Licenciements imputés à l'IA ? Oxford Economics révèle ce qui se cache réellement derrière les suppressions

Lorsque les gros titres crient à la suppression massive d’emplois due à l’IA et à une disruption généralisée de la main-d’œuvre, une contradiction frappante apparaît dans les données du marché réel. Selon le rapport du 7 janvier d’Oxford Economics, le récit liant licenciements et adoption de l’intelligence artificielle dissimule une réalité bien plus banale : les entreprises utilisent sélectivement l’IA comme prétexte pratique pour justifier des réductions de personnel routinières, déclenchées par un surcroît d’embauches ou une baisse de la demande.

Le récit des entreprises sur l’IA et les licenciements

Le décalage entre perception et réalité commence par la façon dont les entreprises communiquent avec les investisseurs. Présenter les licenciements comme une étape nécessaire vers l’innovation paraît bien plus attrayant pour les actionnaires que d’admettre des erreurs opérationnelles ou des mauvaises estimations. En attribuant ces coupes de personnel à l’adoption de technologies de pointe, les organisations se positionnent comme des pionnières tournées vers l’avenir plutôt que comme des entreprises confrontées à des revers traditionnels.

Le professeur de Wharton, Peter Cappelli, a souligné un schéma particulièrement révélateur en discutant de ce phénomène avec Fortune : des entreprises ont annoncé ce qu’elles appellent des « licenciements fantômes » — des suppressions d’emplois qui n’ont jamais été réellement effectuées — dans le seul but d’augmenter la valorisation boursière. Au début, ces annonces ont été accueillies favorablement par le marché. Mais cette stratégie s’est finalement retournée contre elles. Comme l’a noté Cappelli, une fois que les marchés ont compris que ces licenciements n’étaient pas réellement mis en œuvre, la réaction des investisseurs s’est refroidie.

Le choix des mots est ici crucial. En examinant attentivement les déclarations des entreprises, un écart apparaît entre ce que suggèrent les gros titres et ce que disent réellement les annonces officielles. Beaucoup expriment l’espoir que l’IA finira par prendre en charge certaines tâches, plutôt que de confirmer que ces transitions ont déjà eu lieu. En somme, les entreprises communiquent davantage sur les attentes des investisseurs que sur la réalité opérationnelle.

Ce que disent réellement les données sur les licenciements liés à l’IA

Pour comprendre l’ampleur réelle de l’impact de l’IA sur l’emploi, Oxford Economics a analysé les données de Challenger, Gray & Christmas, une société spécialisée dans le suivi des licenciements. Les résultats dressent un tableau révélateur : durant les onze premiers mois de 2025, les entreprises ont évoqué l’IA comme cause d’environ 55 000 suppressions d’emplois aux États-Unis.

Ce chiffre représente plus de 75 % de tous les licenciements attribués à l’IA depuis 2023 — ce qui suggère que cette narration s’est intensifiée ces derniers trimestres. Cependant, le contexte essentiel réside dans les chiffres globaux. Ces 55 000 postes ne représentent que 4,5 % de l’ensemble des pertes d’emplois rapportées durant cette période. En comparaison, les licenciements dus aux « conditions du marché et économiques » totalisent environ 245 000 — soit près de cinq fois plus.

Mis en perspective avec la réalité de base, où entre 1,5 et 1,8 million d’Américains perdent leur emploi chaque mois, l’impact mesurable de l’IA sur l’emploi global reste relativement faible. Les données soulignent une vérité fondamentale : si l’IA remplaçait réellement les travailleurs à grande échelle, ces chiffres seraient bien différents.

L’énigme de la productivité : pourquoi l’IA ne remplace pas massivement les travailleurs

Oxford Economics propose un test diagnostique simple pour évaluer si l’IA fonctionne vraiment comme une technologie de remplacement de la main-d’œuvre. Si une substitution à grande échelle était en cours, la productivité par employé devrait connaître une accélération notable. Or, les preuves suggèrent le contraire.

La croissance actuelle de la productivité a en réalité ralenti, reflétant les cycles économiques habituels plutôt qu’une poussée liée à l’automatisation. Bien qu’Oxford Economics reconnaisse que les innovations technologiques nécessitent généralement plusieurs années avant de produire des gains mesurables en productivité, les données actuelles indiquent que l’IA en est encore au stade de tests, plutôt qu’à une mise en œuvre généralisée en tant que remplaçant de salariés.

Les données récentes du Bureau of Labor Statistics confirment cette interprétation. Le marché du travail évolue vers ce que Diane Swonk, économiste en chef de KPMG, qualifie d’« expansion sans emploi » — un état où les taux d’embauche et de licenciement restent faibles. Savita Subramanian, responsable de la stratégie quantitative et actions américaines chez Bank of America Research, corrobore cette observation : les entreprises privilégient de plus en plus l’amélioration des processus plutôt que la réduction des effectifs. Elle souligne aussi un paradoxe frappant : la productivité n’a pas connu d’expansion significative depuis 2001, ce qui fait écho à la célèbre remarque de l’économiste Nobel Robert Solow, selon laquelle les bénéfices de la technologie informatique sont « visibles partout sauf dans les statistiques de productivité ».

Le vrai responsable : excès d’offre, pas automatisation

Les préoccupations concernant l’emploi des débutants méritent une attention particulière. Si le taux de chômage chez les jeunes diplômés a culminé à 5,5 % en mars 2025, Oxford Economics attribue cette pression principalement à un excès de diplômes plutôt qu’à une displacement technologique. La proportion d’Américains âgés de 22 à 27 ans titulaires d’un diplôme universitaire a atteint 35 % en 2019, avec des tendances encore plus marquées dans les économies européennes.

Ce surplus de diplômés cherchant des postes d’entrée de gamme explique bien davantage les difficultés d’emploi que l’adoption de l’IA. Le goulot d’étranglement provient de la structure du marché du travail, et non de machines remplaçant la capacité humaine.

Orienter la voie à suivre

Oxford Economics conclut que les transformations du marché de l’emploi se dérouleront probablement de manière progressive, par de petits ajustements plutôt que par des changements brusques et disruptifs. Les licenciements d’aujourd’hui — qu’ils soient attribués ou non à l’IA — semblent principalement dus à des forces économiques traditionnelles : surcapacité organisationnelle, repositionnement stratégique et cyclicité du marché. Le récit autour de l’IA, bien qu’il captive investisseurs et médias, masque plutôt qu’il n’éclaire les véritables forces qui façonnent le paysage de l’emploi.