Pour OpenAI, 18 % des métiers présentent « un risque élevé d’automatisation à court terme »

De nombreuses études analysent déjà l’impact de l’IA sur le marché du travail, souvent avec des conclusions alarmistes sur les métiers les plus exposés. Dans un rapport récemment publié en 2026, intitulé The AI Jobs Transition Framework, OpenAI tente de proposer une approche plus structurée. Rédigé par l’économiste Alex Martin Richmond, il passe en revue plus de 900 professions, couvrant 153,7 millions d’emplois, soit presque l’ensemble du marché du travail américain. L’analyse repose sur trois axes : l’exposition technique aux modèles de langage, le degré de nécessité humaine dans chaque métier, et la sensibilité de la demande à une baisse des coûts. Ces dimensions sont ensuite croisées avec des données réelles d’usage de ChatGPT.

L’exposition à l’IA, une mesure incomplète

Pour OpenAI, le niveau d’exposition d’un métier à l’IA ne permet pas, à lui seul, d’anticiper sa disparition. Certaines professions, pourtant fortement exposées sur le plan technique, continuent de reposer sur une présence humaine pour des raisons extérieures aux capacités de l’IA. L’entreprise distingue trois formes de « nécessité humaine », qui concernent au total 80,7 % des métiers analysés.

• La nécessité physique (41,1 %) regroupe les activités impliquant une intervention concrète dans le monde réel, comme les plombiers, les kinésithérapeutes ou les aides-soignants.
• La nécessité relationnelle (30,5 %) concerne les métiers fondés sur la confiance, le soin ou l’interaction humaine. Un enseignant, par exemple, doit rester présent en classe, même si une IA peut produire des supports pédagogiques.
• La nécessité réglementaire (9 %) s’applique lorsque la loi impose une validation ou une responsabilité humaine. Les greffiers de tribunal, bien que très exposés sur le plan technique, doivent ainsi certifier chaque transcription dans la plupart des juridictions.

Dès lors, seuls 19,3 % des métiers ne relèvent d’aucune de ces contraintes, et apparaissent donc plus directement substituables. Le rapport introduit toutefois une nuance importante : le maintien d’un rôle humain ne garantit pas le maintien des effectifs. Dans certaines professions, comme celle d’avocat, l’IA peut accroître la productivité individuelle, permettant de traiter davantage de dossiers sans augmentation équivalente de la demande, ce qui peut conduire à une réduction du nombre de postes.

18 % des métiers à risque élevé d’automatisation, 12 % qui pourraient croître grâce à l’IA

En croisant le niveau d’exposition, les formes de nécessité humaine et l’élasticité de la demande, OpenAI classe les 921 métiers analysés en quatre grandes catégories :

• 18 % présentent un risque élevé d’automatisation à court terme. Ils cumulent une forte exposition, une faible nécessité humaine et une demande peu élastique. Cela concerne notamment les opérateurs de saisie de données, les commis comptables ou encore certains agents de service client.
• 24 % devraient surtout se transformer. Dans ces métiers, l’exposition est élevée mais une présence humaine reste requise. Les gains de productivité permis par l’IA tendent alors à réduire les effectifs, sans pour autant faire disparaître les fonctions.
• 12 % pourraient au contraire bénéficier d’une croissance de l’emploi. Il s’agit de métiers caractérisés par une forte élasticité de la demande, comme les développeurs ou les graphistes, pour lesquels la baisse des coûts liée à l’IA peut faire émerger une demande supplémentaire et soutenir l’activité.
• 46 % des métiers apparaissent peu susceptibles de connaître des évolutions significatives à court terme.

L’élasticité de la demande est évaluée à partir d’un scénario standardisé : une baisse de 10 % du prix d’un service grâce à l’IA, et son effet sur la demande à horizon de deux à trois ans. Certains métiers, comme les pompiers ou les aides à domicile, présentent une demande contrainte, liée à des situations d’urgence ou à des budgets limités. À l’inverse, des professions comme les graphistes ou les développeurs peuvent voir leur marché s’élargir sensiblement lorsque les coûts diminuent.

Un fossé entre capacités et usage réel

Pour valider son cadre d’analyse, OpenAI s’appuie sur des données anonymisées d’usage professionnel de ChatGPT, collectées au second semestre 2025. L’objectif est de comparer, métier par métier, l’exposition théorique à l’IA et son usage réel.

Le résultat met en évidence un décalage systématique : dans tous les secteurs, l’usage effectif reste nettement inférieur au potentiel technique. OpenAI désigne ce phénomène sous le terme de capability overhang. Dans les métiers les plus exposés à l’automatisation, le taux d’usage réel atteint 23,8 %, pour un potentiel estimé à 90 %, soit un écart de 66 points. Ce différentiel illustre le fossé persistant entre les capacités de l’IA et leur adoption concrète.

Ce décalage contribue à rendre l’impact sur l’emploi difficile à évaluer, y compris dans des situations où les capacités techniques sont déjà disponibles.