Le récit dominant veut que l'intelligence artificielle détruise les emplois, à commencer par ceux des débutants. Une étude américaine, signée du fournisseur de cartes de paiement Ramp et du spécialiste des données RH Revelio Labs, prend le contre-pied : les entreprises qui dépensent le plus en IA ont vu leurs effectifs croître de 10 % en deux ans, et c'est le secteur de l'information — médias, logiciels, numérique — qui affiche le lien le plus net. Un résultat encourageant, mais qui appelle une lecture prudente : corrélation n'est pas causalité, et l'échantillon a ses angles morts.

Ce que l'étude a mesuré

La démarche de Ramp et Revelio Labs a le mérite de reposer sur des traces concrètes plutôt que sur des déclarations. Ramp, qui fournit des cartes de paiement à des entreprises, a repéré dans ses données de transaction lesquelles achetaient réellement des outils d'IA — abonnements OpenAI, Anthropic et consorts. Une entreprise est comptée comme « adoptante » à partir d'au moins trois mois consécutifs de dépenses d'au moins 100 dollars mensuels en IA. Ces dépenses ont ensuite été rapprochées des données d'effectifs compilées par Revelio Labs, pour environ 21 500 entreprises américaines suivies de janvier 2021 à début 2026.

Le résultat central, relayé par Revelio Labs, tient en un chiffre : les entreprises qui investissent massivement dans l'IA — les « adopteurs de haute intensité », autour de 30 dollars par salarié et par mois — affichent une croissance des effectifs de 10,2 % sur les vingt-quatre mois suivant l'adoption. Chez les faibles investisseurs, aucun effet statistiquement significatif. Autre point notable, à rebours de l'angoisse ambiante : ces entreprises n'ont pas rogné sur les postes juniors. La part des postes d'entrée y a même légèrement augmenté, et les premiers effets sur l'embauche apparaissent « six à douze mois après l'adoption », le temps que les outils s'intègrent aux méthodes de travail.

Le secteur de l'information en pointe

C'est précisément dans le secteur qui nous concerne — l'information au sens large : médias, éditeurs de logiciels, numérique — que le lien entre adoption de l'IA et hausse des effectifs est le plus marqué. Ce n'est pas un hasard : ce sont aussi les secteurs qui adoptent l'IA le plus vite. Selon des relevés récents de la Réserve fédérale américaine, une entreprise sur quatre du secteur de l'information déclarait utiliser l'IA à l'été 2025, soit environ dix fois plus que l'hôtellerie-restauration.

L'étude s'inscrit dans une petite série de travaux qui, ces derniers mois, nuancent le catastrophisme. Le baromètre AI Jobs de PwC va dans le même sens : les entreprises les plus avancées en IA afficheraient à la fois des gains de productivité et une progression de leurs effectifs. De quoi rappeler qu'une technologie qui augmente la productivité d'un secteur peut, si la demande suit, l'agrandir plutôt que le rétrécir — un mécanisme déjà observé dans l'histoire industrielle. C'est aussi ce que suggérait notre article sur les raisons pour lesquelles l'IA n'a pas remplacé les développeurs, et ne le fera sans doute pas de sitôt.

Pourquoi il faut se méfier du raccourci

Reste que « les entreprises qui dépensent le plus en IA embauchent le plus » ne signifie pas « l'IA fait embaucher ». Les auteurs eux-mêmes le disent sans détour : les entreprises qui investissent massivement dans l'IA étaient déjà différentes avant de le faire. Plus grandes, plus techniques, en croissance plus rapide, mieux financées. Autrement dit, une jeune pousse en pleine expansion a les moyens de s'équiper en IA et de recruter — les deux découlent de sa bonne santé, sans que l'un cause l'autre. C'est le classique biais de sélection, et plusieurs observateurs l'ont immédiatement pointé : les entreprises clientes de Ramp, adoptant l'IA de façon agressive, sont précisément celles qui étaient bien placées pour croître de toute façon.

L'étude tente de neutraliser ce biais en comparant les adoptants à des entreprises qui adopteront l'IA plus tard — une manière de comparer des profils proches. C'est méthodologiquement plus sérieux qu'une comparaison brute, mais cela ne dissout pas complètement l'objection : le moment choisi pour adopter l'IA n'est pas neutre, et une entreprise qui saute le pas tôt peut différer de celle qui attend.

Trois autres limites méritent d'être gardées en tête. D'abord, l'étude ne dit rien de la qualité des emplois créés : effectifs en hausse ne veut pas dire salaires, conditions ou contenu du travail préservés. Ensuite, il s'agit d'un effet de composition au niveau de l'entreprise : même si les firmes qui adoptent l'IA grossissent, rien ne garantit que le secteur ou l'économie dans son ensemble crée des emplois — les gains peuvent se concentrer chez quelques gagnants pendant que d'autres se contractent. Enfin, la période observée reste courte : deux ans, c'est le temps du déploiement, pas celui où une technologie déploie ses pleins effets sur l'organisation du travail.

La contre-étude qui refroidit l'optimisme

L'enthousiasme doit surtout être confronté à un travail de sens opposé, très commenté. Des chercheurs de Stanford — Erik Brynjolfsson et ses coauteurs — ont exploité les données de paie d'ADP, le premier gestionnaire de paie américain, sur la période 2021-2025. Leur constat : les emplois d'entrée de gamme pour les 22-25 ans ont reculé d'environ 13 % depuis la diffusion de l'IA générative, avec des chutes proches de 20 % dans le développement logiciel et le service client. Fait troublant, l'emploi des travailleurs plus âgés et expérimentés dans les mêmes métiers est resté stable, voire a progressé.

Comment concilier les deux ? Les deux études ne mesurent pas la même chose. Ramp et Revelio regardent l'entreprise (celles qui adoptent grossissent) ; Stanford regarde le métier et l'âge (les débutants de certains métiers exposés reculent). Il est parfaitement possible que les entreprises qui adoptent l'IA embauchent globalement plus, tout en réduisant certains postes juniors très automatisables. La nuance de Stanford est d'ailleurs éclairante : les pertes se concentrent là où l'IA automatise une tâche, tandis que là où elle augmente le travailleur, l'emploi débutant reste stable ou croît. Une distinction qui prolonge les avertissements d'un Yann LeCun sur les limites et les risques de l'IA pour l'emploi, comme les débats plus larges sur l'usage réel de l'IA dans les entreprises en 2026.

Ce qu'on peut en retenir

L'étude de Ramp et Revelio Labs est un utile antidote au fatalisme : non, l'IA n'a pas mécaniquement vidé les bureaux des entreprises qui l'ont adoptée, et le secteur de l'information est même celui où elle s'accompagne de la plus forte croissance d'effectifs. Mais c'est une photographie d'entreprises particulières, sur une période courte, qui confond forcément un peu cause et effet. Elle ne prouve pas que l'IA crée des emplois ; elle montre que, pour l'instant, les entreprises qui misent le plus dessus sont aussi celles qui recrutent le plus — ce qui n'est pas la même chose.

Le tableau honnête est donc celui de la complexité, pas d'un verdict. Selon l'angle — l'entreprise ou le métier, l'ensemble ou le débutant, deux ans ou dix — l'IA apparaît tour à tour créatrice ou destructrice d'emplois. Se méfier des études qui tranchent trop nettement, dans un sens comme dans l'autre, reste sans doute la posture la plus raisonnable.

Sources : Ramp / Revelio Labs, « A New Look at AI's Impact on Jobs » ; Revelio Labs ; étude Stanford (Brynjolfsson, Chandar, Chen) ; baromètre AI Jobs de PwC ; Réserve fédérale américaine ; Next.