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LAMB, C. The Talented Mr. Robot. The impact of automation on Canada’s workforce (Le talentueux M. Robot. Les répercussions de l’automatisation sur la main-d’oeuvre canadienne), Brookfield Institute for Innovation + Entrepreneurship (BII+E), 15 juin 2016.

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(en anglais seulement)

Ce rapport conclut que les emplois canadiens comportant des tâches routinières sont très susceptibles d’être automatisés, mais que ces emplois ne peuvent pas être éliminés, mais seulement restructurés. Il estime que 42 % de la main-d’oeuvre canadienne risque fort d’être touchée par l’automatisation au cours des 10 à 20 prochaines années. De plus, 42 % des tâches actuellement exécutées par les travailleuses et travailleurs canadiens sont déjà automatisables avec la technologie existante. Bien que cela n’implique pas que ces emplois seront perdus en soi, cela signifie que les travailleuses et travailleurs devront acquérir de nouvelles compétences pour s’adapter à l’évolution des exigences de l’emploi. Les travailleuses et travailleurs peu instruits et peu qualifiés courent le plus grand risque de se retrouver au chômage. D’autre part, 36 % de la main-d’oeuvre canadienne est employée dans des professions hautement qualifiées, avec un faible risque d’être affectée par l’automatisation. On s’attend à ce que ces professions produisent 712 000 emplois au cours des deux prochaines décennies, ce qui offre des possibilités à ceux qui veulent et peuvent changer de carrière.

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17 juillet 2026 | Esposito, M. et Stephens, M.
Principales conclusions : L’IA transforme les emplois, les compétences et les parcours professionnels plus rapidement que les systèmes d’emploi et de formation traditionnels ne peuvent s’adapter. Cette transition soulève des questions plus vastes sur la sécurité du revenu, le développement de carrière, les compétences humaines et l’accès à des moyens de subsistance durables.
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2026 | Statistique Canada
Principales conclusions : De nombreuses personnes en emploi au Canada utilisent maintenant l’IA générative, mais cette utilisation varie considérablement selon la profession et le secteur. En mars 2026, 35,9 % des personnes en emploi ont déclaré avoir utilisé l’IA générative au travail au cours des 12 mois précédents. L’utilisation était beaucoup plus répandue dans les professions généralement plus exposées à l’IA, notamment dans les domaines de la haute direction, des sciences naturelles et appliquées, de la finance et de l’enseignement. Beaucoup de personnes qui n’utilisaient pas ces outils ont indiqué qu’ils ne s’appliquaient pas à leur travail.
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Principales conclusions : Les politiques du marché du travail, comme les changements apportés aux mesures de soutien du revenu en période de chômage ou aux programmes d’employabilité, ne devraient pas être évaluées uniquement en fonction de leur capacité à protéger le revenu des personnes qui en bénéficient. Leurs effets peuvent s’étendre à l’ensemble du marché du travail et toucher indirectement les personnes qui ne participent pas aux programmes.
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2026 | Hahmann, T., & Lovei, M.
Principales conclusions : L’utilisation de l’IA générative progresse rapidement, mais de façon inégale dans les milieux de travail au Canada. La proportion de personnes ayant déclaré l’utiliser est passée de 17 % en septembre 2024 à 30 % en juillet 2025, mais elle demeure concentrée dans les emplois à forte intensité de connaissances occupés par des personnes hautement scolarisées.
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.
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.
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