Andrej Karpathy, ancien directeur de l'IA chez Tesla, a mené une analyse qui montre que des emplois de cols blancs bien rémunérés, comme les développeurs de logiciels, risquent d'être remplacés par l'IA

L'ancien directeur de l'IA chez Tesla, Andrej Karpathy, aurait prédit que l'intelligence artificielle (IA) pourrait affecter plusieurs professions hautement rémunérées à mesure que l'automatisation se généralise sur le lieu de travail. L'analyse suggère que les postes dont le salaire est supérieur à 100 000 dollars ont un score d'exposition moyen de 6,7, tandis que ceux dont le salaire est inférieur à 35 000 dollars ont un score d'exposition moyen de 3,4. D’après les données archivées, il est clair que les emplois de cols blancs, tels que le développement logiciel, la science des données et l’analyse financière, sont davantage exposés à l’IA, tandis que les emplois dans la construction, la maintenance et les soins personnels le sont moins.

Des millions d'emplois de cols blancs pourraient disparaître au cours des 12 à 18 prochains mois, à mesure que l'intelligence artificielle (IA) automatisera le travail intellectuel, a déclaré l'ancien candidat à la présidence américaine Andrew Yang. Il a averti que les outils d'IA permettaient désormais de développer des sites web, d'effectuer des analyses financières et de générer des rapports en quelques minutes, réduisant ainsi la demande de professionnels qualifiés.

Yang prévoit des licenciements massifs, un déclin de l'activité économique locale et une baisse de la valeur des biens immobiliers dans les régions où le coût de la vie est élevé. Selon lui, ces bouleversements pourraient déstabiliser les centres urbains et faire disparaître le contrat social de longue date qui consiste à « travailler dur, aller à l'école, trouver un bon emploi et mener une vie décente ».

Récemment, l'ancien directeur de l'IA chez Tesla, Andrej Karpathy, aurait prédit que l'intelligence artificielle (IA) pourrait affecter plusieurs professions hautement rémunérées à mesure que l'automatisation se généralise sur le lieu de travail. Andrej Karpathy (né le 23 octobre 1986) est un chercheur en IA slovaquo-canadien, qui a cofondé et a précédemment travaillé chez OpenAI, où il s'est spécialisé dans l'apprentissage profond et la vision par ordinateur. Il a occupé le poste de directeur de l'intelligence artificielle et d'Autopilot Vision chez Tesla. En 2024, il a fondé Eureka Labs, une plateforme de formation en IA, dont le premier cours s'intitulera LLM101n : Let's Build A Storyteller.


Le cofondateur d'OpenAI a partagé un graphique sur la plateforme X (anciennement Twitter) estimant dans quelle mesure différentes professions aux États-Unis pourraient être exposées à l'IA et à l'automatisation. Karpathy a créé ce graphique à partir de données du Bureau of Labor Statistics américain. Karpathy a attribué des scores d'exposition à divers emplois sur une échelle de 0 à 10, 10 indiquant une plus grande vulnérabilité à l'automatisation.

L'analyse suggère que les postes dont le salaire est supérieur à 100 000 dollars ont un score d'exposition moyen de 6,7, tandis que ceux dont le salaire est inférieur à 35 000 dollars ont un score d'exposition moyen de 3,4. Le graphique a attiré l'attention en ligne et a suscité des discussions sur l'impact potentiel de l'IA sur l'emploi des cols blancs. Karpathy a par la suite supprimé les données après leur large diffusion sur les réseaux sociaux.

Dans un message partagé sur X, Karpathy a écrit : « Il s’agissait d’un projet codé en deux heures un samedi matin, inspiré par un livre que je suis en train de lire. J’ai pensé que le code et les données pourraient aider d’autres personnes à explorer visuellement l’ensemble de données du BLS, à le colorer de différentes manières ou avec différentes invites, ou à ajouter leurs propres visualisations. Il a été largement mal interprété (ce que j’aurais dû anticiper malgré les fichiers readme), j’ai donc décidé de le retirer. »


D’après les données archivées, il est clair que les emplois de cols blancs, tels que le développement logiciel, la science des données et l’analyse financière, sont davantage exposés à l’IA, tandis que les emplois dans la construction, la maintenance et les soins personnels le sont moins. Les données s’inscrivent dans le débat plus large sur l’impact de l’IA sur le travail. Un rapport d’Anthropic a indiqué que l’IA a le potentiel d’accomplir des tâches concrètes dans les domaines des affaires, de la finance et du droit.

Certains analystes contestent les prévisions de pertes d'emplois généralisées. Citadel Securities a déclaré que les données sur les offres d'emploi indiquaient une augmentation de la demande d'ingénieurs en logiciels, tandis que l'utilisation quotidienne de l'IA générative sur le lieu de travail restait stable et ne montrait guère de signes de suppression immédiate d'emplois. La société a également noté que l'expansion des infrastructures d'IA augmentait la demande en travaux de construction et que la hausse des coûts informatiques pourrait limiter l'automatisation de certaines tâches.

En janvier 2026, une étude de Goldman Sachs a relancé le débat sur l’impact de l’intelligence artificielle (IA) sur l’emploi en estimant que 25 % de l’ensemble des heures de travail pourraient être automatisées par l’IA. S'appuyant sur des données du département américain du Travail, les analystes Joseph Briggs et Sarah Dong anticipent un déplacement significatif de la main-d'œuvre, sans pour autant évoquer un effondrement du marché de l'emploi. Leur analyse prévoit une hausse d'un million du nombre de chômeurs, tout en soulignant que l’IA n’affectera pas tous les secteurs de manière uniforme. Ils rappellent toutefois que les précédents changements technologiques ont créé de nouvelles professions à grande échelle, tempérant ainsi l'idée d'un remplacement massif et irréversible du travail humain.


Voici l'analyse d'Andrej Karpathy :

Visualiseur du marché de l'emploi américain

Il s'agit d'un outil de recherche qui permet de visualiser 342 professions issues du « Occupational Outlook Handbook » du Bureau of Labor Statistics (BLS), couvrant 143 millions d'emplois dans l'ensemble de l'économie américaine. La superficie de chaque rectangle est proportionnelle à l'emploi total. La couleur indique l'indicateur sélectionné : basculez entre les perspectives de croissance prévues par le BLS, le salaire médian, les exigences en matière de formation et l'exposition à l'IA. Cliquez sur n'importe quelle tuile pour afficher la page complète du BLS. Il ne s'agit pas d'un rapport, d'un article ou d'une publication économique sérieuse, mais d'un outil de développement permettant d'explorer visuellement les données du BLS.

Coloration alimentée par un LLM : le code source comprend des scrapers, des analyseurs syntaxiques et un pipeline permettant d'écrire des invites LLM personnalisées pour noter et colorer les professions selon n'importe quel critère. Vous rédigez une invite, le LLM note chaque profession, et la carte arborescente se colore en conséquence. L'option « Exposition à l'IA numérique » en est un exemple : elle estime dans quelle mesure l'IA actuelle (qui est principalement numérique) va transformer chaque profession. Mais vous pourriez rédiger une instruction différente pour n'importe quelle question — par exemple, l'exposition à la robotique humanoïde, le risque de délocalisation, l'impact climatique — et relancer le pipeline pour obtenir une coloration différente.

Avertissement concernant les scores d'exposition à l'IA numérique : il s'agit d'estimations approximatives du LLM, et non de prédictions rigoureuses. Un score élevé ne signifie pas que le métier va disparaître. Les développeurs de logiciels obtiennent un score de 9/10 car l'IA transforme leur travail — mais la demande en logiciels pourrait facilement augmenter à mesure que chaque développeur devient plus productif. Le score ne tient pas compte de l'élasticité de la demande, de la demande latente, des barrières réglementaires ou des préférences sociales en faveur des travailleurs humains. De nombreux emplois à forte exposition seront transformés, et non remplacés.

Source : Analyse d'Andrej Karpathy

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