Plus de trois ans après le lancement de ChatGPT, l’influence de l’intelligence artificielle (IA) sur le marché du travail reste difficile à détecter dans les statistiques globales de l’emploi. Pourtant, les premiers signes de perturbation commencent à apparaître, notamment dans les postes de niveau débutant au sein des secteurs les plus vulnérables à l’automatisation. Une nouvelle étude conjointe de Coface et de l’Observatoire des Métiers Menacés et Émergents (OEM) fournit une cartographie détaillée de la manière dont l’automatisation pilotée par l’IA affecte des tâches spécifiques dans différentes professions, révélant un changement clair des frontières de ce qui peut être automatisé.
Contrairement aux vagues précédentes axées sur le travail de routine, l'IA cible de plus en plus les tâches cognitives, complexes et hautement qualifiées, ce qui accroît le risque de changements majeurs dans l'organisation du travail.
Une nouvelle méthode pour mesurer les risques d'automatisation de l'IA
L'étude propose une cartographie approfondie des domaines où l'intelligence artificielle (IA) est la plus susceptible de transformer le travail. Cette approche granulaire révèle des vulnérabilités souvent négligées par les statistiques globales sur l'emploi, car l'exposition à l'IA varie considérablement selon les tâches, les professions, les secteurs, les pays et les régions.
La méthodologie de l'OEM s'attaque à trois principales lacunes présentes dans de nombreuses évaluations actuelles : le manque de détails dans l'analyse des professions, la faible reproductibilité des évaluations basées sur des experts ou générées par l'IA, et l'absence d'une perspective véritablement prospective sur les différentes étapes du développement de l'IA.
L'analyse décompose 923 professions en tâches, elles-mêmes divisées en actions élémentaires décrites sous forme de triplets (verbe, objet, contexte). Cette structure permet une évaluation beaucoup plus précise de l'exposition de chaque tâche à l'automatisation pilotée par l'IA. Ces actions élémentaires sont ensuite notées selon des règles transparentes et reproductibles.
Cette approche répond directement aux lacunes identifiées précédemment. Elle affine l'analyse des professions en évaluant les actions de base génériques indépendamment des intitulés de poste, améliore la reproductibilité grâce à des règles de notation explicites et auditées, et introduit une dimension prospective en projetant l'exposition des tâches à travers plusieurs phases de développement de l'IA — cinq phases dans cette étude — plutôt que de fournir un instantané statique unique.
En collaborant avec l'OEM, Coface a renforcé le cadre en développant une méthode pour pondérer les tâches en fonction de leur importance et de leur fréquence, en affinant les scénarios tournés vers l'avenir et les règles de notation, et en élargissant la portée empirique à près de trente pays.
L'évaluation se concentre uniquement sur l'exposition technique des tâches à l'automatisation et ne tente pas d'estimer les pertes nettes d'emplois. Par conception, elle n'intègre pas les dynamiques du côté de la demande, l'émergence de nouvelles tâches ou les frictions pratiques qui peuvent ralentir ou limiter l'adoption réelle de l'IA.
Exposition variable selon les groupes professionnels : l'IA cible principalement les activités cognitives et liées à l'information
L'étude révèle un changement significatif par rapport aux vagues précédentes d'automatisation. Contrairement à la robotique ou aux logiciels traditionnels, l'IA cible principalement les tâches cognitives complexes et non répétitives. Son impact est très inégal : il commence au niveau des tâches, puis se propage différemment à travers les professions, les groupes professionnels et les secteurs où ces rôles sont concentrés.
Dans le scénario principal — centrée sur le déploiement de l'IA basée sur des agents — environ une occupation sur huit dépasse le seuil de 30% de tâches automatisables. Le franchissement de ce seuil signale une transformation profonde de la profession et peut entraîner un redéploiement substantiel de la main-d'œuvre, sans que cela implique nécessairement la disparition de l'occupation.
Les rôles les plus exposés se concentrent dans des domaines très cognitifs et intensifs en informations, tels que l'ingénierie, l'informatique, les fonctions administratives, la finance, le droit, ainsi que certaines professions créatives ou analytiques.
Nombre de professions avec ≥ 30% de tâches pouvant être automatisées, par groupe professionnel, scénario « Agent spécial »
Données pour graphique au format .xlsx
Inversement, les professions les moins exposées sont principalement basées sur le travail manuel ou l'interaction directe avec les humains, ce qui reste difficile à standardiser ou à automatiser. Cela inclut la fabrication, la construction, la maintenance, le transport, la restauration, le nettoyage et certains services de soins et de soutien.
L'étude évalue également combien de contenu réel du travail est à risque sur chaque marché du travail en comparant la part des tâches automatisables dans chacune des 923 professions avec les niveaux d'emploi. En regroupant les professions en huit grandes catégories, elle identifie quels groupes professionnels sont les plus exposés à l'automatisation pilotée par l'IA.
Les résultats sont clairs : plus de 25 % du contenu du travail pourrait être automatisé dans la gestion et l'administration, les métiers créatifs, le droit et la finance, ainsi que dans l'ingénierie et les technologies de l'information. En revanche, les services en face à face, les postes techniques, l'artisanat et la production industrielle restent en dessous du seuil de 10 %. Les emplois dans les soins, l'éducation, la vente et d'autres professions centrées sur les personnes se situent entre les deux — certaines tâches sont exposées, mais la dimension humaine continue d'offrir une forte protection.
Des disparités importantes entre les pays
L'analyse montre de grandes différences dans l'exposition nationale à l'automatisation par l'IA, allant d'environ 12 % du contenu du travail à risque en Turquie à près de 20 % au Royaume-Uni. Ces écarts sont en grande partie déterminés par la structure économique, qui façonne les schémas d'emploi et détermine combien de tâches peuvent être automatisées de manière réaliste.
Les économies avancées avec un fort accent sur les services cognitifs et basés sur la connaissance semblent les plus exposées. Aux côtés du Royaume-Uni, des pays tels que les Pays-Bas, l'Irlande et le Luxembourg ont une forte concentration d'emplois intensifs en information. En revanche, les économies plus axées sur le commerce, les services personnels, la construction, le transport ou le travail physiquement exigeant montrent des niveaux d'exposition plus faibles. Dans l'ensemble, l'étude identifie cinq grands groupes de pays avec des profils d'automatisation similaires.
Au-delà de l'emploi : partage de la valeur, protection sociale, éducation, nouvelles dépendances… de nombreuses questions actuellement sans réponses.
L'impact de l'intelligence artificielle dépasse largement le seul domaine de l'emploi. Parce qu'elle affecte de plus en plus les professions qualifiées et bien rémunérées, l'adoption de l'IA pourrait modifier des équilibres économiques et sociaux longtemps établis.
En automatisant certaines tâches dans des postes hautement qualifiés, l'IA pourrait transférer une part croissante de la création de valeur du travail au capital. Pour les pays qui dépendent fortement de la fiscalité sur le travail, cela pourrait créer un double défi fiscal : des recettes fiscales plus faibles combinées à des dépenses publiques plus élevées pour le soutien au chômage et la reconversion professionnelle.
Les résultats soulèvent également des questions sur l'éducation et les qualifications. Si les tâches liées à de longues formations académiques deviennent plus faciles à automatiser, le lien entre éducation, salaires et sécurité de l'emploi pourrait s'affaiblir. Bien que l'enseignement supérieur reste essentiel, les employeurs pourraient accorder davantage de valeur aux compétences complémentaires telles que le jugement, l'adaptabilité et la capacité à superviser et à utiliser l'IA de manière efficace.
De plus, le développement de l'IA pourrait créer de nouveaux risques géopolitiques et opérationnels en raison de la concentration d'actifs clés — tels que les semi-conducteurs, les grands modèles linguistiques et les centres de données — au sein d'un petit nombre d'entreprises et de pays.
Conclusion : une transformation capable de remodeler le travail
Bien que le rythme et l'ampleur de ces changements restent incertains, et que l'exposition technique ne se traduise pas automatiquement par des pertes d'emploi, une conclusion est claire.
L'IA n'est plus confinée aux marges du marché du travail. Elle affecte de plus en plus les activités cognitives, non routinières et qualifiées qui étaient longtemps considérées comme sûres. Parce que ces rôles sont centraux pour la génération de revenus, la productivité et les recettes fiscales, la diffusion de l'IA est susceptible de remodeler les emplois, la création de valeur et les équilibres économiques de manière durable.
> Téléchargez l'étude complète (.pdf en anglais uniquement) ou rattrapez l'intervention des auteurs de l'étude lors du Colloque Risque Pays de Coface
