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Les salariés d'Anthropic interrogés estiment en moyenne que l'IA pourra effectuer 75% de leurs heures de travail actuelles en 2030, contre 28% pour les Américains en emploi sondés. Cet écart révèle deux visions de la transformation du travail, pas un décompte des postes qui disparaîtront.
La question est personnelle : quelle part de ce que vous faites aujourd'hui une IA sera-t-elle capable d'accomplir dans quatre ans ? Dans l'enquête publiée par Anthropic le 16 octobre, les réponses de ses salariés et celles du public américain dessinent des horizons très différents. Mais chacun parle de son propre travail. Comparer les deux groupes, c'est donc aussi comparer des métiers et des environnements professionnels.
Un laboratoire d'IA n'est pas le monde du travail
Morning Consult a interrogé le public américain du 11 au 23 août 2026. Après retrait des participations répétées, l'échantillon compte 10 980 adultes, avec une pondération démographique. La moitié était interrogée sur 2030, l'autre sur 2027. Pour la question concernant leur travail, seuls les répondants en emploi sont retenus. En face, le sondage interne d'Anthropic rassemble 1 334 personnes, interrogées du 9 au 12 août, dans tous les départements de l'entreprise.
Les deux questionnaires ne recueillent pas les réponses exactement de la même manière. Le public choisit une tranche de pourcentage, dont les chercheurs utilisent le milieu pour calculer la moyenne. Les salariés disposent d'un curseur. L'annexe méthodologique précise aussi que les réponses « je ne sais pas » du public sont exclues question par question. Les salariés, eux, pouvaient passer une question.
Ces moyennes résument ainsi les avis exprimés par des groupes différents. Elles ne mettent pas face à face deux équipes chargées d'évaluer les mêmes postes dans les mêmes conditions.
L'expérience compte, sans tout expliquer
Un résultat resserre la comparaison : parmi les travailleurs américains de l'informatique, de l'ingénierie et des sciences qui utilisent régulièrement l'IA, la part moyenne de leur travail jugée réalisable par l'IA en 2030 atteint 40%. Elle reste très inférieure à celle anticipée chez Anthropic.
L'habitude des outils ne suffit donc pas à faire disparaître l'écart observé. Travailler dans un laboratoire donne accès à un environnement particulier, à des tâches particulières et à une certaine vision de la technologie. Cela peut nourrir des attentes différentes, sans permettre d'isoler ce qui vient de l'information disponible, du métier ou des convictions des personnes qui ont rejoint l'entreprise.
Anthropic développe et commercialise l'IA dont cette étude examine les promesses. Ses salariés constituent un point d'observation intéressant, mais le sondage ne permet pas de leur attribuer, du seul fait de leur proximité avec la technologie, une meilleure connaissance de l'avenir. Il mesure leur anticipation, pas sa justesse.
Savoir faire une tâche ne suffit pas à remplacer un emploi
Prenons un cas hypothétique : une IA devient capable de préparer les dossiers d'un service. Pour utiliser cette capacité, l'entreprise doit encore lui donner accès aux bons documents, vérifier le résultat et organiser la responsabilité des décisions. Une partie du travail peut être automatisée alors que le service conserve ses salariés pour traiter davantage de dossiers ou accomplir d'autres tâches. Il peut aussi réduire ses effectifs. Le pourcentage de tâches techniquement réalisables ne tranche pas entre ces choix.
C'est précisément ce qui rend la question de l'emploi plus complexe qu'un inventaire des capacités. Dans leurs travaux sur l'automatisation et les nouvelles tâches, les économistes Daron Acemoglu et Pascual Restrepo distinguent le remplacement du travail humain par les machines et la création de tâches où les travailleurs conservent un avantage. L'automatisation peut réduire la demande de travail même lorsqu'elle augmente la productivité. Les nouvelles tâches peuvent jouer en sens inverse, sans garantie qu'elles compensent les pertes.
Le désaccord mis en lumière par Anthropic concerne donc une étape décisive, mais encore en amont des décisions d'emploi : ce que l'IA saura faire. Pour juger de la transformation d'un métier, il faudra ensuite observer ce que les entreprises lui confient réellement et ce qu'elles font du temps libéré. C'est à cet endroit que les attentes de 2030 deviendront, ou non, une nouvelle organisation du travail.