Traduction de l’article AI won’t take your job, but the AI bubble might par John Rapley dans le Globe and Mail, 31 janvier 2026
Après que la Banque du Canada a voté mercredi le maintien des taux d’intérêt, le gouverneur Tiff Macklem a fait remarquer que « le taux de chômage reste élevé à 6,8 %, le chômage des jeunes est particulièrement élevé et relativement peu d’entreprises déclarent avoir l’intention d’embaucher davantage de travailleurs dans les mois à venir ».
Le marché de l’emploi est difficile, notamment pour les nouveaux diplômés. Des preuves anecdotiques attribuent la responsabilité à l’IA. Bien qu’elle ne remplace pas encore les travailleurs à grande échelle, les entreprises affirment néanmoins qu’elle réduira leurs besoins futurs en main-d’œuvre. Après qu’Amazon a annoncé la suppression de 30 000 emplois l’année dernière, imputant cette décision à l’IA, un document de travail publié par Harvard a révélé que les entreprises adoptant l’IA réduisaient leurs embauches tout en conservant leur personnel existant : Elles avaient besoin d’employés seniors pour continuer à assurer le contrôle qualité, mais n’avaient pas besoin de recruter des juniors, car l’IA pouvait produire des résultats similaires.
Mais il n’est pas nécessaire d’approfondir ces rapports pour trouver quelque chose qui ne colle pas tout à fait. Bien que les enquêtes menées auprès des employeurs révèlent effectivement qu’ils prévoient de ralentir leurs embauches en raison de l’IA, les chiffres réels de l’emploi ne montrent pas encore de lien entre l’adoption de l’IA et la réduction de l’emploi. L’année dernière aux États-Unis, par exemple, une étude a révélé que moins de 5 % des licenciements étaient dus à l’adoption de l’IA.
Amazon a lui-même admis que ses réductions d’effectifs étaient une conséquence du recrutement excessif pendant la pandémie, tandis que les données de l’étude de Harvard ont révélé que la tendance aux licenciements existait, que les entreprises adoptent ou non l’IA. Cela semble suggérer que la véritable cause du gel des embauches était d’ordre macroéconomique. Des études récentes menées par le Budget Lab de Yale et des articles publiés par le Financial Times ont également conclu que l’IA n’avait jusqu’à présent eu que peu d’impact perturbateur. La plupart des licenciements de l’année dernière résultaient plutôt d’un ralentissement cyclique de l’économie.
Mais si l’IA n’est peut-être pas responsable de la mauvaise situation actuelle du marché de l’emploi, la bulle de l’IA pourrait l’être. Bien que la croissance du PIB américain reste forte, cela s’explique principalement par les capitaux importants qui affluent vers le secteur de l’IA, faisant grimper le cours des actions et soutenant la consommation des riches. Mais dans le reste de l’économie, les embauches ont cessé, la croissance des salaires ralentit, les prix augmentent et la confiance des consommateurs atteint des niveaux historiquement bas.
Le gouvernement peut jouer un rôle important dans le lissage du cycle de l’emploi en incitant les employeurs à créer des stages ou des emplois relais, afin que les jeunes puissent entrer sur le marché du travail et devenir productifs.
Ajoutez à cela la volatilité de la politique de l’administration Trump et le fait que la plupart des employeurs reportent leurs projets d’embauche ou d’expansion. Cela a des répercussions sur les principaux partenaires commerciaux des États-Unis, notamment le Canada.
Cependant, le fait que le ralentissement des embauches soit cyclique – et qu’il prendra probablement fin lorsque l’économie redémarrera – ne signifie pas pour autant qu’il ne s’agit pas d’un problème grave. Lorsque les jeunes diplômés ont du mal à trouver un emploi, cela peut avoir des répercussions sur leurs revenus et leur productivité tout au long de leur vie : tant qu’ils restent sans emploi, non seulement les compétences qu’ils ont acquises pendant leur formation deviennent obsolètes, mais ils ne parviennent pas à en acquérir de nouvelles sur le marché du travail.
Le gouvernement peut donc jouer un rôle important en lissant le cycle de l’emploi, en incitant les employeurs à créer des stages ou des emplois relais, afin que les jeunes puissent entrer sur le marché du travail et devenir productifs. Mais il existe une autre raison, encore plus importante, pour laquelle le pays devrait faire davantage pour aider les nouveaux diplômés à trouver un emploi.
Jusqu’à présent, il semble que l’IA rende les travailleurs moins productifs, et non l’inverse. Une étude récente publiée dans la Harvard Business Review a révélé que les travailleurs utilisaient l’IA pour produire des « travaux bâclés », c’est-à-dire des contenus qui « se font passer pour du bon travail, mais qui manquent de substance pour faire avancer de manière significative une tâche donnée ». Il en résulte une charge de travail supplémentaire pour les collègues qui doivent mettre de l’ordre dans ces travaux ou leur donner un sens.
Ce constat a été confirmé par une récente enquête menée auprès de travailleurs, qui ont déclaré que l’IA les aidait à accélérer leur production, mais réduisait la qualité de celle-ci, ce qui les obligeait à effectuer un important travail de nettoyage. La quantité plutôt que la qualité n’est pas une bonne recette pour réussir économiquement.
Mais l’impact décevant de l’IA n’est peut-être pas dû aux lacunes inhérentes à cette technologie. Il pourrait plutôt résulter d’une mauvaise politique. Pour comprendre comment, nous pouvons examiner deux approches distinctes de l’IA.
Ensemble, les États-Unis et la Chine dominent actuellement la révolution de l’IA.
Les États-Unis ont adopté une approche déréglementée, permettant aux grandes entreprises de consommer d’énormes quantités de capital et d’énergie dans la poursuite d’une superintelligence artificielle, c’est-à-dire une IA qui est censée remplacer un jour les humains. Les Chinois, en revanche, se sont davantage concentrés sur le développement d’une IA « suffisamment bonne » qu’ils intègrent ensuite dans des machines et des produits qui s’avèrent très innovants. Pour atteindre cet objectif d’adoption généralisée, le système éducatif prépare les étudiants à utiliser l’IA plus efficacement, avec des résultats bénéfiques.
En bref, si le Canada veut vraiment être prêt à rebondir après une récession cyclique, il devrait inciter les employeurs à encourager les jeunes à expérimenter l’IA de manière à exploiter son potentiel, afin qu’ils apprennent à mieux l’utiliser et à ne pas la craindre. Ainsi, lorsque la bulle de l’IA éclatera aux États-Unis, cette technologie pourra vraiment trouver son utilité.
Les traductions de 2026 (.xlsx) – celles de 2025 (.html) – par Gilles en vrac
Les caractères gras sont de Gilles