Un milieu de travail en mutation : l’influence de l’IA sur les parcours professionnels des jeunes
Autrice
Laura Adkins-Hackett, Conseillère économique principal à Conseil de l'information sur le marche du travail
Introduction
Pour les jeunes qui tentent d’amorcer leur carrière, l’IA arrive dans un contexte déjà incertain. Le débat sur l’avenir de l’IA oscille entre l’enthousiasme devant les gains de productivité possibles et les inquiétudes liées à d’éventuelles pertes d’emplois. Tout ce discours sur le changement complique la planification de carrière et ajoute à l’anxiété que suscite déjà un marché du travail difficile.
Pour comprendre ce que l’IA pourrait signifier pour les jeunes en emploi ou en voie d’intégrer le marché du travail, il faut d’abord cerner les défis auxquels ils sont confrontés aujourd’hui. Nous pourrons ensuite dépasser les grandes affirmations sur la disparition des emplois pour examiner comment l’IA s’arrime à certaines professions, à certaines tâches et aux parcours de début de carrière.
Un marché du travail difficile pour les jeunes
La jeunesse, soit la période de 15 à 24 ans, est une étape à la fois stimulante et déterminante de la vie, marquée par de nombreux changements et apprentissages. Pour la plupart des Canadiennes et Canadiens, c’est le moment où l’on entre dans l’âge adulte, termine ses études et intègre le marché du travail. C’est aussi une période où l’on prend des décisions importantes qui peuvent avoir des répercussions durables, par exemple le choix d’un domaine d’études ou d’un premier emploi. Ces décisions jettent les bases du parcours professionnel à venir.
Au cours des dernières années, les conditions du marché du travail se sont resserrées, comme en témoignent la baisse du nombre de postes vacants et la hausse du chômage. Le taux de chômage des jeunes est encore plus élevé : il s’est établi en moyenne à 13,8 % en 2025, soit le taux annuel le plus élevé observé chez les jeunes au cours de la dernière décennie, à l’exception de 2020 (Statistique Canada, 2026c).
À mesure que le chômage a augmenté, le nombre de postes vacants de début de carrière a diminué. La figure 1 présente les postes vacants au Canada selon le niveau d’expérience exigé. Après la pandémie de COVID-19, le nombre de postes vacants a bondi, surtout dans les postes de début de carrière exigeant peu d’expérience (Statistique Canada, 2026b). Depuis le sommet atteint en 2022, toutefois, l’offre de postes de début de carrière a fortement reculé : à la fin de 2025, elle était inférieure de 25 % au niveau prépandémique de 2019.
Figure 1 : Le nombre de postes vacants de début de carrière était inférieur de 25% à la fin de 2025 par rapport à 2019
Même si le marché du travail est plus tendu, des possibilités existent encore. Au dernier trimestre de 2025, le Canada comptait plus de 450 000 postes vacants, dont près de 190 000 étaient considérés comme des postes de début de carrière. Les organisations demeurent aussi préoccupées par l’accès à la main-d’œuvre : au premier trimestre de 2026, 10,5 % d’entre elles ont indiqué que le recrutement de personnel qualifié représentait leur principal défi (Statistique Canada, 2026d). Autrement dit, même dans un marché du travail plus difficile, la demande de travailleuses et travailleurs qualifiés reste bien réelle.
Le début de carrière prépare la réussite future
La baisse du nombre de postes vacants de début de carrière, combinée à l’augmentation du nombre de jeunes sur le marché du travail, intensifie la concurrence pour ces postes. Il est donc plus difficile pour les jeunes d’aujourd’hui de trouver des occasions d’acquérir l’expérience nécessaire pour progresser dans leur carrière. L’histoire montre que les personnes qui intègrent le marché du travail en période de ralentissement, comme lors de la crise financière de 2008, peuvent toucher des salaires plus faibles pendant une période pouvant atteindre dix ans et progresser plus lentement dans leur carrière (Agopsowicz, 2023).
Il existe des moyens d’atténuer ces risques, notamment en offrant des possibilités d’apprentissage intégré au travail ou d’autres formes de formation qui aident les étudiantes et étudiants à acquérir les compétences recherchées en milieu de travail (Billy-Ochieng et Arif, 2024). On ne peut pas s’attendre à ce que les jeunes se débrouillent seuls dans un marché du travail difficile. Comme écosystème, nous pouvons travailler ensemble à trouver d’autres moyens de les aider à développer les compétences et l’expérience dont ils auront besoin pour l’avenir.
L’IA ajoute une part d’incertitude pour les jeunes qui planifient leur carrière, alors que de plus en plus d’entreprises adoptent cette technologie et que le débat se poursuit sur les emplois qui demeureront accessibles. Pour comprendre ce que cela signifie pour les jeunes travailleuses et travailleurs, il faut aller au-delà des grandes affirmations sur la disparition des emplois et examiner ce que les travaux de recherche et les données nous disent réellement sur l’incidence de l’IA sur certaines tâches, certaines professions et les parcours de début de carrière.
Nouvelle technologie, vieille incertitude
Les nouvelles technologies apportent toujours leur lot d’innovations, mais aussi de questions sur les transformations à venir. Pensons à l’arrivée de l’automobile, de l’ordinateur ou de la robotique : chacune de ces technologies a créé des possibilités d’innovation et de gains de productivité, tout en modifiant la demande pour les personnes qui accomplissaient jusque-là les mêmes tâches. L’IA ne fait pas exception. Elle ouvre des possibilités d’avancement et peut prendre en charge des tâches qui exigeaient auparavant une intervention humaine. Elle peut toutefois aussi accomplir des tâches plus complexes, ce qui ouvre de nouvelles perspectives.
La révolution industrielle illustre bien la façon dont la technologie transforme le travail, et dont le progrès peut susciter des inquiétudes chez certaines personnes. Ce processus s’est échelonné sur une longue période. À certains moments, l’avenir de certains emplois a suscité de telles préoccupations que des travailleurs se sont activement opposés à l’adoption de nouvelles technologies. Au final, la révolution industrielle a bel et bien entraîné la disparition de certains emplois, mais elle a aussi favorisé l’essor de professions spécialisées, l’augmentation de la richesse et l’amélioration de la qualité de vie de la population active moyenne (Rafferty, 2025). Même si l’IA pourrait entraîner la disparition de certains emplois, on peut raisonnablement penser qu’elle aura aussi des retombées positives plus larges sur la qualité de vie.
Une transformation à géométrie variable
À force d’entendre parler de l’IA, on peut avoir l’impression qu’elle transformera tout. Or, comme les technologies qui l’ont précédée, l’IA a une portée limitée, et de nombreux pans du marché du travail y seront peu exposés.
Pour estimer l’incidence de l’IA, les travaux de recherche examinent généralement son lien avec les tâches, puis déterminent quels emplois sont les plus à risque selon le profil des tâches qui leur sont associées. Deux grands concepts servent à évaluer la portée possible de l’IA dans les tâches et les emplois : l’exposition et la complémentarité.
- L’exposition renvoie à la proportion des tâches propres à une profession qui sont compatibles avec l’IA. Une faible exposition signifie que l’IA peut difficilement accomplir ces tâches, tandis qu’une forte exposition indique qu’elle pourrait y être davantage intégrée.
- La complémentarité désigne le degré d’adéquation entre l’IA et certaines tâches. Une forte complémentarité signifie que l’IA améliore la capacité humaine à accomplir la tâche, tandis qu’une faible complémentarité laisse penser que l’IA pourrait remplacer l’intervention humaine.
Selon les travaux actuels, seuls 60 % des emplois dans les économies avancées sont fortement exposés à l’IA (Cazzaniga et coll., 2024). De plus, environ la moitié des professions exposées à l’IA présentent une forte complémentarité, ce qui signifie qu’elles sont bien placées pour tirer parti de cette technologie. Mehdi et Morissette (2024) ont constaté que ces estimations correspondaient à la situation au Canada : 31 % des travailleuses et travailleurs occupaient un emploi fortement exposé à l’IA et faiblement complémentaire, tandis que 29 % occupaient un emploi fortement exposé et fortement complémentaire. Il importe toutefois de souligner qu’aucune donnée concrète ne montre, à ce jour, que les professions fortement exposées et faiblement complémentaires subissent des pertes d’emplois généralisées.
Que disent les organisations au sujet de l’IA et de l’emploi?
Les travaux sur l’adoption de l’IA laissent croire que les pertes d’emplois ne seront pas généralisées. Les attentes des organisations canadiennes vont dans le même sens. Selon une enquête menée au troisième trimestre de 2025, seules 14,5 % des organisations canadiennes prévoyaient utiliser l’IA au cours de l’année suivante (Statistique Canada, 2026e).
Figure 2 : La plupart des organisations s'attendent à ce que l'adoption de L'IA n'ait aucune incidence sur l'emploi
Invitées à se prononcer sur les effets de l’IA sur leurs niveaux d’emploi, seulement 12,2 % des organisations qui prévoyaient l’utiliser s’attendaient à ce qu’elle entraîne une baisse de l’emploi. À l’inverse, 7,3 % estimaient que cette technologie favoriserait la création de nouveaux emplois (Statistique Canada, 2026a). Autrement dit, les organisations qui prévoient utiliser l’IA ne s’attendent pas à ce qu’elle provoque des pertes d’emplois généralisées. Bien sûr, les attentes varient selon les secteurs, mais, comme le montre la figure 2, la plupart de ces organisations ne s’attendent à aucun changement dans leurs niveaux d’emploi.
Repenser les parcours professionnels
L’IA ne transforme peut-être pas le marché du travail tel que nous le connaissons, mais il faut tout de même se préparer à une évolution des emplois disponibles, à mesure que les tâches seront réattribuées et optimisées grâce à l’IA. Cette évolution pourrait comporter des risques pour les postes de début de carrière si les entreprises choisissent de confier à l’IA certaines tâches auparavant réalisées par du personnel débutant.
L’incidence de l’IA sur les postes de début de carrière suscite beaucoup de discussions. Par exemple, le chef de la direction d’Anthropic a prédit que l’IA générative pourrait éliminer jusqu’à la moitié des emplois de bureau de début de carrière (Williams, 2025). Il s’agit toutefois d’une position extrême, que les données ne permettent pas encore d’appuyer.
À l’inverse, certains éléments indiquent que les organisations s’attendent à ce que l’IA renforce leur demande de personnel débutant (Hanson et Escobar, 2026). Plutôt que de faire disparaître ces postes, l’IA serait perçue par les organisations sondées comme un outil qui permet au personnel débutant d’accomplir des tâches plus complexes et d’accéder plus rapidement à des responsabilités de niveau supérieur.
D’autres travaux appuient l’idée que l’IA pourrait accélérer la progression de carrière et mener à une refonte des parcours professionnels. La familiarité des jeunes travailleuses et travailleurs avec les technologies pourrait même leur donner un avantage, puisqu’ils peuvent aider les organisations à adopter de nouveaux outils (Diaz, 2026).
Le milieu de travail pourrait aussi se transformer plus largement : les parcours professionnels traditionnels pourraient céder la place à des structures plus horizontales, où les jeunes assumeraient davantage de responsabilités dès le début de leur carrière (Laurence Jockims, 2025).
Conclusion
Même si les effets futurs de l’IA demeurent inconnus, une chose est claire : cette technologie ouvre de nouvelles possibilités. La demande pourrait diminuer pour certains emplois, mais, jusqu’à maintenant, les données ne permettent pas d’appuyer les prédictions de pertes d’emplois généralisées, même pour les postes de début de carrière.
Pour bien soutenir les jeunes d’aujourd’hui, il ne suffit pas de s’attarder aux possibilités et aux incertitudes que réserve l’avenir. Il faut plutôt miser sur des constats fondés sur les données et sur une information sur le marché du travail fiable, afin d’aider les jeunes à prendre des décisions éclairées dans un contexte déjà exigeant.
Références
Agopsowicz, A. (2023). La récession et ses obstacles : Les conséquences professionnelles à long terme de l’obtention d’un diplôme en période de repli. Leadership avisé RBC. https://www.rbcroyalbank.com/fr-ca/mes-finances-dabord/objectifs-et-aspirations/etudes-et-carriere/etudes-collegiales-ou-universitaires/la-recession-et-ses-obstacles-les-consequences-professionnelles-a-long-terme-de-lobtention-dun-diplome-en-periode-de-repli/
Billy-Ochieng, R., et Arif, A. (2024). Entering the labour market during recession can leave lasting scars. Services économiques TD. https://economics.td.com/ca-labour-market-during-recession-can-leave-scars
Cazzaniga, M., Jaumotte, F., Li, L., Melina, G., Panton, A. J., Pizzinelli, C., Rockall, E., et Tavares, M. M. (2024). Gen-AI: Artificial intelligence and the future of work. Staff Discussion Notes, 2024(001). https://doi.org/10.5089/9798400262548.006
Diaz, K. (2026). How AI is changing the nature of entry level work. Forum économique mondial. https://www.weforum.org/stories/2026/03/how-ai-is-changing-the-nature-of-entry-level-work/
Hanson, A., et Cook Escobar, M. (2026). Entry-level hiring in the AI era: What employers are thinking (and doing). Strada. https://www.strada.org/news-insights/entry-level-hiring-in-the-ai-era-what-employers-are-thinking-and-doing
Laurence Jockims, T. (2025). AI is not just ending entry-level jobs. It’s the end of the career ladder as we know it. CNBC. https://www.cnbc.com/2025/09/07/ai-entry-level-jobs-hiring-careers.html
Mehdi, T., et Morissette, R. (2024). Estimations expérimentales de l’exposition professionnelle potentielle à l’intelligence artificielle au Canada. Direction des études analytiques : documents de recherche. Statistique Canada. https://doi.org/10.25318/11f0019m2024005-fra
Rafferty, J. P. (2025). The rise of the machines: Pros and cons of the Industrial Revolution. Encyclopedia Britannica. https://www.britannica.com/story/the-rise-of-the-machines-pros-and-cons-of-the-industrial-revolution
Statistique Canada. (2026a). Tableau 33-10-1047-01 : Prévisions de l’entreprise ou de l’organisme concernant l’incidence de l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) sur l’emploi total, troisième trimestre de 2025. https://doi.org/10.25318/3310104701-fra
Statistique Canada. (2026b). Tableau 14-10-0327-01 : Caractéristiques de la population active selon le genre et le groupe d’âge détaillé, données annuelles. https://doi.org/10.25318/1410032701-fra
Statistique Canada. (2026c). Tableau 14-10-0443-01 : Postes vacants, proportion des postes vacants et moyenne du salaire horaire offert selon certaines caractéristiques, données trimestrielles non désaisonnalisées. https://doi.org/10.25318/1410044301-fra
Statistique Canada. (2026d). Tableau 33-10-1101-01 : Obstacle le plus difficile auquel l’entreprise ou l’organisme s’attend au cours des trois prochains mois, premier trimestre de 2026. https://doi.org/10.25318/3310110101-fra
Statistique Canada. (2026e). Tableau 33-10-1045-01 : Utilisation de l’intelligence artificielle (IA) par des entreprises ou des organismes pour produire des biens ou fournir des services au cours des 12 prochains mois, troisième trimestre de 2025. https://doi.org/10.25318/3310104501-fra
Williams, K. (2025). AI on verge of eight-hour job shift without burnout or break. Is 24-hour AI workday next? CNBC. https://www.cnbc.com/2025/06/03/ai-jobs-work-anthropic-human-replacement.html