IA générative : les jeunes Français peinent à entrer dans les métiers les plus exposés, selon HEC Paris et la Banque de France

Depuis le lancement public de ChatGPT en novembre 2022, une question revient dans tous les débats sur l’emploi en France : l’intelligence artificielle générative détruit-elle des postes, ou change-t-elle surtout la façon dont on embauche ? Deux études publiées en octobre 2026 par le Laboratoire d’innovation et du futur du travail (Lift) de HEC Paris et la Banque de France apportent des éléments de réponse précis, en suivant les mouvements de main-d’oeuvre entre janvier 2019 et mars 2026. Leur constat principal est net : dans les métiers les plus exposés à l’IA générative, les embauches de jeunes ont nettement reculé, alors qu’elles ont progressé dans les métiers les moins exposés.

Ce que les chercheurs ont mesuré

Les deux études portent des titres explicites : « Exposition des métiers à l’IA générative, adoption par les entreprises et dynamiques du marché du travail en France » et « IA générative : un gel des embauches de jeunes dans les métiers exposés ». Leurs auteurs ont analysé près de 1 600 fiches métiers du Répertoire opérationnel des métiers et des emplois (Rome) de France Travail. Pour chaque métier, ils ont évalué quelles activités pouvaient être répliquées par une IA générative, afin de classer les métiers selon leur degré d’exposition.

Cette précision de méthode compte beaucoup pour bien lire les résultats. L’exposition mesurée ici repose sur les capacités de l’IA face aux tâches professionnelles, et non sur son utilisation réelle dans les entreprises. Elle ne dit pas non plus qu’un métier va disparaître. Un métier peut être très exposé parce qu’une partie de ses tâches peut être assistée ou reproduite par l’IA, tout en continuant d’exister avec des missions qui évoluent.

Les chiffres qui marquent le recul

Le résultat le plus frappant concerne les jeunes de 21 à 29 ans. Tous contrats confondus, leurs embauches dans les métiers les plus exposés reculent de 22 % entre novembre 2022 et mars 2026, alors qu’elles progressent de 1 % dans les métiers les moins exposés. L’écart est donc important, et il se creuse sur la période qui suit la diffusion massive des outils d’IA générative.

Le recul est encore plus marqué pour les embauches en contrat à durée indéterminée. Dans les métiers les plus exposés, les embauches de jeunes en CDI reculent de 28 %, ce qui équivaut selon les auteurs à environ 75 000 CDI par an. Dans les métiers les moins exposés, la baisse n’est que de 8 %. Autrement dit, ce n’est pas seulement le volume global des embauches qui change : c’est aussi la qualité des contrats proposés aux jeunes entrants qui se dégrade dans les métiers concernés.

Les auteurs observent par ailleurs que les embauches et les fins de contrat reculent davantage dans les métiers les plus exposés, en particulier chez les jeunes. Ce double recul dessine un marché qui se fige plutôt qu’un marché qui licencie massivement : on entre moins, on sort moins, et les postes se renouvellent plus lentement.

Pourquoi les jeunes sont-ils touchés en premier ?

Les études ne désignent pas un coupable unique, mais le mécanisme qu’elles décrivent est cohérent avec ce que l’on observe sur le terrain. Les premiers postes d’une carrière concentrent souvent des tâches standardisées : rédiger un premier jet, trier des informations, préparer des tableaux, traiter des demandes simples. Ce sont précisément les tâches que les outils d’IA générative savent aujourd’hui assister le plus facilement. Quand une entreprise peut automatiser une partie de ce travail d’entrée de gamme, elle peut choisir de ne pas ouvrir le poste, ou de le transformer, plutôt que de recruter un débutant qu’il faudra former.

Ce que l’étude ne dit pas

Il serait trompeur de résumer ces travaux à une phrase comme « l’IA supprime les emplois des jeunes ». Les auteurs mesurent une exposition, pas une disparition. Un métier exposé peut se transformer : certaines tâches sont assistées, d’autres prennent plus de place, comme la vérification, la relation avec les clients ou la prise de décision. Les études ne mesurent pas non plus l’utilisation effective de l’IA dans chaque entreprise, ni la probabilité qu’un métier disparaisse à terme. Elles montrent une corrélation forte sur une période précise, entre un niveau d’exposition et une dynamique d’embauche, sans prétendre que l’IA explique à elle seule tout le recul.

Le contexte économique général joue aussi un rôle, et les chercheurs le savent. La période étudiée traverse des phases de ralentissement et de prudence des entreprises. La prudence peut pousser à geler les embauches dans les fonctions jugées les plus automatisables, sans que chaque poste gelé corresponde à un outil d’IA installé.

Ce que cela change concrètement pour chercher un emploi

Pour un jeune qui cherche sa place, le message pratique de ces études tient en quelques idées simples. D’abord, les compétences qui résistent le mieux sont celles que l’IA assiste mal : comprendre un besoin réel, vérifier une information, prendre une décision dans un contexte incertain, travailler avec des personnes. Ensuite, savoir utiliser les outils d’IA devient un atout, à condition de montrer ce que l’on produit avec eux, pas seulement que l’on sait les ouvrir. Un portfolio ou un projet concret où l’on a livré un résultat vérifiable pèse souvent plus qu’une ligne de CV sur la maîtrise d’un outil.

Frequently Asked Questions

Que montrent exactement les études de HEC Paris et de la Banque de France ?

Elles montrent que, entre novembre 2022 et mars 2026, les embauches des 21-29 ans reculent de 22 % dans les métiers les plus exposés à l’IA générative, contre une progression de 1 % dans les métiers les moins exposés. Les embauches en CDI reculent de 28 % dans les métiers les plus exposés, soit environ 75 000 CDI par an selon les auteurs.

Un métier exposé à l’IA générative va-t-il disparaître ?

Pas forcément. L’exposition mesure la part des tâches qu’une IA peut répliquer ou assister, pas la probabilité de disparition du métier. Un métier exposé peut se transformer, avec certaines tâches assistées et d’autres qui prennent plus d’importance, comme la vérification ou la relation avec les clients.

Pourquoi les jeunes sont-ils plus touchés que les salariés confirmés ?

Parce que les premiers postes concentrent souvent des tâches standardisées que l’IA assiste facilement, et parce que les jeunes doivent d’abord franchir la porte du marché du travail. Quand les entreprises gèlent les embauches dans certains métiers, ce sont les entrants qui ressentent l’effet en premier.