Cinq millions d’emplois « menacés » par l’IA : le chiffre que personne n’a lu

Seize virgule trois pour cent. C’est le chiffre exact que porte l’étude, et il a suffi d’un printemps pour qu’il devienne, de titre en titre, « cinq millions d’emplois menacés » — puis, chez Sud Ouest, « cinq millions d’emplois supprimés ». Tout est là : dans la distance entre ces deux formules. La première est une mesure d’exposition, publiée par un assureur-crédit et un observatoire spécialisé. La seconde est une prophétie, publiée par tout le monde.

L’étude existe, elle est sérieuse, et elle a un titre : « Emplois, compétences, valeur : ce que l’IA est en train de bouleverser ». Signée Coface et l’Observatoire des emplois menacés et émergents (OEM), publiée le 1er avril 2026 et révélée par Le Monde (« L’IA est une menace pour 5 millions de salariés en France »), elle a été reprise dans la semaine par France Inter (« un emploi sur six »), Les Échos, le Journal du Geek et une dizaine de rédactions. Chacune a gardé le chiffre. Presque aucune n’a gardé la phrase qui le conditionne, pourtant écrite noir sur blanc dans le texte : cette évaluation « ne préjuge nullement d’un volume de destruction nette d’emplois ».

Nous avons lu l’étude. Voici ce qu’elle mesure, ce qu’elle refuse de mesurer, et ce que la mécanique médiatique en a fait. Parce que l’histoire des « cinq millions » n’est pas une histoire d’intelligence artificielle. C’est une histoire de ce qu’une société fait d’un nombre quand il fait peur.

923 professions disséquées tâche par tâche : le chiffre des « cinq millions » est sorti d’une méthode, pas d’une boule de cristal

Commençons par rendre au chiffre sa source, car c’est la première victime de sa propre circulation. L’OEM a décomposé 923 professions en tâches, puis chaque tâche en actions élémentaires décrites sous forme de triplets : verbe, objet, contexte. Chaque action est notée selon des règles explicites et reproductibles, puis l’exposition de chaque métier est projetée selon plusieurs phases de développement de l’IA. Coface a étendu le cadre à près de trente pays avec une pondération par importance et fréquence des tâches. C’est, méthodologiquement, l’un des travaux les plus granulaires jamais produits sur le sujet — à des années-lumière des jugements d’experts qui fondaient les études de la décennie précédente.

Le résultat central tient en une phrase : dans le scénario principal de l’étude (le déploiement de l’IA agentique, ces systèmes capables d’enchaîner des tâches complexes sans supervision, que les auteurs baptisent « Special Agent »), 16,3 % de l’emploi français serait exposé à une menace directe d’ici deux à cinq ans, soit, traduit par les auteurs eux-mêmes, près de cinq millions de personnes. France Inter en a fait son titre : un emploi sur six. Aujourd’hui, avant même cette vague, 3,8 % des emplois sont déjà fragilisés par la seule IA générative.

Et le profil des exposés inverse trente ans d’intuitions. Ce ne sont ni les chaînes ni les caisses : les familles les plus touchées sont l’architecture et l’ingénierie (26,9 % de l’emploi de la famille à risque) et l’informatique et les mathématiques (24,9 %), avec l’ensemble du juridique dans le même bateau, selon les chiffres cités par France Inter. À l’autre bout du spectre : nettoyage et entretien (5,4 %), restauration (7,5 %), agriculture et pêche (7,9 %). « Si votre métier consiste à utiliser de l’information, à absorber de la donnée pour produire de l’information, vous allez être très très exposé », résume Aurélien Duthoit, économiste chez Coface et co-auteur de l’étude. Le gradient ne suit plus la qualification : il suit l’écran.

Exposé, menacé, supprimé : en une semaine de reprises, le chiffre a changé trois fois de sens sans changer une fois de valeur

Regardons la chaîne de transmission, parce qu’elle est le phénomène lui-même. Le texte de l’étude dit « exposition » et prévient qu’elle ne préjuge d’aucune destruction nette. Le Monde titre « menace ». France Inter conserve « menacés » en ajoutant le « un sur six » qui fait mouche. Sud Ouest achève la transformation : « 5 millions d’emplois supprimés en France d’ici 2030 ». En trois étapes, une mesure technique conditionnelle est devenue un fait social accompli. Nommons le mécanisme, puisqu’il revient à chaque vague : la glissade d’exposition — le passage silencieux de « peut être automatisé » à « sera supprimé », sans que personne ait eu à l’écrire.

La confusion a été facilitée par un détail que seule une lecture croisée révèle : l’étude publie plusieurs nombres proches qui ne mesurent pas la même chose. Seize pour cent, c’est la part du contenu du travail français : les tâches automatisables rapportées au volume d’emploi. Seize virgule trois pour cent, c’est la part des personnes dont le métier franchit le seuil d’exposition dans le scénario agentique. Et « une profession sur huit », ce sont les professions dont plus de 30 % des tâches deviennent automatisables — seuil que l’étude retient comme celui d’une « transformation profonde », et qu’elle distingue explicitement de la disparition. Trois unités, trois populations, trois horizons : la presse en a fait une soupe, et la soupe avait un goût de fin du monde.

Solide sur la mécanique, muet sur le solde : l’étude mesure ce qui est automatisable, pas ce qui disparaîtra

Soyons justes avec le travail, parce que la critique facile serait de le jeter avec ses titres. La méthode tâche par tâche, notée par règles auditables, est un progrès réel sur la génération précédente, celle de Frey et Osborne, qui en 2013 classaient 702 professions au jugé d’experts et plaçaient 47 % des emplois américains à haut risque d’automatisation. Et l’étude dit honnêtement ses limites, ce qui est rarissime : « délibérément brute et centrée sur l’offre », elle ignore la demande, les tâches nouvelles que la technologie créera, et les frictions — juridiques, organisationnelles, culturelles — qui ralentiront le déploiement. Elle mesure un potentiel technique. Elle ne prédit pas un marché.

Elle ne prétend d’ailleurs pas décrire le présent. Son verdict sur l’aujourd’hui est net : plus de trois ans après ChatGPT, les effets de l’IA sur l’emploi « restent encore peu visibles dans les statistiques agrégées » et n’apparaissent « qu’à la marge », d’abord dans les emplois d’entrée de carrière des métiers les plus exposés. L’adoption reste étroite : 7 % des salariés utilisaient l’IA générative quotidiennement au travail en 2025, 14 % chaque semaine, selon les données d’usage reprises par l’étude. Le scénario des 16,3 % suppose que l’IA agentique s’installe dans les entreprises ; c’est une hypothèse d’avenir, pas un constat.

Est-ce à dire que rien ne se passe ? Non — et c’est ici qu’il faut accorder au camp alarmiste son meilleur argument. La marge existe et elle saigne : des cas documentés par la presse, comme celui de la start-up Stockly, qui a cessé de recruter des développeurs après avoir multiplié par deux ou trois la productivité des siens avec la dernière génération de modèles. Aux États-Unis, le cabinet Challenger a recensé 31 000 licenciements attribués à l’IA, selon un décompte rapporté en octobre 2025. Le signal est réel. Il est simplement, pour l’instant, un signal d’embauches non faites et de postes d’entrée qui se ferment — pas les cinq millions de licenciements que les titres ont laissé imaginer.

En 2014, Roland Berger promettait trois millions d’emplois détruits « d’ici 2025 » : l’échéance est passée, et le compte n’y est pas

Ce paysage a déjà eu lieu, et c’est la partie que personne ne rejoue. En 2013, Frey et Osborne annoncent 47 % d’emplois américains à haut risque — près d’un emploi sur deux. En 2014, Bruegel transpose : 54 % dans l’Union européenne. La même année, Roland Berger publie la version française de la fin du travail : trois millions d’emplois détruits par la numérisation à l’horizon 2025. Puis l’OCDE refait le calcul en 2016, tâche par tâche et non métier par métier, et obtient une moyenne de 9 % dans vingt et un pays : à quelques mois d’intervalle, deux méthodes sérieuses regardaient le même phénomène sans jamais produire le même ordre de grandeur. L’économiste David Autor résumait la chose dès 2015 dans un titre qui aurait dû clore le débat : « Why Are There Still So Many Jobs? ».

Et l’échéance française, elle, est arrivée : 2025 est derrière nous. La numérisation a bien détruit des métiers, elle en a créé d’autres, et le solde n’a jamais ressemblé à la saignée promise : le taux d’emploi des 15-64 ans a atteint 68,1 % en 2022, son plus haut niveau depuis un demi-siècle, selon l’Insee. La leçon n’est pas que l’automatisation n’existe pas ; c’est qu’un chiffre d’exposition, même excellent, n’a jamais valu comme prévision de destruction nette. L’écart entre les deux s’appelle l’économie — la demande, les prix, les habitudes, le temps.

Vendeurs d’IA, médias en manque de clics, État en quête de pédagogie : tout le monde a besoin du chiffre le plus gros

Pourquoi le nombre maximal gagne-t-il toujours ? Parce qu’il sert quelque chose pour chacun de ceux qui le relaient. Les promoteurs de la technologie d’abord : comme le note Grégory Verdugo, professeur à Cergy-Paris Université et chercheur associé à l’OFCE, les discours catastrophistes sont en partie portés par ceux-là mêmes qui vendent l’outil : il faut bien démontrer que des investissements massifs peuvent rapporter massivement, et quoi de plus vendeur qu’une machine capable de vider les open spaces. La presse ensuite : « l’étude mesure prudemment une exposition technique conditionnelle » ne fait ni une Une ni un fil d’actus ; « cinq millions d’emplois supprimés », si. La peur a un taux de clic que la méthode n’aura jamais — et ce journal-ci n’a aucune leçon d’innocence à donner : il vit de la même économie de l’attention, celle dont les résumés IA de Google sont en train de couper le robinet.

Et l’État, enfin, qui a trouvé dans le chiffre d’angoisse l’argument de vente de sa propre réponse : la formation. Le plan « Osez l’IA », lancé le 1er juillet 2025 par la ministre déléguée Clara Chappaz, promet quinze millions de professionnels formés à l’horizon 2030 via une « Académie de l’IA », réponse que la co-fondatrice de l’OEM, Axelle Arquié, juge elle-même très insuffisante au regard de son étude. La boucle est parfaite : le chiffre maximal justifie le programme, le programme dispense du débat, et le débat — qui doit quoi à qui quand la valeur change de camp — n’a jamais lieu.

Pendant qu’on comptait les morts, l’étude posait la seule question qui vaille : à qui ira la valeur ?

Car l’étude, lue, n’est pas un texte d’angoisse — c’est un texte de redistribution. Son vrai chapitre dit ceci : en automatisant des tâches exercées aujourd’hui par des professions qualifiées et bien rémunérées, l’IA « pourrait déplacer une part non négligeable de la valeur ajoutée du travail vers le capital ». Et elle en tire la conséquence que personne n’a reprise : pour les pays dont la protection sociale repose sur la taxation du travail — la France, championne de cette catégorie —, c’est un double défi budgétaire : moins de cotisations et d’impôt sur le revenu, plus de dépenses publiques. Ajoutez la question des diplômes — si les tâches auxquelles préparent les études longues deviennent automatisables, que vaut encore le parcours ? — et celle, documentée par Duthoit lui-même, de la géographie : l’exposition se concentre sur « l’emploi du cœur des grandes métropoles, pas l’emploi des périphéries ». Le sommet de la pyramide n’est pas épargné : les 10 % les mieux rémunérés sont menacés à hauteur de 22,1 %.

Voilà les sujets. Pas « combien de morts », mais : qui encaisse la valeur — ce site pose la question autrement depuis des années, en demandant si le travail rend encore riche —, qui paie la transition, quel territoire absorbe le choc. Sur le solde global, d’ailleurs, les projections existent et elles contiennent autant de création que de destruction : le Forum économique mondial anticipe, à l’échelle mondiale et à l’horizon 2030, 92 millions d’emplois supprimés mais 170 millions créés — un solde positif de 78 millions, à ses propres hypothèses près. Et l’OCDE plaçait en 2023 la part des emplois français dans les professions les plus exposées à 27,4 % — un périmètre plus large, une autre méthode, un autre millésime : ce chiffre ne contredit pas les 16,3 %, il ne mesure simplement pas la même chose. C’est toute la différence entre informer et empiler.

Trois questions suffisent à désarmer le prochain chiffre d’angoisse — et elles n’ont rien de technique

Le prochain chiffre viendra, il sera gros, et il aura une étude derrière lui. Les bonnes études sont désormais le combustible des mauvais titres. Trois questions suffisent. Première : quelle unité — des tâches, des personnes, des professions ? Le mélange des trois est la matière première de la glissade. Deuxième : quel scénario — un constat d’aujourd’hui, ou une hypothèse d’adoption conditionnée à une technologie qui n’existe pas encore à l’échelle ? Troisième : quel solde — le chiffre compte-t-il ce qui disparaît sans compter ce qui naît ? Si l’article ne répond pas à ces trois questions, il ne relaie pas une étude : il vend une émotion.

Cinq millions. Le nombre aura finalement mesuré quelque chose — pas la solidité des métiers français, mais celle de notre lecture. Une étude sérieuse a publié une mesure d’exposition, avec ses limites écrites en toutes lettres ; il a fallu une semaine pour que le pays entier la lise comme un arrêt de mort. La machine n’a pas supprimé cinq millions d’emplois au printemps 2026. Elle a supprimé, chez ceux qui en parlaient, le réflexe d’ouvrir la source — le même réflexe dont l’absence laisse déjà un algorithme noter six millions de chômeurs dans l’indifférence générale, ou la machine à contenus industrialiser la médiocrité sans que personne n’ait à le décider. Le reste, comme toujours, est affaire de lectures.