« L’intelligence artificielle rendra inutile l’immigration massive destinée à soutenir les marchés du travail occidentaux. »

IA, migration et avenir du travail

En janvier 2026, Alex Karp, le cofondateur et PDG controversé du géant de l'analyse de données Palantir, a utilisé la tribune du Forum économique mondial de Davos pour faire l'une des prédictions de politique économique les plus audacieuses de la décennie.

Sa thèse a trouvé un écho favorable dans un monde globalisé en pleine mutation : le développement et l’application rapides de l’intelligence artificielle, affirmait Karp, rendraient pratiquement obsolète l’immigration massive destinée à soutenir les marchés du travail occidentaux. À l’heure où le vieillissement de la population et la pénurie de compétences dominent les préoccupations des pays industrialisés, cette affirmation apparaît de prime abord comme un rejet radical de la doctrine économique conventionnelle. Pourtant, quiconque balaie l’argument de Karp d’un revers de main, le qualifiant de simple propagande politique, ignore la transformation technologique fondamentale que les données économiques révèlent déjà clairement.

Le débat initié par Karp exige un examen plus approfondi, au-delà des habituelles querelles partisanes. Il nous oblige à considérer deux des forces les plus puissantes de notre époque – le développement technologique rapide et les migrations mondiales – non pas séparément, mais dans leur interaction. Des données récentes du Wharton Budget Model et de la Réserve fédérale américaine confirment l'hypothèse selon laquelle nous sommes à l'aube d'une forte hausse de la productivité, comparable à celle qu'ont connue l'avènement d'Internet, voire de l'électrification. Si les systèmes d'intelligence artificielle peuvent accroître significativement la production économique globale et automatiser jusqu'à 40 % du temps de travail d'ici 2035, une question s'impose : aurons-nous toujours besoin d'une immigration massive à l'échelle observée jusqu'à présent, ou la demande évoluera-t-elle vers une main-d'œuvre hautement qualifiée ?

Dans le même temps, un examen plus approfondi des secteurs de la santé, de la construction et des métiers spécialisés révèle les limites des solutions purement informatiques. La vision d'une autosuffisance fondée sur l'IA se heurte à la réalité physique et humaine des carences structurelles du marché du travail que les logiciels, à eux seuls, ne peuvent combler.

Cet article analyse la validité de la thèse de Karp à la lumière des données économiques les plus récentes. Nous examinons la tension entre le potentiel théorique de l'automatisation et les réalités pratiques du marché du travail, étudions le rôle des modèles d'immigration ciblée à partir de l'exemple canadien et posons une question critique : l'IA est-elle la solution miracle espérée pour l'État-providence ou un accélérateur de nouvelles inégalités sociales ?

Convient à:

• L’informatique en 1978, aujourd’hui l’IA et la robotique : le progrès engendre le chômage – pourquoi cette prophétie vieille de 200 ans ne cesse de se vérifier.

L'affirmation selon laquelle l'automatisation n'entraîne pas nécessairement des pertes d'emplois

La thèse d'Alex Karp mérite un examen plus approfondi que ne le permettent les débats passionnés habituels. L'argument du PDG de Palantir n'est pas irréaliste au regard des données économiques récentes, mais il recèle des nuances subtiles souvent négligées par les médias. La question fondamentale n'est pas de savoir si l'IA remplacera les humains, mais à quelle vitesse ce processus s'opérera et quels emplois disparaîtront réellement et lesquels se transformeront simplement.

Le modèle budgétaire de Wharton de septembre 2025 prévoit que l'intelligence artificielle (IA) augmentera la productivité globale de 1,5 % d'ici 2035, de 3 % d'ici 2055 et de 3,7 % d'ici 2075. Ces effets cumulatifs sont considérables. Les économies de main-d'œuvre grâce à l'IA sont estimées en moyenne à 25 %, un chiffre qui pourrait atteindre 40 % dans les décennies à venir. Parallèlement, le modèle montre que 40 % du produit intérieur brut (PIB) actuel pourrait être significativement impacté par l'IA. Les personnes appartenant au tiers supérieur des tranches de revenus sont les plus touchées, tandis que celles appartenant aux tranches les plus élevées le sont moins, et les personnes à faibles revenus sont les moins affectées. La Réserve fédérale de Saint-Louis indique que les secteurs liés à l'IA ont déjà contribué à hauteur de 0,97 point de pourcentage à la croissance économique réelle au cours des trois premiers trimestres de 2025, dépassant ainsi les chiffres atteints lors de la bulle Internet. Il ne s'agit pas d'une simple note de bas de page, mais d'un moteur économique fondamental.

Un aspect souvent négligé des études sur l'adoption de l'IA est la distinction entre l'automatisation de tâches individuelles et la perte d'emplois. La MIT Sloan School of Management a constaté en 2025 que l'emploi dans les secteurs les plus touchés continuait de croître malgré l'automatisation. En effet, lorsque l'IA prend en charge certaines tâches, les employés peuvent se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée où l'IA est moins performante, comme la réflexion critique ou la génération d'idées. Les employés à hauts revenus occupant des postes fortement impactés par l'IA ont même vu leur part de marché dans l'emploi augmenter d'environ 3 % sur cinq ans. Ceci contredit la crainte largement répandue de pertes d'emplois massives dues à l'IA. L'OCDE a constaté en 2023 que, malgré un fort impact de l'IA, la demande de main-d'œuvre ne ralentissait pas sensiblement. Les travailleurs hautement qualifiés ont même enregistré des gains d'emploi par rapport aux travailleurs moins qualifiés sur une période de dix ans. L'effet d'amélioration de la productivité a donc compensé l'effet de suppression d'emplois dans cette phase initiale d'adoption.

La perspective historique conforte également la position de Karp. Goldman Sachs souligne qu'aujourd'hui, 60 % des travailleurs américains occupent des emplois qui n'existaient pas en 1940. Cela signifie que plus de 85 % de la croissance de l'emploi depuis 1940 est imputable à la création d'emplois induite par la technologie. Chaque vague de rupture technologique, de l'électrification à l'informatisation en passant par Internet, a d'abord suscité des craintes de pertes d'emplois, mais a finalement entraîné des gains nets en matière d'emploi et de prospérité. L'IA pourrait suivre cette même tendance, à une différence cruciale près : la vitesse et l'ampleur de la rupture pourraient être sans précédent.

De nouvelles professions émergent. Des postes tels que data scientist, ingénieur en apprentissage automatique, spécialiste de l'éthique de l'IA et ingénieur en réponse aux demandes n'existaient pas il y a dix ans. Le Forum économique mondial prévoit une forte croissance, en chiffres absolus, des emplois manuels comme ceux d'agriculteurs, de livreurs et d'ouvriers du bâtiment, ainsi que du secteur des soins avec des travailleurs qualifiés, des assistants sociaux et des aides à domicile. Les compétences « vertes », notamment celles d'analystes de données climatiques et de spécialistes du développement durable, connaissent une demande supérieure à l'offre. Les métiers hybrides, alliant expertise technique et jugement humain, se multiplient. Si le marché du travail est suffisamment flexible pour créer de nouvelles catégories, le chômage lié à l'IA pourrait être limité.

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Sélection ciblée plutôt qu'immigration de masse : un modèle opérationnel

Un élément central de la thèse de Karp n'est pas le rejet général de l'immigration, mais sa restructuration par la sélection. Des pays comme le Canada, l'Australie et la Nouvelle-Zélande ont mis en place des systèmes de sélection à points qui ont démontré leur efficacité. Le Canada utilise un tel système depuis 1967 et régule 85 % de son immigration économique grâce à ce système. Ces systèmes sont transparents, économes en ressources et attirent les migrants hautement qualifiés bien plus efficacement que le regroupement familial ou l'immigration de demandeurs d'asile. Une comparaison a montré que si les États-Unis et le Canada étaient attractifs pour des candidats aux qualifications similaires, le Canada a géré avec succès l'immigration grâce à son système à points, tandis que les États-Unis régulaient à peine ce flux.

Les migrants hautement qualifiés paient davantage d'impôts et ont besoin de moins de prestations sociales. Un afflux de travailleurs qualifiés pourrait réduire les inégalités de revenus en diminuant la rareté relative de la main-d'œuvre domestique hautement qualifiée et, par conséquent, en réduisant leur prime salariale, tandis que la main-d'œuvre domestique moins qualifiée deviendrait relativement plus rare et pourrait prétendre à des salaires plus élevés. Les travailleurs qualifiés étrangers pourraient stimuler l'innovation et la productivité, favorisant ainsi une croissance économique durable et des hausses de salaires dans l'ensemble de l'économie. Dans les sociétés vieillissantes, où le fardeau des soins aux personnes âgées augmente considérablement, les migrants ont un impact financier globalement positif s'ils s'intègrent avec succès au marché du travail. Ceci plaide en faveur d'une migration de qualité, et non pas seulement quantitative.

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Des lacunes structurelles persistent malgré l'automatisation

La thèse de Karp s'avérerait toutefois erronée si de véritables pénuries de main-d'œuvre, irremplaçables, persistaient. Or, de telles pénuries existent bel et bien. Les États-Unis prévoient une pénurie de 200 000 à 450 000 infirmières d'ici 2025, de près de 40 000 à 124 000 médecins d'ici 2034, et plus de trois millions d'autres postes vacants dans le secteur de la santé. Plus de 40 % des infirmières envisagent de quitter la profession en raison de l'épuisement professionnel. Ces pénuries sont structurelles, et non temporaires. Le vieillissement de la population alimente la demande, tandis que les professionnels de santé quittent le secteur. Les soins de santé requièrent de l'empathie, un contact humain et un jugement éthique — des tâches que l'IA ne peut pas entièrement reproduire. Des études montrent que moins de 1 % des emplois dans le secteur de la santé sont entièrement automatisables.

Dans le secteur de la construction, les chiffres sont tout aussi alarmants. L'Amérique du Nord prévoit plus de huit millions d'emplois non pourvus d'ici 2025, notamment dans les secteurs de la santé, du bâtiment et des technologies. Dans le secteur de la construction, 74 % des employeurs signalent des difficultés à recruter de la main-d'œuvre locale. Des dizaines de milliers de postes de chauffeurs routiers restent vacants. Les professionnels de l'hôtellerie-restauration, y compris les chefs cuisiniers, sont de plus en plus recrutés à l'étranger. Le Forum économique mondial prévoit une croissance de l'emploi dans le secteur de la construction en valeur absolue. Enfin, dans le domaine de l'éducation, les enseignants qualifiés quittent la profession en raison de l'épuisement professionnel et de la sous-rémunération, plus rapidement que les jeunes diplômés n'intègrent le secteur.

Ces exemples démontrent que l'intuition de Karp est partiellement juste : tous les emplois ne sont pas automatisables de la même manière. Les emplois physiquement exigeants, émotionnellement éprouvants et éthiquement complexes résistent à l'automatisation. Cependant, il existe une différence significative entre combler un manque de main-d'œuvre par la technologie et par une immigration stratégique. Le Canada, l'Australie et d'autres pays ont prouvé que l'immigration qualifiée ciblée, et non l'ouverture des frontières, permet de combler les pénuries de main-d'œuvre.

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Le casse-tête de la productivité et le facteur temps

La thèse de Karp est compliquée par un problème fondamental d'échelle temporelle. Le Fonds monétaire international (FMI) prévoit que l'IA pourrait contribuer à la croissance économique mondiale à hauteur de 0,3 à 0,8 point de pourcentage à moyen terme. Ce gain est substantiel, mais étalé sur plusieurs décennies. Le modèle de Wharton montre que la contribution maximale à la productivité se situe autour de 0,2 point de pourcentage en 2032, après quoi l'effet diminue. Suite à la saturation du marché dans les années 2030, la croissance durable chute à peine à 0,04 point de pourcentage. Autrement dit, les gains de productivité se concentrent dans les années 2020 et au début des années 2030, après quoi la courbe s'aplatit considérablement.

Ceci est crucial dans le débat sur les migrations. Si l'IA génère effectivement des gains de productivité modérés pendant une décennie avant que son impact ne s'estompe, le marché du travail aura tout de même besoin d'immigration au cours des cinq à dix prochaines années pour combler les déficits démographiques, tandis que l'automatisation continue de se déployer. De plus, le modèle de Wharton et les recherches du MIT montrent que 95 % des projets pilotes d'IA en entreprise échouent. La mise en œuvre est loin d'être acquise. Le déploiement de systèmes d'IA prend du temps, nécessite une reprogrammation des processus et une formation du personnel. Rares sont les entreprises capables de déployer l'IA à grande échelle et de manière immédiate.

différences régionales et sectorielles

Un autre problème de la généralisation de Karp réside dans sa fragmentation géographique et sectorielle. Les gains de productivité liés à l'IA ne sont pas uniformes. Les postes techniques, professionnels et de direction sont ceux qui connaissent la plus forte demande de nouvelles compétences. Dans le secteur de la santé, la télémédecine et les compétences numériques sont en plein essor. En marketing, l'expertise en médias sociaux se développe. Ces avantages se concentrent dans les zones urbaines, qui disposent d'une main-d'œuvre hautement qualifiée et d'un accès à l'éducation. Les régions rurales et les régions industrielles plus anciennes, avec une main-d'œuvre moins qualifiée, en bénéficient moins. Une politique d'accès au marché du travail qui exclurait totalement la migration pourrait avoir un effet déstabilisateur sur ces régions.

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La position politique de Palantir et son double discours critique

Karp incarne à lui seul l'ambiguïté de sa position. Intellectuel de haut niveau, sa carrière universitaire s'est concentrée sur les questions de pouvoir et de société. Son virage politique, d'une position progressiste à une critique de la gauche, est bien connu. Et tandis que Palantir lance un programme de bourses pour les personnes neurodivergentes, offrant des salaires de 110 000 à 175 000 dollars et se dégageant de toute présentation formelle de cette initiative comme non axée sur la « diversité », l'entreprise collabore étroitement avec l'armée et les services de renseignement et a apporté son concours aux autorités d'immigration lors d'opérations d'expulsion. Cette situation n'est pas sans contradictions. On ne peut pas à la fois défendre l'optimisme de l'IA quant à son impact sur le marché du travail et fournir la technologie nécessaire à des expulsions massives. Les déclarations de Karp peuvent être interprétées comme s'inscrivant dans un programme politique plus vaste qui instrumentalise la technologie pour justifier l'isolement.

Situation des données : quels sont les arguments pour et contre ?

Quelles conclusions peut-on tirer de l'ensemble des données ? La thèse de Karp n'est pas fondamentalement fausse, mais elle mérite d'être nuancée. Premièrement, les gains de productivité grâce à l'IA sont réels et significatifs, mais ils se déploient sur des décennies, et non sur des années. Deuxièmement, l'automatisation des tâches individuelles n'entraîne pas nécessairement des pertes d'emplois, mais elle peut accroître les exigences professionnelles et baisser les salaires de certains groupes. Troisièmement, de nouveaux emplois sont créés, mais leur création pourrait suivre des schémas historiques où 85 % de la croissance est imputable à la technologie. Quatrièmement, les inégalités structurelles dans les domaines de la santé, du bâtiment, de l'éducation et des services à la personne ne seront pas comblées par l'IA dans un avenir proche. Cinquièmement, une migration ciblée, et non massive, peut constituer un modèle viable, comme le démontrent le Canada et l'Australie.

L'erreur fondamentale de Karp réside dans sa synthèse. Si les travailleurs hautement qualifiés profitent de la situation tandis que les travailleurs peu qualifiés sont déplacés, et que de nouveaux emplois sont créés dans d'autres régions ou secteurs, mais que les disparités démographiques sont importantes localement, alors l'affirmation simpliste selon laquelle « l'IA rend la migration inutile » est trop simpliste. La réponse correcte est la suivante : l'IA peut certes rendre inutile l'immigration massive de travailleurs non qualifiés, mais elle n'empêche pas une migration sélective et qualifiée et ne peut combler les déficits structurels du marché du travail dans certains secteurs. Cette affirmation est moins radicale que celle de Karp, mais elle correspond mieux à la réalité.

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