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Les entreprises les plus intensives en IA recrutent plus, pas moins
C’est la conclusion d’une étude publiée fin juin par le Ramp Economics Lab, en collaboration avec le cabinet de données RH Revelio Labs. Les chercheurs Ara Kharazian, Lisa Simon et Ryan Stevens ont croisé les données de dépenses d’entreprises collectées par la plateforme financière Ramp avec l’historique d’emploi de près de 21 600 entreprises américaines, sur la période janvier 2021 à février 2026.
Leur méthode consiste à classer les firmes en fonction de leur intensité de dépenses en IA par salarié durant les trois premiers mois suivant l’adoption, puis à suivre l’évolution de leurs effectifs sur les deux années suivantes. Résultat, les entreprises classées comme adoptantes à forte intensité, le tiers supérieur de l’échantillon, avec une dépense moyenne d’environ 33,67 dollars par salarié et par mois, ont vu leurs effectifs progresser de 10,2% en moyenne sur vingt-quatre mois, contre une évolution quasiment nulle pour les adoptants à faible intensité.
Le phénomène est encore plus marqué sur les postes d’entrée de carrière, avec une hausse de 12% des recrutements dans les firmes les plus engagées dans l’IA. Ara Kharazian souligne que le rapprochement des données de dépenses et d’effectifs permet pour la première fois d’observer comment l’emploi évolue selon l’intensité réelle d’usage de l’IA par les entreprises. L’étude, encore qualifiée de préliminaire par ses auteurs, sera mise à jour au fil du temps.
Pas de choc de chômage dans les pays d’externalisation
Deuxième signal, en provenance cette fois des pays vers lesquels les entreprises occidentales délèguent traditionnellement leurs tâches administratives et de service client, les Philippines et l’Inde. Torsten Sløk, chef économiste d’Apollo Global Management, suit de près l’évolution du taux de chômage dans ces deux économies pour détecter d’éventuels signes de substitution des travailleurs délocalisés par l’IA.
Ses données, construites à partir du Centre for Monitoring Indian Economy et de l’Autorité philippine de la statistique, montrent l’inverse d’un effet de substitution. Le taux de chômage philippin est passé d’environ 9% en 2021 à près de 4% en mars 2026, tandis qu’il est resté globalement stable autour de 7% en Inde sur la même période.
Sløk relève par ailleurs que l’emploi dans les centres d’appels philippins a presque doublé entre 2016 et 2025 pour atteindre environ 2 millions de postes, selon les chiffres de l’association philippine des professionnels de l’externalisation informatique.
Pour expliquer ce paradoxe apparent, un secteur théoriquement automatisable qui continue de créer des emplois, l’économiste invoque le paradoxe de Jevons, cette observation du XIXe siècle selon laquelle un gain d’efficacité tend à accroître la consommation d’une ressource plutôt qu’à la réduire. Appliqué à l’IA, un coût par interaction plus faible se traduirait par davantage de clients servis et de marchés adressés, plutôt que par une réduction des effectifs.
Une lecture à nuancer
Ces deux signaux restent partiels et ne clôturent pas le débat. D’autres travaux introduisent des bémols. Une analyse du Yale Budget Lab n’a pas identifié d’effet négatif statistiquement significatif sur l’emploi ou les salaires dans les métiers les plus exposés à l’IA par rapport à des groupes de contrôle, ce qui suggère surtout une absence de choc macroéconomique visible à ce stade plutôt qu’un effet positif généralisé.
Le NBER, de son côté, ne recense qu’environ 55 000 suppressions de postes explicitement liées à l’IA aux Etats-Unis en 2025, soit 4,5% des 1,2 million de licenciements totaux recensés cette année-là, un chiffre marginal, mais non nul. Des cas individuels viennent également tempérer le tableau macroéconomique.
Salesforce a supprimé 4 000 postes dans le service client en septembre 2025 en invoquant des gains de productivité liés à l’IA, et une enquête de la BBC a documenté des suppressions de postes de salariés philippins ayant eux-mêmes participé à l’entraînement des outils qui les ont remplacés. Ces épisodes rappellent que des effets de substitution localisés peuvent coexister avec une tendance agrégée à la création nette d’emplois.
Ce que cela signifie à ce stade
A ce stade du cycle d’adoption, les données disponibles convergent donc vers un même message. Rien n’indique, au niveau macroéconomique, une destruction nette d’emplois imputable à l’IA, ni dans les entreprises qui l’adoptent le plus, ni dans les pays qui concentrent l’externalisation des tâches administratives occidentales.
Le scénario d’un effet de complémentarité entre IA et emploi, plutôt que de substitution pure, semble pour l’instant mieux corroboré par les faits. Reste que ces études portent sur une fenêtre encore courte de l’adoption de l’IA générative en entreprise, et que la prudence reste de mise sur la trajectoire à moyen terme.
