IA et emploi d'ici 2030 : ce que dit le modèle d'Anthropic en 3 scénarios

Les estimations de l'effet de l'IA sur l'emploi vont aujourd'hui « du négligeable au catastrophique » (notre traduction), notent les auteurs, et reposent sur des méthodes si différentes qu'elles sont difficiles à comparer. Leur modèle propose un cadre commun. Il découpe l'économie en tâches, réparties entre deux grands groupes de métiers, et chaque tâche peut connaître quatre sorts : rester inchangée, être faite plus vite avec l'aide de l'IA, être confiée entièrement à l'IA, ou naître grâce à elle.

D'un côté, les métiers du savoir : direction, professions intellectuelles et techniques (dont l'informatique et le droit), commerce et emplois administratifs. Leur travail peut être touché directement par l'IA. De l'autre, tous les autres métiers, comme le bâtiment, l'électricité, les services à la personne ou le transport, qui ne le sont pas directement. Quand l'IA prend des tâches dans le premier groupe, une partie des salariés doit retrouver un emploi dans le second, et cette transition est lente : l'exemple choisi par les auteurs est celui d'un ingénieur logiciel qui aura du mal à devenir électricien. C'est ce frottement qui fabrique du chômage.

Tout le modèle tient dans quelques réglages :

• la part des tâches que l'IA sait faire dans l'économie ;
• son adoption réelle, c'est-à-dire la part de ces tâches pour lesquelles on s'en sert vraiment ;
• le gain de productivité sur une tâche faite avec l'IA ;
• la part d'automatisation : l'IA travaille-t-elle seule, ou aux côtés d'une personne ?
• les nouvelles tâches créées pour chaque tâche automatisée.

Le point de départ est mesuré, pas supposé : d'après l'usage réel de Claude au travail fin 2025, l'IA sait déjà faire 14 % des tâches de l'économie américaine (22 % dans les métiers du savoir), mais on ne s'en sert que pour environ un dixième d'entre elles, soit à peine 1,4 % des tâches à la mi-2026. Les auteurs jugent eux-mêmes le chiffre de 14 % prudent. Le modèle ne couvre que les États-Unis, et les auteurs listent eux-mêmes ses angles morts : il laisse de côté les robots, les crises financières et les cycles économiques, et traite tous les salariés d'un même groupe comme s'ils étaient identiques. Surtout, ses trois scénarios ne sont pas des prévisions : aucune probabilité ne leur est attachée.

Les trois scénarios partent du même point en 2026 et ne se séparent vraiment qu'après 2027, comme le montre le graphique du PIB publié par Anthropic.

Ce que chacun donne au début de 2030, comparé à une économie américaine sans IA :

Scénario modeste : l'IA reste une technologie « normale »

L'IA progresse peu et se diffuse lentement : en 2030, elle sait faire 20 % des tâches de l'économie, mais ne sert que pour un cinquième d'entre elles. Au total, 4 % des tâches sont faites avec elle, avec un gain d'environ 35 %, pour moitié en automatisation et pour moitié en assistance. Les effets restent à la marge.

• PIB supérieur de 1,6 % à sa trajectoire sans IA, soit dix mois de croissance ordinaire gagnés en quatre ans ; une croissance de 2,4 % par an au lieu de 2 %.
• Emploi des métiers du savoir en baisse de 0,5 % par rapport à la mi-2026.
• Chômage de 3,9 %, contre 3,8 % sans IA.
• Part du travail dans les revenus : 59,4 %, contre 60 %.

Scénario substantiel : plus important qu'Internet

L'IA sait faire 30 % des tâches de l'économie et sert pour 40 % d'entre elles : 12 % des tâches sont faites avec elle, soit environ un cinquième du travail des métiers du savoir. Elle les accélère d'environ 57 % et en fait seule les trois quarts.

• PIB supérieur de 8,3 % à sa trajectoire sans IA, et une croissance de 5,4 % par an en 2030. Pour comparaison, la croissance la plus forte de la bulle internet a été de 4,7 %, en 1999.
• Salaires des métiers du savoir inférieurs de 0,3 % à leur trajectoire sans IA, ceux des autres métiers supérieurs de 5,9 %.
• Emploi des métiers du savoir en baisse de 3,9 %, celui des autres métiers en hausse de 4,6 %.
• Chômage des travailleurs du savoir de 4,5 %, contre 2,9 % à la mi-2026 ; chômage de l'ensemble des actifs de 4,6 %.
• Part du travail dans les revenus : 56 %. Ce recul de quatre points en quatre ans est à peine inférieur à celui des quatre décennies qui ont suivi 1980 aux États-Unis.

Scénario extrême : un choc sans précédent

L'IA sait faire la moitié des tâches de l'économie et sert pour 60 % d'entre elles : 30 % des tâches sont faites avec elle, soit environ la moitié du travail des métiers du savoir. Elle multiplie la productivité de ces tâches par 2,2, en fait seule 90 %, et ne crée plus de nouvelles tâches pour les travailleurs du savoir.

• PIB supérieur de 32,4 % à sa trajectoire sans IA, et une croissance de 15,4 % par an en 2030. À ce rythme, le revenu par habitant doublerait tous les cinq ans, contre tous les trente-cinq ans aux États-Unis au cours du siècle passé.
• Salaires des métiers du savoir inférieurs de 11,5 % à leur trajectoire sans IA, et même un peu plus bas en 2030 qu'à la mi-2026 ; ceux des autres métiers supérieurs de 33,6 %.
• Emploi des métiers du savoir en baisse de 21,5 %.
• Chômage de 17,9 % chez les travailleurs du savoir et de 11,9 % pour l'ensemble des actifs. Le taux de chômage annuel américain avait culminé à un peu moins de 10 % après la crise financière de 2008 et à environ 8 % pendant la crise du Covid-19.
• Part du travail dans les revenus : 45 %. Quinze points de PIB passent des salaires aux revenus du capital.

Dans ce dernier cas, l'économie gagne presque trois fois ce que perdent les travailleurs du savoir. Un transfert d'environ 9 % du PIB, l'équivalent des retraites publiques (Social Security) et de l'assurance santé des seniors (Medicare) réunies, suffirait en théorie à maintenir leurs revenus au niveau qu'ils auraient eu sans IA. Mais, rappellent les auteurs, des transferts de cette ampleur n'ont aucun précédent et ne se font pas d'eux-mêmes. Leur conclusion est prudente : aujourd'hui, aucun des trois scénarios ne peut être exclu, et les données des deux prochaines années devraient montrer vers lequel nous allons.

Pour situer ces scénarios, Anthropic a fait interroger 10 980 adultes américains par l'institut Morning Consult, du 11 au 23 août 2026. Passées dans le modèle, leurs réponses donnent un résultat médian très proche du scénario substantiel : un PIB supérieur de 8,6 % à sa trajectoire sans IA en 2030, et un chômage d'environ 4,6 %, chez les travailleurs du savoir comme dans l'ensemble de l'économie. Environ 10 % des personnes interrogées ont des attentes proches du scénario extrême.

Le sondage montre surtout des attentes très partagées sur ce que l'IA saura faire :

• 24 % des Américains estiment qu'elle sait déjà construire et maintenir un logiciel qui fonctionne, et 58 % qu'elle le saura d'ici 2030 ; 27 % pensent qu'elle n'y arrivera jamais.
• 52 % pensent qu'elle saura, d'ici 2030, faire tourner seule et de façon rentable une petite entreprise en ligne, sans aucun salarié.
• Pour les courriers et documents professionnels courants, 75 % pensent qu'elle les rédigera aussi bien qu'un professionnel d'ici 2030, dont 53 % qui jugent que c'est déjà le cas.

Le public imagine donc une IA très capable, mais peu diffusée : la personne médiane pense qu'elle sera utilisée pour deux cinquièmes seulement des tâches qu'elle sait faire, et qu'elle assistera plutôt qu'elle ne remplacera une fois sur deux.

Les développeurs sont l'exemple que retient Anthropic pour illustrer le coût d'une reconversion, et pour cause : c'est le métier où l'IA travaille déjà le plus. Dans une étude publiée le 5 mars 2026, deux économistes de l'éditeur, Maxim Massenkoff et Peter McCrory, ont mesuré l'usage réel de Claude métier par métier. Les programmeurs arrivent en tête : 75 % de leurs tâches sont couvertes par un usage professionnel de l'IA. Dans l'ensemble des métiers de l'informatique et des mathématiques, 94 % des tâches pourraient en théorie être accélérées par l'IA, mais 33 % seulement le sont en pratique.

Les effets sur l'emploi restent discrets à ce stade. Les auteurs ne trouvent pas de hausse significative du chômage dans les métiers les plus exposés depuis fin 2022. Ils relèvent en revanche un signal chez les jeunes : pour les 22-25 ans, le taux d'accès à l'emploi dans les métiers exposés a baissé de 14 % par rapport à 2022, un résultat tout juste significatif sur le plan statistique. Dans le même temps, une enquête d'Anthropic auprès de 81 000 utilisateurs de Claude, publiée en avril 2026, place les métiers de l'informatique et des mathématiques parmi ceux qui déclarent les plus forts gains de productivité.

Le métier ne disparaît donc pas, il se déplace : écrire moins de code soi-même, et davantage cadrer, découper, relire, tester et sécuriser ce que produisent les agents. C'est l'un des réglages qui séparent les scénarios du modèle d'Anthropic : à diffusion égale, plus la part de travail confiée à l'IA seule augmente, plus le choc sur l'emploi est fort. Savoir cadrer et contrôler des agents, c'est garder la main sur ce que l'IA fait seule : une compétence, pas une garantie d'emploi.

C'est l'objet de notre formation Claude Code : 5 jours (35 heures) en classe virtuelle, précédés d'un module de préparation, pour passer d'un usage ponctuel de l'IA à une utilisation autonome et structurée. Le fil rouge est un projet concret : chaque participant cadre et amorce sa propre application, avec des agents IA sous son contrôle. Elle ne demande aucun prérequis en programmation, s'adresse aux développeurs comme aux profils non techniques, et coûte 2 500 € HT par personne, soit 3 000 € TTC, hors abonnement à Claude. Vous découvrez l'outil ? Notre article Claude Code sans savoir coder en présente les usages, les prix et les limites.

Dans le modèle d'Anthropic, les métiers du droit font partie du groupe exposé, aux côtés de l'informatique, de la finance ou de la gestion. Parmi les huit tâches soumises au sondage figure d'ailleurs la rédaction et la négociation d'un contrat commercial courant. Mais à l'échelle du métier entier, le tableau est plus nuancé.

• L'OCDE a publié en mai 2026 une mesure de l'écart entre les capacités actuelles de l'IA et celles qu'exige chaque métier. Les professions juridiques présentent l'un des écarts les plus élevés (5,8, au niveau de l'enseignement, derrière les services sociaux à 6,4) : elles reposent sur le jugement, l'interprétation et la responsabilité. Pour la métacognition et l'esprit critique, les avocats et les juges figurent parmi les métiers où l'écart est le plus grand. L'OCDE précise que ces résultats ne sont pas des prévisions de remplacement.
• Les utilisateurs de Claude le confirment à leur manière : dans l'enquête d'Anthropic auprès de 81 000 d'entre eux, les professions juridiques et scientifiques déclarent les gains de productivité les plus modestes. Un avocat y résume sa frustration : malgré des règles très précises sur la façon de lire un document juridique, l'IA « s'en écarte à chaque fois » (notre traduction).

Le risque, pour un juriste, n'est donc pas d'être remplacé du jour au lendemain. C'est d'être distancé par ceux qui savent encadrer l'outil : le brancher sur des sources fiables, vérifier chaque référence, protéger le secret professionnel et les données personnelles, et lui confier les tâches qui s'y prêtent, comme une première relecture, une synthèse de dossier ou un tableau de clauses.

Nous avons construit deux formations pour cela. Notre formation Claude pour les métiers du droit dure 2 jours (14 heures) à distance, ou en présentiel sur demande pour les cabinets. Elle apprend à interroger Légifrance depuis Claude, à créer des assistants juridiques et à vérifier ce que le RGPD et le secret professionnel imposent avant d'y confier un dossier, pour 800 € HT par personne, soit 960 € TTC, hors abonnement à Claude. La formation Claude pour les avocats condense l'essentiel en une journée, à Toulouse ou à distance, à partir de 700 € HT par participant, soit 840 € TTC.

Les chiffres du modèle ne se transposent pas tels quels : ils sont calibrés sur le marché du travail américain et ses flux d'embauches et de départs. En France, les règles du licenciement, l'indemnisation du chômage et le financement de la formation peuvent changer la vitesse des transitions, donc le niveau de chômage qu'elles provoquent.

Le mécanisme, lui, vaut partout : des tâches, une adoption, un gain de productivité, et un choix entre automatiser et assister. Or l'adoption française progresse vite. Selon l'Insee, 18 % des entreprises de 10 salariés ou plus utilisaient au moins une technologie d'IA en 2025, 8 points de plus qu'en 2024 et trois fois plus qu'en 2023. L'écart se creuse avec la taille : 58 % des entreprises de 250 salariés ou plus, contre 15 % de celles de 10 à 49 salariés. Dans l'information et la communication, le taux atteint 59 %.

Pour une PME, la question n'est donc pas de savoir quel scénario se réalisera aux États-Unis, mais de régler ses propres curseurs : quelles tâches confier à l'IA, avec quel niveau de contrôle, et avec quelles compétences en interne. La formation en est le levier le plus direct, et elle peut être financée : la prise en charge est possible sous conditions, notamment pour les entreprises de moins de 50 salariés, et dépend des règles de chaque OPCO.

Le modèle d'Anthropic a une qualité rare : chacun de ses réglages se mesure. C'est aussi vrai dans une entreprise. Avant que les trajectoires ne se séparent, nous recommandons quatre chantiers :

1. Mesurer vos propres curseurs. Quelles tâches de vos équipes l'IA sait déjà faire, lesquelles lui sont vraiment confiées, combien de temps elle fait gagner, et ce qui tourne sans contrôle humain. C'est le point de départ de notre audit IA.
2. Préférer l'IA qui assiste là où le jugement compte. Dans le modèle, la part d'automatisation est l'un des réglages qui séparent les scénarios, avec la diffusion de l'IA et la vitesse de reclassement. Gardez une personne dans la boucle pour les décisions, les conseils et tout ce qui engage votre responsabilité.
3. Former maintenant, métier par métier. Les développeurs avec notre formation Claude Code, les juristes avec notre formation Claude pour les métiers du droit, et le reste des équipes avec nos formations Claude d'un à cinq jours.
4. Protéger l'apprentissage des débutants. Le premier signal mesuré par Anthropic touche les 22-25 ans. Un jeune recruté qui apprend avec l'IA, encadré par un senior, reste le meilleur moyen de former les experts de demain.

NOCODE IA est indépendant d'Anthropic : ni partenaire, ni revendeur.

• Anthropic Institute : « Economic Scenarios for Transformative AI », document de travail n° 2026-02, septembre 2026, et la page du simulateur « Scenarios for our Economic Future ».
• Anthropic : « Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence », 5 mars 2026, et « What 81,000 people told us about the economics of AI », 22 avril 2026.
• OCDE : « Mesure d'exposition à l'IA de l'OCDE », mai 2026.
• Insee : « Les technologies de l'information et de la communication dans les entreprises en 2025 », Insee Première n° 2120, juillet 2026.

Les chiffres du modèle d'Anthropic portent sur les États-Unis et décrivent des scénarios, pas des prévisions. Les formations citées sont celles de NOCODE IA, organisme indépendant d'Anthropic. Article rédigé avec l'aide de l'IA à partir des sources ci-dessus. La couverture et les quatre graphiques sont des visuels d'Anthropic (© Anthropic), reproduits pour illustrer cet article.