Chômage des jeunes : l'IA accusée, le télétravail en cause

L'article en 30 secondes

• Attribuer la baisse des embauches junior à l'intelligence artificielle relève souvent d'un raccourci statistique : les métiers les plus exposés à l'IA sont aussi les plus télétravaillables, ce qui rend les deux effets difficiles à séparer.
• Deux travaux récents, l'un de la Federal Reserve Board, l'autre de chercheurs de la London School of Economics and Political Science et de l'University of Oxford, convergent vers l'organisation du travail comme facteur explicatif principal.
• L'étude de la Fed attribue au télétravail une part majoritaire de la hausse du chômage observée chez les jeunes diplômés sur la période 2022-2025. Les chiffres cités dans les résumés médiatiques sont illustratifs et doivent être revalidés auprès des publications primaires avant tout usage décisionnel.
• Le lecteur repart avec une grille de triage en quatre questions pour distinguer, dans sa propre organisation, un effet d'automatisation d'un effet de mode de travail.
• Limite principale : les données portent sur quatre pays anglophones et n'isolent pas les effets propres au marché du travail québécois.



Une question qui revient dans presque tous nos mandats

Depuis un an, la même phrase revient en atelier de gouvernance, souvent en fin de rencontre, quand les gens se détendent : « De toute façon, avec l'IA, on n'embauchera plus de juniors. » Elle est dite sans agressivité, presque comme une évidence. Ce qui me frappe, c'est que personne ne l'a jamais vérifiée dans ses propres données. On la reprend parce qu'elle circule. Et pendant qu'on la reprend, on ne regarde pas la décision organisationnelle qui, elle, a bel et bien été prise : le passage au mode hybride ou entièrement virtuel.

Que signifie « exposition à l'IA » dans ces études?

L'exposition à l'IA est un indicateur qui mesure la proportion de tâches d'un métier susceptibles d'être exécutées ou assistées par des systèmes d'intelligence artificielle générative. Elle se calcule à partir de répertoires de tâches professionnelles, puis s'applique aux données d'emploi. Un développeur, un analyste financier ou un rédacteur affichent une exposition élevée. Un électricien, une préposée aux bénéficiaires ou un cuisinier affichent une exposition faible. Cet indicateur mesure un potentiel technique, pas une substitution observée sur le terrain.

La télétravaillabilité est un indicateur distinct : elle mesure la proportion de tâches réalisables hors des locaux de l'employeur. Le problème méthodologique tient au fait que ces deux indicateurs se recouvrent fortement. Les emplois de bureau à forte composante cognitive sont à la fois les plus exposés à l'IA et les plus télétravaillables. Toute analyse qui ne neutralise pas ce recouvrement attribuera à l'IA des variations qui relèvent aussi du travail.

Ce que les deux études établissent

La première étude provient de la Federal Reserve Board. Elle compare le taux de chômage des travailleurs de moins de 29 ans entre la période 2017-2019 et la période 2022-2025, et observe une hausse. Selon les calculs des auteurs, le télétravail expliquerait une part majoritaire de cette augmentation chez les jeunes diplômés. Le mécanisme avancé est simple : les employeurs acceptent de former un profil junior quand la proximité physique rend l'encadrement peu coûteux, et hésitent quand la distance transforme chaque transfert de savoir en démarche formelle à planifier.

La seconde, menée par des chercheurs de la London School of Economics and Political Science et de l'University of Oxford sur des données 2017-2025 couvrant les États-Unis, le Royaume-Uni, le Canada et l'Australie, ajoute la correction méthodologique. Lorsque les chercheurs neutralisent statistiquement l'effet du télétravail, la baisse des embauches junior dans les secteurs fortement exposés à l'IA s'atténue jusqu'à devenir marginale.

Note méthodologique. Les valeurs chiffrées reprises dans la couverture médiatique de ces travaux, y compris celle de BFM Business en juin 2026, sont des ordres de grandeur. Elles varient selon la définition retenue du statut de jeune diplômé et selon la fenêtre temporelle. Avant d'utiliser un pourcentage dans un mémoire, une politique interne ou une présentation au conseil, il faut retourner à la publication primaire et vérifier la définition employée.

Pour une organisation québécoise, la transposition demande de la prudence. Le Canada figure dans l'échantillon de l'étude LSE-Oxford, mais le Québec présente des particularités qui pèsent lourd : un tissu économique dominé par les PME de moins de 100 employés, une pénurie de main-d'œuvre encore active dans plusieurs régions, et un réseau de stages coopératifs universitaires et collégiaux qui structure l'entrée en emploi autrement qu'aux États-Unis. Ces trois facteurs atténuent probablement l'effet observé. Ils ne l'annulent pas.

Grille de triage : effet automatisation ou effet organisation?

Voici la démarche que j'utilise en mandat quand une direction affirme que l'IA a réduit ses besoins en profils junior. Elle se mène en une demi-journée, à partir de données que toute organisation possède déjà.

Quatre pratiques pour transférer le savoir en mode hybride

Le mentorat informel, la rétroaction spontanée et l'apprentissage par observation se transposent mal en distanciel par défaut. Ils se transposent bien quand on les rend explicites.

1. Le pairage synchrone hebdomadaire. Deux heures fixes, même horaire chaque semaine, un junior et un senior travaillant sur le même dossier en partage d'écran. La régularité compte davantage que la durée.
2. La journée d'ancrage collective. Une journée par semaine où l'équipe entière est présente physiquement, au lieu de présences individuelles réparties au hasard. Une présence désynchronisée produit des bureaux occupés et zéro rencontre.
3. La rétroaction écrite documentée. Ce qu'un senior disait en passant devient un commentaire écrit dans l'outil de gestion de dossiers. Le junior y revient, l'organisation en conserve la trace.
4. L'usage encadré de l'IA comme tuteur de premier niveau. Un assistant conversationnel bien cadré répond aux questions de base sans mobiliser un senior, à condition que la politique d'utilisation précise les données interdites en entrée et l'obligation de validation humaine du résultat.

Ce que le cadre québécois exige quand l'IA touche l'embauche

La Loi 25 s'applique dès qu'un outil traite des renseignements personnels de candidats. Deux obligations sont directement pertinentes : l'information de la personne lorsqu'une décision est fondée exclusivement sur un traitement automatisé, et la réalisation d'une évaluation des facteurs relatifs à la vie privée avant la mise en service d'un système comportant un risque. Un logiciel de présélection de curriculum vitæ entre dans ce périmètre.

Au fédéral, le projet de Loi sur l'intelligence artificielle et les données classe les systèmes d'aide à l'embauche parmi les usages à incidence élevée, ce qui laisse anticiper des obligations de documentation et d'atténuation des biais. L'AI Act européen retient la même qualification pour les systèmes de recrutement, ce qui influence déjà les exigences contractuelles des fournisseurs internationaux. Enfin, le Cloud Act américain reste à considérer dès que les dossiers de candidature transitent par un hébergeur sous juridiction des États-Unis. Ce texte n'est pas un avis juridique et ne remplace pas l'analyse d'un conseiller qualifié.

Ce que j'en pense

Désigner l'intelligence artificielle comme responsable de la précarité des jeunes travailleurs présente un avantage administratif considérable : cela déplace la responsabilité vers une force extérieure, impersonnelle, contre laquelle une direction ne peut pas grand-chose. Les choix de mode de travail, eux, ont été faits par des personnes identifiables, dans des comités documentés. Ils peuvent être réexaminés.

Je ne défends pas un retour au présentiel intégral. Le télétravail bien conçu fonctionne très bien, y compris pour l'intégration des profils débutants, si on dispose des bons outils. Je l'ai vu tenir dans des équipes distribuées où le transfert de savoir avait été délibérément structuré. Ce qui ne fonctionne pas, c'est le mode hybride hérité de l'urgence sanitaire, jamais redessiné, où chacun choisit ses journées de présence et où les juniors se retrouvent seuls dans un bureau vide en attendant une rétroaction qui n'arrive jamais.



Les limites

Ces travaux portent sur quatre pays anglophones et sur des marchés du travail dont la structure diffère de celle du Québec. Ils mesurent une corrélation corrigée, pas une causalité expérimentale. Ils portent sur la période 2017-2025, donc sur les toutes premières années de diffusion de l'IA générative en entreprise : un effet d'automatisation retardé demeure possible et devra être réévalué. La grille de triage proposée fonctionne sur des organisations comptant assez d'embauches pour dégager une tendance, ce qui exclut les très petites entreprises embauchant un profil junior tous les trois ans. Enfin, elle ne dit rien des secteurs où l'exposition à l'IA et le télétravail divergent, comme le manufacturier ou les services de santé.

À propos de l'auteure

Annie Daigneault est fondatrice et présidente d'extensio.ai, firme-conseil québécoise spécialisée en gouvernance et en adoption responsable de l'intelligence artificielle. Elle accompagne les PME, les OBNL, les ordres professionnels et les institutions publiques du Québec. extensio.ai est un organisme formateur agréé par la Commission des partenaires du marché du travail (agrément no 0061225).

Sources

1. Federal Reserve Board, étude sur l'évolution du chômage des jeunes travailleurs et le rôle du télétravail, données 2017-2025.
2. London School of Economics and Political Science et University of Oxford, travaux sur l'exposition à l'IA et les embauches de profils junior, données 2017-2025, quatre pays : États-Unis, Royaume-Uni, Canada, Australie.
3. BFM Business, « L'IA est-elle responsable de la hausse du chômage des jeunes? », juin 2026.
4. Commission d'accès à l'information du Québec, dispositions de la Loi 25 relatives aux décisions automatisées et aux évaluations des facteurs relatifs à la vie privée.

Les valeurs chiffrées reprises dans la couverture médiatique de ces études sont des ordres de grandeur illustratifs. Revalider auprès des publications primaires avant tout usage décisionnel ou public.

Votre organisation a-t-elle déjà vérifié, chiffres en main, si sa baisse d'embauches junior suit la courbe de l'IA ou celle du télétravail?

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Questions fréquemment posées

Est-ce que l'intelligence artificielle est responsable du chômage des jeunes?

Les données disponibles ne le confirment pas. Deux travaux récents, l'un de la Federal Reserve Board, l'autre de la London School of Economics et d'Oxford, attribuent la majeure partie de la baisse des embauches junior à l'organisation du travail à distance. Lorsque l'effet du télétravail est neutralisé statistiquement, l'effet propre de l'IA sur les embauches de débutants devient marginal sur la période 2017-2025.

Pourquoi le télétravail nuirait-il à l'embauche des profils junior?

Parce que l'encadrement d'un débutant repose largement sur des mécanismes informels : mentorat spontané, rétroaction en passant, apprentissage par observation. Ces mécanismes disparaissent par défaut en mode distant. Un gestionnaire qui doit planifier formellement chaque transfert de savoir évalue le coût d'un junior à la hausse et privilégie un profil déjà autonome.

Comment savoir si la baisse d'embauches junior dans mon entreprise vient de l'IA ou du télétravail?

Quatre vérifications suffisent. Comptez vos embauches de profils ayant moins de deux ans d'expérience depuis 2018. Ventilez-les selon le nombre de jours de présence exigés par poste. Recensez les tâches réellement automatisées et leur date de mise en service. Demandez ensuite à chaque gestionnaire ayant renoncé à un junior le motif précis de ce renoncement.

Ces études américaines et britanniques s'appliquent-elles au Québec?

Partiellement. Le Canada figure dans l'échantillon de l'étude LSE-Oxford, mais le Québec présente trois particularités atténuantes : un tissu économique dominé par les PME, une pénurie de main-d'œuvre encore active en région, et un réseau structuré de stages coopératifs collégiaux et universitaires. Ces facteurs réduisent probablement l'ampleur de l'effet observé sans l'annuler.

Quelles pratiques permettent de former un employé junior en mode hybride?

Quatre pratiques donnent des résultats mesurables : un pairage synchrone hebdomadaire de deux heures à horaire fixe, une journée de présence collective commune à toute l'équipe plutôt que des présences individuelles désynchronisées, une rétroaction écrite documentée dans l'outil de gestion de dossiers, et un assistant IA encadré servant de tuteur de premier niveau avec validation humaine obligatoire.

Quelles obligations légales s'appliquent au Québec si j'utilise l'IA pour trier des candidatures?

La Loi 25 s'applique dès qu'un outil traite des renseignements personnels de candidats. Deux obligations ressortent : informer la personne lorsqu'une décision repose exclusivement sur un traitement automatisé, et réaliser une évaluation des facteurs relatifs à la vie privée avant la mise en service d'un système à risque. Le projet fédéral de LIAD classe ces usages parmi les incidences élevées.

Faut-il revenir au travail entièrement présentiel pour protéger l'emploi des jeunes?

Non. Les résultats pointent vers la conception du travail, pas vers le télétravail comme tel. Un mode distant délibérément structuré, avec transfert de savoir explicite et rendez-vous synchrones réguliers, permet d'intégrer des profils débutants. Le problème se concentre dans le mode hybride hérité de l'urgence sanitaire, jamais redessiné depuis, où les présences ne se croisent pas.