L’impact de l’IA sur le marché de l’emploi sera-t-il le même au Canada qu’aux États-Unis?

La progression rapide de l’IA, en particulier depuis l’arrivée des outils d’IA générative à la fin de 2022, a suscité un débat intense autour de ses répercussions sur les marchés du travail. L’adoption de l’IA est à double tranchant; elle alimente à la fois les inquiétudes liées aux suppressions d’emplois et elle suscite l’optimisme quant aux gains de productivité qu’elle pourrait produire. Toutefois, les effets réels sur l’emploi, les salaires et la dynamique de la main-d’œuvre sont complexes et en évolution. 

En tant que chef de file mondial en matière d’adoption de l’IA par les entreprises, d’investissement et de recherche dans le domaine de l’IA, les États-Unis présentent les premiers signes de changement sur le marché de l’emploi. L’emploi progresse plus lentement dans les secteurs où l’utilisation de l’IA a augmenté, surtout là où le risque de suppression d’emplois est plus élevé, à savoir dans les secteurs des technologies, de la finance et des professions libérales. L’IA commence également à se traduire par des salaires plus élevés pour les travailleurs hautement qualifiés tout en exigeant de nouveaux ensembles de compétences de la part des jeunes diplômés. Le présent rapport vise à examiner si le marché de l’emploi canadien affiche les mêmes tendances. Pour ce faire, il s’appuie sur des recherches empiriques récentes, des sondages sectoriels et des analyses comparatives.

Au Canada, l’adoption de l’IA est moins forte qu’aux États-Unis… à quelques exceptions près

Il est important de commencer la discussion en soulignant un point : il n’existe pas de définition universellement acceptée de l’expression « adoption de l’IA ». Cette absence de définition commune complique la comparaison des données sur l’utilisation de l’IA entre le Canada et les États-Unis. Par exemple, les sondages utilisent souvent différents critères pour déterminer ce qu’est l’IA et mesurent son utilisation différemment. De plus, les différences dans la conception des sondages, ainsi que les variations dans la taille des entreprises et la composition des secteurs, peuvent influer sur les résultats rapportés en matière d’adoption de l’IA.

Cela dit, les estimations les plus cohérentes et les plus comparables placent le Canada derrière les États-Unis en ce qui concerne l’ampleur et la profondeur de l’intégration de l’IA. Un regroupement de données récentes laisse entendre que 60 % à 80 % des sociétés américaines utilisent désormais l’IA¹ d’une façon ou d’une autre, alors que les taux constatés au Canada sont, en moyenne, plus faibles. Malgré son retard par rapport aux États-Unis, le Canada s’en sort bien à l’échelle mondiale; il figure parmi les 15 premiers pays en ce qui concerne l’adoption de l’IA selon des études récentes qui visent à établir une approche universelle en la matière^2,3. 

L’utilisation de l’IA au niveau des secteurs et les tendances en matière d’emploi sont plus prononcées aux États-Unis

Pour éviter toute erreur de mesure des taux d’adoption de l’IA par secteur, nous nous fondons sur des sondages précis aux États-Unis et au Canada^4,5 qui utilisent la même définition de l’adoption de l’IA, à savoir le pourcentage d’entreprises déclarant avoir utilisé l’IA pour produire des biens ou fournir des services au cours des 12 derniers mois. Nous observons des tendances cohérentes entre les deux pays dans les secteurs affichant les taux d’adoption de l’IA les plus élevés : l’information et la culture, les services professionnels/scientifiques/techniques, la finance et l’assurance, l’immobilier et les soins de santé. De même, les données montrent que les secteurs de l’hébergement et de la restauration, de la foresterie, et du transport et de l’entreposage accusent un retard dans l’adoption de l’IA, tant aux États-Unis qu’au Canada.

L’effet de ces tendances sur l’emploi est de plus en plus mesurable aux États-Unis. Les répercussions sont modestes, mais une corrélation négative au sud de la frontière montre que les secteurs où les taux d’adoption de l’IA sont plus élevés affichent des données sur l’emploi plus faibles depuis le début de 2023 (graphique 1).  Pour l’instant, cette relation est absente au Canada (graphique 2).

Adoption de l’IA ou exposition à l’IA?

Les expressions « adoption de l’IA » et « exposition à l’IA » sont liées, mais la deuxième est plus vaste et désigne l’influence de l’IA sur le marché du travail. Nous nous intéressons particulièrement aux secteurs et aux professions fortement exposés à l’IA, et nous cherchons à savoir s’il est probable que ces secteurs subissent des suppressions d’emplois ou des transformations en raison de la capacité de l’IA à remplacer ou à optimiser certains postes. Nous utilisons les critères d’exposition à l’IA de Statistique Canada⁶, une ressource souvent utilisée comme base d’analyse au Canada. Elle classe les professions et les secteurs en fonction de leur exposition à l’IA et de la mesure dans laquelle l’IA complète les fonctions de travail⁷.

Penchons-nous en premier lieu sur l’emploi dans les secteurs fortement exposés à l’IA et à faible complémentarité, où l’IA est susceptible de remplacer des emplois. Les travailleurs de ces secteurs s’en tirent beaucoup mieux au Canada qu’aux États-Unis depuis la fin de 2022 (graphique 3). L’emploi aux États-Unis affiche une croissance quasiment nulle, en particulier dans les secteurs des services d’information et professionnels, alors que le Canada montre moins de signes de suppressions d’emplois. 

Le scénario est le même pour les professions exposées à l’IA qui affichent une forte complémentarité avec celle-ci. Aux États-Unis et au Canada, la croissance globale de l’emploi dans des professions comme l’ingénierie, les professionnels des sciences physiques et des sciences de la vie, et dans les métiers de l’éducation, du droit et des soins infirmiers est demeurée robuste (graphique 4). Ces postes ont tendance à être mieux rémunérés et à nécessiter des études supérieures.

Les marchés de l’emploi et le cycle économique au Canada

Même si l’emploi au Canada dans les secteurs exposés à l’IA est plus résilient qu’aux États-Unis, le marché de l’emploi dans son ensemble a tout de même ralenti au cours des dernières années. Ce ralentissement témoigne d’une normalisation de la demande de main-d’œuvre après la reprise qui a suivi la pandémie, une période au cours de laquelle les entreprises canadiennes avaient décidé d’augmenter leurs effectifs dans un contexte marqué par des difficultés de recrutement. Le taux de chômage a augmenté d’environ 1,5 point de pourcentage au cours des deux dernières années, en raison de la baisse des embauches et de la normalisation du nombre de postes vacants (graphique 5). Dans tous les secteurs, qu’ils soient exposés ou non à l’IA, la croissance de l’emploi et celle du PIB diminuent en tandem, ce qui donne à penser que les facteurs cycliques sont les principaux moteurs des tendances actuelles. 

Certains éléments, quoique limités, indiquent que l’IA a peut-être une influence sur la productivité canadienne, à l’instar des tendances américaines. Des études récentes montrent que l’IA aide l’économie américaine à éviter un ralentissement plus marqué et que son adoption est corrélée avec une croissance plus élevée de la productivité dans les secteurs des technologies, de la finance et à forte intensité de données⁸. Le graphique 6 montre qu’au Canada, la productivité est plus élevée dans les secteurs où les taux d’adoption sont également plus élevés, bien que la relation soit ténue. Compte tenu du retard du Canada au chapitre de la croissance de la productivité au cours des dernières années, l’IA constitue l’un des leviers les plus importants à actionner pour réduire l’écart de productivité avec les autres pays du G7.

Les tendances salariales en lien avec l’IA

L’impact de l’IA sur les salaires est nuancé et varie en fonction du secteur, du type d’emploi et du niveau de compétence. Aux États-Unis, les salaires des débutants dans des postes très exposés à l’IA subissent des pressions à la baisse, car l’IA automatise de nombreuses tâches courantes traditionnellement confiées aux jeunes travailleurs. À l’inverse, les jeunes travailleurs qui possèdent des compétences en IA peuvent obtenir des salaires plus élevés. Dans l’ensemble, les emplois à forte complémentarité avec l’IA, c’est-à-dire où l’IA optimise le travail humain, sont associés à des salaires nettement plus élevés et affichent une plus forte croissance⁹.

Au Canada, les données observées vont dans ce sens. Les salaires des jeunes travailleurs (âgés de 15 à 24 ans) ont augmenté à un rythme plus rapide, en moyenne, dans les secteurs complémentaires à l’IA que dans les secteurs moins exposés à l’IA au cours des dernières années (graphique 7). Cet écart n’est pas observé pour les travailleurs du groupe d’âge moyen (25 à 54 ans), ce qui donne à penser que les jeunes travailleurs possédant des compétences en IA pourraient bénéficier d’un avantage salarial. Les données laissent également entendre que, jusqu’à présent, les jeunes ne sont pas désavantagés par rapport aux travailleurs du groupe d’âge moyen dans les secteurs fortement exposés à l’IA. Dans l’ensemble, la dynamique des salaires au Canada devrait continuer d’être principalement dictée par les conditions économiques. Les effets de l’IA sur les salaires devraient prendre plus de temps à se concrétiser au Canada en raison des taux d’adoption globaux plus faibles.

L’importance de la formation

Aux États-Unis et au Canada, le chômage augmente chez les nouveaux diplômés. Aux États-Unis, l’IA est plus directement corrélée avec la baisse des embauches de débutants et l’emploi de diplômés dans les secteurs qui y sont exposés. Selon une étude de Stanford, l’automatisation alimentée par l’IA a entraîné une baisse de 13 % des emplois de débutant depuis 2022, touchant de façon disproportionnée les jeunes travailleurs âgés de 22 à 25 ans. 

Au Canada, nous ne trouvons aucune preuve directe d’une telle tendance. En effet, le taux de chômage des nouveaux diplômés, c’est-à-dire les jeunes de 18 à 24 ans titulaires d’un diplôme universitaire ou d’un certificat ou diplôme d’études postsecondaires, a récemment atteint des sommets inégalés depuis 4 ans. Toutefois, cela est plus directement attribuable à l’augmentation rapide de la population active, la population étudiante ayant explosé. Le taux de chômage des diplômés baisse maintenant au même rythme que la diminution considérable du nombre d’étudiants (graphique 8), ce qui donne à penser que l’immigration et la démographie demeurent les principaux moteurs du taux de chômage des nouveaux diplômés. Au Canada, l’IA transforme plutôt le recrutement de diplômés en raison de la demande croissante de compétences en la matière. Les universités canadiennes s’adaptent en mettant l’accent sur la pensée critique et en préparant les étudiants à travailler avec l’IA, en se concentrant sur des compétences que la technologie ne peut pas facilement reproduire.

Conclusion

L’IA ne semble pas être une force dominante qui oriente le marché du travail canadien, mais son influence continue de croître. Les États-Unis offrent un aperçu de l’avenir alors que le taux d’adoption de l’IA augmente au Canada. L’IA n’est pas différente des autres avancées technologiques du passé; elle offrira des occasions, mais posera aussi des difficultés. Il s’agit seulement de savoir si le pays peut faire en sorte que la transition soit plus transformatrice que dévastatrice. La trajectoire de l’impact de l’IA demeure incertaine, mais une adaptation proactive sera essentielle pour s’assurer que les travailleurs canadiens peuvent prospérer sur un marché du travail en pleine évolution.