Combien d'emplois de développeurs l'IA a-t-elle coûté aux États-Unis ?

Selon l'étude de la Federal Reserve Board (mars 2026) signée Crane et Soto, environ 500 000 emplois de programmeurs n'ont pas été créés sur trois ans par rapport à la trajectoire attendue avant ChatGPT. Ce n'est pas un compte de pertes nettes, c'est un déficit de croissance par rapport au scénario sans IA.

La France connaît-elle la même tendance ?

Oui. L'Apec rapporte -18% de recrutements cadres en informatique en 2024, première contraction depuis 2009 hors COVID. Les développeurs spécifiquement reculent de -20% en 2025, les chefs de projet IT de -23%, les juniors toutes fonctions confondues de -19%.

Quel est l'argument central de Patrick Artus ?

Artus rappelle qu'un gain de productivité ne devient une croissance soutenue que si une part suffisante retourne au facteur travail. Depuis les années 80, les salaires ont progressé à seulement 40% du rythme de la productivité. Sa crainte : que les gains IA accélèrent encore cette déformation du partage des revenus.

Les développeurs déjà en poste sont-ils touchés sur leurs salaires ?

Pas selon les données Fed. L'ajustement passe par le volume d'embauches, pas par les rémunérations des en-poste. Ce sont les futurs entrants, et notamment les juniors, qui paient la note.

IA et emplois dev : ce que la Fed mesure vraiment

Q: L'effet de l'IA sur l'emploi dev est-il instantané ?

Non. L'écart entre la trajectoire observée et la trajectoire attendue ne s'ouvre vraiment qu'à mi-2024, soit un an et demi après le lancement de ChatGPT. C'est un délai d'absorption classique des transitions technologiques.

5% par an. C'est le rythme auquel l'embauche des programmeurs américains progressait avant novembre 2022. Largement au-dessus de la croissance globale du marché du travail US. Depuis l'arrivée de ChatGPT, la courbe a quasi plafonné.

Ce n'est pas une enquête d'opinion. C'est une étude publiée en mars 2026 par la Federal Reserve Board, signée Leland Crane et Paul Soto. Les chercheurs ont croisé la Current Population Survey du Bureau of Labor Statistics avec la base O*NET du Department of Labor, et construit une variable de contrôle au niveau industriel pour isoler ce qui relève de l'occupation et ce qui relève des cycles sectoriels. Le verdict tient en trois mots : choc spécifique aux codeurs.

Le même jour où ces chiffres font le tour de la presse tech, Patrick Artus signe une tribune dans Le Monde sous un titre programmatique. "L'impact de l'IA sur la croissance dépendra aussi de l'ampleur des politiques redistributives et du partage des revenus." Deux signaux, deux temporalités, et un même nerf : qui paie la transition.

Ce que l'étude Fed mesure exactement

L'effet ne s'est pas déclenché tout de suite. L'écart entre la trajectoire d'emploi observée et la trajectoire attendue ne s'ouvre vraiment qu'à mi-2024, soit un an et demi après le lancement de ChatGPT. Ce délai d'absorption est précieux à noter, parce que c'est précisément ce qui rend l'effet difficile à voir au moment où on le vit. La courbe ne s'effondre pas, elle ralentit. Comme un train qui freine sans freiner brutalement.

Sur trois ans, l'écart cumulé représente environ 500 000 postes "qui auraient probablement existé" sans la diffusion des grands modèles de langage. Crane et Soto insistent eux-mêmes sur la prudence à avoir avec ce chiffre. Beaucoup de programmeurs potentiels ont basculé vers des champs adjacents : data engineering, machine learning, sécurité. Le 500 000 n'est pas un compte de pertes nettes, c'est un déficit de croissance par rapport au scénario sans IA.

Détail qui change la lecture politique : pas de baisse salariale claire. L'ajustement passe par le volume d'embauches, pas par les rémunérations des en-poste. Ce qui veut dire que les développeurs déjà installés ne perçoivent pas la pression sur leur fiche de paie. Ce sont les futurs entrants qui paient la note.

La France dans le même train, sans la même franchise

L'Apec a publié ses prévisions 2025. Les chiffres sont alignés avec la trajectoire américaine. Recrutements de cadres en informatique : -18% en 2024, première contraction depuis 2009 hors période COVID.

Sur les développeurs spécifiquement, -20% en 2025 par rapport à 2024. Sur les chefs de projet IT, -23%. Et chez les juniors, toutes fonctions confondues, -19%.

Une étude Stanford de fin 2025 vient corroborer le pattern d'âge. Les 22-25 ans dans les occupations très exposées à l'IA ont vu leur emploi reculer d'environ 16% par rapport à la tendance attendue après ChatGPT. Les seniors, eux, restent stables. La logique est cohérente entre Paris, San Francisco et Stanford : le filtre se ferme à l'entrée.

Une chose intrigue dans la communication officielle française. L'Apec attribue la baisse au "climat économique peu favorable" et au "manque de visibilité à moyen terme". L'IA n'apparaît pas dans la liste des causes principales.

C'est peut-être prudent statistiquement, l'Apec ne mesurant pas la causalité directe. Mais la coïncidence temporelle commence à pousser fort. La première baisse de l'emploi informatique français en vingt ans, pile au moment où les LLM deviennent un outil quotidien des équipes dev, mérite au moins une hypothèse explicite.

Ce qu'Artus voit et ce qu'il manque

Patrick Artus n'écrit pas sur le marché du travail. Il écrit sur la macro. Sa thèse tient en une équation simple : un gain de productivité ne devient une croissance soutenue que si une part suffisante retourne au facteur travail. Sinon, la demande ne suit pas l'offre, et le gain s'évapore en concentration de capital.

Le chiffre qu'Artus aime rappeler depuis des années : depuis les années 80, les salaires ont progressé à 40% du rythme de la productivité. La donnée est mesurée, pas projetée. Le partage des revenus s'est déformé bien avant l'IA. Sa crainte est que les gains IA accélèrent encore cette déformation, surtout dans le modèle américain où la rentabilité capital est déjà nettement supérieure (ROE 18% US vs 9% UE).

Sur ce cadre, Artus a raison. L'argument est solide, documenté, et nécessaire dans le débat. Mais sa tribune a un angle mort. Elle parle au futur conditionnel ("l'impact dépendra") d'un mécanisme qui se mesure déjà au présent.

Crane et Soto viennent de chiffrer ce que la macro avait jusqu'ici traité comme une hypothèse. La question n'est plus seulement de savoir comment partager les gains à venir. Elle est aussi de comprendre comment réintégrer dans le marché du travail les 500 000 jobs déjà manqués, et les juniors français qui frappent à une porte qui s'est rétrécie.

Le pont entre la macro d'Artus et la micro de la Fed est exactement le sujet politique qui devrait s'ouvrir. Faut-il une fiscalité spécifique sur les gains de productivité IA, comme certains économistes le proposent ? Une obligation de redistribution sectorielle ? Un investissement public massif sur la formation des juniors qu'on n'embauche plus ?

Aucune de ces réponses n'est triviale. Et aucune ne sera déclenchée sans qu'on regarde d'abord les chiffres en face.

C'est peut-être ça, la vraie nouveauté du moment. Pendant trois ans, le débat sur l'IA et l'emploi tournait sur des projections divergentes. Aujourd'hui, on a des données dures. Le délai entre l'observation et la décision politique est désormais le facteur limitant.