Par Pascale Caron

L’annonce est spectaculaire. En une phrase, elle condense l’angoisse contemporaine face à l’intelligence artificielle : les métiers de bureau seraient condamnés à disparaître d’ici dix-huit mois. La formule, attribuée à Mustafa Suleyman, directeur de Microsoft AI, a immédiatement circulé dans l’écosystème médiatique et numérique, alimentant une narration familière : celle d’une substitution rapide et massive du travail humain par la machine. Pourtant, lorsque l’on remonte à la source et que l’on confronte cette déclaration aux travaux empiriques disponibles, l’image se complexifie. Ce qui se joue n’est pas tant la disparition des cols blancs que la recomposition de la valeur, des tâches et des hiérarchies professionnelles.

Une prophétie née d’un entretien

La déclaration provient d’une interview accordée au Financial Times. Mustafa Suleyman y évoque l’hypothèse d’une IA atteignant un niveau de performance « équivalent à celui des humains sur la plupart des tâches professionnelles » dans un horizon de douze à dix-huit mois (Financial Times, 2026). La phrase clé concerne l’automatisation des tâches, non la suppression des emplois. La nuance est décisive : un métier n’est pas une tâche unique, mais un assemblage d’activités, de responsabilités, d’interactions sociales et de décisions situées.

Ce glissement sémantique — tâches automatisées devenant emplois supprimés — constitue le premier biais de réception médiatique. Il transforme une projection technologique en destin social.

L’économie du travail ne parle pas de disparition

Les grandes institutions internationales décrivent un paysage très différent. Le rapport de l’Organisation internationale du travail consacré à l’IA générative souligne que l’effet dominant sera l’augmentation du travail plutôt que son remplacement, en particulier dans les professions qualifiées (ILO, Generative AI and Jobs, 2023). L’OCDE utilise la notion d’« exposition » aux technologies d’IA : certains métiers seront fortement transformés, mais rarement automatisés dans leur totalité (OECD, AI and the Labour Market, 2024).

Le FMI estime que près de 40 % des emplois seront affectés par l’IA, mais dans des proportions variables, allant de la complémentarité à la substitution partielle (IMF, 2024). Quant à McKinsey, ses projections situent à l’horizon 2030 — et non à dix-huit mois — la possibilité d’automatiser environ 30 % des heures travaillées dans les économies avancées (McKinsey Global Institute, The Future of Work in Europe, 2024).

La temporalité est donc l’enjeu central : l’adoption organisationnelle est historiquement beaucoup plus lente que la capacité technique.

Le précédent de l’ingénierie logicielle

Le secteur du développement informatique est souvent présenté comme le laboratoire de cette transformation. Satya Nadella a indiqué qu’entre 20 % et 30 % du code produit chez Microsoft serait désormais généré par l’IA (TechCrunch, 2025). Cette donnée est réelle, mais son interprétation exige la prudence. Produire du code n’est pas concevoir un système, en assurer la sécurité, en garantir la robustesse, ni en assumer la responsabilité juridique.

Les recherches empiriques sur l’usage des assistants de programmation montrent des gains de productivité significatifs pour certaines tâches répétitives, mais aussi une augmentation des besoins en revue de code, en validation et en supervision. L’automatisation déplace le travail vers des activités à plus forte responsabilité plutôt qu’elle ne l’élimine.

La projection du CTO de Microsoft, Kevin Scott, selon laquelle 95 % du code pourrait être généré par l’IA d’ici 2030, relève d’un scénario stratégique plus que d’une trajectoire mesurée. Elle s’inscrit dans une logique d’orientation des investissements et d’accélération de l’adoption.

Les licenciements : causalité ou corrélation ?

La concomitance entre déploiement de l’IA et plans de réduction d’effectifs dans certaines grandes entreprises nourrit l’idée d’un remplacement direct. Microsoft a effectivement supprimé plusieurs milliers de postes en 2025 (GeekWire, 2025). Mais l’analyse des restructurations montre qu’elles relèvent d’arbitrages financiers, de réorganisations managériales et de réallocations stratégiques vers les activités jugées prioritaires.

Attribuer ces suppressions d’emplois à l’IA seule revient à ignorer la dynamique structurelle des cycles technologiques : chaque vague d’innovation s’accompagne d’un redéploiement du capital humain.

Les usages réels dans les professions juridiques et comptables

Le rapport 2026 de Thomson Reuters sur l’IA dans les services professionnels offre un indicateur précieux : dans les cabinets juridiques, l’IA est principalement utilisée pour la recherche documentaire, l’analyse et la synthèse de textes. Ces tâches représentent des gains de productivité, mais ne suppriment pas la nécessité de l’expertise, de l’interprétation et de la responsabilité (Thomson Reuters, AI in Professional Services Report, 2026).

L’histoire des technologies de bureau montre que les outils qui promettaient de réduire massivement l’emploi administratif ont souvent produit l’effet inverse : ils ont augmenté la complexité organisationnelle et créé de nouveaux rôles.

La dimension stratégique du discours des dirigeants technologiques

Les déclarations prospectives des dirigeants de la Big Tech ne sont pas neutres. Elles participent d’une stratégie performative : annoncer une transformation contribue à la rendre crédible, à orienter les investissements et à accélérer l’adoption. Elles structurent aussi la concurrence entre acteurs en installant l’idée d’une course inévitable.

Ce phénomène est bien documenté dans l’histoire des technologies numériques : les récits de rupture précèdent souvent les transformations effectives.

Transformation du travail : vers une polarisation des compétences

  • Si la disparition rapide des cols blancs relève du mythe, la transformation en cours est réelle. Elle s’organise autour de trois dynamiques. La délégation des tâches standardisées,
  • la montée en valeur des activités de supervision, d’arbitrage et de relation,
  • la polarisation entre profils capables d’orchestrer l’IA et ceux qui exécutent des tâches résiduelles.

Cette recomposition rappelle les analyses de David Autor sur l’automatisation des tâches et la polarisation du marché du travail (Autor, Why Are There Still So Many Jobs?, Journal of Economic Perspectives, 2015).

La question du temps social

Le facteur déterminant n’est pas la capacité technique, mais le temps social de l’adoption. L’intégration d’un système d’IA dans une organisation implique des transformations juridiques, culturelles et managériales. Elle suppose la redéfinition des responsabilités, la certification des processus et la gestion du risque.

Historiquement, ces transformations s’étalent sur une décennie ou plus.

Vers une nouvelle définition du col blanc

Le véritable enjeu est peut-être ailleurs. Le col blanc n’est plus celui qui exécute des tâches cognitives routinières, mais celui qui sait orchestrer des systèmes hybrides, interpréter des résultats probabilistes et assumer des décisions dans l’incertitude.

Autrement dit, la frontière entre travail intellectuel et travail automatisé se déplace vers la capacité à produire du sens et à prendre en charge la responsabilité.

Une économie de la confiance

L’IA introduit une nouvelle variable dans les professions qualifiées : la confiance. Qui est responsable d’une erreur ? Qui certifie un document ? Qui engage sa signature ? Ces dimensions, absentes des discours technocentrés, constituent pourtant le cœur de la valeur dans les métiers juridiques, financiers ou de conseil. Tant que ces questions ne sont pas résolues, la substitution totale reste improbable.

Conclusion : de la disparition à la métamorphose

La prophétie de la disparition des cols blancs fonctionne comme un révélateur. Elle dit moins ce qui va se produire qu’elle ne révèle la manière dont la société appréhende la technologie : entre fascination et anxiété. Les données empiriques convergent vers un scénario de transformation profonde, mais progressive, où l’IA reconfigure les tâches, les compétences et les chaînes de valeur sans supprimer mécaniquement les professions. La question n’est donc pas : les cols blancs vont-ils disparaître ?
Elle devient : quelles activités conserveront une valeur humaine dans un environnement cognitif automatisé ? Et, au fond, quelle redéfinition du travail qualifié sommes-nous prêts à accepter ?