L'IA ne supprime pas les postes. Elle ferme la porte d'entrée.

En 2010, une de mes premières tâches de développeur junior, c’était de faire du CSS. Aujourd’hui, je confie cette tâche à une IA.

La question qui en découle est inconfortable : m’aurait-on embauché en 2026 ?

Je n’en suis pas sûr. Et depuis le 8 octobre, ce n’est plus seulement une impression.

Ce que la Banque de France a mesuré

Cinq économistes de la Banque de France ont suivi les embauches et les fins de contrat en CDI de janvier 2019 à mars 2026. Ils ont classé les métiers selon leur exposition à l’IA générative, c’est-à-dire selon la part des compétences du métier qu’une IA peut réaliser ou assister, puis comparé les trajectoires par tranche d’âge.

Le résultat se concentre sur les plus jeunes. Pour les 21-29 ans, en mars 2026, par rapport à novembre 2022 :

L’écart sur les embauches atteint une vingtaine de points. Il se réduit pour les 30-39 ans et les 40-49 ans, et disparaît presque entièrement après 50 ans.

Deuxième constat, aussi important que le premier : l’emploi total ne décroche pas. Sur environ 6 000 entreprises suivies, dont près de 600 déclarent un usage intensif de l’IA, les effectifs de ces dernières ne diffèrent pas de façon statistiquement significative de ceux des autres. Les entreprises ne licencient pas. Elles embauchent moins de débutants et remplacent moins les départs.

Autrement dit, l’IA ne supprime pas les postes. Elle ferme la porte d’entrée.

Ce que l’étude ne dit pas

Les auteurs sont prudents, et il faut l’être avec eux.

D’abord, l’IA n’est pas seule en cause. Le resserrement monétaire et la correction du secteur technologique après le Covid pèsent sur les recrutements depuis 2022, précisément dans les métiers les plus exposés. Le télétravail, qui touche les mêmes catégories, est lui aussi réputé défavorable aux tâches de débutant. Ces explications ne s’excluent pas.

Ensuite, l’usage de l’IA par les entreprises n’est mesuré qu’au début de 2026, alors que les écarts d’embauche apparaissent plusieurs trimestres plus tôt. Les entreprises qui utilisent beaucoup l’IA diffèrent peut-être des autres pour des raisons qui expliquent à la fois leurs recrutements et leur adoption.

Enfin, le tableau à l’étranger est contrasté : une étude américaine trouve un recul comparable, une étude norvégienne n’en détecte pas, une étude danoise observe surtout une réorganisation des tâches.

Je retiens donc le constat, pas la preuve : là où l’IA peut faire le travail d’un débutant, on embauche nettement moins de débutants.

Ce qu’on apprend en faisant du CSS

Le CSS est une des choses qui m’a appris le métier. Pas le CSS lui-même. Tout ce qu’il y a autour.

Une tâche simple confiée à un débutant sert rarement à produire. Elle sert à faire entrer quelqu’un dans le travail réel : lire ce que les autres ont écrit, comprendre d’où vient une demande, se faire relire, se tromper sur quelque chose qui ne casse rien. La tâche est le prétexte, l’apprentissage est autour.

C’est exactement ce que les auteurs signalent en fin de billet. Plusieurs travaux théoriques récents montrent que l’automatisation des tâches confiées aux nouvelles recrues peut réduire l’apprentissage par la pratique, et à terme l’accumulation de compétences. Ils précisent que leurs résultats ne permettent pas d’établir que ce mécanisme est déjà à l’œuvre en France. Mais le recul des embauches apparaît là où on l’attendrait en premier.

Ce que cela change pour un dirigeant

Ma position est tranchée : une entreprise qui ne recrute plus de juniors fabrique sa propre pénurie de seniors.

Le calcul à court terme est rationnel. Si une IA fait la mise en forme, la saisie, le premier jet, pourquoi embaucher quelqu’un pour le faire ? Le coût arrive plus tard, et il ne se voit dans aucun tableau de bord : dans cinq ans, la personne qui connaît vos process sur le bout des doigts partira, et personne n’aura été formé derrière elle.

Trois décisions concrètes en découlent.

• Repérer les tâches d’apprentissage avant de les automatiser. Dans une cartographie de process, certaines étapes sont lentes et sans valeur. D’autres sont lentes parce que c’est là que les nouveaux apprennent. Les deux ne se traitent pas de la même façon.
• Déplacer l’apprentissage plutôt que le supprimer. Si l’IA produit le premier jet, le débutant peut apprendre en le relisant, à condition qu’un senior relise sa relecture. Vérifier ce que produit une IA demande de savoir ce qu’elle rate sans le dire.
• Écrire ce qui n’est écrit nulle part. Un process qui n’existe que dans la tête d’un senior est déjà un risque. Sans relève, il devient un point unique de défaillance. C’est une raison de plus de cartographier avant d’automatiser.

Moralité

Les chiffres de la Banque de France décrivent des entreprises qui ajustent sans bruit, par les embauches qu’elles ne font pas. C’est précisément ce qui rend le sujet facile à ignorer.

L’IA fait le travail du junior. Elle ne deviendra jamais votre senior.