Les emplois « menacés par l’IA » disparaissaient déjà avant le lancement de ChatGPT

Une importante nouvelle étude constate que les emplois menacés par l’IA disparaissaient déjà avant le lancement de ChatGPT, mais les étudiants formés dans ces compétences ont obtenu des salaires plus élevés et des embauches plus rapides.

Une vaste collaboration de recherche entre les universités américaines a révélé que les origines de la crise des emplois vulnérables à l’IA ne coïncident pas avec le lancement de ChatGPT à la fin de 2022, mais que les problèmes commencent plus tôt dans l’année, pour des raisons apparemment sans rapport.

De plus, le rapport constate que les diplômés dont les spécialisations universitaires étaient plus « exposées à l’IA » étaient en réalité associés à des salaires plus élevés pour leur premier emploi et à des recherches d’emploi plus courtes après l’arrivée de ChatGPT sur le marché.

Les nouvelles recherches utilisent trois grands ensembles de données, notamment plus de dix millions de profils LinkedIn scrapés, ainsi que des dossiers de chômage et des réclamations d’assurance. Les auteurs déclarent :

‘[Nos] résultats indiquent que les résultats du marché du travail en deterioration pour les travailleurs et les diplômés exposés à l’IA entre 2022 et 2024 étaient déjà en cours avant l’émergence massive des applications LLM. Le risque de chômage dans les professions fortement exposées a augmenté à partir du début de 2022, bien avant ChatGPT, et dans la plupart des professions et des États, nous n’observons pas de rupture discrète coïncidant avec son introduction.

‘Les travailleurs en début de carrière ont été touchés de manière disproportionnée : les diplômés des cohortes 2021-2023 sont entrés dans des emplois fortement exposés à des taux plus faibles et ont connu des délais plus longs pour obtenir leur premier emploi que les cohortes précédentes, avec des écarts s’ouvrant, à nouveau, avant la fin de 2022. Dans le même temps, la formation pertinente pour l’IA est restée précieuse dans cet environnement.’

Les nouvelles recherches réinterprètent l’émergence de l’IA comme une entrée sur le marché du travail déjà affaibli par des pressions économiques et sectorielles plus larges, et notent que les compétences qui complètent l’IA ont conservé, voire peut-être même gagné, de la valeur sur le marché.

Les auteurs concluent en suggérant que le lancement de ChatGPT en novembre 2022 ne devrait pas être considéré comme le point de séparation entre le marché du travail d’avant l’IA et le marché du travail inclusif de l’IA, et qu’une série de circonstances simultanées devraient être prises en compte avec l’influence émergente des grands modèles de langage (LLM) :

‘Ces résultats ont des implications pour la recherche et la politique. Premièrement, ils mettent en garde contre le traitement du lancement de ChatGPT comme une expérience naturelle propre pour l’impact de l’IA sur le marché du travail : les conceptions qui attribuent principalement la faiblesse du marché du travail après 2022 à l’IA risquent de confondre la diffusion de l’IA avec les changements macroéconomiques concomitants (exemples possibles incluent la politique monétaire, la demande sectorielle et/ou l’ajustement post-pandémique).’

Les auteurs suggèrent que les universités et les programmes de formation ne devraient pas abandonner les compétences souvent décrites comme « vulnérables à l’IA », telles que la rédaction, la programmation et la synthèse d’informations. Selon les résultats obtenus dans le travail, l’enseignement de ces compétences de manière à travailler avec l’IA, en mettant l’accent sur la vérification des sorties, le jugement de la qualité et l’utilisation des chatbots comme outils plutôt que comme remplaçants, peut aider les diplômés à rester compétitifs sur un marché du travail instable.

La nouvelle étude est intitulée Les emplois exposés à l’IA se sont détériorés avant ChatGPT, et provient de cinq chercheurs affiliés à divers départements de l’Université de Pittsburgh, de l’Université Stanford, de l’Université Chapman et de l’Université Columbia, en collaboration avec l’Institut de l’économie de l’IA de Microsoft à Redmond et Revelio Labs à New York.

Méthode et données

Les résultats de l’article, notent les auteurs, sont en contraste frappant avec les rapports précédents, notamment celui du Laboratoire de l’économie numérique de Stanford, ainsi que les sombres présages de personnalités telles que le PDG d’Anthropic, qui a averti en mai 2025 que l’IA ‘pourrait éliminer la moitié de tous les emplois de niveau d’entrée en col blanc’*.

La méthode analytique des auteurs a examiné initialement le chômage parmi les travailleurs dans les professions les plus exposées à l’automatisation basée sur l’IA, l’exposition étant définie à l’aide de codes de classification des professions à six chiffres (SOC), moyennés pour estimer les niveaux d’exposition pour des catégories SOC plus larges à deux chiffres.

Les données administratives mensuelles ont été tirées du rapport ETA 203, compilé par l’Administration de l’emploi et de la formation du Département du Travail des États-Unis, détaillant la profession la plus récente des personnes ayant demandé des allocations de chômage continues.

Ces points de données ont ensuite été combinés avec des chiffres annuels d’emploi au niveau de la profession provenant du programme de statistiques sur l’emploi et les salaires de la Bureau of Labor Statistics, permettant d’estimer le risque de chômage mensuel pour chaque profession dans chaque État (le risque étant défini comme la probabilité qu’un travailleur dans une profession donnée demande des allocations de chômage continues).

Historiquement, note l’article, les emplois les plus exposés à l’IA ont fait face à un risque de chômage de 20 à 80 % inférieur à celui des rôles moins exposés, l’écart s’élargissant pendant la pandémie à mesure que le travail à distance s’est avéré plus résilient. Cet avantage a commencé à s’éroder au début de 2022, et en 2023-2024, la différence a largement disparu :

Le risque de chômage dans les emplois exposés à l’IA a commencé à augmenter au début de 2022, mettant fin à une longue période de stabilité relative. A montre cette inversion comme l’écart entre les rôles à forte et faible exposition se rétrécit avant le lancement de ChatGPT. B révèle que l’augmentation était concentrée dans le quintile le plus exposé, avec le risque augmentant après un creux puis se stabilisant. C trace l’effet aux emplois d’informatique et de mathématiques, tandis que la plupart des autres domaines sont restés stables. Le risque a été mesuré mensuellement dans les États américains et moyenné trimestriellement. Source

Comme on peut le voir sur les graphiques ci-dessus, les auteurs ont regroupé les professions en quintiles en fonction de leur « exposition à l’IA », et ont suivi ces quintiles dans le temps. Les emplois moins exposés ont montré un risque de chômage plus élevé et une variation saisonnière plus forte, avec tous les groupes culminant pendant la pandémie en 2020 et atteignant un creux au début de 2022.

Après ce point bas, le risque de chômage a commencé à augmenter dans les quintiles les plus exposés, bien avant le lancement de ChatGPT, puis s’est stabilisé, plutôt que d’accélérer dans les mois qui ont suivi.

Les emplois d’informatique et de mathématiques ont connu la plus forte augmentation du risque de chômage avant le lancement de ChatGPT, puis se sont stabilisés. La plupart des autres rôles n’ont montré que peu de changement. Quelques États, notamment la Californie, Washington et l’Alaska, ont connu des augmentations post-ChatGPT, mais les niveaux de risque nationaux sont restés proches des normes d’avant la pandémie, indiquant l’influence de pressions économiques antérieures.

Considérations de données

Les auteurs notent que statistiquement, le risque de chômage révélera des modèles entre les types d’emplois, mais ne capture pas les résultats pour des groupes spécifiques – tels que les diplômés récents qui peuvent ne pas être admissibles à des prestations ou n’avoir pas d’emploi antérieur à déclarer. D’autres recherches et allégations de l’industrie suggèrent que les travailleurs en début de carrière sont les plus touchés par l’IA, ce qui signifie que les données sur le chômage globales pourraient manquer ceux qui sont les plus touchés.

Pour surmonter cette limitation, la nouvelle étude a puisé dans 10 584 980 profils LinkedIn fournis par Revelio Labs. Chaque enregistrement dans l’ensemble de données comprenait des historiques détaillés de formation couvrant le type de diplôme, le domaine d’études, l’année de diplôme et l’université, ainsi que des données de carrière telles que les titres de poste (cartographiés sur des codes SOC à six chiffres), les employeurs, les dates de début et les emplacements.

Les salaires des emplois ont été estimés à l’aide d’un modèle d’apprentissage automatique propriétaire formé sur des demandes de visa, des entrées auto-déclarées et des annonces d’emploi publiques, incorporant à la fois des détails spécifiques au rôle et des trajectoires de carrière individuelles.

Étant donné que les salaires réels ne pouvaient pas être vérifiés, l’analyse a également suivi le nombre de mois que les diplômés ont mis pour commencer leur premier emploi observé dans les trois ans suivant l’obtention de leur diplôme, en excluant ceux qui n’avaient pas d’emploi enregistré pendant cette période (une métrique qui a servi de proxy pour la friction du marché du travail, en supposant que les diplômés mettent à jour leurs profils lorsqu’ils sont embauchés) :

Les diplômés qui sont entrés sur le marché du travail après 2022 ont mis plus de temps pour obtenir des emplois exposés à l’IA, mais cette baisse de la performance du marché du travail a commencé des mois avant le lancement de ChatGPT. Ci-dessus, A montre que les diplômés avec des premiers emplois à forte exposition ont généralement trouvé du travail plus rapidement, jusqu’à ce que ce schéma s’inverse après 2022 ; B montre un retard similaire pour les rôles à salaire élevé, bien que moins prononcé ; et C révèle que les cohortes 2021 et 2022 sont entrées dans des emplois exposés à l’IA à des taux plus faibles que les cohortes précédentes, avec des performances sous-optimales émergeant avant ChatGPT. Enfin, D montre qu’il n’y a pas d’équivalent de changement pour les emplois à faible exposition, renforçant que le déclin a précédé l’adoption généralisée de l’IA.

Les auteurs ont analysé la durée de recherche d’emploi entre les cohortes de diplômés, en contrôlant les ouvertures d’emploi mensuelles par État et par secteur, et en tenant compte des différences de type de diplôme, de domaine d’études et d’université, avec l’exposition des emplois à l’IA définie à l’aide de codes SOC.

Avant la sortie de ChatGPT, les diplômés qui entraient dans des rôles fortement exposés passaient généralement moins de temps à chercher un emploi que leurs pairs. Pour les cohortes 2023 et 2024, ce schéma s’est inversé, avec des rôles exposés prenant plus de temps à obtenir.

Il devrait être souligné que même si l’article indique que les résultats se sont dégradés après ChatGPT, les données montrent que cette baisse a commencé des mois plus tôt et s’est poursuivie par la suite, sapant l’idée d’un effondrement soudain post-ChatGPT, et sapant également l’attribution de la tendance à la baisse (en cours) à l’adoption de l’IA.

Exposition éducative

Une préoccupation centrale dans le débat sur l’IA et l’emploi est de savoir si les étudiants devraient continuer à se former dans des compétences que les grands modèles de langage pourraient automatiser, telles que la rédaction, la programmation ou la synthèse. Si ces compétences ont perdu de la valeur sur le marché, alors les diplômés les plus exposés à ces compétences devraient s’en sortir plus mal. Pour tester cela, les auteurs ont estimé l’exposition éducative aux tâches pertinentes pour l’IA en utilisant des profils LinkedIn appariés avec des millions de programmes universitaires, puis ont suivi les résultats de l’emploi précoce avant et après ChatGPT :

L’exposition éducative aux tâches pertinentes pour l’IA prédit de meilleurs résultats de carrière précoce après ChatGPT. Les diplômés post-2022 avec une plus grande exposition à des compétences automatisables ont été embauchés plus rapidement et ont gagné des salaires plus élevés, compensant en partie les pénalités liées à une exposition professionnelle élevée à l’IA. Tous les modèles contrôlent les taux d’ouverture d’emploi, le type d’emploi et les antécédents éducatifs.

Avant l’avènement de ChatGPT, cette exposition éducative n’a montré aucun lien clair avec le temps de recherche d’emploi ou le salaire. Après ChatGPT, elle semble associée à des embauches plus rapides et des salaires de départ plus élevés. Bien que les rôles avec une exposition élevée à l’IA aient tendance à produire de moins bons résultats après ChatGPT, les diplômés issus de programmes plus alignés sur l’IA ont été moins touchés.

Plutôt que de diminuer en valeur, les compétences considérées comme vulnérables à l’automatisation semblent soutenir de meilleurs résultats de carrière précoce.

‘Si l’IA était responsable de la mauvaise performance du marché du travail des diplômés, alors nous nous attendrions à ce que l’exposition éducative indique des compétences redondantes qui n’ajoutent pas de valeur lors de la recherche d’emploi.

‘Cependant, nos résultats suggèrent que l’enseignement de compétences exposées à l’IA donne de meilleurs résultats pour les diplômés après le lancement de ChatGPT. Ces associations sont difficiles à concilier avec l’idée que la formation pertinente pour l’IA est devenue moins précieuse après ChatGPT. Même si ce n’est pas causal, ils suggèrent que la préparation pertinente pour l’IA est au moins compatible avec de meilleurs résultats de carrière précoce dans la période post-ChatGPT.’

Les auteurs concluent en suggérant que les tendances de l’emploi qui font les gros titres se sont produites sur un marché du travail déjà façonné par des événements et des tendances antérieurs. Comme les choses se présentent, séparer l’influence (sur les tendances de l’emploi) de ChatGPT et de l’IA en général des forces sans rapport qui ont commencé le déclin du marché semble une perspective impossible, comme essayer d’enlever le sel de la soupe.

* Cependant, une quantité importante de commentaires actuels concède que ce type de prophéties de malheur de la part de fondateurs investis dans l’IA est plus proche de l’astroturfing, avec l’intention de séduire les clients et les investisseurs potentiels, et de stimuler les prix des actions.

Publié pour la première fois le mercredi 7 janvier 2026