Les offres d'emploi en IA sont à 75-85 % STEM dans les 10 pays étudiés — la nouvelle fracture du recrutement

Entre 75 % et 85 %. Voilà la part du recrutement lié à l'IA qui s'est concentrée dans les métiers STEM — dans chacun des dix pays qu'une nouvelle étude a examinés, des États-Unis à l'Indonésie. [Fait] Pas un tiers. Pas une répartition uniforme dans l'économie. Trois quarts à quatre cinquièmes, regroupés dans un seul et même pôle professionnel.

Si l'on vous a dit que les compétences en IA deviennent aussi universelles que la maîtrise d'un tableur, les données des offres d'emploi racontent une tout autre histoire. Et que ce soit une bonne nouvelle ou un avertissement dépend entièrement du côté de la fracture où vous vous trouvez.

Ce que les chercheurs ont mesuré

Rafiazka Hilman et Júlia Koltai — chercheurs rattachés au groupe de recherche en sciences sociales numériques MTA-TK à Budapest, à l'université d'Amsterdam et à l'ELTE — ont analysé des offres d'emploi collectées sur LinkedIn, Indeed et Glassdoor entre décembre 2025 et mai 2026. [Fait] L'échantillon couvre dix marchés du travail répartis sur cinq continents : les États-Unis, le Royaume-Uni, l'Allemagne, les Pays-Bas, le Brésil, l'Inde, l'Indonésie, la Chine, Singapour et l'Afrique du Sud.

La méthodologie compte, car les études sur les offres d'emploi vivent ou meurent selon la qualité de l'extraction des données. L'équipe a utilisé une approche en deux temps : un traitement du langage naturel fondé sur des règles pour extraire les mentions de compétences du texte brut des annonces, suivi d'une classification zero-shot avec un grand modèle de langage à poids ouverts (GPT-OSS) pour rattraper ce que les règles avaient manqué. [Fait] Ils ont ensuite construit des réseaux bipartites reliant métiers et compétences, projeté ces réseaux en cartes de similarité entre métiers, puis appliqué les algorithmes de détection de communautés de Louvain et de Leiden pour repérer quels emplois se regroupent — la similarité de Jaccard mesurant à quel point les exigences de compétences de deux métiers donnés se recoupent.

En clair : ils ont cartographié quels emplois se voient demander les mêmes choses, et observé comment la demande en IA redessine cette carte.

Un noyau, quatre compétences

Le constat de concentration est saisissant. Dans les dix pays, environ 75 % à 85 % des postes vacants liés à l'IA se situaient dans les métiers STEM, avec seulement de modestes variations d'un pays à l'autre. [Fait] Les compétences demandées par les employeurs forment ce que les auteurs appellent un noyau compact de compétences en données : Python, SQL, apprentissage automatique et analyse de données dominaient les classements dans chaque secteur et chaque pays. [Fait]

Les métiers au centre de ce noyau sont familiers : les data scientists, les développeurs informatiques, les statisticiens et les architectes de réseaux informatiques menaient le recrutement à forte intensité d'IA, avec des métiers du monde des affaires comme les chargés d'études de marché et les responsables des opérations présents en périphérie — des postes qui empruntent de plus en plus au socle de compétences techniques.

Quatre compétences. Une poignée de métiers. Dix économies très différentes, un seul schéma.

Les autres 95 % : là où le recrutement en IA ne pénètre pas

Voici la partie contre-intuitive. Quatre grands secteurs — santé et éducation, services, production et logistique, service public et soins à la personne — représentaient chacun moins de 5 % des offres liées à l'IA. [Fait]

Lisez cela attentivement, car cela va à contre-courant du récit dominant. Si vous êtes infirmier diplômé d'État ou enseignant, les employeurs de votre secteur, à la mi-2026, ne vous demandent pour la plupart pas de maîtriser Python ou l'apprentissage automatique. La prédiction populaire selon laquelle tout emploi exigera bientôt des compétences en IA ne trouve aucun appui dans ce que les employeurs écrivent réellement dans leurs annonces aujourd'hui [Affirmation].

Cela ne signifie pas pour autant la sécurité. Nous y revenons plus bas.

Le retournement des postes débutants

Le résultat le plus inconfortable de l'étude concerne l'ancienneté. Lorsque les chercheurs ont appliqué des seuils plus stricts à leurs réseaux, les postes de niveau débutant conservaient les liens les plus forts avec la demande de compétences en IA, tandis que les postes de direction et d'encadrement supérieur se détachaient du noyau des compétences en IA. [Fait]

L'interprétation des auteurs : la maîtrise de l'IA fonctionne comme une condition d'accès à la profession, et non comme un outil d'avancement en milieu de carrière [Affirmation]. Autrement dit, la porte se ferme à l'entrée. Un jeune de 22 ans candidatant à son premier poste d'analyste affronte des exigences en compétences IA que le chef de service qui le reçoit en entretien n'a lui-même jamais eu à satisfaire — et, selon les tendances actuelles des offres, ne les satisfait toujours pas.

Pour ceux qui démarrent leur carrière, se dire « j'acquerrai les compétences en IA une fois en poste » devient un pari de plus en plus risqué. Les exigences se concentrent précisément sur l'échelon où vous avez le moins de marge de négociation.

Convergence et divergence — les deux à la fois

L'IA homogénéise-t-elle le marché du travail, ou le fracture-t-elle ? La réponse de l'étude : les deux, d'une manière spécifique et inégale. À l'intérieur du noyau STEM, les métiers convergent — data scientists, développeurs et statisticiens se voient de plus en plus demander le même socle compact de compétences, ce qui rend leurs profils de plus en plus interchangeables [Fait]. Entre ce noyau et le reste, la distance se creuse. Les auteurs décrivent un schéma bifurqué : convergence à l'intérieur d'un noyau déjà avantagé et exposé à l'IA, et divergence entre ce noyau et le reste de la structure professionnelle [Fait].

Et voici le résultat qui élève cette étude au-dessus d'un énième rapport centré sur les États-Unis : le schéma se vérifie aussi bien dans les pays du Nord que du Sud [Fait]. Le Brésil, l'Inde, l'Indonésie et l'Afrique du Sud présentaient la même structure noyau-contre-reste que les États-Unis, l'Allemagne et Singapour. Cela ne ressemble pas à une étape de développement que les économies en voie d'industrialisation tardive traverseraient simplement — cela semble être une caractéristique structurelle de la manière dont l'IA pénètre les marchés du travail [Affirmation].

Ce que cette étude ne peut pas vous dire

Des limites honnêtes, car elles changent la façon dont vous devriez utiliser ces chiffres.

D'abord, les offres d'emploi mesurent la demande pour construire et déployer l'IA, pas pour l'utiliser. Un enseignant qui fait passer ses plans de cours par ChatGPT chaque matin n'apparaît jamais dans ces données, car aucune annonce n'en fait mention. Une faible pénétration de l'IA dans les offres d'emploi ne signifie pas un faible impact de l'IA sur le métier — l'automatisation au niveau des tâches arrive sans qu'aucune annonce ne la précède [Affirmation].

Ensuite, la fenêtre d'observation est de six mois (décembre 2025 à mai 2026) et les sources sont trois plateformes à interface anglophone. LinkedIn, Indeed et Glassdoor surreprésentent l'emploi de cols blancs, urbain et formel — en particulier au Brésil, en Inde, en Indonésie et en Afrique du Sud, où l'emploi informel est considérable. La véritable concentration à l'échelle de l'économie pourrait différer de plusieurs points de pourcentage, même si la cohérence entre pays suggère que le résultat central est solide [Estimation].

Enfin, l'échantillon n'inclut ni le Japon, ni la Corée du Sud, ni le Moyen-Orient. Reste à savoir si ce schéma se vérifie sur des marchés est-asiatiques dotés d'écosystèmes de plateformes de recrutement différents.

Que faire de cela

Si vous travaillez dans le noyau STEM : la convergence signifie que votre profil de compétences recoupe de plus en plus les postes voisins. La mobilité entre les métiers de la donnée et du logiciel augmente — tout comme le vivier de personnes pouvant plausiblement postuler à votre place. À mesure que les quatre compétences du noyau deviennent la norme minimale, la différenciation se déplace vers la connaissance métier : le data scientist qui comprend les opérations hospitalières ou les chaînes d'approvisionnement l'emporte sur celui qui ne maîtrise que la boîte à outils.

Si vous travaillez dans l'un des secteurs sous les 5 % : l'absence d'exigences en IA dans les offres actuelles est un répit, pas une immunité. Profitez-en. Nos pages métiers suivent l'exposition à l'automatisation au niveau des tâches — qui touche les emplois bien avant que les exigences de recrutement ne le fassent — pour les infirmiers diplômés d'État, les responsables des opérations et un millier d'autres métiers.

Si vous débutez votre carrière : le message le plus clair de l'étude s'adresse à vous. Les exigences de compétences en IA se concentrent précisément à votre niveau. Le noyau des quatre compétences — Python, SQL, bases de l'apprentissage automatique, analyse de données — est fini, accessible à l'apprentissage, et constitue actuellement le prix d'entrée d'un nombre croissant de premiers emplois. Sur la base de ces tendances de recrutement, ce prix a plus de chances de s'étendre aux postes débutants voisins que de disparaître [Estimation].

Le marché du travail n'est pas homogénéisé par l'IA. Il est trié — et le tri commence dès la porte d'entrée.

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Analyse assistée par IA : cet article a été recherché et rédigé avec l'aide de l'IA, sur la base de la prépublication citée ci-dessous. Toutes les statistiques ont été vérifiées à partir de l'article source ; les mentions [Affirmation] ou [Estimation] sont des jugements analytiques, et non des résultats rapportés par les auteurs.

Sources

• Hilman, R., & Koltai, J. (2026). Occupational Convergence or Divergence? Mapping Labor Market Structural Shifts Driven by AI Penetration. arXiv:2607.28798. https://arxiv.org/abs/2607.28798