Une étude récente, menée par la compagnie d’assurance Coface en collaboration avec l’Observatoire des emplois menacés et émergents (OEM), alarme quant à l’impact potentiel de l’intelligence artificielle (IA) sur l’emploi en France. Si actuellement seulement 3,8% de l’emploi est considéré comme fragilisé par l’IA, l’étude prévoit qu’en deux à cinq ans, ce chiffre pourrait atteindre 16,3%, soit près de 5 millions de travailleurs potentiellement menacés.
Les professions les plus vulnérables sont principalement celles des cols blancs, très qualifiées et bien rémunérées. Selon les résultats, les secteurs comme l’architecture et l’ingénierie (26,9%), l’informatique et les mathématiques (24,9%), ainsi que le soutien administratif et de bureau (23,8%) sont particulièrement exposés. Même dans les secteurs créatifs, tels que les arts, le design, et les médias, la menace atteint 23,8%, tandis que les métiers juridiques sont quant à eux à 21,6%.
“Le phénomène pourrait provoquer des bouleversements économiques majeurs, notamment en impactant fortement les finances publiques à travers la réduction des cotisations et une hausse du chômage dans les grandes villes.”
Les zones urbaines, notamment Paris, risquent d’être particulièrement touchées, avec près d’un emploi sur cinq en danger (18%), contre une proportion moins préoccupante dans les petites villes comme Avallon ou Briançon (autour de 12%). Cette concentration d’impact dans les métropoles pourrait entraîner un recul du dynamisme économique local, exacerbant les disparités territoriales.
Une inquiétude majeure réside également dans la rapidité d’adoption de ces technologies. Comme l’explique Yann Ferguson, sociologue spécialisé dans l’emploi et l’IA, si 30% des métiers peuvent être supprimés en 30 ans, il devient envisageable de s’adapter et de planifier des reconversions. Cependant, une accélération brutale à trois ans pourrait rendre impossible toute adaptation efficace. Certains acteurs du secteur technologique favorisent d’ailleurs la communication sur une adoption rapide pour stimuler les investissements, sans toujours considérer les implications sociales à long terme.
