Guérison impossible : Goldman Sachs découvre que les travailleurs remplacés par l'IA ont généralement du mal à retrouver un emploi et tombent souvent dans la prochaine cible de l'IA.

Les travailleurs remplacés par l’intelligence artificielle tombent dans un cercle vicieux dont il est difficile de s’extraire. Selon les dernières recherches de Goldman Sachs, les signes d’un choc induit par l’IA sur le marché du travail s’étendent désormais bien au-delà du secteur technologique, touchant la finance, les assurances, l’immobilier et les services professionnels, et les travailleurs licenciés pour cause d’automatisation ont non seulement plus de mal à retrouver un emploi que les autres, mais lorsqu’ils en trouvent un, ils se retrouvent souvent dans la ligne de mire de la prochaine vague de remplacement par l’IA.

Pierfrancesco Mei, économiste chez Goldman Sachs, écrit dans son dernier rapport que, dans le secteur des services, les secteurs où le taux d’adoption de l’IA est plus élevé connaissent à présent une croissance de l’emploi plus faible et un taux de chômage plus élevé. Les données montrent que les travailleurs dont le poste est fortement exposé à l’IA mettent en moyenne environ un mois de plus à retrouver un emploi, et que la probabilité de rester au chômage un an après le licenciement est supérieure d’environ 10 points de pourcentage à celle des autres licenciés.

Dans le même temps, Jan Hatzius, chef économiste de Goldman Sachs, indique qu’une augmentation de 10 points du taux d’adoption de l’IA réduit la croissance de l’emploi du secteur concerné d’environ 0,9 point, et en accroît le taux de chômage d’environ 0,9 point.

Ce qui est encore plus inquiétant, c’est que la véritable explosion de ce choc n’a peut-être pas encore eu lieu. Joseph Briggs, économiste chez Goldman Sachs, avertit que, historiquement, les licenciements automatisés ont tendance à se concentrer lors des récessions. Aujourd’hui, de nombreuses entreprises préfèrent différer les suppressions de postes à l’époque de prospérité, mais lorsque le cycle économique basculera, les licenciements massifs liés à l’IA, accumulés pendant des années, pourraient survenir en même temps que le chômage cyclique, intensifiant l’impact.

Jusqu’à présent, les craintes concernant le remplacement massif des emplois par l’IA étaient souvent remises en question. Torsten Slok, analyste chez Apollo, affirmait en août que l’effet de l’IA était « négligeable » sur l’emploi, ses recherches montrant que l’IA comprime avant tout les salaires plutôt que le nombre de postes — les métiers les plus exposés à l’IA ont vu leur croissance salariale ralentir de 6,7 % par rapport aux postes faiblement exposés après 2023, mais sans modification statistiquement significative du nombre d’emplois.

Cependant, les nouvelles données de Goldman Sachs marquent un réel tournant. Mei utilise les dernières données « Current Population Survey — Displaced Worker Supplement » du Census Bureau américain, couvrant plus de 15 000 travailleurs involontairement licenciés entre 2016 et 2025, pour identifier les cohortes 2023-2025 comme les « premiers travailleurs remplacés par l’IA ». Grâce à un score composite prenant en compte l’exposition de chaque métier à l’IA, le taux d’adoption par secteur et le mode de suppression des postes, Goldman Sachs isole les 30 % de travailleurs les plus susceptibles d’être remplacés par l’IA afin de les comparer aux autres licenciés.

Les résultats montrent qu’il n’y avait pas de différences notables avant 2024, mais qu’en 2025, une rupture nette apparaît : les travailleurs remplacés par l’IA mettent sensiblement plus de temps à retrouver un emploi, et la probabilité de chômage de longue durée augmente considérablement. Selon Goldman Sachs, l’ampleur de ce choc court terme est « comparable à celle des précédentes vagues de transformation technologique pour les travailleurs licenciés », mettant à mal la thèse selon laquelle « l’IA ne détruit pas d’emplois ».

Le résultat le plus alarmant de l’étude Goldman Sachs ne concerne pas tant la durée du chômage, que la destination des réembauchés. Lors des précédentes vagues de mutation technologique, les travailleurs remplacés migraient généralement vers des emplois plus simples, moins qualifiés, où leurs compétences initiales voyaient leur valeur décliner au fil du temps.

L’actuelle vague de remplacement par l’IA présente une dynamique similaire, mais plus aiguë encore. Les travailleurs remplacés par l’IA tendent, lors de leur réembauche, à rechercher des postes valorisant leurs compétences acquises, ce qui paradoxalement les expose immédiatement à de nouveaux risques d’automatisation. Les données de Goldman Sachs montrent ainsi que la probabilité pour un travailleur réembauché d’occuper un poste aussi ou plus exposé à l’IA est passée d’environ 55 % en médiane entre 2018 et 2023, à environ 65 % en 2024, puis près de 75 % en 2025.

En d’autres termes, trois quarts des travailleurs remplacés reviennent dans l’arène de l’IA.

Les statistiques du Bureau of Labor Statistics confirment cette tendance : de 2023 à 2025, 7,4 millions d’Américains ont perdu leur emploi involontairement, contre 6,3 millions lors du précédent cycle d’enquête ; et, parmi les chômeurs de longue durée ayant retrouvé un emploi à temps plein, seuls 49 % gagnent un salaire égal ou supérieur à leur ancien niveau, contre environ 62 % deux ans plus tôt.

Les données historiques de Goldman Sachs montrent que les effets du chômage technologique sont durables. Plusieurs années après leur licenciement, les salariés remplacés par la technologie voient la croissance de leur salaire réel nettement inférieure à celle des autres, et leur probabilité de retomber au chômage reste élevée. Sur quarante ans de données individuelles, les travailleurs plus âgés, sans diplôme universitaire, vivant en milieu rural ou ayant occupé leur poste plus longtemps accusent jusqu’à 8 à 10 points de retard salarial réel cumulé dix ans après, soit près du double des jeunes diplômés urbains à court parcours.

Cependant, une note plus positive apparaît dans les nouvelles données de Goldman Sachs : les jeunes travailleurs s’adaptent beaucoup mieux au choc de l’IA. En 2025, les travailleurs licenciés de moins de 35 ans mettent environ trois semaines de plus à retrouver un emploi à temps plein que les autres, alors que ce chiffre grimpe à environ cinq semaines pour les plus de 35 ans, et qu’ils enchaînent souvent davantage d’emplois précaires.

Goldman Sachs remarque aussi que les étudiants universitaires choisissent de plus en plus des filières à faible exposition à l’IA. Toutefois, les données du Digital Economy Lab de Stanford montrent qu’en 2023, le niveau d’emploi des jeunes de 22 à 25 ans occupant des postes très exposés à l’IA a chuté de 19 % par rapport au scénario normal — un problème non pas d’adaptation, mais d’absence de postes à pourvoir.

Pour l’instant, le taux de chômage américain reste relativement bas, à 4,2 %, et l’effet de substitution dû à l’IA ne se reflète pas pleinement dans les chiffres macroéconomiques.

Selon l’économiste Briggs de Goldman Sachs, historiquement, l’impact de l’automatisation sur l’emploi ordinaire est massivement concentré pendant les récessions. Les données montrent que la part des travailleurs affectés à des emplois routiniers stagne lors des phases d’expansion, puis chute par paliers lors des récessions du début des années 1980, de 2001, 2008 et 2020, sans jamais retrouver ses niveaux antérieurs.

Grâce à trois méthodes d’extrapolation, Briggs estime que chaque hausse de 1 % de la productivité liée au progrès technologique augmente le taux de chômage de 0,3 à 0,4 point au pic, principalement via des suppressions de postes. En s’appuyant sur la prévision de Goldman Sachs selon laquelle l’IA devrait augmenter la productivité de 15 % au terme du processus, cela représenterait environ 9 % des travailleurs remplacés lors de la transition, auxquels s’ajoute une pression supplémentaire de 3 % liée au ralentissement des embauches, soit au total quelque 15 millions d’Américains — un chiffre supérieur à l’estimation de 6 à 7 % avancée en début d’année.

Briggs insiste : en période de croissance, les entreprises maintiennent souvent des effectifs excédentaires ; dès que la conjoncture se retourne, elles accélèrent la robotisation et les licenciements profitant de la baisse d’activité comme justification. Plus inquiétant encore, la vague actuelle d’investissements dans l’IA constitue un moteur clé de la croissance américaine — mais Hatzius prévient que cette dynamique approche de son pic, ce qui signifie que l’IA elle-même pourrait bien déclencher la prochaine récession.

Les économistes de Bank of America adoptent cependant une approche plus modérée, estimant que « l’impact de l’IA sur le marché du travail américain restera probablement limité avant 2026, une vaste réorganisation structurelle n’intervenant pas avant 2027 ». Même dans ce scénario « optimiste », le choc d’ampleur serait simplement différé d’environ deux ans.

Point important, Goldman Sachs note qu’actuellement, seuls environ 23 % des entreprises américaines ont intégré l’IA dans une partie de leurs processus courants — un chiffre qui « surestime le niveau réel d’automatisation en place ».

Or, même avec ce taux d’adoption limité, l’IA engendre déjà des pertes d’emplois statistiquement significatives au-delà de la tech, et les travailleurs remplacés sont exposés, lors de leur réembauche, à un risque persistant d’automatisation.

Si le taux d’adoption de l’IA doublait ou triplait, tous ces effets seraient démultipliés : davantage de demandeurs d’emploi tenteraient d’accéder aux rares postes difficilement automatisables, le chômage se prolongerait, et ceux qui changent de métier courraient le risque d’être remplacés une seconde fois. Briggs conclut que l’essentiel du choc d’automatisation risque bien d’être libéré lors de la prochaine récession — précisément quand la conjoncture rendra la résorption du chômage particulièrement difficile.

Briggs met en garde : la Réserve fédérale et les autres banques centrales « doivent surveiller de près tout signe de ralentissement de la croissance ou de risque pour le marché du travail ; si les contraintes inflationnistes devaient disparaître, un assouplissement rapide de la politique monétaire pourrait aider à éviter que le chômage conjoncturel lié à l’automatisation n’explose lors des phases de fragilité économique ».