demande. Les gains individuels sont mesurés à +14 % pour les agents du service client et +26 % pour les développeurs de logiciels, mais les effets agrégés sont incertains. Contrairement à la robotisation passée qui touchait les travailleurs manuels, l'IA générative affecte les professions qualifiées, les secteurs les plus exposés étant les activités financières et d'assurance, les services informatiques, l'édition et les services professionnels. Le Trésor souligne que le niveau de qualification ne prédit pas de manière fiable l'impact ; l'exposition ne signifie pas substitution. Les téléconseillers, les secrétaires et les comptables sont les plus substituables, tandis que les avocats, les architectes et les médecins sont complémentaires. Un point préoccupant est l'entrée plus lente des jeunes sur le marché du travail : une étude citée (Brynjolfsson et al., 2025) montre une baisse de 16 % de l'emploi chez les 22-25 ans dans les professions exposées de novembre 2022 à juillet 2025 ; dans l'informatique française, l'emploi des 15-29 ans a diminué plus que les gains dans les autres groupes d'âge. À long terme, le Trésor penche vers la destruction créatrice, mais un scénario de substitution massive reste possible si l'IA agentique et physique se généralise ; plus de 40 % des professions pourraient dépasser 30 % de tâches automatisables. Il recommande des politiques publiques, notamment en matière de formation, citant le taux d'adoption des entreprises en France de 18 % (OCDE 2025) contre une moyenne européenne de 20 %, et des programmes comme 'Compétences et métiers d'avenir' de France 2030 et 'Osez l'IA' pour former 15 millions de professionnels d'ici 2030. La note coïncide avec l'extension du 'AI Jobs Transition Framework' d'OpenAI à Bruxelles, estimant pour la France un potentiel d'automatisation élevé de 13 %, une réorganisation de 29 %, un développement de 13 %, et 45 % peu affectés. Les données de Ramp et Revelio Labs montrent que les adopteurs intensifs de l'IA ont vu leur effectif croître d'environ 10 % sur deux ans, y compris les postes juniors.