Déplacement professionnel par l’IA : Goldman annonce 16 000 emplois perdus chaque mois aux États-Unis, la génération Z en première ligne

Le calcul derrière 16 000 pertes d’emplois mensuelles

Une note Goldman Sachs U.S. Daily rédigée par l’économiste Elsie Peng en avril 2026 fournit l’une des mesures les plus granulaires de l’impact de l’IA sur le marché du travail américain. L’analyse sépare les deux effets concurrents de l’IA sur l’emploi : la substitution, lorsque l’IA remplace directement des travailleurs humains, et l’augmentation, lorsque l’IA rend les travailleurs existants plus productifs.

Les résultats sont sans appel. La substitution par l’IA a éliminé environ 25 000 emplois par mois au cours de l’année écoulée. L’augmentation — le gain de productivité que les partisans de l’IA mettent en avant — en a recréé environ 9 000. Le résultat net : 16 000 emplois qui disparaissent chaque mois, remodelant silencieusement le paysage de l’emploi sans les gros titres dramatiques des annonces de licenciements massifs.

Les économistes de Goldman ont combiné les scores standards d’exposition à l’IA avec un indice de complémentarité développé par les économistes du FMI pour construire ce cadre d’analyse, représentant une avancée méthodologique par rapport aux estimations précédentes qui ne pouvaient pas séparer les deux forces opposées.

Pourquoi la génération Z absorbe le choc

L’impact générationnel n’est pas aléatoire. Les travailleurs de la génération Z sont concentrés de manière disproportionnée dans les types de postes que l’IA automatise le plus efficacement : saisie de données, service client, assistance juridique, facturation et coordination administrative. Ces postes administratifs routiniers sont les points d’entrée par lesquels les jeunes travailleurs construisent traditionnellement leur carrière.

Sans l’expérience accumulée, les connaissances institutionnelles et le jugement spécialisé qui protègent les travailleurs seniors, les professionnels de la génération Z disposent de peu de protection contre le déplacement. Les professions que Goldman identifie comme les plus à risque — programmeurs informatiques, comptables et auditeurs, assistants juridiques et administratifs, et représentants du service client — recoupent fortement les postes où les travailleurs de moins de 30 ans sont les plus concentrés.

Le paradoxe est frappant. La génération Z est la génération la plus naturellement à l’aise avec les outils d’IA. La même cohorte qui absorbe le plus de déplacements est aussi la plus susceptible d’utiliser des agents IA, de développer des projets personnels avec des grands modèles de langage et d’entrer sur le marché du travail avec une maîtrise de l’IA que leurs managers n’ont pas. Mais la maîtrise des outils d’IA ne protège pas contre l’élimination des postes que ces mêmes outils sont conçus pour automatiser.

L’effet cicatriciel : une décennie de revenus perdus

Les recherches complémentaires de Goldman, s’appuyant sur 40 ans de données individuelles suivant plus de 20 000 individus via les enquêtes longitudinales nationales du Bureau of Labor Statistics, révèlent que la perte d’emploi liée à la technologie inflige des dommages économiques durables qui s’étendent bien au-delà de la période de chômage initiale.

Au cours des 10 années suivant une perte d’emploi, les revenus réels des travailleurs déplacés par la technologie croissent de près de 10 points de pourcentage de moins que ceux des travailleurs jamais déplacés, et de 5 points de pourcentage de moins que ceux des travailleurs déplacés par des facteurs non technologiques. À court terme, les travailleurs déplacés mettent environ un mois de plus à retrouver un emploi et subissent des pertes de revenus réels supérieures de plus de 3 % lors de leur réemploi.

Le mécanisme central est ce que Goldman appelle le déclassement professionnel. Les travailleurs déplacés ne trouvent pas simplement des emplois équivalents ailleurs. Ils tendent à glisser vers des postes plus routiniers nécessitant moins de compétences analytiques et interpersonnelles — non pas par manque de capacité, mais parce que les mêmes forces technologiques qui ont éliminé leurs anciens emplois ont également érodé la valeur marchande de leurs compétences existantes.

CNN Business rapporte que les travailleurs déplacés entre 25 et 35 ans accumulent moins de patrimoine au fil du temps, principalement parce qu’ils retardent l’achat d’un logement. Ils sont également moins susceptibles d’être mariés à tout âge donné par rapport à leurs pairs jamais déplacés, suggérant que le choc économique se répercute sur les décisions de vie personnelle.

Les réserves que Goldman reconnaît

Les économistes de Goldman incluent une réserve importante : l’impact agrégé réel de l’IA est probablement inférieur à ce que leurs estimations suggèrent. L’analyse ne capture pas entièrement la vague d’embauches compensatoires liée aux investissements en infrastructure IA — centres de données, systèmes énergétiques, construction et fabrication de matériel — ni ne prend pleinement en compte la demande de travail supplémentaire générée lorsque les gains de productivité liés à l’IA réduisent les coûts et élargissent les marchés.

De plus, pendant les récessions, les effets cicatriciels s’intensifient. Un déplacement technologique en période de récession élargit l’écart d’environ trois semaines supplémentaires de chômage et de cinq points de pourcentage chacun pour le risque de retourner au chômage et de quitter entièrement le marché du travail. L’environnement économique actuel — avec un déplacement par l’IA qui s’accélère tandis que les marchés du travail restent relativement tendus — représente une fenêtre inhabituelle où les dommages pourraient être partiellement atténués si les travailleurs déplacés trouvent rapidement des postes adjacents.

La question stratégique pour la planification de la main-d’oeuvre

Les recherches de Goldman recadrent le débat sur la main-d’oeuvre et l’IA, passant d’un argument binaire « emplois créés vs emplois détruits » à une question plus nuancée : qui supporte les coûts de transition, et pendant combien de temps ? Les données suggèrent que même lorsque l’emploi agrégé finit par se rétablir, les individus qui perdent leur emploi à cause de la technologie portent des cicatrices économiques mesurables pendant une décennie ou plus.

Pour les entreprises, cela signifie que les stratégies de déploiement de l’IA qui ignorent la planification de la transition de la main-d’oeuvre ne sont pas seulement éthiquement discutables — elles créent un pipeline de déclassement professionnel qui réduit le niveau de compétences du vivier de talents disponible au fil du temps. Pour les décideurs politiques, le chiffre de 16 000 pertes mensuelles fournit une base concrète pour calibrer les programmes de reconversion, les initiatives d’assurance salariale et les ajustements du filet de sécurité sociale.

Sources et lectures complémentaires

• AI Is Cutting 16,000 U.S. Jobs a Month — Fortune
• Goldman Looked at 40 Years of Scarring Effects — Fortune
• Losing Your Job to AI Leaves Lasting Scars — CNN Business
• AI Eliminating 16,000 U.S. Jobs Every Month — Allwork.Space
• Goldman Sachs Warns Displaced Tech Workers Face Longer Searches — Hackr.io
• How Will AI Affect the US Labor Market — Goldman Sachs