L’intelligence artificielle s’est immiscée sur le marché du travail, donnant lieu à deux récits opposés. Le premier annonce des licenciements massifs; le second garantit une hausse de la productivité, de la croissance et la création de nouveaux emplois. Une nouvelle étude menée par Ramp et Revelio Labs apporte des données concrètes à ce débat : les entreprises américaines qui investissent le plus dans l’IA n’ont pas réduit leurs effectifs après son adoption, mais ont plutôt augmenté leur personnel d’environ 10 % au cours des deux années suivantes.

Ce nuance est essentielle. L’étude ne prouve pas que l’IA crée automatiquement de l’emploi, ni ne nie que certaines fonctions ou tâches soient sous pression. Il s’agit d’une observation, et les auteurs précisent que les entreprises qui investissent massivement dans l’IA étaient déjà plus technologiques, mieux rémunérées et en croissance avant leur adoption. Cependant, cela invite à repositionner la question : plutôt que de se demander combien d’emplois l’IA pourrait détruire, il faut analyser où elle contribue à en créer, dans quelles entreprises et selon quel mode d’intégration.

L’étude : 21 559 entreprises, dépenses réelles en IA

Intitulée A New Look at AI’s Impact on Jobs: Firm-Level AI Spending and Workforce Adjustment, cette recherche combine les données de paiements réels effectués à des fournisseurs d’IA enregistrés par Ramp avec des données mensuelles sur les effectifs recueillies par Revelio Labs pour 21 559 entreprises américaines. Cela permet d’observer non seulement si une entreprise est potentiellement exposée à l’IA en fonction de ses tâches, mais aussi si elle paie réellement pour des outils d’IA et comment ses effectifs évoluent par la suite.

Une adoption soutenue est définie par au moins trois mois consécutifs avec un dépense mensuelle d’au moins 100 dollars en fournisseurs d’IA. Les entreprises sont ensuite segmentées par niveau d’intensité : faible intensité (environ 2,78 dollars par employé par mois) et forte intensité (environ 33,67 dollars par employé). La majorité des résultats positifs apparaissent surtout dans le groupe à forte intensité.

La conclusion immédiate est que l’adoption de l’IA n’est pas neutre. Les entreprises qui l’intègrent tôt et avec plus d’intensité sont généralement plus jeunes, plus technologiques, plus productives ou mieux financées, et disposent d’une capacité accrue pour transformer ces outils en processus concrets. Cela limite les généralisations, mais explique aussi pourquoi une simple licence de chatbot ne produit pas le même effet qu’une stratégie d’intégration sérieuse.

Plus d’emploi global, y compris pour les profils débutants

Le principal résultat montre que les sociétés à forte intensité ont augmenté leur effectif total de 10,2 % dans les 24 mois suivant leur adoption, contre une évolution non significative dans le groupe à faible intensité. Sur les postes de débutants, l’augmentation est encore plus marquée : +12 %. Ce résultat contredit l’hypothèse répandue selon laquelle l’IA éliminerait prioritairement l’emploi junior.

Les augmentations concernent divers secteurs : ingénierie, ventes, gestion, service client, finance, ou disciplines scientifiques. Toutefois, l’étude ne révèle pas de croissance significative dans le domaine des opérations, où il n’y aurait pas, pour l’instant, de bénéfice net à une adoption intensive.

Ce modèle indique que les entreprises utilisant véritablement l’IA ne se contentent pas d’automatiser des tâches. Elles peuvent aussi accélérer la production, augmenter leurs ventes, améliorer leur service client, lancer de nouvelles offres ou réduire leurs coûts internes, ce qui justifie l’embauche supplémentaire. Cela déplace la discussion, passant d’un enjeu uniquement d’automatisation à celui du potentiel de croissance de l’entreprise.

Comparaison internationale : adoption similaire, effets encore inégaux

L’analyse comparative révèle une image intéressante. La France, l’Union européenne et les États-Unis affichent déjà environ 20 % d’entreprises déclarant utiliser l’IA, même si les méthodologies diffèrent. En France, selon l’INSEE, 21,1 % des entreprises de 10 salariés ou plus utilisent l’IA au premier trimestre 2025, soit 8,7 points de plus qu’un an plus tôt. En Europe, Eurostat estime cette utilisation à 19,95 % pour 2025. Aux États-Unis, la Census Bureau situe le taux d’adoption entre 17 % et 20 % en décembre 2025 et mai 2026, avec un pointage à 19,8 % au 3 mai 2026.

Ce taux global d’environ 20 % peut donner une impression trompeuse. Tous les usages de l’IA ne se valent pas. En Europe, Eurostat indique que l’utilisation atteint 55,03 % dans les grandes entreprises, mais chute à 17 % chez les PME. Aux États-Unis, la Census Bureau observe que 37 % des sociétés de 250 employés et plus utilisent l’IA, contre moins de 20 % pour celles de moins de 5 employés.

L’Espagne s’inscrit dans cette tendance. Selon l’INTE, 21,1 % des entreprises de 10 salariés ou plus utilisent l’IA, contre seulement 13,4 % dans celles de moins de 10 salariés. Par secteur, les services sont en tête (25,7 %), suivis par l’industrie (17,5 %) et la construction (11,4 %).

La répartition géographique confirme également ces différences. Selon l’INAE, Madrid affiche un taux de 30,1 %, suivi par la Catalogne à 25,6 %, et jusqu’à 11,1 % en Castilla-La Mancha. L’IA ne se limite pas à la dimension des entreprises ; elle accentue aussi les disparités régionales, entre zones à forte présence de services digitaux et celles moins numérisées.

L’emploi progressera là où la capacité d’intégration sera présente

Les résultats de Ramp et Revelio Labs ne doivent pas être interprétés comme une garantie que l’IA profitera à l’ensemble du marché du travail. En réalité, l’étude montre que les gains significatifs se concentrent majoritairement dans le secteur de l’Information, englobant de nombreuses entreprises spécialisées en logiciels, internet, médias ou technologies. Dans ce groupe, les entreprises à forte intensité d’IA voient leurs effectifs croître de 13,4 %. Dans d’autres secteurs, les résultats sont plus faibles ou sans signification statistique.

Ce constat rejoint la vision européenne, où Eurostat indique que le secteur des activités d’information et communication est celui qui utilise le plus l’IA, avec 62,52 % des entreprises, suivi par les activités professionnelles, scientifiques et techniques, à 40,43 %. Dans toutes les autres activités, l’intégration demeure en dessous de 25 %.

Le vrai enjeu pour l’Espagne et l’Europe réside dans le fait que si les gains d’emploi se concentrent principalement dans le secteur technologique, avec une forte capacité d’intégration de l’IA, alors le risque ne se limite pas à la destruction de postes. Il s’agit aussi d’un risque de concentration de la nouvelle croissance et de la productivité dans un petit nombre d’entreprises, de secteurs et de régions.

Le Banque d’Espagne, en 2025, avait souligné qu’environ 20 % des entreprises espagnoles utilisaient déjà l’IA, mais que la majorité en était encore au stade expérimental. Elle relevait aussi trois obstacles majeurs : manque de personnel qualifié, coûts d’implémentation et pénurie de données. Ces barrières expliquent que la simple acquisition de licences ne suffit pas : une IA performante requiert des données structurées, des processus clairs, de la sécurité, une intégration aux systèmes internes, et des équipes capables de faire évoluer leur organisation.

Moins de catastrophisme et plus de politiques industrielles

L’étude américaine invite à se méfier des titres catastrophistes qui imputent chaque licenciement à l’IA. Certaines entreprises pourraient utiliser la nouvelle technologie comme un prétexte pour des ajustements liés à des coûts, à la conjoncture ou à des stratégies de repositionnement. Mais il serait également erroné d’adopter une confiance aveugle : voir des entreprises à forte intensité d’IA croître davantage ne signifie pas que toutes évolueront dans cette direction.

Pour une entreprise en Europe ou en Espagne, la véritable question n’est pas « avons-nous l’IA ? », mais « avons-nous une stratégie efficace pour la convertir en gain de productivité ? » La différence entre faible et forte intensité dans l’étude illustre que les résultats ne se manifestent pas chez ceux qui n’investissent qu’en surface ou utilisent superficiellement les outils. La croissance se voit là où l’investissement est soutenu et où l’on redessine concrètement les processus.

Cela concerne non seulement les dirigeants d’entreprise, mais aussi les salariés et les responsables politiques. Pour les dirigeants, l’intégration de l’IA doit s’appréhender comme un processus de remodelage organisationnel, pas comme une simple acquisition de logiciel. Pour les salariés, le message n’est pas de fuir certains secteurs exposés, mais de privilégier ceux où l’utilisation de l’IA peut favoriser la croissance. Pour les politiques publiques, l’enjeu est d’éviter une adoption réservée aux grands groupes, entreprises tech et régions hyper numériques, et de soutenir une transformation plus équitable et généralisée, en particulier dans les territoires moins digitalisés.

L’analyse entre la France, l’Europe et les États-Unis montre que si l’adoption est globalement autour de 20 %, la phase critique commence maintenant. L’impact sur l’emploi ne sera pas seulement une question de nombre d’entreprises utilisant l’IA, mais aussi de celles capables de l’utiliser intensément, d’intégrer ces outils dans leurs processus réels et de créer des emplois en lien avec cette nouvelle productivité.

L’IA peut à la fois détruire certaines tâches et stimuler la demande, accélérer la sortie de produits et rendre le travail complémentaire plus précieux. Le marché du travail ne sera pas homogène : il se divisera entre celles et ceux qui sauront faire de l’IA un levier de croissance et celles et ceux qui se limiteront à des expérimentations, des titres hués ou des licences inexploitables.

Questions fréquentes

L’étude prouve-t-elle que l’IA crée de l’emploi ?
Non, pas de manière causale absolue. Elle montre une forte corrélation entre l’adoption intensive de l’IA et l’augmentation des effectifs dans des entreprises américaines comparables, mais les auteurs précisent que ces entreprises étaient déjà différentes avant d’adopter l’IA.

La France est-elle en retard dans l’adoption de l’IA ?
Pas selon les données les plus récentes de l’INSEE et d’Eurostat. La France devance légèrement la moyenne de l’UE dans les entreprises de 10 salariés ou plus, même si des écarts importants existent selon la taille, le secteur ou la région.

Quels types d’entreprises sont plus susceptibles de créer de l’emploi grâce à l’IA ?
Selon l’étude de Ramp et Revelio Labs, celles qui investissent durablement, disposent d’une capacité technique importante et évoluent dans des secteurs comme l’information, les logiciels, internet, les médias ou les services professionnels, ont plus de chances de voir croître leurs effectifs.

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