[ETUDE] L’IA ne détruit pas seulement des emplois, elle réduit à long terme les salaires des déplacés

L’impact de l’intelligence artificielle sur l’emploi reste trop souvent réduit à une lecture quantitative. Le nombre de postes supprimés occupe le centre du débat, au détriment d’une analyse plus fine des trajectoires professionnelles. Les travaux menés par les économistes Pierfrancesco MEI et Jessica RINDELS pour Goldman Sachs apportent un éclairage plus précis. Leur étude, basée sur quatre décennies de données individuelles aux États-Unis, montre que le véritable coût de la transformation technologique se déploie dans le temps.

Les chiffres sont explicites. Les collaborateurs déplacés par la technologie subissent une baisse immédiate de 3,2 % de leur salaire réel au moment de leur retour à l’emploi. Ce recul initial reste limité en apparence. L’impact le plus significatif apparaît sur la durée. Sur une période de dix ans, leur progression salariale accuse un retard de 10 points de pourcentage par rapport à celle de collaborateurs comparables non déplacés.

Indicateurs clés de l’impact de l’IA sur l’emploi

Cette dynamique modifie la lecture du marché du travail. Le problème ne se limite pas à la capacité de retrouver un emploi, mais concerne la qualité des postes accessibles après un choc technologique. Un collaborateur déplacé à 30 ans ne repart pas simplement de zéro. Il s’inscrit dans une trajectoire où ses revenus stagnent, tandis que ceux de ses pairs continuent de progresser.

Le mécanisme à l’origine de cette dégradation est identifié comme un déclassement professionnel. Les compétences affectées par l’automatisation perdent leur valeur sur le marché. Les collaborateurs concernés ne retrouvent pas des postes équivalents, mais basculent vers des fonctions plus routinières, moins analytiques et moins valorisées. Ce phénomène constitue le cœur du problème.

Effets mesurés sur les trajectoires professionnelles

Les données confirment l’ampleur du phénomène. Goldman Sachs estime que plusieurs millions de travailleurs pourraient être affectés par ce type de déplacement au cours de la prochaine décennie. Dans le même temps, les réductions d’effectifs liées à l’intelligence artificielle se traduisent déjà par des suppressions de postes régulières, traduisant une transformation progressive du marché du travail.

L’impact ne s’arrête pas aux salaires. Les effets documentés s’étendent aux trajectoires de vie. Les collaborateurs déplacés en début de carrière accumulent moins de richesse sur le long terme, notamment en raison d’un accès retardé à la propriété. La stabilité personnelle est également affectée, traduisant une fragilisation durable des parcours.

Le marché du travail devient plus instable pour ces profils. Le risque de chômage récurrent augmente de manière significative, tandis que les délais de retour à l’emploi s’allongent. Ce cumul d’effets crée une vulnérabilité structurelle, difficile à résorber sans intervention.

Recomposition sectorielle et nouveaux besoins

Le contexte macroéconomique amplifie ces tendances. En période de ralentissement, les entreprises intensifient leurs efforts d’optimisation, ce qui accroît les suppressions de postes et réduit les opportunités. Les collaborateurs déplacés dans ces conditions subissent des effets cumulés, avec des périodes de chômage plus longues et une probabilité accrue de sortie durable du marché du travail.

Une lecture attentive des données nuance certains discours. Les profils jeunes, diplômés et situés en zones urbaines apparaissent relativement plus résilients. Leur capacité d’adaptation et leur mobilité professionnelle limitent l’ampleur des pertes. À l’inverse, les profils plus âgés ou fortement spécialisés sont plus exposés à des trajectoires dégradées.

La dimension territoriale renforce ces écarts. Les zones urbaines offrent davantage d’opportunités de reconversion, tandis que les territoires moins urbanisés présentent des contraintes structurelles. Cette fracture pourrait s’accentuer avec la diffusion des technologies d’intelligence artificielle.

Impact de la reconversion professionnelle

Les programmes de formation apparaissent comme un levier d’atténuation mesurable. Les collaborateurs ayant suivi une reconversion dans les années suivant leur déplacement enregistrent de meilleures trajectoires, tant en termes de revenus que de stabilité. Cette efficacité reste conditionnée à un accès rapide et équitable à ces dispositifs.

Pour le Maroc et les économies africaines, ces enseignements posent un cadre clair. L’adoption de l’intelligence artificielle progresse, mais les dispositifs de sécurisation des parcours restent limités. Cette situation expose une partie des collaborateurs à des effets plus marqués que dans les économies disposant de systèmes de reconversion plus développés.

Les secteurs les plus exposés sont identifiés : services administratifs, centres d’appels, traitement de données. Leur transformation impose une anticipation des besoins en compétences. L’enjeu ne consiste pas à multiplier les formations, mais à les aligner sur les évolutions réelles du marché.

Les entreprises disposent d’un levier direct. Leur capacité à organiser la montée en compétences interne conditionne l’impact social de l’automatisation. Les politiques publiques, de leur côté, doivent réduire les délais de transition et élargir l’accès à la formation.

Les données analysées par Goldman Sachs montrent que la transformation technologique ne détruit pas seulement des emplois. Elle redessine les trajectoires professionnelles sur une décennie, en installant une pression durable sur les salaires et la stabilité. Pour les décideurs, l’enjeu consiste désormais à anticiper ces effets plutôt qu’à les corriger une fois installés.