Goldman Sachs estime que 300 millions d'emplois sont exposés à l'IA : décryptage

En mars 2023, la banque d'investissement Goldman Sachs publiait un rapport intitulé « The Potentially Large Effects of Artificial Intelligence on Economic Growth ». Le document, signé par les économistes Jan Hatzius et Joseph Briggs, a immédiatement fait l'effet d'une bombe médiatique. Le chiffre de 300 millions d'emplois exposés à l'automatisation partielle ou totale a été repris par l'ensemble de la presse internationale, des plateaux télévisés aux tribunes académiques. Mais que dit réellement ce rapport ? Et que signifie concrètement ce nombre astronomique ?

Ce que dit le rapport Goldman Sachs

Le rapport s'appuie sur une analyse de la structure des tâches de centaines de professions, en croisant les données du Bureau of Labor Statistics américain et d'Eurostat pour les pays européens. L'équipe de recherche a identifié, pour chaque métier, la proportion de tâches considérées comme « automatisables » par des modèles d'IA générative comparables à GPT-4, alors tout récemment lancé.

La conclusion centrale : deux tiers des emplois américains sont exposés à une automatisation partielle, et environ 25 % des tâches de l'ensemble des emplois dans les économies du G7 pourraient être substituées par l'IA. En agrégeant ces proportions sur l'ensemble de la population active des pays développés, Goldman Sachs arrive au chiffre de 300 millions.

Le rapport estime également que l'IA générative pourrait, à terme, augmenter le PIB mondial de 7 % sur une décennie, à condition que la productivité générée se traduise effectivement par des gains économiques distribués. Une vision résolument optimiste, qui contraste avec l'alarmisme apparent du titre.

300 millions d'emplois : ce que cela signifie vraiment

Le premier réflexe est de lire ce chiffre comme « 300 millions de personnes vont perdre leur travail ». C'est inexact, et les auteurs eux-mêmes s'en défendent explicitement. Le rapport distingue trois niveaux d'exposition :

• Exposition faible (moins de 10 % des tâches automatisables) : la majorité des métiers manuels, artisanaux, de terrain.
• Exposition modérée (10 à 50 % des tâches) : la grande majorité des professions de bureau, de service, de gestion.
• Exposition forte (plus de 50 % des tâches) : les métiers juridiques, financiers, administratifs, certains métiers du contenu et de la traduction.

Ce que le rapport mesure, c'est donc une exposition de tâches, pas une suppression nette d'emplois. Un juriste dont 60 % des tâches sont « exposées » à l'IA ne disparaît pas du marché du travail : il voit son rôle se transformer, certaines tâches répétitives étant prises en charge par des outils automatisés, pendant que d'autres — conseil, stratégie, relation client — restent résolument humaines.

La France dans le tableau de Goldman Sachs

Goldman Sachs ne publie pas de données par pays francophone dans son rapport principal, mais les économistes du cabinet ont fourni des estimations par grands groupes de pays. Pour la France, dont la population active est d'environ 30 millions de personnes, les projections sectorielles permettent d'estimer entre 5 et 7 millions d'emplois comme « significativement exposés », c'est-à-dire avec plus de 25 % de leurs tâches concernées.

Les secteurs les plus touchés en France selon cette grille d'analyse :

• Services financiers et assurance : environ 800 000 emplois avec forte exposition.
• Droit et conseil juridique : 250 000 emplois d'avocats, juristes, notaires, greffiers.
• Comptabilité et audit : 600 000 emplois en cabinets et directions financières.
• Administration et secrétariat : plus d'un million d'emplois dans les fonctions support.
• Contenu et traduction : 300 000 emplois dans la rédaction, la traduction, la communication.

Quels métiers sont les plus exposés ?

Goldman Sachs classe les professions selon un indice d'exposition allant de 0 à 1. Les résultats les plus frappants :

Professions à exposition élevée (> 0,6) : les greffiers de tribunaux, les agents de saisie de données, les assistants juridiques, les agents de traitement des réclamations d'assurance, les comptables, les auditeurs financiers, les interprètes et traducteurs, les rédacteurs techniques.

Professions à exposition modérée (0,3 à 0,6) : les ingénieurs financiers, les journalistes, les chefs de projet, les développeurs logiciels (pour les tâches de génération de code), les assistants marketing, les chargés de communication.

Professions à faible exposition (< 0,3) : les métiers manuels qualifiés (plombier, électricien, charpentier), les soignants (infirmiers, aide-soignants), les enseignants, les métiers de terrain (agriculteur, ouvrier de production complexe), les pompiers, les policiers.

Un enseignement contre-intuitif : ce ne sont pas les métiers les moins qualifiés qui sont les plus menacés. Ce sont souvent les professions intermédiaires à fort contenu cognitif mais répétitif qui présentent le profil le plus vulnérable — là où l'IA excelle : traitement de texte structuré, recherche documentaire, synthèse d'informations, génération de rapports.

Critique de la méthodologie

Le rapport Goldman Sachs a été salué pour son ambition et sa rigueur relative, mais plusieurs économistes ont formulé des critiques substantielles.

1. La classification des tâches est statique. Le rapport analyse les tâches telles qu'elles existent aujourd'hui, sans modéliser l'évolution des métiers. Or, historiquement, l'automatisation a toujours recomposé les fonctions plutôt que de les supprimer intégralement.

2. Le modèle ignore la demande élastique. Si un comptable devient 30 % plus productif grâce à l'IA, l'entreprise peut décider de réduire ses effectifs de 30 % — ou d'en faire deux fois plus avec le même équipe. Le rapport ne modélise pas cet arbitrage.

3. L'adoption technologique est surestimée dans sa rapidité. Des économistes comme David Autor (MIT) ont rappelé que les transitions technologiques prennent des décennies, pas des trimestres. Les frictions organisationnelles, réglementaires et culturelles ralentissent massivement le déploiement.

4. Le rapport date de mars 2023. Les modèles de référence étaient GPT-4 et ses contemporains. Depuis, les capacités de l'IA ont évolué considérablement, rendant certaines estimations déjà obsolètes dans un sens comme dans l'autre.

Que faire de ces informations ?

Le rapport Goldman Sachs doit être lu comme un signal d'alarme calibré, pas comme une prophétie. Il identifie correctement les zones de vulnérabilité structurelle du marché du travail face à l'IA générative, et ces zones méritent une attention sérieuse de la part des travailleurs, des employeurs et des pouvoirs publics.

Pour les travailleurs concernés, trois orientations se dégagent :

• Identifier la part de tâches automatisables dans son propre poste et se concentrer sur le développement des compétences non-automatisables : jugement complexe, relationnel, créativité stratégique.
• Apprendre à travailler avec l'IA plutôt que contre elle : les travailleurs qui maîtrisent les outils d'IA générative bénéficient d'un avantage concurrentiel documenté, y compris dans les métiers exposés.
• Anticiper la requalification vers des fonctions à plus faible exposition ou vers des spécialisations que l'IA ne peut pas facilement répliquer.

Conclusion

Le rapport Goldman Sachs de 2023 reste l'une des analyses les plus citées sur l'impact de l'IA sur l'emploi. Son chiffre de 300 millions d'emplois exposés est réel — mais il désigne une exposition de tâches, pas un effondrement du marché du travail. La France n'est pas épargnée : entre 5 et 7 millions d'emplois présentent une vulnérabilité significative, notamment dans les services financiers, juridiques, administratifs et du contenu. Mais la vulnérabilité n'est pas une fatalité. Les travailleurs qui anticipent, se forment et apprennent à augmenter leur productivité avec l'IA sont ceux qui traverseront cette transition avec le moins de turbulences.