Pourquoi l’IA épargne (encore) les salariés expérimentés

La tendance se confirme : les jeunes diplômés sont en première ligne face à l’adoption massive de l’IA dans les entreprises. Selon une nouvelle édition de l’étude Canaries in the Coal Mine*, menée par trois chercheurs de l’université de Stanford, l’emploi des 22-25 ans continue de reculer dans les métiers les plus exposés à l’IA. Il est aujourd’hui 19 % inférieur à ce qu’il aurait dû être. Il y a un an, les mêmes chercheurs évaluaient cet écart à 13 %, signe d’un accroissement des difficultés d’insertion des jeunes.

A l’inverse, les salariés plus expérimentés semblent épargnés par ce phénomène. Dans les métiers les plus exposés à l’IA, c’est même l’inverse qui se produit. Entre fin 2022 et juin 2026, l’emploi des 35-49 ans a augmenté d’environ 10 % dans ces métiers. Sur la même période, celui des 22-25 ans y a reculé de 11 %, soit un écart de 20 points entre les deux générations. Et contrairement aux jeunes diplômés, les salariés expérimentés ne connaissent pas d’écart d’emploi selon qu’ils travaillent dans des métiers exposés ou non à l’IA.

Le savoir tacite, ce que l’IA ne sait pas encore reproduire

Dans cette nouvelle édition de l’étude, les chercheurs expliquent cet écart entre les jeunes diplômés et les salariés expérimentés par la nature même du savoir mobilisé par les métiers des uns et des autres. L’intelligence artificielle reproduit bien le savoir codifié, c’est-à-dire lié aux connaissances formelles, transmises par les études, les procédures ou les manuels. Elle est moins bonne sur le savoir tacite, qui s’acquiert par l’expérience, le tutorat et la pratique répétée du métier.

Ainsi, pour les jeunes diplômés sortant tout juste d’études, le bagage repose surtout sur le savoir codifié. C’est justement ce que l’IA remplace le mieux. À l’inverse, les salariés expérimentés ont accumulé un savoir tacite au fil des années, qui reste, pour l’instant, hors de portée de l’IA.

Un impact qui varie selon le type d’emploi

Pour vérifier cette explication, les chercheurs ont classé chaque métier selon sa part de savoir codifié et sa part de savoir tacite. Chez les 22-25 ans, c’est la part de savoir codifié qui fait la différence, quel que soit le niveau de savoir tacite du métier. L’emploi a reculé d’environ 4 à 7 % depuis fin 2022 dans les métiers à forte composante codifiée, contre une évolution stable dans les métiers à faible composante codifiée.

Chez les salariés de 41 ans et plus, c’est l’inverse : c’est la part de savoir tacite qui compte, quel que soit le niveau de savoir codifié. Chez les 41-49 ans, l’emploi a progressé d’environ 11 à 14 % dans les métiers à forte composante tacite, contre 6 à 7 % dans les autres. Chez les 50 ans et plus, l’écart suit la même logique, avec une hausse d’environ 7 à 8 % contre 1 à 4 %.

En résumé, plus un métier repose sur le savoir codifié, plus l’embauche des jeunes y recule. Plus il repose sur le savoir tacite, plus l’emploi des salariés expérimentés y progresse.

Le vrai basculement après 40 ans

Dans les métiers les plus exposés à l’IA, deux tranches d’âge sortent du lot. Les 41-49 ans voient leur emploi progresser. Même chose chez les plus de 50 ans.

En revanche, les salariés de 31 à 40 ans ne bénéficient pas encore de cette progression. Certains chiffres, sur cette tranche d’âge, restent même légèrement négatifs dans les métiers exposés à l’IA. Rien de brutal dans ce basculement : l’effet protecteur du savoir tacite se construit progressivement, à mesure que l’expérience s’accumule. Entre 31 et 40 ans, les salariés ont quitté le profil junior sans avoir encore constitué ce bagage d’expérience. Le vrai basculement se situe plutôt après 40 ans.

Un avantage qui n’est pas garanti dans la durée

Les auteurs de l’étude restent prudents sur la portée de ce résultat. Il s’agit d’un constat descriptif à un instant donné, pas d’une prédiction. Les chercheurs le disent eux-mêmes : rien ne garantit que ces tendances se poursuivront à l’identique à l’avenir.

Trois facteurs pourraient changer la donne :

• Les progrès techniques de l’IA, s’ils finissent par toucher des tâches qui reposent sur le jugement ou l’expérience.
• La vitesse à laquelle les entreprises et les salariés adoptent ces outils.
• Les réponses des pouvoirs publics face à ces transformations.

Les chercheurs rappellent aussi que les précédentes vagues technologiques ont toutes fini par créer de nouveaux emplois et faire progresser les salaires, malgré des périodes de transition. Rien ne dit que l’IA suivra le même chemin, mais rien ne l’exclut non plus. Pour l’instant, le savoir tacite reste hors de portée de l’intelligence artificielle. C’est ce qui protège l’emploi des salariés expérimentés.

Pour vos équipes, ce constat invite à miser sur la transmission d’expérience. Le mentorat et la formation continue prennent alors tout leur sens. Ils aident vos jeunes collaborateurs à construire ce savoir, celui que l’IA ne sait pas encore imiter.

*étude « Canaries in the Coal Mine ? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence », par Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar et Ruyu Chen, août 2026.