L’IA est déjà utilisée dans les lieux de travail européens, mais pas au détriment des jeunes travailleurs

La sortie de ChatGPT en novembre 2022, suivie de l’adoption rapide de grands modèles de langage, a suscité de nombreuses analyses visant à déterminer si la technologie a provoqué un choc négatif d’emploi pour les jeunes entrant sur le marché du travail. Plusieurs premières études portant sur les États-Unis ont soutenu que la baisse des embauches en début de carrière était provoquée par cette technologie (Brynjolfsson et al., 2025 ; Dominski et Lee, 2025 ; Massenkoff et McCrory, 2026). D’autres suggèrent que les récents résultats négatifs sur l’emploi pour les jeunes travailleurs sont motivés par la montée du télétravail plutôt que par l’intelligence artificielle (IA) générative (Lambert et Schindler), 2026). De plus, des analyses portant sur la zone euro montrent que la récente faiblesse de l’emploi des jeunes a suivi une période de création d’emplois exceptionnellement forte et peut en partie être lue comme un rééquilibrage normal du marché du travail (Chaloupka et Dias da Silva, 2026).

Cet article contribue à ces débats en comparant les résultats du marché du travail dans l’UE27 pour les jeunes travailleurs (âgés de 15 à 29 ans) et les travailleurs en première ligne (âgés de 30 à 49 ans) entre 2011 et 2025. Il diffère de la plupart des travaux existants à deux égards. Premièrement, il teste l’affirmation spécifique aux jeunes par rapport à un groupe de comparaison sur une fenêtre suffisamment longue pour distinguer un choc d’une tendance. Deuxièmement, il utilise une mesure de l’utilisation de l’IA générative plutôt que de l’exposition à l’IA afin de suivre si les résultats sur le marché du travail pour les jeunes et les travailleurs en première ligne divergent selon le degré d’intégration réelle de la technologie dans les professions qu’ils exercent.

Sur fond de reprise post-pandémique, les développements récents dans l’embauche s’inscrivent globalement dans la phase cyclique du marché du travail. L’embauche était forte en 2022, au sommet de la reprise, et montre une normalisation progressive par la suite (Figure 1). Le taux d’embauche des jeunes, qui compte toutes les personnes âgées de 15 à 29 ans dans un emploi qu’elles avaient commencé au cours des 12 mois précédents en proportion de toutes les personnes de ce groupe d’âge, qu’elles soient sur la population active ou non, s’élevait à 16,5 % en 2019 ; il est monté à 17,9 % en 2022 et est tombé à 15,9 % en 2025. Le taux d’âge en prime a suivi la même trajectoire, passant de 9,6 % en 2019 à 10,2 % en 2022 et 8,9 % en 2025. Pour les jeunes travailleurs, les variations sont plus larges dans les deux sens, en accord avec leur plus grande réactivité au cycle, mais le profil est le même pour les deux tranches d’âge : une forte création d’emplois jusqu’en 2022, suivie d’un refroidissement qui a laissé les deux taux légèrement en dessous de leurs niveaux d’avant la pandémie, de 3,5 % pour les jeunes et de 7,4 % pour les travailleurs en première génération.

Le chômage est le seul domaine où les jeunes ont perdu du terrain par rapport à ceux en âge de travailler en prime (Figure 2). Les deux groupes terminent 2025 avec un taux de chômage inférieur à celui de 2019, mais le taux des jeunes en prime a beaucoup plus chuté. Le taux de chême des jeunes est passé de 11,97 % à 11,73 % et celui des prime age est passé de 5,99 % à 5,09 %. Indexés sur la valeur propre de chaque groupe en 2019, les jeunes sont à 98 en 2025 tandis que la valeur pour ceux de la catégorie d’âge prime est de 85. Deux phases distinctes peuvent être distinguées dans la Figure 2. Premièrement, la pandémie a fait grimper le chômage des jeunes de 12,5 % contre 5,6 % pour les personnes en âge de travailler en prime ; cet écart ne s’est jamais remis après la pandémie. Deuxièmement, depuis 2023, le taux de chômage des travailleurs en prime age continue de baisser tandis que celui des jeunes est revenu à son niveau de 2019. À l’encontre de la tendance pré-pandémique où les deux saisons se déroulaient presque en même temps, la différence croissante entre les deux saisons après 2020 est remarquable.

Au sein de la cohorte jeune, le refroidissement du marché du travail n’est pas spécifique aux diplômés. Ceux qui ont un enseignement supérieur terminent 2025 dans la position la plus forte des trois groupes de niveau d’éducation : leur taux d’emploi est le seul au-dessus de son niveau de 2019, en hausse de 3,0 %, tandis que leur taux de chômage est inférieur de 1,7 % à celui de 2019 (Figure 3). De plus, ceux ayant un niveau d’éducation moyen conservent presque exactement leur position de 2019 sur les trois indicateurs, leur taux d’emploi étant inchangé et leur taux de chômage légèrement inférieur. La détérioration du taux d’emploi se concentre dans le groupe avec un faible niveau d’éducation : leur taux d’emploi a chuté de 4,1 % par rapport à son niveau de 2019, presque entièrement en 2025, et leur taux de chômage est le seul à avoir terminé la période au-dessus de son niveau d’avant la pandémie.

Figure 3

Labour market position of young people aged 15–29 by educational attainment, EU27, 2019–2025, indexed values

Notes: Index for 2019 = 100. Each panel indexes the three attainment groups relative to their own 2019 value. ISCED 0–2 corresponds to less than primary, primary and lower secondary education; ISCED 3–4 corresponds to upper secondary and post-secondary non-tertiary education; ISCED 5 and above corresponds to tertiary education, including short-cycle tertiary, bachelor’s, master’s and doctoral programmes. The employment rate is the percentage of employed people as a share of the population; the unemployment rate is the percentage of unemployed people as a share of the labour force; the hiring rate is the number of people who have started a job within the previous 12 months as a share of the population. Workers whose start date in a job is not recorded are counted in the population but not among recent hires, so hiring levels are slightly understated.

Source: Author, based on EU-LFS extractions; EU27 aggregate.

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L’emploi dans l’UE27 se déplace vers les professions où l’IA est réellement utilisée, et ce changement est commun aux deux groupes d’âge (Figure 4). Entre 2019 et 2025, le nombre de jeunes employés dans des professions à forte utilisation (voir la note de la Figure 4 pour la définition de ces groupes professionnels) a augmenté de 16,4 %, passant de 9,07 millions à 10,6 millions, tandis que l’emploi en prime age dans les mêmes professions a augmenté de 15,0 %, de 30,7 millions à 35,3 millions. À l’autre extrémité de la distribution, les deux groupes ont perdu de l’emploi : les professions à faible usage ont perdu 7,2 % de leurs jeunes employés et 11,4 % de leurs employés en prime âge sur la même période. Les professions caractérisées par une utilisation moyenne de l’IA se situent entre les deux groupes : l’emploi des jeunes y a augmenté de 1,2 % tandis que celui des principaux âges a diminué de 4,4 %. Ce schéma précède l’utilisation de l’IA générative. L’emploi dans les professions à forte activité avait augmenté pour les jeunes comme pour les employés en première ligne depuis 2013, lorsqu’il atteignait 86 % de son niveau de 2019 pour les jeunes et 92 % pour ceux en âge de travailler. Plutôt que de marquer une rupture avec cette tendance, les années qui suivent 2022 poursuivent donc un changement structurel de l’emploi – en cours depuis plus de dix ans – vers des professions plus susceptibles d’utiliser l’IA.

Figure 4

Occupational AI use by employees aged 15–29 and 30–49, EU27, 2011–2025, indexed values

Notes: Index for 2019 = 100. The dashed vertical lines indicate the release of ChatGPT in November 2022. Occupations are ranked by the share of workers reporting that they had used an AI-powered tool in their main job in the previous 12 months, as measured in the AIM-WORK survey conducted by the European Commission’s Joint Research Centre (JRC). They are divided into three groups of roughly equal employment size, using employment before 2022, so each group contains about a third of all employees rather than a third of all occupations. Low, medium and high AI use refer to the proportion of workers in that occupation who use AI. Examples of occupations that report high AI use are information and communications technology professionals and business and administration professionals. The medium use group includes science and engineering associate professionals, health professionals and sales workers. The low use group includes personal service workers, drivers, mobile plant operators and building trades.

Source: Author, based on EU-LFS extractions; JRC AIM-WORK survey 2024–2025; EU27 aggregate.

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La figure 5 présente les tendances d’embauche chez les jeunes et les travailleurs en première ligne dans les trois différents groupes d’utilisation de l’IA. Chaque ligne regroupe la part des embauches de la tranche d’âge qui ont occupé un poste dans ce groupe au cours des 12 mois précédents. Les trois parts totalisent 100 pour chaque tranche, tandis que les deux bandes sont directement comparables. La figure montre que, depuis 2011, la répartition des professions s’est progressivement déplacée vers les professions où l’IA est utilisée. Parmi les jeunes, la part des nouvelles recrues entrant dans des professions à forte utilisation est passée de 23,1 % en 2011 à 27,7 % en 2019 et à 30,3 % en 2025, tandis que la part des professions à faible usage est passée de 35,5 % en 2011 à 29,4 % en 2025. Un schéma similaire apparaît chez les travailleurs en prime age : entre 2011 et 2025, le pourcentage est passé de 25,8 % à 34,8 % dans le groupe à forte utilisation et est passé de 42,1 % à 32,8 % dans la catégorie à faible usage. Cependant, ce chiffre montre également une baisse dans deux domaines. Les jeunes sont moins concentrés que les travailleurs en première ligne dans les emplois où l’IA est utilisée : en 2025, 30,3 % des embauches dans ces emplois étaient des jeunes, tandis que 34,8 % avaient entre 30 et 49 ans. Et depuis 2022, la part des jeunes embauchés dans des professions à forte utilisation a légèrement diminué de 0,7 point de pourcentage tandis que celle des emplois à usage moyen a augmenté de 1,3 point.

Figure 5

Share of new hires by occupational AI use, EU27, 2011–2025 (% of the age band’s hires)

Notes: ‘Hires’ refer to people who have been in their job for 12 months or less. The dashed vertical lines indicate the release of ChatGPT in November 2022. Occupations are ranked by the share of workers reporting that they had used an AI-powered tool in their main job in the previous 12 months, as measured in the AIM-WORK survey. They are divided into three groups of roughly equal employment size, using employment before 2022, so each group contains about a third of all employees rather than a third of all occupations. Low, medium and high AI use refer to the proportion of workers in that occupation who use AI. AI use ranges from 1.3% to 17.2% of workers across the occupations in the low-use group, from 17.4% to 36.7% in the medium-use group, and from 36.9% to 58.8% in the high-use group.

Source: Author, based on EU-LFS extractions; JRC AIM-WORK survey 2024–2025; EU27 aggregate.

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Les preuves rassemblées ici ne soutiennent pas l’affirmation selon laquelle l’IA générative a provoqué un choc d’emploi spécifique aux jeunes dans l’UE. Le recrutement a ralenti depuis 2022, tant pour les jeunes que pour les jeunes et les jeunes âges, ainsi que dans les trois groupes d’occupations utilisant l’IA. Cela fait suite à une croissance exceptionnellement élevée de l’emploi en 2022 plutôt qu’à une base de référence stable. L’emploi continue de se déplacer vers les professions où la technologie est la plus utilisée, et ce soit aussi bien pour les jeunes comme pour les travailleurs en première ligne, poursuivant ainsi une réaffectation structurelle de la main-d’œuvre en cours depuis 2013. En termes d’effet sur le recrutement, le ralentissement plus marqué des embauches dans les professions caractérisées par une forte utilisation de l’IA après 2022 s’applique aux travailleurs en première ligne et aux jeunes travailleurs en proportions égales. Comparé à 2019, l’embauche s’est en fait moins refroidie chez les jeunes dans tous les groupes de professions utilisant l’IA.

Deux questions méritent d’être soulignées. La première concerne le chômage, le seul domaine dans lequel les jeunes ont perdu du terrain par rapport aux personnes en âge de travailler. Cependant, cet écart s’est creusé pendant la pandémie plutôt qu’après novembre 2022 (date de la publication de ChatGPT) et il n’a cessé de s’élargir depuis. En fait, le taux de chômage des jeunes est revenu aux niveaux d’avant la pandémie tandis que celui des travailleurs en première ligne a continué de diminuer. Le second est la pertinence du niveau d’éducation. Au sein de la cohorte des jeunes, la baisse de l’emploi se concentre chez ceux ayant un faible niveau d’éducation, dont le taux d’emploi en 2025 était inférieur de 4,1 % à celui de 2019 et dont le taux de chômage est le seul supérieur à celui d’avant la pandémie.

Pris dans leur ensemble, les preuves indiquent un marché du travail où l’IA est utilisée, mais pas un marché où les jeunes travailleurs supportent un coût d’emploi disproportionné.