Goldman Sachs Research estime que l'intelligence artificielle pourrait déplacer temporairement environ 9 % de la main-d'œuvre américaine. Cette projection suppose un gain de productivité de 15 % grâce à l'IA et, en termes d'effectifs, se traduit par jusqu'à 15 millions de travailleurs sur une période d'environ une décennie. Ce chiffre actualisé marque également une hausse par rapport à l'estimation précédente de la banque, qui évaluait le déplacement potentiel à 6 % à 7 % de la main-d'œuvre.

La projection et sa méthodologie

La recherche est dirigée par l'économiste de Goldman Sachs Joseph Briggs. Sa prémisse centrale est simple : lorsque les machines rendent le travail plus rapide, certains emplois existants disparaissent avant que de nouveaux n'émergent pour les remplacer, créant un fossé même à mesure que l'économie s'ajuste.

Plutôt que de s'appuyer uniquement sur les chiffres nets du chômage, l'équipe a construit son estimation à partir des schémas historiques de disruption de l'emploi causée par la technologie. Selon la recherche, environ 30 millions d'emplois sont créés et détruits chaque année aux États-Unis, un niveau de rotation qui se déroule en grande partie sous la surface des données officielles du chômage — rappelant que le renouvellement massif des emplois est une caractéristique ordinaire du marché du travail américain plutôt qu'une anomalie.

L'analyse historique de Goldman a identifié un lien entre les gains de productivité et cette rotation : chaque augmentation de 1 % de la productivité — une mesure de la production par heure travaillée — liée à la technologie relève les taux de destruction d'emplois d'environ 0,5 à 0,6 point de pourcentage sur deux ans. En appliquant un gain de productivité de 15 % à ce cadre, on obtient le scénario de déplacement d'environ 9 %.

Quels postes sont les plus exposés

Contrairement aux précédentes vagues d'automatisation qui frappaient les ateliers industriels, l'impact de l'IA devrait principalement toucher les postes de col blanc et les fonctions de débutants. Goldman identifie la technologie, le conseil, le design graphique et le soutien administratif comme les secteurs exposés.

Briggs a déclaré que cet effet se manifeste déjà dans les données plutôt que de rester une estimation prospective. Il a noté que l'IA réduit d'environ 10 000 à 15 000 emplois par mois la croissance de la masse salariale dans des secteurs vulnérables tels que la technologie et le conseil en management.

La banque observe également des effets macroéconomiques plus larges. Goldman prévoit que l'adoption de l'IA pourrait faire grimper le taux de chômage américain de jusqu'à 0,6 point de pourcentage, même si les chercheurs s'attendent à ce que cette hausse se résorbe en quelques années à mesure que le marché du travail s'ajuste.

Pourquoi Goldman parle d'un phénomène temporaire

La perspective de la ban repose sur l'histoire. Environ 85 % de la croissance de l'emploi américain au cours des 80 dernières années provient de professions qui n'existaient pas auparavant, créées par les nouvelles technologies.

Goldman s'attend à un schéma similaire avec l'IA générative. La banque projette que cette technologie pourrait accroître la productivité annuelle du travail américain d'environ 1,5 point de pourcentage une fois pleinement adoptée, bien que les effets varient considérablement selon les catégories d'emploi.

Ce que cela signifie pour les travailleurs

Pour les travailleurs, le détail le plus important est peut-être la forme de la disruption. Les postes de col blanc de niveau débutant ont traditionnellement constitué le premier échelon de l'échelle professionnelle, et la recherche de Goldman suggère que cet échelon devient moins solide. Si les entreprises utilisent l'IA pour gérer les tâches juniors, le vivier qui forme les futurs cadres supérieurs pourrait se réduire.

Les indicateurs clés à surveiller sont le frein mensuel à la masse salariale signalé par Briggs et la question de savoir si de nouvelles professions liées à l'IA apparaissent assez rapidement pour absorber les travailleurs déplacés. Si le chiffre mensuel de 10 000 à 15 000 augmente, la transition pourrait s'avérer plus difficile que le scénario de base de Goldman.

La révision à la hausse de Goldman, de 6 % à 7 % à environ 9 %, constitue en elle-même un signal. Les chercheurs de la banque perçoivent désormais une vague de disruption plus importante qu'auparavant, tout en continuant d'affirmer que la marée finira par tourner.