L’IA ne fait pas encore exploser le chômage des diplômés

Le 26 septembre 2026, une étude de travail signée par les économistes Robert Fairlie et Jane Wu est venue nuancer l’idée selon laquelle l’intelligence artificielle évincerait déjà massivement les jeunes diplômés américains. À partir de microdonnées du Census Bureau, les auteurs ne trouvent pas de preuve d’une baisse importante et généralisée des embauches, ni d’une hausse exceptionnelle du chômage, chez les récents titulaires d’une licence universitaire. Le constat ne signifie pas que l’entrée dans la vie active soit facile. Il indique plutôt que les difficultés actuelles ne peuvent pas encore être attribuées, à l’échelle statistique, à un choc généralisé causé par l’IA.

Un taux estival dans la fourchette récente

L’étude, publiée par le réseau de recherche CESifo, retient les titulaires d’un bachelor âgés de 22 à 25 ans qui ne poursuivent pas d’études supérieures. Elle s’appuie sur la Current Population Survey, enquête du Census Bureau américain servant notamment à mesurer l’emploi et le chômage. Les auteurs se concentrent sur l’été, période où le chômage augmente mécaniquement avec l’arrivée d’une nouvelle promotion sur le marché du travail. Ils comparent les évolutions saisonnières et annuelles observées depuis 2022, année du retour de l’emploi à son niveau d’avant-pandémie et de la sortie de ChatGPT.

À l’été 2026, le taux de chômage de ce groupe atteignait 7,3 %. Ce niveau reste dans l’intervalle des années précédentes : 6,3 % en 2022 et jusqu’à 7,8 % en 2024. Le résultat demeure similaire lorsque les chercheurs ajoutent les diplômés déclarant vouloir travailler sans rechercher activement un emploi. Ces personnes ne sont pas comptées dans le chômage officiel, mais leur prise en compte permet de vérifier que le diagnostic ne dépend pas seulement de cette définition administrative. Pour les auteurs, rien ne distingue nettement l’été 2026 des étés antérieurs.

• Le chômage estival des jeunes diplômés s’établit à 7,3 % en 2026, dans la plage observée depuis 2022.
• L’étude compare les diplômés de 22 à 25 ans à des non-diplômés du même âge.
• Elle les compare aussi à des diplômés plus âgés, de 30 à 49 ans.
• Les écarts de tendance sont, dans la plupart des tests, non significatifs statistiquement.

Des comparaisons sans effet massif identifiable

Fairlie et Wu ont cherché à éprouver ce résultat de plusieurs manières. Ils ont comparé les jeunes diplômés avec des personnes du même âge n’ayant pas de diplôme universitaire, puis avec des diplômés de 30 à 49 ans. Ils ont également distingué les emplois selon leur exposition potentielle à l’IA, à partir d’une étude de 2023 sur les métiers dont les tâches étaient les plus adaptées aux systèmes d’IA. Dans presque tous les cas, les différences de tendance entre 2022 et 2026 ne sont pas statistiquement significatives. Cela n’exclut pas des effets dans certaines entreprises ou certains métiers ; cela empêche d’identifier, pour l’instant, un déplacement généralisé dans les données de chômage.

L’hypothèse étudiée reste pourtant plausible. Selon les auteurs, une baisse de la demande de travail pourrait apparaître d’abord par moins de recrutements pour des postes de bureau débutants, aux tâches relativement standardisées, plutôt que par des licenciements de salariés expérimentés. Ils signalent aussi une accélération récente de l’usage professionnel de l’IA : une enquête du Census a fait apparaître davantage d’entreprises remplaçant un grand nombre de tâches par l’IA, tandis que les dépenses d’IA par salarié et l’usage de jetons ChatGPT Enterprise ont augmenté sur les douze derniers mois.

Ces indices d’adoption ne sont toutefois pas des mesures de suppressions de postes. Les chercheurs présentent donc l’été 2026 comme un premier test utile, non comme un verdict définitif. Si l’intensité d’utilisation de l’IA continue de progresser, les promotions de 2027 et des années suivantes pourraient être davantage touchées, écrivent-ils. Il faudra plusieurs années de données supplémentaires pour déterminer si un effet se dessine à mesure que les outils s’installent dans les organisations.

Un marché tendu, mais des causes multiples

D’autres statistiques expliquent pourquoi nombre de diplômés peuvent ressentir le marché comme dégradé. La Federal Reserve Bank of New York indiquait qu’en juin 2026, le chômage des diplômés de 22 à 27 ans était de 5,7 %, au-dessus de la moyenne nationale et supérieur d’un point à celui de cette cohorte deux ans plus tôt. La tranche d’âge, la date et la méthode diffèrent de celles de l’étude CESifo : les deux chiffres ne sont donc pas directement comparables. La Fed de New York relève également un sous-emploi de 42 % parmi les diplômés récents, contre 33,7 % pour l’ensemble des diplômés universitaires.

Le sous-emploi désigne ici des diplômés occupant des emplois qui ne requièrent pas de bachelor. Ce phénomène peut peser sur les revenus et les perspectives professionnelles sans se traduire automatiquement par une hausse équivalente du chômage. La Fed de New York constate un ralentissement global des embauches ces dernières années, mais pas un ralentissement spécifiquement concentré dans les postes débutants les plus exposés à l’IA. D’après son analyse des offres d’emploi, l’IA peut contribuer à la situation récente sans en être le moteur principal.

Une étude de Stanford, fondée sur les données de paie de la société RH ADP, aboutissait récemment à une lecture différente : l’emploi débutant dans les métiers considérés comme affectés par l’IA y progressait moins que dans les autres secteurs. L’écart peut venir des sources et des indicateurs. Les données ADP couvrent une part importante de l’économie, mais pas nécessairement tous les profils saisis par l’enquête du Census. Elles suivent aussi le volume d’emplois, alors que le chômage dépend à la fois de l’offre de postes et de la demande de travail. Les deux approches ne mesurent donc pas exactement le même phénomène.

L’IA transforme aussi le recrutement

Pour les candidats, l’IA intervient déjà dans le parcours de recrutement. Selon une recherche LinkedIn citée par CNBC, 66 % des recruteurs prévoyaient au début de 2026 d’accroître leur usage de l’IA pour présélectionner des entretiens. Dans le même temps, 81 % des demandeurs d’emploi disaient avoir utilisé, ou envisager d’utiliser, l’IA dans leur recherche. L’automatisation du tri des candidatures peut rendre l’accès à un recruteur plus opaque, même si elle ne prouve pas, à elle seule, une diminution du nombre de postes disponibles.

Les employeurs affichent aussi des attentes plus explicites. La National Association of Colleges and Employers rapporte que les compétences liées à l’IA figuraient dans 16,5 % des descriptions de poste au printemps 2026, contre 10,5 % à l’automne précédent. Selon l’organisation, 28 % des employeurs recherchent des jeunes recrues capables d’utiliser l’IA dans leur travail. La plateforme Handshake observe que les diplômés de 2026 mentionnent ces compétences dans leur CV deux fois plus souvent que la promotion de 2022, et que 74 % de ces mentions renvoient à des projets concrets plutôt qu’à des cours.

La leçon pour les étudiants et les services d’orientation est prudente. Les données américaines ne confirment pas encore une vague nationale de chômage provoquée par l’IA chez les jeunes diplômés, mais elles coexistent avec un sous-emploi élevé, des recrutements plus lents et des procédures davantage automatisées. Dans un contexte français où les parcours d’insertion et les diplômes ne se transposent pas directement, le signal utile est moins une prédiction qu’une méthode : suivre séparément chômage, qualité de l’emploi, offres et pratiques de recrutement, plutôt que d’attribuer trop vite toutes les difficultés de début de carrière à l’IA.