Aller au contenu
Accueil > Avenir du travail > 30 jours, 9 villes, 1 question :…

Avenir du travail

Une ressource sélectionnée de recherches récentes sur les tendances qui façonnent le marché du travail au Canada.

30 jours, 9 villes, 1 question : où est passée la prospérité américaine? (en anglais seulement)

LIRE L'ARTICLE COMPLET À LA SOURCE
Principales conclusions
Les gens n’aspirent pas à un PIB plus élevé, mais à des systèmes tangibles, auxquels ils peuvent se fier et en lesquels ils peuvent croire.

 

En parcourant plusieurs villes américaines et certaines régions d’Europe, l’analyste économique et autrice Kyla Scanlon a cherché à comprendre pourquoi, malgré des indicateurs économiques solides, de nombreuses personnes aux États-Unis se sentent plus pauvres ou laissées pour compte. De Berkeley à Baltimore, en passant par Washington (D.C.) et des États comme le New Hampshire, New York et la Floride, un même sentiment revient : la prospérité existe, mais la plupart des gens ne la ressentent pas. (Même si ces constats sont formulés à partir d’une réalité américaine, ils trouvent aussi un écho au Canada, où les inégalités de richesse ont atteint des sommets en 2025 et continuent de se creuser.)

Selon Scanlon, l’un des principaux facteurs qui alimentent ce sentiment est l’écart de richesse entre les générations, qui se traduit par des trajectoires économiques inégales. Les jeunes générations doivent composer avec des infrastructures vieillissantes, des logements inabordables et un travail instable, tandis que les générations plus âgées détiennent l’essentiel de la richesse — souvent sous forme d’actions, de patrimoine immobilier ou d’influence politique. La richesse, qui se trouve désormais dans des réalités moins tangibles (marchés financiers, développement de l’IA, infrastructures numériques), se manifeste moins dans le quotidien. Le prix des logements explose, l’endettement étudiant augmente, les services publics se fragilisent et la confiance envers les institutions s’érode.

L’avenir du travail à l’ère de l’IA est un autre thème central de l’article. L’IA est souvent présentée comme une technologie qui remplace des emplois plutôt que comme un outil qui améliore la vie, ce qui nourrit des inquiétudes sur le sens du travail, la dignité et les parcours de carrière, surtout si les emplois de début de parcours disparaissent. Des spécialistes avertissent que la requalification et la formation ne suffiront pas : à mesure que le travail évolue, la société doit préserver le sens et la sécurité qu’il procure. La réflexion s’élargit ensuite à la course géopolitique à la conception et au financement de l’IA, alors que les centres de données deviennent un enjeu de plus en plus central dans l’économie. Parallèlement, les diplômées et diplômés universitaires investissent moins dans le développement de leur carrière et de leurs compétences.

Le logement demeure une source de pression persistante. Dans des États comme le New Hampshire et la Floride, le manque d’abordabilité freine la formation des familles, la mobilité et le dynamisme économique. Les prix élevés « figent » les personnes plus âgées sur place, tout en excluant les plus jeunes du marché.

Hors des États-Unis, Prague et l’Irlande offrent un contrepoint. Scanlon y observe une efficacité tangible : transport collectif qui fonctionne, rues propices à la marche, espace public qui témoigne du souci du bien commun. Dans ces contextes, la prospérité est visible, et non dissimulée.

Scanlon conclut que la crise américaine ne tient pas à un manque de richesse, mais à l’endroit où elle se trouve. Quand la prospérité devient invisible, enfermée dans des centres de données, des marchés financiers et des enclaves privées, la confiance s’effrite. Or, ce que les gens réclament, ce n’est pas un PIB plus élevé, mais des systèmes qu’ils peuvent voir, ressentir et auxquels ils peuvent croire. L’entretien visible des infrastructures et des services nourrit la confiance, et la confiance constitue le socle d’une prospérité réelle et partagée. 

Nouveau
2024 | Green, A.
Principales conclusions : L’IA transforme les compétences recherchées par les employeurs dans de nombreuses professions. Selon le rapport, la plupart des personnes en emploi n’auront pas besoin de compétences spécialisées en IA, mais la demande de compétences en communication ainsi que de compétences sociales, linguistiques et émotionnelles augmente dans les professions fortement exposées à l’IA.
Nouveau
2026 | Faryaar, H.
Principales conclusions : La main-d’œuvre vieillit : au cours des 20 dernières années, la proportion de personnes en emploi âgées de 55 ans et plus a plus que doublé au Canada. Les données au niveau de l’entreprise permettent de mieux comprendre ce phénomène. Bien que la tendance soit généralisée, son ampleur varie selon le secteur, la région et la taille de l’entreprise.
Nouveau
2026 | Éditions OCDE
Principales conclusions : Plutôt que de faire disparaître des professions, l’IA transforme les tâches et les compétences recherchées par les employeurs. Les personnes en emploi auront besoin de compétences fondamentales, numériques, complémentaires et spécialisées, ainsi que de possibilités d’éducation et de formation accessibles pour les développer.
Nouveau
2026 | Trammell, P. et Jones, C. I.
Principales conclusions : En utilisant la valeur d’une vie statistique (VVS) comme autre moyen d’évaluer l’évolution du niveau de vie, cette étude indique que l’amélioration du niveau de vie aux États-Unis depuis 1940 pourrait avoir été beaucoup plus importante que ne le laissent croire les mesures conventionnelles. D’après les estimations fondées sur la VVS, l’utilité sur l’ensemble de la vie – une mesure du bien-être global d’une personne au cours de son existence – aurait été multipliée par cinq à sept, alors que les mesures conventionnelles fondées sur la consommation indiquent qu’elle aurait environ doublé.
2026 | OCDE
Principales conclusions : L’IA commence à soutenir l’enseignement et la formation professionnels (EFP) en aidant à cerner les compétences recherchées, à élaborer les programmes d’études et à mettre à jour les qualifications. Selon le rapport, elle est plus efficace lorsqu’elle appuie l’expertise humaine plutôt que de la remplacer.
2026 | Jetha, A., Liao, Q., Smith, P., Vu, V., Biswas, A., Smith, B., & Vahid Shahidi, F.
Principales conclusions : Les professions où les conditions d’emploi sont généralement stables et la précarité moindre sont plus susceptibles d’être exposées aux grands modèles de langage (GML). Le travail précaire se caractérise notamment par un emploi temporaire, un faible salaire, des horaires imprévisibles ou du travail à temps partiel involontaire. Les GML pourraient donc toucher d’autres segments du marché du travail que les formes d’automatisation antérieures.
Charger Plus

Nous contacter

350 Sparks Street
Suite 604
Ottawa, Ontario K1R 0A4

[lmic_twitter_icon]
Veuillez entrer votre nom.
Veuillez entrer un message.
Veuillez vérifier le captcha pour prouver que vous n'êtes pas un robot.
Faire défiler vers le haut