Chaque vague de changement technologique s'accompagne d'une prédiction familière : cette fois, les emplois vont disparaître pour de bon. Pourtant, l'histoire des distributeurs automatiques de billets (DAB) et de leur effet sur la profession de guichetier bancaire offre une réalité plus nuancée — et un parallèle révélateur pour le débat actuel sur l'intelligence artificielle.

Lorsque les DAB se sont généralisés dans les années 1980, de nombreux observateurs ont supposé que les guichetiers bancaires deviendraient bientôt obsolètes. Ils n'avaient que partiellement raison. Le nombre de guichetiers requis dans chaque agence a effectivement diminué à mesure que les DAB automatisaient les transactions courantes, mais le tableau global de l'emploi s'est avéré beaucoup moins sombre que prévu. En réduisant les coûts d'exploitation, les DAB ont rendu économiquement viable l'expansion des réseaux d'agences. En conséquence, l'emploi total de guichetiers bancaires aux États-Unis est resté globalement stable de 1980 à 2010. Pour un guichetier en milieu de carrière à l'époque, le DAB s'est révélé constituer une menace bien moindre pour l'emploi que ne le laissaient entendre les prédictions dominantes.

Comment l'automatisation des tâches crée une nouvelle demande

L'expansion de la banque de détail a généré une demande pour un éventail plus large de professions. Les banques ont embauché davantage de chargés de prêts, d'analystes de crédit, de conseillers bancaires personnels et de spécialistes de la fraude et des risques. Le travail au sein des agences s'est déplacé vers le haut de la chaîne de valeur des compétences — s'éloignant du traitement des transactions courantes pour se rapprocher de la gestion de la relation client.

La véritable rupture est arrivée plus tard. À partir de 2010 environ, la banque mobile a fondamentalement changé la donne. Contrairement au DAB, qui automatisait une tâche spécifique, la banque mobile a automatisé l'ensemble du déplacement vers une agence bancaire. Les clients n'avaient plus besoin de se rendre dans une agence pour la plupart de leurs opérations bancaires quotidiennes. En 2025, seulement 9 % des clients bancaires identifiaient les agences comme leur principal canal bancaire, en forte baisse par rapport à 36 % en 2007. L'emploi de guichetiers bancaires a diminué en conséquence.

Cette transformation n'a pas été portée par la seule technologie. L'Electronic Signatures in Global and National Commerce Act de 2000 a accordé aux signatures électroniques la même valeur juridique qu'aux signatures manuscrites, rendant possibles des expériences bancaires entièrement numériques et accélérant le passage aux transactions dématérialisées.

La leçon plus large : l'automatisation isolée d'une tâche produit rarement des suppressions d'emplois à grande échelle, sauf dans les professions construites autour d'un ensemble d'activités très restreint — comme l'illustre la disparition des opératrices de standard téléphonique. Le plus souvent, une perturbation significative se produit lorsque les technologies se combinent à de nouveaux flux de travail, de nouveaux modèles économiques et des changements institutionnels qui réorganisent fondamentalement la manière dont le travail est accompli. La révolution de la banque mobile, par exemple, a créé des catégories d'emploi entièrement nouvelles : analystes en cybersécurité, chefs de produit numérique, ingénieurs de plateformes de paiement et opérateurs de plateformes de données.

Le mythe de la suppression massive d'emplois de cols blancs

Ce prisme historique est instructif pour le débat actuel sur l'IA. Si l'IA devient une technologie polyvalente à l'échelle de l'électricité ou de l'ordinateur personnel — comme les développements récents le suggèrent de plus en plus — elle rendra possibles des produits, des services et des industries qui n'ont pas encore été imaginés. Les économistes qui étudient les transitions technologiques polyvalentes antérieures ont constaté de manière constante que les changements structurels les plus profonds n'arrivent pas avec l'adoption initiale, mais durant la phase subséquente, lorsque les organisations repensent leurs opérations autour des nouvelles capacités. L'électrification des usines, par exemple, a pris des décennies pour livrer l'ensemble de ses gains de productivité après son introduction ; l'ordinateur personnel a suivi une trajectoire similaire, les effets organisationnels et de productivité les plus importants ne se matérialisant que des années après une adoption généralisée.

Depuis l'arrivée de ChatGPT fin 2022, de nombreux commentateurs ont soutenu que l'IA éliminerait rapidement un grand nombre d'emplois de cols blancs. Près de quatre ans plus tard, les données du marché du travail racontent une histoire différente. Les professions présentant la plus grande exposition à l'IA n'ont pas connu de baisses d'emploi généralisées. La croissance de l'emploi dans les professions fortement exposées a généralement suivi le rythme — voire dépassé — celle des professions moins exposées. Les taux de licenciement restent faibles, et bien que l'embauche ait ralenti, ce ralentissement a été général plutôt que concentré dans les domaines à forte intensité d'IA.

Les grands modèles de langage d'aujourd'hui pourraient s'apparenter aux DAB des années 1980 — des outils puissants qui automatisent certaines tâches tout en en augmentant beaucoup d'autres, rendant les travailleurs plus productifs et laissant la structure globale du travail largement intacte. Une perturbation plus significative du marché du travail pourrait nécessiter quelque chose de plus proche du passage des DAB à la banque mobile : une reconfiguration plus profonde des processus métiers, des structures organisationnelles et des interactions clients qui redéfinit les rôles des travailleurs au lieu de simplement les supprimer.

L'histoire du changement technologique suggère que les capacités seules déterminent rarement les résultats en matière d'emploi. Ce qui compte davantage, c'est la manière dont les organisations repensent le travail autour de ces capacités.

L'IA pourrait finalement transformer le marché du travail tout comme la banque mobile a transformé la banque de détail. Mais les éléments actuels suggèrent que nous restons plus proches de la phase ATM que de la phase de banque mobile.

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