IA, emploi et RH : le bilan 2026, entre ce qui est mesuré et ce qui est annoncé

Par Jérôme Denis, consultant IA & gouvernance data, Toulouse · Lecture : 12 min · Publié le 13 octobre 2026

L'impact de l'IA sur l'emploi est le sujet sur lequel on lit le plus de chiffres et le moins de sources. Selon l'Insee, 18 % des entreprises implantées en France déclaraient utiliser au moins une technologie d'IA en 2025, 8 points de plus qu'en 2024 et 58 % pour celles de 250 salariés ou plus. C'est le seul ordre de grandeur officiel dont on dispose, et il est loin des sondages d'éditeurs. Cet article est né d'une demande précise : une lectrice de ma newsletter SIGNAL IA, qui accompagne la transformation RH d'une grande organisation, m'a demandé de la documentation sur l'évolution des métiers et l'émergence de nouveaux. J'ai lu les documents eux-mêmes plutôt que leurs résumés de presse, français et européens d'abord, et j'ai séparé ce qui est mesuré dans des données réelles de ce qui est seulement projeté ou déclaré. Voici ce qu'ils disent.

Que mesure-t-on vraiment de l'IA sur l'emploi en 2026 ?

Peu de choses, et c'est la première information utile. Dans sa note Trésor-Éco n° 391 de juin 2026, la direction générale du Trésor écrit que les études empiriques « ne permettent pas de déterminer l'effet total de l'IA sur l'emploi », faute de recul. Les estimations d'emplois exposés vont de 5 % à 60 % selon l'indice retenu, et seule une partie serait substituable. Tout le reste, les millions d'emplois créés ou détruits à l'horizon 2030, relève de la projection.

Le tableau ci-dessous classe les quinze sources que j'ai retenues selon leur nature. La distinction compte : un chiffre observé dans des registres administratifs et un chiffre déclaré par 900 décideurs à un assureur-crédit ne se lisent pas de la même façon, et ne s'additionnent pas.

Ce que je retiens de cette colonne « Nature » : les chiffres les plus spectaculaires sont tous dans les lignes « annoncé » ou « déclaratif ». Les chiffres observés sont modestes, parfois nuls, sauf sur un point précis que je traite plus bas.

L'IA supprime-t-elle des emplois, ou les transforme-t-elle ?

Elle les transforme, d'après toutes les sources qui mesurent. L'Organisation internationale du travail écrit que la plupart des métiers comportent des tâches qui exigent un jugement humain, et que la transformation des emplois est l'effet le plus probable de l'IA générative. Son index place un emploi sur quatre dans le monde dans une profession exposée, mais 3,3 % seulement dans la catégorie la plus exposée, avec un écart marqué entre les femmes (4,7 % de l'emploi féminin) et les hommes (2,4 %).

L'étude la plus solide sur ce point vient du Danemark. Humlum et Vestergaard ont relié des enquêtes d'adoption à des registres administratifs pour onze professions exposées, dont les professionnels RH. Deux ans après le lancement de ChatGPT, ils ne trouvent aucun effet sur les revenus ni sur les heures travaillées, avec une marge qui exclut tout effet supérieur à 2 %. Ce qui change, c'est le contenu du travail : des tâches nouvelles apparaissent autour de la génération de contenu, du contrôle des résultats et de l'intégration des outils. Les chatbots créent même une charge de travail supplémentaire pour 12 % de leurs utilisateurs, 18 % quand l'employeur encourage leur usage.

Le Trésor note que les licenciements attribués à l'IA se concentrent dans la finance et l'informatique, et que l'IA sert parfois de prétexte à des décisions prises pour d'autres raisons. Le Forum économique mondial le dit aussi, dans son rapport sur les premiers emplois : les offres d'entrée reculaient déjà près d'un an avant ChatGPT, et plusieurs dirigeants interrogés reconnaissent que l'IA est souvent « l'explication visible » d'un recrutement qui ralentit pour d'autres motifs.

Quant aux 170 millions d'emplois créés et 92 millions supprimés d'ici 2030, il faut les lire pour ce qu'ils sont : une extrapolation de ce que des employeurs déclarent anticiper, qui mêle IA, démographie et transition écologique. Le même rapport estime que 39 % des compétences actuelles seront transformées ou obsolètes, contre 44 % dans son édition 2023 et 57 % en 2020. Le chiffre baisse à chaque édition. Les employés de saisie de données et les guichetiers de banque figurent parmi les métiers en plus fort déclin ; les tâches codifiées et répétitives reculent, le jugement et la validation montent.

Pourquoi les jeunes sont-ils le signal le plus net ?

Parce que c'est le seul endroit où les données françaises bougent de façon visible. Le billet n° 463 de la Banque de France, publié le 8 octobre 2026, compare les embauches en CDI selon l'exposition des métiers à l'IA. En mars 2026, les CDI des 21-29 ans dans le cinquième de métiers le plus exposé sont environ 28 % sous leur niveau de novembre 2022, contre 8 % dans le cinquième le moins exposé. L'écart devient presque nul à partir de 50 ans. L'emploi total des entreprises à usage intensif de l'IA ne s'écarte pas nettement des autres : les premiers changements passent par les entrées et les sorties, pas par les effectifs.

Aux États-Unis, l'équipe de Stanford autour d'Erik Brynjolfsson trouve la même forme : l'emploi des 22-25 ans dans les métiers exposés est 19 % sous ce qu'il aurait été en suivant leurs pairs moins exposés, contre 15 % un an plus tôt. Les auteurs parlent d'indicateurs précoces et descriptifs. L'OCDE, dans ses Perspectives de l'emploi 2026, juge au contraire que le rôle des grands modèles de langage dans les difficultés d'entrée des jeunes « semble limité ». Deux institutions sérieuses, deux lectures. La Banque de France tranche prudemment : une corrélation, pas encore une cause. Le chômage des 15-24 ans est passé de 19,1 % à 21,1 % en un an en France, et la conjoncture reste une explication au moins aussi plausible.

Le rapport du Forum économique mondial et de PwC sur les premiers emplois, publié en juin 2026, donne la mécanique. En Europe, 63 % des 15-24 ans occupent un emploi à exposition moyenne ou forte aux changements de tâches liés à l'IA. 68 % des débutants disent avoir gagné en productivité grâce à l'IA, mais 45 % disent aussi travailler plus longtemps. Et 28 % pensent que la moitié ou moins de leurs compétences actuelles seront encore pertinentes dans trois ans. Le point qui m'inquiète le plus est ailleurs : si l'IA prend les tâches de routine, c'est le modèle d'apprentissage par la pratique qui s'affaiblit. Les tâches qu'on confiait aux juniors pour les former sont précisément celles qu'on automatise en premier.

Je le constate avec mes étudiants. Un tiers d'entre eux relisent vraiment ce qu'ils produisent avec l'IA. Les autres livrent un texte qu'ils n'ont pas lu. Dans une entreprise, le même phénomène produit des débutants qui n'ont jamais fait eux-mêmes la tâche qu'ils supervisent. Le rapport demande de choisir ce qu'on automatise et ce qu'on garde pour former ; c'est une décision RH, pas une décision informatique.

Quels métiers RH sont les plus exposés ?

La fonction RH est elle-même l'un des terrains les plus exposés, mais pas de façon uniforme. L'annexe de l'index de l'OIT classe les métiers du personnel selon la classification internationale des professions, et le résultat est net : plus le poste est administratif, plus il est exposé.

L'enquête de l'Apec de mai 2026 montre le mouvement côté usages : la moitié des cadres utilisent l'IA au moins une fois par semaine, 15 points de plus qu'en 2025, mais 29 % seulement se disent formés. Deux entreprises sur dix attachent déjà de l'importance à la maîtrise de l'IA quand elles recrutent un cadre, et 53 % des grandes entreprises prévoient de lui en donner davantage. La maîtrise de l'IA devient un critère de sélection avant d'être un objet de formation, ce qui n'est pas l'ordre logique.

Quels nouveaux métiers et quelles compétences apparaissent réellement ?

Moins de nouveaux intitulés que ne le laisse croire LinkedIn, et davantage de nouvelles tâches dans des métiers existants. J'ai vérifié dans le référentiel officiel des métiers, le ROME 4.0 de France Travail, version 61 publiée le 15 juin 2026. Il compte environ 1 900 fiches, dont 351 nouvelles dans cette version. La fiche M1889 « Ingénieur / Ingénieure en intelligence artificielle » regroupe des appellations comme « Prompt engineer » et « IA Product Manager » ; la fiche M1873 « Spécialiste IA embarquée » existe aussi. Le référentiel contient désormais des compétences comme « Exploiter l'IA », « Automatiser des tâches à l'aide d'un agent IA » et « Sécuriser l'usage de l'IA dans l'entreprise ».

En revanche, j'ai cherché sans les trouver parmi les appellations : « chief AI officer », « AI trainer » ou annotateur, « data steward » et « référent IA ». Ces fonctions existent dans les organigrammes, pas encore dans le référentiel qui sert aux conseillers en évolution professionnelle et aux rédacteurs de fiches de poste. Le ROME dit qu'un intitulé existe, pas qu'il est massivement recruté ; l'inverse est vrai aussi.

Côté branches, l'OPIIEC (numérique, ingénierie, conseil) indique que 28 % des entreprises de la branche ont créé des postes dédiés à l'IA, que 21 % ont augmenté leurs effectifs sur certains métiers (développeur, data analyst) et que 7 % les ont réduits sur d'autres, notamment les fonctions support de type secrétariat. C'est une branche qui construit l'IA, donc peu représentative, mais c'est l'un des rares documents français qui nomme à la fois les métiers créés et les métiers en baisse.

Ce qui monte, d'une source à l'autre : la maîtrise des outils, la sécurité de leur usage, la gouvernance des données, le jugement et la validation des résultats. L'étude danoise le confirme par le bas : les tâches nouvelles sont des tâches de contrôle et d'intégration. Le Cedefop, agence européenne, ajoute une donnée qui devrait orienter tout plan de formation : dans onze États membres, 40 à 60 % des travailleurs comprennent mal ce qu'est l'IA, et six sur dix sont concernés par une forme de transformation de leurs tâches. On forme à l'outil ; il faudrait d'abord expliquer ce qu'il fait et ce qu'il ne fait pas. C'est le sens de la formation IA en entreprise telle que je la conçois, et c'est finançable par l'OPCO (voir le mode d'emploi du financement).

Quelles obligations encadrent l'IA dans la gestion du personnel ?

Trois textes, et une décision de justice. Le règlement européen sur l'IA classe les outils de recrutement et de gestion du personnel parmi les systèmes à haut risque de son annexe III. Le règlement (UE) 2026/1744, dit omnibus, publié le 24 juillet 2026, a repoussé les exigences correspondantes du 2 août 2026 au 2 décembre 2027. L'article 4, qui impose aux employeurs de prendre des mesures pour la maîtrise de l'IA de leur personnel, reste en vigueur sous une forme assouplie : des mesures à prendre, sans niveau précis à garantir par personne. Le vérificateur de risque AI Act donne la catégorie d'un outil en quelques questions, échéances à jour.

En droit français, l'article L. 2312-8 du Code du travail impose d'informer et de consulter le comité social et économique avant l'introduction de nouvelles technologies. Le tribunal judiciaire de Nanterre a retenu, dans une ordonnance du 14 février 2025, qu'un déploiement d'outils d'IA, même à l'état de pilote, y est déjà soumis. Le 30 septembre 2026, la CFE-CGC du groupe RATP a déposé une alarme sociale sur ce fondement. On consulte souvent trop tard parce qu'on appelle « test » ce qui a déjà commencé. La bonne date pour informer les représentants du personnel, c'est avant le premier utilisateur.

Pour mesurer l'écart entre le droit et la pratique : selon le baromètre Coface et Les Echos Études publié le 5 octobre 2026, 60 % des entreprises françaises n'ont aucun cadre formalisé pour leurs usages de l'IA, et 17 % seulement ont défini, formalisé et communiqué une politique à leurs collaborateurs. C'est déclaratif, mais l'ordre de grandeur rejoint l'Apec, qui compte 27 % de grandes entreprises dotées d'une charte. Je préconise systématiquement la rédaction d'une charte et sa validation par l'ensemble des salariés. Je rencontre beaucoup de résistances, et je pense qu'elles coûteront cher : sans règle écrite, personne ne peut dire ensuite ce qui était permis, ni prouver qu'on a pris des mesures au titre de l'article 4. La méthode est détaillée dans Rédiger une charte d'usage de l'IA qui tienne devant un contrôle.

Un repère venu d'ailleurs, pour finir : la Californie a promulgué le 30 septembre 2026 la loi SB 947. À partir du 1er juillet 2027, un employeur ne pourra plus fonder une sanction ou un licenciement sur un système de décision automatisé seul ; un humain devra corroborer avec d'autres éléments, et le salarié recevra une notification écrite. Le droit européen va dans le même sens avec l'exigence de contrôle humain effectif sur les systèmes à haut risque.

Que doit faire une DRH maintenant ?

Les sources convergent sur six gestes, qui ne demandent ni budget important ni outil nouveau. Ils demandent des décisions.

1. Classer les postes de l'organisation par exposition, famille de métiers par famille de métiers, avec l'index de l'OIT ou l'indice de la Banque de France comme grille. Regarder séparément l'emploi féminin, plus exposé selon l'OIT. C'est un inventaire, pas un plan social : il sert à savoir où les tâches vont bouger en premier.
2. Redessiner les postes d'entrée plutôt que d'y superposer l'IA. Décider explicitement quelles tâches de routine on garde pour former les débutants, et lesquelles on automatise. Le rapport du Forum économique mondial recommande des cibles d'embauche de juniors inscrites dans la planification des effectifs ; 16 % seulement des organisations déclarent avoir entièrement redéfini leurs rôles.
3. Ajouter des tâches de supervision avant de supprimer des postes. C'est ce que montre l'étude danoise : le travail qui apparaît est du contrôle et de l'intégration. Une fiche de poste de gestionnaire de paie en 2026 contient « vérifier les sorties d'un assistant » avant de perdre « saisir ».
4. Écrire la charte d'usage et la faire signer. Qui a le droit d'utiliser quoi, avec quelles données, et qui relit. Sans elle, l'article 4 n'est pas démontrable et le RGPD n'est pas tenu.
5. Former au titre de l'article 4, en commençant par expliquer. 29 % des cadres se disent formés ; 40 à 60 % des travailleurs européens comprennent mal ce qu'est l'IA. Une demi-journée qui explique ce que l'outil fait et ne fait pas vaut plus qu'une journée de clics.
6. Informer et consulter le CSE avant le premier utilisateur, pilote compris. L'ordonnance de Nanterre et l'alarme sociale de la RATP montrent ce qu'il en coûte de le faire après.

Pour savoir où en est votre organisation sur ces six points, le test de maturité IA du site mesure en cinq minutes, sans inscription, l'écart entre l'intensité d'usage et les garde-fous en place. Quatre de ses dix dimensions portent précisément sur la charte, la formation article 4, le RGPD et la consultation du CSE.

Conclusion

En 2026, l'IA transforme les emplois plus qu'elle ne les supprime, et le seul signal mesuré avec netteté concerne l'entrée des jeunes dans les métiers exposés. Tout le reste, les millions d'emplois créés ou détruits, est une projection à prendre comme telle. Pour une direction des ressources humaines, la question utile n'est donc pas « combien de postes allons-nous perdre ? » mais « quelles tâches bougent, dans quels postes, et qu'est-ce que nous gardons pour former ». Les quinze sources de cet article sont listées plus bas, avec leur date et leurs limites ; elles ont été réunies pour la newsletter SIGNAL IA n° 007, à la demande d'une lectrice. Si vous travaillez ce terrain, votre retour vaut plus que ma veille.

À propos de l'auteur

Jérôme Denis est consultant en intelligence artificielle et gouvernance des données à Toulouse (JDENIS Consulting), membre du Collège Numérique France 2030 et vice-président de La Mêlée Numérique. Il enseigne l'IA dans sept écoles supérieures et publie chaque semaine la newsletter SIGNAL IA, dont cet article est tiré. Formation IA en entreprise · Entretien initial gratuit de 30 minutes.