Comment l'intelligence artificielle pourrait-elle faire basculer la présidentielle ?

Quelles pourraient être les conséquences politiques de l’intelligence artificielle (IA) sur l’élection présidentielle ? Pour Antoine Amiel, elle risque d’avoir, plus que des effets réels sur l’emploi, un impact social et électoral par la crainte qu’elle suscite, en nourrissant un nouveau sentiment de déclassement parmi les classes moyennes et les travailleurs qualifiés, dans une forme de « gilet-jaunisation » des cols blancs. Un projet progressiste articulant innovation, protection sociale, formation et partage de la valeur est pourtant possible et l’auteur, à travers une série de propositions, invite à penser un nouveau contrat social du travail à l’heure de l’IA, afin que celle-ci devienne un facteur d’émancipation plutôt qu’un vecteur d’anxiété et de fragmentation sociale.

Introduction : l’IA, nouvelle fracture sociale ?

À chaque élection présidentielle, les questions du travail et de l’emploi finissent par s’imposer comme arbitres du vote. L’histoire politique récente en fournit des preuves répétées (réforme des retraites en 2022, crise autour de la loi El Khomri qui pesa lourd dans la balance en 2017, taux de chômage élevé en 2012, « Travailler plus pour gagner plus » en 2007, etc.).

Qu’en sera-t-il en 2027 ? Alors que le paysage politique pourrait connaître une nouvelle recomposition, l’intelligence artificielle (IA) et ses impacts sur la société sont encore relativement absents du débat politique.

Il nous semble pourtant urgent de porter de véritables convictions politiques sur l’IA compte tenu de l’envergure systémique de ses impacts. L’IA n’est pas encore considérée comme un objet politique en tant que tel, si ce n’est pour y associer des invocations on ne peut plus vagues sur la souveraineté et l’esprit critique, mots-valise peu engageants pour ceux qui les emploient. L’IA fait peur.

Notre conviction est que l’intelligence artificielle va s’imposer de gré ou de force dans les agendas politiques. Nous faisons l’hypothèse que les partis anti-système seront les grands vainqueurs d’une forme de « gilet-jaunisation » de la société que la peur d’être remplacé par l’IA renforce. L’IA arrive à point nommé pour l’extrême droite : elle enfonce le clou du sentiment de déclassement et de dépossession. Une partie significative du débat de l’entre-deux-tours en 2027 pourrait porter sur le lien, ou plutôt l’instrumentalisation du lien entre IA et modèles de société. C’est pourquoi nous alertons sur la nécessité de redéfinir une doctrine sur le travail et de la protection sociale à l’heure de l’IA ; ou a minima d’occuper le terrain sur le plan des propositions et du débat.

Plusieurs signaux qu’on ne peut décemment plus qualifier de faibles le confirment. Selon un récent sondage Odoxa-Backbone pour Le Figaro¹, l’IA est pour 56% des répondants une menace. Interrogés sur son rôle dans la santé, la démocratie, l’éducation, la propriété intellectuelle, les sondés la voient majoritairement comme une menace, à l’exception du sujet de la santé et de la productivité, qui recueillent des avis positifs. Selon cet article, « l’IA est davantage perçue [par les politiques] comme un outil de communication à dompter, que comme un big bang sociétal² ».

La question de l’emploi concentre toutes les inquiétudes : selon une étude récente de la Coface et de l’Observatoire des emplois menacés et émergents (OEM)³, cinq millions d’emplois seraient menacés en France. Les articles révélant les difficultés des jeunes diplômés⁴ à s’insérer sur le marché du travail depuis 2024 se multiplient, tandis que les annonces de plans sociaux liés à l’IA aux États-Unis sont nombreuses. Enfin, un phénomène émergent de contestation des implantations de datacenters émerge aux États-Unis, au sein même de la sphère MAGA de plus en plus hostile au soutien affiché du président des États-Unis aux géants de l’IA, le Time allant jusqu’à titrer « Aux États-Unis, un backlash⁵ ». La récente agression de Sam Altman s’inscrit dans un mouvement de rejet de l’IA qui n’en est qu’à ses prémisses⁶. La construction de cette contestation peut-elle devenir un nouveau totem de l’extrême droite⁷, comme les éoliennes et l’éclairage nocturne⁸ ?

Disons-le d’emblée : la question posée par cette note n’est pas tant de savoir si l’IA va bel et bien détruire des emplois, mais plutôt d’analyser les conséquences politiques et sociétales de la perception de cette potentielle destruction, à un an de la présidentielle, dans un contexte de défiance généralisée envers la classe politique. Si l’IA ne détruira probablement pas autant d’emplois que ce que certains discours catastrophistes l’annoncent, les actifs vont cependant retenir qu’ils sont menacés. S’installera un climat d’IA-anxiété, diffus, silencieux, qui ne pourra qu’augmenter le sentiment de frustration, de colère et de dégagisme qui caractérise notre climat politique. Le travail, dont la capacité à créer de la richesse et à soutenir la mobilité sociale s’est effritée, subit un nouveau coup de boutoir avec l’intelligence artificielle. Urbaine, déconnectée des territoires, imposée depuis l’étranger, ultra financiarisée, étendard d’un modernisme libéral élitiste, d’une startup nation qui écrase le peuple, l’IA est un repoussoir.

Cette colère a tous les attributs d’une nouvelle forme de « gilet-jaunisation » de la société. Nous appelons « gilets jaunes de l’IA » ces classes moyennes intermédiaires, voire supérieures, plutôt urbaines et insérées, qui occupent des métiers à forte dimension cognitive (justement ceux exposés à l’IA) et qui vont progressivement être rattrapées par l’angoisse de la précarisation. Se sentant abandonnées ou trahies par le système éducatif et le monde du travail, leur défiance pourrait basculer en hostilité franche. Comme le montre la récente étude de Yann Algan, Antonin Bergeaud et Camille Frouard intitulée « La politique au travail⁹ », le Rassemblement national (RN) est déjà le premier parti dans le privé y compris chez les cadres : « le sympathisant RN attend du travail qu’il lui donne une place dans la société : fierté, promotion, statut ». Tout ce que l’IA pourrait justement contribuer à faire disparaître. L’IA a en effet plutôt tendance à renforcer l’isolement entre collègues, la perte de lien social qui est une attente forte vis-à-vis du travail et, in fine, renforcer ce phénomène de gilet-jaunisation des cols blancs. Le sociologue Félicien Faury, auteur d’un livre remarqué sur le vote RN¹⁰, analyse le sentiment d’injustice qui est la conséquence d’un sentiment de déclassement de cette France du milieu qui vit avec la rancœur d’avoir « tout bien fait » (études, travail, fiscalité) et d’être abandonnée.

Du côté des candidats à l’élection présidentielle, le silence est total : l’intelligence artificielle est un sujet glissant, mal appréhendé dont personne ne sait encore comment en tirer parti. Le personnel politique, peu à l’aise avec les questions numériques en général, se contente d’une vision réductrice et coercitive du sujet : interdiction des écrans, contrôle des réseaux sociaux, surveillance algorithmique de masse. Le reste du temps, elle s’abrite derrière l’étendard de la souveraineté numérique, invoqué sans réelle réflexion stratégique sur un éventuel découplage numérique et les capacités européennes à disposer de sa propre infrastructure IA¹¹.

L’IA pourrait également être une bombe à retardement pour des partenaires sociaux déjà mal en point, les actifs n’étant pas toujours accompagnés et soutenus par les corps intermédiaires face à cette nouvelle transition. Les modalités classiques du dialogue social semblent moins opérantes au regard de la vitesse du phénomène et de la difficulté à l’appréhender. Et comme lors de la crise des « gilets jaunes », c’est par un mouvement spontané que s’est exprimée la colère, et non pas en mobilisant des canaux classiques de représentations syndicales, associatives ou politiques.

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L’IA dans le monde du travail : de quoi parle-t-on ?

Les différents rapports et études sur le sujet de l’IA et de l’emploi convergent vers les conclusions suivantes.

Le déploiement de l’IA va toucher en priorité des métiers de cols blancs (comptables, juristes, cadres intermédiaires, développeurs, consultants). Ces métiers se caractérisent par une proportion importante de tâches dites cognitives – analyse de documents, rédaction, écriture de code ou de supports visuels –, autant de tâches que l’IA remplace, avec plus ou moins de réussite. Accessibles grâce à un certain niveau de diplôme, ces métiers sont occupés aussi bien par de futurs retraités que par des jeunes, ce qui rend illusoire le fait d’accompagner leur disparition par les départs en retraite à venir.
Ces métiers sont majoritairement exercés par des femmes : l’IA, en plus de détruire des emplois, pourrait ralentir l’égalité hommes-femmes au travail¹² et précariser les femmes. Laetitia Vitaud analyse ce phénomène et met en avant le fait que les LLM (Large Language Model) reproduisent de nombreux biais sexistes, allant jusqu’à recommander, selon que l’utilisateur est une femme ou un homme, des niveaux de salaires différents¹³ !
L’IA pourrait créer de nouveaux métiers, mais lesquels et quand ? De nombreux travaux de recherche sur la révolution industrielle montrent que, si les emplois d’artisans ont été globalement détruits par l’automatisation, celle-ci a amené à la création de nouveaux emplois, urbains et ouvriers, qui ont été le soubassement de la révolution industrielle.
Ce déploiement est accompagné d’une sémantique anxiogène : « il faut commencer à s’inquiéter » sur CNews¹⁴, « le début de la fin » sur Les Numériques¹⁵, « une catastrophe sociale causée par l’IA fait partie des scénarios possibles » dans Le Monde¹⁶ : le traitement médiatique de l’IA est volontiers catastrophiste et installe la perception d’un danger hors de contrôle, venu d’ailleurs, qui est imposé aux citoyens et face auquel les leviers traditionnels de politiques publiques semblent relativement impuissants.
Les enjeux de conditions de travail et de qualité de vie au travail commencent à peine à être abordés, le prisme de l’analyse restant relativement binaire (destruction-augmentation d’emploi). Les travaux de Juan Sebastian Carbonell et son livre Un taylorisme augmenté¹⁷ voient dans l’IA un nouvel outil de domination du capital sur le travail et un accélérateur de la division du travail, dans une perspective marxiste. La possibilité d’un néo-luddisme à l’heure de l’IA est à prendre au sérieux, bien que ses modalités d’expression ne seront probablement pas d’aller casser les usines textiles des temps modernes que sont les datacenters mais plutôt une démission invisible, un désengagement.
La grève du prompt : un phénomène d’IA-abstention, de résistance passive, se développe au travail. Ces abstentionnistes ou abstinents – pour reprendre le terme anglais abstiner – sont un phénomène qui commence à être documenté, soit pour des motifs écologiques, soit pour des raisons de défiance envers l’entreprise. Mieux vaudrait ne pas utiliser l’IA pour alimenter des modèles dont le but ultime est de remplacer ceux qui les alimentent. Des sociétés comme Outlier.ai, sociétés dont l’objectif est de recruter des experts pour entraîner des modèles d’IA performants, font ainsi office de repoussoirs, les salariés refusant d’utiliser l’IA qu’ils voient à terme comme leur principal concurrent.
Des poches de résistance ouvertes à l’IA au travail commencent à se développer : des salariés ont ouvertement adopté une stratégie de sabotage de l’IA dans le but de rendre ses résultats moins performants et donc de protéger leur emploi. Le fameux axiome des experts de la data « garbage in, garbage out » n’a jamais été aussi vérifié qu’à l’heure de l’IA. Un sondage réalisé par les sociétés Writer et Workplace Intelligent révèle que 29% des répondants de cet échantillon composé de cols blancs ont mis en place des actions de sabotage de l’IA¹⁸ et que les GenZ représentent 44% de ces 29%. Si le phénomène reste encore très marginal, il s’agit là d’un indéniable signal faible. Enfin, des associations, relativement marginales à ce stade, se structurent contre l’intelligence artificielle, en mettant en avant les raisons écologiques, politiques et intellectuelles. Un article de Sandy Gunn résume les différents arguments prônant le rejet de l’IA¹⁹.
Les grandes entreprises multiplient les pilotes et les déploiements de solutions IA mais peinent à mesurer réellement les gains de productivité. Pire, le taux d’usage des solutions proposées est faible et les méthodes classiques de conduite du changement semblent peu opérantes. Côté ETI, PME et TPE, l’usage va de moyen à faible et le shadow IA, terme renvoyant à l’usage de l’IA hors du cadre de l’entreprise, mais à des fins professionnelles, se développe. Dans certains cas, le shadow IA est même toléré, voire encouragé, celui-ci dispensant les entreprises d’une stratégie sur le sujet de coûts et des risques juridiques liés aux mésusages.

Nous ne prétendons pas évaluer la pertinence de ces différents travaux ni étudier l’impact sur la société qu’a l’IA. Ils contribuent tous, à leur manière, à des questionnements nécessaires et légitimes, à l’exercice d’un débat citoyen précieux. Toutefois, seules les informations les plus négatives et inquiétantes sont reprises dans les médias, entretenant un bruit de fond permanent qui fera de l’IA un marqueur sociétal. Les années 2020 et 2030 seront les années de l’IA et ChatGPT un symbole, comme l’ont été MSN, Kazaa ou le bruit d’un modem²⁰. Les jeunes diplômés des années 2020-2030 se racontent sur les réseaux sociaux leurs pires expériences de recrutement automatisées. Mais avant que les amateurs de vintage numérique²¹ ne puissent se réunir pour évoquer les premières images de Dall-E et se remémorer les prompts de leur jeunesse, d’autres groupes auront perçu le potentiel électoral de l’IA et l’auront mis au service d’ambitions électorales.

L’arrivée de l’IA s’inscrit dans un contexte proche de celui qui a rendu possible le phénomène « gilets jaunes »

Il semble de prime abord assez inadapté de comparer le phénomène des « gilets jaunes » avec les possibles mouvements sociaux induits par l’IA : les populations concernées ne sont pas les mêmes, les raisons de la colère de 2019 n’ont rien à voir avec l’IA, le sujet du prix de l’essence n’a, en apparence, qu’un lien très lointain avec l’IA bien que la question de l’énergie, nous y reviendrons, soit l’un des marqueurs de cette gilet-jaunisation IA. Pourtant, plusieurs phénomènes sous-jacents coïncident.

Le sentiment de surqualification

Le sentiment de surqualification repose en partie sur le ressenti subjectif des personnes concernées et doit, à ce titre, être pris avec recul. Il traduit néanmoins une réalité structurelle : la massification de l’enseignement supérieur, amorcée au début des années 1980 et accélérée par la loi pour la liberté de choisir son avenir professionnel de 2018²², a entraîné une baisse de la valeur relative du diplôme. Les effets de cette transformation sont multiples : les prérequis à l’entrée ont été abaissés, la valeur ajoutée pédagogique de certains Centres de formation des apprentis (CFA) demeure largement insuffisante, et de nombreux jeunes arrivent sur le marché du travail avec un diplôme dont ils découvrent qu’il n’en est pas vraiment un²³. Cette fragilisation s’inscrit dans un contexte de croissance spectaculaire de l’alternance : le nombre d’apprentis à bac+3 et plus est passé de 84 000 en 2017 à 400 000 en 2023²⁴. La financiarisation du secteur a ainsi rendu possible l’accès à un niveau de qualification plus élevé pour des millions de jeunes, parfois au détriment de leurs compétences réelles. La France est heureusement épargnée par le phénomène massif et ravageur de la dette étudiante. Si la massification de l’enseignement supérieur a entraîné une baisse de la valeur du diplôme, il n’en reste pas moins que la poursuite d’études continue à être un facteur indéniable d’employabilité, d’insertion et de mobilité sociale. Remettre en question les études n’aurait aucun sens et revient à faire le jeu d’une oligarchie au discours élitiste, voyant les études comme un modèle de tri social et non comme un droit fondamental et un facteur d’émancipation.

La perte de confiance dans le système fiscal, les mécanismes de redistribution et plus généralement la classe politique

Le ras-le-bol fiscal est un slogan politique dont la portée dépasse largement les cercles de chefs d’entreprise ultra-libéraux ou les artisans : il est le reflet d’une perte de confiance dans les capacités de notre politique fiscale à significativement améliorer les conditions de vie des Français. Comme le relève une étude de l’Insee publiée en avril 2026, « bien qu’atténuées par les transferts sociaux, les inégalités se sont creusées²⁵ ». La France se situe aujourd’hui dans la moyenne basse en Europe avec un coefficient de Gini de 29,4. Malgré les transferts sociaux en nature, comme les aides au logement ou les prestations remboursées, l’inflation et les taxes appliquées directement aux consommateurs annulent les bénéfices de la redistribution. Autrement dit, ce qu’un ménage précaire gagne par la redistribution, il le perd à la consommation. La guerre en Iran et son impact en matière d’approvisionnement entraîneront des conséquences inflationnistes qui, couplées à une incertitude renforcée sur le plan de l’emploi et des retraites, vont confronter des classes sociales intermédiaires qui se sentaient protégées à des problèmes de classes sociales plus pauvres : vivre avec un œil dans le rétroviseur.

Le rejet du management algorithmique

On appelle management algorithmique l’ensemble des décisions managériales (organisation du temps de travail, affectation de missions, promotions, mutations) prises par des solutions d’IA. Alors que l’IA s’intègre de plus en plus aux outils de travail, le fait de voir le centre de gravité de la décision basculer vers les algorithmes est réel. Les salariés concernés y verront une nouvelle étape de déshumanisation du travail.

L’ère des fake news

Le mouvement des « gilets jaunes » a été marqué par l’explosion de fake news incontrôlables, explosion renforcée par la crise liée à l’épidémie de Covid-19. Avec l’IA générative, il n’a jamais été aussi facile de produire des contenus vraisemblables et l’industrie du faux se porte à merveille : arnaques, escroqueries, revenge porn, manipulation, déstabilisation électorale. Les fake news antivax, Jean-Michel Trogneux ou encore les chemtrails (ces traînées blanches des avions qui seraient des agents de guerre bactériologique) connaissent un franc succès. L’intelligence artificielle, par le biais du phénomène des hallucinations²⁶, est un accélérateur de fake news aussi bien sur le plan de la création que de la diffusion. Les vidéos, images et enregistrements générés par IA sont d’une vraisemblance incroyable et, en seulement trois ans, il est possible d’atteindre un niveau de réalisme saisissant. Enfin, 50% des contenus publiés sur le web sont désormais générés par des IA et la vérification des sources n’est que très rarement une priorité.

La concurrence des usages en matière d’énergie et l’inflation des coûts de l’énergie

L’étincelle des « gilets jaunes » fut le carburant : celle des « gilets jaunes de l’IA » sera-t-elle l’électricité ? Alors que les efforts en performance énergétique ont, d’après le Shift Project²⁷, été annulés par la croissance accélérée des datacenters, un phénomène de concurrence des usages, notamment sur le plan du raccordement, émerge, dont les consommateurs finaux pourraient être les victimes. Avec près de 4% de la consommation électrique mondiale, les datacenters consomment de plus en plus. Certaines ouvertures de datacenters entraînent des conséquences directes sur la population locale comme au Mexique²⁸, qui se retrouve privée d’eau, celle-ci étant monopolisée pour refroidir les précieuses infrastructures.

Repenser les politiques publiques de l’emploi et la protection sociale, à l’heure de l’IA

L’intelligence artificielle peut être un contributeur important pour les économies européennes, tout comme elle peut accélérer leur vassalisation dans un monde redevenu bipolaire. Elle peut servir à individualiser les parcours éducatifs via des entraînements et des feedbacks récurrents, tout comme elle peut contribuer à la lobotomisation de générations entières. Elle peut servir d’idiot utile au capitalisme financiarisé toujours plus extractiviste (nous devrons licencier ceux qui ne savent pas apprendre à utiliser l’IA)²⁹ ou permettre à des artisans et créateurs d’entreprise de retrouver des niveaux de marges leur permettant d’investir et de mieux rémunérer leurs équipes. En un mot, l’intelligence artificielle n’est ni une fatalité ni une obligation : elle se discute, se pilote, s’oriente, s’encadre. Plusieurs actions et politiques publiques sont envisageables et nécessaires :

moderniser l’appareil statistique et data français pour mieux anticiper les mutations de l’emploi. Alors que les publications sur l’IA et le travail se multiplient, il est frappant de constater l’absence de fiabilité des données. La raison est simple : les modèles statistiques qui s’appuient sur des jeux de données issus du passé ne peuvent, par définition, servir à modéliser l’impact de l’IA, plus récente. Les méthodes utilisées pour modéliser l’impact de l’IA sur l’emploi sont en effet très prospectives et il saurait difficilement en être autrement. Cependant, en matière d’emploi comme dans d’autres domaines, c’est encore une fois une vision américaine qui s’impose et impose son récit, sa vision. Tout part d’une base de données totalement inconnue du grand public : O*Net. Créée par le Département du travail américain, O*Net recense plus de 900 professions, elles-mêmes découpées en tâches. Cette base de données est d’une grande utilité pour les économistes, puisqu’elle permet un découpage des métiers à la maille de la tâche. C’est sur cette base de données que s’appuient les économistes qui déterminent le pourcentage de tâches automatisables par l’IA et donc le potentiel de destruction de métiers. Aussi utile soit-elle, cette base de données pose deux problèmes : elle est construite à partir d’une vision américaine du travail présentée comme universelle ; et, surtout, elle définit le travail de manière théorique, relativement abstraite, et ne prend absolument pas en compte le travail réel. La diversité, la richesse des métiers ne peut se réduire à une base de données, aussi avancée soit-elle. La France dispose de jeux de données d’une richesse exceptionnelle : France Travail, France Compétences, Inser’Jeunes, les différents ministères, la Dares doivent se concerter et accélérer la création d’une plateforme data unifiée permettant l’exploitation sécurisée des données par des chercheurs et des économistes sérieux ;

actualiser la loi Pacte et créer un statut d’entreprise à mission d’emploi (loi Pacte 2) : la loi Pacte votée en 2019 a rendu possible pour les entreprises la création d’une raison d’être et la définition d’une mission. Plus de 2000 entreprises se sont saisies de ce dispositif pour ancrer leur raison d’être auprès de toutes leurs parties prenantes. À l’heure de l’IA, introduire la notion d’entreprise à mission d’emploi associée à des allégements de charges pourrait avoir du sens. Ce dispositif permettrait d’encourager et de valoriser les entreprises qui font de l’emploi un objectif en soi et de l’entreprise un acteur de la société ;

réduire les charges patronales pour les juniors et flécher les montants collectés vers une carte vitale des compétences : les politiques publiques de type emplois-jeunes, garantie jeunes et autres Contrats première embauche ne sauraient être des solutions durables aux problèmes de l’insertion des jeunes. Cependant, en l’absence de mécanismes incitatifs, les jeunes seront fortement pénalisés. Plutôt qu’une suppression de charges patronales qui créerait une trappe à bas salaire pour les jeunes, un dispositif de péréquation fléchant une partie des charges patronales payées pour les jeunes vers le financement de dispositifs de formation accélérés pour les jeunes aurait du sens : les jeunes vont devoir apprendre plus et plus vite. Un jeune sur cinq reprend ses études dans les six années qui suivent sa diplomation³⁰. Ces reprises d’études ou de formation vont devenir la norme, tous les cinq à dix ans ;

massifier les politiques d’intéressement et d’actionnariat salarié pour que les gains de productivité – s’ils existent – soient redistribués et ne fassent pas de l’IA un repoussoir : l’IA n’est pas aujourd’hui perçue comme un contributeur réel au pouvoir d’achat, alors même que la notion de gains de productivité est le fondement de son argumentaire. Elle est perçue au mieux comme un outil qui augmente la productivité individuelle, au pire comme une menace pour l’emploi. C’est en réconciliant la création de valeur rendue possible par l’IA et la redistribution de cette valeur que les entreprises réussiront à accompagner le changement des métiers que l’IA déclenche. L’IA, si elle réduit la quantité de travail nécessaire pour atteindre la même productivité, doit avoir une matérialité sur les fiches de paie. La généralisation de politiques d’intéressement et d’actionnariat salarié permettrait également de proposer une alternative à la baisse des revenus du travail et d’introduire une part des revenus facilitant l’épargne. Ainsi, le coût pour la collectivité de carrières plus hachées, faites de changements et de transitions, sera en partie absorbé par l’épargne individuelle. Mieux vaut aider les salariés à se constituer une épargne individuelle par le biais de mécanismes de partage de la valeur que des politiques publiques de redistribution dont les effets de bord et le saupoudrage réduisent l’impact et la valeur perçue ;

lancer un plan de relance massif des artisans et des commerces de proximité. Il peut sembler paradoxal de rappeler l’importance des TPE, de l’artisanat et des commerces de proximité dans une note sur l’IA : c’est pourtant en réaffirmant le soutien aux commerces de proximité, aux artisans et aux métiers de la main que la France pourra amortir l’onde de choc de l’IA, qui touche, rappelons-le, principalement les métiers de cols blancs. Parce qu’ils sont vecteurs de lien social, parce qu’ils permettent de dynamiser les cœurs de ville, parce qu’ils transmettent des savoir-faire et réduisent la dépendance aux chaînes logistiques mondialisées, les commerces et les artisans doivent devenir une priorité. Si les métiers manuels sont à terme également exposés et potentiellement impactés par l’IA, ils le seront plus tardivement. En effet, la convergence de la robotique et de l’IA n’est pas encore mature. Les métiers de la logistique seront progressivement automatisés, laissant sur le marché du travail des populations peu formées, dans des bassins d’emploi périphériques et mal desservis par les transports en commun qu’une relance des TPE pourrait absorber partiellement. Bien que la croissance du secteur de la logistique (en emploi et en chiffre d’affaires) soit continue, il est fort probable que cette croissance ralentisse³¹, les grands donneurs d’ordre comme Amazon ayant mis en place des stratégies massives de robotisation s’appuyant sur de l’IA. En Chine, les entrepôts sont déjà vides depuis 2018, ce qui à l’heure de l’IA fait quasiment office de préhistoire³² ;

créer un crédit d’impôt pour les entreprises qui dépassent les obligations légales de formation continue des salariés et fusionner et dédoublonner tous les dispositifs de formation professionnelle via la mise en place d’une carte vitale des compétences : en lieu et place de la dizaine de dispositifs de formation continue tous financés opérés par des acteurs différents fonctionnant en silos (branches, entreprises, partenaires sociaux, régions), dispositifs relativement illisibles pour les non-initiés et dont le financement fait l’objet de jeux d’acteurs qui freinent leur mise en place, la mise en place d’une carte vitale de la compétence adossée à une plateforme unique de gestion de l’offre de formation aurait trois externalités positives. La première serait de faire de la formation non plus un sujet bureaucratique, mais un acte de santé publique ; la deuxième serait de mieux lutter contre la fraude – et les organismes de formation auto-proclamés spécialistes de l’IA sont déjà nombreux – et la troisième de simplifier les mécanismes de transition et de retour à l’emploi. À la carte vitale des compétences serait associé un panier de soins et des logiques de complémentaires financées par l’État, les OPCO (via les branches) et les entreprises via l’abondement CPF. Ce panier de soins, pour éviter le dérapage des comptes, serait plafonné. Enfin, cette carte vitale accompagnerait le parcours du patient apprenant en le formant à des compétences fondamentales plutôt qu’à des métiers dont personne ne sait sous quelle forme ils existeront dans quelques années ;

généraliser le principe de la pédagogie en alternance : à l’heure de l’IA, les connaissances théoriques et les premiers actes de production au sein d’un métier seront plus facilement automatisés. C’est pourquoi il est nécessaire d’accompagner l’insertion des jeunes et les retours à l’emploi des demandeurs d’emploi en les rapprochant de la réalité du travail, de sa dimension empirique et invisible, informelle et profondément humaine. Les entreprises chercheront à recruter des profils qui peuvent s’intégrer plus rapidement à leur environnement et ne chercheront plus, ou moins, des cadres intermédiaires généralistes. Pour ce faire, la formation en alternance (alternance de cours et de présence en entreprise) est le meilleur dispositif pédagogique. Il pourrait être pertinent d’encourager les BTS et BUT plutôt que l’atteinte d’un master et de coupler à ces formations des modules complémentaires, sur des compétences spécifiques. Pour le retour à l’emploi, plutôt que de longues formations en centre de formation, il s’agirait de reproduire le système d’externat-internat, qui est celui de la médecine ;

se pencher sur le sujet de l’automatisation (IA et robotique) des métiers pénibles et faiblement attractifs. La Dares publie une liste des métiers les plus pénibles³³ ; parmi ceux-ci, un certain nombre sont susceptibles d’être automatisés. Les familles de métiers les plus exposés sont les caissiers, les ouvriers de manutention et les industries de process : elles cumulent une pénibilité physique importante et un potentiel d’automatisation élevé. Les métiers du soin, de l’agriculture, de la bouche et du BTP sont des métiers à fort coefficient de pénibilité, mais moins substituables, la part de tâches automatisables étant plus faible. De plus, des verrous juridiques empêchent toute automatisation (dans le cadre des routiers et chauffeurs). La question qui se pose est donc la suivante : faut-il accélérer l’automatisation des métiers pénibles et peu attractifs, ou au contraire les protéger, ces métiers étant dans un certain nombre de cas exercés par des personnes peu qualifiées et donc moins susceptibles de retrouver un emploi ? Nous recommandons d’améliorer les conditions de travail et de rémunération de ces métiers et de n’utiliser l’automatisation que pour la réduction de certaines tâches pénibles répétitives, ne serait-ce que pour éviter un retour du chômage de masse. Là encore, la question du travail réel, invisible, non valorisé est plus importante que jamais. Sur la base de données issues des portraits statistiques de la Dares, des enquêtes emploi de l’Insee, du Haut-Commissariat au plan, nous proposons le tableau ci-dessous qui identifie le potentiel de disparition de certains métiers à forte pénibilité. On le voit, la majorité de ces métiers n’est pas directement touchée par l’IA. Les métiers du soin, du commerce et du back office sont plus que jamais essentiels et toujours aussi invisibles ;

lancer une démarche de captation des compétences implicites, dans un contexte de transition démographique : alors que les départs à la retraite vont atteindre 30% des effectifs d’ici cinq ans, capter, formaliser et transmettre les compétences d’une génération devient un véritable enjeu de souveraineté. Les entreprises redécouvrent depuis quelques années les vertus du knowledge management, un ensemble de méthodes nées du monde industriel dans les années 1980 et quelque peu oubliées ;

soutenir et massifier l’initiative des Cafés IA qui visent à organiser des débats dans un esprit de débat citoyen, transpartisan, inclusif et ancré dans les territoires ;

faire prendre en charge par l’État des logiciels anti-deepfakes pour la première année d’abonnement : tout comme l’installation d’un antivirus est devenu un geste d’hygiène numérique élémentaire, imposé par toutes les entreprises et fortement recommandé pour les usages personnels, pourquoi ne pas imaginer que les logiciels anti-deepfakes ne fassent pas partie de la trousse de secours de tous les usagers de l’IA ? Ces logiciels, peu coûteux, constituent en eux-mêmes un acte de sensibilisation. Le coût de la prise en charge serait relativement modique et bien plus opérant que toute démarche de labellisation nationale dont la portée ne dépassera pas les bureaux parisiens qui l’auront imaginée. Cette proposition, un peu anecdotique, pourrait néanmoins toucher rapidement des millions de foyers.

Conclusion : nous avons les cartes en main pour un New Deal du travail à l’heure de l’IA

La gilet-jaunisation à l’heure de l’IA est un triple décrochage : décrochage économique des classes intermédiaires anticipant des craintes pour l’emploi ; décrochage symbolique, l’IA accentuant le sentiment de périphérie, de ne pas être « là où les choses se passent » ; décrochage territorial, les bassins d’emplois concernés par l’IA et son impact étant des zones déjà fragilisées. Les bassins d’emplois les moins qualifiés et les villes moyennes déjà fragilisées cumulent les risques : zones déjà touchées par la désindustrialisation, impact à venir de l’automatisation dans le tertiaire, fermeture des commerces de proximité, fermeture des services publics. L’IA accélère la dimension géographique de la vulnérabilité.

Le sujet de l’IA et de l’emploi est encore ouvert politiquement. Aucun candidat ne l’a vraiment saisi. Les partis progressistes ont une occasion historique de renouer avec leur base populaire en portant une parole de lucidité et de protection avant 2027. Les candidats qui évitent le sujet prennent le risque qu’il leur soit imposé de l’extérieur : par une vague de licenciements médiatisée (les fameux licenciements boursiers et l’impuissance de l’État³⁴), par un scandale algorithmique ou par un adversaire plus agile qui choisira d’en faire son axe de différenciation. La fenêtre de tir est étroite. Redonner sa place aux questions du travail, de la pénibilité et des transitions professionnelles est une opportunité unique de repenser un New Deal social, reliant performance économique grâce à l’innovation et redistribution réinventée. Un New Deal qui ferait de l’IA un allié plutôt qu’une menace offrirait un relais pour le financement d’un modèle social à bout de souffle.

Dans un récent entretien pour la Fondation Jean-Jaurès, Jeremy Shapiro rappelait à quel point l’intelligence artificielle pouvait contribuer à une dévalorisation du travail et devait être abordée comme un phénomène social à part entière³⁵. Shapiro s’appuie sur la pensée de Karl Polanyi et son livre La grande transformation³⁶. Dans cet ouvrage, Polanyi défend l’idée que les changements apportés par le marché (en l’occurrence ici l’intelligence artificielle) s’intégrent dans des structures sociales fortes faisant office de contre-pouvoirs ou de catalyseurs. Autrement dit, l’économie s’intègre au social et non l’inverse. L’intelligence artificielle bouscule cet état de fait : les structures sociales sont sommées de s’adapter à l’IA sous peine d’être « en retard » et le repositionnement du travail induit par cette révolution est subi.

Pour sortir d’une rhétorique schumpétérienne servant de prétexte à des destructions d’emploi visant à maintenir des cours de bourse, il est nécessaire de sortir de l’équation réductrice anxiogène création vs destruction d’emploi. L’IA transforme les métiers plus qu’elle n’en crée ou n’en détruit. La confusion systématique entre exposition à l’IA et substitution par l’IA alimente l’IA-anxiété ; or un emploi dont les tâches sont théoriquement substituables par une IA ne sera pas forcément exposé à l’IA, ne serait-ce que parce que son entreprise ne l’utilise pas. Rappelons que le tissu économique français est composé en immense majorité de TPE (82% des entreprises et 18% des salariés du privé³⁷) et que celles-ci sont les moins utilisatrices d’IA. Les PME qui représentent quant à elles 35% de l’emploi salarié ont également moins adopté l’IA que les grands groupes et les ETI. Ainsi, plus de la moitié des salariés français travaillent dans des organisations dont l’IA est soit absente soit déployée à grande échelle, mais sans réelle transformation des processus métiers. Enfin, les solutions d’IA sont aujourd’hui commercialisées à prix cassés, les acteurs du marché cherchant à prendre des parts de marché et à le consolider. La tendance naturelle de l’économie numérique à l’oligopole est une nouvelle fois confirmée avec l’IA. Le prix des tokens va très probablement augmenter d’ici quelques années, rendant les gains de productivité permis par l’IA marginaux en comparaison des coûts de restructuration associés.

Plutôt qu’une opposition entre métiers détruits et métiers créés, le combat de l’IA se joue sur le plan des compétences. L’IA rend les compétences fondamentales de français et de mathématiques plus essentielles que jamais : comment exercer son esprit critique sans maîtrise de la langue, sans capacité à articuler un raisonnement, sans culture générale ?

1
« Emploi, compétitivité, souveraineté… L’IA, une révolution dont les enjeux et les défis restent l’angle mort de la présidentielle », Le Figaro, 9 mai 2026.
2
Marie-Caroline Missir, « À moins d’un an de l’élection présidentielle… », LinkedIn, 2025.
3
Coface & Observatoire des emplois menacés et émergents (OEM), « Emplois, compétences, valeur : ce que l’IA est en train de bouleverser », Coface, 1ᵉʳ avril 2026.
4
« Jeunes diplômé·es d’un bac +5 : une insertion plus difficile et au prix de concessions importantes », Apec.
5
Rebecca Lissner, « A Populist Backlash Over AI is Brewing in America », Time, 6 février 2026.
6
D.J. Rahmil, « De San Francisco à Berlin, la montée mondiale de la révolte contre l’IA », L’ADN, 17 avril 2026.
7
Juliette Fekkar, « Un moratoire sur l’éolien et le photovoltaïque adopté à l’Assemblée avec les voix de l’extrême droite et de la droite », France Info, 20 juin 2025.
8
Sylvia Zappi, « L’extinction de l’éclairage public, un nouveau clivage politique attisé par les discours de droite et d’extrême droite », Le Monde, 17 avril 2026.
9
Yann Algan, Antonin Bergeaud et Camille Frouard, « La politique au travail », Policy Note HEC Paris, mars 2026.
10
Félicien Faury, Des électeurs ordinaires, Paris, Seuil, 2024.
11
Mickaël Bazoge, « Souveraineté numérique européenne : le découplage avec les États-Unis jugé irréaliste », 01net, 30 avril 2025.
12
Mark Muro et al., « Measuring US Workers’ Capacity to Adapt to AI-Driven Job Displacement », Brookings Institution, 21 janvier 2026.
13
Laetitia Vitaud, « The AI Abstainers: Why Women May Be Right to Resist », Laetitia@Work, Substack, 25 mars 2026.
14
Martin Bourdin et al., « « Il faut commencer à s’inquiéter » : un emploi sur six menacé par l’IA, les politiques sommés d’agir », RMC / BFM TV, 19 mars 2026.
15
Alexandre Scotti, « IA en France : les emplois de 5 millions de salariés menacés, le début de la fin ? », Les Numériques, 19 mars 2026.
16
Axelle Arquié, « Une catastrophe sociale causée par l’IA fait partie des scénarios possibles », Le Monde, 1^er mars 2026.
17
Juan S. Carbonell, Un taylorisme augmenté, Paris, Éditions Amsterdam, 2025.
18
Collectif, « AI Adoption Survey 2026 », Writer / WPI, 2026.
19
Sandy Gunn, « Why We Should Stop Using Artificial Intelligence », LinkedIn Pulse, 4 août 2025.
20
« Le modem Internet », Brut, 7 mars 2020.
21
Morgane Tual, Le Web d’avant. Le meilleur et le pire des débuts d’Internet, Paris, Huginn Muninn, 2020.
22
Loi n° 2018-1202 du 22 décembre 2018 relative à la lutte contre la manipulation de l’information, Legifrance, 22 décembre 2018.
23
Kévin Dumarcet-Belbéoc’h, « Enquête : location de faux diplômes – comment l’enseignement supérieur est devenu un véritable marché sur le dos des étudiants », France 3 Paris Île-de-France, 16 février 2024.
24
Tableau de bord – référence statistique, Institut national de la statistique et des études économiques (Insee), 12 février 2025.
25
Compte des ménages par catégories en 2023, Insee, 16 avril 2026.
26
François Saltiel, « IA et information : quand la machine déraille », France Culture, 23 octobre 2025.
27
Rapport collectif, Pour une IA au service de la transition, The Shift Project, octobre 2025.
28
Dossier « Datacenters, l’heure de la révolte », Courrier international, n°1843, 2026.
29
« Accenture se sépare de ses salariés « dépassés » par l’IA à grande vitesse », Les Échos, 28 septembre 2025.
30
Alexie Robert, « Changer de voie, compléter son parcours : quand les jeunes retournent aux études », Céreq Bref, n°485, 2026.
31
« Logistique : l’américain UPS va supprimer 20 000 postes dans le monde », AFP, La Croix, 29 avril 2025.
32
Juliette Raynal « À Shanghai, cet entrepôt hyper-robotisé du e-commerçant JD.com n’emploie que 4 humains », L’Usine digitale, 14 juin 2018.
33
« Métiers potentiellement les plus concernés par les critères ergonomiques », Direction de l’animation de la recherche, des études et des statistiques (Dares), 24 novembre 2023.
34
Maël Le Grouiec, « Lionel Jospin / Michelin : « On ne peut pas tout attendre de l’État » », INA, 15 novembre 2024.
35
Jeremy Shapiro (entretien réalisé par Renaud Large), « La vraie course à l’intelligence artificielle est sociale, pas technologique », Fondation Jean-Jaurès, 13 avril 2026.
36
Jeremy Shapiro, « The Next Great Transformation », The Ideas Letter, Open Society Foundation, 18 février 2026.
37
« L’emploi dans les très petites entreprises en 2022 », Dares, 16 janvier 2024.

Introduction : l’IA, nouvelle fracture sociale ?

L’IA dans le monde du travail : de quoi parle-t-on ?

L’arrivée de l’IA s’inscrit dans un contexte proche de celui qui a rendu possible le phénomène « gilets jaunes »

Repenser les politiques publiques de l’emploi et la protection sociale, à l’heure de l’IA

Conclusion : nous avons les cartes en main pour un New Deal du travail à l’heure de l’IA

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