Pourquoi l'auteur de l'étude qui rassure refuse lui-même de nous rassurer (3 de 3)

Handel prouve-t-il que l'IA ne bouleversera pas l'emploi d'ici 2030?

Non, et c'est le point le plus important de cet article. Les données de Handel s'arrêtent en 2023; l'IA générative de masse commence à peine plus d'un an avant, fin 2022. Une étude qui montre l'absence de rupture en 2023 ne peut rien dire de ce qui va se produire d'ici 2030.

Ce que Handel lui-même refuse d'affirmer

Handel refuse lui-même la conclusion qu'on serait tenté de lui prêter : « les données actuelles suggèrent que les grands modèles de langage sont un autre exemple de puissance de calcul extraordinaire ayant des effets plutôt ordinaires sur l'emploi [...] il n'y a pas encore de preuve d'une discontinuité provoquée par la technologie ».

Le signal du Bureau du recensement des États-Unis

Seule donnée du dossier touchant vraiment la période post-2022 : une enquête du Bureau du recensement des États-Unis, « Tracking Firm Use of AI in Real Time » (mars 2024). En février 2024, « seulement 9 % des travailleurs étaient employés dans des entreprises utilisant l'IA sous une forme quelconque ». Seulement 0,17 % l'utilisaient pour un « nombre modéré » de tâches, et moins de 0,01 % pour un « grand nombre ».

Neuf pour cent ne veut pas dire que 9 % des travailleurs utilisent l'IA eux-mêmes, mais qu'ils travaillent dans une entreprise qui déclare en utiliser une forme quelconque - un taux passé d'environ 4,5 % à près de 9 %.

L'écart entre secteurs est net : 1,9 % des travailleurs de la construction sont dans des entreprises utilisant l'IA, contre 22,3 % dans l'information; et l'usage croît vite, de 3,7 % des entreprises à l'automne 2023 à 6,6 % à l'automne 2024.

L'adoption restait très faible début 2024, d'où l'absence de rupture visible, mais elle croissait vite - trop tôt pour conclure sur 2030.

Les canaris de Stanford : un premier signal, pas une preuve

Une étude plus récente, à données non déclaratives, comble une partie de ce vide : Brynjolfsson, E., Chandar, B. et Chen, R. (Stanford Digital Economy Lab, révisé le 12 août 2026) exploitent des « données de paie administratives à haute fréquence d'ADP, couvrant des millions de travailleurs américains », jusqu'en juin 2026.

Leur constat : l'emploi des jeunes de 22 à 25 ans dans les professions exposées à l'IA a progressé 19 % moins vite que celui de leurs pairs dans des professions moins exposées - ce n'est pas une baisse d'emploi de 19 %, c'est un écart de progression -, et les travailleurs expérimentés ne montrent aucun écart comparable. Les auteurs ne présentent jamais cet écart comme une preuve causale.

À l'échelle de l'économie : « nous ne trouvons aucune preuve de déplacement d'emplois généralisé ». Le mécanisme : un gel de l'embauche, où l'écart « s'opère principalement par une réduction de l'embauche des jeunes travailleurs plutôt que par une hausse des départs », et où il « s'est creusé de façon soutenue » depuis sa première observation en août 2025.

Ce gel illustre la distinction du FMI entre substitution et complémentarité, son 40 % où la moitié des emplois exposés des économies avancées était candidate à la complémentarité : « les baisses sont concentrées dans les professions où l'usage de l'IA remplace principalement des tâches humaines; là où l'usage complète principalement les travailleurs, l'emploi est stable ou en hausse, surtout chez les expérimentés ».

Dernière précision : l'ajustement « se produit par l'emploi plutôt que par la rémunération de base » - le nombre de postes bouge, pas les salaires.

Trois explications ont été testées et rejetées : ni le secteur technologique seul, ni la hausse des taux d'intérêt, ni le télétravail n'expliquent ce gel, qui « persiste [...] selon plusieurs mesures différentes de l'exposition à l'IA ».

Quatre réserves bornent ce mécanisme : il s'atténue avec le contrôle du niveau d'éducation, certaines divergences existaient déjà avant l'IA générative, l'effet est plus prononcé dans leur échantillon ADP que dans les enquêtes nationales, et les auteurs eux-mêmes qualifient leurs résultats d'« indicateurs descriptifs précoces - des canaris dans la mine - plutôt que d'estimations causales ».

Ce résultat ne contredit donc pas Handel, il le complète : Handel regardait l'agrégat jusqu'en 2023; Stanford regarde, jusqu'en 2026, un effet étroit et compositionnel, concentré sur l'embauche des débutants dans les professions exposées, pas sur l'emploi total.

Quelle est la prédiction de laveille.ai, et sur quoi repose-t-elle?

Notre plage pour 2030 est un emploi total au Québec entre 4 911 662 et 4 952 874 personnes, soit une croissance de +5,7 % à +6,6 % par rapport à 2025, avec un signal distinct et plus incertain pour le soutien administratif, entre 114 247 et 129 888 personnes.

Publier un chiffre unique reviendrait à faire exactement ce que nous venons de reprocher à six rapports internationaux : présenter une incertitude réelle comme une mesure précise.

Notre méthode, testée sur le passé

La méthode part de la tendance historique de l'emploi total au Québec : +1,12 % par année entre 2010 et 2025, et +1,29 % par année sur la fenêtre plus récente de 2019 à 2025.

En se plaçant fictivement en 2019, avec les seules données de 2010 à 2019, la tendance calculée était de +1,01 % par année - elle aurait prédit 4 567 826 personnes en 2025, contre 4 644 800 réellement observé, un écart de -1,7 % malgré une pandémie dans cette fenêtre de test.

Un second test, plus resserré, projetant seulement le rythme 2019-2022 vers 2025 plutôt que quinze ans d'historique, donne une erreur de 3,4 % sur ce même total : deux fenêtres de test différentes, la même conclusion, sous les 4 % d'erreur dans les deux cas.

Trois scénarios en découlent pour 2030. Si la tendance de continuité sur quinze ans se maintient (+1,12 % par année), l'emploi total au Québec atteint 4 911 662 personnes, soit +5,7 %. Si la tendance plus récente se maintient (+1,29 % par année), il atteint 4 952 874, soit +6,6 %. Si une rupture à la Frey-Osborne survenait (-3,00 % par année, un scénario que rien dans les données actuelles ne soutient), l'emploi reculerait à 3 988 648, soit -14,1 %.

Notre plage publiée retient les deux premiers scénarios, pas le troisième : elle ne suppose ni récession majeure, ni choc migratoire, ni rupture technologique discontinue. Si l'une de ces trois conditions tombe, la plage devient fausse, et nous le dirons.

Le soutien administratif : le seul signal distinct

Dans le soutien administratif, le rythme de déclin a presque doublé, passant de -1,06 % par année entre 2019 et 2022 à -1,78 % par année entre 2022 et 2025. Pour 2030 : si le rythme d'avant 2022 revient, ce groupe atteint 129 888 personnes (-5,2 % par rapport à 2025); si le rythme actuel se maintient, il atteint 125 211 (-8,6 %); si le déclin double encore une fois, il tombe à 114 247 (-16,6 %).

C'est, dans tout le jeu de données, le seul groupe où le rythme du déclin s'accélère plutôt que de se stabiliser ou de rebondir. En personnes réelles, cette plage représente environ 7 000 à 23 000 postes de moins qu'en 2025.

Emploi total et soutien administratif racontent deux histoires opposées sur la même fenêtre récente, comme le montre le tableau ci-dessous. Nous ne retenons pas ce rythme court pour notre plage 2030 : gonflé par le rattrapage postpandémie et une immigration record, le retenir reviendrait à prendre une fenêtre courte pour une tendance - exactement la faute que cet article reproche aux six rapports internationaux. Nous le rapportons ici uniquement pour montrer l'ampleur du contraste.

Ce n'est ni la catastrophe qu'annoncent six rapports internationaux, ni le statu quo que Handel a mesuré jusqu'en 2023.

Qu'est-ce qui prouverait que cette prédiction est fausse?

Deux signaux invalideraient cette plage avant 2030 : une accélération continue du déclin du soutien administratif au-delà du rythme de -1,78 % par année observé entre 2022 et 2025, ou une croissance de l'usage de l'IA en entreprise qui continue de doubler d'une année à l'autre, comme entre l'automne 2023 et l'automne 2024.

Le signal le plus proche d'une rupture technologique discontinue est le rythme de déclin du soutien administratif au Québec. S'il double à nouveau, ou si un deuxième groupe professionnel se met à suivre la même trajectoire, cette accélération sortirait des trois scénarios publiés : exactement le type de rupture que nos hypothèses excluent.

Le second signal est celui que l'enquête du Bureau du recensement des États-Unis a commencé à capter, au tout début de la fenêtre que notre prédiction couvre. Si elle continue de croître à un rythme comparable jusqu'en 2030, plutôt que de ralentir, comme les courbes d'adoption technologique, ce serait le signe le plus clair que l'analyse de Handel, juste jusqu'en 2023, cesse de décrire ce qui suit.

Une dernière chose doit rester entendue, même si aucun de ces deux signaux ne se confirme : l'absence de preuve d'une destruction massive d'emplois ne signifie ni l'absence de transformation du travail, ni l'absence d'un coût à ne rien faire.

Une question reste ouverte, et aucune source de ce dossier n'y répond : quel est le taux de transformation effective du contenu du travail, pour les personnes qui restent en poste dans une profession hautement exposée? Tous les chiffres démontés ici, les nôtres y compris, comptent des postes, jamais une heure de travail dans un emploi qui ne disparaît pas - une limite de toute la littérature, qu'il vaut mieux écrire que masquer.

Une dernière limite touche la méthode : les six chiffres démontés dans la première partie ont été choisis parce qu'ils sont les plus cités, donc les plus spectaculaires - c'est le titre même de ce texte -, ce qui favorise presque toujours la conclusion « c'est plus nuancé qu'on le dit ». Un corpus tiré au hasard donnerait peut-être un résultat différent : un biais de notoriété, pas de représentativité, qu'il vaut mieux nommer que laisser implicite.

Une autre limite touche les PME québécoises : les données de paie de Stanford ne voient par construction aucun travailleur autonome - or c'est peut-être là que l'effet apparaît en premier, chez les pigistes auxquels elles recourent.

Au moins deux études portent sur cette population : Demirci, O., Hannane, J. et Zhu, X. (2024), « Who is AI Replacing? The Impact of Generative AI on Online Freelancing Platforms », et Teutloff, O., Einsiedler, J., Kässi, O. et Braesemann, F. (2025), « Winners and losers of generative AI : Early Evidence of Shifts in Freelancer Demand ». Nous ne les avons pas dépouillées : elles marquent un angle mort de ce dossier, pas un résultat de plus à y ajouter.

Qu'est-ce que laveille.ai s'engage à faire de cette prédiction?

Trois engagements écrits, pour qu'un article qui reproche aux autres des chiffres invérifiables n'échappe pas lui-même à la vérification.

Premièrement, l'indicateur suivi n'est pas l'emploi total, mais ce que Stanford désigne comme le bon niveau d'observation : les flux d'entrée plutôt que les stocks. Concrètement, le chômage des 15 à 24 ans et des diplômés universitaires de 25 à 29 ans dans les professions que l'OIT et notre classement identifient comme exposées - pas le taux de chômage global, qui masque ce signal.

Deuxièmement, le seuil au-delà duquel notre lecture serait fausse : entre 2022 et 2025, le chômage québécois des 15-24 ans a grimpé de 2,1 points en trois ans, celui des diplômés universitaires de 1,1 point, soit environ 0,7 et 0,4 point par année.

Si ces deux taux continuent de grimper au-delà de ce rythme, et que la hausse se concentre dans les professions exposées plutôt que dans l'ensemble du marché du travail des jeunes, ce serait le signe que l'effet - étroit et compositionnel jusqu'ici - s'élargit, et notre lecture serait fausse.

Troisièmement, la date de retour. Nous reviendrons sur ce dossier dans un an, lorsque les données de 2026 seront publiées par Statistique Canada, aux alentours de septembre 2027, pour vérifier où se situent ces deux taux - et nous publierons le résultat, qu'il nous donne raison ou tort : la différence entre démonter des chiffres et s'exposer soi-même à l'être.

Foire aux questions

Est-ce que ça veut dire que l'IA ne va pas bouleverser l'emploi d'ici 2030?

Non : les données de Handel s'arrêtent en 2023, à peine un an après l'adoption massive de l'IA générative fin 2022. Il l'écrit lui-même : « il reste possible que l'apocalypse de l'emploi ne soit que retardée ». Seule donnée disponible après 2022, une enquête du Bureau du recensement des États-Unis montrait qu'en février 2024, seulement 9 % des travailleurs étaient dans des entreprises utilisant l'IA sous une forme quelconque - l'adoption restait donc faible, mais rien ne garantit qu'elle le reste.

Quelle est la prédiction de laveille.ai, et pourquoi une plage plutôt qu'un chiffre unique?

Notre prédiction pour 2030 est une plage, jamais un chiffre unique : ce texte démontre que six chiffres mesurent tous autre chose que ce qu'on croit. Pour l'emploi total au Québec, la plage va de 4 911 662 à 4 952 874 personnes (+5,7 % à +6,6 % par rapport à 2025), fondée sur deux tendances historiques (+1,12 % et +1,29 % par année) et validée par un test rétrospectif dont l'erreur reste sous 2 %, pandémie incluse.

Pour le soutien administratif, la plage est plus large, de 114 247 à 129 888 personnes, car ce groupe montre une accélération réelle du déclin. Ces plages reposent sur trois hypothèses explicites - aucune récession majeure, aucun choc migratoire, aucune rupture technologique discontinue - que nous réévaluerons publiquement en 2030.