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Avenir du travail

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Exposition à l’intelligence artificielle dans les emplois au Canada : estimations expérimentales 

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Principales conclusions
Environ 60 % des travailleuses et travailleurs au Canada pourraient être touchés par la transformation des emplois induite par l’intelligence artificielle, que ce soit par l’automatisation de certaines fonctions ou par un soutien accru aux tâches existantes.

 

Statistique Canada a analysé les données des recensements de 2016 et 2021 afin d’évaluer l’impact de l’IA sur les professions canadiennes. L’étude repose sur un indice qui répartit les emplois en trois catégories: 

  • Exposition élevée – Faible complémentarité : ces emplois (environ 31% de la main-d’œuvre) sont fortement exposés à l’IA, qui peut y remplacer plusieurs fonctions clés. 
  • Exposition élevée – Forte complémentarité : ces emplois (environ 29%) sont également très exposés, mais l’IA y agit surtout comme outil de soutien aux travailleuses et travailleurs. 
  • Faible exposition – tout niveau de complémentarité : ces emplois (environ 40%) sont peu touchés par l’IA. 

Les auteurs soulignent qu’un haut niveau d’exposition à l’IA ne signifie pas nécessairement un risque de suppression d’emploi, mais plutôt une transformation du travail accompli.  

L’étude montre également que l’exposition à l’IA ne se limite pas aux emplois peu spécialisés ou routiniers. Les personnes ayant une formation poussée ne sont pas à l’abri de cette exposition, notamment dans les domaines des services professionnels, scientifiques et techniques, des finances, de l’éducation, de la santé et des technologies de l’information. Ces secteurs comptent d’ailleurs une forte proportion d’emplois susceptibles de tirer parti de l’IA, comme ceux des enseignant·es, des médecins et des autres professionnel·les de la santé.

Nouveau
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.
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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.
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2026 | Sweet, M., & Scott, D.
Principales conclusions : À partir de données d’enquête canadiennes recueillies en 2021 et en 2023, les chercheurs ont constaté que, même si le taux de télétravail a diminué depuis la pandémie, son évolution à long terme et ses effets sur les personnes et les collectivités demeurent incertains. Cette incertitude complique la planification de l’avenir.
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17 juin 2026 | Hahmann, T. et Lovei, M.
Principales conclusions : L’utilisation de l’IA générative a augmenté en milieu de travail, surtout dans les secteurs du savoir, où de nombreux emplois exigent une formation universitaire.
avril, 2024 | Forum canadien sur l’apprentissage
Principales conclusions : Le système d’apprentissage canadien se remet de la pandémie : les inscriptions augmentent dans de nombreux métiers désignés Sceau rouge. Toutefois, les achèvements demeurent sous les niveaux prépandémiques, ce qui laisse penser que certaines personnes apprenties rencontrent des obstacles qui les empêchent de mener leur parcours à bien.
28 janvier 2026 | Gueye, B.
Principales conclusions : Les entreprises appartenant à des Autochtones emploient une plus grande proportion de personnes autochtones et sont associées à un revenu d’emploi moyen plus élevé pour les personnes autochtones qu’elles emploient.
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