IA et rémunération : les données de l’été 2026 montrent un effet sur les salaires avant les effectifs

Pendant deux ans, le débat sur l’intelligence artificielle et l’emploi s’est concentré sur une question binaire : combien de postes vont disparaître ? Les travaux publiés cet été déplacent le point d’observation. Trois études indépendantes, adossées à des données de paie ou d’enquête plutôt qu’à des projections, aboutissent au même constat : le premier canal d’ajustement identifiable n’est pas la suppression d’emplois, mais le ralentissement de la progression salariale et le tarissement des embauches d’entrée de gamme.

Ce déplacement a des conséquences pratiques immédiates pour un comité de direction ou une direction des ressources humaines. Il ne relève pas de la même temporalité, ni des mêmes instruments, qu’un plan de sauvegarde de l’emploi.

Ce que montrent les trois études

Apollo : moins 6,7 % de croissance salariale réelle dans les métiers exposés

Le document de travail publié le 30 juillet 2026 par Sania Edlich et Torsten Slok, économistes d’Apollo Global Management, est le plus précis sur le mécanisme salarial. Les auteurs construisent une estimation en différences de différences sur 321 professions appariées aux États-Unis, sur la période 2015-2025, avec une rupture structurelle fixée à 2023, première année pleine de disponibilité publique des modèles conversationnels.

L’originalité méthodologique tient à la mesure de l’exposition. Plutôt que de s’appuyer sur des scores théoriques d’automatisabilité, les auteurs utilisent l’Anthropic Economic Index, qui reflète l’usage observé de l’IA par métier. Les professions dont le score atteint ou dépasse 0,5 sont classées en forte exposition.

Les résultats :

• une croissance des salaires réels inférieure de 6,7 % après 2023 dans les professions fortement exposées, par rapport aux professions faiblement exposées ;
• un effet de −10,7 % pour le quartile inférieur de la distribution salariale ;
• un effet de −24,3 % dans les métiers de services ;
• aucun effet statistiquement significatif chez les plus hauts salaires ;
• aucun effet statistiquement significatif sur le niveau d’emploi, quel que soit le groupe de professions.

Le périmètre concerné reste circonscrit : 5,8 millions de travailleurs, soit 3,7 % de la population active américaine. Ce n’est pas un choc macroéconomique. C’est un signal de composition.

ifo : la moitié des entreprises allemandes utilisatrices anticipent une baisse

Le communiqué de l’institut ifo du 12 août 2026, signé par Anna Ruffert, exploite l’enquête conjoncturelle de juin 2026 auprès de plus de 3 000 entreprises allemandes déjà utilisatrices d’IA, avec un horizon de projection à cinq ans.

Parmi les entreprises utilisatrices, environ 50 % anticipent une baisse de salaire pour les salariés non diplômés du supérieur ayant moins de cinq ans d’expérience, contre environ 40 % pour les plus expérimentés. La ventilation sectorielle, pour les moins expérimentés, donne : services 53,3 %, commerce 47,9 %, industrie manufacturière 46,5 %, construction 39 %.

La symétrie est instructive. Pour les diplômés de l’enseignement supérieur technique, 26 % des entreprises attendent au contraire une hausse chez les profils expérimentés, et 16,3 % chez les juniors diplômés — contre seulement 5,9 % pour les juniors peu qualifiés. L’IA, telle que ces dirigeants la projettent, écarte les rémunérations selon le diplôme plutôt qu’elle ne les comprime uniformément.

Réserve méthodologique explicite : il s’agit d’anticipations déclarées de dirigeants, pas de salaires observés. Les intentions à cinq ans se réalisent rarement telles quelles.

Stanford : l’écart d’emploi des 22-25 ans se creuse

La mise à jour du 12 août 2026 de l’étude Canaries in the Coal Mine?, par Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar et Ruyu Chen (Stanford Digital Economy Lab), s’appuie sur les données de paie ADP, de novembre 2022 à juin 2026.

Le résultat central porte sur une classe d’âge : l’emploi des 22-25 ans dans les métiers fortement exposés à l’IA se situe désormais environ 19 % en dessous du niveau qu’il aurait atteint s’il avait suivi la trajectoire des mêmes classes d’âge dans les métiers peu exposés. Cet écart était de 15 % en juillet 2025. Les travailleurs expérimentés ne présentent pas d’écart comparable.

Les auteurs identifient explicitement le mécanisme : « l’ajustement semble opérer principalement par une réduction des embauches de jeunes travailleurs plutôt que par une augmentation des séparations ». Autrement dit, l’entreprise n’a licencié personne. Elle n’a simplement pas remplacé, ni recruté.

Le contre-argument, qu’il faut garder en vue

La littérature n’est pas stabilisée, et il serait malhonnête de la présenter comme telle.

L’étude conjointe Ramp × Revelio Labs du 30 juin 2026 (Ara Kharazian, Lisa Simon, Ryan Stevens) porte sur 21 559 entreprises américaines entre janvier 2021 et février 2026, en distinguant 1 664 adoptants intensifs, 3 969 adoptants faibles et 15 926 entreprises non traitées, avec un estimateur de différences de différences à traitement échelonné (Callaway–Sant’Anna). Son résultat est frontalement opposé à celui de Stanford : les adoptants intensifs augmentent leurs effectifs d’environ 10,2 % sur 24 mois après adoption, et de 12 % sur les postes juniors, avec des gains concentrés dans le secteur de l’information (+13,4 %). Les adoptants faibles ne présentent pas d’effet significatif.

Les deux résultats ne sont pas nécessairement contradictoires. Stanford observe une exposition professionnelle, Ramp observe une dépense d’entreprise. Une entreprise qui investit massivement dans l’IA peut croître, et donc recruter, tout en réduisant la part de ses embauches juniors dans les métiers automatisés. Mais tant que la réconciliation n’est pas faite, un dirigeant qui fonde une décision d’effectifs sur une seule de ces études prend un risque analytique.

Et en France ?

Aucune des trois études ne porte sur le marché français. C’est une limite qu’il faut poser clairement : le droit du travail, la structure des grilles conventionnelles, l’encadrement de la rémunération par la négociation annuelle obligatoire et la place des minima de branche rendent la transposition directe hasardeuse. Un employeur français ne peut pas ralentir la progression salariale d’une catégorie avec la même latitude qu’un employeur américain.

Le seul repère macroéconomique français frais de la période va dans le sens de la prudence. Dans son Informations rapides n° 197 du 21 août 2026, l’Insee relève l’indicateur synthétique du climat des affaires à 98, en hausse pour le troisième mois consécutif, et surtout maintient le climat de l’emploi stable à 99, inchangé par rapport à juillet. La collecte s’est déroulée du 27 juillet au 18 août 2026. Par secteur : industrie 103, services 100, commerce de détail 99, bâtiment 96.

Traduction : à la date de cette enquête, les intentions d’embauche des chefs d’entreprise français ne se dégradent pas. L’onde documentée cet été est américaine et allemande. Elle n’apparaît pas dans les indicateurs français d’embauche — ce qui ne dit rien de ce qui se passe à l’intérieur des politiques de rémunération, que ces enquêtes ne mesurent pas.

Ce qu’il faut faire

Regarder la structure de vos embauches junior avant de regarder vos effectifs globaux. Le signal de Stanford ne se lit pas dans un solde net d’emploi. Il se lit dans la part des recrutements de moins de 26 ans sur les métiers où vos équipes ont déployé des assistants IA au cours des dix-huit derniers mois. Sortez cette série sur trois ans. Si elle baisse alors que l’activité tient, vous avez le phénomène chez vous, même si aucun poste n’a été supprimé.

Traiter l’alternance et le premier emploi comme un sujet de gouvernance, pas de budget. Le mécanisme identifié est un non-recrutement, c’est-à-dire une décision diffuse, prise manager par manager, jamais arbitrée en comité de direction. C’est précisément le type de dérive qui ne remonte pas. Un objectif chiffré d’alternants et de juniors par direction, revu semestriellement, est le seul instrument qui neutralise l’effet d’agrégation.

Anticiper le sujet en négociation annuelle obligatoire. Si la compression documentée par Apollo et anticipée par les entreprises interrogées par l’ifo porte sur le bas de la distribution et sur les services, elle rencontrera en France les minima de branche et la NAO. Mieux vaut arriver à la table avec vos propres données de progression salariale par niveau d’exposition à l’IA que de les découvrir dans une expertise diligentée par le comité social et économique.

Ne pas construire d’argumentaire interne sur une étude unique. Stanford et Ramp × Revelio disent l’inverse l’un de l’autre sur les effectifs juniors, avec des méthodologies sérieuses des deux côtés. Présenter l’un sans l’autre à un comité de direction ou à des représentants du personnel expose à un démenti facile. La position défendable aujourd’hui est : le signal salarial est mieux établi que le signal d’emploi.

Vérifier ce que vous avez réellement déployé. L’exposition mesurée par ces travaux est un usage réel, pas une licence achetée. Avant d’extrapoler, mesurez le taux d’usage effectif de vos outils. La question du décalage entre l’IA déclarée et l’IA réellement financée fait l’objet d’une analyse distincte : 18 % des entreprises françaises utilisent l’IA.

Distinguer ce qui relève de l’anticipation et ce qui relève de l’obligation. Aucune des évolutions décrites ici n’est prescrite par un texte. Les obligations, elles, ont un calendrier propre, récemment modifié : voir AI Act : ce qui s’applique depuis le 2 août 2026.

Sources

Sources primaires

• Sania Edlich, Torsten Slok, The Impact of AI on the U.S. Labor Market: Early Evidence from Observed Adoption, Apollo Global Management, 30 juillet 2026
• ifo Institut, « Companies in Germany Tend to Expect Salaries to Fall Due to the Use of Artificial Intelligence », 12 août 2026
• Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar, Ruyu Chen, Canaries in the Coal Mine?, Stanford Digital Economy Lab, mise à jour du 12 août 2026
• Ara Kharazian, Lisa Simon, Ryan Stevens, A New Look at AI’s Impact on Jobs: Firm-Level AI Spending and Workforce Adjustment, Ramp × Revelio Labs, 30 juin 2026
• Insee, Informations rapides n° 197, « En août 2026, le climat des affaires s’améliore de nouveau », 21 août 2026

Analyses secondaires

• Bloomberg, « Apollo’s Slok Says AI Weighs On Pay Without Cutting Jobs — Yet », 22 août 2026
• AFP via Boursorama, « IA et emploi : entre espoirs de nouveaux postes et craintes pour les salaires », 18 août 2026