Licenciements : perdre son emploi à cause de l'IA, combien de temps pour en retrouver un ?

Un mois. C'est le temps de plus qu'il faut, en moyenne, pour retrouver du travail quand c'est l'IA qui t'a fait perdre le tien. Le chiffre vient de Goldman Sachs, la grande banque d'affaires américaine, qui a sorti sa calculette sur plus de 15 000 personnes licenciées entre 2016 et 2025. Et en lisant l'étude jusqu'au bout, j'ai trouvé deux nouvelles que les titres ont un peu oubliées. Une mauvaise, et une franchement bonne.

Un mois de recherche en plus, en moyenne, quand le poste perdu était très exposé à l'IA

Comment on sait que c'est la faute de l'IA ?

Bonne question, et c'est la première chose que je me suis demandée. Aucun formulaire de chômage ne contient une case « viré à cause de ChatGPT ». Pierfrancesco Mei, l'économiste de Goldman qui signe la note, a donc fait autrement. Il est parti d'une grande enquête du ministère américain du Travail, qui interroge tous les deux ans les gens qui ont perdu leur emploi. Puis il a donné une note à chaque poste perdu : est-ce que c'est un métier que l'IA sait déjà faire en partie, est-ce que l'entreprise utilise beaucoup l'IA, et est-ce que le poste a été supprimé, pas juste remplacé par quelqu'un d'autre.

Les trois postes sur dix les mieux notés, il les a rangés dans la case « probablement remplacés par l'IA ». C'est une estimation, pas une preuve, et il le dit lui-même. Mais il y a un détail qui rend le résultat solide : pour les licenciements d'avant 2023, avant que ChatGPT arrive dans tous les bureaux, il ne trouve aucune différence entre les deux groupes. L'écart apparaît pile au moment où l'IA débarque.

La mauvaise nouvelle : un mois de plus, et un salaire qui suit mal

Selon la note de Goldman, ceux qui ont perdu un poste très exposé à l'IA cherchent environ un mois de plus que les autres. Un mois, ça a l'air de rien, jusqu'au moment où c'est toi qui fais les comptes à la fin du mois. Et un an après, sur 100 personnes, il y en a une dizaine de plus qui cherchent encore.

Et ça tombe plus dur sur les plus âgés, évidemment, parce que le monde du travail n'a jamais été tendre avec les cheveux gris. Pour revenir à un temps plein, il faut environ cinq semaines de plus après 35 ans, contre trois avant.

Le retard pour retrouver un temps plein, selon l'âge

Côté salaire, le tableau n'est pas joyeux non plus, et là ça concerne tous les licenciés, pas seulement ceux de l'IA. Parmi les gens qui avaient au moins trois ans d'ancienneté et qui ont retrouvé un temps plein après un licenciement entre 2023 et 2025, à peine un sur deux gagne autant ou plus qu'avant. Dans l'enquête précédente du ministère, deux ans plus tôt, c'était six sur dix. Goldman compare l'effet aux grandes vagues d'automatisation des quarante dernières années : à chaque fois, ceux qui sont passés à la trappe ont mis des années à rattraper leur salaire. Une cicatrice qui reste, écrit la banque.

La bonne nouvelle : les jeunes rebondissent

Et là, surprise. Les moins de 35 ans s'en sortent nettement mieux. Ils reviennent plus vite à un temps plein, ils enchaînent moins de petits contrats temporaires, et ils ont moins souvent besoin d'un deuxième boulot pour boucler le mois. Mei y voit « un signe encourageant » : les jeunes « pourraient s'adapter avec plus de souplesse ».

Ceux qui avaient peu d'ancienneté dans le poste perdu s'en tirent mieux aussi. Logique, quand tu n'as passé que deux ans sur un logiciel maison que personne d'autre n'utilise, tu n'as pas grand-chose à désapprendre. Et les étudiants américains ont déjà compris le message : ils choisissent de plus en plus des filières moins exposées à l'IA et qui embauchent.

Et les entreprises qui rappellent leurs anciens

La deuxième bonne nouvelle n'est pas dans la note de Goldman, mais elle tombe la même semaine. Le Washington Post a raconté le 29 octobre que des entreprises rappellent discrètement les gens qu'elles ont remplacés par l'IA. Le cas qui m'a fait sourire, c'est Ford : le constructeur a réembauché et même promu plus de 350 ingénieurs expérimentés, parce que sa grande vague d'automatisation avait créé des problèmes de qualité que ses modèles ne savaient pas réparer.

Chez Ford, plus de 350 ingénieurs expérimentés ont été rappelés pour régler ce que les modèles ne savaient pas régler

Ford n'est pas un cas isolé. Une enquête du cabinet Careerminds auprès de 600 responsables des ressources humaines, menée en février et que le Washington Post vient de ressortir, va dans le même sens : un tiers des entreprises qui avaient licencié en citant l'IA ont déjà réembauché entre un quart et la moitié des postes supprimés. Et un peu plus d'un tiers en ont réembauché plus de la moitié ! Raison la plus citée, par plus de la moitié des sondés : ils se sont retrouvés à « faire la nounou de la technologie ». Précision honnête : Careerminds vend justement des services d'accompagnement aux licenciements, il n'est pas le témoin le plus neutre du monde.

Le plus drôle, c'est la facture. Seule une entreprise sur quatre estime avoir gagné de l'argent dans l'opération. Trois sur dix disent s'en être sorties plus mal que si elles n'avaient licencié personne. Bref, virer tout le monde pour ensuite rappeler tout le monde, c'est cher payé pour apprendre que l'expérience, ça ne s'installe pas en un clic.

Un tiers des entreprises qui ont licencié au nom de l'IA ont déjà réembauché une partie des postes

Avant de paniquer, trois bémols

D'abord, tout ça, ce sont des chiffres américains. Le marché du travail belge ou français ne fonctionne pas pareil, avec des préavis plus longs et des allocations qui ne s'arrêtent pas au bout de six mois. Ensuite, la case « remplacé par l'IA » reste une estimation. Enfin, tout le monde n'est pas d'accord : le Budget Lab de l'université Yale ne trouve, lui, aucun lien entre l'exposition à l'IA et le niveau global du chômage.

Mais l'autre chiffre de la semaine, lui, n'est pas une estimation. Le cabinet Challenger, qui compte les annonces de licenciements aux États-Unis, en a recensé plus de 120 000 justifiées par l'IA entre janvier et septembre, d'après les chiffres repris par Fortune. Plus d'un licenciement annoncé sur cinq, et c'est devenu la première raison donnée. J'en parlais avec Barclays et ses 5 000 postes la semaine dernière : l'IA est devenue l'excuse qu'on cite en premier.

Et si c'est ton poste qui est dans le viseur ?

L'étude ne donne pas de mode d'emploi, mais elle dit clairement qui s'en sort le mieux, et ça se traduit très bien dans une vie normale.

Ceux qui rebondissent sont ceux dont le savoir-faire se transporte ailleurs. La comptable qui ne connaît que le logiciel maison de sa boîte depuis quinze ans part avec un handicap. Celle qui sait aussi faire tourner un tableur, lire un bilan et expliquer un chiffre à un client retrouve plus vite. Pareil au guichet d'une banque, au service client d'un fournisseur d'énergie ou dans un bureau d'études.

Ensuite, ceux qui ont déjà touché l'outil. Si ton métier est sur la liste des métiers « exposés », rédiger des courriers, répondre au téléphone, traduire, faire de la saisie, le jour où tu passes un entretien, pouvoir dire « oui, je m'en sers tous les jours et voilà ce que ça change » pèse plus lourd qu'un diplôme de plus. Les jeunes de l'étude ne sont pas plus malins. Ils ont juste moins peur de changer d'outil.

Et enfin, le temps. Chez nous, entre le préavis et les allocations, un mois de recherche en plus se vit mieux qu'aux États-Unis. Ce n'est pas une raison pour attendre la lettre, c'est une raison pour ne pas paniquer en la recevant.

Ce que j'en pense

Moi qui fais du développement depuis vingt-cinq ans, je retiens surtout l'histoire de Ford. L'IA sait faire une partie du boulot, et de mieux en mieux. Mais le type qui sait pourquoi la pièce se tord à la sortie du moule, parce qu'il l'a vue se tordre cent fois, aucun modèle ne l'a dans sa mémoire. C'est exactement ce que ces entreprises ont viré, et c'est exactement ce qu'elles rachètent aujourd'hui plus cher.

Et pour moi, c'est la bonne nouvelle cachée dans toute cette histoire : l'expérience a encore un prix, et il vient de remonter. Et aux patrons qui ont licencié trop vite : j'espère que vous avez gardé leurs numéros de téléphone !

Sources

• Fortune, 30 octobre 2026 : la note de Goldman Sachs sur les travailleurs remplacés par l'IA
• AI Weekly, 30 octobre 2026 : un mois de plus pour retrouver un emploi
• AI Weekly, 30 octobre 2026 : le Washington Post, Ford et l'enquête Careerminds sur les réembauches
• Careerminds : ce que les DRH regrettent après des licenciements liés à l'IA

Article écrit avec l'aide de Claude Code, relu et corrigé par moi.