IA et emploi : ce que dit la note du Trésor n° 391

62 % des Français voient l’intelligence artificielle comme un risque pour l’emploi, selon le baromètre du numérique 2025. La direction générale du Trésor part de ce chiffre dans sa note Trésor-Éco n° 391 du 30 juin 2026. Sa réponse tient en une phrase de la première page : « Les études empiriques ne permettent pas de déterminer l’effet total de l’IA sur l’emploi, faute de recul suffisant et en raison d’une adoption encore limitée par les entreprises. »

Ce n’est pas une esquive : les douze pages expliquent pourquoi.

La note est signée par quatre économistes : Martin Chopard, Elisa Cotet, Tristan Gantois et Eloïse Villani. Sa mention finale précise : « Ce document a été élaboré sous la responsabilité de la direction générale du Trésor et ne reflète pas nécessairement la position du ministère de l’Économie, des Finances et de la Souveraineté industrielle, énergétique et numérique. » C’est une analyse d’administration, pas une position du gouvernement.

Deux forces qui tirent en sens contraire

L’IA peut automatiser des tâches et réduire le besoin de main-d’œuvre : c’est l’effet de déplacement. Elle peut aussi rendre les travailleurs plus productifs, faire baisser les coûts et stimuler la demande. La note cite l’employé de banque face au distributeur de billets et le comptable face à la bureautique, deux métiers que l’outil n’a pas fait disparaître.

Les expériences citées mesurent des gains de +14 % pour des agents de service client à +26 % pour des développeurs, peut-être sous-estimés car obtenus avec des modèles déjà dépassés. Mais un gain sur une tâche ne fait pas un gain pour l’économie : il faut réorganiser, former, investir. D’où l’hypothèse d’une courbe « en J », avec des coûts d’adaptation d’abord et des gains plus nets ensuite.

Pourquoi rien ne se voit encore dans les chiffres globaux

Les études récentes ne trouvent pas d’effet agrégé significatif, pour deux raisons selon la note. La diffusion reste partielle : environ 20 % des entreprises de l’Union européenne avaient adopté l’IA en 2025, 18 % en France selon l’OCDE. Et là où elle est adoptée, substitution et productivité se compensent : les entreprises qui l’utilisent créeraient plus d’emplois qu’elles n’en détruisent, parfois au détriment de concurrents qui ne l’utilisent pas.

Les licenciements attribués à l’IA existent, mais pèsent peu : entre 4,5 % et 6,2 % des licenciements annoncés aux États-Unis en 2025. La note parle aussi de « labellisation » : l’IA sert parfois de justification à des décisions prises pour d’autres raisons. Dans une enquête auprès de 1 000 dirigeants américains, 59 % admettent l’invoquer pour expliquer des gels d’embauche.

Nous avons détaillé ce décalage entre annonces et effets mesurés dans notre article sur le million d’emplois attribué à l’IA.

Les métiers : exposé ne veut pas dire menacé

Les tâches cognitives sont les plus exposées à l’IA générative, les tâches physiques le sont peu, les relationnelles entre les deux.

Surtout, la note distingue deux cas. Quand l’IA est complémentaire, elle prend les tâches à faible valeur ajoutée et laisse au travailleur celles où il garde l’avantage : « jugement et validation, interactions sociales, et contextualisation ». Quand elle se substitue, sur des emplois riches en tâches codifiables ou répétitives, la note cite les secrétaires, les comptables et les téléopérateurs. Une étude française d’Antonin Bergeaud (2024) classe les télévendeurs parmi les plus exposés et substituables ; juristes, architectes et médecins, bien qu’exposés, restent plutôt complémentaires à l’IA.

Les estimations de la part des emplois exposés vont de 5 % à 60 %. L’écart dit l’incertitude mieux qu’un commentaire. Pour la France, une étude de Coface estime que 3,8 % du contenu du travail est aujourd’hui à risque d’automatisation, jusqu’à 16,3 % d’ici deux à cinq ans : une part des tâches, pas des emplois supprimés.

Et pour la note, « le niveau de qualification ne permet pas de préjuger de manière fiable de l’impact de l’IA sur un travailleur ».

Les débutants, point de vigilance

L’âge, en revanche, compte. Les tâches codifiées, les plus faciles à automatiser, forment souvent l’essentiel de ce qu’on confie aux débutants. Selon une étude américaine citée, l’emploi des 22-25 ans dans les professions les plus exposées aurait reculé de 16 % par rapport aux autres travailleurs entre novembre 2022 et juillet 2025.

En France, l’Insee observe un ajustement marqué de l’emploi des jeunes dans plusieurs secteurs exposés, sans lien de cause établi. Le chômage des 15-24 ans est passé de 19,1 % à 21,1 % entre les premiers trimestres 2025 et 2026, mais la note rappelle que la conjoncture pèse davantage sur l’emploi des jeunes. Le risque de fond : moins d’expérience accumulée en début de carrière, et à terme moins de relève pour les postes seniors.

Ce que la note recommande

À long terme, les auteurs ne tranchent pas. Une substitution massive reste possible si l’IA agentique et l’IA physique se généralisent. L’histoire plaide plutôt pour une « destruction créatrice » : 60 % des travailleurs américains occupent aujourd’hui des métiers qui n’existaient pas en 1940, et les destructions massives annoncées au début des années 2010 (une étude de 2013 jugeait 47 % des emplois américains exposés à l’automatisation) ne se sont pas produites.

La transition aura un coût. Selon une simulation du Conseil d’analyse économique, après l’adoption massive de robots en France, la lenteur des réallocations de main-d’œuvre réduirait de 40 % le bénéfice de la technologie. D’où la recommandation centrale : des politiques de formation et d’accompagnement des mobilités, ciblant les travailleurs dont la reconversion sera la plus difficile. La note mentionne le dispositif « Compétences et métiers d’avenir » de France 2030 et le plan « Osez l’IA », lancé en 2025, qui vise à former 15 millions de professionnels d’ici 2030.

S’y ajoute un argument de compétitivité : un pays qui tarde à adopter l’IA s’expose à un décrochage. La note voit en France un rattrapage en cours : +8 points d’adoption entre 2024 et 2025, contre +6 en moyenne européenne.

Les limites que la note reconnaît

Les études portent sur les capacités actuelles de l’IA. Les entreprises qui l’adoptent sont souvent déjà les plus productives, ce qui brouille la causalité. Les offres d’emploi en ligne surreprésentent les postes qualifiés et les grandes entreprises. Et le résultat dépend de l’indice d’exposition choisi : parmi ceux comparés dans une étude américaine, deux seulement montrent une hausse significative du chômage des plus exposés, de 0,2 à 0,3 point.

Ce que vous pouvez en faire

Si vous êtes salarié, appliquez la grille de la note à votre poste. Listez vos tâches de la semaine en deux colonnes : ce qui suit des règles et se répète ; ce qui demande de juger, de valider, d’expliquer, de tenir compte d’un contexte. L’IA peut absorber la première. La seconde est à renforcer, y compris en apprenant à vérifier ce que produit l’outil.

Si vous encadrez des débutants, regardez ce que vous leur confiez. Si leurs premières missions sont précisément celles que l’IA automatise, leur apprentissage est à repenser.

Ce travail de vérification et de jugement, nos formations à l’IA cherchent à l’installer. DTJ Training n’est pas certifié Qualiopi, sa déclaration d’activité est enregistrée sous le numéro 32800278480, et aucun financement OPCO, CPF ou France Travail n’est mobilisable à ce jour pour nos formations.

La note ne dit pas combien d’emplois l’IA supprimera. Elle dit que le coût de la transition dépendra de la vitesse des reconversions. De toutes les variables qu’elle examine, c’est la seule qui se travaille à l’échelle d’un poste de travail.

Sources

• M. Chopard, E. Cotet, T. Gantois, E. Villani, « L’intelligence artificielle, quels effets sur l’emploi ? », Trésor-Éco n° 391, direction générale du Trésor, 30 juin 2026 (page et PDF).
• Les autres études et chiffres cités sont repris de la note, qui en donne les références complètes. Nous ne les avons pas relus un par un.