60%

Des emplois actuels
n’existaient pas en 1940

80%

Des emplois de 2040
n’existent pas encore

En 1940, un ingénieur UX, un data scientist ou un responsable cybersécurité n’existait pas. Ces métiers étaient littéralement impensables. Aujourd’hui, ils représentent des millions d’emplois à travers le monde. Ce fait seul devrait suffire à recadrer le débat sur l’IA et l’avenir du travail.

La question n’est pas de savoir si la technologie va supprimer des emplois. Elle l’a toujours fait. La vraie question — celle qui devrait occuper les investisseurs, les dirigeants et les décideurs — est de comprendre à quelle vitesse cette réallocation s’opère, et qui sera positionné pour en capturer la valeur.

Un mouvement structurel, pas une rupture

L’histoire économique est une succession de destructions créatrices. Schumpeter l’avait théorisé au début du XXe siècle. La révolution industrielle a anéanti le métier de tisserand pour créer celui d’ingénieur textile. L’automobile a liquidé les palefreniers pour engendrer mécaniciens, assureurs, urbanistes. L’informatique des années 80 a déplacé des milliers de dactylos — et créé plusieurs millions de développeurs.

1900 — 1940

L’électrification et la mécanisation transforment l’agriculture et l’industrie. Naissance de la chaîne de montage. Apparition des premiers techniciens, électriciens industriels, opérateurs machines.

1970 — 2000

L’informatique personnelle crée de toutes pièces les métiers du développement logiciel, du support IT, de l’administration de bases de données. Internet génère des catégories entières d’emplois : webmaster, community manager, e-commerce.

2010 — 2025

L’économie des plateformes, le mobile et le cloud redistribuent les cartes : growth hacker, prompt engineer, chief data officer, spécialiste en cybersécurité. Ces métiers représentent aujourd’hui plusieurs dizaines de millions de postes mondiaux.

2025 — 2040

L’IA générative, la robotique avancée et l’informatique quantique redessinent à nouveau le paysage. Les métiers qui émergeront n’ont, pour la plupart, pas encore de nom.

Ce que l’IA change vraiment

Les vagues précédentes touchaient principalement les tâches physiques répétitives, puis les tâches cognitives structurées. L’IA générative, elle, s’attaque aux tâches cognitives complexes : rédaction, analyse, synthèse, code, conseil de premier niveau. C’est une différence de nature, pas de degré.

« Pour la première fois, c’est le travail intellectuel intermédiaire qui est automatisé en premier. Les cols blancs sont davantage exposés que les cols bleus. »

Un rapport Goldman Sachs de 2023 estimait que 300 millions d’emplois à temps plein pourraient être affectés par l’automatisation liée à l’IA à l’horizon 2030. Dans le même temps, les entreprises les plus agiles — celles qui intègrent l’IA comme levier de productivité plutôt que comme menace — enregistrent des gains de performance sans précédent historique.

Le paradoxe apparent se résout quand on comprend que l’automatisation d’une tâche ne signifie pas la disparition d’un métier. Elle en redessine le contenu. L’avocat qui utilisait dix heures à rechercher des précédents juridiques en utilise désormais deux — et les huit restantes à des activités à plus haute valeur ajoutée : stratégie, relation client, plaidoirie.

Les secteurs à surveiller

Certains secteurs concentrent l’essentiel de la disruption à court terme : services financiers, santé, conseil, droit, éducation, médias. Ce sont précisément les secteurs à haute concentration de travail cognitif structuré — le terrain de jeu naturel des grands modèles de langage.

À l’inverse, les métiers qui combinent intelligence relationnelle, jugement contextuel et présence physique restent, pour l’heure, hors de portée de l’automatisation : dirigeants, chirurgiens, pédagogues, artisans d’excellence, négociateurs. Non parce que l’IA ne progressera pas — elle progressera — mais parce que la valeur perçue de l’interaction humaine dans ces domaines est intrinsèque, pas instrumentale.

Ce que cela implique pour les décisions patrimoniales et stratégiques

Pour un investisseur ou un dirigeant, cette dynamique crée des arbitrages clairs. Les entreprises capables d’augmenter leur productivité par tête grâce à l’IA sans dégrader la qualité de leur output verront leurs marges s’élargir structurellement. Celles qui résistent à l’intégration technologique subiront une compression compétitive.

Sur le marché des capitaux, les bénéficiaires ne sont pas uniquement les « pure players » de l’IA — Nvidia, Microsoft, Anthropic — mais l’ensemble des secteurs capables d’absorber et monétiser la productivité nouvelle : assurance, gestion d’actifs, immobilier commercial à usage de datacenter, logistique de précision.

Point de vue de la gestion privée de Soronext 

Anticiper n’est pas prévoir. C’est se positionner correctement face à une incertitude structurelle. Si 80 % des emplois de 2040 n’existent pas encore, alors la compétence la plus stratégique — pour un individu, une entreprise, un portefeuille — est la capacité d’adaptation, pas la maîtrise d’une technique particulière. L’IA n’est pas la fin du travail. Elle en est la prochaine version.