Les entreprises utilisent l’IA pour transformer le travail, pas pour supprimer des emplois

Jaison R. Abel, Richard Deitz, Natalia Emanuel et Nick Montalbano

Les progrès et l’adoption continus de l’intelligence artificielle continuent de susciter des inquiétudes quant aux pertes d’emplois généralisées. Au cours des trois dernières années, nos enquêtes régionales auprès des entreprises ont interrogé les entreprises sur leur adoption de l’IA et ses effets sur leur main-d’œuvre. Cette année, nous avons constaté que l'utilisation de l'IA parmi les entreprises régionales a continué d'augmenter fortement, avec plus de 60 % des entreprises de services et environ la moitié des fabricants utilisant désormais l'IA – une augmentation notable par rapport aux 40 % et 26 % respectivement rapportés en 2025. Malgré cette adoption rapide, les investissements des entreprises régionales dans l'IA sont généralement modestes, l'utilisation a tendance à être concentrée sur une petite partie des travailleurs au sein des entreprises, et les licenciements sont restés rares. Et tandis que certaines entreprises ont réduit leurs embauches en raison de l’IA, d’autres ont ajouté du personnel pour les aider à l’utiliser. La reconversion des employés en réponse à l’IA reste le principal moyen par lequel les entreprises ajustent leurs effectifs.

L’adoption de l’IA est devenue beaucoup plus répandue sur le lieu de travail

Nos enquêtes d'entreprise du mois d'août ont demandé aux entreprises de la région de New York et du nord du New Jersey si elles avaient utilisé l'IA dans le cadre de leurs processus commerciaux au cours des six derniers mois. Des questions que nous posons chaque année depuis 2024. L'adoption de l'IA sur le lieu de travail a continué de croître fortement et est désormais généralisée. Comme le montre le graphique ci-dessous, 61 % des entreprises de services ont déclaré utiliser l'IA cette année, contre 40 % l'année dernière et 25 % en 2024. Les entreprises des secteurs à forte intensité de connaissances, tels que l'information, les services aux entreprises et la finance, ont enregistré les taux d'utilisation les plus élevés. Parmi les fabricants, 51 % ont déclaré utiliser l’IA dans le cadre de leurs processus commerciaux, soit environ le double des 26 % de l’année dernière et le triple des 16 % de 2024. Ces parts se situent dans le haut de gamme des études existantes sur l’utilisation de l’IA sur le lieu de travail.

Même si l’adoption de l’IA s’est généralisée, la plupart des entreprises n’ont réalisé que des investissements limités dans cette technologie. Les trois quarts des entreprises de services et plus de 90 % des fabricants qualifient leurs investissements en IA de minimes à modestes, allant de l'utilisation d'outils d'IA gratuits à l'allocation d'une petite part des dépenses globales aux outils ou services d'IA. Parallèlement, seulement 15 % des entreprises de services (mais aucun fabricant) indiquent qu’elles ont consacré des ressources importantes à l’adoption de l’IA, avec seulement 5 % environ des entreprises de services qualifiant l’adoption de l’IA d’investissement stratégique majeur. Parmi les adeptes de l’IA, la part médiane des travailleurs qui l’utilisaient n’était que de 17 % pour les entreprises de services et de 7 % pour les fabricants. En bref, l’adoption de l’IA sur le lieu de travail est désormais assez large, mais les investissements et l’utilisation par les travailleurs restent limités.

Alors que l’utilisation de l’IA sur le lieu de travail est désormais répandue, pourquoi certaines entreprises se sont-elles abstenues de l’adopter ? Comme le montre le tableau ci-dessous, le coût ne semble pas être le principal facteur de dissuasion : c'est l'une des raisons les moins citées par les non-adoptants. Environ la moitié des non-adoptants ont déclaré que le type de travail qu’ils effectuent ne se prête pas à l’IA, tandis qu’environ un quart ont indiqué que l’IA n’est actuellement pas assez performante pour apporter des avantages à leur entreprise. Des inquiétudes ont également été exprimées concernant l’utilisation de l’IA. Plus d’un tiers des non-adoptants étaient préoccupés par la confidentialité, la sécurité ou la confidentialité des données, et une proportion similaire ont exprimé des inquiétudes quant à l’exactitude ou à la fiabilité. En outre, environ un tiers ont indiqué qu’ils manquaient actuellement de personnel possédant les compétences techniques nécessaires pour l’utiliser efficacement.

Pourquoi les entreprises n'ont pas adopté l'IA

La reconversion reste courante, les licenciements limités

Comme les années précédentes, nous avons demandé aux entreprises si elles apportaient des changements à leurs effectifs suite à l’adoption de l’IA, comme le montre le tableau ci-dessous. Seules 4 % des entreprises de services ont déclaré avoir licencié du personnel en réponse à l'IA au cours des six derniers mois, contre seulement 1 % lors de l'enquête de l'année dernière, tandis qu'aucun fabricant n'a signalé de licenciements cette année ou l'année dernière. Environ 15 % des entreprises de services ont déclaré avoir embauché moins de travailleurs qu’elles ne l’auraient fait sans l’utilisation de l’IA, soit un chiffre similaire aux 12 % déclarés l’année dernière. Une poignée de fabricants ont déclaré embaucher moins de travailleurs grâce à l’IA, contre aucun l’année dernière.

Cependant, compensant ces réductions d’embauche, certaines entreprises ont ajouté du personnel pour les aider à tirer parti de l’IA. Environ 13 % des entreprises de services ont déclaré avoir embauché davantage de travailleurs grâce à l'IA, ce qui est similaire aux conclusions de l'année dernière, bien qu'aucun fabricant n'ait augmenté ses embauches grâce à l'IA cette année.

Conformément à nos enquêtes précédentes, les travailleurs en poste sont beaucoup plus susceptibles d’être recyclés que remplacés par l’IA. Parmi les entreprises qui utilisent l’IA, un peu plus d’un tiers des entreprises de services et plus de 20 % des entreprises manufacturières déclarent recycler leurs travailleurs en réponse à l’IA. Les entreprises déclarent recycler leurs travailleurs dans tout le spectre éducatif, mais un peu plus parmi ceux qui possèdent un diplôme universitaire.

Ces résultats concordent avec la littérature de recherche plus large, qui tend également à trouver jusqu’à présent des effets limités sur le marché du travail de l’adoption de l’IA en termes de licenciements ou de réduction des embauches. Cependant, une étude récente suggère que les travailleurs débutants pourraient être affectés de manière significative, dans la mesure où l’IA peut se substituer aux tâches de routine souvent effectuées par les nouveaux employés, créant potentiellement des obstacles à l’entrée sur le marché du travail, même si elle améliore la productivité des travailleurs expérimentés.

Comment les entreprises recyclent-elles leurs travailleurs ?

Compte tenu de l’importance de recycler les travailleurs pour qu’ils utilisent l’IA, nous avons interrogé les entreprises sur les types de recyclage qu’elles proposent. Les réponses indiquent que la plupart des entreprises s'efforcent d'aider leurs employés à accomplir leur travail actuel plus efficacement plutôt que de les préparer à des rôles entièrement nouveaux. La formation se répartit en plusieurs catégories clés : connaissances de base en IA et instructions spécifiques aux outils (comme apprendre à utiliser des chatbots, des assistants IA ou d'autres outils d'IA générative), comment automatiser des tâches répétitives ou routinières, inciter l'ingénierie à obtenir de meilleurs résultats avec les systèmes d'IA et utiliser des applications d'IA adaptées à des fonctions professionnelles spécifiques. Par exemple, certaines entreprises forment leurs employés à l’utilisation de l’IA pour le marketing et la création de contenu sur les réseaux sociaux, tandis qu’une entreprise a mis en œuvre l’IA pour les comptes créditeurs et clients avec une surveillance « humaine ».

De nombreuses entreprises ont notamment souligné l’importance de former leurs employés à une utilisation responsable de l’IA, notamment en leur apprenant à vérifier les résultats de l’IA, à comprendre les biais potentiels, à suivre les protocoles de sécurité des données et à éviter une dépendance excessive à l’égard de la technologie. Les méthodes de prestation variaient considérablement, allant d'ateliers formels et de consultants externes à des séances informelles de démonstration et d'apprentissage par les pairs, de nombreuses organisations encourageant l'expérimentation et la pratique pratique.

Regarder vers l'avenir

Trois années de données issues de nos enquêtes régionales auprès des entreprises suggèrent que les entreprises continuent de s'adapter et de changer grâce à l'utilisation de l'IA, mais pas en éliminant un grand nombre d'emplois. Au lieu de cela, cette nouvelle technologie remodèle le travail lui-même, les entreprises investissant dans leur main-d’œuvre existante plutôt que de remplacer de larges pans de personnes. Alors que l’adoption de l’IA devient la norme plutôt que l’exception, le recyclage n’a fait que gagner en importance. Les résultats de nos enquêtes jusqu’à présent confirment ce que montrent de nombreuses études : que l’IA est plus susceptible d’augmenter les travailleurs que de les remplacer. Cela dit, la technologie de l’IA et ses applications continuent d’évoluer rapidement, et ces tendances pourraient changer à mesure que leur adoption progresse.

Jaison R. Abel est responsable de la microéconomie au sein du groupe de recherche et de statistiques de la Banque fédérale de réserve de New York.

Richard Deitz est conseiller en politique économique au sein du groupe de recherche et de statistiques de la Banque fédérale de réserve de New York.

Natalia Emanuel est économiste de recherche au sein du groupe de recherche et de statistiques de la Banque fédérale de réserve de New York.

Nick Montalbano est un spécialiste de l'analyse de données au sein du groupe de recherche et de statistiques de la Banque fédérale de réserve de New York.

 
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    author={Jaison R. Abel, Richard Deitz, Natalia Emanuel, and Nick Montalbano},
    title={Businesses Are Using AI to Transform Work, Not Cut Jobs},
    journal={Liberty Street Economics},
    note={Liberty Street Economics Blog},
    number={September 1},
    year={2026},
    url={https://doi.org/10.59576/lse.20260901}
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