L'IA peut former les débutants plus vite. Encore faut-il les embaucher.

Dans les métiers français les plus exposés à l’intelligence artificielle, les entreprises embauchaient en mars 2026 environ 6 200 jeunes de moins en CDI chaque mois, par rapport au niveau tendanciel de novembre 2022. Mais elles en voyaient aussi partir 3 500 de moins. Les recrutements ralentissent plus vite que les départs, sans vague visible de licenciements.

Une étude publiée le 8 octobre par la Banque de France mesure ce phénomène : chez les 21-29 ans, les embauches en CDI ont reculé de 28 % dans les métiers les plus exposés à l’IA, contre 8 % dans les moins exposés. L’écart s’atténue avec l’âge et devient presque inexistant après 50 ans.

Un paradoxe apparaît pourtant dans d’autres recherches : l’IA pourrait aussi permettre aux débutants de devenir performants beaucoup plus rapidement. La technologie qui menace leurs possibilités d’embauche pourrait donc être un formidable outil pour les former.

Deux mois avec l’IA, six mois sans

En 2025, trois chercheurs, Erik Brynjolfsson, Danielle Li et Lindsey Raymond, ont publié dans The Quarterly Journal of Economics une étude portant sur 5 172 salariés du service client d’une entreprise de logiciels. La plupart travaillaient aux Philippines pour une clientèle américaine.

Leurs résultats sont frappants. L’accès à un assistant d’IA augmente la productivité de 15 % en moyenne, et d’environ 30 % chez les salariés les moins expérimentés ou les moins qualifiés.

Surtout, après seulement deux mois dans l’entreprise, les débutants assistés par l’IA atteignent une productivité comparable à celle de collègues travaillant sans cet outil depuis plus de six mois.

Le logiciel leur suggère des réponses pendant leurs échanges avec les clients. Il s’appuie notamment sur les conversations des salariés les plus performants, dont il diffuse les méthodes et les réflexes. Un débutant peut ainsi bénéficier d’une partie de leur expérience dès ses premiers jours.

Cette comparaison mesure la performance obtenue avec l’assistant : elle ne signifie pas que les salariés ont acquis quatre mois de compétences supplémentaires. Les chercheurs relèvent néanmoins des indices d’apprentissage durable, au-delà de la simple exécution des recommandations.

L’expérience porte sur une seule entreprise et un travail relativement standardisé. Mais elle démontre une possibilité concrète : l’IA peut transmettre une partie du savoir-faire des meilleurs salariés à ceux qui commencent.

Quand les premières tâches disparaissent

C’est précisément ce qui rend le ralentissement des embauches préoccupant.

Dans de nombreux métiers qualifiés, les débutants acquièrent leur expérience en réalisant des tâches relativement simples : préparer une première analyse financière, écrire du code, examiner un dossier ou produire un premier document. Ils progressent en confrontant leur travail aux corrections de collègues plus expérimentés.

Ces activités figurent parmi celles que l’IA générative peut désormais assister ou automatiser.

Une entreprise pourrait donc être tentée de confier davantage de travail à ses salariés actuels, équipés de nouveaux outils, plutôt que de recruter des débutants. Elle économiserait des coûts de formation et de supervision à court terme, au risque de réduire son vivier de professionnels expérimentés à plus longue échéance.

Ce risque reste théorique en France. L’étude de la Banque de France constate un ralentissement des recrutements, sans démontrer que l’IA en est responsable.

La période étudiée comprend aussi le retournement des embauches dans les entreprises technologiques après le Covid et la hausse des taux d’intérêt. Selon l’Apec, les recrutements de cadres comptant cinq ans d’expérience ou moins ont diminué de 13 % entre 2023 et 2025. Plusieurs difficultés se superposent donc sur le marché du premier emploi.

L’indice utilisé par les chercheurs français mesure par ailleurs les tâches qu’une IA pourrait accomplir, et non celles que les entreprises lui confient effectivement. Même parmi les entreprises déclarant un usage intensif de l’IA, les écarts de recrutement observés ne permettent pas encore d’établir une relation de cause à effet.

Une technologie, plusieurs trajectoires

Des données américaines apportent un éclairage supplémentaire. Dans une étude actualisée en août 2026, des chercheurs de Stanford constatent que, dans les métiers exposés à l’IA, l’emploi des 22-25 ans se situe 19 % sous le niveau qu’il aurait atteint s’il avait évolué comme celui des jeunes dans les métiers moins exposés.

Cet écart relatif se concentre dans les métiers où les usages observés de la technologie tendent à remplacer les tâches humaines. Là où elle complète davantage le travail, l’emploi résiste mieux. Ces résultats demeurent descriptifs, sans identification certaine d’un effet causal.

Le tableau international reste contrasté. En Norvège, une étude ne détecte pas de recul relatif comparable dans l’ensemble des métiers des jeunes salariés. Au Danemark, les chercheurs observent surtout une réorganisation des tâches, sans effet moyen détectable sur les heures travaillées ou les revenus.

Les deux trajectoires peuvent pourtant exploiter la même technologie.

Un gain de productivité peut se traduire par moins d’embauches ou aider les nouvelles recrues à progresser plus vite. Cette seconde voie suppose de préserver des possibilités d’apprentissage pratique, de consacrer du temps à la supervision et de vérifier que les salariés développent des compétences utilisables au-delà des réponses proposées par le logiciel. Sa rentabilité n’est pas garantie.

C’est aussi une question économique de long terme. Un employeur peut gagner aujourd’hui en automatisant des tâches élémentaires et découvrir demain qu’il manque de professionnels capables de résoudre des problèmes plus difficiles.

L’évolution de l’emploi total ne suffira pas à mesurer ce risque. Il faudra suivre les embauches par âge et par métier, mais aussi la progression des compétences des personnes qui commencent leur carrière.

Une entreprise peut désormais confier un premier brouillon à une machine. Il lui faudra toujours former quelqu’un capable de reconnaître ses erreurs.