L’Europe face au tsunami de l’IA : le FMI avertit que 40% des emplois sont menacés

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Les recherches du Fonds dressent un tableau plus complexe que ne le suggère le titre principal — et les travailleurs pris au milieu le savent mieux que quiconque.

Kristalina Georgieva ne mâche pas ses mots. Au Forum économique mondial de Davos en janvier dernier, la Directrice générale du FMI a décrit l’intelligence artificielle comme une force qui s’abat sur l’emploi dans le monde entier. Au Sommet sur l’impact de l’IA à New Delhi un mois plus tard, elle a répété cet avertissement. Les recherches du Fonds estiment qu’environ 40% des emplois mondiaux — et 60% dans les économies avancées — seront affectés par cette technologie dans les années à venir, que ce soit par amélioration, élimination ou transformation complète.

Pour l’Europe, les chiffres sont encore plus frappants. L’évaluation du gouvernement britannique, publiée en janvier 2026 et s’appuyant sur la méthodologie du FMI, a révélé qu’environ 70% des travailleurs britanniques occupent des postes contenant des tâches que l’IA pourrait potentiellement exécuter ou améliorer. Ce chiffre dépasse l’équivalent américain d’environ 60%, largement parce que l’économie britannique est plus fortement orientée vers les professions du secteur tertiaire où les capacités de l’IA chevauchent le plus avec le travail humain.

Il faut être clair sur ce que signifie « affecté » ici. Le cadre du FMI distingue entre les rôles où l’IA est susceptible de compléter les travailleurs — stimulant la productivité et potentiellement augmentant les salaires — et ceux où elle est plus susceptible de se substituer au travail humain, déprimant la demande et la rémunération. Environ la moitié des emplois exposés tombent dans chaque catégorie. Le problème est que le chiffre principal voyage sans cette nuance, et l’anxiété publique comble le vide.

Les gens qui forment leurs propres remplaçants

Le cadrage macroéconomique de Georgieva a acquis une dimension profondément humaine cette semaine. Une série de témoignages à la première personne de travailleurs directement impliqués dans la formation de systèmes d’IA a révélé un schéma de désillusion que les modèles économiques ne peuvent pas capturer.

Une éditrice, qui corrige des articles académiques pour des locuteurs non natifs de l’anglais, a décrit avoir été recrutée pour former ce qu’on lui avait dit être des « éditeurs assistants ». Elle a passé des mois à alimenter le système de corrections avant que l’entreprise ne révèle qu’il s’agissait d’un programme d’IA. Ses honoraires ont ensuite été réduits. Elle gagne maintenant moins en corrigeant les sorties de la machine — une tâche qui, dit-elle, prend plus de temps que l’édition à partir de zéro — tout en attrapant les erreurs que le modèle produit, de la ponctuation inutile aux changements absurdes de noms de pays.

Un rédacteur marketing primé dans l’industrie a passé des mois à construire des flux de travail d’IA et de la documentation, croyant qu’il superviserait le système. Il a été licencié. Sa charge de travail précédente est maintenant gérée par du personnel junior utilisant la documentation qu’il a créée. Un traducteur rapporte avoir passé quatre ans à former des moteurs d’IA que son employeur a l’intention de déployer comme remplacement économique des linguistes humains.

Ce ne sont pas des risques de déplacement abstraits. Ce sont des personnes à qui on a demandé de participer à leur propre obsolescence professionnelle — souvent sans leur dire que c’était le but de l’exercice.

« Former votre remplaçant robot, c’est comme creuser votre propre tombe numérique. »
— Rédacteur marketing primé, licencié après avoir construit des flux de travail d’IA (The Guardian, fév 2026)

Tout le monde n’est pas pessimiste. Un consultant en soins palliatifs qui a aidé à piloter un chatbot d’IA pour les patients atteints d’un cancer métastatique a noté qu’il gérait environ la moitié des réponses correctement, mais nécessitait encore une lourde adaptation et ne pouvait pas reproduire les signaux non verbaux — langage corporel, expressions faciales, ton — qui définissent de bons soins cliniques. Un professeur de mathématiques travaillant avec l’IA de démonstration de théorèmes a reconnu que la technologie progresse rapidement, mais se sentait protégé par son rôle d’enseignant et son emploi dans le secteur public. Ces deux cas suggèrent un schéma : plus un rôle dépend de nuances interpersonnelles, de contexte physique ou de relations institutionnelles, plus il est difficile pour l’IA de le remplacer.

Les chiffres derrière le bruit

L’anxiété au travail autour de l’IA est mesurable et en hausse. Le Baromètre mondial des talents 2026 de ManpowerGroup, basé sur des entretiens avec près de 14 000 travailleurs dans 19 pays, a trouvé que l’utilisation régulière de l’IA a bondi de 13% en 2025, mais la confiance des travailleurs dans la technologie a chuté de 18%. Les baby-boomers ont signalé la baisse la plus forte, à 35%, tandis que la génération X a vu la confiance chuter de 25%. Près des deux tiers des travailleurs interrogés ont dit qu’ils choisissaient de rester dans leurs postes actuels malgré l’épuisement professionnel et l’insatisfaction — un phénomène que le rapport caractérise comme « accrochage à l’emploi », motivé par la peur de ce que l’automatisation pourrait signifier pour leur prochain mouvement.

Les données de licenciements racontent une histoire plus compliquée que n’admet généralement chaque côté du débat. Le cabinet de conseil Challenger, Gray & Christmas a enregistré environ 55 000 suppressions d’emplois attribuées à l’IA aux États-Unis en 2025, sur un total de 1,17 million de licenciements — le chiffre annuel le plus élevé depuis l’année pandémique de 2020. Les pertes liées à l’IA ont grimpé brutalement : au cours des sept premiers mois de 2025, environ 10 000 suppressions étaient liées à la technologie, mais à la fin de l’année le total avait dépassé 54 000 — une accélération quintuple dans la seconde moitié de l’année.

Pourtant, plusieurs voix crédibles appellent à la prudence. Le Budget Lab de l’Université Yale a analysé les données du marché du travail américain de novembre 2022 à mi-2025 et n’a trouvé aucune accélération substantielle du rythme auquel le mélange professionnel changeait — en d’autres termes, la composition de la main-d’œuvre n’avait pas encore changé dramatiquement depuis le lancement de ChatGPT. Les analystes de Deutsche Bank ont averti en janvier que le « lavage de redondance IA » — les entreprises citant l’IA comme justification pratique pour des suppressions motivées par des pressions économiques plus larges — deviendrait une caractéristique significative de 2026. Sander van ‘t Noordende, PDG de Randstad, la plus grande entreprise de personnel au monde, a dit à CNBC à Davos que le lien entre ces 55 000 suppressions et l’IA était surévalué.

Forrester a offert peut-être l’évaluation la plus sceptique : elle estime que seulement 6% des emplois américains seront véritablement automatisés d’ici 2030, et projette que de nombreux licenciements attribués à l’IA seront finalement annulés alors que les entreprises découvrent que la technologie n’est pas prête à remplir les rôles qu’elle était censée remplacer.

Les jeunes travailleurs le ressentent en premier

S’il y a un domaine où les données commencent à converger, c’est l’emploi débutant. La recherche de la Réserve fédérale de Dallas, s’appuyant sur l’analyse de l’Université Stanford, a trouvé que les travailleurs âgés de 22 à 25 ans dans les professions les plus exposées à l’IA ont connu une baisse de l’emploi de 13% depuis fin 2022. La chute n’était pas due à des licenciements, mais à une réduction du taux auquel les jeunes entrant sur le marché du travail trouvaient du travail dans ces rôles. Pour les professions avec une exposition moindre à l’IA, les taux d’entrée sont restés stables.

Cela s’aligne avec ce que le FMI lui-même a signalé. À Davos, Georgieva a noté que les tâches débutantes sont disproportionnellement vulnérables à l’automatisation parce qu’elles tendent à impliquer le genre de travail cognitif structuré et répétitif que l’IA actuelle gère bien. Pendant ce temps, les travailleurs dans des rôles qui ont été améliorés par l’IA — environ un poste sur dix dans les économies avancées, selon les estimations du Fonds — tendent à gagner plus et dépenser plus, créant une demande en aval pour des emplois de service moins qualifiés. L’implication inconfortable est un marché du travail qui se creuse au milieu : des professionnels augmentés par l’IA au sommet gagnant plus, des travailleurs de service au bas soutenus par ces dépenses, et un bassin en rétrécissement de rôles de niveau moyen et débutant pris entre les deux.

« La classe moyenne, inévitablement, va être affectée. »
— Kristalina Georgieva, WEF Davos, janvier 2026

Ce qui doit vraiment se passer

Les prescriptions politiques propres du FMI se concentrent sur l’investissement dans les compétences, les filets de sécurité sociale et les cadres réglementaires qui peuvent suivre le rythme de la technologie. Le Fonds a publié un Index de préparation à l’IA couvrant 125 pays, qui mesure la préparation à travers l’infrastructure numérique, le capital humain, la capacité d’innovation et la gouvernance. Les économies plus riches tendent à mieux scorer, mais avec une large variation — et bien scorer sur la préparation n’est pas la même chose qu’agir dessus.

Le défi pratique est le timing. Les capacités de l’IA progressent plus vite que la plupart des institutions peuvent s’adapter. Georgieva était directe à ce sujet à Davos : la technologie bouge trop vite pour que les décideurs politiques puissent suivre, et l’écart entre le déploiement et la régulation s’élargit. La Loi IA de l’UE fournit un cadre réglementaire, mais elle a été conçue autour de catégories de risque qui peuvent ne pas correspondre proprement aux réalités désordonnées de la perturbation du lieu de travail — une éditrice formant inconsciemment son remplaçant ne rentre pas proprement dans « haut risque » ou « bas risque ».

Le modèle de flexisécurité du Danemark — qui combine l’embauche et le licenciement relativement faciles avec des allocations chômage généreuses et des programmes de reconversion actifs — est fréquemment cité par le FMI comme modèle. S’il peut s’adapter à la vitesse et à l’ampleur du changement induit par l’IA reste à tester. Ce qui semble clair des recherches propres du FMI est que les économies avec des protections sociales plus fortes, une mobilité éducative plus élevée et des marchés du travail plus flexibles navigueront la transition plus doucement que celles sans.

L’évaluation honnête

Nous sommes probablement dans une période où la peur du déplacement par l’IA devance la réalité mesurable — mais la réalité mesurable rattrape. Les données de Yale et les projections de Forrester suggèrent que le marché du travail n’a pas encore été fondamentalement remodelé. Les témoignages de travailleurs et la recherche de la Fed de Dallas suggèrent que les effets précoces sont réels, concentrés parmi les jeunes et les professionnels de milieu de carrière les plus proches du processus de formation.

La métaphore du tsunami de Georgieva peut être prématurée comme description de ce qui s’est déjà passé. Comme avertissement sur ce que les prochaines années pourraient apporter si l’investissement dans les compétences, la régulation et la protection sociale ne suit pas le rythme du déploiement, elle est difficile à rejeter. Les travailleurs qui ont passé l’année passée à former des systèmes d’IA et à regarder leurs propres rôles diminuer diraient probablement que l’eau monte déjà.