{"id":185780,"date":"2026-05-07T17:02:21","date_gmt":"2026-05-07T21:02:21","guid":{"rendered":"https:\/\/linitiative.ca\/International\/maledh-marrakchi-lia-et-lavenir-du-travail-disparites-defis-et-opportunites-de-croissance\/"},"modified":"2026-05-07T17:02:21","modified_gmt":"2026-05-07T21:02:21","slug":"maledh-marrakchi-lia-et-lavenir-du-travail-disparites-defis-et-opportunites-de-croissance","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/linitiative.ca\/International\/maledh-marrakchi-lia-et-lavenir-du-travail-disparites-defis-et-opportunites-de-croissance\/","title":{"rendered":"Maledh Marrakchi – L’IA et l’avenir du travail: Disparit\u00e9s, d\u00e9fis et opportunit\u00e9s de croissance"},"content":{"rendered":"

1. Cadre de r\u00e9f\u00e9rence: La double nature de l’impact de l’IA<\/strong><\/span><\/span><\/p>\n

Selon l\u2019OIT[1]<\/strong><\/sup><\/span>, l\u2019impact de l\u2019adoption de l\u2019intelligence artificielle (IA) sur les jeunes travailleurs suscite des inqui\u00e9tudes, en particulier pour ceux qui cherchent leur premier emploi dans des m\u00e9tiers hautement qualifi\u00e9s. Des donn\u00e9es pr\u00e9liminaires concernant les pays \u00e0 revenu \u00e9lev\u00e9 indiquent que les jeunes ayant un niveau d\u2019\u00e9ducation \u00e9lev\u00e9 qui entrent sur le march\u00e9 du travail pourraient \u00eatre confront\u00e9s \u00e0 de plus grandes difficult\u00e9s dues \u00e0 l\u2019adoption de l\u2019IA. Une analyse par risque d\u2019exposition \u00e0 l\u2019IA[2]<\/strong><\/sup><\/span> montre que les jeunes (de 15 \u00e0 24 ans) ayant un niveau d\u2019\u00e9ducation \u00e9lev\u00e9 courent un plus grand risque d\u2019automatisation que leurs homologues moins \u00e9duqu\u00e9s. Bien que l\u2019impact total de l\u2019IA sur l\u2019emploi des jeunes reste incertain, son ampleur potentielle justifie une surveillance \u00e9troite.<\/p>\n

L\u2019IA ne doit pas \u00eatre appr\u00e9hend\u00e9e comme une simple force de destruction cr\u00e9atrice, mais comme un choc technologique asym\u00e9trique modifiant les \u00e9lasticit\u00e9s de la demande de travail. Pour les d\u00e9cideurs publics, l\u2019enjeu strat\u00e9gique r\u00e9side dans la distinction entre la substitution directe au niveau des t\u00e2ches et les effets r\u00e9allocatifs indirects au niveau des professions. Contrairement aux vagues d’automatisation pr\u00e9c\u00e9dentes (robotique, informatique de gestion) qui ciblaient les t\u00e2ches manuelles et routini\u00e8res, l’IA cible prioritairement les \u00ab\u00a0cols blancs\u00a0\u00bb et les fonctions \u00e0 hauts salaires.<\/p>\n

Les donn\u00e9es de l\u2019indice de dissimilarit\u00e9[3]<\/strong><\/sup><\/span> propos\u00e9 par des chercheurs de l\u2019Universit\u00e9 de Yale en 2026, r\u00e9v\u00e8lent que si le mix professionnel \u00e9volue, cette transition s’inscrit dans une tendance structurelle pr\u00e9existant \u00e0 l’IA g\u00e9n\u00e9rative. Le \u00ab\u00a0paradoxe de l’exposition\u00a0\u00bb d\u00e9montre qu’une forte exposition n’\u00e9quivaut pas \u00e0 une destruction d’emploi: l’impact net d\u00e9pend de l’arbitrage entre l’effet de substitution (remplacement de l’humain sur une t\u00e2che) et l’effet de productivit\u00e9 (augmentation de la demande globale via la baisse des co\u00fbts unitaires de production). Pour une \u00e9conomie comme la Tunisie, comprendre ces canaux de transmission est imp\u00e9ratif pour transformer un risque de d\u00e9classement en levier de convergence technologique.\"\"\/<\/p>\n

2. Analyse des disparit\u00e9s d’impact: Une cartographie d\u00e9mographique et sectorielle<\/strong><\/span><\/span><\/p>\n

L’adoption de l’IA risque d’exacerber les in\u00e9galit\u00e9s structurelles si elle n’est pas pilot\u00e9e de mani\u00e8re granulaire. L’exposition suit des lignes de fracture \u00e9ducatives et d\u00e9mographiques pr\u00e9cises:<\/p>\n

\u2022 \u00c9ducation et Rendement du capital humain:<\/strong> Il existe une corr\u00e9lation positive entre le niveau d’\u00e9tudes et l’exposition. Les travailleurs dipl\u00f4m\u00e9s du sup\u00e9rieur sont cinq fois plus expos\u00e9s que les titulaires d’un dipl\u00f4me secondaire. L’IA d\u00e9fie le dogme selon lequel les qualifications \u00e9lev\u00e9es constituent un rempart contre l’automatisation.<\/p>\n

\u2022 Genre et Groupes vuln\u00e9rables:<\/strong> Selon l’OIT, l’impact n’est pas neutre en termes de genre. Environ 7,8 % des emplois f\u00e9minins dans les pays \u00e0 revenu \u00e9lev\u00e9 sont automatisables, contre seulement 2,9 % pour les hommes. Cette disparit\u00e9 s’explique par la surrepr\u00e9sentation des femmes dans les fonctions administratives et de support, cibles privil\u00e9gi\u00e9es de la substitution de t\u00e2ches.<\/p>\n

\u2022 Le cas de la Tunisie (Dualisme et Secteur des services):<\/strong> La structure \u00e9conomique tunisienne pr\u00e9sente un risque de \u00ab\u00a0dualisme technologique\u00a0\u00bb. Les grands centres d’appels et les services aux entreprises (notamment la partie offshore) pourraient int\u00e9grer rapidement l’IA pour augmenter leur comp\u00e9titivit\u00e9, tandis que le secteur onshore (PME) risque de subir un d\u00e9crochage de productivit\u00e9. Tunisienss administratives, un des piliers de l’emploi des jeunes dipl\u00f4m\u00e9s tunisiens, sont les plus vuln\u00e9rables \u00e0 une substitution sans r\u00e9allocation imm\u00e9diate. Le retard pris par la Tunisie sur la digitalisation des administrations et des entreprises constitue un \u00abavantage\u00bb et donc un frein \u00e0 cette substitution, mais affectera \u00e0 terme de fa\u00e7on plus brutale ces emplois si rien n\u2019est fait dans l\u2019imm\u00e9diat.<\/p>\n

Ces disparit\u00e9s exigent de passer d’une vision \u00abmacro-stabile\u00bb privil\u00e9giant la stabilit\u00e9 macro\u00e9conomique, \u00e0 une analyse des m\u00e9canismes micro\u00e9conomiques de r\u00e9allocation au sein des organisations.<\/p>\n

3. Dynamique des entreprises et m\u00e9canismes de compensation<\/strong><\/span><\/span><\/p>\n

Le mod\u00e8le NBER[4]<\/strong><\/sup><\/span> propos\u00e9 par Hampole et al., 2025, d\u00e9montre que la stabilit\u00e9 agr\u00e9g\u00e9e du march\u00e9 du travail masque un \u00abchurn\u00bb intense au niveau micro\u00e9conomique. La croissance des entreprises adoptant l’IA est le moteur essentiel de la demande de main-d’\u0153uvre.<\/p>\n

L\u2019impact sur la demande de travail d\u2019une profession d\u00e9pend de deux variables cl\u00e9s. Si l\u2019exposition est uniforme sur toutes les t\u00e2ches, la demande chute. Cependant, si l\u2019exposition est concentr\u00e9e sur quelques t\u00e2ches sp\u00e9cifiques, les travailleurs r\u00e9allouent leur effort vers des t\u00e2ches compl\u00e9mentaires o\u00f9 leur productivit\u00e9 marginale reste \u00e9lev\u00e9e. Ce m\u00e9canisme est renforc\u00e9 par la convexit\u00e9 des salaires: la dispersion des gains de productivit\u00e9 entre les t\u00e2ches favorise le maintien de la demande de travail global de l’occupation.<\/p>\n

Par ailleurs, l’adoption de l’IA est corr\u00e9l\u00e9e \u00e0 une hausse de la productivit\u00e9 totale des facteurs (TFP) et des profits. Les donn\u00e9es prouvent qu’une hausse d’un \u00e9cart-type dans l’adoption d’IA entra\u00eene une augmentation de 6,8 % de l’emploi total au sein de l’entreprise utilisatrice. L’effet d’expansion de l\u2019entreprise compense ainsi les destructions de t\u00e2ches au niveau micro.<\/p>\n

4. Strat\u00e9gies de transformation: Du risque de d\u00e9placement \u00e0 l’opportunit\u00e9 de croissance<\/strong><\/span><\/span><\/p>\n

La transition num\u00e9rique n\u00e9cessite une intervention proactive de l’\u00c9tat pour corriger les d\u00e9faillances de march\u00e9, notamment en termes d’asym\u00e9trie d’acc\u00e8s technologique entre grandes firmes et PME.<\/p>\n

Cette action devrait viser:<\/p>\n

\u2022 Le nivellement par l’IA:<\/strong> Les donn\u00e9es de l’IEDC[5]<\/strong><\/sup><\/span> indiquent que l’IA g\u00e9n\u00e9rative peut booster la productivit\u00e9 de 66 %. Plus crucial encore, cette augmentation profite davantage aux travailleurs les moins exp\u00e9riment\u00e9s ou les moins qualifi\u00e9s, en \u00ab\u00a0augmentant\u00a0\u00bb leurs capacit\u00e9s de base. Pour la jeunesse tunisienne se situant \u00e0 un faible niveau d\u2019expertise, l’IA peut servir d’acc\u00e9l\u00e9rateur d’expertise.<\/p>\n

\u2022 La r\u00e9duction du dualisme:<\/strong> Puisque l’adoption de l’IA est corr\u00e9l\u00e9e \u00e0 la taille de la firme, la Tunisie doit cr\u00e9er des \u00ab\u00a0Centres de Services Partag\u00e9s en IA\u00a0\u00bb pour permettre aux PME d’atteindre la taille critique n\u00e9cessaire aux gains de productivit\u00e9, \u00e9vitant ainsi un \u00e9largissement du foss\u00e9 avec le secteur des entreprises amarr\u00e9es \u00e0 l\u2019international (notamment les soci\u00e9t\u00e9s offshore).<\/p>\n

\u2022 Les comp\u00e9tences et la collaboration:<\/strong> Le syst\u00e8me \u00e9ducatif doit pivoter vers les comp\u00e9tences r\u00e9silientes \u00e0 l’IA : pens\u00e9e critique, r\u00e9solution de probl\u00e8mes, collaboration IA-humain et conception dans une vision syst\u00e8me. L’objectif est de maximiser la compl\u00e9mentarit\u00e9 (augmentation) plut\u00f4t que la simple substitution.<\/p>\n

5. Responsabilit\u00e9 soci\u00e9tale et gouvernance \u00e9thique<\/strong><\/span><\/span><\/p>\n

\"\"\/L’acceptabilit\u00e9 sociale de l’IA repose sur la perception d’une distribution \u00e9quitable des gains de productivit\u00e9. Il devient n\u00e9cessaire d\u2019encourager la mise en place de cadres de gouvernance de l\u2019IA afin de:<\/p>\n

\u2022 Att\u00e9nuer des biais algorithmiques:<\/strong> Les risques de discrimination dans les recrutements automatis\u00e9s sont r\u00e9els. Un cadre r\u00e9glementaire doit imposer une surveillance humaine et des audits de transparence pour \u00e9viter de p\u00e9naliser les groupes vuln\u00e9rables (femmes, jeunes dipl\u00f4m\u00e9s).<\/p>\n

\u2022 Adresser le stress de transition et la sant\u00e9 mentale:<\/strong> L’incertitude li\u00e9e au churn micro\u00e9conomique g\u00e9n\u00e8re un stress structurel. Les m\u00e9canismes de soutien doivent \u00e9voluer pour accompagner la mobilit\u00e9 professionnelle intra-firme notamment par rapport au stress qui en d\u00e9coule, les risques d\u2019atteinte \u00e0 la sant\u00e9 mentale des travailleurs (burn out, bore out, surcharge cognitive, \u2026), les besoins en formation et en acquisition de nouvelles comp\u00e9tences.<\/p>\n

\u2022 Faire \u00e9voluer la cadre r\u00e9glementaire Tunisien:<\/strong> La r\u00e9gulation doit se concentrer sur la protection des donn\u00e9es des travailleurs et sur l’incitation fiscale au r\u00e9investissement des gains de productivit\u00e9 (li\u00e9s \u00e0 la TFP) dans la formation continue (upskilling).<\/p>\n

6. Conclusion et Orientations d\u2019action<\/strong><\/span><\/span><\/p>\n

L’analyse des donn\u00e9es faite par les chercheurs de l\u2019universit\u00e9 de Yale[3]<\/strong><\/sup><\/span> confirme une stabilit\u00e9 relative des agr\u00e9gats macro\u00e9conomiques du travail. Cependant, cette stabilit\u00e9 r\u00e9sulte d’une compensation fragile entre destruction de t\u00e2ches et croissance des firmes innovantes. Dans des environnements \u00e9conomiques o\u00f9 il y a un retard technologique manifeste, cette stabilit\u00e9 peut \u00eatre mise \u00e0 mal, provoquant une plus grande d\u00e9synchronisation entre l\u2019alternative de remplacement par rapport \u00e0 la compensation.<\/p>\n

Sur la base d\u2019une analyse de plusieurs \u00e9tudes sur l\u2019impact de l\u2019IA sur l\u2019emploi, Doubkov\u00e1[6]<\/strong><\/sup><\/span>, \u00e9tablit les principales conclusions suivantes \u00e0 propos de 5 pr\u00e9occupations:<\/p>\n

\u2022 Transformation des comp\u00e9tences:<\/strong> L\u2019adoption de l\u2019IA est fortement associ\u00e9e \u00e0 une demande croissante de comp\u00e9tences techniques et interdisciplinaires, tandis que les comp\u00e9tences routini\u00e8res perdent de leur valeur,<\/p>\n

\u2022 Polarisation de l\u2019emploi:<\/strong> Il appara\u00eet que les travailleurs hautement qualifi\u00e9s sont les principaux b\u00e9n\u00e9ficiaires de l\u2019adoption de l\u2019IA, tandis que les emplois routiniers peu et moyennement qualifi\u00e9s sont davantage expos\u00e9s au risque de substitution. Cependant, de nombreux postes sont restructur\u00e9s plut\u00f4t que supprim\u00e9s, ce qui refl\u00e8te le double r\u00f4le de l\u2019IA: l\u2019automatisation et l\u2019augmentation des capacit\u00e9s,<\/p>\n

\u2022 Mod\u00e9ration institutionnelle:<\/strong> Les r\u00e9sultats varient consid\u00e9rablement selon l\u2019environnement institutionnel. Des syndicats forts, une gouvernance participative et des cadres juridiques favorables contribuent \u00e0 att\u00e9nuer la pr\u00e9carit\u00e9 de l\u2019emploi et les in\u00e9galit\u00e9s,<\/p>\n

\u2022 La requalification comme strat\u00e9gie cl\u00e9:<\/strong> Les entreprises qui investissent dans la formation et l\u2019\u00e9ducation r\u00e9ussissent mieux \u00e0 s\u2019adapter aux changements induits par l\u2019IA. Le recours exclusif au recrutement externe n\u2019est pas viable en raison de la faible \u00e9lasticit\u00e9 de l\u2019offre de main-d\u2019\u0153uvre dans les secteurs \u00e0 forte intensit\u00e9 d\u2019IA,<\/p>\n

\u2022 In\u00e9galit\u00e9s salariales:<\/strong> De nombreuses \u00e9tudes montrent un creusement des \u00e9carts de salaires entre les travailleurs qualifi\u00e9s en IA et ceux qui ne le sont pas, notamment dans les secteurs o\u00f9 l\u2019adoption de l\u2019IA est avanc\u00e9e.<\/p>\n

Pour la Tunisie, l’inaction n’est pas une option. Une \u00e9tude pouss\u00e9e prenant en consid\u00e9ration la r\u00e9alit\u00e9 de l\u2019emploi en Tunisie et la progression de la diffusion des technologies num\u00e9riques et notamment l\u2019IA, devrait \u00eatre men\u00e9e rapidement pour anticiper les changements qui se profilent et transformer les d\u00e9fis en opportunit\u00e9s.<\/p>\n

N\u00e9anmoins, les orientations prioritaires ci-apr\u00e8s gagneraient, de notre point de vue, \u00e0 \u00eatre sur l\u2019agenda des d\u00e9cideurs publics tunisiens:<\/p>\n

1. Investissement massif dans la formation continue (Reskilling \/ Upskilling):<\/strong> D\u00e9velopper des programmes cibl\u00e9s sur la r\u00e9allocation vers des t\u00e2ches \u00e0 haute compl\u00e9mentarit\u00e9, visant sp\u00e9cifiquement \u00e0 r\u00e9duire l’\u00e9cart de 5x d’exposition des dipl\u00f4m\u00e9s.<\/p>\n

2. Soutien fiscal conditionn\u00e9 \u00e0 la Productivit\u00e9 (TFP):<\/strong> Accorder des incitations aux PME int\u00e9grant l’IA, en utilisant la Productivit\u00e9 Totale des Facteurs (TFP) comme m\u00e9trique de succ\u00e8s plut\u00f4t que la simple r\u00e9duction des co\u00fbts salariaux.<\/p>\n

3. Audit national de l’impact genre et r\u00e9gions d\u00e9favoris\u00e9es:<\/strong> Instituer un audit annuel pour pr\u00e9venir l’\u00e9rosion de l’emploi f\u00e9minin dans les services et l\u2019exasp\u00e9ration de l\u2019exode.<\/p>\n

4. Infrastructures d’IA pour PME:<\/strong> Cr\u00e9er des agr\u00e9gateurs technologiques nationaux pour d\u00e9mocratiser l’acc\u00e8s aux outils d\u2019IA G\u00e9n\u00e9rative, garantissant que le \u00ab\u00a0bond de productivit\u00e9 de 66%\u00a0\u00bb ne soit pas l’apanage des grandes entreprises et le secteur offshore.<\/p>\n

5. Cadre de collaboration IA-Humain centr\u00e9 sur l’augmentation:<\/strong> Promouvoir une charte nationale de l’IA au travail privil\u00e9giant les syst\u00e8mes qui augmentent la capacit\u00e9 des travailleurs, transformant ainsi l’IA en moteur d’inclusion \u00e9conomique.<\/p>\n

L’IA ne doit pas \u00eatre la source d’une nouvelle fracture sociale, mais l’outil d’une r\u00e9allocation strat\u00e9gique vers une \u00e9conomie \u00e0 haute valeur ajout\u00e9e. La responsabilit\u00e9 collective des d\u00e9cideurs est de garantir que la technologie serve de levier \u00e0 l’intelligence humaine, et non de substitut \u00e0 sa dignit\u00e9.<\/p>\n

Maledh Marrakchi<\/strong><\/p>\n

R\u00e9f\u00e9rences<\/strong><\/span><\/p>\n

[1]<\/strong><\/span> https:\/\/www.ilo.org\/fr\/publications\/flagship-reports\/tendances-sociales-et-de-lemploi-2026<\/span><\/a>\u00a0
<\/span><\/p>\n

[2]<\/strong> Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence, Anthropic – 2026
<\/span><\/p>\n

[3]<\/strong> The Budget Lab | Tracking the Impact of AI on the Labor Market
<\/span><\/p>\n

[4]<\/strong> Menaka Hampole, Dimitris Papanikolaou, Lawrence D.W. Schmidt, and Bryan Seegmiller, \u00ab\u00a0Artificial Intelligence and the Labor Market,\u00a0\u00bb NBER Working Paper 33509 (2025),<\/span> https:\/\/doi.org\/10.3386\/w33509<\/span><\/a>.
<\/span><\/p>\n

[5]<\/strong> International Economic Development Council , AI_Impact_on_Labor_Markets – 2026
<\/span><\/p>\n

[6]<\/strong> Doubkov\u00e1, M., Magdin, M. The impact of AI on the labor market. Manag. Mark. 21, 2 (2026).<\/span> https:\/\/doi.org\/10.1007\/s44491-026-00003-y<\/span><\/a><\/p>\n

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