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Statistiques mondiales de l’emploi 2025 : Les chiffres derrière la Falaise de l’Emploi

Voici une énigme pour vous : comment appelle-t-on un taux de chômage de 4,6 % quand l’IA peut déjà faire 80 % de ce qu’un programmeur informatique fait, 65 % de ce qu’un caissier fait, et 100 % de ce qu’un télévendeur fait ?

On appelle ça le calme avant la tempête.

Ce n’est pas un déversement de statistiques. C’est un rapport de scène de crime de la première vague de la Falaise de l’Emploi—le moment où l’IA (le Cerveau), la robotique (le Corps), et bientôt l’énergie de fusion (le Carburant) commencent à rendre le travail humain économiquement obsolète. Les chiffres officiels ont l’air bien. La réalité sous-jacente est tout sauf.

Pour une analyse plus approfondie, consultez nos articles complémentaires :

La Falaise de l’Emploi 2025-2030 — Analyse complète de la vague d’automatisation
Revenu Universel Élevé de Musk — L’argument pour l’abondance au-delà du RUB
Révolution du codage par l’IA — Comment l’IA transforme le développement logiciel

Dernière mise à jour : 17 décembre 2025

Les chiffres principaux semblent… étrangement normaux

Commençons par ce que les économistes appellent « les données » et ce que j’appelle « la plus grande manipulation depuis ‘L’Irak possède des ADM’ ».

Aperçu mondial (OIT 2025)

Métrique	Taux	Le discours officiel
Chômage mondial	4,9 %	« Stable ! »
Chômage des jeunes (hommes)	12,4 %	« Toujours élevé »
Chômage des jeunes (femmes)	12,3 %	« Nous progressons »
Écart d’emplois mondial	9 %	« En baisse de 16 % en 2004 ! »

Vous voyez ? Tout va bien ! Pas de quoi s’inquiéter ! Retournez dormir !

Sauf que—et c’est un grand sauf—ces chiffres mesurent si les gens cherchent du travail. Ils ne mesurent pas si le travail qu’ils trouvent est significatif, s’il paie un salaire décent, ou si leurs emplois existeront dans cinq ans. Selon ces critères, nous ne sommes pas dans un marché stable. Nous nous tenons sur une trappe.

Source : OIT World Employment and Social Outlook: Trends 2025

États-Unis : le canari vient de tomber de son perchoir

Données d’emploi de novembre 2025

Le Bureau des statistiques du travail a publié ses derniers chiffres le 16 décembre 2025—et si vous savez lire entre les lignes, ils hurlent.

Métrique	Taux	Ce que ça signifie vraiment
Chômage général	4,6 %	Le plus élevé en plus de 4 ans
Hommes adultes	4,2 %	En hausse de 4,0 %
Femmes adultes	4,4 %	En hausse de 4,2 %
Adolescents (16-19)	13,5 %+	Le futur ne travaille pas
Travailleurs noirs	~7,8 %	Toujours le double du taux blanc
Travailleurs hispaniques	~5,7 %	Augmentation plus rapide que la moyenne
Participation à la main-d’œuvre	62,3 %	37,7 % ne travaillent pas ou ne cherchent pas

Ce que cache la « participation à la main-d’œuvre » : Les taux de chômage ne comptent que les personnes cherchant activement du travail. Si vous avez abandonné, pris une retraite anticipée, ou « prenez du temps libre », vous disparaissez des statistiques. Le taux de participation de 62,3 % signifie que près de 4 adultes en âge de travailler sur 10 ne font pas partie de la main-d’œuvre. Certains sont étudiants, aidants ou vraiment retraités—mais des millions ont simplement arrêté d’essayer. Ils ne sont pas comptés comme chômeurs parce qu’ils ont cessé de croire que l’emploi est possible.

L’économie a perdu 105 000 emplois en octobre et n’en a ajouté que 64 000 en novembre. La santé (+46 000) et la construction (+28 000) étaient les seuls points lumineux. La fabrication ? En baisse de 5 000 emplois supplémentaires—poursuivant une hémorragie pluriannuelle.

Voici le coup de grâce : la croissance des salaires a ralenti à 3,5 % d’une année sur l’autre. Dans une économie où les entreprises affichent des gains de productivité records grâce à l’IA, les travailleurs reçoivent une part plus petite d’un gâteau plus gros. Les machines gagnent. Les humains sont invités à être reconnaissants pour les miettes.

Source : Bureau of Labor Statistics Employment Situation (November 2025), NPR

Union européenne (octobre 2025)

Région	Taux de chômage	Taux jeunes
Zone euro	6,4 %	14,8 %
UE globale	6,0 %	15,2 %
Femmes (zone euro)	6,6 %	—
Hommes (zone euro)	6,1 %	—

Ce sont 13,35 millions d’Européens au chômage. Près d’un jeune sur six ne trouve pas de travail. Mais bien sûr, continuons à prétendre que le système fonctionne.

Source : Eurostat

Autres grandes économies

Pays	Taux de chômage	Bilan de réalité
Japon	2,6 %	Population vieillissante, pas économie saine
Allemagne	3,5 %	Fabrication en déclin structurel
Royaume-Uni	4,2 %	La gueule de bois du Brexit continue
Chine	4,6 %	Chiffre « officiel » (vrai chômage des jeunes caché)
France	7,4 %	Les gilets jaunes n’avaient pas tort

Les extrêmes mondiaux : un conte de deux économies

Les scénarios cauchemardesques

Pays	Taux	Contexte
Eswatini	34,4 %	Un adulte sur trois au chômage
Afrique du Sud	33,2 %	Structurel, pas cyclique
Djibouti	25,9 %	Emplacement stratégique, pas d’emplois
Botswana	23,2 %	Riche en diamants, pauvre en emplois
Gabon	20,1 %	La malédiction du pétrole en action

Les « réussites » trompeuses

Pays	Taux	Ce que ça signifie vraiment
Qatar	0,2 %	Les travailleurs migrants ne comptent pas
Cambodge	0,3 %	L’agriculture de subsistance n’est pas du « chômage »
Niger	0,4 %	Voir ci-dessus
Thaïlande	0,7 %	L’économie informelle invisible
Laos	1,3 %	Idem

Un faible chômage dans les pays pauvres signifie généralement : « Nous avons arrêté de compter les désespérés. »

2025 : l’année du licenciement

Vue d’ensemble

Métrique	Chiffre	Contexte
Total des licenciements américains (cumul annuel)	1,1 million+	Le plus depuis la COVID-19
Augmentation d’une année sur l’autre	+65 %	Ce n’est pas cyclique
Premier secteur : Gouvernement	Dizaines de milliers	DOGE rencontre la réalité
Deuxième secteur : Technologie	126 000-183 000	Selon le tracker

Octobre 2025 a vu le chiffre de licenciements d’octobre le plus élevé en 22 ans. Octobre est généralement le moment où les entreprises embauchent pour les fêtes. Au lieu de ça, elles licencient. Le signal ne pourrait pas être plus clair.

Source : Challenger, Gray & Christmas via Fast Company

Secteur technologique : ground zero

Différents trackers, chiffres légèrement différents, même histoire :

Tracker	Licenciements	Entreprises
Crunchbase	126 101+	—
TrueUp	182 963	626 licenciements
Layoffs.fyi	122 549	257 entreprises
Visual Capitalist	141 000+	—

La raison de la variation : certains ne comptent que les entreprises technologiques, d’autres comptent les emplois technologiques dans toute entreprise. Mais tous les trackers s’accordent sur la direction : en hausse, en hausse, en hausse.

Aperçu clé : Bien que l’IA soit blâmée pour les licenciements technologiques, elle se classe en réalité sixième parmi les raisons déclarées—derrière la « restructuration » et les « conditions économiques ». Mais voici le truc : que pensez-vous que signifie « restructuration » quand les entreprises investissent simultanément des milliards dans l’IA ? Cela signifie remplacer les humains par des machines tout en utilisant des euphémismes.

Sources : TechCrunch, Crunchbase, Layoffs.fyi

Le palmarès de la honte des entreprises (2025)

Entreprise	Licenciements	% de l’effectif	Sur quoi elles dépensent à la place
Intel	21 000+	~20 %	Puces IA
Microsoft	~9 000	<4 %	Copilot, OpenAI
Amazon	14 000	—	Services IA AWS
HP	4 000-6 000	—	« Efficacité »
Meta	4 200+	—	Llama, publicités IA
Google	Centaines	—	Gemini, Waymo
IBM	2 700-8 000	—	Successeurs de Watson

Vous remarquez un schéma ? Chaque entreprise licenciant des humains double simultanément ses investissements dans l’IA. Elles ne réduisent pas les coûts ; elles substituent la main-d’œuvre.

Déplacement d’emplois par l’IA : l’éléphant dans chaque salle de réunion

Ce qui s’est déjà produit

Métrique	Chiffre	Source
Emplois américains avec 50 %+ de tâches automatisées	23,2 millions (15,1 % de l’emploi)	SHRM
Emplois américains utilisant massivement l’IA générative	12 millions (7,8 % de l’emploi)	SHRM
Travailleurs signalant un déplacement direct par l’IA	14 %	Enquêtes multiples
Licenciements technologiques citant explicitement l’IA	77 999	Layoffs.fyi

Ce chiffre de 14 % devrait vous hanter. Cela signifie qu’environ un travailleur sur sept a déjà été déplacé par l’IA—et nous sommes encore aux premières manches. GPT-4 a deux ans. Claude 3.5 vient d’arriver. Les robots n’ont même pas encore commencé à marcher.

Pourquoi c’est important si vous faites partie des 86 % : Le déplacement ne concerne pas seulement les déplacés. Quand 14 % des travailleurs perdent leur revenu, ils arrêtent de dépenser—dans les restaurants, le commerce de détail, les services. Les entreprises qui les servent réduisent leur personnel. Ces travailleurs nouvellement chômeurs arrêtent de dépenser. C’est ce que les économistes appellent un « effondrement de la demande »—une spirale descendante où le chômage crée plus de chômage. Pendant la Grande Dépression, le chômage a commencé à 3 % et atteint 25 % en quatre ans, non pas parce que 25 % des emplois ont disparu du jour au lendemain, mais parce que les licenciements initiaux ont déclenché une cascade.

Source : SHRM Research

Ce qui arrive

Calendrier	Emplois déplacés	Nouveaux emplois créés	Changement net
D’ici fin 2025	85 millions	97 millions	+12 millions
D’ici 2030	92 millions	170 millions	+78 millions

« Vous voyez ! » disent les optimistes. « Plus d’emplois seront créés que détruits ! »

Voici le problème avec ce calcul : les emplois détruits ne sont pas les mêmes que les emplois créés. Une comptable de 55 ans qui perd son emploi au profit de l’IA ne va pas devenir « ingénieur de prompts » ou « spécialiste de la collaboration humain-IA ». Les personnes qui perdent des emplois et les personnes qui obtiennent de nouveaux emplois sont des populations différentes.

Ce que « l’écart de compétences » signifie spécifiquement ici : Les nouveaux emplois liés à l’IA nécessitent des diplômes supérieurs, des années de formation technique et une expérience avec des outils de pointe. Les travailleurs déplacés ont généralement des compétences optimisées pour des emplois qui n’existent plus. Même avec une reconversion, un ancien camionneur de 45 ans en concurrence avec un diplômé en informatique de 25 ans fait face à des chances presque impossibles. Le marché du travail crée des gagnants et des perdants—et la « reconversion » convertit rarement les perdants en gagnants à temps.

C’est comme dire à un mineur de charbon que les emplois d’installation de panneaux solaires sont en croissance. Techniquement vrai. Pratiquement inutile.

Source : World Economic Forum Future of Jobs Report 2025

Les professions les plus exposées

Profession	Exposition à l’IA	Statut actuel
Programmeurs informatiques	~80 %	Chômage en hausse
Représentants du service client	80 % d’ici 2025	Remplacement massif en cours
Employés de saisie de données	7,5 M d’emplois perdus d’ici 2027	Déjà en hémorragie
Caissiers de détail	65 % risque d’automatisation	Caisses automatiques partout
Comptables et auditeurs	Élevé	Les copilotes dévorent leur déjeuner
Assistants juridiques	Élevé	L’IA lit les contrats plus vite
Télévendeurs	Très élevé	Des robots vendant des robots

Les emplois les plus sûrs (pour l’instant)

Profession	Pourquoi protégés
Contrôleurs aériens	Responsabilité, réglementation
Dirigeants d’entreprise	Qui va se licencier soi-même ?
Radiologues	Responsabilité (mais l’IA lit mieux)
Clergé	Impossible d’automatiser le sens (encore)
Conseillers résidentiels	Le contact humain essentiel

Source : National University, Goldman Sachs

L’écart de compétences : la vraie crise que personne n’aborde

Voici la statistique qui devrait empêcher les décideurs politiques de dormir :

Exigences pour les nouveaux emplois IA	Pourcentage
Nécessite un master	77 %
Nécessite un doctorat	18 %
Nécessite une licence ou moins	5 %

Pendant ce temps, parmi les adultes américains :

13 % ont un master
4 % ont un doctorat
23 % ont seulement une licence
60 % ont moins qu’une licence

Voyez-vous le problème ? Nous créons des emplois que 95 % des travailleurs déplacés ne peuvent pas occuper. La foule du « reconvertissez-vous » pourrait tout aussi bien dire « devenez simplement une personne différente ».

20 millions de travailleurs américains devraient nécessiter une reconversion dans les trois prochaines années. Les programmes actuels de développement de la main-d’œuvre peuvent gérer peut-être 2 millions. Les mathématiques ne fonctionnent pas.

Le désastre démographique

Groupe	Niveau d’anxiété face à l’IA	Ce qui se passe réellement
18-24 ans	129 % plus anxieux que les 65+	Big Tech a réduit l’embauche de nouveaux diplômés de 25 %
Femmes dans des emplois exposés à l’IA	58,87 millions	Plus exposées que les hommes (48,62 M)
Chercheurs d’emploi de la génération Z	49 % disent que l’IA a dévalué leur diplôme	Ils n’ont pas tort
Travailleurs technologiques 20-30	Chômage en hausse ~3 points	Les canaris rencontrent la mine de charbon

Source : St. Louis Fed, Yale Budget Lab

L’avertissement de McKinsey

McKinsey Global Institute—pas exactement une organisation radicale—projette que d’ici 2030 :

Scénario	Heures de travail automatisées	Américains nécessitant des changements de carrière
Sans IA générative	21,5 %	~8 millions
Avec IA générative	29,5 %	12 millions

Ce sont 8 points de pourcentage d’automatisation supplémentaire juste de l’IA générative. Et le plus gros changement ? Les professionnels STEM—les personnes à qui on a dit « d’apprendre à coder »—font face à un potentiel d’automatisation passant de 14 % à 30 % des heures de travail.

Les emplois « sûrs » ne sont plus sûrs. Le conseil d’« obtenir un emploi technologique » est désormais aussi utile que « obtenir un emploi d’usine » l’était en 1975.

Source : McKinsey Global Institute

Contexte historique : pourquoi cette fois-ci est différent

Ère	Perturbation	Temps d’adaptation	Ce que les travailleurs ont fait
Révolution industrielle	Mécanisation	~60 ans	Déménagé vers les usines
Électrification	Automatisation des usines	~40 ans	Compétences spécialisées
Informatique	Transformation numérique	~30 ans	Appris l’informatique
Ère de l’IA (années 2020)	Automatisation cognitive	~10 ans	???

Chaque perturbation précédente affectait d’abord la main-d’œuvre manuelle, donnant aux travailleurs cognitifs le temps de s’adapter. Celle-ci dévore d’abord le travail cognitif. Les avocats, comptables, programmeurs et analystes sont touchés avant les plombiers et électriciens.

Et le calendrier se comprime. Ce qui a pris 60 ans dans les années 1800 se produit en une décennie maintenant. Les capacités de l’IA doublent environ chaque année. Les humains n’évoluent pas aussi vite.

Pourquoi « Le marché s’ajustera » peut ne pas s’appliquer cette fois :

Le mécanisme d’ajustement du marché fonctionnait ainsi : les travailleurs déplacés se déplaçaient vers de nouvelles industries qui n’existaient pas auparavant (fermes vers usines vers bureaux). Chaque transition a fonctionné parce que (a) il y avait un endroit où aller, et (b) il y avait du temps pour y arriver.

L’IA brise les deux conditions. Où vont les travailleurs cognitifs quand l’IA gère mieux le travail cognitif ? Et comment y arrivent-ils en 10 ans quand les transitions précédentes ont pris 40-60 ans ? L’échappatoire traditionnelle—« apprendre de nouvelles compétences »—suppose que de nouvelles industries avantageuses pour les humains émergeront plus vite que l’IA n’apprend à les faire aussi. Cette hypothèse ressemble de plus en plus à un vœu pieux.

Ce que ces chiffres signifient vraiment

Laissez-moi traduire les statistiques en langage clair :

« 4,9 % de chômage mondial » signifie : Le système est stable selon ses propres métriques—mais ses métriques sont conçues pour masquer l’instabilité.
« Chômage des jeunes à 12 %+ » signifie : Toute une génération est exclue de l’économie avant de commencer. C’est ainsi qu’on obtient des révolutions.
« 1,1 million de licenciements en 2025 » signifie : Les entreprises se restructurent pour un avenir d’abord IA. Les humains sont montrés à la porte.
« 77 % des nouveaux emplois IA nécessitent des masters » signifie : Nous créons un marché du travail à deux niveaux—titulaires de doctorats et tous les autres.
« 14 % des travailleurs déjà déplacés par l’IA » signifie : Nous ne prédisons pas la Falaise de l’Emploi. Nous en tombons déjà.

Les chiffres ne mentent pas. Mais ils chuchotent quand ils devraient crier.

la perspective de la post-pénurie

Dans le cadre de la post-pénurie, ces statistiques ne sont pas que des points de données—ce sont des avertissements précoces de la Falaise de l’Emploi, le moment où le travail humain devient économiquement facultatif pour la plupart des tâches.

La solution n’est pas plus de programmes de formation professionnelle (bien qu’ils aident à la marge). La solution est de reconnaître qu’une économie construite sur le travail humain devient obsolète, et de construire de nouveaux systèmes—comme La Fondation et les Points d’Impact—qui découplent la survie de l’emploi.

Nous avons un choix : distribuer largement les gains de l’IA, ou les concentrer parmi les quelques-uns qui possèdent les machines. Les statistiques ci-dessus montrent dans quelle direction nous nous dirigeons actuellement.

L’horloge tourne. Les chiffres ne mentent pas.

Sources de données en direct

Pour le suivi en temps réel :

Emploi américain : Bureau of Labor Statistics
Chômage UE : Eurostat
Données mondiales : ILO ILOSTAT
Licenciements technologiques : Layoffs.fyi | TrueUp Tracker
Recherche sur l’impact de l’IA : Yale Budget Lab

Sources et références

Organisations gouvernementales et internationales officielles

Suivi des licenciements

Recherche sur l’IA et l’automatisation

Couverture médiatique

Cette page est mise à jour régulièrement à mesure que de nouvelles données émergent. La Falaise de l’Emploi n’attend personne.

4,9 % de chômage, 80 % du codage automatisé : données 2025