Automatisation, numérisation et emploi

Tome 1 : Les impacts sur le volume, la structure
et la localisation de l’emploi

Janvier 2017

Conseil d’orientation pour l’emploi

Rapports et Avis
- L’accompagnement vers et dans l’emploi- Les réformes des marchés du travail en Europe- L’impact d'internet sur le fonctionnement du marché du travail- L’éloignement durable du marché du travail- L’évolution des formes d’emploi- Emplois durablement vacants et difficultés de recrutement- Les aides aux entreprises en faveur de l’emploi : évaluation d’ensemble- Les aides aux entreprises en faveur de l’emploi : évaluation des principaux dispositifs- Synthèse des analyses et des propositions du COE- L’emploi et les politiques de l’emploi depuis la crise : une approche internationale- Le chômage de longue durée- L’emploi dans les TPE- Diagnostic sur l’emploi des jeunes- Illettrisme et emploi- Mutations économiques, reclassement, revitalisation- Croissance verte en emploi- Propositions de mesures « anti-crise » en faveur de l’emploi- Les trajectoires et mobilités professionnelle des jeunes- Avis sur le Revenu de solidarité active- Avis sur la formation professionnelle- Avis sur les exonérations de cotisations sociales et sur le SMIC
- Les causes du chômage
- Sécurisation et dynamisation des parcours professionnels- Avis sur l’élargissement de l’assiette des cotisations sociales des employeurs- Les aides publiques2Automatisation, numérisation et emploi

Automatisation, numérisation et emploi

Tome 1
Les impacts sur le volume, la structure
et la localisation de l’emploi

Janvier 20173

Conseil d’orientation pour l’emploi

4Automatisation, numérisation et emploi

Sommaire
Introduction..............................................................................................................................................9Partie 1 : Une nouvelle vague d’automatisation et de numérisation qui transforme les systèmes productifs
et l’économie ..........................................................................................................................................11
1

Automatisation, numérisation : de quoi parle-t-on ?.........................................................................12

2 Des possibilités techniques d’automatisation et de numérisation encore accrues se profilent àl’horizon .................................................................................................................................................16
2.1 De nouvelles avancées technologiques dominées par le numérique et fortement interdépendantes 16
2.2 Les progrès de l’intelligence artificielle et de la robotique élargissent la portée de l’automatisation . 20
2.2.1 Intelligence artificielle : avancées technologiques, élargissement des domaines d’application et défis
technologiques .......................................................................................................................................................... 20
2.2.2 Robotique autonome ou collaborative : avancées technologiques, élargissement des domaines
d’application et défis technologiques ...................................................................................................................... 22
2.3 L’impression 3D et l’Internet des objets, des avancées technologiques porteuses de modifications
importantes des modes de production et de distribution des biens et services ........................................... 25
2.3.1 L’impression 3D et ses implications potentielles sur le système productif................................................. 25
2.3.2 L’internet des objets : description de la technologie et implications sur le système productif ................ 26
3 Bon nombre d’entreprises françaises affichent encore un certain retard en matière d’utilisation desoutils numériques et des robots ..............................................................................................................28
3.1 Technologies numériques : connectivité, commerce en ligne, réseaux sociaux, logiciels de gestion dela logistique, progiciels… ................................................................................................................................ 28
3.2 Robots : robots industriels, robots de services à usage professionnels ................................................. 31
Partie 2 : Ce que nous enseignent l’histoire et l’analyse économiques sur les relations entre progrès
technologique et emploi .........................................................................................................................35
1 L’approche historique : une préoccupation très ancienne, un débat continu au cours des deux derniers
siècles .....................................................................................................................................................36
1.1 L’évolution de l’emploi au cours des révolutions industrielles .............................................................. 37
1.2 Un débat académique ancien, qui a toujours opposé optimistes et pessimistes .................................. 38
1.2.1 Des préoccupations nées avec l’accélération du progrès technique ........................................................... 385

Conseil d’orientation pour l’emploi

1.2.2 L’argumentation autour des mécanismes directs et indirects ..................................................................... 39
2

Le cadre du débat académique actuel...............................................................................................40
2.1 L’analyse micro-économique.................................................................................................................. 40
2.1.1 Des conséquences diverses au sein de l’entreprise ..................................................................................... 41
2.1.2 Une analyse forcément incomplète .............................................................................................................. 41
2.2 L’analyse macro-économique................................................................................................................. 42
2.2.1 L’importance des mécanismes de compensation ........................................................................................ 42
2.2.2 Pour apprécier l’impact global sur l’emploi incertain à court terme comme à long terme, des études
empiriques doivent venir en appui des analyses théoriques................................................................................. 45
2.3 Innovation et évolution des compétences ............................................................................................. 47
2.4 Les technologies et la localisation de l’activité et de l’emploi ............................................................... 48

3 Des interrogations sur l’évolution de la productivité et le chemin de croissance à long terme del’économie ..............................................................................................................................................49
3.1 Les liens entre technologies et productivité au niveau de l’entreprise et au niveau
macroéconomique ......................................................................................................................................... 49
3.2 Le rôle débattu des technologies dans le ralentissement de la croissance de la productivité du travail
depuis les années 1990 dans les pays développés ......................................................................................... 50
Partie 3 : Les effets de l’automatisation et de la numérisation sur le volume, la structure et la localisation
de l’emploi..............................................................................................................................................55
1

Un exercice difficile qui requiert de répondre à quelques questions essentielles ............................... 56
1.1 Comment mesurer le progrès technologique et ses effets sur l’emploi ? ............................................. 56
1.1.1 Quel indicateur pertinent retenir pour mesurer le progrès technologique (et plus particulièrement pourcapter l’effet des technologies liées à l’automatisation et à la numérisation) ? .................................................. 56
1.1.2 Comment isoler l’effet propre du progrès technologique sur l’emploi ? ................................................... 59
1.2 Comment quantifier le risque d’automatisation de l’emploi lié au progrès technologique? ................ 60
1.2.1 Qu’entend-on par activité, tâche, compétence, métier ? ............................................................................ 60
1.2.2 Doit-on mesurer le risque d’automatisation des emplois par métier ou par tâche ? ................................ 61
1.3 Quel niveau d’analyse retenir ? .............................................................................................................. 66
1.4 Quel horizon temporel prendre en compte ? ........................................................................................ 67

6

Automatisation, numérisation et emploi
1.5 Comment résoudre les biais d’estimation potentiels des analyses prospectives ? ............................... 682

Les impacts sur le volume de l’emploi : les études existantes, la nouvelle étude du Conseil ............... 70
2.1 Analyse des études rétrospectives : les innovations technologiques de produit et de procédé ont été
globalement favorables à l’emploi au cours des trente dernières années .................................................... 70
2.1.1 Les résultats empiriques convergent malgré des différences selon le niveau d’analyse (agrégé, sectoriel
ou entreprise) et les choix méthodologiques retenus............................................................................................ 70
2.1.2 Les innovations technologiques ont agi sur l’emploi via des canaux différents selon la nature desinnovations et le niveau considéré .......................................................................................................................... 76
2.1.3 Les effets passés des seules technologies numériques ou robotiques sur l’emploi sont pourl’instant peu documentés ......................................................................................................................................... 78
2.2 Analyse des études prospectives : en fonction des méthodologies retenues, les effets potentiels sur levolume de l’emploi seraient significatifs, et dans certains cas massifs ......................................................... 80
2.2.1 Les principales études prospectives disponibles se focalisent sur le risque de destruction
d’emploi sans s’accorder sur l’ampleur de ce risque.............................................................................................. 80
2.2.2 Le COE a voulu, au travers d’une nouvelle étude, mieux apprécier l’exposition des emplois
salariés en France ...................................................................................................................................................... 87
2.2.3 Un potentiel de créations d’emplois réel, mais dont l’ampleur est difficile à quantifier .........................100

3

Les impacts sur la structure des emplois et le contenu des métiers ................................................. 110
3.1 La structure de l’emploi a été profondément modifiée depuis les années 1980, en partie en lien avec
la diffusion de technologies numériques ..................................................................................................... 110
3.1.1 Une modification de la structure de l’emploi depuis les années 1980, qui semble avoir surtout profité
aux plus qualifiés en France .................................................................................................................................... 110
3.1.2 La diffusion des technologies, notamment numériques, constitue l’un des moteurs de la modificationde la structure de l’emploi ...................................................................................................................................... 116
3.2 La diffusion des nouvelles technologies a également contribué à une profonde évolution des métiers,
marquée notamment par une complexification généralisée et un essor des compétences analytiques etrelationnelles ................................................................................................................................................ 123
3.2.1 Une complexification généralisée des métiers, marquée notamment par un essor des compétences
analytiques et relationnelles, en lien avec la diffusion des nouvelles technologies ..........................................123
3.2.2 Réglementations croissantes, mondialisation, exigences nouvelles des consommateurs ou encore
transition énergétique ont également contribué à modifier le contenu des métiers en tâches et encompétences ........................................................................................................................................................... 131
3.3 Que peut-on anticiper? ........................................................................................................................ 132
3.3.1 Si des emplois dits qualifiés peuvent également faire partie des emplois à risque d’automatisation, lesavancées technologiques en cours et à venir menaceraient d’abord les emplois les moins qualifiés .............132
7

Conseil d’orientation pour l’emploi

3.3.2 Le seul point de vue technologique ne suffit pas pour anticiper l’évolution de la structure de l’emploi,qui dépendra surtout de la façon dont les postes s’ajustent et se réorganisent en termes de tâches et decompétences ........................................................................................................................................................... 134
3.3.3 La complexification des métiers observée au cours des dernières décennies devrait se poursuivre.....135
4

Les impacts sur la localisation de l’emploi ...................................................................................... 139
4.1 Avancées technologiques, délocalisations et relocalisations de l’emploi ............................................ 139
4.1.1 Les technologies récentes, combinées à des transformations de la demande et du contexte
macroéconomique international, sont susceptibles d’avoir un impact sur les décisions de localisation desentreprises ............................................................................................................................................................... 140
4.1.2 Les cas de relocalisation en France semblent, pour l’instant, limités ........................................................144
4.1.3 Les effets des délocalisations et des relocalisations sur l’emploi en France (volume et structure) ........149
4.2 Les avancées technologiques récentes pourraient, toutes choses égales par ailleurs, accentuer lesécarts entre les régions en fonction de la composition des économies locales .......................................... 151
4.2.1 Rappel des déterminants de la localisation de l’emploi au sein d’un pays et rôle possible
des déterminants technologiques ......................................................................................................................... 152
4.2.2 L’impact territorial des technologies sur l’emploi dépend d’abord de la spécialisation des territoires
dans certains secteurs, métiers ou qualifications soumis à un risque élevé d’automatisation ou affectés par lanumérisation............................................................................................................................................................ 156
4.2.3 Les créations d’emploi liées aux nouvelles technologies devraient bénéficier diversement
aux territoires .......................................................................................................................................................... 158
4.2.4 La possibilité d’un « trickle-down » ou d’un multiplicateur technologique au niveau local en France ..162
Conclusions ................................................................................................................................................... 164
Annexe 1 : L'exposition des emplois salariés à l'automatisation en France ................................................ 166
Annexe 2 : Liste des auditions ....................................................................................................................... 189

8

Automatisation, numérisation et emploi

Introduction
Les progrès réalisés dans le champ de la robotique et de l’intelligence artificielle, l’essor de l’Internet des objets,le traitement des données de masse (big data), l’émergence de l’impression 3D ou encore la révolution
annoncée des voitures sans chauffeur alimentent aujourd’hui des inquiétudes autour d’un « futur sans emploi ».
Ces préoccupations ne sont pas nouvelles : à chaque nouvelle vague d’innovation importante, au moins depuis la
Renaissance, la crainte d’un chômage technologique lié à la substitution de l’homme par la machine ressurgit.
L’histoire montre cependant que les avancées technologiques successives, notamment celles liées à
l’automatisation de la production, se sont au contraire accompagnées jusqu’à présent d’un développement del’emploi, même si la nature et la structure des emplois ont dans le même temps profondément évolué, ainsi queleur répartition dans l’espace.
Les évolutions technologiques en cours, dominées par la numérisation et marquées par un potentiel
d’automatisation considérable, relèvent-elles de la même logique ou, par leur nature, leur ampleur et la rapiditéde leur diffusion, sont-elles de nature à avoir un impact différent sur l’emploi ?
Plusieurs études récentes ont, depuis 2013, cherché à estimer la part des emplois actuels qui pourraient êtremenacés de disparition du fait des nouvelles possibilités d’automatisation. Ces études prospectives sont toutes à
considérer avec précaution : elles reposent, par définition, sur ce que l’on peut raisonnablement attendre desprochaines vagues d’innovations technologiques au vu des seules connaissances actuelles. Elles ne tiennent pas
compte du fait que toutes les innovations technologiques, lorsqu’elles sont mises en œuvre, ne se diffusent pas
à la même vitesse.
Elles ignorent le potentiel – certes plus difficile à estimer – de création de nouveaux emplois induits par lestransformations technologiques. Elles se focalisent en général sur le seul risque de disparition d’emplois
existants, sans chercher à apprécier les perspectives de transformation qui pourraient concerner l’essentiel desemplois existants.
Toutefois, ces études considèrent que les effets potentiels sur le volume de l’emploi seraient significatifs voire
massifs, sans pour autant s’accorder sur l’ampleur de ce risque en raison notamment de choix méthodologiques
différents.
C’est pourquoi le Conseil d’orientation pour l’emploi a souhaité affiner les diagnostics en procédant à une
analyse approfondie de l’impact de ces nouvelles innovations sur l’emploi. Il a cherché à apprécier nonseulement les effets constatés et envisageables sur le volume de l’emploi (en termes de disparition mais aussi decréations), mais aussi les effets sur la structure de l’emploi (quels sont les métiers et les secteurs les plus
concernés ? Comment les métiers sont-ils appelés à évoluer ? Quels types de compétences seront à l’avenir
prioritaires ?) et sa localisation, à la fois à l’échelle nationale (quelles pourraient être les zones d’emploi les plus
concernées ?) et internationale (les technologies pourraient-elles favoriser un mouvement de relocalisation desemplois en France ?).
Dans ce cadre, le Secrétariat général du Conseil a notamment réalisé une étude statistique, sur la base del’exploitation des données de l’enquête Conditions de travail, visant à apprécier la part des emplois qui seraient
potentiellement concernés par l’automatisation, mais aussi à la décliner par métier.
Ce premier tome du rapport du Conseil établit d’abord, sur la base des travaux conduits par le Conseil depuis
juillet 2016, un diagnostic de l’impact des nouvelles technologies liées à la numérisation et à l’automatisation sur
9Conseil d’orientation pour l’emploi

l’emploi : après un rappel des caractéristiques et des potentialités de la vague actuelle d’innovations et une
analyse des principaux enseignements de l’histoire et de la théorie économiques, il examine les effets del’automatisation et de la numérisation sur le volume, la structure et la localisation de l’emploi.
L’importance du diagnostic, qui doit aussi intégrer toutes les incertitudes liées au phénomène, est d’autant plus
grande que c’est sur cette base que doivent s’appuyer les évolutions des politiques publiques à mettre enœuvre : elles ne sont ni de la même ampleur ni de la même nature selon que les transformations sont lentes ou
brutales, mineures ou massives, et concentrées ou non sur certaines compétences, certaines zones
géographiques, certaines catégories d’emploi. Au-delà du diagnostic posé par le Conseil qui se concentre sur lesseuls effets sur l’emploi, l’impact des nouvelles technologies sur les inégalités de revenus fait également débat
et devra être analysé avec attention, même si cela ne relève pas du champ du présent rapport.
Dans un second tome du présent rapport, le COE va étudier, sur la base de ces différents scénarios, les enjeux
précis en termes d’évolution des compétences, de mobilités professionnelles, d’organisation et temps de travail
et de modes de management, de conditions de travail ou encore de soutien à l’innovation. Il y formuleraégalement des préconisations de politiques publiques sur l’ensemble des champs de l’emploi et du travail.
Le Conseil remercie tout particulièrement, pour leurs contributions concernant l’analyse des technologies, Raja
Chatila, directeur de recherche au CNRS, directeur de l’ISIR (Institut des systèmes intelligents et derobotique), Francis Jutand, directeur général adjoint de l’Institut Mines-Télécom, Grégoire Postel-Vinay, chef dela mission Stratégie à la Direction générale des entreprises, et Jean Tournoux, délégué général du SYMOP(Syndicat des technologies et machines de production) et, pour leurs contributions à l’analyse statistique,
Sébastien Roux (INSEE), Benjamin Nefussi (Direction générale du Trésor), Thomas Coutrot (DARES), Amélie
Mauroux (DARES) et Nicolas Le Ru (France Stratégie), ainsi que Michel Houdebine, Francis Kramarz et John
Martin.

10

Automatisation, numérisation et emploi

1

Une nouvelle vague d’automatisation
et de numérisation qui transforme
les systèmes productifs et l’économie
Première partie

11

Conseil d’orientation pour l’emploi
Jusque dans les années 1970, le terme automatisation renvoyait à des technologies permettant l’exécution decertaines tâches par des machines essentiellement pour la fabrication de produits industriels. L’émergence del’informatique a permis un élargissement du spectre des tâches et des fonctions de l’entreprise pouvant êtreconcernées par l’automatisation (conception de pièces et produits, distribution, gestion de la communication etéchanges d’information, etc.), ainsi que des secteurs concernés.
L’essor d’Internet à partir des années 1990 marque le démarrage d’une nouvelle vague d’innovations qui a
profondément transformé le système productif, ainsi que les modes de consommation et d’échange de biens etservices. On parle couramment de la numérisation de l’économie et de la société, à laquelle est également
associée l’émergence de produits ou services nouveaux.
Un certain nombre d’avancées technologiques en cours et à venir, notamment les nouvelles fonctions permises
par l’intelligence artificielle et la robotique, ont été identifiées comme susceptibles de venir encore accroître laportée de l’automatisation, ainsi que l’incidence des technologies numériques sur le système productif etl’économie.

1 Automatisation, numérisation : de quoi parle-t-on ?
L’automatisation, la robotisation, ou la numérisation constituent autant d’innovations technologiques qui, parleur nature et l’ampleur de leur diffusion, modifient actuellement en profondeur les modes de production, deconsommation et d’échange de biens et services, jusqu’à parfois les bouleverser. Au-delà du seul système
productif, la diffusion de ces innovations induit par ailleurs des transformations profondes tant dans les relations
de travail que dans l’organisation sociale.
Plusieurs vagues d’innovation se sont succédé, avec pour effet d’élargir le spectre des tâches et des fonctions
de l’entreprise pouvant être automatisées, ainsi que des secteurs concernés (figure 1).
Jusque dans les années 1970, le terme automatisation se confondait avec celui de mécanisation : il renvoyait à
des technologies permettant l’exécution mécanique de certaines tâches par des machines liées
essentiellement à la fabrication de produits industriels 1. Des machines à filer du XVIIIe siècle aux premières
machines-outils utilisées par les constructeurs automobile dans les années 1960, ces technologies se sont à lafois perfectionnées et largement diffusées, pour l’essentiel dans l’industrie, grâce aux nouvelles énergies commel’électricité ou à la découverte de nouveaux matériaux liés par exemple au progrès de la sidérurgie.
En permettant l’intégration de l’informatique à l’ensemble des moyens et procédés de production,
l’apparition de la micro-électronique dans les années 1970 associée depuis à une croissance exponentielle descapacités de calcul est à l’origine d’un bond technique très important en matière d’automatisation de la
fabrication de produit. Cette technologie a en effet permis l’émergence des machines à commande numériquequi permettent le pilotage d’une machine-outil à partir d’un ordinateur. La convergence entre les technologies
de la mécanique et les technologies informatiques a par ailleurs permis le développement à partir du milieu desannées 1980 de robots industriels munis de capteurs et d’actionneurs, et contrôlés par des programmes

1Ballet B. (1997), « L’automatisation et l’informatisation dans l’industrie », Le 4 pages des statistiques industrielles,
n° 80, juillet.

12Automatisation, numérisation et emploi
exécutés par des ordinateurs 2. Ces derniers ont pour spécificité par rapport aux machines-outils d’être dotésd’un bras articulé pouvant se déplacer sur plusieurs axes, en fonction des opérations qu’ils ont à réaliser.
L’émergence et la diffusion de l’informatique a également permis d’élargir considérablement le spectre destâches et des fonctions de l’entreprise pouvant être automatisées, ainsi que les secteurs concernés ens’étendant notamment au-delà de l’industrie pour toucher les services.
Cet élargissement des domaines d’application de l’automatisation est à relier notamment au développement dela productique, c’est-à-dire « l’ensemble des techniques, des équipements et des services concourant à
automatiser de façon globale et flexible les tâches de production » 3. L’automatisation ne concerne alors plus
seulement la fabrication industrielle, mais également la circulation des pièces et des produits, la conception desproduits et des méthodes de fabrication, la gestion des unités de production, la gestion de la communication et
finalement les échanges d’informations entre les différentes fonctions d’une entreprise.
Il est également à relier à l’émergence et à la diffusion de logiciels de bureautique (traitement de texte,
messagerie, publication assistée par ordinateur, etc.) ou de gestion de l’activité (gestion de la relation client,gestion de la relation fournisseur, progiciels de gestion intégrés, etc.) dont bénéficient l’ensemble des secteurs
et pas seulement l’industrie.
On peut souligner ici une complémentarité plutôt qu’une substitution de l’homme au travail s’agissant decertaines technologies. C’est le cas par exemple des logiciels de traitement de texte qui, sans permettre une
substitution de l’homme au travail, ont permis de réduire considérablement le temps nécessaire pour rédiger untexte par rapport à l’époque des machines à écrire. C’est le cas également des tablettes que peuvent utiliser
certains vendeurs dans les magasins, qui ne se substituent pas à ces derniers mais leur permettent d’accéderplus rapidement à des informations concernant les produits vendus ou à l’historique d’achat du client qu’ils
conseillent.
L’émergence et le déploiement d’internet à partir des années 1990 a marqué le démarrage d’une nouvelle
vague de transformation du système productif, celle de la numérisation de l’économie.
Au sens strict, la numérisation est la conversion des informations d'un support (texte, image, audio, vidéo) ou
d'un signal électrique en données numériques que des technologies informatiques peuvent exploiter. Ce terme
est toutefois désormais utilisé pour appréhender le phénomène plus large de diffusion des supports numériques
et technologies informatiques à l’ensemble du système productif et, plus largement, à l’ensemble de la société(Encadré 1). Si Internet constitue le point de départ de cette révolution numérique, l’émergence d’autres outils
et technologies tels que les smartphones dans les années 2000 ou encore, une décennie plus tard, lestechnologies dites de big data permettant de stocker et traiter des flux toujours plus importants de données ontégalement largement contribué à ce phénomène. De même, des machines intelligentes communiquentdésormais entre elles, tandis que les interfaces homme-machine se sont considérablement améliorées. Et les
processus de circulation instantanée d’information permis notamment par le développement de plateformes
numériques qui restaient au cours des décennies précédentes largement internes aux entreprises s’étendentégalement entre entreprises (fournisseurs et clients), et jusqu’au client final.

2

Audition de Raja Chatila, directeur de recherche au CNRS, directeur de l’Institut des systèmes intelligents et de robotique (ISIR),
devant le COE le 13 septembre 2016.

3

Ballet B. (1997), op. cit.

13Conseil d’orientation pour l’emploi

La capacité de ces technologies à provoquer des progrès comparables à ceux qui ont suivi l’avènement de lamachine à vapeur ou de l’électricité et de la production en série au XXe siècle peut faire l’objet de débats (cf.
deuxième partie, 3.2). Mais leur diffusion à l’ensemble de l’économie et l’ampleur de leurs effets marquent sansnul doute l’avènement d’une troisième révolution industrielle 4. Pour certains, la révolution numérique en cours
constituerait même une quatrième révolution industrielle, la troisième étant celle de l’automatisation dans lesannées 1960-1980 liée à l’utilisation des ordinateurs et à la commande numérique des machines-outils. La numérisation de l’économie et de la société, et la grappe d’innovations qui lui sont liées, viendraient accélérer larévolution de l’automatisation qui concernerait des secteurs nouveaux de l’industrie et des services 5.
Encadré 1 : Principales caractéristiques de la révolution numérique
Alors que l’impact des technologies informatiques et numériques était, jusqu’à peu, limité à
certains secteurs et métiers, on assiste depuis la fin des années 2000 à une diffusion de ces
technologies à l’ensemble des activités productives et, plus globalement, de la société.
Au moins trois facteurs peuvent être avancés pour expliquer ce phénomène de diffusion destechnologies numériques 6.
D’abord, les technologies numériques ont vu leur coût chuter de façon considérable au cours
des dernières décennies (graphique 1).
Graphique 1 : Evolution du prix de la puissance de calcul par seconde entre 1850 et 2010

Lecture : Le prix unitaire de la puissance de calcul par seconde en valeur 2006 a baissé exponentiellement à partir
des années 1950.
Source : Audition de Georg Graetz, chercheur à l’université d’Uppsala, devant le COE le 11 octobre 2016

4

Voir notamment dans la série coordonnée par G. Postel-Vinay « Réalités industrielles » le numéro de novembre 2016 intitulé« L’industrie du futur » : http://annales.org/ri/2016/ri-2016.html.

5

Schwab K. (2016), The Fourth Industrial Revolution, World Economic Forum, janvier.

6

OCDE (2016), Créer les conditions de la prochaine révolution de la production : l’avenir des industries manufacturières et desservices – rapport intermédiaire, Direction de la science, de la technologie et de l’innovation, Réunion du conseil de l’OCDE auerniveau des ministres, Paris, 1 -2 juin 2016.

14

Automatisation, numérisation et emploi
Ensuite, les technologies informatiques et numériques peuvent être intégrées à denombreuses autres technologies, avec pour effet d’en améliorer les performances. Cephénomène devrait d’ailleurs tendre à s’intensifier avec les avancées technologiques à venir.
Enfin, en conduisant à une baisse des coûts de transaction, ces technologies, etnotamment Internet, démultiplient les effets de réseau – une activité est caractérisée parde tels effets si la valeur ou l’utilité du produit ou du service qu’elle offre croît avec lenombre d’utilisateurs – et permettent donc de produire à rendements croissants – le coûtmoyen de production diminue au fur et à mesure que la quantité produite augmente.
Comme le souligne une note du Conseil d’analyse économique (CAE) sur l’économie
numérique, les effets de réseau et l’importance des phénomènes de rendements croissantsviennent aussi des algorithmes d’apprentissage utilisés par les entreprises mobilisant lestechnologies informatiques et numériques pour améliorer constamment leurs performances
grâce à la collecte et au traitement de volumineux flux de données 7. S’ajoute par ailleurs une« viralité » à laquelle le client lui-même participe en contribuant à faire connaître le bien ou
le service fourni ; mais aussi en fournissant des données exploitables. C’est sur ces effets deréseau et sur cette « viralité » que repose pour partie le succès des GAFA (Google, Apple,
Facebook, Amazon).
Ces effets de réseau (largement tirés par l’utilisateur lui-même) ont induit l’émergence denouveaux modèles d’affaires ou de consommation qui permettent à des amateurs ou à dessemi-professionnels de trouver des clients, et à des particuliers de s’échanger des biens ou
des services, et cela à une échelle sans précédent. De tels modèles, qui reposent sur desplateformes numériques, ont ainsi vu le jour dans des secteurs aussi diversifiés que celui destransports (Uber, Snapcar, Chauffeur privé, etc.), du logement (Airbnb), du ménage à
domicile (helping, servilink, etc.) ou encore des petits travaux (hellocasa).
Un autre de leurs effets est de modifier profondément la structure et le périmètre desentreprises. En baissant les coûts de transaction et en fluidifiant la circulation del’information, les technologies numériques favorisent l’externalisation de fonctions, ainsi
que le développement de formes d’entreprises étendues, du travail collaboratif ou d’autres
formes de travail innovantes alliant un plus grand nombre d’intervenants.
En favorisant l’émergence de ces nouveaux modèles, les technologies numériques neconstituent alors plus seulement une nouvelle brique permettant d’aller plus loin en
matière d’automatisation des tâches et d’optimisation des procédés de production : elles
remettent radicalement en cause le fonctionnement et l’organisation de certains secteurset filières, et en permettent l’émergence de nouveaux, ce qui soulève des enjeux derégulation.

7

Colin N., Landier A., Mohnen P. et Perrot A. (2015), « L’économie numérique », Notes du Conseil d’analyse économique, n° 26,
Conseil d’analyse économique, octobre.

15

Conseil d’orientation pour l’emploi

Figure 1 : De l’automatisation des fonctions de production à la numérisation de l’économie

Source : COE

2 Des possibilités techniques d’automatisation et de numérisationencore accrues se profilent à l’horizon
2.1 De nouvelles avancées technologiques dominées par le numérique etfortement interdépendantes
Plusieurs évolutions technologiques en cours ou à venir disposent d’un potentiel considérable detransformation de notre système productif dans les années qui viennent.
Dans le cadre du projet transversal « Créer les conditions de la prochaine révolution de la production » 8,l’Organisation de coopération et de développement économique (OCDE) a cherché à identifier les opportunitéset les risques associés aux technologies susceptibles de jouer un rôle déterminant dans la production et ladistribution à un horizon de 10 à 15 ans. Sept technologies considérées comme clés pour le système productif dedemain ont été mises en évidence : les technologies de big data, la robotique avancée, l’infonuagique ou cloudcomputing, l’Internet des objets, l’impression 3 D, les biotechnologies et les nanotechnologies.

8

OCDE (2016), op. cit.

16

Automatisation, numérisation et emploi
Après avoir passé en revue une centaine d’innovations technologiques, le McKinsey Global Institute en a retenu
12 dont l’impact d’ici 2025 devrait être significatif sur l’emploi, l’économie et la croissance 9. Ces technologies
recoupent en partie celles retenues par l’OCDE (figure 2).
Figure 2 : 12 ruptures technologiques qui devraient avoir un impact significatif sur l’emploi et l’économie

Source : Audition d’Eric Labaye, Président du McKinsey Global Institute, devant le COE le 8 novembre 2016

A la fois plus précise et plus restreinte que les approches de l’OCDE et du McKinsey Global Institute car intégrantles avantages comparatifs français, l’étude Technologies clés 2020 pilotée par la Direction générale desentreprises (DGE) 10 fournit pour sa part une liste de 47 technologies stratégiques pour la compétitivité de laFrance à un horizon de 5 à 10 ans. Identifiée sur la base de la consultation d’experts, cette liste recouvre destechnologies à divers degrés de maturité, dont le déploiement est déjà engagé. Chacune de ces technologies
peut trouver des applications dans un ou plusieurs des marchés identifiés dans le cadre de ce travail prospectif(loisir et culture, énergie, mobilité, numérique, environnement, santé et bien-être, habitat, sécurité etalimentation). Au sein de cette liste de 47 technologies clés, 19 sont considérées comme pouvant avoir une
influence sur au moins trois marchés distincts (figure 3).
On constate une convergence entre les technologies mises en avant par l’OCDE et le McKinsey Global Institute etces 19 technologies clés11.
Les avancées technologiques identifiées comme clés pour l’avenir du secteur productif se caractérisent parune large prédominance des technologies numériques, en nombre comme en impact, et par leur grandeinterdépendance.

9

McKinsey Global Institute (2013), Disruptive Technologies: Advances that will tranform life, business, and the global economy, mai.

10eDirection générale des entreprises (2016), Technologies Clés 2020, Préparer l’industrie du futur. Il s’agit du 5 exercice prospectif
piloté par la DGE qui a pour objectif de favoriser l’appropriation des principales évolutions technologiques par les différents acteurséconomiques, sociaux, académiques et publics concernés, mais également de contribuer à un meilleur pilotage des moyens publics
en faveur de l’innovation.

11

A l’exception de l’infonuagique.

17

Conseil d’orientation pour l’emploi

En effet, parmi les 19 technologies les plus influentes identifiées à partir des travaux de la DGE, 14 appartiennent
au domaine du numérique. C’est aussi le cas de 5 des 7 technologies répertoriées par l’OCDE. Parmi elles
figurent : les capteurs, l’Internet des objets, la valorisation et intelligence des données massives (big data), lamodélisation, simulation et ingénierie numérique, l’intelligence artificielle, l’infrastructure de 5e génération(prochaine génération de réseaux mobiles 5 G), les systèmes embarqués distribués sécurisés et sûrs, lescommunications sécurisées, la robotique autonome, la cobotique et l’humain augmenté, les technologies
immersives, l’analyse comportementale et les nouvelles intégrations matériel-logiciel.
Figure 3 : Technologies clés 2020, une large prédominance des technologies numériques, et une forte
interdépendanceSource : Direction générale des entreprises (2016), op. cit.

18

Automatisation, numérisation et emploi
Ces technologies se caractérisent par ailleurs par leur grande interdépendance, en particulier dans le domaine
du numérique. Les progrès qui pourront être faits dans les domaines de l’intelligence artificielle ou de la
robotique découlent ainsi fortement des avancées réalisées dans les technologies de big data ou de l’essor del’Internet des objets, eux-mêmes conditionnés dans une large mesure par les progrès réalisés dans des domaines
tels que l’accroissement de la vitesse des ordinateurs, la modélisation et la simulation numérique, l’infonuagiqueou encore le très haut débit, voire le développement des nanotechnologies.
Une telle interdépendance peut également être observée entre technologies numériques et non numériques.
Les technologies numériques peuvent par exemple être impliquées dans les avancées technologiques réaliséesdans les domaines de la santé (par exemple l’imagerie pour la santé ou l’exploitation numérique des données desanté, mais aussi les avancées dans les biotechnologies et le bio-médical via la bio-informatique), de l’énergie(par exemple les réseaux d’électricité intelligents) ou encore dans des technologies comme la fabrication
additive (impression 3D), elles aussi transverses mais qui ne sont pas classées dans le domaine du numérique parl’exercice prospectif de la DGE. En permettant l’émergence de matériaux ou de sources d’énergies innovantes,
des technologies non numériques peuvent quant à elles contribuer à accroître les performances de machines ou
d’applications logicielles.
Cette interdépendance des technologies rend les exercices de prospective en matière de développement
technologique complexes. Cela est d’autant plus vrai que les innovations, notamment les innovations derupture, naissent aux interfaces. Or, ces interfaces se multiplient du fait même des possibilités de la société del’information, ainsi que de la grande interdépendance des avancées technologiques les plus récentes qui
favorisent des interactions entre domaines techniques et métiers antérieurement plus disjoints. En outre, letemps de la technologie est incertain, et peut être long : il se passe parfois de nombreuses années entre lespremiers résultats positifs en laboratoire et le déploiement d’une technologie.
Certaines nouvelles technologies elles-mêmes peuvent favoriser de nouveaux modes d’innovation ou dediffusion des innovations. C’est le cas de plateformes numériques permettant à différents acteurs d’un domained’échanger sur leurs avancées respectives dans tel ou tel domaine d’innovation. C’est le cas également detechnologies d’open data qui permettent de partager à une très large échelle et gratuitement des données ou
des programmes informatiques.
Par ailleurs, au-delà de la difficulté de l’exercice de prospective technologique, ce n’est pas parce qu’une
technologie est mature qu’elle va forcément être mobilisée. Un certain nombre de freins sociaux et culturels(toutes les technologies ne sont pas acceptées socialement), économiques (une technologie n’est pas toujours
rentable au regard notamment du coût de la main-d’œuvre) mais aussi institutionnels peuvent en effet venir
ralentir la diffusion des avancées technologiques au système productif et, plus largement, à la société(cf. troisième partie, 1.5).

19

Conseil d’orientation pour l’emploi

2.2 Les progrès de l’intelligence artificielle et de la robotique élargissent laportée de l’automatisation
Les opérations confiées à des programmes informatiques ou à des robots sont restées pendant de nombreuses
années essentiellement cantonnées à l’exécution d’activités relativement simples et répétitives. Les avancées
technologiques en cours et à venir, dans les domaines de l’intelligence artificielle et de la robotique
notamment, conduisent à une amplification considérable du champ et de l’intensité de l’automatisation, en
tout cas d’un point de vue technique.

2.2.1 Intelligence artificielle : avancées technologiques, élargissement des domaines
d’application et défis technologiques
Selon John McCarthy, l’un des pionniers dans ce domaine, l’intelligence artificielle renvoie à des programmes
informatiques qui traitent des problèmes habituellement résolus par des processus mentaux de haut niveau
chez les humains. Cette technologie peut être décomposée en plusieurs sous-domaines qui recouvrent ladiversité des facultés de l’intelligence humaine : représentation des connaissances et raisonnements
automatiques, résolution de problèmes généraux, traitement du langage naturel, vision artificielle,
apprentissage automatique et systèmes multi-agents 12 .
Les importants progrès dans plusieurs branches de l’intelligence artificielle élargissent les activités
susceptibles d’être décrites en un ensemble de règles bien définies – et donc susceptibles d’être automatisées– à des activités complexes et ayant une forte dimension cognitive. La compréhension de problèmes complexes
et leur traduction sous la forme de règles explicites, de raisonnements probabilistes ou d’apprentissage profondpouvant constituer autant de substituts à la décision humaine est notamment favorisée par les technologies debig data, qui permettent la collecte et le traitement d’importants volumes de données pertinentes 13. Les
données rendent possible par ailleurs la quantification de façon objective des succès des programmes, ce qui
permet de continuellement les améliorer. En témoigne, par exemple, la capacité de dialoguer en langage naturel
avec des smartphones pour leur poser des questions variées, et obtenir des réponses pertinentes. Ou encore desapplications visant à améliorer sensiblement la maintenance en la rendant prédictive.
Il découle de ces progrès un élargissement des applications qui peuvent être faites des programmes
informatiques à des secteurs et à des activités qui sont restés jusqu’à récemment relativement à l’écart d’une
possibilité d’automatisation. C’est le cas par exemple du secteur de la santé, où l’importance des données
collectées et les progrès réalisés dans leur traitement permettent le développement de programmes
informatiques susceptibles de faciliter des diagnostics. Ainsi, le programme d’intelligence artificielle Watson
conçu par IBM a élaboré à partir de 600 000 rapports médicaux et de deux millions de pages provenant dejournaux médicaux un programme informatique capable, à partir des symptômes et des antécédents familiaux
et médicaux d’un patient, de générer un diagnostic et programme complet de traitement 14. C’est également le12

Il s’agit de systèmes dans lesquels des agents artificiels opèrent collectivement et de façon décentralisée pour accomplir une
tâche. Direction générale des entreprises (2016), « Fiche 11 : Intelligence artificielle », dans Technologies Clés 2020, Préparerl’industrie du futur.
13

Frey C. B. et Osborne M. A. (2013), The future of employment: how susceptible are jobs to computerisation, University of Oxford
september.

14

Berger T. et Frey C. B. (2016), « Structural transformation in the OECD: Digitalisation, Deindustrialisation and the Future ofWork », OECD Social, Employment and Migration Working Papers n°193.

20

Automatisation, numérisation et emploi
cas dans le secteur juridique, avec le développement de programmes informatiques capables de réaliser desactes juridiques simples, de l’analyse financière avec des programmes visant à analyser les perspectives
financières d’entreprises ou encore du journalisme, avec des programmes permettant de chercher et d’analyser
l’information, mais aussi de rédiger des articles factuels dans des domaines délimités.
Cet élargissement des domaines d’application de l’intelligence artificielle devrait par ailleurs se poursuivre enlien avec les progrès attendus dans certaines des branches de cette technologie clé, et cela en dépit de la persistance d’un certain nombre de défis techniques.
L’intelligence artificielle a en effet connu une première heure de gloire au début des années 1980, mais lesespérances ont été partiellement déçues pour des raisons tenant à l’insuffisante puissance des outils d’alors.
Avec l’accroissement gigantesque des capacités de calcul et de la miniaturisation, elle connaît depuis environ
cinq ans un très fort regain d’intérêt, qui se traduit à la fois par une R & D très intense, des investissements dansle capital risque, et des perspectives de croissance des marchés. Les études sur les évaluations du marché
potentiel de l’intelligence artificielle varient dans de larges proportions, mais s’accordent sur une explosion :pour le seul marché des entreprises, Tractica research évoque par exemple un marché de 200 millions d’euros
en 2015 passant à 11 milliards d’euros en 2024 15.
D’importantes marges de progression existent notamment dans le domaine de l’apprentissage automatique, etcela grâce à la collecte de volumes toujours plus importants de données représentatives des situations que doit
avoir à gérer un programme ou un robot. Des avancées sont également à attendre de l’intégration de plus enplus forte aux techniques d’intelligence artificielle de connaissances et de méthodes issues d’autres disciplines
telles que la psychologie, les neurosciences, les sciences cognitives, la linguistique et l’économie.
Le développement de ces techniques repose en pratique sur un triptyque : de la R & D, de la diffusion auprès desutilisateurs et des éléments régulateurs.
Pour la R & D, d’importants programmes de recherche publics ou privés cherchent à soutenir les avancées
réalisées dans ce domaine. Ainsi, le projet européen Human Brain Project, lancé fin 2013, vise à réaliser une
simulation numérique complète d’un cerveau humain grâce à des superordinateurs 16. De même, un laboratoirede recherche sur le deep learning, une branche de l’intelligence artificielle, utilisé notamment dans les systèmesde reconnaissance d’image ou de la parole, a par exemple été récemment créé à Paris 17.
Un certain nombre de défis techniques pourraient toutefois venir freiner l’élargissement des domaines
d’application de l’intelligence artificielle. Si des activités cognitives de plus en plus complexes peuvent désormaisêtre réalisées par des programmes informatiques, cela se limite pour le moment le plus souvent à des activités
pour lesquelles il est possible d'identifier des tendances pouvant prendre la forme de règles définies. Des
difficultés peuvent émerger dès lors que les activités impliquent de l’« intelligence créative » ou del’« intelligence sociale ». La programmation de ces deux types de compétences constitue pour Frey et Osborne

15

https://www.tractica.com/newsroom/press-releases/artificial-intelligence-for-enterprise-applications-to-reach-11-1-billion-inmarket-value-by-2024/

16

Direction générale des entreprises (2016), « Fiche 11 : Intelligence artificielle », dans Technologies Clés 2020, Préparer l’industrie
du futur.

17

https://fr-fr.facebook.com/notes/facebook/facebook-choisit-paris-pour-installer-sa-nouvelle-e%CC%81quipe-de-rechercheeurope%CC%81en/968222343210782/

21

Conseil d’orientation pour l’emploi(2013) 18 deux des trois « goulets d’étranglement de la frontière technologique» sur lesquels se fondent
notamment leur estimation du volume d’emploi à risque d’automatisation (cf. troisième partie, 1.2).
Il convient toutefois de souligner ici le flou entourant les notions d’ « intelligence créative » et d’ « intelligencesociale ». Ainsi, certaines avancées enregistrées dans le domaine de l’intelligence artificielle peuvent se
rapprocher de ce qui est considéré par certains comme de l’ordre de l’intelligence sociale : des robots capablesde détecter des informations émotionnelles (expressivité gestuelle et verbale de la personne), de les interpréter
et d’y répondre ont par exemple été développés récemment. Il ne s’agit toutefois que d’un petit pas en avant : lapalette d’états affectifs pouvant être reconnus reste malgré tout très limitée, ainsi que la capacité d’un systèmed’intelligence artificielle à détecter une voix dans le bruit par exemple.
Pour l’appropriation de l’intelligence artificielle par la sphère économique, se posent également les problèmes
usuels d’information, de déclinaison par métiers et de formation des utilisateurs.
Enfin se posent des questions de régulation, offrant un cadre propice au développement de l’intelligenceartificielle : sont ici en cause des enjeux sociaux (accès au plus grand nombre), juridiques (sur la propriété dedonnées, la propriété intellectuelle, mais aussi sur des aspects touchant aux libertés publiques), éthiques (lesquestions posées par les adeptes du trans-humanisme, ou de façon plus immédiate, par des logiciels devant fairedes choix pour des dispositifs automatisés, de transport, par exemple, ou sur les diagnostics médicaux), et desouveraineté nationale (aspects touchant à la cyber-sécurité, à l’usage et aux limites du libre accès aux données).
La question des modes de régulation, et en particulier le niveau de régulation selon qu’il est national ou
supranational, devient alors un enjeu central qu’il s’agisse ici de l’intelligence artificielle mais aussi des autres
technologies numériques.

2.2.2

Robotique autonome ou collaborative : avancées technologiques, élargissement desdomaines d’application et défis technologiques

La robotique peut être décomposée en au moins deux grandes branches :




18

la robotique dite autonome fait référence aux dispositifs mécaniques et électroniques ayant la capacitéde traiter de l’information pour effectuer une action appropriée avec une certaine autonomie dedécision, d’action, de mouvement ou énergétique 19 ;la robotique collaborative fait référence aux systèmes robotiques partageant une zone commune avec
les humains et pouvant aller jusqu’à interagir avec les humains pour les assister via des apports depuissance, de précision, de perception ou de cognition. Il s’agit aussi de systèmes qui amplifient lescapacités des hommes par des technologies intégrées à leur anatomie, sous forme de prothèses ou
d’orthèses ou encore des interfaces de perception intégrant des moyens de détection et de pilotage
neuronal 20. On parle alors de cobotique, qui constitue une sous-catégorie de la robotique collaborative.

Frey C. B. et Osborne M. A. (2013), op. cit.

19

Direction générale des entreprises (2016), « Fiche 12 : Robotique autonome », dans Technologies Clés 2020, Préparer l’industrie
du futur.

20

Direction générale des entreprises (2016), « Fiche 10 : Cobotique et humain augmenté », dans Technologies Clés 2020, Préparerl’industrie du futur.

22

Automatisation, numérisation et emploi
Les progrès accomplis dans le domaine de l’intelligence artificielle, combinés au développement de capteurs etactionneurs plus performants, à l’accroissement de la vitesse des processeurs et de la disponibilité de lamémoire ou encore à l’amélioration des capacités de stockage de l’énergie, permettent le développement etl’expérimentation de robots de plus en plus « apprenants » et capables de réaliser davantage de tâches àdimension cognitive.
Des progrès sont également en cours en ce qui concerne la capacité de perception et d’adaptation des robots àdes environnements complexes, leur dextérité ou capacité de manipulation ou encore leur capacité à
communiquer ou à interagir avec d’autres robots ou directement avec les humains. Des capteurs plus
performants couplés aux technologies de big data constituent un moteur essentiel des progrès réalisés dans ledomaine de la robotique. Ces technologies permettent en effet la collecte et le traitement de données
concernant l’activité des robots afin d’optimiser leur fonctionnement et leur interaction avec leurenvironnement.
A l’instar de l’intelligence artificielle, ces avancées permettent un élargissement des applications qui peuventêtre faites des robots à des secteurs et à des activités où ces derniers n’étaient jusqu’à récemment que peu
utilisés.
Si des robots sont utilisés depuis longtemps dans l’industrie, ce secteur offre un champ de développement
important avec l’apparition depuis quelques années de robots collaboratifs qui travaillent conjointement avec
les hommes à la réalisation de certaines tâches en partageant avec eux un même espace de travail. La structure
robotisée, conçue afin de compléter de façon optimale les capacités physiques et cognitives de l’homme, peutainsi venir « augmenter », soutenir ou soulager certains gestes exercés par les hommes dans le cadre de leurtravail (réduction de la pénibilité pour des manutentions lourdes, remplacement de l’homme pour desopérations dans des espaces confinés difficiles d’accès, interventions de crise en environnement hostile ou ensituation accidentelle, etc.). Ainsi, le déplacement d’objets ou d’équipements par les robots aux côtés deshumains dans des environnements contraints font l’objet de nombreux développements. On peut citer par
exemple le robot Kiva d’Amazon, qui a été programmé afin de déplacer les étagères où sont stockés les produits
à livrer jusqu’à des personnes chargées de leur mise sous plis. On peut également citer le développement par le
CEA-list et l’Institut Cetim d’un robot d’assistance pour l’industrie prenant la forme d’un bras mécatronique
dédié à des tâches industrielles pénibles comme le brossage, le burinage ou encore la manipulation 21. Le
développement d’exosquelettes permettant de démultiplier la capacité physique de l’être humain ou de lutter
contre la pénibilité et les troubles musculo-squelettiques constitue également un axe de développement
important de la robotique industrielle.
Mais des robots sont désormais en voie de diffusion dans de nouveaux secteurs. C’est notamment le cas de lasanté, avec le développement de robots médicaux capables d’assister les médecins dans des opérations
chirurgicales de précision, d’orthèses ou d’exosquelettes robotisés permettant d’assister ou de suppléer lesfonctions motrices de personnes handicapées, ou encore de robots d’assistance aux personnes en perted’autonomie. Ce dernier champ ouvre des applications aussi diverses que la télésurveillance, la télémédecine ou
l’assistance de vie au quotidien, avec des robots autonomes programmés pour aider par exemple au traitement
quotidien des malades.

21

http://www.cea.fr/comprendre/pages/nouvelles-technologies/essentiel-sur-robotique.aspx.

23

Conseil d’orientation pour l’emploi

C’est également le cas dans le secteur des services, avec le développement de robots d’accueil dans lesmagasins, de robots éducatifs pour les enfants ou encore de robots domestiques et compagnons programméspour le divertissement. Les robots Nao ou Pepper de la compagnie Aldebaran sont ainsi programmés pourapprendre et comprendre les préférences des utilisateurs afin d’agir en fonction de leurs habitudes 22. Le robot
Spencer – issu de travaux de recherches menés par un consortium financé par l’Union européenne etregroupant le Centre national de recherche scientifique (CNRS) et des partenaires allemands, suédois, suisses etnéerlandais – est quant à lui programmé pour informer et guider les personnes dans les aéroports. Des robots
ménagers sont également programmés pour passer l’aspirateur, la serpillère, nettoyer les gouttières ou encore
tondre la pelouse 23.
La robotique autonome trouve enfin de nombreuses applications en extérieur dans des secteurs tels que la sécurité – avec le déploiement de drones de surveillance de sites industriels ou en cas de catastrophes naturelles –,l’agriculture – avec l’utilisation de drones pour diagnostiquer les besoins de parcelles agricoles ou détecter lamaturité d’une récolte –, ou encore le secteur des transports avec des véhicules de plus en plus autonomes.
L’impact économique des véhicules autonomes pour le transport des marchandises ou des personnes risqued’être très important à terme.
Tout comme pour l’intelligence artificielle, qui est au cœur du robot autonome, l’élargissement des domaines
d’application de la robotique devrait également se poursuivre en lien avec les progrès attendus dans plusieursde ses branches, et cela en dépit de la persistance d’un certain nombre de défis techniques.
Un axe important de développement des robots concerne leur capacité à interagir de manière sûre avec leshommes et réaliser des fonctions variées, souvent à faible cadence, dans des environnements relativement
dynamiques24. De tels développements impliquent d’affiner encore la capacité des robots à percevoir leurenvironnement, à mener un panel d’actions en fonction de cet environnement et à les corriger en cas d’aléas. Le
développement de robots plus simples d’utilisation et plus flexibles est également attendu pour faciliter leurdéploiement dans les petites et moyennes entreprises 25. Enfin, un élargissement des domaines d’application desrobots autonomes est également à attendre. On peut citer à titre d’illustration le cas d’Amazon qui a annoncé
vouloir utiliser des drones pour faire de la livraison, ou des projets comme le projet européen Aerial Robotics
Cooperative Assembly System (ARCAS) 26 qui vise à réaliser des projets de construction, de surveillance ou demaintenance dans des zones difficiles d’accès ou dangereuses ou encore pour faciliter des interventions desecours 27.
Plusieurs défis pourraient toutefois venir freiner ces développements. Un défi majeur réside dans le manqueactuel de dextérité des robots et leur insuffisante capacité de préhension. Leur capacité à manipuler des pièces

22

Direction générale des entreprises (2016), « Fiche 12 : Robotique autonome », dans Technologies Clés 2020, Préparer l’industrie
du futur.

23

Frey C. B. et Osborne M. A. (2013), op. cit.

24

Direction générale des entreprises (2016), « Fiche 11 : Intelligence artificielle », dans Technologies Clés 2020, Préparer l’industrie
du futur.

25

Audition de Jean Tournoux, Délégué général du Syndicat des machines et technologies de production (SYMOP), devant leSecrétariat général du COE le 20 octobre 2016.

26

http://www.arcas-project.eu/.

27

Audition de Raja Chatila, Directeur de recherche au CNRS, Directeur de l’Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique (ISIR),
devant le COE le 13 septembre 2016.

24

Automatisation, numérisation et emploi
ou objets de différentes tailles, rigides et souples et plus ou moins fragiles reste en effet encore limitée 28.
D’autres limitations sont celles de l’interprétation de situations évolutives complexes et la prise de décision dansde telles situations.
Enfin, se pose la question importante de l’interopérabilité qui porte à la fois sur les normes et sur lesplateformes d’intégration logicielle qui permettent l’interopérabilité entre des machines différentes. Cettequestion n’est au demeurant pas propre aux seuls robots, elle concerne aussi tout le champ du numérique. Des
carences dans l’interopérabilité peuvent entraîner notamment des besoins de saisies répétées de données,sources d’erreur, des défauts de qualité, des problèmes de coûts, et d’absence d’économies d’échelle, ainsi quedes coûts de formation sur des outils très divers et incompatibles entre eux, qui pourraient être évités.

2.3 L’impression 3D et l’Internet des objets, des avancées technologiques
porteuses de modifications importantes des modes de production et dedistribution des biens et services
2.3.1

L’impression 3D et ses implications potentielles sur le système productif

La fabrication additive – également appelée impression 3D ou impression tridimensionnelle - renvoie à unensemble de technologies et de processus permettant de produire, à partir d’un fichier numérique, un objet
tridimensionnel physique par ajout d’un ou plusieurs matériaux (métaux, polymères, céramiques, etc.) en
couches successives.
Pendant des années, l’utilisation de la fabrication additive, qui émerge dans les années 1980, est restée
principalement circonscrite à des applications de prototypage dans les secteurs du luxe, de l’aéronautique ou
encore dans le domaine médical. Les progrès réalisés depuis quelques années conduisent à un élargissement deson champ d’application à la fabrication de pièces industrielles plus complexes et pouvant incorporer plusieurs
matériaux, mais aussi à la production de pièces « grand public » pouvant être produites chez soi ou dans une
structure dédiée.
A l’heure actuelle, cette technologie présente un certain nombre d’avantages par rapport aux autres techniques
historiques de production par assemblage ou par usinage, parmi lesquels :la réduction des délais de fabrication, en lien avec la réduction du nombre de pièces à assembler ;la création de pièces à géométrie complexe, difficiles voire impossibles à réaliser par les techniquesd’usinage traditionnelles ;la possibilité de produire de façon décentralisée, à partir d’un fichier numérique contenant les donnéesde conception et les spécifications, de très petites séries flexibles et personnalisées ;le rapprochement possible du lieu de fabrication desdites pièces de son utilisateur intermédiaire ou
final.

Si la fabrication additive est souvent présentée comme susceptible de transformer de façon radicale la façon
dont les objets sont conçus et réalisés et l’organisation du système productif, sa diffusion à grande échelle

28

Direction générale des entreprises (2016), « Fiche 10 : Cobotique et humain augmenté », dans Technologies Clés 2020, Préparerl’industrie du futur.

25

Conseil d’orientation pour l’emploi

demeure encore largement dépendante d’un nombre important d’avancées techniques dont il est difficile
d’anticiper la vitesse. A l’heure actuelle, les machines et procédés ne permettent pas de répondre à toutes lescontraintes de la production industrielle et des progrès devraient notamment être réalisés pour accélérer lacadence de production 29. Des progrès sont également attendus pour accroître la fiabilité des procédés defabrication afin d’assurer des pièces de qualité constante et élevée et pour améliorer l’état de la surface despièces à la sortie de l’imprimante 3D. Les pièces ainsi fabriquées nécessitent encore souvent un traitement(nettoyage, polissage, sablage, etc.) pouvant être important, coûteux et aléatoire, trois inconvénients majeurss’agissant en particulier de pièces dont l’utilisation est soumise à des exigences ou réglementations de sécurité.
Les matériaux pouvant être utilisés restent par ailleurs encore limités en nombre et onéreux par rapport à ceux
disponibles pour les procédés traditionnels.

2.3.2

L’internet des objets : description de la technologie et implications sur le système
productif

L’internet des objets peut être défini comme « un réseau de réseaux qui permet, via des systèmesd’identification électronique […], d’identifier directement et sans ambiguïté des entités numériques et desobjets physiques et ainsi de pouvoir récupérer, stocker, transférer et traiter, sans discontinuité entre les mondes
physiques et virtuels, les données s’y rattachant » 30.
En permettant la collecte et la transmission d’informations concernant des appareils et des objets, cettetechnologie permet l’émergence de nouveaux services associés à la vente de l’objet connecté (solution
personnalisée, maintenance, etc.). Le numérique offre ainsi notamment aux industriels la possibilité de se
repositionner sur la chaîne de valeur, et cela en améliorant la qualité ou la fonctionnalité d’un objet en yintégrant des capteurs remontant des informations sur son utilisation 31. Parce qu’elles gèrent non seulement lesdonnées mais peuvent également regrouper les acteurs d’une communauté d’objets connectés – développeurs,
fournisseurs, utilisateurs, gestionnaires de services, etc. – les plateformes sont susceptibles de jouer un rôle clédans la structuration du secteur des objets connectés 32.
Un déploiement de cette technologie est attendu dans tous les secteurs de l’économie. Dans l’industrie, leschaînes de logistique et de distribution ont été parmi les premières à intégrer dans les produits des pucesélectroniques permettant d’assurer la traçabilité et d’optimiser leur activité 33. Le déploiement de cettetechnologie à l’ensemble du processus de production fait l’objet d’attentes très importantes et constitue l’undes piliers de « l’Usine du futur » en France, « Industrie 4.0 » en Allemagne ou « Smart manufacturing » aux
Etats-Unis (encadré 2). La diffusion des objets connectés est également attendue dans l’espace public pourmieux gérer l’éclairage public, la collecte des déchets, les transports en commun, la qualité de l’air ou encore la
distribution d’eau et d’électricité, pour mieux organiser les transports ou encore augmenter le confort dans leslogements. Si les attentes sont moindres dans l’espace privé, le déploiement des objets connectés pour une
meilleure gestion de la santé ou pour améliorer le confort de vie des personnes est également anticipé.

29

Direction générale des entreprises (2016), « Fiche 9 : Fabrication additive », dans Technologies Clés 2020, Préparer l’industrie dufutur.

30

Benghozi J. P., Bureau S. et Massit-Folléa F. (2009), L’Internet des objets, quels enjeux pour l’Europe ?

31

Bidet-Mayer T. (2016), « L’industrie du futur : une compétition mondiale », Les notes de la Fabrique, La Fabrique de l’industrie.

32

Nemri Mehdi (2015), « Demain, l’internet des objets », La Note d’analyse, n° 22, France Stratégie, janvier.

33

Nemri Mehdi (2015), op. cit.

26

Automatisation, numérisation et emploi
Un certain nombre de défis technologiques doivent toutefois être relevés afin de garantir une diffusion à grandeéchelle de cette technologie. Le plus important concerne probablement la capacité des réseaux à absorber laquantité toujours croissante de données qu’impliquerait la généralisation de l’internet des objets34, maiségalement à sécuriser ces données (qu’il s’agisse des données concernant les entreprises ou les utilisateurs
privés). L’interopérabilité entre les technologies mobilisées derrière chaque objet connecté (afin de permettre ledéveloppement de services à haute valeur ajoutée) ou encore le développement de réseaux à bas débit
permettant une communication à moindre coût entre objets connectés, en consommant le moins d’énergie
possible, constituent d’autres défis technologiques qui devront être relevés.
Encadré 2 : L’usine du futur
Les expressions « Usine du futur », « Usine connectée », « Industrie 4.0 » ou « Smart
manufacturing » renvoient aux transformations des modes de production et d’organisation
qui sont attendues d’une plus grande intégration des nouvelles technologies dans les usines.
Comme le souligne la Fabrique de l’Industrie dans une publication consacrée au sujet, ce
nouveau modèle industriel doit par ailleurs permettre de répondre aux nouvelles exigencesde consommation en termes d‘innovation ou de personnalisation des produits, aux enjeux
environnementaux, sociétaux, ou encore induits par une concurrence mondiale accrue 35.
Considérée comme un levier de maintien ou de redressement de la compétitivité
industrielle, la bonne appropriation des nouvelles technologies par les entreprises est
soutenue par les Etats selon des modalités qui peuvent être variables.
Cette vision prospective d’une usine à même de répondre aux enjeux de demain necorrespond pas à un modèle unique : elle est susceptible de se décliner sous diverses formes
en fonction des pays, des secteurs ou encore des tailles d’entreprise. Elle repose notamment
sur l’interconnexion et l’intercommunication entre les employés et les machines permises
par les technologies numériques, et notamment l’Internet des objets. De nombreuses autres
technologies telles que la fabrication additive, la réalité virtuelle, la robotique collaborativeou encore des matériaux plus intelligents sont également intégrées à cette nouvelle façon deproduire. Un enjeu essentiel est celui de la bonne articulation de ces briques technologiques
qui doivent être conçues de façon intégrée afin d’en obtenir les meilleurs résultats.
Les bénéfices attendus sont nombreux. L’un des premiers est une hausse de la productivité
globale des entreprises industrielles découlant d’un pilotage plus intelligent et donc d’une
optimisation de l’ensemble du processus de production et de distribution compris au sens
large. Lors de la phase de production notamment, les machines et systèmes impliqués ont
accès aux données relatives au fonctionnement de la ligne de production et aux produits entemps réel, ce qui leur permet de réagir le plus rapidement possible voire de façon anticipéeà un évènement (incident, non-conformité des produits, rupture de stock, etc.). Lors de laphase de commercialisation, la collecte de données sur les motivations d’achat ou encore
sur les canaux d’achats privilégiés doit quant à elle permettre une meilleure adaptation desproduits et des modes de commercialisation aux goûts et pratiques des consommateurs. Ces
technologies peuvent également transformer le marketing de façon profonde, en permettant aux magasins d’ajuster leurs prix, stocks, et produits en fonction de la demande.
Du point de vue des salariés, le déploiement de robots permettant d’assister voire deremplacer les hommes dans la réalisation des tâches les plus pénibles et les plus répétitives
peut conduire à améliorer les conditions de travail. Toutefois, si ces nouvelles technologies
peuvent constituer un facteur d’épanouissement et d’enrichissement du contenu du travail,34

Direction générale des entreprises (2016), « Fiche 5 : Internet des objets », dans Technologies Clés 2020, Préparer l’industrie dufutur.

35

Bidet-Mayer T. (2016), « L’industrie du futur : une compétition mondiale », Les notes de la Fabrique, La Fabrique de l’industrie.

27

Conseil d’orientation pour l’emploi

une interaction homme-machine uniquement productiviste peut contribuer à réduire pourpartie l’autonomie des personnes et vider d’autant le travail de son sens (cf. tome 2 duprésent rapport).
Des bénéfices sont finalement à attendre du point de vue des clients, qui sont susceptibles
de pouvoir profiter de la plus grande flexibilité des lignes de production grâce à lamultiplication de capteurs à la fois dans les produits en cours de fabrication et les machines
qui les manipulent, ces dernières devenant en mesure de traiter de façon spécifique chaqueproduit. En plus de permettre une plus grande personnalisation des produits sans surcoût
important, ce nouveau mode de production permet aussi une amélioration de la qualité
grâce à l’identification et à la correction immédiate des défauts qui surgissent lors de la
fabrication.
Comme le souligne là encore la Fabrique de l’industrie, si l’émergence d’usines connectées
peut être associée à une quatrième révolution industrielle, c’est parce que lesbouleversements qui en découlent ne s’arrêtent pas aux frontières de l’usine. C’est tout lesens de la distinction entre « l’Usine du futur » et « l’Industrie du futur ». En effet, si lesnouvelles technologies et notamment les technologies numériques permettent uneamélioration des procédés de production et des produits eux-mêmes, elles conduisentégalement les industriels, sous l’effet de la multiplication des objets connectés par exemple,
à repenser totalement les modèles d’affaires.

3 Bon nombre d’entreprises françaises affichent encore un certain
retard en matière d’utilisation des outils numériques et des robots
3.1 Technologies numériques : connectivité, commerce en ligne, réseaux sociaux,
logiciels de gestion de la logistique, progiciels…
Si en France l’industrie du numérique est bien positionnée dans la compétition internationale, les entreprises
affichent en moyenne un certain retard en matière d’utilisation des outils numériques au regard des autres
pays européens.
Ce constat ressort par exemple d’un travail mené par McKinsey qui a étudié la position relative de la France, en
2013, en matière d’utilisation du numérique au sein de l’Union européenne à 28. Cinq dimensions sont prises encompte : la connectivité, la pratique du e-commerce, les usages d’outils « traditionnels », les usages d’outils plus
sophistiqués et les usages de technologies émergentes 36.
Le tableau ci-dessous met en évidence une relativement bonne connexion des entreprises françaises à Internet,
ainsi qu’un taux d’adoption supérieur à la moyenne pour certains outils numériques traditionnels (utilisationd’un intranet et d’un extranet) et sophistiqués (usage de Progiciels de Gestion Intégrés ou de Gestion de laRelation Client). Les résultats sont toutefois bien plus décevants en ce qui concerne notamment le commerce enligne et les technologies émergentes (réseaux sociaux, connexions mobiles, utilisation des technologies de radio-

36

McKinsey France (2014), Accélérer la mutation numérique des entreprises : un gisement de croissance et de compétitivité pour laFrance.

28

Automatisation, numérisation et emploi
identification 37). Les entreprises françaises affichent également un retard certain concernant l’utilisation d’unsite web ou d’une page d’accueil. Au total, selon cette étude, la France se situe en dessous de la moyenne
européenne, en 15e position sur 28.
A partir d’une enquête menée en mai et juin 2014 auprès de 500 entreprises françaises, dont 325 petites etmoyennes, McKinsey a cherché à comprendre les raisons de la faiblesse du déploiement des technologies etusages numériques en France 38. Quatre raisons principales ont émergé : des rigidités organisationnelles (àhauteur de 45 %), un déficit de compétences numériques (31 %), un manque de marges de manœuvre
financières (30 %) et un manque d’implications visibles de la part des dirigeants de l’entreprise (28 %).
Tableau 1 : Position de la France en matière d’utilisation du numérique par les entreprises
au sein de l’UE à 28 en 2013

1 Ensemble des entreprises, hors secteur financier (comptant au moins dix salariés) ; 2 Valeur pour 2010 ; 3 Valeur pour 2012
Source : Audition d’Eric Labaye, président du McKinsey Global Institute, devant le COE le 8 novembre 2016

Les dernières données Eurostat disponibles pour 2016 39 confirment ce diagnostic. Si la France est au-dessus dela moyenne européenne en 2016 dans certains domaines comme l’accès à internet des entreprises (99 %, contre

37

Méthode pour stocker et récupérer des données à distance en utilisant des marqueurs appelés « radio-étiquettes ».

38

McKinsey France (2014), op. cit.

39

Source : Eurostat. Ensemble des entreprises, hors secteur financier (comptant au moins dix salariés).

29Conseil d’orientation pour l’emploi
97 % dans l’UE à 28) ou l’utilisation de Progiciels de Gestion Intégrés (39 %, contre 36 % dans l’UE à 28 40), elle
reste en deçà dans d’autres. Ainsi, 68 % des entreprises françaises sont dotées d’un site web ou d’une paged’accueil, contre 77 % dans l’UE à 28 41. Les entreprises françaises affichent également un retard en ce qui
concerne l’usage des réseaux sociaux (36 % des entreprises, contre 45 % dans l’UE à 28). On peut toutefois
souligner une progression importante de l’usage du commerce en ligne par les entreprises françaises : les achats
en ligne concernent désormais 55 % des entreprises en 2016, contre 42 % dans l’UE à 28.
Le retard en matière d’utilisation du numérique est constaté quelle que soit la taille des entreprises.
L’utilisation des outils numériques croît généralement avec la taille des entreprises. Ainsi, 95 % des entreprisesfrançaises de 250 employés et plus sont dotées d’un site web ou d’une page d’accueil en 2016, contre 88 % pourles entreprises de 50 à 249 employés et 65 % pour celles de 10 à 49 employés 42. S’agissant des réseaux sociaux,
59 % des entreprises de 250 employés en font usage, contre 42 % pour les entreprises de 50 à 249 employés et
33 % pour celles de 10 à 49 employés.
Il faut toutefois nuancer ce diagnostic, qui porte sur des moyennes : certaines entreprises sont au meilleur
niveau mondial, d’autres, en retard.
Lorsqu’on considère plusieurs technologies pour lesquelles la France est en retard – cloud computing, gestionélectronique de la chaîne logistique, radio identification –, ce retard s’observe quelle que soit la taille desentreprises (graphique 2). De manière symétrique, dans le cas des Progiciels de Gestion Intégrés pour lesquelles
les entreprises françaises sont mieux équipées que la moyenne européenne, cette avance concerne aussi toutes
les tailles d’entreprises (graphique 2).
Graphique 2 : Recours à des outils numériques par taille d’entreprise en Franceen écart à la moyenne de l’UE à 15 (points de %)Source : Eurostat, Audition de Michel Houdebine, chef économiste de la Direction générale du Trésor, devant le COE le 27 septembre
2016

40

Valeurs pour 2015.

41

Source : Eurostat. Ensemble des entreprises, hors secteur financier (comptant au moins dix salariés).

42

Source : Eurostat. Ensemble des entreprises, hors secteur financier.

30

Automatisation, numérisation et emploi
3.2 Robots : robots industriels, robots de services à usage professionnels
Au retard des entreprises françaises en matière d’utilisation des outils numériques, s’ajoute un retard dans la
robotisation de l’outil de production industriel.
Le recours aux robots industriels varie sensiblement selon les pays. Selon la dernière publication de la Fédérationinternationale de la robotique, la France compte 126 robots industriels pour 10 000 employés dans l’industriemanufacturière (graphique 3) et 1 004 robots pour 10 000 employés dans l’industrie automobile en 2014
(graphique 4).
Si elle se situe au-dessus de la moyenne mondiale qui est de 66 robots pour 10 000 employés, la France sepositionne loin derrière l’Allemagne ou la Corée du Sud qui comptent respectivement près de 300 et près de 500
robots pour 10 000 salariés de l’industrie manufacturière. Dans l’industrie automobile, la France se situe derrière
le Japon (avec plus de 1 400 robots pour 10 000 employés) ou l’Allemagne (avec plus de 1 100 robots pour
10 000 employés).
Graphique 3 : Nombre de robots industriels pour 10 000 salariés dans le secteur manufacturier en 2014

Source : Fédération internationale de la robotique31

Conseil d’orientation pour l’emploi

Graphique 4 : Nombre de robots industriels pour 10 000 salariés dans le secteur automobile
et les autres secteurs en 2014

Source : Fédération internationale de la robotique

La faible robotisation de l’industrie française persiste même une fois les effets de structure pris en compte, enconsidérant par exemple la part que représente l’industrie dans l’activité de chaque pays 43. Le graphique cidessous le montre : une fois pris en compte cet effet de composition de l’économie, la France – comme leRoyaume-Uni – reste toujours bien moins robotisée que l’Allemagne.
Graphique 5 : Décomposition de l’écart du nombre de robots industriels français avec l’Allemagne en 2014

Source : Le Ru (2016), d’après la Fédération internationale de la robotique et l’OCDE

43

Le Ru N. (2016), « L’effet de l’automatisation sur l’emploi : ce qu’on sait et ce qu’on ignore », La Note d’analyse, n°49, France
Stratégie, juillet.

32

Automatisation, numérisation et emploi
Le retard français en matière de robotisation de son outil de production devrait toutefois se réduire au cours
des prochaines années.
La moindre robotisation du secteur industriel est la traduction notamment de la faiblesse des investissements demodernisation et de rationalisation dans l’industrie au cours des années 2000, au profit des investissements derenouvellement des capacités existantes 44.
En lien notamment avec la mise en œuvre du Pacte national pour la croissance, la compétitivité et l’emploi et lePlan robotique pour la Nouvelle France Industrielle annoncés respectivement en 2012 et 2014, ou encore lesdispositifs d’amortissement accéléré de 2015, le rythme français d’investissement est toutefois supérieur depuis
2014 à celui de l’Allemagne 45. Il est en conséquence possible d’anticiper une réduction du retard français enmatière de robotisation de son outil de production. Cette accélération de l’investissement permettrait parailleurs de remplacer par des robots de dernière génération un parc de robots industriels vieillissant.
La Fédération internationale de robotique prévoit ainsi une augmentation du nombre de robots industriels
installés en France entre 2016 et 2018 (tableau 2).
Tableau 2 : Evolution du nombre de robots industriels installés entre 2013 et 2018

*données prévisionnelles pour 2015, 2016, 2017 et 2018
Source : Fédération internationale de la robotique

Si le nombre de robots de service à usage professionnel installés reste relativement limité, il devraitégalement croître au cours des prochaines annéesDepuis 1998, seulement 172 000 robots de service à usage professionnel ont été installés. La Fédérationinternationale de robotique prévoit l’installation de 152 400 nouveaux robots de service à usage professionnel
entre 2015 et 2018 dans le monde, principalement dans les secteurs de la défense, de la logistique, mais aussi del’agriculture et de la santé.

44

CAE (2014), « Redresser la croissance potentielle de la France », Les notes du Conseil d’analyse économique, n° 16, Conseild’analyse économique, septembre.
45

Audition de Grégoire Postel-Vinay, chef de la Mission Stratégie de la Direction générale des entreprises, devant le COE le 15
novembre 2016.

33

Conseil d’orientation pour l’emploi

34

Automatisation, numérisation et emploi

2

Ce que nous enseignent l’histoire etl’analyse économiques sur les relations
entre progrès technologique et emploi
Deuxième partie

35

Conseil d’orientation pour l’emploi

Le lien entre technologie et emploi fait l’objet de débats à la fois anciens et intenses : chaque vague d’innovation
importante a vu ressurgir la crainte d’un chômage technologique. En réalité, si l’emploi s’est profondément
transformé au cours des deux derniers siècles, il n’a évidemment pas disparu et s’est au contraire fortement
développé. La question est, naturellement, celle de la période de transition. Elle est aussi de savoir si la vague
d’innovations actuelle serait – et si oui pour quelles raisons – d’une nature radicalement différente desprécédentes.
L’impact des innovations technologiques sur l’emploi ne se résume pas au remplacement de l’homme par lamachine dans les processus de production existants. Les mécanismes en jeu sont bien plus complexes. Toutd’abord se pose la question de la faisabilité ou, plus précisément, de l’opérabilité de ces innovations. La mise enplace de nouvelles technologies de production suppose en effet que cela soit possible au plan organisationnel etsocial (les éventuels freins culturels doivent être surmontés), mais aussi que cela soit rentable sur le planéconomique. La vitesse et l’étendue de la diffusion au sein de l’économie peuvent varier sensiblement selon lanature des avancées technologiques. Ensuite, si l’introduction de nouvelles technologies peut conduire à
supprimer certains emplois, elle permet également à la production de se développer et à de nouvelles activitésde se créer, induisant par ce biais des créations d’emplois supplémentaires. L’automobile et le développement
des transports routiers ont certes précipité le déclin des maréchaux ferrants, mais ils ont parallèlement suscité
l’apparition de nouvelles activités (réparation, construction de routes, distribution de carburants, restauration,etc.).
Ces mécanismes complexes ont fait l’objet de débats théoriques continus, alimentés par l’observation des effets
des révolutions industrielles successives et qui sont aujourd’hui pour partie renouvelés du fait du contexte issu
du ralentissement constaté des gains de productivité.

1 L’approche historique : une préoccupation très ancienne, un débat
continu au cours des deux derniers siècles
Le mythe de Prométhée tel qu’il est relaté par Hésiode (VIIIe siècle av. J.-C.) constitue peut-être le récit le plus
célèbre parmi ceux qui mettent en garde contre les effets incontrôlables de la technologie : en représailles
contre le vol du feu, Zeus décrète la fin de l’âge d’or, où les hommes vivaient dans l’insouciance, sans avoir
besoin de travailler, exemptés de toute maladie, souffrance ou vieillissement.
Bien des exemples historiques peuvent être cités, et ce bien avant que la première révolution Industrielle neprenne son essor au début du XIXe siècle. Comme le rappelle par exemple David Dorn 46, le conseil municipal de
Cologne a décidé, en 1412, d’interdire à un artisan local du textile de produire en utilisant le rouet, une
innovation apparue en Italie à partir du XIIIe siècle dont le but était de rendre plus rapide le travail de filature. Etcela parce que le conseil craignait que de nombreuses fileuses perdent leur emploi si l’on autorisait l’utilisationde cette machine capable d’augmenter considérablement la productivité du processus. De même, Bertrand
Gille 47 documente les expéditions punitives organisées au début de la Renaissance contre les artisans qui
dérogeaient aux règles de production telles qu’elles étaient fixées par les corporations et les pouvoirs publics.

46

Dorn D. (2016), « La montée en puissance des machines : comment l’ordinateur a changé le travail », Revue française des affaires
sociales, n° 5.

47Gille B. (1978), Histoire des techniques : Technique et civilisations, technique et sciences (dir), Paris, Gallimard.

36

Automatisation, numérisation et emploi
Nous nous intéresserons dans le cadre du présent rapport aux débats intervenus lors des dernières révolutionsindustrielles, au cours des deux derniers siècles.

1.1 L’évolution de l’emploi au cours des révolutions industrielles
Au cours des deux siècles passés, les avancées technologiques qui ont marqué les révolutions industrielles, et enparticulier l’automatisation de la production, ont profondément modifié la structure et la nature des emplois
dans un contexte de croissance de l’emploi total. La mécanisation s’est paradoxalement accompagnée d’unecroissance plus forte et d’un développement de l’emploi 48, mais aussi d’importants transferts d’emplois
conformément à la théorie du « déversement » d’Alfred Sauvy.
Stewart, De et Cole (2015) 49 ont montré par exemple le transfert des « métiers de force » vers les « professions
du bien-être » au sein de l’emploi en Angleterre et au Pays de Galles entre 1871 et 2011.
Tableau 3 : Evolution de l’emploi dans les professions du « bien-être » et de la « force » en Angleterre et au
Pays de Galles entre 1871 et 2011
Part de l’emploi totalen Angleterre et Pays de Galles
1871

2011

« Bien-être »1,1 %12,2 %« Force »23,7 %

8,3 %

Note : les « professions du bien-être » concernent la santé, l’enseignement, l’accueil des enfants et les services liés au bien-être. Les« métiers de force » concernent les ouvriers, les mineurs, le nettoyage et les services domestiques.
Source : Stewart, De et Cole (2015)

La première révolution industrielle, qui a démarré en Angleterre dès le milieu du XVIIIe siècle, a donné lieu àd’importants transferts d’emplois entre les secteurs de l’agriculture vers le secteur manufacturier. Elle a été
marquée par une dualisation croissante du marché du travail en fonction de la qualification 50. La mise en place
de nouvelles inventions, notamment dans l’industrie du textile ou l’industrie du papier, nécessitait l’emploi detravailleurs qualifiés selon un phénomène de complémentarité entre technologie et compétences. Plusrécemment, Crafts (2004) 51 montre que la première révolution industrielle en Angleterre n’a pas créé dechômage technologique. Au contraire, les gains de productivité du travail ont permis à l’économie britanniquede continuer à croître dans son ensemble et à créer des emplois.

48

Au Royaume-Uni, par exemple, l’emploi a plus que doublé au cours des 150 dernières années.

49

Stewart I., De D. et Cole A. (2015), Technology and people: the great job-creating machine, Deloitte.

50

Audition de Jean-Yves Grenier, professeur d’histoire économique, directeur d’études à l’Ecole des hautes études en sciences
sociales, devant le COE le 6 septembre 2016.

51

Crafts N. (2004), « Productivity growth in the industrial revolution: a new growth accounting perspective », The Journal of
Economic History, Volume 64, Issue 2, pp. 521-535.

37

Conseil d’orientation pour l’emploi

Cette dualisation du marché du travail s’est poursuivie lors de deuxième révolution industrielle. Dans l’industriemanufacturière américaine, l’emploi qualifié, indispensable seulement pour l’installation des machines defabrication, a eu tendance à décliner entre 1830 et 1880 au profit de l’emploi non qualifié et de l’emploi très
qualifié 52. Dans l’ensemble de l’économie américaine, le niveau de qualification a néanmoins augmenté au coursde cette période.
Au XXe siècle, la technologie a continué de favoriser l’emploi qualifié au détriment du non-qualifié. La
mécanisation et l’essor du système fordiste dans l’industrie ont contribué à renforcer la dualité du marché dutravail et à accentuer la déqualification des travailleurs avec une faible valorisation du travail peu qualifié 53.

1.2 Un débat académique ancien, qui a toujours opposé optimistes et pessimistes
1.2.1 Des préoccupations nées avec l’accélération du progrès technique
Depuis plus de deux siècles, les vagues de progrès technologique successives ont suscité des inquiétudes sur
l’emploi et fait craindre l’apparition d’un chômage technologique durable. Au début du XIXe siècle, la révolte desouvriers anglais du textile, qui voulaient détruire les machines à tisser afin de préserver leur travail, en a été l’undes premiers exemples 54. John Maynard Keynes 55 avait anticipé que le progrès technologique entraînerait à lafois une progression ininterrompue du revenu par tête et un chômage massif à mesure que les machines
remplacent les travailleurs. Wasily Leontief 56 avait exprimé des craintes similaires : « Le travail deviendra de
moins en moins important… De plus en plus de travailleurs seront remplacés par des machines. Je ne pense pas
que les nouveaux secteurs pourront employer tous ceux qui veulent un emploi » 57.
Pourtant les diverses avancées technologiques n’ont, jusqu’à présent, pas rendu le travail obsolète 58.
Naturellement, cela ne veut pas dire a priori qu’il en sera toujours ainsi et que l’apparition de nouveaux processus
d’automatisation ne puisse pas conduire à détruire des emplois à grande échelle et encore moins entraîner deprofonde transformation dans la nature ou la localisation des emplois exercés. Aujourd’hui, un débat s’est ouvert
dans la littérature économique entre, d’un côté, les techno-optimistes pour lesquels l’économie est en train deconnaître une métamorphose digitale radicale, avec des gains de productivité potentiellement élevés et un
puissant mouvement de substitution du capital au travail 59, et, de l’autre côté, les techno-pessimistes qui

52

Katz L. F. et Margo R. A. (2013), « Technical change and the relative demand for skilled labor: The United States in historicalperspective ». NBER working papers series, Working paper n° 18752.
53

Audition de Jean-Yves Grenier, professeur d’histoire économique, directeur d’études à l’Ecole des hautes études en sciences
sociales, devant le COE le 6 septembre 2016.
54

Hobsbawm E. J. (1968), Industry and Empire: an economic history of Britain since 1750, Harmondsworth Middlesex Penguin
Books.

55

Keynes J. M. (1930), « Economic possibilities for our grandchildren », in Essays in persuasion, New York: Norton & Co.

56

Leontief W. (1952), Machines and man, Scientific American.

57« Labor will become less and less important… More and more workers will be replaced by machines. I do not see that new
industries can employ everybody who wants a job ».

58

Autor D. H. (2015), « Why are there still so many jobs ? The history and future of workplace automation », Journal of Economic
Perspectives, volume 29, n°3.

59

Brynjolfsson E. et McAfee A. (2011), The race against the machine: how the digital revolution is accelerating innovation, driving
productivity and irreversibly transforming employment and the economy, Digital Frontier Press.

38

Automatisation, numérisation et emploi
considèrent, à l’inverse, que les conséquences des innovations récentes restent limitées en comparaison des deux
premières révolutions industrielles 60. Pour ces derniers, les innovations passées (machine à vapeur, électricité,
moteur à explosion, etc.) ont transformé l’économie de manière beaucoup plus profonde que ne pourrait le faire ledéveloppement du numérique. Il en résulterait un ralentissement inexorable des gains de productivité. La partie
suivante revient en détail sur les conséquences possibles en matière de productivité.

1.2.2 L’argumentation autour des mécanismes directs et indirects
Une analyse rigoureuse doit partir du fait que le volume de production et la quantité globale de travail ne sont
pas fixes dans l’économie. Lorsqu’une machine remplace un travailleur, des effets induits s’enclenchent sur lesmarchés des biens et services entraînant simultanément des destructions et créations d’emploi. Cettemécanique peut conduire, dans certaines conditions, au résultat a priori paradoxal d’une croissance plus forte etd’un emploi plus élevé. À mesure que la production de richesses augmente sous l’effet d’une productivité
renforcée, la demande finale progresse et de nouveaux secteurs se développent, par exemple les activités deloisirs et de divertissements. Les créations d’emploi induites peuvent alors compenser les pertes initiales. Autor(2015) 61 a bien rappelé la nécessité de ne pas s’arrêter aux seuls mécanismes de substitution et de prendre encompte les interactions entre le marché des biens et des services et le marché du travail pour apprécier l’impact
d’un changement technologique.
Ces mécanismes sont analysés et débattus depuis deux siècles.
Dans son Traité d’économie politique de 1803, Jean-Baptiste Say arrive à la conclusion que les nouvelles techniques de production peuvent créer plus d’emplois qu’elles n’en détruisent. D’abord, « les machines ne peuventpas être fabriquées sans une grande quantité de travail, ce qui donne un débouché à ceux qu’elles ont propulsé
hors de l’emploi ». Ensuite, prenant l’exemple de l’imprimerie qui, sous certains aspects, peut être comparée àInternet, Jean-Baptiste Say démontre que cette innovation majeure a réduit les besoins en travailleurs ainsi queleur niveau de qualification dans ce secteur, mais a permis en même temps la diffusion de la connaissance avec
un impact positif sur la création d’activités nouvelles et, par la suite, de nouveaux emplois. De son côté, KarlMarx considère que le changement technologique permet aussi l’apparition de nouveaux secteurs productifs qui
constituent autant de gisements d’emplois 62.
Dans ses Principes d’économie politique (1819), Thomas Malthus partage la vision de Jean-Baptiste Say. Il
souligne que, d’une manière générale, la mécanisation permet une baisse des coûts de production, donc des prixde vente, et augmente la demande en retour.
A l’inverse, d’autres économistes, comme John Maynard Keynes63 ou John Stuart Mill 64, se sont montrés plus
réservés sur l’ampleur des mécanismes de compensation qui transitent par la baisse des prix et la hausse des60

Gordon R. (2016), The rise and fall of american growth: the US standard of living since the civil war, Princeton Press.

61

Autor D. H. (2015), op. cit.

62

« Entirely new branches of production, creating new fields of labour, are also formed, as the direct result either of machinery or of
the general industrial changes brought about by it » (Marx, 1961, vol. 1; p. 445 first ed. 1867).

63

Keynes J. M. (1973), « The general theory of employment, interest and money », The collected writings of John Maynard Keynes,
London: Macmillan.
64« The increased demand for commodities by some consumers will be balanced by a cessation of demand on the part of others,
namely, the labourers who were superseded by the improvement » (Mill, 1976, p.97; first ed. 1848).

39

Conseil d’orientation pour l’emploi

revenus et donc l’incidence en matière d’emploi des investissements en nouvelles machines et des changements
technologiques. John Stuart Mill a notamment relevé que le mécanisme lié à la baisse des prix de production
s’inscrivait dans un contexte de baisse de la demande globale provoquée par la mise à l’écart de travailleurs.
John Maynard Keynes a souligné quant à lui qu’une faible élasticité de la demande et l’inertie des décisions deconsommation pouvaient limiter l’impact de ce mécanisme. Enfin, l’effet de compensation lié à la baisse dessalaires et l’embauche de nouveaux salariés est limité selon ce dernier par la baisse de la demande globale qui
altère les perspectives de débouchés.

2

Le cadre du débat académique actuelLe débat économique continue aujourd’hui de se focaliser principalement sur les mécanismes de compensation
et sur les effets de bouclage macro-économiques induits qui peuvent contrebalancer l’impact négatif initial sur
l’emploi des innovations technologiques 65. Les analyses théoriques les plus récentes mettent en exergue deux
dimensions particulières de la relation entre emploi et progrès technique. La première concerne l’impact direct apriori plus positif des innovations de produit par opposition aux innovations de procédé. La seconde a trait àl’impact, possiblement biaisé, en termes de qualification et vient ainsi compléter l’approche purement
quantitative des évolutions de l’emploi.
Enfin, de nouvelles recherches ont été menées notamment sur le rôle que peuvent jouer l’organisation dutravail 66 et des pratiques de management67 au sein de l’entreprise sur l’évolution quantitative et qualitative del’emploi. Des travaux 68 ont par exemple montré que les changements organisationnels, bien que très difficiles àdéfinir et à mesurer, peuvent comporter un biais de qualification au moins aussi important que le progrès
technologique. Elles ont également porté, au travers des récents travaux d’économie géographique, sur lesconséquences de l’innovation sur la localisation de l’emploi.

2.1 L’analyse micro-économique
Le point de départ est que, lorsqu’une entreprise investit dans les machines, elle va pouvoir, à niveau deproduction donné, réduire ses effectifs et abaisser ses coûts de production. Dans ses Principes de l’économie
politique et de l’impôt (1821), David Ricardo a souligné l’effet direct négatif des machines sur l’emploi :« l’opinion de la classe ouvrière selon laquelle l’utilisation des machines est généralement défavorable à leursintérêts n’est pas infondée, mais est au contraire conforme aux principes de l’économie politique » 69.

65

Vivarelli M. (2014), « Innovation, employment and skills in advanced and developing countries: a survey of the literature »,Journal of economic issues, Volume 48, 1.
66

Greenan N. et Guellec D. (2000), « Technological Innovation and Employment Reallocation », Labour, Wiley, n°14.

67

Bloom N. et Van Reenen J. (2010), « Why do management practices differ across firms and countries? », Journal of economic
perspectives, 24.

68

Piva M., Santarelli E. et Vivarelli M (2005), « The skill bias effect of technological and organizational change: evidence and policy
implication », Research Policy, n°34.

69« ….the opinion, entertained by the labouring class, that the employment of machinery is frequently detrimental to their interests,
is not founded on prejudice and error, but is conformable to the correct principles of political economy ».

40

Automatisation, numérisation et emploi
Bien entendu, ce raisonnement ne vaut que si le volume et la composition de la production sont fixes. Or desgains d’efficacité dans le processus de production vont permettre une baisse des prix et entraîner in fine une
hausse de la demande pour le produit concerné comme l’a admis David Ricardo lui-même, mettant ainsi enévidence l’existence de mécanismes de compensation au sein même de l’entreprise.

2.1.1 Des conséquences diverses au sein de l’entreprise
Au niveau de l’entreprise, l’innovation peut conduire à automatiser certaines tâches et réorganiser les processus
de production avec des conséquences diverses en matière de productivité et d’emploi.
Askenazy et Gianella (2000) 70 montrent la forte complémentarité entre innovations organisationnelles etinnovations technologiques dans les entreprises. Seule la combinaison des deux permettrait de générer de forts
gains de productivité. A l’inverse, l’informatisation sans changements organisationnels aurait peu d’impact surl’efficacité du processus de production.
Toutefois, l’automatisation de certaines tâches ne conduit pas nécessairement à une diminution de l’emploi
dans l’entreprise. Le progrès technologique peut faire évoluer le contenu des métiers sans entraîner une
diminution des effectifs. Dans le secteur bancaire par exemple, si l’installation des distributeurs automatiques debillets au cours de la décennie 1980 a profondément modifié les besoins en main-d’œuvre, elle ne s’est pas
accompagnée d’une réduction du personnel dans les agences bancaires, aussi bien aux Etats-Unis 71 qu’enFrance 72. Dans un premier temps, le coût d’exploitation des agences a diminué et leur nombre a alors augmenté.
Surtout, la nature des emplois s’est profondément modifiée. Les guichetiers, débarrassés de tâches répétitives
et chronophages, ont pu offrir aux clients des banques des services plus élaborés, axés sur le conseil. Si lescompétences requises ont évolué, le nombre d’emplois n’a dans ce cas précis pas diminué. Et, comme dansd’autres secteurs, les métiers exercés par les employés de banque se sont recentrés sur les tâches les plus
difficilement automatisables. Il reste que de nouvelles innovations technologiques induites par le numérique
touchent actuellement plusieurs activités du secteur et pourraient affecter l’emploi 73.

2.1.2 Une analyse forcément incomplète
Au niveau de l’entreprise, on ne peut, par construction, mesurer qu’une partie des transferts d’emplois : ceux
détruits par l’introduction de nouvelles méthodes de production plus efficaces (par exemple dans l’agriculture
ou l’industrie manufacturière) ou ceux créés en lien avec de nouveaux produits ou services (par exemple dans lesecteur de la santé). En revanche, on ne peut mesurer ceux créés ou induits dans d’autres entreprises, nonconcernées par ces nouvelles méthodes, mais bénéficiant d’un développement de leur marché grâce à
l’augmentation des intrants (informatique, recherche scientifique) ou la progression générale des revenus(culture, loisirs, etc.). Ce faisant, on a tendance à surestimer les destructions d’emplois comme l’a indiqué M.

70

Askenazy P. et Gianella C. (2000), « Le paradoxe de productivité : les changements organisationnels, facteurs complémentaires àl’informatisation », Économie et statistiques, n° 339-340.
71

Bessen J. (2015), « Toil and technology », Finance and development, 52.

72

Le Ru N. (2016), « L’effet de l’automatisation sur l’emploi: ce qu’on sait et ce qu’on ignore », La Note d’analyse, n° 49, France
Stratégie.
73

Du moins à ce stade puisque certaines études prévoient une diminution importante de l’emploi dans le secteur bancaire. Ainsi,
une étude de Citigroup de mars 2016 prévoit que d’ici 2025 un million d’emplois pourraient disparaître dans le secteur bancaire
européen sur les 2,9 millions de salariés actuels.

41

Conseil d’orientation pour l’emploi

Jean-Yves Grenier, professeur d’histoire économique, directeur d’études à l’EHESS, lors de son audition devant leConseil.
Si elle est adaptée pour procéder à une analyse fine et détaillée, notamment au niveau sectoriel, l’approche
micro-économique se révèle incomplète car elle ne permet d’analyser que les effets de court terme dans lesentreprises ou les secteurs où a lieu l’innovation.
Cette approche doit donc être complétée par une approche macro-économique dans le cadre d’un équilibre
général qui, elle seule, permet d’appréhender les effets globaux.

2.2 L’analyse macro-économique
L’histoire économique suggère fortement que le chômage technologique ne doit pas être considéré commeinévitable 74. Au contraire, il relève plutôt de l’exception, se produisant lorsque la production globale n’augmentepas, autrement dit, lorsque les effets de compensation sont faibles ou inexistants. Par ailleurs, certaines
innovations, en particulier celles à l’origine de produits nouveaux, peuvent créer spontanément de l’emploi en
suscitant l’apparition de nouveaux secteurs d’activité et de nouvelles entreprises à condition qu’ils ne se
substituent pas à des activités existantes.

2.2.1 L’importance des mécanismes de compensation
Le progrès technologique présente deux visages. D’un côté, c’est une source de gains de productivité qui tend à
réduire l’emploi, historiquement dans les secteurs manufacturiers et, plus récemment, dans certaines activitésde service comme le commerce de détail. De l’autre, il peut conduire à développer l’emploi en suscitantl’apparition de nouveaux produits et de nouveaux secteurs d’activité.
Pour les besoins de l’analyse, il est utile de distinguer deux formes principales d’innovation : « l’innovation deprocédé », qui correspond à l’introduction de nouvelles techniques de production et de distribution, avec entre
autres objectifs d’accroître la productivité, et « l’innovation de produit », qui renvoie à la commercialisation d’un
produit ou d’un service nouveau ou sensiblement amélioré.
Marco Vivarelli (2015) 75 a présenté les conséquences possibles en matière d’emploi attachées à ces deux types
d’innovations.

74

Stewart I., De D. et Cole A. (2015), op. cit.

75

Vivarelli M. (2015), « Innovation and employment », IZA World of Labor 154.

42

Automatisation, numérisation et emploi
L’innovation de procédé
A priori, une innovation de procédé a pour effet direct de réduire, à niveau de production fixé, les besoins en
main-d’œuvre puisqu’elle consiste en général à automatiser la production en substituant des machines àl’homme.
Ceci étant posé, les économistes classiques ont mis en évidence plusieurs mécanismes de compensation
conduisant à réduire, voire compenser intégralement, les pertes d’emploi initiales. Ces mécanismes peuvent
transiter par plusieurs canaux : la construction de nouvelles machines ; la réduction des prix de production ; lesnouveaux investissements ; et la baisse des salaires. Quantité de facteurs, liés à la nature de l’innovation encause, au contexte institutionnel (normes sociales, juridiques ou techniques), au fonctionnement des marchés(nature et intensité de la concurrence, élasticité de la demande au prix), aux possibilités de substitution entre
travail et capital, ou à la formation des anticipations des agents économiques (entreprises et consommateurs),
peuvent limiter l’efficacité de ces mécanismes de compensation. La quantification de ces mécanismes est donc
délicate a priori.
la construction de nouvelles machines :L’effet sur l’emploi de l’introduction de nouvelles machines dans le processus de production est ambigu. Si elle
implique une réduction du nombre de travailleurs au sein de l’entreprise concernée, la construction de ces
machines, en amont de la chaîne de production, nécessite évidemment l’emploi de nouveaux travailleurs.
Plusieurs phénomènes peuvent toutefois limiter l’ampleur de cette « compensation ». D’abord, pour quel’introduction de nouvelles machines soit intéressante du point de vue économique, le coût du travail associé àleur construction doit être inférieur à celui qu’elles permettent d’économiser. L’automatisation des tâches, sielle est techniquement possible, n’est pas toujours rentable. Ensuite, cet effet de compensation peut êtreatténué par le fait que la production de ces nouveaux équipements bénéficie à son tour d’une technologie plus
efficace et plus économe en main-d’œuvre. Enfin, les nouvelles machines peuvent simplement venir remplacerd’autres plus anciennes et moins performantes, sans générer la moindre compensation en termes d’emploi.
la réduction des prix de production :Une innovation de procédé va conduire à réduire les coûts unitaires puisque l’efficacité du système productif est
renforcée. Dans une situation de concurrence pure et parfaite, cette diminution entraîne une baisse des prix devente qui suscite en retour une hausse de la demande, et par conséquent de la production et de l’emploi. Lespertes initiales d’emploi sont atténuées par cet effet de bouclage selon la loi de Say. L’augmentation de la
demande ne concerne pas nécessairement que le bien concerné par le changement technologique. Les gains depouvoirs d’achat qu’il entraîne peuvent profiter à d’autres catégories de biens ou de services. Ce mécanisme
permet d’expliquer en partie le développement des services par rapport à l’industrie qui a enregistréénormément de gains d’efficacité.
Cependant, la hausse de la demande induite par la baisse des prix des biens va dépendre de son élasticité,
variable selon les secteurs, et peut mettre du temps à se matérialiser. Dans ce dernier cas, un chômage
temporaire peut apparaître et devenir en partie structurel si les délais de réaction de la demande face à des prixen baisse continue sont trop longs.
Par ailleurs, l’hypothèse d’une concurrence pure et parfaite est importante dans ce raisonnement. En cas deconcurrence oligopolistique, la baisse des coûts de production ne se transmet pas intégralement aux prix de43Conseil d’orientation pour l’emploi
vente 76. Elle génère des profits supplémentaires qui peuvent, le cas échéant, être recyclés en investissements,
en rémunération des actionnaires ou en salaires via la négociation salariale. Dans tous les cas, il en résulte à plus
ou moins brève échéance une augmentation de la demande finale.


les nouveaux investissements :En situation de concurrence imparfaite, les gains d’efficience peuvent ne pas se transformer entièrement en
baisse de prix mais conduire à une hausse de la profitabilité. Cette augmentation des profits peut générer denouveaux investissements, conduisant à une augmentation de la demande en biens d’équipement, donc de la
production et de l’emploi.
Toutefois, le réinvestissement des profits n’est pas forcément intégral et immédiat. La nature et le rythme de ces
investissements vont fortement conditionner l’ampleur de la compensation en emplois.
la baisse des salaires :En cas de baisse de la demande de travail, le prix – c’est-à-dire le salaire – s’ajuste de manière à équilibrer offre
et demande sur le marché du travail. Sous l’hypothèse d’une parfaite substituabilité entre travail et capital, ladiminution de l’emploi découlant de l’introduction d’une innovation va entraîner une baisse des salaires qui
suscite en retour une plus grande demande pour les travailleurs dont le coût a baissé.
Si, à l’inverse, il y a complémentarité entre capital et travail, ou que les avancées technologiques ont une
dimension irréversible, la demande de travail peut ne pas réagir à la baisse du salaire 77. De même, la baisse de la
demande finale résultant de celle des salaires peut décourager l’embauche de travailleurs supplémentaires dansles secteurs qui voient ainsi leurs débouchés se réduire.
L’innovation de produit (et de service)
Certaines innovations, en particulier celles à l’origine de produits et de services nouveaux, peuvent créer
spontanément de l’emploi en suscitant l’apparition de nouveaux secteurs d’activité et de nouvelles entreprises à
condition qu’ils ne se substituent pas à des activités existantes.
Si l’existence et l’intensité des effets de compensation relatifs aux innovations de procédé sont débattues par leséconomistes, plusieurs études, citées par Vivarelli (2014) 78, s’accordent sur le fait que la commercialisation de
nouveaux produits et l’émergence de nouveaux secteurs d’activité ont des effets positifs pour l’emploi.
Cet impact reste toutefois d’intensité variable selon le contexte et la nature de l’innovation considérée. Il sera
d’autant plus élevé que la substituabilité des nouveaux produits à ceux existants est faible et que les nouvelles
productions sont intensives en travail. Par exemple, la généralisation de l’automobile a eu un impact beaucoup
plus fort sur l’emploi que la diffusion des ordinateurs personnels.

76

Sylos Labini P. (1969), Oligopoly and technical progress, Cambridge MA: Harvard University Press.

77

Freeman C. et Soet L. (1987), Technical change and full employment, Oxford: Basil Blackwell.

78

Vivarelli M. et Pianta M. (2000), The employment impact of innovation: evidence and policy, London: Rouledge; Edquist C., Hommen L. et McKelvey M. (2001), Innovation and employment: Product versus process innovation, Cheltenham: Elgar.

44

Automatisation, numérisation et emploi
Enfin, les innovations de produit (ou de service) et les innovations de procédé vont souvent de pair. L’impact sur
l’emploi des unes et des autres est une question difficile à trancher empiriquement.

2.2.2 Pour apprécier l’impact global sur l’emploi incertain à court terme comme à long terme,des études empiriques doivent venir en appui des analyses théoriques
Si les analyses académiques soulignent l’importance des effets de compensation, elles n’apportent pas deréponse définitive quant à leur ampleur et l’impact final sur l’emploi d’une innovation technologique de procédé
et de produit. Innovation de procédé et innovation de produit interfèrent souvent et l’innovation de procédé ne
conduit pas nécessairement à diminuer l’emploi. Les destructions d’emploi directement liées aux avancées
technologiques peuvent être observées, et donc mesurées. Les créations sont en revanche plus diffuses, parcequ’indirectes, et difficiles à prévoir en fonction de l’évolution de la demande finale et des interactions entre
emploi et innovation 79. De la temporalité des effets de bouclage résultent des enjeux décisifs en matière degestion de la période de transition.
Les effets de compensation ont d’ailleurs pu varier selon les périodes de l’histoire et la nature des innovations.
Ils ont fait l’objet d’intenses débats parmi les économistes. L’intensité de ces effets de compensation dépend denombre de facteurs tels que le degré de concurrence sur les marchés, l’élasticité de la demande finale,l’élasticité de la substitution entre le capital et le travail et les préférences des consommateurs. Le débat n’est
encore aujourd’hui pas tranché.
Comme on l’a vu, certains économistes, à l’instar de Jean-Baptiste Say 80 ou de James Steuart 81, ont développé
une vision optimiste quant à la puissance des effets d’entraînement provoqués par l’apparition de nouvelles
machines. D’autres, comme John Maynard Keynes ou John Stuart Mill 82, se sont à l’inverse montrés plus
réservés sur l’ampleur des mécanismes de prix et de revenus et donc sur l’incidence en matière d’emploi desinvestissements en nouvelles machines et des changements technologiques.
Par ailleurs, il est incontestable que les effets de compensation ne se matérialisent que progressivement alors
que les pertes d’emploi liées à l’automatisation ou à la digitalisation peuvent être immédiates. Des mécanismesde correction peuvent toutefois se mettre en place. Lorsque l’automatisation des tâches est rapide et précède lacréation de nouvelles activités, la diminution de l’emploi entraîne celle des salaires et donc du coût du travail.
Les gains d’efficience apportés par la technologie s’amoindrissent et le rythme de l’automatisation ralentit.
L’effort de recherche s’oriente vers le développement de nouvelles tâches utilisant le facteur travail plus
intensément.

79

Stewart I., De D. et Cole A. (2015), op. cit.

80

« Machines cannot be constructed without considerable labour, which gives occupation to the hands they throw out of employ. »(Say, 1967, p. 87; first ed. 1803).

81« The introduction of machines is found to reduce prices in a surprising manner. And if they have the effect of taking bread fromhundreds, formerly employed in performing their simple operations, they have that also of giving bread to thousands.», (Steuart,
1966, vol. II, p. 256; first ed. 1767).

82« The increased demand for commodities by some consumers will be balanced by a cessation of demand on the part of others,
namely, the labourers who were superseded by the improvement » (Mill, 1976, p.97; first ed. 1848).

45

Conseil d’orientation pour l’emploi
Gregory et al. (2016) ont par exemple illustré l’importance des effets de compensation 83. Ils ont, pour lapremière fois, décomposé l’impact à long terme de l’automatisation des tâches dites « routinières » sur lademande de travail dans l’Union européenne au cours de la période 1999-2010. L’impact (positif) lié àl’augmentation de la demande (en réaction à la baisse des prix de production) et à l’effet de bouclage macroéconomique (effet multiplicateur) a plus que compensé l’impact négatif initial lié à la substitution de la machineà l’homme 84.
Trois conclusions fortes émergent de ce travail :

L’impact de l’automatisation des tâches « routinières » sur la demande de travail à relativement longterme est positif ;Cette conclusion ne résulte pas d’un effet de substitution du capital au travail qui pourrait être faible ou
négligeable, mais au contraire de l’importance des effets de compensation qui domine l’effet desubstitution initial ;Les effets de compensation concernent à la fois les secteurs directement touchés par le progrès
technologique et ceux qui ne le sont pas.
Graphique 6 : Évolution de la demande de travail dans l’UE entre 1999 et 2010

Source : Gregory et al, (2016)

83

Gregory T., Salomons A. et Zierahn U. (2016), « Racing with or against the machine? Evidence from Europe », Centre for European
Economic Research, discussion paper n° 6-053.

84

Audition d’Ulrich Zierahn, chercheur au Centre européen de recherche économique (ZEW) de Mannheim, devant le COE le 20
septembre 2016.

46

Automatisation, numérisation et emploi
La théorie économique n’apporte pas de réponse définitive à la question de l’impact des nouvelles technologies
sur le marché du travail, l’emploi et les compétences, tant celui-ci peut varier selon la nature des innovations, lecomportement et la stratégie des agents économiques, l’élasticité de substitution entre travail et capital, lesdifférentes régulations etc. La mobilisation d’études empiriques au niveau agrégé, sectoriel ou
microéconomique prenant en compte les différentes formes possibles de l’évolution technologique, les effets
directs sur l’emploi ainsi que les effets de compensation, est indispensable pour mieux identifier et mesurer lesmouvements de réallocation sur les marchés du travail et des biens et services.

2.3 Innovation et évolution des compétences
Il est important d’analyser l’impact qualitatif du progrès technique sur l’emploi, en particulier sur sa structure
par niveau de qualification, au-delà du seul impact quantitatif sur le volume d’emplois.
Une première intuition porte sur le fait que l’innovation est plutôt favorable au travail qualifié, en ce qu’elle
conduirait à remplacer des tâches habituellement réalisées par des travailleurs peu ou pas qualifiés par desemplois exigeant des qualifications plus élevées. La théorie économique, mettant l’accent sur lacomplémentarité entre évolution technologique et travail qualifié, a ainsi introduit l’hypothèse d’un « progrès
technologique biaisé » 85. Cette hypothèse repose sur l’idée que les nouvelles technologies requièrent, pour êtremises en œuvre efficacement, de mobiliser les compétences adéquates. En conséquence, une insuffisance detravail qualifié peut être contraignante et freiner, d’une part, la diffusion du progrès technique et ledéveloppement de l’emploi d’autre part 86. Plus récemment, un cadre d’analyse complémentaire se fondant surl’hypothèse d’un progrès technologique défavorable aux tâches « routinières » a été développé (cf. troisième
partie, 3.1).
Acemoglu et Restrepo 87 ont développé un modèle théorique dans lequel le progrès technique peut entraîner
l’automatisation de certaines tâches avec le remplacement de l’homme par la machine et la création de versions
plus complexes de tâches déjà existantes pour lesquelles le facteur travail conserve un avantage comparatif. Le
modèle intègre par ailleurs l’hétérogénéité des compétences et distingue travail peu qualifié et travail qualifié.
Le processus d’innovation est endogène : les entreprises choisissent de développer l’une ou l’autre de ces
catégories de tâches en fonction du coût relatif des facteurs. Lorsque, par exemple, le coût du travail diminue,
les entreprises vont développer des technologies qui utilisent plus intensément le facteur travail. Il existe ainsi
un mécanisme stabilisateur faisant que l’automatisation des tâches, en diminuant le prix du travail, décourage
les entreprises de poursuivre plus en avant l’automatisation et les incite à développer de nouvelles tâches
complexes.
L’automatisation, qui détruit de l’emploi non qualifié, et la création de nouvelles tâches, favorable au travail
qualifié, ont a priori pour effet d’accroître les inégalités. Toutefois, à long terme, ces inégalités se réduisent enthéorie progressivement à mesure que les nouvelles tâches se standardisent et peuvent utiliser efficacement dela main-d’œuvre peu qualifiée. Lorsque l’accumulation de la technologie est endogène, les auteurs démontrent
que les deux types d’innovations se développent simultanément. Le partage de la valeur ajoutée entre le capital

85

Griliches Z. (1969), « Capital-skill complementarity », Review of economics and statistics, 51 ; Welch F. (1970), « Education in
production », Journal of political economy, n°78.

86

Vivarelli M. (2014), op. cit.

87

Acemoglu D. et Restrepo P. (2016), « The race between machine and man: implications of technology for growth, factor sharesand employment », NBER Working paper, n° 22252.

47

Conseil d’orientation pour l’emploi

et le travail, l’emploi et les inégalités entre les deux catégories de travail sont stables à long terme. Ce résultat(théorique) est lié au fait que l’évolution technologique, qui n’est pas exogène, peut impacter différemment lecapital et le travail.
L’impact des nouvelles technologies sur l’évolution des compétences est principalement analysé à travers lalittérature empirique. Le point de départ est constitué par l’observation depuis une trentaine d’années au sein
des pays de l’OCDE d’une déformation dans la composition de l’emploi et de la distribution des salaires en
faveur notamment du travail qualifié. Cette déformation de la structure de l’emploi s’est accompagnée à partir
des années 1990 dans certains pays d’une hausse concomitante de la part des emplois peu qualifiés. Cephénomène de polarisation de l’emploi est particulièrement marqué aux Etats-Unis, un peu moins en Europe etnotamment en France (cf. troisième partie, 3.1).

2.4 Les technologies et la localisation de l’activité et de l’emploi
Une autre question est de savoir si les nouvelles technologies sont susceptibles de modifier la géographie del’économie, et par conséquent celle de l’emploi.
La théorie économique a longtemps ignoré la question des effets des technologies sur la répartition des emplois
dans l’espace, que ce soit entre les pays ou entre les régions. Ceci s’explique par l’impossibilité théorique deprendre en compte l’espace dans les cadres de la pensée économique dominante. Le cadre néoclassique pose en
effet trois hypothèses : les rendements d’échelle constants 88, la concurrence parfaite 89 et l’espace homogène
c’est-à-dire que chaque point est une économie autarcique.
Trois branches de l’économie ont adopté des solutions différentes pour intégrer l’espace comme une friction demarché. Dans la théorie du commerce international, l’espace est hétérogène puisque les ressources y sontinégalement réparties : ressources naturelles, technologies, aménités. Le courant de l’économie urbaine faitl’hypothèse qu’il existe des forces non prises en compte par le marché issues de l’interaction entre lesentreprises et les ménages et qui poussent à la concentration : ce sont les externalités d’agglomération. Enfinl’économie géographique et notamment la Nouvelle Economie géographique autour de Paul Krugman contestel’hypothèse de concurrence parfaite pour introduire celle de la concurrence monopolistique et oligopolistiqueoù les prix ne sont plus donnés mais le résultat d’un jeu stratégique spatialisé.
Dorénavant, l’espace est intégré de façon croissante dans les travaux d’économie et en particulier d’économie
géographique. Il est donc possible d’appréhender a priori les effets des technologies sur la répartition dansl’espace des entreprises et des ménages. Les technologies peuvent affecter d’abord les coûts de transport ou
plus largement les coûts de transaction : quand ils sont bas, les entreprises peuvent plus facilement se disperser,
au contraire quand ils sont élevés, elles se situent plus près de leur marché final. La valorisation par les acteurséconomiques de la concentration (externalités d’agglomération) dépend aussi des transformations des modes
de production et de consommation induites par le paradigme technologique dominant. Enfin, la course àl’innovation technologique a lieu dans des territoires spécialisés qui se concurrencent. Ces effets se combinentde façon dynamique et expliquent les motifs de localisation des emplois entre pays et entre régions.

88

Les rendements d’échelle sont dits constants quand l’augmentation d’une quantité d’un facteur de production entraîne une
hausse de la production de la même quantité.
89

Quand la concurrence est dite parfaite, cela induit qu’il n’y a pas de différenciation entre les agents.

48

Automatisation, numérisation et emploi
Si l’on s’inscrit dans une perspective historique, poursuivant les évolutions initiées aux XVIIIe et XIXe siècles, lesprogrès en matière de transport et de communication ont entraîné, au cours du XXe siècle, une fragmentation
spatiale de la chaîne de production qui s’est accompagnée d’une croissance rapide du commerce de biens
intermédiaires. Dans le même temps, on a pu observer une tendance à la concentration spatiale avec
l’agglomération de certains maillons de la chaîne de production matérielle (automobile à Detroit par exemple)
ou immatérielle (établissement financiers à Wall Street, à la City de Londres ou à Tokyo).
Leamer et Storper 90 analysent ces mouvements contraires de la façon suivante. D’un côté, la transformation decertaines tâches, auparavant complexes, en activités « routinières » exécutables en de nombreux endroits
contribue à la dispersion de la production. De l’autre, l’innovation engendre de nouvelles activités, qui
nécessitent une coordination complexe et inédite, poussant au rapprochement des acteurs. Ils observent en
particulier que les productions « intellectuelles » sont encore plus concentrées que les productions« matérielles ».

3 Des interrogations sur l’évolution de la productivité et le chemin decroissance à long terme de l’économie
Parallèlement aux interrogations sur les effets des nouvelles technologies sur le volume, la structure et lalocalisation des emplois en France, existe aussi, bien que sur un autre plan, une interrogation sur l’évolution dela productivité, ses causes et ses effets. On assiste en effet à un ralentissement significatif de la croissance de la
productivité, ralentissement qui s’est accéléré après la première vague de numérisation. Ce ralentissement
interroge alors à la fois la relation entre technologies et productivité (en quoi les nouvelles technologies influentelles sur la productivité ?) et celle entre productivité et emploi (en quoi l’évolution de la productivité contribuet-elle à déterminer celle de l’emploi ?).

3.1 Les liens entre technologies et productivité au niveau de l’entreprise et au
niveau macroéconomique
Au niveau de l’entreprise, les avancées technologiques peuvent permettre de développer des innovations deproduit ou de procédé. Or ces deux types d’innovations n’ont a priori pas les mêmes effets sur la productivité. En
effet, en améliorant ses procédés, l’entreprise va gagner en productivité puisque ces nouvelles méthodes ou
techniques de fabrication vont lui permettre de produire plus avec moins de facteurs. En revanche, l’innovationde produit a un impact ambigu a priori sur la productivité au sein de l’entreprise selon la nature du nouveau
produit développé.
En produisant avec moins de facteurs, les entreprises deviennent plus économes en travail, souvent par une
substitution du travail par du capital (machine, robot, logiciel). La théorie économique associe ces gains deproductivité à un effet négatif à court terme pour l’emploi au sein de l’entreprise si la production n’augmente
pas. Si la production augmente, les effets peuvent être positifs. C’est ce que montrent les résultats d’études
rétrospectives récentes qui ont cherché à évaluer les effets de cette croissance de la productivité suite à
l’introduction d’une innovation de procédé au niveau microéconomique (cf. troisième partie, 2.1).

90

Leamer E. et Storper M. (2001), « The Economic geographic of the Internet age », NBER working paper, n° 8450.

49

Conseil d’orientation pour l’emploi

Encadré 3 : La productivité du travail et la productivité globale des facteurs : définitions et
indicateurs
La productivité mesure l’efficacité de la production. Elle rend compte de la relation entre les
produits et les ressources (travail et capital technique) mobilisées pour la production. Il
existe des approches différentes dont la pertinence s’évalue en fonction du but de l’étude etdes données disponibles. On distingue d’une part la productivité d’un facteur (capital ou
travail) ou de plusieurs (combinée) et, d’autre part, la productivité par rapport à laproduction brute ou la valeur ajoutée.
Employé seul, le terme productivité s’applique en général à la productivité du travail. En
France, l’INSEE définit la productivité apparente du travail comme le ratio entre le volume dela valeur ajoutée et le volume de travail, mesuré par le nombre de travailleurs (productivité
par tête) ou d’heures travaillées (productivité horaire). Cet indicateur s’applique à
différentes échelles : au niveau macroéconomique (ensemble de l’économie), au niveau
sectoriel, au niveau des territoires ou à celui des entreprises. Les résultats peuvent varierd’une échelle à l’autre : ainsi, seule l’échelle nationale permet d’appréhender les effets
systémiques (destruction créatrice, mécanismes de compensation inter-régionaux,intersectoriels et inter-entreprises) même si les données agrégées ont aussi leurs limites.
La productivité globale des facteurs (PGF) correspond à la part de la croissance de la
production qui n’est pas expliquée par l’augmentation des quantités de travail et de capital.
Cet indicateur mesure un résidu, c’est-à-dire la part d’autres facteurs aux côtés ou issue dela combinaison du capital et du travail qui entraînent une hausse de la production. La
littérature n’est pas unanime quant à l’identification et surtout à la mesure du poids dechaque facteur. Parmi les facteurs résiduels souvent cités, on trouve au premier rang leprogrès technologique, la qualité du management ou des organisations ainsi que la qualitédes institutions publiques.
Au niveau macroéconomique, les gains de productivité engendrés par l’introduction d’innovations de procédé
peuvent déclencher des effets de compensation qui tirent la croissance de la production et de l’emploi (cf.
deuxième partie, 2.2). Ainsi la croissance de la productivité du travail peut être considérée comme un moteur dela croissance économique et de l’emploi.
De fait, au-delà des modifications induites dans l’organisation du travail et les équilibres sociaux, les révolutionsindustrielles de la vapeur (1750-1830) puis celle de l’électricité, de l’eau courante et du moteur à combustion(1870-1900) ont entraîné une forte croissance de la productivité du travail. Elles ont aussi améliorésignificativement le niveau de vie des travailleurs et permis une amélioration du bien-être global 91.

3.2 Le rôle débattu des technologies dans le ralentissement de la croissance de la
productivité du travail depuis les années 1990 dans les pays développés
Le risque du chômage technologique, invalidé par deux siècles d’une croissance riche en emplois, est à nouveauévoqué depuis les années 1990 face au constat d’un ralentissement de la croissance de la productivité du91

Gordon R. (2012), op. cit.

50

Automatisation, numérisation et emploi
travail 92 (graphique 7). D’une part, la majorité des pays développés – dont la France – ont cessé leur processus
de rattrapage des Etats-Unis 93, pays occupant la position de « leader technologique » 94 depuis la deuxième
guerre mondiale. D’autre part, les Etats-Unis connaissent également depuis le début des années 2000 ce mêmeralentissement 95.
Graphique 7 : Evolution du taux de croissance annuel de la productivité horaire du travail (%) lissée entre 1890
et 2010 96

Source : Bergeaud, Cette, Lecat (2014)

Aucun consensus n’émerge pour expliquer ces phénomènes de décrochage des « suiveurs » technologiques(zone euro et Japon) par rapport au leader américain et du ralentissement de la croissance de la productivité
américaine. Plusieurs facteurs explicatifs ont été mis en avant, sans qu’aucun n’apparaisse à ce stade définitif nidéterminant : ont pu être mis en avant notamment les phénomènes de recomposition sectorielle qui tendent àlimiter la place de l’industrie, la faiblesse des investissements en nouvelles technologies ou encore la difficultéde mesurer la productivité des services. Il reste que, quel que soit le niveau d’analyse, un certain nombre defacteurs pourraient être liés à la variable technologique et donc aux transformations en cours et à venir liées au

92

Dubonneuil M. et Encaoua D. (2014), « Innovations contemporaines : contreperformances ou étape transitoire? », Revue française d’Economie, n° 29.

93

Jorgenson D. (2001), « Information technology and the US economy », The American Economic Review, Vol.91, March ; Timmer
M., Inlaar R., O’Mahony M. et Van Ark B. (2011), « Productivity and Economic growth in Europe : A comparative industry perspective », International Productivity Monitor, n°21.
94

Le leader technologique désigne le pays qui innove le plus et qui bénéficie de forts gains de productivité à un moment del’histoire.

95

Gordon R. (2012), op. cit ; Brynjolfsson E. et McAfee A. (2014), The Second Machine Age : Work, progress and prosperity in a timeof brilliant technologies, W. W. Norton & Company ; Byrne D., Oliner S. et Sichel D. (2013), « Is the information technology revolution? », International productivity monitor, n°25.
96

Audition de Michel Houdebine, chef économiste de la Direction générale du Trésor, devant le COE le 27 septembre 2016.

51

Conseil d’orientation pour l’emploi

numérique et à l’automatisation. La possibilité même que les innovations technologiques récentes tirent encore
la productivité, puis la croissance et l’emploi a pu alors être questionnée.
Qu’il s’agisse de la contribution du capital TIC à l’évolution de la productivité horaire ou de la productivité
globale des facteurs (censée représenter au moins pour partie les effets du progrès technique), ces deux
composantes sont orientées à la baisse sur la période 1974-2013 (graphique 8) 97.
Graphique 8 : Décomposition de la croissance de la productivité horaire entre 1974 et 2013

Lecture : Entre 1974 et 2013, le capital TIC contribue à la croissance de la productivité horaire (en noir) en France comme suit : ilcompte pour 0,3 points de pourcentage entre 1974 et 1995, 0,4 entre 1995 et 2004 et 0,2 entre 2004 et 2013. Entre 1974 et 2013, laproductivité globale des facteurs (TFP, en vert) contribue de moins en moins à la croissance de la productivité horaire en France, deprès de 3 points de pourcentage entre 1974 et 1995, 2,5 entre 1995 et 2004 et 0,1 entre 2004 et 2013.
Source : Bergeaud, Cette, Lecat (2014), Cette, Clerc, Bresson (2015)

Pour les « techno-optimistes » 98, le ralentissement de la croissance de la productivité n’est pas imputable à lanature des récentes technologies dont le potentiel de stimulation est réel, mais à la rapidité à laquelle elles se
diffusent. Les entreprises, les institutions et les travailleurs peineraient à s’ajuster assez rapidement. Ce décalage
entre le rythme d’apparition des technologies et la capacité d’adaptation et d’appropriation des agents
expliquerait le ralentissement – donc temporaire – de la productivité du travail. Ce ralentissement n’induit alorsplus d’augmentation proportionnelle de la production via les mécanismes de compensation et donc ne tire plus
la croissance économique et l’emploi. Les technologies récentes auraient donc le potentiel d’entraîner des gains

97

Bergeaud A., Cette G. et Lecat R. (2014), « Productivity trends from 1890 to 2012 », Direction générale des études et des relations internationales, Banque de France, Document de travail, n°475. ; Cette G., Clerc C. et Bresson L. (2015), « Diffusion et contribution à la croissance des TIC aux États‑Unis, dans la zone euro et au Royaume‑Uni », Banque de France.
98

Brynjolfsson E. et McAfee A. (2014), op. cit.

52

Automatisation, numérisation et emploi
de productivité importants, mais ce potentiel ne se réalise qu’à la condition que les agents s’adaptent
rapidement – que ce soit les entreprises en investissant, les travailleurs en se formant ou les institutions
publiques en accompagnant. A défaut, ou si la période d’ajustement prend du temps, apparaît un risque dechômage technologique.
Pour les « techno-pessimistes », les innovations numériques ne sont pas aussi puissantes que celles des deux
précédentes révolutions industrielles quant à leur impact sur l’économie. Robert Gordon 99 soutient ainsi que lacroissance économique qu’a connue l’humanité ces 250 dernières années pourrait bien être la seule de son
histoire à un niveau aussi élevé : la période contemporaine ouvrirait dès lors une ère de stagnation. Il identifie
trois périodes de croissance associées à trois révolutions industrielles : la première de 1750 à 1830 (moteur àvapeur, chemins de fer) ; la deuxième de 1870 à 1900, la plus importante puisqu’elle voit l’apparition demultiples innovations – l’électricité, le moteur à combustion interne, l’eau courante ; enfin, la dernière qui
débute en 1960 renvoie à l’introduction des ordinateurs, d’Internet et de la téléphonie mobile. Les innovations
de la deuxième révolution industrielle sont responsables de la croissance rapide de la productivité aux Etats-Unis
entre 1890 et 1972 (la productivité horaire du travail croît de 2,36 % par an en moyenne de 1891 à 1972). Elles
ont aussi bouleversé la manière de travailler – ainsi, alors qu’en 1870, 87 % des emplois étaient considéréscomme pénibles, seuls 22 % le sont encore en 2012. Un premier ralentissement des effets de cette deuxième
révolution s’observe jusqu’en 1996 (la productivité horaire du travail passe à 1,38 % en 1996). La troisième
prend ensuite le relai, mais les effets de la révolution des ordinateurs est beaucoup plus courte puisqu’elle cessede tirer la productivité dès 2004 (2,54 % de 1996 à 2004 puis à 1,33 % entre 2004 et 2013).
Selon Gordon, la nature des innovations technologiques a changé : les ordinateurs, la téléphonie mobile ou
internet ne permettent pas à l’humanité de faire de nouvelles choses mais de le faire de manière performante.
En ce sens, elles sont accessoires en comparaison des innovations comme l’électricité ou l’eau courante qui,elles, ont infusé dans tous les secteurs de l’économie. Cela ne veut pas dire qu’il n’y aura plus d’innovations,seulement qu’elles ne tireront plus la productivité et la création de richesses comme l’ont fait les innovations
des siècles passés. En outre, au-delà du seul facteur lié aux innovations technologiques, Gordon identifieégalement d’autres facteurs susceptibles de contribuer au ralentissement de la croissance parmi lesquels la priseen compte des questions énergétiques et environnementales.
Il n’appartient bien sûr pas au Conseil de trancher ici entre ces deux thèses mais d’en souligner les enjeux,
notamment en matière de politique publique 100.
Dans le scénario « techno-optimiste », le principal enjeu est d’adapter la formation aux nouveaux besoins del’économie, faciliter les transitions de la main-d’œuvre sur le marché du travail, et organiser une redistributionéquitable des fruits de la croissance.
Le scénario « techno-pessimiste » comporte en lui le risque d’une stagnation séculaire. Il s’agirait dans ce cas detrouver les moyens pour sortir de cette « trappe à faible croissance » à travers les politiques monétaires,budgétaires et structurelles visant notamment à renforcer la formation et intensifier l’effort de R & D etd’innovation.

99

Gordon R. (2012), op. cit.

100

Ces principaux enjeux ont été présentés lors de l’audition de Michel Houdebine, chef économiste de la Direction générale duTrésor, devant le COE le 27 septembre 2016.

53

Conseil d’orientation pour l’emploi

54

Automatisation, numérisation et emploi

3

Les effets de l’automatisation et de lanumérisation sur le volume, la structure
et la localisation de l’emploi
Troisième partie

55

Conseil d’orientation pour l’emploi

1 Un exercice difficile qui requiert de répondre à quelques questions
essentielles
Tenter d’évaluer les effets de la diffusion des technologies sur l’emploi peut se faire d’un point de vue rétrospectif, mais aussi prospectif. Dans le premier cas, il s’agit d’observer l’effet que l’utilisation de technologies par lesentreprises et leur diffusion à l’économie a pu avoir sur l’emploi, et cela en mobilisant des données passées.
Dans le second cas, il s’agit d’anticiper l’effet que peut avoir le déploiement des avancées technologiques encours et à venir sur l’emploi. L’exercice se révèle ici d’autant plus difficile qu’il se fonde sur la grande incertitudeentourant le déplacement de la frontière technologique : on cherche à apprécier les effets futurs sur l’emploid’évolutions technologiques que l’on appréhende à la lumière de la frontière technologique d’aujourd’hui (doncsans savoir comment elles vont se diffuser et se combiner demain pour agir sur l’emploi).
Que l’on se place d’un point de vue rétrospectif ou prospectif, l’analyse des effets du déploiement detechnologies sur le volume de l’emploi, sa structure ou sa localisation constitue un exercice difficile qui requiertde répondre à plusieurs questions essentielles :






Comment mesurer le progrès technologique et son effet sur l’emploi ?
Comment apprécier le risque d’automatisation de l’emploi lié au progrès technologique et identifier les
emplois les plus à risque ?
Quel niveau d’analyse retenir (macroéconomique, sectoriel, microéconomique) ?
Comment apprécier la question de l’horizon temporel ?
Comment résoudre les biais d’estimation potentiels des analyses prospectives ?

Dans le cas plus spécifique des études prospectives, un certain nombre de biais potentiels doivent finalementêtre pris en compte afin de ne pas interpréter leurs résultats de façon erronée.

1.1 Comment mesurer le progrès technologique et ses effets sur l’emploi ?
Mesurer le progrès technologique et ses effets sur l’emploi implique tout à la fois de pouvoir mobiliser un ou
plusieurs indicateurs suffisamment pertinents pour apprécier l’utilisation par les entreprises et plus largement la
diffusion à l’économie dans son ensemble des technologies en cause, mais aussi de pouvoir isoler les effets duseul progrès technologique par rapport à d’autres facteurs susceptibles d’agir aussi sur l’emploi.

1.1.1 Quel indicateur pertinent retenir pour mesurer le progrès technologique (et plus
particulièrement pour capter l’effet des technologies liées à l’automatisation et à lanumérisation) ?
Le champ des technologies ciblées peut varier selon les études. Alors que certaines s’intéressent aux effets sur
l’emploi de l’ensemble des technologies, d’autres peuvent chercher à cibler certaines technologies en particulier(TIC, robots industriels, etc.) ou certains types d’innovations (de produits et de services, ou de procédé), dont leseffets attendus sur l’emploi sont différents (cf. troisième partie, 2.1).
Quel que soit le champ des technologies retenues, se pose alors la question du choix de l’indicateur (ou du petit
nombre d’indicateurs) suffisamment représentatif (permettant de cerner au plus près les technologies en cause
dans la diversité de leurs aspects) et opérationnel pour l’analyse (disponibilité des données notamment).

56

Automatisation, numérisation et emploi
Le déploiement des technologies peut être appréhendé au travers d’indicateurs de mesure du progrès technologique ou de la capacité d’innovation des pays
Le progrès technologique intervient dans un certain environnement, mobilise des ressources variées et a deseffets multiples. Tenter de le mesurer renvoie donc à une batterie d’indicateurs, qui doivent être sélectionnés
avec rigueur et, autant que possible, harmonisés pour permettre des comparaisons.
Un tel travail a été accompli par la Commission européenne, depuis 2001, en vue de disposer d’un outil
permettant d’évaluer les performances et les progrès des pays membres en termes de capacité d’innovation.
Elle a élaboré un « Tableau européen de l’innovation » qui rassemble les principaux indicateurs de l’innovation
reconnus au niveau international pour cerner les différentes facettes du processus d’innovation.
La version de 2016 de ce Tableau regroupe quelques 25 indicateurs en trois grands domaines :un domaine intitulé « Outils » qui rassemble les indicateurs décrivant les principaux facilitateurs del’innovation dans l’environnement extérieur aux entreprises, et en particulier :- les caractéristiques des ressources humaines du pays (par exemple, nombre dedoctorants, niveau de qualification de la population jusqu’à 34 ans, etc.) ;- le niveau d’ouverture, d’excellence et l’attractivité des systèmes de recherche ;- les financements et les aides qui soutiennent l’innovation et la recherche (par exemple,
le pourcentage des dépenses de R & D dans le PIB).



un domaine « Activité des entreprises » qui rend compte des efforts des entreprises en matièred’innovation :- les investissements des entreprises en R & D ;- les collaborations et l’entrepreneuriat (par exemple, partenariat entre PME innovantes,
innovation dans les PME, publications résultant d’un partenariat public-privé) ;- les actifs intellectuels (par exemple, nombre et valorisation de brevets, brevets dans lesdomaines tels que l’environnement et la santé, etc.).



un domaine « Résultats » qui rassemble des indicateurs décrivant les effets des efforts des entreprises
en matière d’innovation :- les différents types d’innovations réalisées (par exemple, innovations émanant de PME,
emploi dans les entreprises de croissance) ;- les effets économiques de l’innovation (en termes d’emploi, de ventes, de revenus desbrevets, d’exportations, etc.).

Cette classification permet de visualiser les dimensions principales autour desquelles s’articulent le progrès
technologique et la capacité d’innovation d’un pays. Elle souligne de la sorte la complexité du problème demesure des avancées technologiques et la difficulté à les résumer dans les limites étroites d’une seule variable.
Les indicateurs que la recherche académique (tableau 4) mobilise généralement pour appréhender le progrès
technologique ou la capacité d’innovation des pays sont par exemple le volume des dépenses en recherche etdéveloppement des entreprises ou le nombre de brevets déposés dans une certaine période au sein d’unterritoire donné. Un autre indicateur peut être utilisé pour mesurer le progrès technologique au niveau
macroéconomique. Il s’agit de la productivité globale des facteurs soit la part de la croissance du Produit
Intérieur Brut qui n’est pas expliquée par une augmentation des facteurs travail et capital. Ce résidu peut être57

Conseil d’orientation pour l’emploi

assimilé, entre autres, au progrès technologique (cf. deuxième partie, 3.1). Toutefois, comme l’a rappelé JeanYves Grenier lors de son audition devant le Conseil, même dans ce cas les difficultés demeurent : la productivité
globale des facteurs constitue un « résidu » qui représente plus largement toutes les sources de croissance nonprises en compte par les deux facteurs de production classiques 101. Qui plus est, comme le rappellent Askenazy
et Giannella (2000) 102, il est difficile de mettre en évidence une corrélation significative entre la croissance de la
productivité totale des facteurs des entreprises et leur degré d’informatisation.
En l’espèce, compte tenu de l’objet du présent rapport (qui ne cherche pas à apprécier les effets de l’innovation
dans son ensemble, mais seulement les effets des technologies liées à la numérisation et à l’automatisation), il
convient de retenir un ou plusieurs indicateurs moins agrégés.
Certains indicateurs permettent de cibler certaines technologies en particulier
Certains travaux cherchent à cibler les effets sur l’emploi de certaines technologies en particulier (TIC, robots
industriels, etc.).
S’agissant des technologies de l’information et de la communication, le déploiement de ces technologies est
appréhendé de façon plus ou moins directe selon les études (tableau 4). Alors que certaines études utilisent desindicateurs tels que le volume des investissements dans les TIC ou l’évolution de la contribution des TIC à laproductivité totale des facteurs, d’autres utilisent la baisse du coût en capital TIC. S’agissant des robots
industriels, les études qui ciblent ce type de technologies sont plus rares et peuvent se fonder par exemple sur ladensité en robots industriels de l’économie.
Le tableau ci-dessous donne quelques exemples d’indicateurs mentionnés ci-dessus et mobilisés dansdifférentes études.
Tableau 4 : Principaux indicateurs du progrès technologique utilisés dans la littérature économiquePrincipaux indicateurs

Indicateurs
générauxEtudesDépenses en R & D

Hölzl (2009) ; Bogliacino et al. (2012) ; Buerger
et al. (2012)

Productivité globale des facteursModèle de Solow (1956)

Brevets déposés

Van Roy et al. (2015) Simonetti, Taylor et Vivarelli (2000) ; Gagliardi (2014)

Innovations de produit ou de procédé
introduites par les entreprises (donnéesd’enquête)Harrison et al. (2014) ; Lachenmeier and Rottmann (2011) ; Evangelista et Vezzani (2012)
Greenan et Guellec (2000) ; Lucchese et Pianta(2012)

101

Cabannes P.Y. et al. (2013), « Evaluer la productivité globale des facteurs : l’apport d’une mesure de la qualité du capital et dutravail », L’économie française, INSEE.

102

Askenazy P. et Giannella C. (2000), « Le paradoxe de productivité : les changements organisationnels, facteur complémentaire àl’informatisation », Economie et statistique, n° 339-340.

58

Automatisation, numérisation et emploi

Indicateurs
ciblant un typede technologie

Techies : part de travailleurs dans l’emploi dechaque entreprise facilitant l’adoption etl’utilisation des nouvelles technologies(techniciens, ingénieurs et cadres techniques)

Harrigan et al. (2016)

Investissements dans les technologies del’information et de la communication

Spiezia, Polder, Presidente (2016)

Changement annuel de la proportion detravailleurs du secteur utilisant un ordinateur au
travail ; nombre d’ordinateurs par employé auniveau de l’entreprise

Autor et al. (2003), Doms et Lewis (2006)

Densité en robots industriels

Graetz, Michaels (2016)

Source : COE

Ces différents indicateurs, outre qu’ils ne permettent pas toujours de cerner au plus près les différents aspects
d’une ou plusieurs technologies, ne décrivent qu’imparfaitement la nature des innovations considérées
(innovation de procédé ou innovation de produit). Tout au plus permettent-ils de donner des indices ou destendances, à défaut de garantir une classification stricte. Ainsi, Conte et Vivarelli (2005) 103 montrent que lesdépenses en activités de recherche et développement approximent bien l’innovation de produit, mais que leurlien est moins évident pour appréhender les innovations de procédé. Ces dernières, quant à elles, sont plutôtbien représentées par les investissements en acquisition des technologies, dont les Technologies del’information et de la communication (TIC) ne représentent qu’une sous-partie très limitée. Pour sa part,l’indicateur des brevets représente aussi bien des innovations de produit que de procédé.
Or cette distinction reste importante pour l’analyse dès lors que les effets des innovations de produit et deprocédé ont des effets distincts sur l’emploi. Dans cette hypothèse, le choix d’un indicateur privilégiant l’une ou
l’autre de ces innovations est alors susceptible d’influencer le résultat de la mesure.

1.1.2 Comment isoler l’effet propre du progrès technologique sur l’emploi ?
L’utilisation et la diffusion de technologies ne constituent pas le seul facteur qui influence le volume, la structure
ou la localisation de l’emploi. D’autres facteurs tels que la mondialisation (d’ailleurs largement liée à la diffusion
du progrès technique) et la financiarisation de l’économie, des évolutions sociodémographiques (vieillissement,
activité féminine, hausse du niveau d’éducation, etc.), les règlementations et institutions du marché du travail,les changements organisationnels dans le fonctionnement des entreprises (certains pouvant être liés
directement au progrès technique, d’autres relevant plutôt des évolutions des modes de management) peuventégalement jouer. Un enjeu important est alors d’isoler les effets des technologies de ceux de ces autres facteurs.
Si isoler parfaitement les effets des technologies sur l’emploi constitue un exercice impossible, les travaux
empiriques qui s’intéressent aux effets des technologies sur l’emploi testent pour la plupart la robustesse de leurmodèle à l’introduction de variables explicatives alternatives. C’est le cas par exemple du travail de Charnoz etOrand (2016) portant sur le cas français qui valide la robustesse d’une explication de l’évolution de la structure
de l’emploi par un progrès technique biaisé en introduisant des hypothèses alternatives, comme l’influence de lamondialisation et du commerce international, ou encore celle des changements démographiques. Pak et

103

Conte A. et Vivarelli M. (2005), « One or Many Knowledge Production Functions? Mapping Innovative Activity Using Microdata », IZA Discussion Papers 1878.

59

Conseil d’orientation pour l’emploi

Poissonnier (2016) testent quant à eux simultanément la contribution respective des technologies, du commerce
extérieur et de la consommation finale sur la variation de l’emploi total et selon le niveau de qualification en
France entre 1982 et 2010.

1.2 Comment quantifier le risque d’automatisation de l’emploi lié au progrès
technologique?
Parmi les travaux qui s’intéressent aux effets des technologies sur l’emploi, il convient de distinguer entre lestravaux qui cherchent à établir une corrélation entre le déploiement d’une ou d’un ensemble de technologies etl’évolution de l’emploi ; et ceux qui cherchent à appréhender plus spécifiquement le risque de substitution del’emploi d’un être humain par une machine. Si cette dernière approche se retrouve plutôt dans le cas destravaux prospectifs, elle est également suivie par un certain nombre de travaux qui s’intéressent aux effets destechnologies sur la structure de l’emploi.
On peut distinguer deux grandes familles d’études portant sur le risque d’automatisation de l’emploi : celles qui
considèrent le risque d’automatisation au niveau des métiers (ce sont les métiers dans leur ensemble qui sont
remplacés par des technologies) et celles qui considèrent ce risque au niveau des tâches (ce ne sont pas lesmétiers dans leur ensemble qui sont substitués, mais seulement certaines tâches avec une possibilité dereconfiguration de ces dernières au sein des métiers).
Avant de se lancer dans l’exercice de comparaison méthodologique des avantages et des inconvénients desdifférentes approches, il est utile de clarifier ce que recouvrent ces différentes notions.

1.2.1 Qu’entend-on par activité, tâche, compétence, métier ?
Comme le remarque Tourmen (2007) 104, dans le langage commun on a souvent l’habitude de confondre lesconcepts d’emploi, de métier, d’activité, de tâche et de compétence. Son article a le mérite de proposer deséléments de clarification à ce sujet, permettant de préciser les définitions de ces quatre concepts et leurutilisation dans le cadre des études visant à évaluer le potentiel de substituabilité des emplois.
On parle d’« activité » lorsque des individus réalisent individuellement ou collectivement le produit d’un travail.
L’activité désigne ce qui répond à des objectifs et des procédures prescrites, ainsi que par des prescriptions en
matière de performances et de qualité, qui lui donnent un cadre contraignant. Ces prescriptions sont également
appelées « tâches », et correspondent à la manière « canonique » 105 d’effectuer une activité de travail : unetâche, c’est ce qui est à faire et comment cela doit être fait.
On définit dès lors comme « compétence » la capacité d’un individu à accomplir des tâches en mobilisant les
ressources appropriées parmi celles acquises au préalable lors de sa formation ou à l’occasion d’expériences
précédentes : une compétence est un « savoir-faire en situation » 106.

104

Tourmen C. (2007), « Activité, tâche, poste, métier, profession : quelques pistes de clarification et de réflexion », Santé Publique(Vol. 19), p. 15-20.
105

Leplat J. (1997), Regards sur l’activité en situation de travail. Contribution à la psychologie ergonomique, Paris, PUF.

106

Le Boterf G. (1994), De la compétence. Essai sur un attracteur étrange, Paris, Les Editions d’organisation, p. 16-18.

60

Automatisation, numérisation et emploi
La notion de « métier » est plus complexe à définir. Dans un contexte d’évolution rapide et profonde du contenu
des professions, avec en parallèle l’émergence de « nouveaux métiers », il est difficile de déterminer un certain
nombre de caractéristiques figées qui permettent à un ensemble d’activités d’être définies ainsi. C’est pourquoi,
pour les besoins de l’analyse, Tourmen propose la définition synthétique suivante : un métier est un ensemblede tâches assignées de manière relativement stable à des individus recrutés pour les réaliser, qui se regroupent
pour définir leurs rôles et tentent de stabiliser des savoir-faire spécifiques, tout en revendiquant lareconnaissance de leur identité collective.

1.2.2 Doit-on mesurer le risque d’automatisation des emplois par métier ou par tâche ?
Les études existantes ont adopté différentes approches de mesure des emplois automatisables.
Le fait que la substitution de l’emploi du travailleur par la machine s’opère au niveau des « tâches » fait
désormais l’objet d’un consensus de plus en plus répandu dans la littérature économique : les principalesétudes, examinées dans le cadre du présent rapport, partent en effet de ce postulat.
Néanmoins, un élément de clivage important demeure : quel est le niveau optimal pour mesurer le volume et lastructure des emplois substituables ? En réponse à cette question, il est possible de repérer deux écoles depensée, selon que le niveau optimal retenu est la « tâche » ou le « métier ».
Mesure du risque d’automatisation par tâche
L’article pionnier d’Autor, Levy et Murnane (2003) 107 est le premier à avoir conceptualisé un modèle théoriquedu risque d’automatisation de l’emploi des travailleurs. Se plaçant dans la première des écoles mentionnées cidessus, ils identifient une matrice de classement des tâches selon deux dimensions principales : d’une part destâches qui sont soit manuelles, soit cognitives – analytiques ou interactives –, et d’autre part des tâches qui sontsoit routinières soit non routinières.
La question de départ est simple : quelles sont les tâches qui peuvent être effectuées par un automate ? Selon
les auteurs, les tâches substituables sont les tâches routinières, aussi bien manuelles que cognitives, c’est-à-dire
un nombre limité de tâches qui peuvent être définies avec les règles explicites d’un programme. A contrario, lestâches non routinières, qu’elles soient également manuelles ou cognitives, sont des tâches plus complexes pourlesquelles le capital informatique se révèle être plutôt complémentaire que substituable au travailleur. Les
auteurs s’appuient notamment sur l’argument de Polanyi (1966) 108, selon lequel « nous connaissons plus que ce
que nous pouvons exprimer. […] L’habileté d’un conducteur ne peut pas être substituée par un apprentissage,
quoique minutieux, du fonctionnement théorique d’une voiture ; la connaissance que j’ai de mon propre corps
diffère de la même manière de la connaissance de sa physiologie ; et les règles de la rime et de la prosodie neparviennent pas à me communiquer ce qu’un poème m’a confié, sans que je connaisse forcément les règles à labase de sa composition ».

107

Autor D. H. et al. (2003), « The skill content of recent technological change: an empiric exploration », The Quarterly Journal of
Economics, novembre.

108

Polanyi M. (1966), The tacit dimension, New York, NY: Doubleday Press.

61

Conseil d’orientation pour l’emploi
Le tableau ci-dessous résume les variables du Dictionary of Occupational Titles (DOT) du Département de Travail
des Etats-Unis (version 1977) que les auteurs ont sélectionnées afin d’identifier chaque groupe de compétences
et les tâches associées.
Tableau 5 : Exemples de tâches routinières et non routinières dans l’étude d’Autor et al. (2003)
Variable

Définition des compétences selon
le DOT (1977)

Interprétation destâches associées

Exemple des tâchesGED Math(MATH)

Développement éducatif
général, mathématiques

Tâches analytiques
non routinières

Bas niveau : Ajouter et soustraire desnombres à deux chiffres
Niveau moyen : Calculer intérêts, profits,
pertes, etc.
Haut niveau : Analyse de systèmes
aérodynamiques et thermodynamiques afinde déterminer le design le plus efficace
d’un avion ou d’un missile.

Direction,
Contrôle, Planning(DCP)

Adaptabilité et capacitéd’accepter laresponsabilité de diriger,
contrôler ou planifier une
activitéTâches interactives
non routinières

Réaliser planimétries de résidences privées,bureaux, etc. ; appliquer les principes
comptables pour des opérations de comptabilité générale

Tâches manuelles
non routinières

Bas niveau : Garder le bétail dans un ranch
Niveau moyen : Conduire des bus ou piloter
des avions
Haut niveau : Exécuter des mouvements degymnastique nécessitant équilibre ethabileté

Coordination ŒilMain-Pied (EYEHAND)

Capacité de déplacer mainet pied de manière
coordonnée avec lesstimuli visuels

Limites, Tolérances
ou Standards (STS)

Adaptabilité à desituations demandant lerespect de limites,
tolérances ou standards

Tâches cognitives
routinières

Préparer et vérifier les listes des électeursen les comparant avec les registres officiels ; calculer les cordonnées de latitude etlongitude avec les outils standards de navigation

Dextérité digitale(FINGDEX)

Capacité de manipuler depetits objets avec lesdoigts, rapidement et avec
soin

Tâches manuellesroutinières

Mélanger les ingrédients d’un plat selon les
indications d’une recette ; emballer desproduits agricoles pour le stockage ou
l’expédition

Source: U. S. Department of Labor, Manpower Administration, Handbook for Analyzing Jobs (Washington, DC, 1972)

Une autre étude se base également sur une approche par tâche : il s’agit de celle d’Arntz et al. (2016) 109, qui a
été réalisée pour l’Organisation de coopération et de développement économique (OCDE). S’appuyant sur les
probabilités d’automatisation par métier déterminées par Frey et Osborne (2013) 110, les auteurs essaient deretracer une relation statistique entre ces probabilités et une liste de tâches réalisées par les travailleurs :l’élément intéressant de cette étude est qu’elle se base non sur une liste de tâches prédéterminée de manière

109

Arntz M., Gregory T. et Zierahn U. (2016), « The Risk of Automation for Jobs in OECD Countries: A Comparative Analysis, OECD
Social », Employment and Migration Working Papers n°189, OECD Publishing, Paris.

110

62

Frey C. B. et Osborne M. A. (2013), op. cit.

Automatisation, numérisation et emploi
générale pour chacun des métiers, mais sur les tâches que chaque travailleur déclare effectuer dans le cadre deson métier 111. Les auteurs contrôlent par une série de facteurs tels que les caractéristiques du travailleur (sexe,âge, niveau d’éducation), ses compétences (capacité à lire et écrire, compter, résoudre des problèmes) et les
caractéristiques de l’emploi occupé (secteur, taille de l’entreprise, expérience nécessaire afin d’accéder au poste
occupé).
Tableau 6 : Les déterminants de la probabilité d’automatisation par métier selon l’étude d’Arntz et al. (2016)
Tâches associées à une augmentation de laprobabilité d’automatisation de l’emploi

Tâches associées à une réduction de la probabilité d’automatisation de l’emploi

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VendreUtiliser ses mains ou ses doigts
Echanger des informations
Conseiller

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•

Présenter
Lire des livres
Influencer
Utiliser le langage de la programmation
Lire des publications professionnelles
Ecrire des articles
Former les autres
Organiser les activités des autres
Travailler physiquement pendant longtemps
Organiser ses propres activités
Utiliser un logiciel de communication
Lire des instructions
Faire des mathématiques complexes ou desstatistiques
Organiser son emploi du temps
Utiliser internet pour le travail
Résoudre des problèmes simples
Remplir des formulaires
Calculer des parts et des pourcentages

Source: Etude d’Arntz et al. (2016)

Mesure du risque d’automatisation par métier
Si l’analyse de Frey et Osborne (2013) s’inscrit dans une approche par métier, leur point de départ reste la
matrice d’Autor et al. (2003), qui distingue les tâches effectuées par les travailleurs entre manuelles/cognitives
et routinières/non routinières. Toutefois, ils estiment que même des tâches non routinières peuvent désormaisêtre automatisées au vu des nouvelles avancées technologiques (machine learning, intelligence artificielle, bigdata, etc.). Ce qui change dans leur approche, à ce stade de l’analyse, est donc uniquement le type des tâches
pour lesquelles les travailleurs sont considérés substituables avec les machines : ces avancées technologiques
rendent possibles l’automatisation de tâches non routinières.

111

Ces informations sont obtenues grâce à l’enquête Program for the International Assessment of Adult Competencies (PIAAC) del’OCDE.

63

Conseil d’orientation pour l’emploi
Le point de départ de l’étude est l’identification, à l’aide d’un panel d’experts scientifiques 112, de 70 métiers
pour lesquels il est possible de dire avec exactitude s’ils sont ou non automatisables 113 (en leur attribuant une
valeur de probabilité d’automatisation de 1 ou 0), ainsi que celle de trois catégories de compétences qui se situent à ces goulets d’étranglement de la frontière technologique :Perception et manipulation : il s’agit de compétences mobilisées pour des tâches liées à unenvironnement de travail non structuré, pour lesquelles la reconnaissance d’une pluralité d’objets
irréguliers est nécessaire ou pour lesquelles la mobilité est contrainte par des espaces étroits ;Intelligence créative : ces compétences sont difficilement automatisables, l’obstacle principal àl’automatisation de la créativité étant de définir clairement les valeurs créatives pour pouvoir les coder
dans un algorithme. Cet exercice est d’autant plus ardu que ces valeurs changent au fil du temps etvarient entre les cultures ;Intelligence sociale : il s’agit des compétences mobilisées pour toute tâche nécessitant des capacités denégociation, de persuasion ou comportant une dimension de soin. En effet, les robots ne sont pas
parvenus jusqu’ici à convaincre de leur ressemblance avec les êtres humains, principalement à caused’un manque d’informations de « bon sens », particulièrement difficiles à articuler et qui seraientnécessaires pour que les algorithmes puissent fonctionner dans des contextes humains.

Sur ces bases, Frey et Osborne passent ensuite à une étape d’évaluation empirique de leurs conclusions. Pourcela, ils ont utilisé la version 2010 de O*NET, un service en ligne développé par le Département de Travail desEtats-Unis. Cette version contient 903 métiers, chacun d’entre eux étant associé à un ensemble de variables
standardisées permettant de les classer selon les connaissances et compétences exigées pour ce métier. Dans la
rubrique compétences, ils sélectionnent 9 variables qui, à leur avis, sont susceptibles de bien représenter lescompétences mentionnées ci-dessus correspondant aux goulets d’étranglement technologiques.
Tableau 7 : Goulets d’étranglement de l’automatisation selon Frey et Osborne
Gouletsd’étranglement
de l’automatisation

Perception etmanipulation

Variable O*NETDextérité des doigts

Capacité de faire des mouvements coordonnés desdoigts pour manipuler ou assembler de petits objets

Dextérité manuelle

Capacité de déplacer rapidement la main, la main et lebras ou les deux mains pour manipuler ou assembler depetits objets

Contorsions nécessaires
pour exercer le travail

A quelle fréquence ce métier demande de travailler dansdes positions inconfortables ?

Originalité

Capacité de développer des idées intelligentes ou
inhabituelles sur un sujet ou situation, ou des manières
créatives de résoudre un problème

ArtsConnaissance de la théorie et des techniques nécessaires
pour composer, produire, et réaliser des œuvres demusique, danse, arts visuels, théâtre et sculptureIntelligence créative

112
113

Description O*NETIl s’agit des professeurs et chercheurs du département des sciences de l’ingénieur de l’université d’Oxford.

Plus précisément, les experts doivent répondre à la question suivante : « Est-ce que les tâches de ce métier peuvent être suffisamment spécifiées, en prenant en compte la disponibilité des données, pour être réalisées par un équipement contrôlé par informatique ? ».

64

Automatisation, numérisation et emploi

Intelligence sociale

Perceptivité socialeÊtre conscient des réactions d’autrui et en saisir lesraisonsNégociation

Essayer de composer les divergences entre deux parties

Persuasion

Persuader les autres de changer d’avis ou de comportement

Assistance et soin des autres

Offrir assistance personnelle, attention médicale, support émotif ou d’autres soins personnels à des collègues
de travail, des clients ou des patients

Source: Etude de Frey et Osborne (2013)

Le point substantiel de distinguo entre l’étude de Frey et Osborne et les études présentées précédemment intervient lors du calcul de la part d’emplois automatisables, avec le passage à une approche « par métier ». En
effet, ils exploitent un algorithme qui peut être expliqué simplement : plus un métier comporte de variablesprédictives du caractère non automatisable (tableau 7), plus la probabilité d’automatisation du métier tendravers 0, et vice versa. Ce modèle est d’abord calibré sur les 70 métiers préalablement classées pour vérifier si ces
variables prédisent bien les mêmes résultats. Puisqu’il est constaté qu’il correspond bien aux résultats identifiés
par les scientifiques pour ces 70 métiers, cet algorithme est ensuite étendu aux 702 métiers qui composent leurchamp d’analyse 114.
Avantages et inconvénients de chaque approche
L’approche « par métier » souffre de deux limites principales, qui conduisent à surestimer le risqued’automatisation :bien des professions auxquelles Frey et Osborne (2013) attribuent des probabilités élevéesd’automatisation comportent souvent de nombreuses tâches difficilement automatisables ;même au sein de chaque profession, les travailleurs ne réalisent pas exactement les mêmes tâches et neleur allouent pas nécessairement le même temps de travail.

Une approche par tâche est donc préférable.
Mais, même avec une approche par tâche, le caractère changeant et pour partie imprévisible de la localisationde la frontière technologique, ainsi que les autres facteurs qui influencent le déploiement des automates
rendent incertaine la capacité prédictive des études prospectives.
Et il n’existe pas de consensus scientifique sur le caractère automatisable ou non de nombreuses tâches. A titre
d’exemple, la dextérité manuelle, qui pour Frey et Osborne (2013) est considérée comme un gouletd’étranglement alors qu’elle est considérée comme automatisable dans l’étude de Autor et al. (2003).

114

Afin de mener à bien leur analyse, les auteurs doivent croiser les données de la base O*NET, relative aux connaissances etcompétences des travailleurs, avec celles du Bureau of Labor Statistics (BLS), qui contient des informations sur le nombre d’emplois
et la masse salariale par métier. Les deux bases de données utilisent deux classifications des métiers différentes, ce qui oblige lesauteurs à agréger quelques catégories notamment de la classification O*NET (plus détaillée) afin qu’elles correspondent auxcatégories du Standard Occupational Classification (SOC) exploitées par le BLS. C’est pourquoi leur champ passe de 903 à 702
métiers.

65

Conseil d’orientation pour l’emploi

1.3 Quel niveau d’analyse retenir ?
Des problématiques spécifiques peuvent émerger par ailleurs en fonction du niveau d’analyse selon que l’on
appréhende l’effet des technologies sur l’emploi à un niveau macroéconomique, sectoriel ou microéconomique(entreprises ou individus).
On peut distinguer quatre approches retenues jusqu’à présent dans les études en la matière, à chaque niveauétant attaché un certain nombre d’avantages ou d’inconvénients :








une approche macroéconomique : son avantage est de tenir compte à la fois des effets directs etindirects de l’innovation 115. Malgré cet aspect positif, les études qui adoptent cette approche (Sinclair,
1981 116 ; Layard et Nickell, 1985 117 ; Freeman et Soete, 1994 118 ; Machin et Van Reenen, 1998 119) se
caractérisent cependant par une certaine faiblesse des méthodes d’identification qu’elles retiennent.
D’une part, il est plus difficile de trouver une approximation du changement technologiquesuffisamment fiable au niveau agrégé. D’autre part, les tendances de l’emploi au niveau national sontco-déterminées par une variété de facteurs institutionnels et macroéconomiques qu’il est difficile
d’isoler de manière satisfaisante (Vivarelli, 2014).
une approche par secteur : par définition, elle présente l’avantage de repérer les facteurs d’innovationqui jouent un rôle moteur dans l’évolution de l’emploi au sein de chaque secteur. Néanmoins, lesfaiblesses identifiées pour l’approche macroéconomique sont également valables pour l’approche parsecteur. En outre, cette approche purement sectorielle ne permet pas d’appréhender la réallocationintersectorielle, ni l’ensemble des mécanismes de compensation.
une approche au niveau de l’entreprise : l’avantage de cette approche est de permettre de relier
proprement et directement les variables du changement technologique et leurs conséquences sur
l’emploi dans l’entreprise considérée. L’inconvénient de cette approche est qu’elle ne prend pas encompte les mécanismes de compensation qui sont à l’œuvre à des niveaux plus agrégés que celui del’entreprise (ce qui est donc susceptible d’engendrer un biais de surestimation du nombre d’emplois
détruits). La littérature utilisant cette approche par entreprise est plus récente que celle qui utilise lesautres et elle s’est développée rapidement. Parmi ces études, ou trouve par exemple Greenan et
Guellec (2000), Peters (2004), Harrison et al. (2008), Bogliacino, Piva et Vivarelli (2011).
une approche au niveau de l’individu. Des études sur la base de données d’enquête au niveau
individuel commencent également à être menées (par exemple, Le Ru, 2016 120 sur le cas français).

115

Généralement, par « effets directs de l’innovation » on désigne l’augmentation du niveau de production dans le court terme àparité d’inputs ou la réduction des quantités d’inputs à parité de niveau de production. Les « effets indirects de l’innovation » sontau contraire les effets des mécanismes de compensation du marché, ainsi que les créations d’emploi qui peuvent suivre lesinnovations de produit. Pour un examen plus approfondi de ces mécanismes théoriques, cf. deuxième partie, 2.2 et Vivarelli, M.
(2014), « Innovation, Employment and Skills in Advanced and Developing Countries: A Survey of Economic Literature », Journal of
Economic Issues, Vol. XLVIII No. 1.
116

Sinclair P. (1981), « When Will Technical Progress Destroy Jobs? », Oxford Economic Papers, Vol. 31, N. 1, p. 1-18.

117

Layard R. et Nickell S. (1985), « The Causes of British Unemployment », National Institute Economic Review, Vol. 111, N. 1, p. 6285.

118

Freeman C. et Soete L. (1994), Work for All or Mass Unemployment? Computerized Technical Change into the Twenty-First
Century, New-York: Pinter.

119

Machin S. et Van Reenen J. (1998), « Technology and Changes in Skill Structure: Evidence from Seven OECD Countries »,Quarterly Journal of Economics, Vol. 113, N. 4, p. 1215-1244.

120

66

Le Ru N. (2016), op. cit.

Automatisation, numérisation et emploi
L’intérêt de ce genre d’études est qu’elles prennent en compte la réalité du travail accompli par chaqueindividu au sein d’une même profession : elles ne partent donc pas d’un postulat théorique, élaboré àcette fin à l’aide d’un panel d’experts, mais se fondent sur ce que l’individu déclare sur son activité
professionnelle. Mais ce qui constitue le grand avantage de cette méthode en est également la limite
principale : il s’agit de données déclaratives, qui peuvent donc être biaisées par la perception quel’individu a de son propre travail.
Tableau 8 : Classement des niveaux d’analyse selon deux dimensions clés
Validité interne(robustesse empirique )Validité externe(possibilité de généralisation )+Approche macroéconomique+--

Approches
microéconomiques (entreprises et individus)

Approche par secteur

Source : COE

Quel que soit le niveau retenu, la notion même d’automatisation des emplois reste d’ailleurs plus complexe
qu’une simple possibilité de substitution d’un homme par une machine, poste pour poste. C’est d’abord
l’environnement global de travail qui se transforme du fait des progrès de l’automatisation et de lanumérisation : l’environnement de travail devient « intelligent » en cela que moins d’hommes peuvent réaliser
plus de tâches, mieux et plus vite 121.

1.4 Quel horizon temporel prendre en compte ?
Une autre question fondamentale à prendre en compte est celle de la temporalité des effets des technologies
sur l’emploi.
Les études prospectives prennent souvent en considération un horizon temporel de 10 à 20 ans : c’est le cas
notamment des études de Frey et Osborne (2013) et de Arntz, Gregory et Zierahn (2016). Elles partent pourl’essentiel du postulat que c’est la durée la plus probable pour que le potentiel d’automatisation existant àl’instant t se diffuse largement à la sphère productive et puisse alors jouer à plein.
Cet horizon temporel n’est pourtant pas nécessairement le plus convaincant. D’abord car il ignore la vitesse dedéplacement de la frontière technologique qui peut être variable suivant la technologie concernée et lacombinaison entre technologies. Ensuite car ces études prospectives ne cherchent à mesurer qu’un seul effet
des technologies : le risque de substitution de l’homme par la machine. Elles ignorent donc le jeu desmécanismes de compensation qui ont leur rythme propre.
L’analyse de l’horizon temporel doit donc dépasser le seul horizon retenu par les études prospectives.

121

Selon l’analyse faite par Yves Caseau, chef de l’Agence numérique du groupe AXA.

67

Conseil d’orientation pour l’emploi

D’après l’analyse économique, les technologies permettant de remplacer les hommes peuvent conduire à despertes d’emploi à court terme dans les secteurs utilisateurs de ces technologies, qui peuvent être compensées
par la suite par un certain nombre de mécanismes de compensation (cf. deuxième partie, 2.2). Une question est
alors celle de la durée de la transition entre les effets négatifs de court terme (eux-mêmes contrebalancés pardes effets positifs de court terme liés à de nouveaux besoins en main-d’œuvre dans les secteurs ou activités
technologiques) et la réalisation des mécanismes de compensation à moyen ou long terme.
Mais les études disponibles ne permettent pas de statuer sur la durée de cette phase de transition, ni desfacteurs pouvant l’influencer (à la hausse ou à la baisse), ni sur le rythme d’évolution de l’emploi à l’intérieur decette phase de transition.
Sans permettre de répondre de façon précise à la question de la durée de la période de transition, les travaux
empiriques confirment des effets différenciées de la diffusion de technologies (en particulier lorsqu’elles
constituent des innovations de procédé) selon que l’on se situe à court ou à moyen terme. C’est ce qui ressort
notamment d’un travail de Vincenzo Spiezia (OCDE) qui montre que l’effet de la diffusion de technologies sur
l’emploi n’est pas univoque et dépend de l’horizon temporel considéré. Dans ce modèle qui repose sur unscénario d’une baisse de 5 % du prix des TIC et une hypothèse de substitution quasi parfaite des facteurs, labaisse du coût des TIC serait associée à une réduction temporaire de l’emploi avant que l’emploi ne retrouve son
niveau initial à plus long terme. L’augmentation de la productivité des entreprises en lien avec la modification deleur méthode de production entraîne en effet une baisse des prix et un accroissement induit de la demande.
Il montre surtout que la durée de la période de transition n’est pas figée et que, durant cette phase detransition, les effets possibles sur l’emploi (rythme de destruction, de création et de recomposition des emplois
entre secteurs) ne sont pas univoques.
De fait, la durée de cette période de transition pour les changements technologiques en cours se révèle parailleurs d’autant plus difficile à évaluer qu’elle est largement liée à deux facteurs qui sont eux-mêmes par nature
variables :--le rythme de diffusion des technologies considérées qui dépend lui-même de la nature des technologies
et de l’environnement technique, organisationnel, juridique, fiscal. C’est ce qui sous-tend pour unebonne part le débat entre « techno-pessimistes » et « techno-optimistes » qui s’articule notamment
autour de la question de savoir si les révolutions technologiques actuelles se diffuseront à la mêmevitesse et avec la même intensité que les révolutions passées ;le jeu des mécanismes de compensation qui est subordonné à un ensemble de facteurs institutionnels
notamment dont dépendent l’ampleur et la vitesse de réalisation de ces mécanismes.

1.5 Comment résoudre les biais d’estimation potentiels des analyses
prospectives ?
Dans le cas des analyses prospectives, il convient de bien garder à l’esprit plusieurs biais susceptibles deconduire à une interprétation erronée des résultats.
D’une part, il peut s’agir de biais de surestimation du nombre d’emplois à risque d’automatisation : ce n’est pas
parce qu’une technologie peut se substituer à l’emploi d’un travailleur qu’elle est effectivement directement etmassivement utilisée par les entreprises. Parmi les éléments qui concourent à engendrer ce biais dans lesévaluations, il est possible de relever notamment :68

Automatisation, numérisation et emploi








les questions d’acceptation sociale de la substitution de l’emploi des travailleurs. On donne souvent
l’exemple de la diffusion des caisses automatiques dans la distribution : bien que ces dernières soient a
priori en mesure de se substituer à un nombre important des emplois de caissiers, le nombre de caissiers n’a diminué que d’environ 10 % depuis la mise en service effective de caisses automatiques en
France (Le Ru, 2016) ;le contexte institutionnel et réglementaire : il influe sur le comportement des agents économiques et ladécision des entreprises de recourir ou non à l’automatisation, et si elles y recourent sur la durée
préalable à sa mise en œuvre ;la rentabilité économique : elle constitue l’un des facteurs principaux qui est susceptible d’expliquerl’écart entre potentiel d’automatisation et automatisation effective. En effet, malgré les baisses des prix
des TIC ou des robots au cours des dernières décennies, ces nouvelles technologies requièrent souvent
des investissements initiaux pour les entreprises. Leurs montants constituent des barrières à l’entrée significatives, ou peuvent se révéler plus importants que ceux des salaires versés aux travailleurs. Feng etGraetz (2016) 122 essaient de prendre en compte cela en rajoutant au critère des goulets d’étranglement
de la frontière technologique, le nombre d’années nécessaires afin d’apprendre à réaliser efficacement
les tâches prises en compte. De son côté, le cabinet Roland Berger a cherché à comparer l’évolution descoûts d’usage des robots industriels et du coût du travail : alors que le coût d’usage des robots était plusde 10 fois supérieur à celui du travail en 1990, les deux coûts seraient en 2015 équivalents ; à horizon
2020, le coût d’usage des robots pourrait être significativement inférieur à celui du travail 123 ;les créations d’emploi : il s’agit de la dernière « inconnue » de ces estimations. Qu’il s’agisse decréations directes dans la filière numérique, de créations directes induites par l’apparition de nouveauxbesoins de consommation qui ne se substituent pas nécessairement à d’autres plus traditionnels, ainsi
que de créations indirectes par les gains de productivité, ces créations sont réelles et peuvent être très
nombreuses. Il est néanmoins difficile de quantifier a priori et exactement combien de nouveaux
emplois sont créés, directement ou indirectement, grâce au progrès technologique.

Ces études ont en outre une approche statique : elles raisonnent à volume, structure et localisation de l’emploi
inchangés si les nouvelles technologies n’étaient pas adoptées. Or, ne serait-ce qu’au niveau micro-économique,dans un contexte de forte concurrence nationale et internationale, si une entreprise n’adopte pas les nouvelles
technologies, la référence réelle n’est pas la stabilité de l’emploi : une entreprise peut disparaître.
A l’inverse, il existe aussi un biais de sous-estimation du nombre d’emplois à risque d’automatisation. Les études
qui cherchent à estimer le nombre d’emplois à risque d’automatisation sont fondées sur des a priori inhérents
aux critères retenus 124 : les critères éloignant le risque d’automatisation dans ces études sont par exemple lescapacités d’interaction sociale, la dextérité ou la créativité, soit les goulets d’étranglement de la frontière
technologique actuelle. Or, ces goulets d’étranglement ne sont ni facilement identifiables, ni aisément
prévisibles. Ainsi, de nombreux projets scientifiques cherchent actuellement à rendre les machines plus habiles
et plus aptes à gérer des interactions avec les humains. Le fait qu’aujourd’hui, telle ou telle tâche soit impossible
à automatiser ne signifie pas que, demain, cela soit encore le cas. L’exemple de la voiture autonome – le plus
souvent conçue comme pratiquement impossible voici une dizaine d’années – en est une illustration, même si sa
diffusion effective rencontrera nécessairement de nombreux obstacles.

122

Feng A. et Graetz G. (2016), The Impact of Technology on the Labour Market, manuscrit non publié.

123

Cabinet Roland Berger (2016), Of robots and men – in logistics.

124

Comme l’a notamment souligné Raja Chatila, directeur de recherche au CNRS, directeur de l’Institut des systèmes intelligents etde robotique (ISIR), lors de son audition devant le COE le 13 septembre 2016.

69

Conseil d’orientation pour l’emploi

2 Les impacts sur le volume de l’emploi : les études existantes, lanouvelle étude du Conseil
Le débat sur l’impact de l’automatisation sur l’emploi se focalise depuis peu, en particulier depuis la publication
de l’étude de Frey et Osborne (2013), sur la question du volume de l’emploi concerné et des métiers qui sont lesplus exposés au risque d’automatisation. Plus précisément encore, le débat tend à se centrer sur une seuleapproche prospective visant à estimer la part d’emplois potentiellement menacés de disparition du fait desprogrès de l’automatisation.
Cette approche est pourtant loin d’épuiser le débat sur les effets sur le volume de l’emploi.
D’une part, de nombreuses études empiriques ont cherché à évaluer les effets des innovations technologiques
sur le volume de l’emploi au cours des trente dernières années : elles tendent à converger, malgré lesdifférences d’approche et de méthode, pour conclure que ces effets ont été globalement favorables.
D’autre part, même en s’inscrivant dans une démarche prospective, il convient aussi de chercher à apprécier lepotentiel de création d’emplois (directs et indirects) inhérents à ces nouvelles technologies.
Enfin, les études prospectives existantes méritent d’être complétées par une approche visant à apprécier nonseulement les emplois menacés, mais plus largement les emplois existants susceptibles d’être profondément
transformés. Pour ce faire, le Secrétariat général du Conseil d’orientation pour l’emploi a notamment réalisé uneétude statistique visant à apprécier, pour la France, la part des emplois qui seraient potentiellement concernéspar l’automatisation, mais aussi à la décliner par famille professionnelle.

2.1 Analyse des études rétrospectives : les innovations technologiques de produit
et de procédé ont été globalement favorables à l’emploi au cours des trente
dernières années
2.1.1 Les résultats empiriques convergent malgré des différences selon le niveau d’analyse(agrégé, sectoriel ou entreprise) et les choix méthodologiques retenus
Une nouvelle vague d’études a cherché à évaluer le risque de substitution des emplois par des machines ou deslogiciels. Ces études s’inscrivent le plus souvent dans une approche uniquement prospective : elles cherchent àquantifier les emplois susceptibles d’être détruits du fait des progrès liés à l’automatisation.
La littérature économique s’intéresse toutefois depuis longtemps aux liens entre technologie, innovation etemploi. La théorie économique peinant à fournir une réponse univoque et définitive quant aux effets destechnologies sur l’emploi (cf. deuxième partie, 2.2), de nombreuses études empiriques se sont intéressées aux
effets des innovations induites par l’émergence de nouvelles technologies sur le volume de l’emploi. Leurs
résultats varient en fonction des choix méthodologiques : d’une part celui de la variable du progrès
technologique (dépenses en R & D, brevets déposés, investissements en nouveaux équipements ou logiciels,
introduction d’innovation de produit ou de procédé) et d’autre part du niveau d’analyse (économie nationale,
sectorielle ou entreprises). En outre, ces études empiriques font face à la difficulté d’isoler les effets du progrès
technologique sur le volume de l’emploi par rapport à d’autres facteurs qui lui sont pourtant très liés commel’accélération des flux commerciaux internationaux et en particulier la concurrence des importations en
70

Automatisation, numérisation et emploi
provenance des pays émergents. La littérature n’est à ce jour pas en mesure de quantifier précisément le poids
respectif de la technologie et du commerce sur les évolutions du volume de l’emploi. Afin de répondre à cettedifficulté, ces travaux s’attachent à tester la robustesse de leurs résultats quand des variables représentant les
facteurs explicatifs alternatifs sont introduites.
Ces évaluations a posteriori des impacts des technologies sur les trente dernières années sur l’emploi d’un pointde vue quantitatif peuvent éclairer le débat sur les impacts à venir des nouvelles technologies qui élargissent a
priori les possibilités d’automatisation sur le volume de l’emploi.
Le tableau 9 présente une synthèse des principales études rétrospectives, en indiquant les méthodologies
retenues et les principaux résultats obtenus.
Tableau 9 : Récapitulatif des principales études rétrospectivesévaluant l’impact du progrès technologique sur l’emploi

Etude

Variable dépendante etindicateur du progrès
technologique

Données

Pays etpériodeRésultats

Niveau micro

CIS 3 126

16 pays(1998-2000)

Effet positif pour les entreprises à
forte croissance, dans les pays
proches de la frontière
technologique

Croissance de l'emploi et
R&D

700 grandes entreprises

Europe(1990-2008)

Effet positif dans les services etpour les industries high-tech

Croissance de l'emploi et
R & D et brevets

Computstat &NBER Innovation

Etats-Unis(1963-1997)

Effet positif pour les entreprises à
forte croissance dans le high-tech

Hölzl (2009) 125

Croissance de l'emploi et
R&D

Bogliacino et al.
(2012) 127
Coad et Rao(2011) 128

125

Hölzl W. (2009), « Is the R&D behaviour of fast-growing SMEs different? Evidence from CIS III data for 16 countries », Small
Business Economics 33 (1), 59-75.

126

L’Enquête communautaire sur l’innovation (Community Innovation Survey) a lieu dans toute l’Union européenne tous les deuxans. Elle rassemble des informations sur les innovations introduites par les entreprises (marchandes ou exploitantes de plus de
10 salariés), les mécanismes en jeu, les freins et les effets économiques.
127

Bogliacino F., Piva M. et Vivarelli M. (2012), « R&D and employment: An application of the LSDVC estimator using European
microdata », Economics Letters 116 (1), 56-59.
128

Coad A. et Rao R. (2011), « The firm-level employment effects of innovations in high-tech US manufacturing industries », Journalof Evolutionary Economics 21 (2), 255-283.

71

Conseil d’orientation pour l’emploi

Van Roy et al.
(2015) 129

Croissance de l'emploi etbrevets pondérés par lescitations

Panel

Europe(2003-2012)

Effet positif mais seulement dansles entreprises manufacturières
high-tech. D’après les estimations,quand une entreprise double lenombre de brevets déposés alorsla demande de travail augmente de5%.
Effet négatif de l'innovation deprocédé à production constante.
Effet positif de l'innovation deproduit.
Les résultats chiffrés sont détaillés
infra.

Harrison et al.
(2014) 130

Croissance de l'emploi etinnovations de procédé etde produit

CIS 3

Espagne,Allemagne,
Royaume-Uni,
France(1998-2000)

Lachenmaier etRottmann(2011) 131

Croissance de l'emploi etinnovations de procédé etde produit

Ifo Innovation
Survey (panel)

Allemagne(1982-2002)

Effet positif de l'innovation deprocédé, supérieur à l'effet del'innovation de produit

6 payseuropéens
(2002-2004)

Effet positif des innovations deprocédé et de produit dansl'industrie et les services. Effet
négatif de l'innovation de procédé
quand elle est combinée avec del'innovation d'organisation

10 pays
européens
(1994-2001)

Effet positif sur la demande ; pasd'effet via les salaires, peu d'effetde la diffusion de la technologie ;effet positif de l'innovation deproduit mais seulement pour lessecteurs innovants

Allemagne(1999-2005)

Sur les quatre secteurs examinés,les effets sont positifs dansl’électrique/électronique et les
instruments médicaux mais nuls
pour l'industrie chimique et pourl'industrie de l'équipement deEvangelista etVezzani (2012) 132

Croissance de l'emploi etinnovations de procédé, de CIS 4
produit et d'organisation
Niveau sectoriel

Mastrostefano et
Pianta (2009) 133

Buerger et al.
(2012) 134

Croissance de l'emploi etdemande, salaires,
diffusion de la technologie
et innovation de produit

Croissance de l'emploi et
R&D et brevets

CIS 2-3, OCDESTAN (industrie)

Données régionales

129

Van Roy V., Vertesy D. et Vivarelli M. (2015), « Innovation and employment in patenting firms: Empirical evidence from Europe»,
IZA Discussion Paper No. 9147.

130

Harrison R., Jaumandreu J., Mairesse J. et Peters B. (2014), « Does innovation stimulate employment? A firm-level analysis using
comparable micro-data from four european countries », International Journal of Industrial Organization 35, 29-43.

131

Lachenmaier S. et Rottmann H. (2011), « Effects of innovation on employment: A dynamic panel Analysis», International Journalof Industrial Organization 29 (2), 210-220.

132

Evangelista R. et Vezzani A. (2012), « The impact of technological and organizational innovations on employment in European
firms », Industrial and Corporate Change 21 (4), 871-899.

133
134

Mastrostefano V. et Pianta M. (2009), « Technology and jobs », Economics of Innovation and New Technology 18 (8), 729-741.

Buerger M., Broekel T. et Coad A. (2012), « Regional dynamics of innovation: Investigating the coevolution of patents, researchand development (R&D), and employment », Regional Studies 46 (5), 565-582.

72

Automatisation, numérisation et emploi
transport.
Greenan et Guellec (2000) 135

Flux de travailleurs ;croissance de l'emploi etinnovations de produit etde procédé

EAE (enquête
Franceannuelle entreprise)(1986-1990)
et SUSE (Insee)

Croissance de l'emploi etinnovation de produit et deLucchese et Pianta
CIS 2-3-4, OCDE
procédé(2012) 136
STAN(croissance/décroissancede l'entreprise)

Allemagne,
France, Italie,
Royaume Uni(1995-2007)

Les effets de l’innovation deprocédé sont nuls, alors que leseffets de l’innovation de produit
sont positifs.
En période de croissance, effet
positif de l'innovation de produit ;
effet négatif de l'innovation deprocédé en période dedécroissanceNiveau agrégé
Effet négatif de l’innovation deprocédéSimonetti, Taylor
et Vivarelli(2000) 137

Croissance de l'emploi etbrevets

Etats-Unis,
Comptes nationaux, Italie, France,
Japon
OCDE, ILO
(1965-1993)

Décomposition
comptable : contribution
Tableaux
Pak et Poissonnier de la technologie
entrée/sortie et(2016)(3 variables), du commerceenquête emploi
et de la consommation auxévolutions de l’emploi

Spiezia, Polder,
Presidente,(2016) 138

135

Demande de travail
estimée et baisse du coûtdu capital TIC
NB : l’indicateur choisi ici
n’est pas du même ordre
que les précédents qui sontexaminés : il s’agit du coûtdu capital TIC

Base de données
sur la productivité
de l’OCDE ;STAN ; Comptes
annuels nationaux,base de données surl’éducation (EAG)de l’OCDEFrance(1983-2010)

Mais compensé par lesmécanismes de compensation parla baisse des prix et l’augmentation
des revenus
Effet positif de l’innovation deproduit mais seulement pour laFrance et les Etats-Unis(proximité à la frontière
technologique)Contribution négative - sauf pourl'emploi qualifié.
Les chiffres sont détaillés infra.

18 pays del’OCDE dont la Effet nul à long terme sur
Francel’emploi(1990-2012)

Greenan N. et Guellec D. (2000), « Technological innovation and employment reallocation », Labour, 14.

136

Lucchese M. et Pianta M. (2012), « Innovation and employment in economic cycles », Comparative Economic Studies 54 (2), 341359.

137

Simonetti R., Taylor K. et Vivarelli M. (2000), « Modelling the Employment Impact Innovation » in The Employment Impact ofInnovation: Evidence and Policy, p.26-43, London : Routledge.

138

Spiezia V., Polder M. et Presidente G. (2016), « ICTs and Jobs: complements or substitutes? The effects of ICT investment on
labour market demand by skills and by industry in selected OECD countries », 2016 Ministerial Meeting on the digital economy,
Technical Report, OECD Publishings ; Audition de Vincenzo Spiezia, chef d’unité à la Direction de la science, de la technologie et del’innovation à l’OCDE devant le COE le 27 septembre 2016.

73

Conseil d’orientation pour l’emploi

Graetz, Michaels(2016)

Croissance de l’emploi(entre autres) et densité enrobots industriels dansl’économie
NB : de la même manière
que l’étude ci-dessus,
l’indicateur mesure l’effetd’un seul type detechnologie à savoir lesrobots industriels

Données de laFédérationinternationale de la
robotique et
EUKLEMS (basede données
européennes sur laproductivité)

17 pays dont
la France(1993-2007)

Effet positif sur l’emploi

Gregory, Salomons, Zierahn,(2016) 139

Croissance de l’emploi
local et indice de l’intensité
en emplois routiniers
NB : encore une fois,l’indicateur choisi ici apour but de représenter leprogrès technologiquedéfavorable au travail
routinier, il est donc fondé
sur une certaine théorie
(Autor)Enquête sur lamain-d’œuvre enEurope (Eurostat),
DOT, STAN

27 pays dont
la France(1999-2010)

Effet positif sur l’emploi

Source : Ce tableau a été construit à partir de la synthèse réalisée par Calvino et Virgillito
141
Vivarelli (2014) ainsi que des études repérées au cours de nos travaux

140(2016), de la revue de littérature deLes études empiriques rétrospectives sur la France au cours des trente dernières années tendent à montrer que
les innovations technologiques ont eu globalement un effet positif sur l’emploi 142.
Ainsi, l’étude d’Harrison et al. 143 en 2014, réalisée au niveau de l’entreprise examine le lien entre croissance del’emploi et innovations de produit ou de procédé 144. Elle analyse un échantillon de 20 000 entreprises del’industrie et des services françaises, espagnoles, allemandes et britanniques sur la période 1998-2000. Ellemontre que la croissance de la productivité renforcée par l’innovation de procédé est une source dedestructions d’emplois quand elle n’entraîne pas une augmentation de la production. Mais l’introduction de
nouveaux produits ou services crée au contraire de l’emploi via les gains de parts de marchés et la création de
nouveaux marchés pour les entreprises qui innovent.
Les entreprises industrielles et tertiaires qui ont introduit des innovations de procédé ont connu une croissancede leur productivité nettement plus forte que les entreprises non innovantes. Cette croissance de la productivité
n’a toutefois conduit à une augmentation de l’emploi plus importante (par rapport aux entreprises industrielles
et tertiaires non innovantes) que lorsque les ventes ont également plus augmenté. Or cette évolution des ventes
diffère entre industrie et services. Parmi les 4 631 entreprises industrielles françaises, celles qui ont introduit

139

Gregory T., Salomons A. et Zierahn U. (2016), op. cit.

140

Calvino F. et Virgillito M.-E. (2016), « The innovation employment nexus : A critical survey of theory and empirics », non publié.

141

Vivarelli M. (2014), op. cit.

142

Elles n’aboutissent pas nécessairement à des résultats similaires car ils dépendent du niveau d’analyse, de la variable du progrès
technologique, du type de données et de la période.
143
144

Harrison R. et al. (2014), op. cit.

Les informations sur l’introduction d’innovations de produit et procédé sont auto-déclarées par les entreprises dans l’Enquête
communautaire sur l’innovation.

74

Automatisation, numérisation et emploi
uniquement des innovations de procédé (7,1 % de l’échantillon), ont connu, entre 1998 et 2000, une croissancede l’emploi de 7,5 % (contre 7 % pour celles qui n’ont pas du tout innové – soit 47,7 % de l’échantillon), de leurproductivité de 5,9 % (contre 4 %) et de leurs ventes de 13,4 % (contre 11 %). L’introduction de nouvelles
techniques de production a donc permis à ces entreprises industrielles d’être plus productives, de vendre plus etd’embaucher plus de travailleurs que celles qui n’ont pas innové.
A l’inverse, pour les 1 653 entreprises de service françaises, celles qui n’ont introduit que des innovations deprocédé (8,5 % de l’échantillon) ont connu une croissance de l’emploi sur la période de 9,9 % (contre 14,2 %pour les non-innovantes soit 60,2 % de l’échantillon), de leur productivité de 6,2 % (contre 2,1 %) et de leurventes de 16,1 % (contre 16,3 %). Dans le cas des entreprises de service, l’introduction de nouveaux procédés apermis à ces entreprises de gagner en productivité sans que ces gains ne se traduisent par une augmentation
des ventes plus importante que celles qui n’ont pas introduit d’innovations. Les résultats sur les entreprises deservice montrent donc que, quand l’innovation de procédé ne permet pas d’augmenter la production (16,1 %contre 16,3 %), les gains de productivité se traduisent alors par une réduction de la demande en travail (9,9 % decroissance de l’emploi pour les innovateurs de procédé contre 14,2 % pour les non-innovateurs).
Les effets sont différents quand on observe les entreprises ayant réalisé des innovations de produit : cesentreprises, qu’elles soient industrielles ou de service, ont toutes connu une croissance de leurs ventes et del’emploi suite à l’introduction d’un nouveau produit ou service nettement plus importante que les entreprises
non innovantes. Parmi les entreprises industrielles qui ont introduit de nouveaux produits (45,2 % del’échantillon), elles ont connu, sur la période, une croissance de l’emploi de 9,8 % (contre 7 % pour les noninnovantes), de la productivité de 7,5 % (contre 4 %) et de leurs ventes de 15 % (contre 11 %). Les entreprises deservices qui ont introduit de nouveaux produits (31,3 % de l’échantillon), ont connu une croissance de l’emploi
de 19,4 % (contre 14,2 % pour celles qui n’ont pas innové, soit 60,2 % de l’échantillon), de la productivité de
3,7 % (contre 2,1 %) et de leurs ventes de 23,1 % (contre 16,3 %). Les entreprises industrielles et de services qui
introduisent de nouveaux produits ont donc tendance à augmenter significativement leur demande en travail.
Greenan et Guellec 145 (2000) essaient pour leur part d’isoler les effets de l’innovation technologique sur les
dynamiques de l’emploi dans les entreprises et les secteurs. Ils étudient 15 000 entreprises françaises entre 1986
et 1990. Ils démontrent que les entreprises et les secteurs qui innovent détruisent moins d’emplois voire en
créent plus qu’ils n’en détruisent. Toutefois, les résultats sont plus contrastés quand la distinction entre
innovation de produit et de procédé est introduite. Au niveau sectoriel, les innovations de procédé ne créent pas
d’emploi alors que les innovations de produit ont un effet positif significatif. Au niveau des entreprises, c’est au
contraire l’innovation de procédé qui tire les créations d’emplois, alors que l’innovation de produit n’a que peu
d’effet. Les auteurs expliquent ainsi que l’innovation de procédé entraîne des créations d’emplois dans lesentreprises qui l’utilisent, mais ce aux dépens des concurrents (donc effet positif de l’innovation de procédé auniveau micro). Elle n’agrandit pas la taille du marché, elle permet des gains de parts de marché pour ceux qui
l’implémentent (mais cet effet est négatif ou nul au niveau sectoriel). Au contraire, les innovations de produit
augmentent les ventes de l’entreprise mais sans forcément se substituer à celles des concurrents : si l’effet del’innovation de produit est faible au niveau de l’entreprise, il est plus important au niveau sectoriel.

145

Greenan N. et Guellec D. (2000), op. cit.

75

Conseil d’orientation pour l’emploi

D’après les estimations des auteurs, et avec le postulat de rendements d’échelle constants, une entreprise qui
introduit une innovation de procédé baisse le prix de ses produits de 14 % en moyenne sur une période de 5 ans.
Cette baisse des prix entraîne une augmentation de la demande de 19 %. Si la demande reste à son niveau initial
et n’augmente donc pas sous l’effet des baisses de prix, alors l’entreprise réduit sa demande en travail de 14 %sous l’effet des gains de productivité. Pourtant, leurs résultats montrent que l’effet productivité et l’effet
demande se compensent puisque les entreprises qui ont introduit des innovations de procédé ont connu une
croissance de l’emploi de 5 % entre 1986 et 1990. Celles qui ont introduit des innovations de produit ont connu
une croissance plus faible, de 1,5 % sur la période.
Dans une étude à paraître 146, Pak et Poissonier (2016) analysent, au niveau agrégé, avec une décomposition
comptable, le rôle du commerce, de la technologie et de la consommation dans les évolutions de la demande detravail en France entre 1983 et 2010. Leur analyse au niveau agrégé permet de prendre en compte et d’isoler leseffets respectifs sur l’emploi des trois facteurs dans l’économie globale. Toutefois elle présente certaines limites.
Ainsi cette méthode ne mesure que les effets sur l’emploi à relativement court terme et donc n’intègre a priori
pas les effets de bouclage à long terme. En outre elle n’isole pas l’interaction entre les trois facteurs – parexemple l’effet revenu dans la consommation finale qui peut être associé à la baisse des prix grâce à
l’introduction d’innovations de procédé (facteur technologie).
Les auteurs considèrent que la technologie a eu une contribution négative sur l’emploi en France sauf sur
l’emploi des plus qualifiés. D’après leurs estimations, la technologie aurait contribué sur la période 1983-2010 à
une baisse annuelle de l’emploi de 0,9 %. Tous les travailleurs ne sont néanmoins pas affectés de la mêmemanière par la technologie : elle aurait contribué à une croissance de l’emploi pour les qualifications élevées de
1,7 %, mais une baisse pour les qualifications des niveaux intermédiaire supérieur (– 0,3 %) et inférieur (– 1,2 %)ainsi que faible (– 1,5 %).
Simonetti, Taylor et Vivarelli (2000) 147 ont mené une étude au niveau agrégé afin de tester empiriquementl’existence et l’ampleur des mécanismes de compensation identifiés par la théorie économique. Ils analysent desdonnées américaines, françaises, italiennes et japonaises sur la période 1965-1993. Leur première conclusion est
que l’innovation de procédé a un effet négatif sur l’emploi à court terme. Dans le cas français, cet effet est
compensé par trois mécanismes : la baisse des prix, l’augmentation des revenus et les nouvelles machines.
L’innovation de produit a un effet positif.

2.1.2 Les innovations technologiques ont agi sur l’emploi via des canaux différents selon
la nature des innovations et le niveau considéré
Bien que les études portant sur le cas français ou sur d’autres pays n’aboutissent pas à des résultats univoques,quelques éléments de diagnostic partagés peuvent être identifiés 148 aux trois niveaux d’analyse.
Au niveau de l’entreprise, les analyses relèvent une association positive entre l’innovation mesurée parl’intensité en R & D ou les brevets et la croissance de l’emploi. Cette association est d’autant plus forte pour lesentreprises à forte croissance, intensives en technologies, qui opèrent dans des pays proches de la frontière

146

Audition de Sébastien Roux, chef du département des études économiques, et Olivier Simon, chef de la division des études
macroéconomiques de l’INSEE, devant le COE le 4 octobre 2016.
147

Simonetti R., Taylor K. et Vivarelli M. (2000), op. cit.

148

Ces conclusions sont tirées de l’analyse critique des études empiriques par Calvino F. et Virgillito M.-E. (2016), op. cit.

76

Automatisation, numérisation et emploi
technologique. Elles montrent aussi que l’innovation de produit a un impact positif sur l’emploi même lorsquel’on prend en compte le potentiel de substituabilité des anciens produits par les nouveaux. Au contraire, leseffets de l’innovation de procédé sont moins univoques. Ils dépendent effectivement de l’interaction entre
plusieurs forces – notamment l’effet direct de réduction de la demande de travail à production constante, etl’effet indirect positif (au travers du mécanisme de compensation par la baisse des prix des produits). Certainesétudes soulignent que l’effet négatif direct est souvent plus faible que l’effet indirect positif.
Au niveau sectoriel, les études soulignent un effet positif de l’innovation sur l’emploi même si les spécificités dechaque secteur et notamment les caractéristiques technologiques (orientation vers l’innovation de produit ou deprocédé) pèsent sur l’ampleur de cet effet. L’innovation de produit est positivement associée à l’emploi dans unmême secteur quand elle crée un nouveau marché.
Au niveau agrégé, l’innovation de produit a un effet positif sur l’emploi, à condition que les nouveaux produits
ne « cannibalisent » pas les anciens. D’abord parce que la production de ces nouveaux produits et services créede la demande en travail : c’est le mécanisme des « nouvelles machines ». En outre, ces nouveaux produits sont
à l’origine d’une nouvelle demande (augmentation des dépenses de consommation). L’innovation de procédé ade son côté un effet direct plutôt négatif mais qui peut être compensé voire dépassé (création nette) par desmécanismes de compensation indirects notamment via la hausse de la demande sous l’effet de la baisse des prix
ou de la hausse des revenus. L’effet total de l’innovation de procédé dépend donc de la balance entre ces deux
forces contradictoires et du temps nécessaire à l’ajustement. Or, comme on l’a vu, les études empiriques nepermettent pas à ce stade d’estimer de façon robuste la durée de cette période de transition.
Tableau 10 : Les effets de l’innovation de produit et de procédé aux trois niveaux d’analyse 149

149

Innovation de produit

Innovation de procédé

Au niveau micro

Effet positif sur l’emploiMême quand le remplacement des anciens
produits par les nouveaux est pris encompteEffet (direct) négatif sur l’emploi
Quand la production est constante
Effet (indirect) positif sur l’emploi
Quand la production augmente

Au niveau sectoriel

Effet nul sur l’emploi
Quand l’innovation permet à une entreprise de gagner des parts de marché auxdépens d’une autre au sein du mêmesecteur (l’emploi créé compense justel’emploi détruit)
Effet positif sur l’emploi
Quand l’innovation permet de créer unnouveau marché

Effet (direct) négatif sur l’emploi
Quand elle ne permet que des gains departs de marché au sein du même secteur
ou qu’elle entraîne une réallocation versd’autres secteurs
Effet (indirect) positif sur l’emploi
Dépend des secteurs

Ce tableau est repris et adapté de l’étude de Calvino F. et Virgillito M.-E. (2016), op. cit.

77

Conseil d’orientation pour l’emploi

Effet négatif à court terme (direct)
sur l’emploi

Au niveau agrégé

Effet positif sur l’emploi
Quand le nouveau produit ne se substituepas à l’ancien
Dépend de la capacité de l’économie à êtreradicalement innovante (proximité à lafrontière technologique)

Quand le capital permet de remplacer letravail à moindre coûtEffet positif à moyen terme(indirect) sur l’emploi
Compensation par la hausse de la demande (baisse des prix, hausse desrevenus)Effet total nul ou positif à longterme
Dépend de l’équilibre des effets et du temps
d’ajustement nécessaire

Source : Ce tableau a été construit à partir de la synthèse réalisée par Calvino F. et Virgillito M.-E, (2016), op. cit.

2.1.3 Les effets passés des seules technologies numériques ou robotiques sur l’emploi sontpour l’instant peu documentés
Si l’on s’intéresse maintenant à l’impact sur le volume de l’emploi des seules technologies numériques etrobotiques, quelques études récentes ont cherché à évaluer a posteriori les effets de certaines des technologies
de la révolution numérique et robotique sur le volume de l’emploi. Ces analyses utilisent de nouveaux
indicateurs du progrès technologique et montrent qu’au niveau agrégé les effets sur l’emploi sont, à moyen-longterme, nuls ou positifs.
L’OCDE a réalisé en 2016 une étude sur les effets des investissements dans les technologies de l’information etde la communication sur l’emploi au niveau macroéconomique et sectoriel 150. 18 pays de l’OCDE (dont la France)sont étudiés sur la période 1990-2012. Les auteurs partent du constat qu’entre 1990 et 2012, le coût du capital
TIC n’a cessé de baisser dans tous les pays étudiés et cherchent alors à évaluer les effets de la baisse du coût ducapital TIC sur la répartition des facteurs de production au sein des entreprises. En se fondant sur une hypothèse
très restrictive (les auteurs estiment qu’à long terme, le travail et le capital sont aisément substituables 151) et enretenant comme indicateur la baisse du coût annuel d’usage du capital TIC, le modèle montre que lesinvestissements en TIC n’ont à moyen terme pas d’effet négatif sur l’emploi au niveau agrégé dans les pays
observés sur la période 1990-2012 compte tenu des mécanismes de compensation : l’effet de substitution
direct du travail par le capital est compensé par la hausse de la demande (mécanisme de la baisse des prix et del’augmentation des revenus).
Une autre étude 152 réalisée par Graetz et Michaels (2016) cherche à évaluer l’impact de la diffusion des robots
industriels sur différentes variables économiques dont l’emploi. Elle porte sur 17 pays 153 sur la période 1993 à

150

Spiezia V., Polder M. et Presidente G. (2016), op. cit.

151

D’après leurs estimations, le travail et le capital ont une élasticité de substitution égale à 1 sur le long terme.

152

Graetz G. et Michaels G. (2016), « Robots at Work », CEPR Discussion Paper, Centre for Economic Policy Research, non publié,juin. Audition de Georg Graetz, chercheur en économie, Université d’Uppsala, et chercheur associé au Centre for economic performance de la London School of economics et à l’IZA, devant le COE le 11 octobre 2016.

78

Automatisation, numérisation et emploi
2007 154. Ils en concluent notamment que la densification en robots industriels dans les économies étudiées
entre 1993 et 2007 n’a pas eu d’effet négatif sur le nombre d’heures travaillées sauf pour les moins qualifiés.
Toutefois pendant la période, les robots industriels n’étaient utilisés en moyenne que dans un tiers del’économie, les auteurs soulignent alors que les effets à venir pourraient être potentiellement plus puissants.
Une dernière étude réalisée par Gregory, Salomons et Zierahn en 2016 analyse les effets théoriques etempiriques du progrès technologique défavorable au travail routinier sur le volume de l’emploi (RRTC pour« routine-replacing technological change ») 155. Des données sur 238 régions de 27 pays européens sontanalysées sur la période 1999-2010 156. Selon eux, trois effets du progrès technologique peuvent influer sur levolume de l’emploi. Le premier est l’effet de substitution : quand le coût du capital baisse, les entreprises ont
tendance à devenir plus économes en travail – l’effet est négatif. Il y a ensuite l’effet de la baisse des prix et donc
de l’augmentation de la demande qui est favorable à l’emploi. Enfin il y a le mécanisme de l’augmentation desrevenus disponibles qui peut soutenir la consommation locale pour les nouveaux produits mais aussi d’autres
produits – l’effet est positif. La balance entre ces trois effets théoriques détermine empiriquement les effets
globaux sur l’emploi. Les auteurs concluent que d’après leurs estimations, le RRTC a créé environ 11,6 millions
d’emplois en Europe soit la moitié de l’emploi créé sur la période 1999-2010. Les technologies récentes
seraient donc créatrices d’emplois.
Ces trois études rétrospectives montrent qu’effectivement les innovations technologiques peuvent
temporairement détruire des emplois mais qu’elles en créent aussi directement et indirectement. En fonction
notamment de la nature des technologies et du contexte institutionnel, les nouvelles technologies peuvent êtredéfavorables à l’emploi pendant une période d’ajustement. Les résultats empiriques récents montrent toutefois
que sur les trente dernières années, les innovations qui ont émergé avec la vague du numérique, ont permis aux
entreprises d’être plus productives et ont enclenché des mécanismes qui ont tiré la croissance de la production
et de l’emploi tout en parallèlement créant de nouveaux secteurs qui ont soutenu la demande en travail.

153

Données sur les robots de la Fédération internationale de la robotique (2006) et données ISO qui fournissent une description
des tâches des travailleurs (notamment des tâches qui impliquent des robots).
154

Ils prennent les données sur l’utilisation des robots ; classifient les tâches que les robots sont capables de faire en 2007 ;prennent la description des tâches ISO de 1980 ; codent comme « remplaçable » ou automatisable toute tâche décrite en 1980 etqui peut en 2007 être faite par un robot ; mesurent ce que représente la part des heures travaillées à faire des tâches remplaçables
et ils en concluent que le niveau d’automatibilité des travailleurs est corrélé à une augmentation de l’utilisation des robots mais
seulement quand le prix des robots baisse.
155

Gregory T., Salomons A. et Zierahn U. (2016), op. cit.

156

Pour analyser les effets du progrès technologique qui permet la substitution croissante des tâches routinières par destechnologies numériques et robotiques, les auteurs modélisent l’arbitrage des entreprises entre capital et travail. Pour ce faire, ils
mobilisent des résultats issus de travaux précédents notamment de David Autor qui a calculé l’intensité en tâches routinières desmétiers. Les auteurs estiment ensuite – en fonction de la composition de l’emploi par zones considérées – le degré auquel l’emploi
est exposé à la substitution par du capital informatique. Enfin, cela leur permet d’analyser les arbitrages faits par les entreprises
dans les régions en fonction de la densité en travailleurs substituables par du capital informatique.

79

Conseil d’orientation pour l’emploi

2.2 Analyse des études prospectives : en fonction des méthodologies retenues,
les effets potentiels sur le volume de l’emploi seraient significatifs, et danscertains cas massifs
2.2.1 Les principales études prospectives disponibles se focalisent sur le risque de destruction
d’emploi sans s’accorder sur l’ampleur de ce risqueDepuis quelques années, parallèlement aux nouveaux changements induits par l’automatisation – et plus
récemment par la numérisation et les avancées du big data, de nombreuses études économiques prospectives
ont cherché à quantifier le risque de substitution du travail par le capital inhérent à l’extension des possibilitésd’automatisation. Par définition, en s’attachant à tenter de quantifier les emplois potentiellement substituables,ces études ne portent que sur le risque de destruction d’emplois lié à l’automatisation et la numérisation. Elles
ne prennent donc en compte ni les effets induits, ni le potentiel de créations d’emplois.
Les résultats de ces études sont loin d’être convergents. En effet, en fonction de l’approche méthodologiqueadoptée, les études prospectives existantes (cf. par exemple Frey et Osborne, 2013 ; Arntz, Gregory et Zierahn,
2016 ; Le Ru, 2016 ; McKinsey, 2016) affichent des résultats très disparates en matière de nombre d’emplois à
fort risque d’automatisation.
Le Conseil a souhaité procéder ici à une analyse comparée des principales études (au vu notamment de laméthodologie utilisée et de leur prise en compte de la situation française), de manière à identifier les résultats,les différences les plus flagrantes, et à essayer de les expliquer à la lumière des méthodologies adoptées.
Frey et Osborne (2013)
Comme nous l’avons rappelé précédemment, le point de départ de l’analyse de Frey et Osborne (2013) reste la
matrice d’Autor et al. (2003), qui distingue au sein des tâches effectuées par les travailleurs, les tâches
manuelles/cognitives et les tâches routinières/non routinières. Les deux cadres théoriques divergent toutefois
lorsqu’il s’agit de déterminer les tâches effectivement automatisables : en effet, Frey et Osborne (2013)
estiment qu’un bon nombre de tâches non routinières peuvent désormais être automatisées au vu des nouvelles
avancées technologiques (machine learning, intelligence artificielle, big data, etc.). Le critère retenu afin dedéterminer quelles tâches sont automatisables se fonde alors sur les « goulets d’étranglement de la frontière
technologique » (perception et dextérité manuelle, intelligence créative et sociale).
Le tableau 11 présente les caractéristiques de complémentarité ou la possibilité de substitution des emplois pardes automates dans la réalisation des différents types de tâches selon les deux études.

80Automatisation, numérisation et emploi
Tableau 11 : Comparaison des caractéristiques de complémentarités/substitution des tâches
Tâches routinières

Tâches non routinières

Tâches manuelles

Substantiellement substituables
Substituables si objets manipulés régulierset environnement de travail structuré

Opportunités limitées de substitution ou
complémentarité
Substituables si objets manipulés régulierset environnement de travail structuré

Tâches cognitives(analytiques ou interactives)

Substantiellement substituables
Substantiellement substituables

Complémentarité élevée
Substituables si elles ne font pas appel à
une intelligence créative ou sociale élevéeSource: Etude d’Autor et al. (2003), Etude de Frey et Osborne (2013)

C’est dans ce cadre élargi, présupposant une possibilité accrue de substitution du travail par le capital, que se
fondent les analyses de cette étude sur l’impact à venir de l’automatisation sur le volume de l’emploi. Les
chiffres issus de leur analyse apparaissent très importants : 47 % des emplois aux Etats-Unis et 35 % au
Royaume-Uni présenteraient ainsi une probabilité élevée d’automatisation à l’horizon de vingt ans. Le cabinet
Roland Berger (2014) a appliqué leur méthode au cas français 157 : il estime que 42 % des emplois en France
seraient à risque.
Ces choix méthodologiques ont donc des implications fortes pour l’analyse des projections. Plus précisément,
Frey et Osborne (2013) en passant d’une analyse par tâche à une approche par métier sont ainsi amenés àestimer que, non seulement tous les travailleurs occupant le même métier réalisent les mêmes tâches et dansles mêmes proportions de leur activité, mais que dès lors que plus de 70 % des tâches effectuées par lestravailleurs d’un même métier sont considérées comme automatisables, l’ensemble des emplois de ce métier
est appelé à disparaître. Cela conduit par exemple les auteurs à considérer que les 15 professions principales(celles qui occupent le plus de travailleurs) parmi celles qui sont considérées automatisables 158 regroupent àelles seules 23 % des emplois américains en 2010 (tableau 12). Croire que 47 % des emplois vont disparaître aux
Etats Unis, c’est donc croire qu’il n’y aura plus aucun vendeur, caissier ou employé de bureau d’ici 20 ans. Carl
Frey, lors de son audition le 18 octobre 2016 par le Conseil, a d’ailleurs souligné que son étude avait pourobjectif d’identifier des risques possibles et non de présenter un scénario inéluctable.

157

L’application de la méthode de Frey et Osborne (2013) de la part du cabinet Roland Berger (2014) repose sur des hypothèses
supplémentaires : si Frey et Osborne (2013) appliquent leur cadre d’analyse à la structure de l’emploi en 2010, ce dernier se base
sur les projections de la DARES à l’horizon 2020. Ces projections intègrent des transformations dans les modes de consommation
ainsi que des variables macro-économiques (gains de productivité de 1,4 % par an et PIB de 1,9 % par an). Par rapport à ces hypothèses, le scénario de l’étude de Roland Berger table sur de gains de productivité nettement supérieurs à moyen terme, ce qui les
induit à revoir à la hausse la part d’emplois à risque d’automatisation.
158

Il s’agit des métiers pour lesquels la probabilité d’automatisation telle qu’elle est calculée par Frey et Osborne (2013) est supérieure ou égale à 70 %.

81Conseil d’orientation pour l’emploi

Tableau 12 : 15 principaux métiers automatisables selon Frey et Osborne (2013)15 principaux métiers automatisables par nombre d'effectifs

Effectifs

Vendeurs (magasins)
Caissiers et billettistes
Employés de bureau, fonctions générales
Commis au comptoir, restauration rapide
Serveurs
Manutentionnaires et porteurs de matériels divers
Secrétaires (fonctions générales)
Professions intermédiaires de la comptabilité
Aides comptables et teneurs de livres
Conducteurs de poids lourds et de camionsReprésentants et techniciens commerciaux
Secrétaires d'administration et secrétaires exécutifs
Cadres comptables
Agents de sécurité
Employés de centre d'appel et de services d'information,
réceptionnistes
Ensemble des 15 professions
Ensemble des professions
Part des 15 professions sur le total de l'emploi

4 155 190
3 354 170
2 789 590
2 692 170
2 244 480
2 024 180
1 841 020
1 675 250
1 675 250
1 466 740
1 367 210
1 132 070
1 072 490
1 006 880
997 080
29 493 770
127 097 160
23,21%

Source: Etude de Frey et Osborne (2013), selon la Classification Internationale Type des professions

Arntz, Gregory et Zierahn (2016)
Cet article se positionne comme une alternative aux projections de Frey et Osborne. En effet, leur approche« par métiers » n’était pas en mesure de prendre en compte l’hétérogénéité des tâches qui les composent : lesmétiers considérés comme « à risque » par Frey et Osborne comportent aussi des tâches difficilement
automatisables, ce qui limite alors d’autant le risque de disparition pure et simple de ces métiers dans leurglobalité. En outre, les individus qui exercent le même métier ne réalisent pas forcément les mêmes tâches (etne sont pas alors exposés au même « risque »).
Cet article s’appuie donc sur une approche strictement par tâches pour estimer la part d’emplois à risque dans
21 pays de l’OCDE. En exploitant l’enquête PIAAC, ils sont à même de prendre en compte à la foisl’hétérogénéité des tâches des travailleurs qui font le même métier, et les différences en termes de tâches
effectuées au sein d’un même métier entre pays.
Ils trouvent que seulement 9 % des emplois aux Etats-Unis et en France ont un risque élevé de disparaître du fait
de l’automatisation. 9 % est aussi la moyenne pour les 21 pays de l’OCDE retenus pour l’analyse.

82

Automatisation, numérisation et emploi
Graphique 9 : Part d’emplois à risque élevé d’automatisation par pays de l’OCDE

Lecture : En France, 9% des emplois sont considérés comme à risque élevé d’automatisation (probabilité d’automatisation
supérieure ou égale à 70%). En Corée, environ 6% des emplois sont considérés comme à risque élevé d’automatisation.
Source: Arntz et al. (2016)

Cette étude ne présente des résultats qu’au niveau national agrégé et n’entre pas dans le détail des métiers, cequ’on peut regretter notamment dans une perspective de préconisation en termes de politiques publiques.
Alors même que ces projections sont déjà moins préoccupantes que celles de Frey et Osborne (2013), lesauteurs soulignent que ces chiffres ne se traduiront pas nécessairement en perte effective d’emplois, et ce pourau moins trois raisons :l’adoption et la diffusion des technologies est un processus lent, « ralenti par les obstacleséconomiques, légaux et sociaux, de telle sorte que souvent la substitution technologique ne s’effectue
pas comme prévu » 159 ;les travailleurs ont la capacité de s’adapter de manière à pouvoir changer le contenu en tâches de leursmétiers et de travailler avec les technologies ;l’innovation peut également d’une part créer de nouveaux secteurs et donc de l’emploi, et d’autre part
augmenter la compétitivité et par ce biais soutenir la demande.

En somme, comme l’a souligné M. Ulrich Zierahn lors de son audition devant le Conseil, selon les conclusions decet article l’automatisation et la numérisation se traduiront avant tout par la transformation des emplois
existants plutôt que par leur disparition.

159

Audition du Docteur Ulrich Zierahn, chercheur au Centre européen de recherche économique (ZEW) de Mannheim, devant le
COE le 18 octobre 2016. .

83

Conseil d’orientation pour l’emploi

Nicolas Le Ru (2016)
Nicolas Le Ru, pour France Stratégie (2016), a retenu une autre méthode. Il s’appuie sur un article publié parDavid Autor en 2015 dans le Journal of Economic Perspectives. Dans cet article, il est estimé que l’homme
gardera un avantage comparatif par rapport aux machines dans les prochaines années pour les métiers qui
demandent des capacités particulières de flexibilité, d’adaptabilité, de résolution des problèmes etd’interactions sociales. Par conséquent, Le Ru (2016) considère que les emplois qui ne font pas appel à ces
quatre compétences peuvent constituer des emplois automatisables dans un futur proche.
Afin de pouvoir apprécier la part d’emplois automatisables correspondant à cette définition dans le cas français,l’auteur a mobilisé l’enquête Conditions de Travail de la DARES. Plus précisément, il cherche à apprécier lenombre de salariés occupant ce type d’emplois au travers de leur réponse à deux questions :« Votre rythme de travail vous est-il imposé par une demande extérieure (clients, public) obligeant à une
réponse immédiate ? » - cette question est censée résumer la mobilisation de compétences telles que lacapacité de tenir compte d’interactions sociales, l’adaptabilité et la flexibilité.
« Vous recevez des ordres, des consignes, des modes d’emploi. Pour faire votre travail correctement, estce que :- vous appliquez strictement les consignes ;- dans certains cas, vous faîtes autrement ;- la plupart du temps vous faîtes autrement ;- sans objet (pas d’ordres, de consignes ou de modes d’emploi) ? » - cette question est àmême de souligner l’adaptabilité et la capacité à résoudre des problèmes destravailleurs. »Un emploi est donc considéré comme automatisable si le travailleur répond « oui » à la première question
reportée ci-dessus et « vous appliquez strictement les consignes » à la deuxième. Le graphique 10 présente lesrésultats de cette étude.

84

Automatisation, numérisation et emploi
Graphique 10 : Evolution des emplois salariés en France, selon leur rythme de travail et l’application stricte deconsignes, entre 1998 et 2013 (en millions)Lecture : Les emplois salariés dont le rythme de travail est imposé par la satisfaction immédiate de la demande des clients et qui neconsiste pas à appliquer strictement des consignes ont augmenté de 1,04 million entre 1998 et 2005 — passant de 6,9 millions à 7,9
millions — puis de 1,14 million entre 2005 et 2013, passant de 7,9 millions à 9,1 millions entre 2005 et 2013.
Source : France Stratégie, d’après Dares-Drees-DGAFP-Insee, enquêtes Conditions de travail

Deux résultats principaux en découlent.
D’une part, le nombre d’emplois considérés comme facilement automatisables serait de 3,1 millions. En 2013,
ces emplois représentent 15 % des travailleurs du champ retenu par l’auteur 160. A l’inverse, le nombre d’emplois
a priori peu automatisables apparaît beaucoup plus important que ceux à risque : il s’élèverait à 9,1 millions en2013.
D’autre part, la part respective des emplois facilement et peu automatisables a sensiblement évolué en 15 ans.
De 1998 à 2013 on assiste ainsi à une augmentation des emplois a priori peu automatisables, qui passent de 6,9à 9,1 millions. A l’inverse, une légère diminution des emplois plus facilement automatisables est observée dansla même période (de 3,6 à 3,4 millions). Le recentrage des métiers sur des tâches moins facilement
automatisables expliquerait alors ces évolutions.
Selon l’auteur, deux caveat sont à prendre en considération dans l’interprétation de ces résultats. D’abord,quand on étudie les effets de l’automatisation sur l’emploi, il ne faut pas uniquement se borner à quantifier lestâches ou les professions qui pourraient a priori (grâce aux avancées technologiques) remplacer le travail
humain. D’autres facteurs doivent également être gardés à l’esprit, tel le mode d’organisation du travail,l’acceptabilité sociale ou la rentabilité économique. Deuxièmement, l’effet global de la diffusion des nouvelles
technologies est plus compliqué à prévoir : il dépend certes du nombre d’emplois détruits et du rythme de leurdestruction, mais également de l’importance de la transformation du contenu des métiers et de la création de160

Il s’agit des travailleurs salariés résidant en France métropolitaine.

85

Conseil d’orientation pour l’emploi

nouveaux emplois. Ces considérations conduisent à interpréter le chiffre de 15 % des emplois salariésautomatisables plutôt comme la borne supérieure de l’intervalle définissant la part d’emplois à risque.
Tableau 13 : Récapitulatif des résultats des principales études prospectives sur la France

Etude

Détermination
du degréd’exposition à
l’automatisation

Niveaud’analyse
retenuPart desemplois àrisque élevé

Données

Horizon

Structure del’emploi français (INSEE)

Moyen-longterme(10 à 15 ans)

42%

Moyen-longterme (10-15
ans)

9%

Roland Berger(2014)

Probabilitésd’automatisation
par métiers deFrey et Osborne(2013)

MétierArntz, Gregory,
Zierahn(2016)

Probabilitésd’automatisation
par métiers deFrey et Osborne(2013)

Individus(tâches)

PIAAC

Le Ru
(2016)

Avantage comparatif de l’homme
par rapport aux
machines selon
Autor (2015)

Individus(conditions
de travail)Enquête Conditions de travail(DARES)

Futur proche
15%

Source : COE

Au total, les études qui ont cherché à quantifier les emplois à risque d’automatisation apportent des éclairages
nouveaux. Elles comportent cependant un certain nombre de limites, comme le signalent d’ailleurs les auteurs
eux-mêmes.
Pour une part, ces limites sont inhérentes à l’exercice prospectif de quantification du risque d’automatisation.
Elles résultent ensuite de choix ou de contraintes méthodologiques. Les études présentées ci-dessus portent sur
le risque potentiel de substitution des emplois par des machines tel qu’apprécié à l’instant t: elles se fondent surdes éléments anticipés à partir de la frontière technologique actuelle, qui peut par définition évoluer de façon
plus ou moins importante et rapide. Elles se focalisent sur le risque de substitution de l’homme par la machinedu seul point de vue technique et ne prennent en compte, ni les transformations possibles d’emplois existants,
ni le potentiel de création d’emplois direct ou indirect des technologies d’automatisation 161. Enfin, elles neconsidèrent pas non plus l’ensemble des paramètres qui interviennent dans une décision de substitution d’unemploi par une machine : les freins sociaux, institutionnels mais aussi économiques susceptibles de venir ralentir
la diffusion effective des techniques d’automatisation.
S’agissant des études pour le cas français, en appliquant l’approche par métier de Frey et Osborne, le travail deRoland Berger ne prend pas en compte l’hétérogénéité des tâches effectuées par des travailleurs exerçant unmême métier, avec pour conséquence une surestimation potentielle de la part des emplois présentant un risqueélevé d’automatisation. En outre, cette étude reprend par ailleurs des probabilités d’automatisation par métiers

161

86

Ce point fera l’objet d’un traitement spécifique dans le point 2.2.3 de la partie 3 du rapport.

Automatisation, numérisation et emploi
de Frey et Osborne telles que déterminées par des experts qui considéraient alors le seul cas américain. Or, lafrontière technologique peut être assez variable selon les pays et rien ne dit que des métiers considérés à fort
risque d’automatisation aux Etats-Unis, le seraient également dans le cas français.
L’avantage des études conduites par Arntz, Gregory et Zierahn ou encore Le Ru, est que ces auteurs ont pris encompte l’hétérogénéité des tâches réalisées par les travailleurs dans l’exercice de leur métier. Toutefois, ils nefournissent leurs résultats que sous une forme agrégée et ne donnent pas d’indications sur les métiers les plus àrisque.

2.2.2 Le COE a voulu, au travers d’une nouvelle étude, mieux apprécier l’exposition desemplois salariés en FranceDans ce contexte, le COE a souhaité, pour éclairer le présent rapport, disposer d’éléments d’analysecomplémentaires concernant la France et permettant à la fois de mieux apprécier le volume des emplois
potentiellement concernés par l’automatisation, au lieu de focaliser l’analyse sur le seul risque de destruction,
mais aussi d’identifier les emplois les plus susceptibles d’évoluer du fait de certaines de leurs caractéristiques.
Une étude a été réalisée en ce sens au sein du Secrétariat général à partir des données issues de l’enquête
Conditions de travail, qui permettent de cerner les conditions individuelles d’exercice effectif du travail par lessalariés en poste.
Cette étude cherche à palier certaines des lacunes identifiées dans les choix méthodologiques des études
prospectives existantes : elle part, non d’une analyse par métiers, mais d’un recensement des conditionsindividuelles et effectives de travail ; elle s’intéresse, non seulement à des emplois supposés « à risque » dedisparition, mais aussi à ceux susceptibles d’évoluer et elle se fonde sur des données françaises, individuelles etrécentes.
Pour autant, l’approche de l’étude présentée par le Secrétariat général n’a pas pour ambition de proposer une
analyse définitive de la substitution effective des travailleurs par des machines. Elle présente naturellement leslimites générales propres à tout exercice prospectif sur ce thème. Elle doit avant tout être conçue comme unélément d’éclairage sur l’exposition des travailleurs aux technologies en France.
Deux éléments, qui sont propres à la méthodologie même de l’étude, doivent être présents à l’esprit dans lecadre de toute interprétation des résultats.
En premier lieu, cette étude fonde son analyse sur des données issues de l’enquête Conditions de Travail,principalement la vague de 2013. Réalisée par la DARES tous les sept ans depuis 1978, cette enquête recueilledes informations individuelles sur les conditions effectives d’exercice du travail auprès d’un échantillon d’actifs
occupés et, depuis 2013, d’employeurs. Le champ d’analyse de la présente étude se restreint aux seuls salariésrésidant en France métropolitaine.
L’utilisation de ces données dans le cadre d’une recherche sur le risque d’automatisation des emplois en France
présente trois limites. D’abord, les réponses, bien que majoritairement factuelles, sont néanmoins autodéclarées et donc se fondent sur les jugements que les individus portent sur leur travail et pas toujours
nécessairement sa réalité. Ensuite, nous utilisons le volet de l’enquête portant sur les salariés conçu pourappréhender les caractéristiques du travail effectué par les travailleurs ainsi que l’environnement dans lesquels il
est réalisé, non pour apprécier la nature des tâches réalisées, ni a fortiori la substituabilité de tout ou partie deces tâches par une technologie. Ainsi, les informations sont parfois insuffisantes pour capter certaines des87Conseil d’orientation pour l’emploi

dimensions du caractère automatisable, en particulier pour évaluer le degré de complexité des tâches exigeantdes capacités de perception et de manipulation. Enfin, l’étude n’exploite pas les réponses des employeurs etdonc leur perception sur les conditions de travail susceptibles de favoriser ou non l’automatisation de tâches.
En second lieu, cette étude repose sur la construction d’un indice d’automatisation (cf. encadré 4 qui expose lesgrandes lignes de la méthodologie de l’étude) associé à chaque emploi, et non d’une probabilité. Elle n’établit
pas de corrélation entre les valeurs que peuvent prendre cet indice et le risque effectif d’automatisation présent
et à venir. Les variations de cet indice permettent néanmoins de comparer les degrés d’exposition différents desemplois entre eux : ainsi un emploi dont la valeur de l’indice tend vers 1 sera plus exposé à l’automatisation
qu’un emploi dont l’indice tend vers 0, sans que l’on puisse traduire ce risque en termes de destruction effective
de l’emploi. Cette étude estime donc un indice de substitution potentielle des emplois par des technologiesétant donné l’état des avancées technologiques aujourd’hui. En outre, il ne permet pas de prendre en compted’autres aspects pourtant déterminants pour évaluer le risque effectif d’automatisation d’un emploi à savoir lesfreins liés à l’acceptation sociale, le contexte institutionnel et règlementaire, et la rentabilité économique. Cedernier aspect, difficile à introduire de façon robuste, permettrait d’apprécier l’arbitrage financier réalisé par les
employeurs entre capital et travail et donc d’évaluer plus directement le risque de destruction d’emploi.
Encadré 4 : Les grandes lignes de la méthodologie employée dans l’étude réalisée par leSecrétariat général du COE
En se fondant sur les réponses des salariés interrogés dans le cadre de l’enquête Conditions
de travail, l’étude construit, pour chaque individu, un indice d’automatisation de son emploi.
Cet indice agrège les quatre dimensions identifiées par la littérature économique récente 162
comme déterminant la vulnérabilité de l’emploi à l’automatisation dans les conditions
technologiques actuelles : flexibilité ; capacité d’adaptation ; capacité à résoudre les
problèmes et interactions sociales. A ces quatre dimensions, l’étude ajoute celle de la
précision, identifiée comme un goulet d’étranglement important pour les métiers manuels.
Chaque dimension est définie par un ensemble de caractéristiques de l’emploi considéré,
variable selon que celui-ci est exercé dans le secteur de l’industrie ou des services, et qu’ilcorrespond à un métier manuel ou non. Chaque caractéristique correspond à une question
de l’enquête Conditions de travail. Au total, entre 12 et 17 questions de l’enquête ont étémobilisées (tableau 14).
L’indice d’automatisation est standardisé entre 0 et 1. Plus l’emploi occupé présente au direde la personne qui l’occupe des caractéristiques correspondant aux quatre dimensions devulnérabilité, plus la valeur de l’indice est élevée. Les emplois les plus exposés au risqued’automatisation sont donc ceux pour lesquels l’indice d’automatisation est proche de 1.
L’annexe 1 présente plus en détail la méthodologie retenue pour l’étude ainsi que lesrésultats obtenus.

162

88

Notamment Autor D. H. (2015), op. cit.

Automatisation, numérisation et emploi
Tableau 14 : Les variables retenues pour chaque dimension de vulnérabilité des emplois
MANUFACTURE(agriculture, industrie, construction)

Manque de flexibilité
Rythme de travail imposé par :- Déplacement automatique d’un produit ou
d’une pièce- Cadence automatique d’une machine- D’autres contraintes techniques- Normes de production ou délais à respecter enune heure au plus
Travail à la chaîne
Travail consistant à répéter continuellement unemême série de gestes ou d’opérations

MANUEL

Manque de capacité d’adaptation
Pas de nécessité d’interrompre une tâche en traind’exécution pour en effectuer une autre non prévue
Application stricte d’ordres, consignes ou modes
d’emploi pour effectuer correctement le travail
Impossibilité d’interrompre son travail quand letravailleur le souhaite sans que cela nécessite de sefaire remplacer (cette question combine les variables INTERUP et REMPLAS de l’enquête CT)
Faible capacité de résoudre les problèmes
Lorsqu’au travail il se produit quelque chosed’anormale, le travailleur fait généralement appel àd’autres (supérieur, collègue, service spécialisé)
Les supérieurs hiérarchiques indiquent non seulement
ce qu’il faut faire, mais aussi commentNON
MANUELDes interactions sociales rares
Pas en contact avec le public (usagers, patients,élèves, voyageurs, clients, fournisseurs)
En contact routinier avec le public
Rythme de travail non imposé par une demande
extérieure (clients, public) obligeant à une réponse
immédiate
Pas de contrainte technique de précision
demandé par son travail
Nécessité d’examiner des objets très petits, des détails
fins
Nécessité de faire attention à des signaux visuels ou
sonores brefs, imprévisibles ou difficiles à détecter
Manque de flexibilité
Rythme de travail imposé par :- Déplacement automatique d’un produit ou
d’une pièce- Cadence automatique d’une machine- D’autres contraintes techniques- Normes de production ou délais à respecter enune heure au plus
Travail à la chaîne
Travail consistant à répéter continuellement unemême série de gestes ou d’opérations
Manque de capacité d’adaptation

SERVICES(Tertiaire)

Manque de flexibilité
Rythme de travail imposé par :- D’autres contraintes techniques- Normes de production ou délais à respecter enune heure au plus
Travail consistant à répéter continuellement unemême série de gestes ou d’opérations
Manque de capacité d’adaptation
Pas de nécessité d’interrompre une tâche en traind’exécution pour en effectuer une autre non prévue
Application stricte d’ordres, consignes ou modes
d’emploi pour effectuer correctement le travail
Impossibilité d’interrompre son travail quand letravailleur le souhaite sans que cela nécessite de sefaire remplacer (cette question combine les variables
INTERUP et REMPLAS de l’enquête CT)
Faible capacité de résoudre les problèmes
Lorsqu’au travail il se produit quelque chosed’anormale, le travailleur fait généralement appel àd’autres (supérieur, collègue, service spécialisé)
Les supérieurs hiérarchiques indiquent non seulement ce qu’il faut faire, mais aussi comment
Des interactions sociales rares
Pas en contact avec le public (usagers, patients,élèves, voyageurs, clients, fournisseurs)
En contact routinier avec le public
Rythme de travail non imposé par une demande
extérieure (clients, public) obligeant à une réponse
immédiate
Pas de contrainte technique de précision
demandé par son travail
Nécessité d’examiner des objets très petits, desdétails fins
Nécessité de faire attention à des signaux visuels ou
sonores brefs, imprévisibles ou difficiles à détecter

Manque de flexibilité
Rythme de travail imposé par :- D’autres contraintes techniques- Normes de production ou délais à respecter enune heure au plus
Travail consistant à répéter continuellement unemême série de gestes ou d’opérations
Manque de capacité d’adaptation
Pas de nécessité d’interrompre une tâche en traind’exécution pour en effectuer une autre non prévue
Application stricte d’ordres, consignes ou modes
d’emploi pour effectuer correctement le travail

89Conseil d’orientation pour l’emploi
Pas de nécessité d’interrompre une tâche en traind’exécution pour en effectuer une autre non prévue
Application stricte d’ordres, consignes ou modes
d’emploi pour effectuer correctement le travail
Impossibilité d’interrompre son travail quand letravailleur le souhaite sans que cela nécessite de sefaire remplacer (cette question combine les variables INTERUP et REMPLAS de l’enquête CT)
Faible capacité de résoudre les problèmes
Lorsqu’au travail il se produit quelque chosed’anormale, le travailleur fait généralement appel àd’autres (supérieur, collègue, service spécialisé)
Les supérieurs hiérarchiques indiquent non seulement
ce qu’il faut faire, mais aussi comment
Des interactions sociales rares
Pas en contact avec le public (usagers, patients,élèves, voyageurs, clients, fournisseurs)
En contact routinier avec le public
Rythme de travail non imposé par une demande
extérieure (clients, public) obligeant à une réponse
immédiate

Impossibilité d’interrompre son travail quand letravailleur le souhaite sans que cela nécessite de sefaire remplacer (cette question combine les variables
INTERUP et REMPLAS de l’enquête CT)
Faible capacité de résoudre les problèmes
Lorsqu’au travail il se produit quelque chosed’anormale, le travailleur fait généralement appel àd’autres (supérieur, collègue, service spécialisé)
Les supérieurs hiérarchiques indiquent non seulement ce qu’il faut faire, mais aussi comment
Des interactions sociales rares
Pas en contact avec le public (usagers, patients,élèves, voyageurs, clients, fournisseurs)
En contact routinier avec le public
Rythme de travail non imposé par une demande
extérieure (clients, public) obligeant à une réponse
immédiate

Source : Secrétariat général du COE

Peu d’emplois sont très exposés, beaucoup sont concernés par les mutations technologiques.
Le graphique ci-dessous représente la distribution de l’indice d’automatisation dans l’échantillon de salariésconsidérés, représentatif de l’emploi salarié en France.
Graphique 11 : Distribution de l’indice d’automatisation

Note : Le graphique se lit comme suit : environ 13 % des emplois en France ont un indice d’automatisation compris entre 0 et 0,1.
Source : Secrétariat général du COE

90

Automatisation, numérisation et emploi
On remarque d’abord que l’indice n’est pas distribué de manière homogène dans la population puisque la
courbe atteint son maximum quand l’indice vaut 0,3. Les valeurs de l’indice les plus élevées (décrochage quand
l’indice dépasse 0,7) rassemblent une part faible de la population salariée, moins de 10 % de la population.
Trois conclusions principales peuvent être tirées de la lecture de ce graphique :la distribution se caractérise par une absence de polarisation des effectifs. Elle se distingue en cela desconclusions de l’étude de Frey et Osborne qui met en évidence des effectifs plus importants aux deuxextrémités de l’échelle ;seule une faible part des emplois ont un indice d’automatisation élevé : autrement dit, moins de 10 %des emplois cumulent de manière importante des caractéristiques qui les rendent vulnérables au vu desavancées technologiques actuelles. On les appellera ici les emplois «exposés ».
une part bien plus importante des emplois est toutefois potentiellement concernée parl’automatisation : près de 50 % des emplois pourraient voir leur contenu évoluer avec le développement
des technologies de la numérisation et de l’automatisation. On les appellera ici les « emplois dont lecontenu est susceptible d’évoluer ».

Au vu de cette étude, le Conseil a pris le parti, à la différence d’autres études, de ne pas avancer de chiffres
précis, mais de retenir plutôt des ordres de grandeur qui lui paraissent illustrer mieux ce phénomène complexe,
divers et par nature incertain qu’est l’automatisation. En effet, il n’est pas possible de définir une valeur d’indice– un seuil – à partir duquel tout emploi serait automatisable, et cela d’autant que ne sont pas prises en compte,
notamment, les questions de rentabilité économique de la substitution. C’est pourquoi l’étude conclut à ce
double ordre de grandeur : moins de 10 % des emplois « exposés » et près de 50 % des emplois « dont lecontenu est susceptible d’évoluer».
Sur la base de ces données, il est possible d’essayer de regarder, à partir du degré d’exposition de chaque emploi
de l’échantillon, quels sont les métiers qui sont les plus exposés et les plus concernés par l’automatisation. Cette
analyse complémentaire peut prendre une double forme :d’abord, voir au sein des emplois « exposés » et « susceptibles d’évoluer », quels sont, en volume, lesmétiers les plus représentés, c’est-à-dire de regarder de quels métiers relèvent les contingentsd’effectifs « exposés » et « susceptibles d’évoluer » les plus nombreux ;ensuite, et de façon complémentaire à cette première approche par volume, on peut chercher àidentifier les principaux métiers qui sont surreprésentés au sein des emplois les plus « exposés » (ou desemplois les plus « susceptibles d’évoluer »), c’est-à-dire ceux dont la part dans les emplois les plus
« exposés » (ou les plus « susceptibles d’évoluer ») par les technologies d’automatisation est supérieureà leur part dans l’emploi total.

91

Conseil d’orientation pour l’emploi

Décomposition des emplois «exposés»
Le tableau 15 présente la décomposition par famille professionnelle des emplois qui ont un indiced’automatisation élevé, c’est-à-dire ceux qui ont un nombre important de caractéristiques de leur travail qui lesrendent a priori plus «exposés». Les métiers sont ici classés en fonction du nombre d’emplois qu’ils
représentent.
Ces métiers sont divers, même si l’on peut remarquer qu’ils sont pour beaucoup peu qualifiés et manuels – ceci
pouvant s’expliquer en partie par les données sur lesquelles repose l’étude, qui ne permettent de prendre encompte qu’imparfaitement la complexité des tâches exigeant des capacités de perception et de manipulation.
Tableau 15 : Décomposition des emplois les plus «exposés» : les métiers les plus importants en volume(dans l’hypothèse d’un indice d’automatisation d’au moins 0,7)

FAP
87
T4Z
E1Z
J0Z
E0Z
T2A
S1Z
J1Z
A1Z
J3Z
B2Z
B0Z
S2Z
T1Z
R0Z
B4Z
B3Z
D4Z
A0Z
D3Z

Intitulé de la famille professionnelle
Agents d'entretien
Ouvriers qualifiés des industries de process
Ouvriers non qualifiés de la manutention
Ouvriers non qualifiés des industries de process
Aides à domicile et aides ménagères
Cuisiniers
Ouvriers qualifiés de la manutentionMaraîchers, jardiniers, viticulteurs
Conducteurs de véhicules
Ouvriers qualifiés du gros œuvre du bâtimentOuvriers non qualifiés du gros œuvre du bâtiment, des travaux
publics, du béton et de l'extraction
Employés et agents de maîtrise de l'hôtellerie et de la restauration
Employés de maison
Caissiers, employés de services divers
Ouvriers qualifiés du second œuvre du bâtimentOuvriers non qualifiés du second œuvre du bâtimentOuvriers qualifiés de la mécanique
Agriculteurs, éleveurs, sylviculteurs, bûcherons
Ouvriers non qualifiés de la mécanique
AutresNombre d’emplois
exposés
320215
95545
85965
83304
76198
70306
62047
49875
48786
48455

% emplois
exposés
21,05%
6,28%
5,65%
5,48%
5,01%
4,62%
4,08%
3,28%
3,21%
3,19%

46517

3,06%

44362
43880
43770
37156
34226
32899
31985
31732
202628

2,92%
2,89%
2,88%
2,44%
2,25%
2,16%
2,10%
2,09%
13,32%

Lecture : parmi les emplois cumulant de manière importante des caractéristiques les exposant dans un contexte d’automatisation etde numérisation (l’indice d’automatisation retenu est ici d’au moins 0,7), les agents d’entretien (T4Z) représentent 21,05 % del’ensemble des emplois «exposés» soit plus de 320 000 emplois. On ne retient ici que les seuls métiers dont la part dans l’emploi
exposé est supérieure au seuil de 2 %.
Note : Parmi les 87 familles professionnelles de la classification retenue, ne figurent pas dans ce tableau les métiers pour lesquels lesrésultats ne sont pas exploitables du fait du faible nombre de réponses à l’Enquête Conditions de travail.
Source : Enquête Conditions de Travail, Direction de l’Animation de la Recherche, des Études et des Statistiques (DARES) du
Ministère du Travail. Vague 2013. Estimations du Secrétariat général du COE

92

Automatisation, numérisation et emploi
Graphique 12 : Décomposition des emplois les plus «exposés» » : les métiers les plus importants en volume

Source : Secrétariat général du COE

Parmi ces emplois «exposés», 30 métiers apparaissent surreprésentés (tableau 16). On peut souligner une
certaine prédominance de métiers manuels et peu qualifiés, notamment de l’industrie. C’est le cas par exemple
des ouvriers non qualifiés des industries de process qui sont 5 fois plus nombreux parmi les emplois«concernés», par rapport à l’emploi total. C’est le cas également des ouvriers non qualifiés de la manutention
qui sont 4,1 fois plus nombreux dans les emplois «exposés» que dans l’emploi total.
La présence parmi les métiers surreprésentés au sein des emplois les plus «exposés» des emplois des employésde maison, des agriculteurs ou encore des coiffeurs est sans doute pour partie liée aux caractéristiques del’enquête Conditions de travail qui ne permet que peu de prendre en compte la complexité des tâches exigeantdes capacités de perception et de manipulation.

93

Conseil d’orientation pour l’emploi

Tableau 16 : Décomposition des emplois «exposés» : les métiers surreprésentés par rapport à leur part dansl’emploi total(dans l’hypothèse d’un indice d’automatisation d’au moins 0,7)

FAP87
E0Z
A0Z
J0Z
B3Z
T4Z
E1Z
D4Z
T1Z
B0Z
D3Z
A1Z
C1Z
S1Z
T0Z
B2Z
R0Z
B1Z
T2A
S0Z
J1Z
B4Z
F1Z
S2Z
G0A

94

Intitulé de la famille
professionnelle
Ouvriers non qualifiés desindustries de process
Agriculteurs, éleveurs,
sylviculteurs, bûcherons
Ouvriers non qualifiés de la
manutention
Ouvriers non qualifiés dusecond œuvre du bâtiment
Agents d'entretien
Ouvriers qualifiés desindustries de process
Ouvriers qualifiés de lamécanique
Employés de maison
Ouvriers non qualifiés du grosœuvre du bâtiment, destravaux publics, du béton etde l'extraction
Ouvriers non qualifiés de lamécaniqueMaraîchers, jardiniers,
viticulteurs
Ouvriers qualifiés del'électricité et de l'électroniqueCuisiniers
Coiffeurs, esthéticiens
Ouvriers qualifiés du grosœuvre du bâtiment
Caissiers, employés deservices divers
Ouvriers qualifiés des travaux
publics, du béton et del'extraction
Aides à domicile et aides
ménagères
Bouchers, charcutiers,
boulangers
Ouvriers qualifiés de la
manutention
Ouvriers qualifiés du secondœuvre du bâtimentOuvriers qualifiés du textile etdu cuir
Employés et agents demaîtrise de l'hôtellerie et de larestauration
Ouvriers qualifiés de lamaintenance% salariés exerçant cemétier dans le total desemplois «exposés»% salariés exerçant cemétier dans l’emploi
total

Coefficient desurreprésentation

5,48%

1,08%

5,08

2,10%

0,47%

4,46

5,65%

1,37%

4,12

2,25%

0,55%

4,10

21,05%

5,44%

3,87

6,28%

1,66%

3,79

2,16%

0,58%

3,75

2,89%

0,78%

3,72

3,06%

0,89%

3,45

2,09%

0,73%

2,87

3,28%

1,17%

2,80

1,11%

0,41%

2,75

4,62%
0,65%

1,69%
0,24%

2,74
2,69

3,19%

1,20%

2,65

2,88%

1,15%

2,50

0,74%

0,33%

2,22

5,01%

2,27%

2,21

1,37%

0,69%

2,00

4,08%

2,08%

1,96

2,44%

1,26%

1,93

0,32%

0,19%

1,73

2,92%

1,71%

1,70

1,13%

0,68%

1,65

Automatisation, numérisation et emploi

D2Z
K0Z
B5Z
D1Z
J4Z
J3Z

Ouvriers qualifiés travaillant
par formage de métal
Artisans et ouvriers artisanaux
Conducteurs d'engins dubâtiment et des travaux
publics
Ouvriers qualifiés travaillant
par enlèvement de métal
Agents d'exploitation destransports
Conducteurs de véhicules

0,92%

0,59%

1,56

0,49%

0,32%

1,52

0,75%

0,51%

1,48

0,60%

0,45%

1,34

0,68%

0,59%

1,16

3,21%

3,05%

1,05

Lecture : parmi les emplois cumulant de manière importante des caractéristiques les exposant dans un contexte d’automatisation etde numérisation (l’indice d’automatisation retenu est, ici, d’au moins 0.7), les ouvriers non qualifiés des industries de process (E0Z)
représentent 5,48 % de l’ensemble des emplois « exposés » et 1,08 % de l’emploi total. On ne retient ici que les métiers pour lesquels
le coefficient de surreprésentation est supérieur à 1.
Note : Parmi les 87 familles professionnelles de la classification retenue, ne figurent pas dans ce tableau les métiers pour lesquels lesrésultats ne sont pas exploitables du fait du faible nombre de réponses.
Source : Enquête Conditions de Travail, Direction de l’Animation de la Recherche, des Études et des Statistiques (DARES) du
Ministère du Travail. Vague 2013. Estimations du Secrétariat général du COE.

Décomposition des emplois « susceptibles d’évoluer »Le tableau suivant présente la décomposition par famille professionnelle des emplois qui ont un indiced’automatisation significatif, c’est-à-dire ceux qui sont susceptibles d’être directement concernés par une
reconfiguration des contenus et des méthodes de leur travail du fait de l’automatisation. Ces métiers sont divers
et on y trouve plus de métiers non manuels comme les « cadres des services administratifs, comptables etfinanciers » ou les « secrétaires ».

95

Conseil d’orientation pour l’emploi

Tableau 17 : Décomposition des emplois les plus « susceptibles d‘évoluer » : les métiers les plus importants envolume(dans l’hypothèse d’un indice d’automatisation compris entre 0,3 et 0,7)

FAP
87
T4Z
J3Z
T2A
V0Z
R1Z
J1Z

Intitulé de la famille professionnelle

Agents d'entretien
Conducteurs de véhicules
Aides à domicile et aides ménagères
Aides-soignants
Vendeurs
Ouvriers qualifiés de la manutention
Employés et agents de maîtrise de l'hôtellerie et deS2Z
la restauration
Employés administratifs de la fonction publique
P0Z(catégorie C et assimilés)
W0
Enseignants
Z
S1Z
Cuisiniers
T3Z
Agents de gardiennage et de sécurité
E1Z
Ouvriers qualifiés des industries de process
J0Z
Ouvriers non qualifiés de la manutention
R0Z
Caissiers, employés de services divers
T2B
Assistantes maternelles
Techniciens et agents de maîtrise de laG1Zmaintenance
A1ZMaraîchers, jardiniers, viticulteurs
Techniciens des services administratifs,
L4Z
comptables et financiers
B4Z Ouvriers qualifiés du second œuvre du bâtiment
V1Z
Infirmiers, sages-femmes
B2Z
Ouvriers qualifiés du gros œuvre du bâtiment
Cadres des services administratifs, comptables et
L5Z
financiers
L0Z
Secrétaires
L2Z
Employés administratifs d'entreprise
AutresNombre d’emplois
susceptibles d’évoluer
814396552957399971377391358255353433% d’emplois
susceptibles d’évoluer
7,62%
5,17%
3,74%
3,53%
3,35%
3,31%

3202233,00%

3081492,88%2829602,65%276680234508225997203840199930199381

2,59%
2,19%
2,11%
1,91%
1,87%
1,86%

1990701,86%188596

1,76%

186381

1,74%

179374178709175432

1,68%
1,67%
1,64%

173232

1,62%168222
1661623734259

1,57%
1,55%
34,93%

Lecture : Parmi les emplois concernés par une reconfiguration des contenus et des méthodes de leur travail du fait del’automatisation (indice d’automatisation pour ces travailleurs compris entre 0,3 et 0,7), on trouve plus de 800 000 agentsd’entretien (T4Z), soit presque 8 % de l’ensemble des emplois «susceptibles d’évoluer». On ne retient ici que les seuls métiers dont lapart dans l’emploi exposé est supérieure au seuil de 1,5 %.
Note : Parmi les 87 familles professionnelles de la classification retenue, ne figurent pas dans ce tableau les métiers pour lesquels lesrésultats ne sont pas exploitables du fait du faible nombre de réponses.
Source : Enquête Conditions de Travail, Direction de l’Animation de la Recherche, des Études et des Statistiques (DARES) du
Ministère du Travail. Vague 2013. Estimations du Secrétariat général du COE

96

Automatisation, numérisation et emploi
Graphique 13 : Décomposition par métiers des emplois «susceptibles d’évoluer» : les métiers les plus
importants en volume

Source : Secrétariat général du COE

Parmi ces emplois «susceptibles d’évoluer», 34 métiers sont surreprésentés. Si les métiers manuels et peu
qualifiés de l’industrie sont toujours assez représentés, on peut souligner ici la présence de davantage demétiers des services. C’est le cas par exemple des employés et agents de maîtrise de l’hôtellerie et de larestauration qui sont 1,7 fois plus nombreux dans les emplois « susceptibles d’évoluer », par rapport à l’emploi
total. C’est également le cas des aides à domicile et aides ménagères qui sont 1,6 fois plus nombreux dans les
emplois «susceptibles d’évoluer», par rapport à l’emploi total.

97

Conseil d’orientation pour l’emploi

Tableau 18 : Décomposition des emplois «susceptibles d’évoluer» : les métiers surreprésentéspar rapport à leur part dans l’emploi total(dans l’hypothèse d’un indice d’automatisation compris entre 0,3 et 0,7)

FAP87

J4Z
S2Z
J3Z
S0Z
T2A
K0Z
R0Z
T0Z
D2Z
J1Z
B1Z
F1Z
S1Z
T3Z
A1Z
T1Z
T4Z
J0Z
B2Z
D3Z
B0Z
B4Z
D1Z
B5Z
C1Z
D4Z

98

Intitulé de la famille
professionnelle
Agents d'exploitation destransports
Employés et agents de maîtrise del'hôtellerie et de la restauration
Conducteurs de véhicules
Bouchers, charcutiers, boulangers
Aides à domicile et aides
ménagères
Artisans et ouvriers artisanauxCaissiers, employés de services
diversCoiffeurs, esthéticiens
Ouvriers qualifiés travaillant parformage de métal
Ouvriers qualifiés de la
manutention
Ouvriers qualifiés des travaux
publics, du béton et de l’extraction
Ouvriers qualifiés du textile et ducuir
Cuisiniers
Agents de gardiennage et desécuritéMaraîchers, jardiniers, viticulteurs
Employés de maison
Agents d'entretien
Ouvriers non qualifiés de la
manutention
Ouvriers qualifiés du gros œuvre
du bâtimentOuvriers non qualifiés de lamécaniqueOuvriers non qualifiés du grosœuvre du bâtiment, des travaux
publics, du béton et de l'extraction
Ouvriers qualifiés du second œuvre
du bâtimentOuvriers qualifiés travaillant parenlèvement de métal
Conducteurs d'engins du bâtimentet des travaux publics
Ouvriers qualifiés de l'électricité etde l'électroniqueOuvriers qualifiés de la mécanique% salariés exerçant
ce métier dans letotal des emplois«susceptiblesd’évoluer»% salariésexerçant cemétier dansl’emploi total

Coefficient desurreprésentation

1,03%

0,59%

1,75

3,00%

1,71%

1,75

5,17%
1,14%

3,05%
0,69%

1,69
1,67

3,74%

2,27%

1,65

0,53%

0,32%

1,64

1,87%

1,15%

1,62

0,39%

0,24%

1,61

0,95%

0,59%

1,61

3,31%

2,08%

1,59

0,52%

0,33%

1,55

0,29%

0,19%

1,54

2,59%

1,69%

1,53

2,19%

1,44%

1,52

1,76%
1,15%
7,62%

1,17%
0,78%
5,44%

1,50
1,49
1,40

1,91%

1,37%

1,39

1,64%

1,20%

1,37

0,99%

0,73%

1,36

1,19%

0,89%

1,34

1,68%

1,26%

1,33

0,60%

0,45%

1,33

0,65%

0,51%

1,29

0,52%

0,41%

1,29

0,74%

0,58%

1,28

Automatisation, numérisation et emploi

E1Z
G0A
B3Z
V0Z
G0B
E0Z
P0Z
A0Z

Ouvriers qualifiés des industries deprocess
Ouvriers qualifiés de lamaintenanceOuvriers non qualifiés du secondœuvre du bâtiment
Aides-soignants
Ouvriers qualifiés de la réparation
automobile
Ouvriers non qualifiés desindustries de process
Employés administratifs de lafonction publique (catégorie C etassimilés)
Agriculteurs, éleveurs,
sylviculteurs, bûcherons

2,11%

1,66%

1,28

0,86%

0,68%

1,26

0,67%

0,55%

1,22

3,53%

2,91%

1,21

0,62%

0,52%

1,19

1,23%

1,08%

1,14

2,88%

2,55%

1,13

0,50%

0,47%

1,05

Lecture : Parmi les emplois concernés par une reconfiguration des contenus et des méthodes de leur travail du fait del’automatisation (indice d’automatisation pour ces travailleurs compris entre 0,3 et 0,7), les agents d’exploitation des transports(J4Z) représentent 1,03 % de l’ensemble des emplois « susceptibles d’évoluer » et 0,59 % de l’emploi total. On ne retient ici que lesmétiers pour lesquels le coefficient de surreprésentation est supérieur à 1.
Note : Parmi les 87 familles professionnelles de la classification retenue, ne figurent pas dans ce tableau les métiers pour lesquels lesrésultats ne sont pas exploitables du fait du faible nombre de réponses.
Source : Enquête Conditions de Travail, Direction de l’Animation de la Recherche, des Études et des Statistiques (DARES) du
Ministère du Travail. Vague 2013. Estimations du Secrétariat général du COE.

99

Conseil d’orientation pour l’emploi

2.2.3 Un potentiel de créations d’emplois réel, mais dont l’ampleur est difficile à quantifier
Le potentiel de création d’emplois des nouvelles technologies est d’une double nature. Il prend d’abord la formed’un potentiel d’emplois directs propres au développement de la technologie en cause (emplois du numériqueet de la robotique, en l’occurrence, dans le cadre du présent rapport). Mais il s’agit aussi des emplois indirects
créés dans l’ensemble de l’économie et induits notamment par les effets de compensation (cf. deuxième partie,
2.2).
En l’espèce, s’agissant du mouvement actuel de numérisation et d’automatisation, il apparaît que le potentiel decréation d’emplois directs est différencié (significatif dans le numérique, plus mesuré dans la robotique) tandis
que celui d’emplois indirects est bien plus difficile à mesurer.
Un potentiel de création d’emplois directs différencié dans les secteurs du numérique et de la robotique
Autant les perspectives de création d’emplois dans le secteur du numérique apparaissent significatives, autant
celles envisageables dans le secteur de la robotique semblent à ce stade, toutes choses égales par ailleurs, plus
limitées.
Le secteur du numérique

On peut tenter d’apprécier le potentiel de créations d’emplois directs dans le numérique de deux manières : soit
en retenant une approche par métiers (en identifiant les métiers du numérique : ingénieurs informaticiens,
ingénieurs télécom, techniciens informatiques et télécom, employés et opérateurs en informatique, etc.), soit en
se fondant sur une approche par secteur (dans laquelle le secteur du « numérique » regrouperait les entreprises
relevant de cinq sous-secteurs : télécommunications ; programmation, conseil et autres activités informatiques ;fabrication industrielle de produits du numérique ; logiciels, traitement de données et portails internet ;commerce et réparation de produits du numérique)
Selon les dernières données d’Eurostat 163, environ 8 millions de personnes étaient employées en 2015 commespécialistes des technologies de l’information et de la communication 164 (TIC) dans l’Union européenne,
principalement au Royaume-Uni (1,54 million), en Allemagne (1,47 million) et en France (950 000). Ces emplois
représentent 3,5 % de l’emploi total en Europe. Cette moyenne masque toutefois des disparités importantes
entre les différents pays, puisque la part la plus élevée du secteur des TIC dans l’emploi total a été relevée en
Finlande (6,5 %) et en Suède (6,1 %), ainsi qu’aux Pays-Bas et au Royaume-Uni (5 % dans les deux cas), contre
seulement 1,2 % en Grèce. La France se situait en 2015 légèrement au-dessus de la moyenne européenne avec
un taux de 3,6 %.

163

Les compétences numériques, communiqué de presse Eurostat n° 207/2016, 25 octobre 2016.

164

Les spécialistes des TIC sont ici définis comme les personnes, quel que soit le secteur d’activité économique dans lequel ils sontemployés, qui sont en mesure d’élaborer, de faire fonctionner et d’effectuer la maintenance des systèmes TIC, et pour qui les TIC
constituent l'essentiel de leur travail (source : enquête européenne sur les forces de travail)100Automatisation, numérisation et emploi
Graphique 13 : Part des spécialistes des TIC dans les Etats membres de l’UE en 2015 (en % de l’emploi total)

Source : Eurostat 2016

Il s’agit principalement d'hommes (à 84 %) et d’une population jeune (36,4 % ont moins de 35 ans) ce sontégalement majoritairement des personnes ayant un niveau d’études élevé : 60,5 % des spécialistes des TIC
employés dans l’UE sont diplômés de l’enseignement supérieur.
La comparaison de ces chiffres (de 2015) avec ceux de l’enquête réalisée en 2011 révèle une progression trèssensible de ce secteur : le nombre d’emplois du secteur des TIC est passé de 6,4 à 7,7 millions, soit une augmentation de 21 % en cinq ans qui représente 1,34 million d’emplois supplémentaires à l’échelle de l’UE. Cette progression se mesure également en part dans l’emploi total, puisque ce ratio passe en 5 ans de 3 % à 3,5 %.
Cette évolution est particulièrement importante en France.
C’est très clairement le cas dans une approche par métier. Le nombre de personnes employées dans le secteur
des TIC passe ainsi, selon l’enquête d’Eurostat de 636 000 à 950 000 entre 2011 et 2015, soit une augmentationde 49,4 %. Leur part dans l’emploi total passe de 2,5 à 3,6 %.
C’est également le cas quand on retient une approche par secteur 165. Les statistiques de l’Acoss 166 relatives àl’emploi dans le secteur du numérique 167 confirment cette tendance : à la fin de l’année 2014, ce secteur
représentait 3,9 % de l’emploi salarié marchand non agricole. Sur la période 2009-2014, l’emploi créé dans ce
secteur d’activité a crû de 2,6 %, alors qu’il n’a progressé que de 0,6 % pour l’ensemble de l’économie. Le
secteur du numérique a en outre été nettement moins affecté par le retournement de 2011 que l’emploi total. A

165

Pôle emploi, direction des statistiques, des études et des évaluations, « Le secteur du numérique et ses métiers », 12 avril 2016

166

Dénombrements annuels des établissements employeurs et des effectifs salariés.

167

Le secteur du numérique est ici défini, en retenant l’ensemble des établissements dont l’activité principale (selon laNomenclature d’activités françaises ou NAF), relève de cinq sous-secteurs : télécommunications ; programmation, conseil et autres
activités informatiques ; fabrication industrielle de produits du numérique ; logiciels, traitement de données et portails internet ;commerce et réparation de produits du numérique.

101

Conseil d’orientation pour l’emploi

l’exception d’une légère inflexion en 2013, la croissance de l’emploi salarié dans le numérique a été continue,
comme le montre le graphique ci-dessous.
Graphique 14 : Evolution annuelle de l’emploi salarié (base 100 en 2009)

Source : Acoss, dénombrements annuels des établissements employeurs et des effectifs salariés

En s’appuyant également sur une approche par secteur, McKinsey 168 évalue pour sa part l’emploi direct dusecteur du numérique à 880 000 salariés en 2014. A ces emplois directs s’ajoutent entre 700 000 et 1 million
d’emplois indirects et induits 169, soit 2,9 % à 4,4 % de l’emploi salarié, générés par les activités numériques dansdes secteurs qui fournissent des biens ou services consommés par les entreprises du secteur, notamment dansle domaine de la logistique, qui voit son activité s’accroître fortement en raison du développement del’ « e-commerce ».
Ces emplois du secteur du numérique possèdent un certain nombre de caractéristiques particulières.
Le recours aux contrats à durée déterminée est trois fois plus faible que dans l’ensemble de l’emploi salarié : cetaux y est de 3,9 % contre 10,5 % pour l’ensemble des secteurs.
La part des emplois masculins y est très élevée (70,3 %), mais l’âge moyen n’est pas sensiblement différent de lamoyenne (il y est de 39,8 ans contre 40,6 ans tous secteurs confondus).
Les établissements du secteur du numérique sont principalement de petite et de moyenne taille : 72,8 %
emploient moins de 10 salariés contre 81,3 % pour l’ensemble des secteurs (graphique 15). Les établissements
de moins de 10 salariés emploient 10,8 % des salariés du secteur (19,0% pour l’ensemble des secteurs) et lesétablissements de moyenne taille (10 à 49 salariés) emploient 21,6 % des salariés du secteur du numérique(25,2 % pour l’ensemble des secteurs). A l’inverse, les établissements de 250 salariés et plus, représentant 1,3 %des établissements du secteur du numérique, emploient 37,0 % des salariés de ce secteur.

168

McKinsey France (2014), Accélérer la mutation numérique des entreprises.

169

Les emplois indirects sont ceux générés par les activités numériques dans des secteurs qui fournissent des biens ou services
consommés par les entreprises du secteur. Les emplois induits existent quant à eux grâce à l’activité économique engendrée par les
employés du secteur numérique via leurs salaires. McKinsey France estime que ces effets indirects et induits correspondent à un
multiplicateur compris entre 1,8 et 2,2 pour chaque emploi direct du numérique.

102

Automatisation, numérisation et emploi
Graphique 15 : Répartition des emplois salariés par taille d’établissement (au 31/12/2014)

Source : DADS, Acoss, calculs Pôle emploi – France métropolitaine

On note également une très forte concentration géographique de l’emploi dans ce secteur : l’Ile-de-France
concentre à elle seule près de la moitié (46,7 %) des emplois dans le numérique, suivie par la région RhôneAlpes-Auvergne (11,8 %) tandis que les régions Corse, Bourgogne-Franche-Comté et Alsace-ChampagneArdennes-Lorraine ne représentent pas plus de 1,5 %.
Carte 1 : Poids du numérique dans l’emploi salarié de la région en 2014 (%)

Source : Acoss, dénombrements annuels des établissements employeurs et effectifs salariés103Conseil d’orientation pour l’emploi

Si les emplois du numérique ont augmenté de manière significative ces dernières années, cette dynamique va-telle se poursuivre ?
Les perspectives de créations de postes dans le secteur du numérique dans les années à venir devraient
continuer à être dynamiques, même si elles restent conditionnées par un certain nombre de facteurs.
Le premier a trait au rythme de transformation numérique des entreprises. Or, comme nous l’avons vu dans lapremière partie de ce rapport, le dynamisme de l’adoption des outils numériques par les consommateurs
contraste fortement avec le retard pris par bon nombre d’entreprises françaises en la matière. McKinsey
observe notamment que le taux de digitalisation varie très fortement d’un secteur à l’autre : il est très élevé
dans le secteur des TIC, des médias, de la finance et de l’assurance ainsi que des services à haute valeur ajoutée,mais demeure relativement modeste dans l’industrie ou dans des secteurs tels que la santé, l’hébergement ou larestauration. Le potentiel de création d’emplois devrait donc dépendre aussi pour partie des contextes sectoriels
et des effets de rattrapage.
Un second facteur conditionnant le potentiel de créations d’emploi directement lié au numérique tient à l’offre
de main-d’œuvre. Il trouve en partie son explication dans les difficultés que rencontrent les entreprises pourrecruter des salariés disposant des compétences requises. Selon les données de Pôle Emploi dans l’enquête
Besoins en main-d’œuvre, les projets de recrutement dans les métiers du numérique représentent en 2016 3 %des projets de recrutement tous secteurs confondus soit 0,3 point de plus qu’en 2015 (tableau 19). Cependant,
pour ces métiers 54,4 % des projets sont jugés « difficiles » par les employeurs (en hausse par rapport à 2015)
alors que tous secteurs confondus ce taux est beaucoup plus faible (32,4 %). Les principales difficultés portent
sur le recrutement sur les postes d’ingénieurs et de cadres d’étude en matière de R & D en informatique, et dechefs de projets informatique où le taux de difficulté en 2016 est de 61,7 %, en progression de 4 points par
rapport à 2015. A titre d’exemple le nombre de développeurs informatiques par habitant est moitié moindre en
France qu’en Suède (3,6 pour 1 000 habitants contre 8,2 pour 1 000).
Tableau 19 : Difficultés de recrutement dans les métiers du numérique en 2015 et 2016
BMO 2016
Métiers

BMO 2015

Nombre de Taux projet Nombre de Taux projet
projets
difficile
projets
difficile

Ingénieurs et cadres d'étude, recherche et développement
en informatique, chefs de projets informatiques

31 60061,7%25 70057,7%Techniciens d'étude et de développement en informatique

8 100

39,5%

7 100

46,1%

Techniciens de production, d'exploitation, d'installation,
et de maintenance, support et services aux utilisateurs en
informatique

7 200

41,6%

6 500

38,9%

Employés et opérateurs en informatique

4 800

44,0%

4 500

37,3%

Ingénieurs et cadres d'administration,
maintenance en informatique

2 000

66,2%

1 600

70,2%

Ingénieurs et cadres des télécommunications

1 300

61,1%

1 700

65,3%

Total Numérique

55 00054,4%47 10052,1%Ensemble des secteurs

1 827 300

32,4%

1 739 300

32,4%

104

Automatisation, numérisation et emploi
Source : Pôle emploi, enquête Besoins en main-d’œuvre

L’une des causes de cette situation provient d’une spécificité propre à ce secteur de haute technologie, quiconnaît des évolutions nettement plus rapides dans les besoins et profils de compétences que le reste del’économie, comme le montrent les études de GPEC menées en 2014 par l’OPIIEC 170 sur l’évolution des besoinsde recrutement des entreprises de ce secteur : les offres d’emplois d’analyste fonctionnel, de concepteur
développeur ont progressé de plus de 5 % en 2013, la plus forte croissance étant enregistrée pour les postes
d’administrateur système (+ 19 %), alors que les postes de commerciaux connaissent un repli significatif au coursde la même période (-24 %). Certains nouveaux métiers semblent bien apparaitre sous l’effet des nouvelles
technologies telles que le Cloud Computing, ou le Big data : ce type de profils ne concerne toutefois qu’unnombre relativement réduit d’emplois à haute valeur ajoutée.
Au total, les créations d’emploi dans le secteur du numérique dépendront largement de la capacité del’ensemble des entreprises à se saisir des nouvelles technologies. Elles leur ouvrent en effet des possibilités
inédites d’optimiser et d’automatiser leurs processus et leur offrent l’accès à un potentiel de gains d’efficience
considérables. Mais cette évolution nécessite de profondes évolutions dans leur organisation interne, ainsi quedans la gestion des compétences, en promouvant la maîtrise des technologies numériques auprès du personnel
et ce, à tous les échelons de l’entreprise (cf. première partie, 3.1).
Sous ces réserves, les exercices de prospective des métiers tendent à montrer que les perspectives de croissancede l’emploi dans le secteur du numérique devraient rester soutenus dans les années à venir.
Ainsi, le contrat d'études prospectives du secteur professionnel du numérique réalisé au premier semestre 2013
par Syntec Numérique a analysé les besoins en compétences et en recrutement de dix secteurs professionnels
constituant le cœur de la filière numérique (entreprises de services numériques, éditeurs de logiciels, conseil entechnologies, web, jeux vidéos) ou considérés comme des secteurs connexes (e-Commerce, robotique,domotique, services satellitaires, banques et assurances) à horizon 2018. Cette étude a évalué à près de 36 000
le nombre de créations nettes d'emplois dans ce secteur d'ici à 2018, soit une augmentation de 5 % de l’emploi
global du secteur.
Cette dynamique de l’emploi s’accompagnerait d’une triple particularité par rapport aux évolutions récentes :la croissance des emplois numériques resterait soutenue, même si le rythme serait plus modéré que parle passé ;les créations nettes d’emplois se situeraient à l’avenir plus dans les secteurs connexes (+ 20 000) que
dans la branche elle-même (+ 16 000) ;au-delà de cet aspect purement quantitatif, les métiers de l’informatique devraient fortement évoluer
d’ici à 2018 (montée en puissance des systèmes ouverts, émergence du big data, déploiement du web,essor de l’informatique embarquée, offshoring) ce qui impliquera des besoins en compétences nouvelles ou fortement enrichies.

De même, la DARES et France Stratégie, dans leur exercice de prospective des métiers et des qualifications àl’horizon 2022 171, considèrent que, quel que soit le scénario macroéconomique, l’emploi dans le secteur
informatique resterait dynamique. Selon le scénario macroéconomique central, les créations nettes d’emplois,

170

Observatoire paritaire des métiers du numérique, des études et du conseil et des métiers de l’évènement.

171

Rapport du groupe Prospective des métiers et qualifications, « Les métiers en 2022 », 2015.

105

Conseil d’orientation pour l’emploi

dans une approche par métiers, seraient de 110 000 emplois entre 2012 et 2022 (graphique 16), soit un rythme
similaire aux périodes précédentes. Ce rythme de créations d’emplois (+ 1,8 % par an) serait ainsi bien supérieur
à celui de l’ensemble des métiers.
Graphique 16 : Évolutions de l’emploi dans le secteur informatique à l’horizon 2022 (en milliers)

Source : Insee, enquêtes Emploi 1990 à 2012 ; Dares, séries rétropolées 1990 à 2002, moyennes mobiles sur trois ans ; projections
France Stratégie-Dares 2012 à 2022, scénario central

Cette croissance pourrait toutefois recouvrir des évolutions contrastées selon les familles professionnelles.
« Ainsi, les techniciens et surtout les ingénieurs de l’informatique devraient continuer à bénéficier de perspectives
d’emploi favorables (respectivement + 1,1 % et + 2,3 % de créations nettes par an), compte tenu des besoins
toujours croissants en fonctions d’expertise. A contrario, l’emploi des employés et opérateurs de l’informatiquedevrait rester stable. Dans un scénario plus favorable aux technologies de l’information et de la communication,la hausse de l’emploi dans les métiers de technicien et d’ingénieur serait encore accentuée tandis que le nombred’employés resterait stable. Exercées dans des secteurs d’activités très variés, ces professions sont relativement
sensibles à la conjoncture économique et connaîtraient des perspectives d’emploi légèrement amoindries dans unscénario économique globalement plus dégradé ».
Le secteur de la robotique

Une même analyse du potentiel d’emplois directs liés au secteur de la robotique peut être réalisée. Il apparaît
toutefois clairement que les créations d’emploi envisageables y sont en France nettement plus limitées compte
tenu principalement de la faible taille du secteur.

106Automatisation, numérisation et emploi
Selon les chiffres de la Fédération internationale de robotique 172, le secteur de la robotique représente environ
300 000 emplois directs dans le monde : de l’ordre de 150 000 emplois industriels et de l’ordre de 150 000
emplois au titre des fonctions support et des opérateurs.
En France, la filière robotique ne représente aujourd’hui qu’une part très modeste de l’emploi. Le secteur de la
robotique, qu’elle soit industrielle ou de service, reste en effet relativement peu développé. Elle regroupait en2012 un peu plus de 7 000 emplois en France, qu’il s’agisse de la conception, de la construction, de ladistribution, de la programmation et de l’intégration de robots 173.
Certes, les perspectives de ce marché apparaissent non seulement importantes quantitativement, mais aussi
stratégiques. Il reste que, selon l’analyse des technologies clés 2020 effectuée par la DGE, le positionnement dela France dans la compétition internationale est considéré à ce stade comme « moyen » tant pour la cobotique,que pour la robotique de service ou l’intelligence artificielle, avec de fortes barrières à l’entrée.
Le potentiel d’emplois directs dans le secteur de la robotique apparaît dès lors mesuré. Il dépendra donc pourbeaucoup du développement d’un secteur pour lequel notre pays ne bénéficie pas d’avantage compétitif
majeur. Il tiendra alors largement aux politiques et mesures pouvant faciliter et accompagner la constructiond’une offre industrielle pour ces technologies clés.
Dans une étude de 2012 sur les perspectives de la robotique de service en France commandée par le PIPAME, ilétait ainsi estimé que « les emplois directs induits par la robotique de service à l’horizon de 5 à 10 ans sont dequelques milliers à quelques dizaines de milliers » 174. Les travaux de prospective menés par le Contrat d’études
prospectives du Syntec numérique en 2013 tablent pour leur part sur une croissance plus mesurée à horizon
2018 : les créations nettes d’emplois entre 2013 et 2018 pourraient être de 500, soit 7 % de l’emploi global dusecteur.
Un potentiel de créations d’emploi hors des secteurs producteurs de technologies numériques et de la
robotique dont l’ampleur est plus difficile à mesurer
Au moins trois dynamiques favorables au développement de l’emploi découlant de la diffusion de toujours plus
de technologies d’automatisation peuvent d’ores et déjà être anticipées.
D’abord, les avancées réalisées dans les domaines de l’intelligence artificielle et de la robotique s’inscrivent dans
un mouvement plus large d’avancées technologiques (cf. première partie, 2.2) pouvant conduire à l’émergenced’innovations de produit ou de services qui ont plus de chance d’avoir un effet positif sur l’emploi que lesinnovations de procédé.
Compte tenu des résultats des travaux empiriques portant sur données passées, les innovations de produit ou
de service sont généralement associées à une évolution positive de l’emploi, en particulier lorsque ces dernières
créent de nouveaux marchés et de nouvelles entreprises à condition qu’ils ne se substituent pas à des activités
existantes (cf. troisième partie, 2.1). L’émergence de tels services est dans la continuité d’un mouvement
démarré il y a déjà quelques années nommé l’économie quaternaire par Michèle Debonneuil dès 2007 quiconsiste en une extension des trois secteurs traditionnels – primaire pour les matières premières, secondaire

172

IFR (2011), « Positive Impact of Industrial Robots on Employment ».

173

Selon le Contrat d’études prospectives précité réalisé à la demande du Syntec numérique.

174

Erdyn Consultants (2012), « Le développement industriel futur de la robotique personnelle et de service en France ».

107Conseil d’orientation pour l’emploi

pour la fabrication et tertiaire pour les services – à un nouveau secteur dont les produits ne sont ni des biens, ni
des services, « mais de nouveaux services incorporant des biens, la mise à disposition temporaire de biens, depersonnes ou de combinaison de biens et de personnes ».
A chaque grande vague d’innovation de procédé ont été associées des innovations de produits ou de services etl’apparition de nouveaux marchés, dont l’ampleur des effets n’a jamais été pleinement anticipée. La diffusion
des technologies numériques depuis les années 1980 n’a pas fait exception.
Il est naturellement difficile d’anticiper quels nouveaux produits ou services et marchés peuvent résulter del’introduction d’une technologie donnée. Certaines des technologies identifiées comme clés semblent toutefoisêtre particulièrement porteuses d’innovations de produits, qui prennent notamment la forme de nouvelles
prestations de services.
C’est le cas en particulier de l’Internet des objets en lien avec les technologies de big data, dont la diffusion à
venir permet d’anticiper le développement de nouveaux services attachés directement aux objets et produits, etcela dans tous les secteurs de l’économie.
C’est le cas également de la robotique personnelle domestique, dont les développements récents semblent
ouvrir la voie à l’émergence de nouveaux marchés à destination des particuliers. Si les robots sont considérés
dans le cadre de ce rapport essentiellement comme une technologie permettant de remplacer les hommes au
travail dans l’exécution de certaines tâches, certains robots et en particulier les robots compagnons ou robots dejeux sont d’une autre nature et peuvent être associés de ce fait à des innovations de produit auxquels pourraientêtre attachés de nouveaux marchés. Comme le souligne l’Observatoire prospectif de la métallurgie, ledéploiement des robots de service passe par la création de services liés notamment à leur utilisation et à leurmaintenance 175.
C’est le cas finalement de l’impression 3D qui pourrait permettre une personnalisation de masse pouvant
favoriser le développement de nouveaux services et marchés, en lien notamment avec l’émergence d’espaces
dédiés au sein desquelles les personnes pourraient accéder à des imprimantes 3D.
Ensuite, la diffusion des technologies d’automatisation pourrait permettre aux secteurs exposés etnotamment à l’industrie d’améliorer leur compétitivité, coût mais aussi hors coût. Plus compétitives, lesentreprises industrielles françaises pourraient gagner des parts de marché à l’étranger, et donc augmenter
leur production avec in fine des effets positifs sur l’emploi.
Qu’il s’agisse des technologies robotiques ou numériques, tous les secteurs d’activité sont désormais
potentiellement concernés par ces technologies qui pourraient être mobilisées pour améliorer leur productivité.
Là encore, les résultats des études rétrospectives montrent que, si les innovations de procédé peuvent entraîner
d’abord des réductions d’emplois, des créations d’emplois peuvent résulter ensuite des effets induits parl’amélioration des procédés permise par l’introduction de ces technologies. Les effets positifs sur l’emploi ont
d’autant plus de chance de conduire à des créations d’emploi au niveau national, qu’elles permettent de gagner
des parts de marché à l’étranger.

175

Etude prospective des besoins en emplois et en compétences dans les secteurs de la mécanique et machines et équipements,
synthèse avril 2016.

108

Automatisation, numérisation et emploi
Les avancées technologiques en cours font l’objet d’attentes particulièrement fortes dans le secteur industriel.
Incarnées par le concept d’Usine du futur ou d’Industrie 4.0, les innovations de procédé qui découleraient d’une
meilleure appropriation des nouvelles technologies dans les processus de production constituent un levier
essentiel de redressement de la compétitivité industrielle en France.
En permettant un pilotage plus intelligent et une optimisation de l’ensemble du processus de production, ledéploiement de technologies telles que l’Internet des objets, les technologies de big data, la robotiquecollaborative ou encore la fabrication additive constitue alors une opportunité pour les entreprises industrielles
françaises d’améliorer leur productivité et gagner ainsi en compétitivité-coût. Ce regain de compétitivité coûtpourrait alors permettre un rehaussement des marges des industriels qui pourraient alors investir dans destechnologies et des modes d’organisation plus performants afin de favoriser le développement de produits dequalité supérieure et innovants, et regagner en compétitivité hors coût.
On peut souligner ici que la plupart des pays développés se sont lancés dans des programmes visant à soutenir ladiffusion des nouvelles technologies dans le secteur industriel. Plus qu’une opportunité pour gagner des parts demarché à l’étranger avec un effet in fine positif sur l’emploi, la meilleure appropriation par ces dernières destechnologies de l’Industrie 4.0 constitue aussi une nécessité pour ne pas voir reculer les parts de marché del’industrie française.
Outre les effets potentiellement positifs attendus d’une amélioration de la compétitivité coût et hors coût desentreprises d’ores et déjà implantées localement, les avancées technologiques en cours et à venir seraient parailleurs susceptibles de favoriser des phénomènes de relocalisation, avec un effet positif sur l’emploi local(cf. troisième partie, 4.2).
Enfin, l’amélioration de la productivité et le regain de compétitivité dans les secteurs exposés permis par une
meilleure appropriation des technologies pourraient avoir des effets d’entraînement supplémentaires dans lessecteurs abrités.
Des créations d’emplois indirectes dans le secteur des services pourraient découler d’un accroissement dessalaires dans les secteurs exposés intensifs en technologies 176.
Un tel effet d’entraînement a pu être mis en évidence par un certain nombre de travaux empiriques portant surle cas américain : on peut citer par exemple le travail fondateur de Moretti (2010) qui met en évidence quechaque emploi créé dans une zone d’emploi donnée dans un secteur intensif en technologie tel que lestechnologies numériques ou les machines et appareils électriques, 4,9 nouveaux emplois sont créés localement.
Des travaux mettent en évidence des évolutions comparables dans les cas européens et français (cf. troisième
partie, 4.2). Comme le souligne la Fabrique de l’industrie, ce n’est évidemment pas la valeur exacte dumultiplicateur qu’il faut retenir, puisqu’elle est évidemment entourée d’une part d’incertitude, mais l’idée
essentielle qu’un accroissement des emplois exposés a un impact fort sur les emplois abrités.

176

Des travaux mettent en évidence un avantage salarial substantiel pour les personnes employées dans des secteurs intensifs entechnologie, qui est le reflet à la fois de la forte demande pour ces travailleurs mais aussi celui de la valeur économique qu’ils
créent : les technologies complètent les travailleurs dans la réalisation de leur travail ce qui accroît leur productivité au travail.

109

Conseil d’orientation pour l’emploi

3 Les impacts sur la structure des emplois et le contenu des métiers
Depuis les années 1980, on assiste en France à une évolution de la structure de l’emploi qui semble avoir surtout
profité aux plus qualifiés. Dans d’autres pays comme les Etats-Unis, la croissance de l’emploi des plus qualifiés
s’est accompagnée d’une progression de l’emploi peu qualifié, aux dépens des qualifications intermédiaires :c’est ce qu’on appelle une polarisation de l’emploi. Elle est moins nette en France.
Si la majorité des études ont porté sur le cas des Etats-Unis, un faisceau de preuves semble démontrer dans lecas français que cette déformation de la structure de l’emploi a pour partie été tirée par la diffusion detechnologies nouvelles.
Au cours des dernières décennies, les technologies numériques semblent également avoir contribué à modifier
le contenu en tâches et en compétences des métiers. Plusieurs travaux rendent ainsi compte d’une relativecomplexification des métiers en lien notamment avec la diffusion de technologies nouvelles, marquée pourpartie par un essor des compétences analytiques et relationnelles.
Les travaux prospectifs disponibles semblent annoncer la poursuite d’une modification de la structure del’emploi et du contenu en tâches et en compétences des métiers qui continuerait à bénéficier en priorité aux
plus qualifiés. Moins d’emplois seraient alors accessibles aux moins qualifiés, ce qui soulève un certain nombrede défis.

3.1 La structure de l’emploi a été profondément modifiée depuis les années
1980, en partie en lien avec la diffusion de technologies numériques
3.1.1 Une modification de la structure de l’emploi depuis les années 1980, qui semble avoir
surtout profité aux plus qualifiés en France
Un phénomène de polarisation de l’emploi variable par son ampleur et par sa forme selon les pays, mais aussi
selon la mesure utilisée pour estimer le niveau de qualification
On appelle polarisation de l’emploi le phénomène de diminution des emplois associés à des niveaux dequalifications intermédiaires allant de pair avec une augmentation du poids des emplois à haut et à bas niveauxde qualification 177. Ce phénomène est souvent représenté par une courbe « en U » décrivant l’évolution de lapart de l’emploi selon le niveau de qualification. Dans la plupart des études disponibles – notamment dans le casdes études anglo-saxonnes et européennes –, le niveau de qualification est estimé à partir du salaire médian ou
moyen à une date donnée (souvent en début de période). On peut souligner que si cette méthode d’estimationde la qualification à partir de la rémunération est simple à mettre en œuvre, notamment pour réaliser descomparaisons internationales, elle présente un certain nombre de limites 178. Le salaire dépendant de multiples
facteurs (âge, ancienneté dans l’entreprise, sexe, etc.), le fait d’estimer le niveau de qualification avec le seul

177

Audition de Gregory Verdugo, Centre d’Economie de la Sorbonne, OFCE, devant le COE le 5 octobre 2016.

178

Voir notamment Joly C. (2015), « La polarisation des emplois : une réalité américaine plus qu’européenne ? », France Stratégie,Document de travail, n° 2015-04, et Ast D. (2015), « En 30 ans, forte progression de l’emploi dans les métiers qualifiés et danscertains métiers peu qualifiés de services », Dares Analyses, n° 028, avril, pour une vision plus complète des différentes limites
attachées à la méthode de mesure de la qualification à l’aide du salaire.

110Automatisation, numérisation et emploi
salaire moyen peut dès lors conduire à considérer un métier comme plus qualifié parce que la moyenne d’âge yest par exemple plus élevée 179. Une autre limite importante a trait au choix des seuils à partir desquels on
estime qu’un métier est qualifié ou non, qui comporte nécessairement une part d’arbitraire et dont les résultats
dépendent largement 180.
Particulièrement bien documenté dans le cas américain 181, le phénomène de polarisation de l’emploi semble
constituer un phénomène relativement généralisé (en tout cas lorsque le niveau de qualification est estimé à
partir du salaire). Des travaux sur les cas anglais 182 et allemand 183 convergent aussi pour mettre en évidence unepolarisation de l’emploi. Dans le cadre d’un travail qui étudie l’évolution de la structure de l’emploi en fonction
du niveau de qualification estimé à partir du salaire moyen pour 16 pays de l’OCDE, Goos et Manning (2014)
montrent que le phénomène de polarisation concerne une large majorité des pays entre 1993 et 2010 184.
Comme l’illustre le graphique 17 portant sur les Etats-Unis, l’ampleur et la forme de la polarisation peut
toutefois varier selon les périodes considérées 185. Alors que les périodes 1979-1989 et 1989-1999 sont marquéesd’abord par une progression des emplois les plus qualifiés, cette tendance s’inverse au cours de la décennie
suivante qui est caractérisée par une croissance particulièrement importante des emplois peu qualifiés.
La hausse de la part de l’emploi à bas niveaux de qualification aux Etats-Unis a été tirée, en tout cas jusqu’aumilieu des années 2000, par une progression rapide de l’emploi dans les métiers de service 186. La part des heurestravaillées dans les métiers de services associés à des bas niveaux d’éducation et de rémunération a en effet
augmenté de 30 % entre 1980 et 2005, tandis que celle des métiers à niveau d’éducation et de rémunération
similaires de la production, de l’artisanat ou dans le domaine agricole diminuait au cours de la même période.

179

On peut souligner qu’il est possible d’élaborer une mesure de la qualification à partir des écarts de salaire « corrigés » de certains effets supposés non liés à la qualification (âge, travail de nuit, ancienneté dans l’entreprise, etc.).
180

Joly C. (2015), « La polarisation des emplois : une réalité américaine plus qu’européenne ? », France Stratégie, Document detravail, n° 2015-04.
181

Voir notamment Autor D., Katz L. et Kearney M. (2006, 2008) et Autor D. et Dorn D. (2013a), « The Growth of Low-Skill Service
Jobs and the Polarization of the US Labor Market », American Economic Review, 103(5): 1553-1597.

182

Voir notamment Goos M. et Manning A. (2007), op. cit. et McIntosh S. (2013), « Hollowing out and the future of the labour
market », BIS Research Paper Number 134, October.
183

Voir notamment Spitz-Oener A. (2006), « Technical change, job tasks, and rising educationnal demands : looking oustide thewage structure », Journal of Labour Economics Vol. 24, n° 2, p. 235-270 et Dustmann C., Ludsteck J. et Schönberg U. (2009). « Revisiting the German wage structure », The Quarterly Journal of Economics (2009) 124 (2): 843-881.

184

Goos M., Manning A. et Salomons A. (2014), « Explaining Job Polarization: Routine-Biased Technological Change and Offshoring », The American Economic Review.

185

Autor D. et Dorn D. (2014), « Polanyi’s Paradox and the Shape of Employment Growth », Federal Reserve Bank of St. Louis :Economic Policy Proceedings, Reevaluating Labor Market Dynamics, 129–177.
186

Autor D. et Dorn D. (2013a), op. cit.

111

Conseil d’orientation pour l’emploi

Graphique 17 : Part de l’emploi selon le niveau de qualification aux Etats-Unis entre 1980 et 2012

Lecture : Chacune des courbes représentent les évolutions de la répartition des emplois selon le niveau de qualification (estiméd’après le logarithme des salaires moyens en 1979) sur une période. Par exemple, la part des emplois les moins qualifiés(correspondant à la valeur 0 selon l’échelle des abscisses) augmente de plus en plus au cours des périodes retenues : l’augmentation
est faible entre 1979 et 1989 (environ 0,2 point de pourcentage), et plus importante entre 2007 et 2012 (environ 1,5 point depourcentage).
Source : Autor (2014)

Le phénomène de polarisation de l’emploi est toutefois variable selon les pays par son ampleur et par sa« forme », la déformation de la structure de l’emploi pouvant se faire davantage au profit des moins qualifiés ou
au contraire des plus qualifiés. C’est ce qui ressort notamment d’un travail qui s’est intéressé à l’évolution de lastructure de l’emploi selon le niveau de qualification mesuré à partir du salaire moyen en Europe entre 1994 et2010 (graphique 18) 187. Très nette en Europe du Nord, la déformation de la structure de l’emploi au profit desemplois très et peu qualifiés est également visible dans les pays nordiques. Dans les pays d’Europe du Sud,l’emploi des peu qualifiés a crû mais de façon relativement modérée au regard du dynamisme de l’emploi
observé pour les plus hauts niveaux de qualification.

187

Lindley J. et Machin S. (2013), « Labour Market Polarization, Urbanization and Skill-Biased Consumption », Preliminary draft,august. Les groupes de pays sont formés de la façon suivante: Europe du Nord: Autriche, Belgique, France, Irlande, Luxembourg,
Pays-Bas, Suisse, Royaume-Uni ; Pays nordiques: Danemark, Finlande, Suède ; Europe du Sud: Grèce, Italie, Espagne, Portugal.

112

Automatisation, numérisation et emploi
Ce phénomène semble par ailleurs bien moins net lorsque la qualification est estimée à partir d’indicateurs
non pécuniaires. Un travail d’Eurofound montre ainsi que, si une hausse de l’emploi qualifié est observée danstous les pays et cela quel que soit l’indicateur retenu pour mesurer la qualification (niveau d’éducation, qualitéde l’emploi 188 et salaire), les résultats sont moins clairs s’agissant des emplois peu qualifiés 189. Une
augmentation de la part de ces derniers n’est perceptible – et encore, pas dans tous les pays – que lorsque leniveau de qualification est apprécié à l’aide du salaire, et décroît dans tous les pays lorsqu’elle est estimée àpartir du niveau d’éducation ou de la qualité de l’emploi.
Graphique 18 : Part de l’emploi selon le niveau de qualification dans plusieurs groupes de pays européen
entre 1994 et 2010

Lecture : Chacune des courbes représente les évolutions du logarithme des heures travaillées selon le niveau de qualification (estiméd’après les salaires moyens en 1994) sur la période 1994-2010. Par exemple, la part des emplois les moins qualifiés (correspondant àla valeur 0 selon l’échelle des abscisses) augmente de façon différenciée selon le groupe de pays retenus : l’augmentation est plus
importante pour les pays du Nord de l’Europe, tandis qu’elle est plutôt faible pour les pays du Sud.
Source : Lindley et Machin (2013)188

Il s’agit d’un indicateur qui agrège plusieurs informations sur des caractéristiques non pécuniaires des emplois associés dans lalittérature en sciences sociales au bien-être du travailleur.
189

Hurley J., Fernandez-Macias E. et Storrie D. (2013), « Employment Polarization and Job Quality in the Crisis », Eurofound,
European Jobs Monitor.

113

Conseil d’orientation pour l’emploi

Dans le cas français, si les travaux convergent pour mettre en évidence un accroissement de la part desemplois les plus qualifiés, l’évolution de l’emploi en bas de l’échelle de la distribution des qualifications est
moins claire
Plusieurs travaux pointent l’existence, en France, d’une polarisation au profit des emplois aux extrêmes de ladistribution en termes de qualification à partir des années 1990. C’est notamment le cas du travail de Goos etManning (2014) 190 qui fait ressortir dans le cas français une diminution de la part de l’emploi de niveau dequalification intermédiaire (– 9 points de pourcentage), et une augmentation de la part de l’emploi très qualifié(+ 4) et peu qualifié (+ 4) entre 1993 et 2010. Une autre étude de Harrigan, Reshef et Toubal (2015) menée àpartir de données administratives au niveau des entreprises montre une polarisation de l’emploi selon le niveaude qualification (estimé à partir des professions et catégories socioprofessionnelles) entre 1994 et 2007, mais
seulement dans le secteur non manufacturier 191. Le secteur manufacturier connaît quant à lui plutôt une haussede la part des plus qualifiés qui découle à la fois d’une substitution des emplois peu qualifiés par des emplois
qualifiés au sein des entreprises, et d’une croissance plus forte des entreprises où la part des emplois qualifiésétait initialement la plus importante (effet de structure).
Une étude récente portant sur une période plus longue semble toutefois atténuer ce constat d’une polarisation
de l’emploi en France, pour mettre plutôt en évidence une élévation générale du niveau de qualification,
variable toutefois selon les secteurs. Menée par la Dares en 2015, cette étude s'intéresse à l’évolution entre
1982-1984 et 2010-2012 de la part dans l’emploi des différentes familles professionnelles classées selon lesalaire horaire moyen en 1990-1992. Alors que l’emploi dans les professions qualifiées a augmenté tout au longde la période considérée, les métiers de qualification moyenne (salaire horaire moyen compris entre 5,5 et 6,8
euros) mais aussi les métiers à faible niveau de qualification (salaire horaire moyen inférieur à 5,5 euros) ont
plutôt eu tendance à diminuer 192. La part de l’emploi par niveau de qualification ne suit alors pas la courbe « en
U » représentative du phénomène de polarisation (graphique 20).
Cette élévation de la part des plus qualifiés en France est confirmée par l’étude d’Eurofound de 2013 193 quimontre par ailleurs dans le cas français une relative stagnation de la part de l’emploi peu qualifié lorsque leniveau de qualification est mesuré à partir des salaires, et une diminution de cette part lorsqu’il est mesuré àpartir du niveau d’éducation ou de la qualité de l’emploi entre 1995 et 2010.
Est également démontrée dans ce travail une évolution de la structure de l’emploi par qualification, variableselon les secteurs. Ainsi, au sein des grands domaines de l’agriculture, de l’industrie et du bâtiment et destravaux publics, la part de l’emploi qualifié a eu tendance à augmenter, tandis que les emplois les moins qualifiés
ont diminué. Les évolutions de l’emploi dans le tertiaire sont quelque peu différentes puisqu’on y observe à lafois une hausse de l’emploi dans les métiers les plus qualifiés et certains métiers peu qualifiés (aide à domicile,aide-ménagère et garde d’enfants notamment), alors que l’emploi dans plusieurs métiers de niveau dequalification intermédiaire diminue. Au total, c’est le tertiaire qui semblerait avoir connu une certaine forme depolarisation au cours des trente dernières années. Ce phénomène est particulièrement net dans le courant desannées 1990, période où l’emploi a sensiblement augmenté dans la majorité des emplois les moins qualifiés.

190

Goos M., Manning A. et Salomons A. (2014), op. cit.

191

Harrigan J., Reshef A. et Toubal F. (2015), op. cit.

192

Joly C. (2015), op. cit.

193

Hurley J., Fernandez-Macias E. et Storrie D. (2013), op. cit.

114

Automatisation, numérisation et emploi
Une étude de Catherine, Landier et Thesmar (2015) conclut de son côté à une polarisation de l’emploi entre
1990 et 2012 (graphique 19). Cette étude se fonde toutefois sur une méthode légèrement différente puisqu’elle
s’intéresse à l’évolution du poids de chaque catégorie socio-professionnelle dans la population active qui
regroupe les personnes en emploi ainsi que les chômeurs 194. Dès lors, la déformation de la structure de la
courbe au profit des moins qualifiés (le niveau de qualification étant estimé à partir du niveau de rémunération
moyen en 1990) pourrait s’expliquer en partie par une surreprésentation des personnes au chômage à ce niveaude qualification.
La France se caractérise par une difficulté à créer des emplois pour les personnes peu qualifiées : la moitié de la
différence entre le taux d’emploi aux Etats-Unis et en France s’explique ainsi par un déficit d’emploi dans lecommerce et l’hôtellerie-restauration, secteurs intensifs en main-d’œuvre peu qualifiée 195.
Graphique 19 : Évolution du poids de chaque catégorie socio-professionnelle dans la population active
entre 1990 et 2012

Note : La discontinuité dans la nomenclature des professions en 2003 est traitée en supposant que la répartition statistique desanciennes professions (PCS 1982) dans les nouvelles (PCS 2003), telle qu’observée dans l’enquête 2003, est stable.
Lecture : Les professions sont classées, de gauche à droite, selon le salaire moyen en 1990.
Source : Catherine S., Landier A. et Thesmar D. (2015), à partir de l’Enquête Emploi, INSEE.

194

Catherine S., Landier A. et Thesmar D. (2015), Marché du travail : la grande fracture, Institut Montaigne, février.

195

Colin N., Landier A., Mohnen P. et Perrot A. (2015), op. cit.

115

Conseil d’orientation pour l’emploi

Graphique 20 : Evolution de l’emploi par qualifications entre 1982-1984 et 2010-2012 au regard du salaire
horaire moyen en 1990-1992 (en euros)

Lecture : La part dans l’emploi des aides à domicile, aides ménagères et assistantes maternelles est passée de 2 % en 1992-1994 à
3 % en 1999-2001, soit une augmentation de 50 %.
Note : La taille des bulles est proportionnelle à la part de chacune des familles professionnelles dans l’emploi en 1992-1994. La
courbe correspond à une courbe de tendance.
Source : Dares (2015)

3.1.2 La diffusion des technologies, notamment numériques, constitue l’un des moteurs de lamodification de la structure de l’emploi
La théorie du « progrès technologique biaisé » : d’un progrès technologique favorable aux plus qualifiés à unprogrès technologique défavorable aux tâches routinières
Parmi les grandes explications avancées pour expliquer la modification de la structure de l’emploi observée
depuis les années 1980 figure le progrès technique, qui serait alors « biaisé » en faveur de certains types
d’emplois ou de tâches. Les technologies favoriseraient les emplois ou les tâches qui ne seraient pas
substituables par des machines mais qui leur seraient complémentaires, autrement dit ceux où l’homme
garderait un avantage comparatif par rapport aux machines. On peut souligner ici que la littérature existantes’est surtout concentrée sur les effets des technologies numériques comprises au sens large (ordinateurs,
algorithmes, etc.), délaissant quelque peu les effets potentiellement spécifiques des robots industriels sur

116

Automatisation, numérisation et emploi
l’emploi. Seule une étude portant sur ce sujet et concernant un panel de pays de l’OCDE a pu être identifiée à cejour, dont les résultats sont présentés infra 196.
Dans la littérature économique des années 1990, l’hypothèse d’un progrès technique favorable aux plus qualifiés
est dominante. Cette hypothèse a été développée en réponse aux interrogations soulevées par le creusement
rapide des inégalités salariales observées entre les travailleurs diplômés du supérieur et les moins diplômésobservé dans plusieurs pays développés et notamment aux Etats-Unis 197. Elle repose sur l’idée que lestechnologies sont complémentaires aux plus qualifiés : d’une part, les technologies et notamment lestechnologies numériques constituent des outils d’aide à la prise de décision, d’aide à la recherche ou au tri
d’information, susceptible d’accroître la productivité des personnes capables de les maîtriser. D’autre part, ledéveloppement et la diffusion de ces technologies requièrent des personnes ayant un niveau de qualification
suffisant. Selon cette hypothèse, les technologies numériques permettraient des gains de productivité
particulièrement importants pour les emplois les plus qualifiés. Il en résulterait une augmentation de la
demande des entreprises pour ces derniers, tandis que les travailleurs les moins qualifiés pourraient au contrairevoir leurs emplois se faire remplacer pour tout ou partie par les technologies pour l’exécution de tâches simples.
Si cette hypothèse est cohérente avec la hausse de la demande de main-d’œuvre qualifiée, elle ne permet pas
d’expliquer le phénomène de polarisation de l’emploi observé notamment aux Etats-Unis. Dans une étude deréférence, Autor, Levy et Murnane (2003) ont alors formulé une hypothèse plus sophistiquée pour expliquerl’effet de l’adoption de technologies sur la structure de l’emploi : l’hypothèse d’un changement techniquedéfavorable aux tâches dites « routinières » 198. Suivant cette hypothèse, l’impact des technologies sur l’emploi
n’est pas fonction du niveau de qualification, mais du type de tâches associées à chaque poste de travail. Cepostulat repose sur l’idée que les nouvelles technologies et notamment les technologies numériques possèdent
des qualités et des défauts distincts par rapport à l’homme : bien appropriées pour réaliser des tâches qui
suivent un ordre procédural bien défini (on parle de tâches « routinières »), elles le sont beaucoup moins
lorsqu’il s’agit de tâches qui impliquent de résoudre des problèmes, de faire preuve de créativité ou deleadership ou encore qui nécessitent une certaine dextérité (on parle de tâches « non routinières »). Les
nouvelles technologies seraient alors substituables aux travailleurs dans l’exécution de tâches manuelles etcognitives « routinières », tandis qu’elles seraient complémentaires s’agissant de l’exécution de tâches
cognitives « non routinières ». Aucune complémentarité ou substituabilité particulière n’existerait en revanches’agissant des tâches manuelles « non routinières » : les technologies ne peuvent automatiser ces tâches qui
requièrent trop de dextérité, de communication interpersonnelle et de proximité physique directe, mais il n’y apas non plus de gains de productivité liés aux nouvelles technologies.
Quand le prix des technologies numériques diminue, le modèle par les tâches prédit un accroissement de la
demande d’emplois intensifs en tâches cognitives « non routinières » (qui se situent plutôt en haut de l’échelle
de distribution des salaires) et une diminution au contraire de la demande d’emplois intensives en tâches
« routinières » (qui se situent plutôt au milieu de l’échelle de distribution des salaires).
Autor et Dorn (2013a) précisent les implications de l’hypothèse d’un progrès technique défavorable aux tâches
« routinières » sur la part des emplois intensifs en tâches manuelles : dans un contexte de hausse de la demande

196

Graetz G. et Michaels G. (2015), « Robots at work », Discussion paper, n° 8938, IZA, mars.

197

Dorn D. (2016), « La montée en puissance des machines : comment l’ordinateur a changé le travail », Revue française des affaires sociales 2016/1, n° 5, p. 35-63.

198

Autor D. H., Levy F. et Murnane R. J. (2003), op. cit.

117Conseil d’orientation pour l’emploi

de services à faible qualification, les travailleurs exécutant des tâches « routinières » auraient tendance à se
diriger vers les emplois manuels « non routiniers » (qui se situent plutôt en bas de l’échelle de distribution dessalaires) 199. L’évolution de la structure de l’emploi prévue par ce modèle est alors cohérente avec le phénomène
de polarisation de l’emploi.
Dans le cadre du modèle d’Autor, Levy et Murnane (2003), le progrès technologique est considéré commeexogène. Autrement dit, il est considéré comme une donnée par les entreprises qui l’intègrent
automatiquement pour remplacer les emplois intensifs en tâches « routinières » et cela sans prendre en
considération la rentabilité économique d’une telle décision. C’est cette lacune que cherche à combler unmodèle développé par Feng et Graetz (2016) qui intègre l’arbitrage réalisé par les entreprises au moment dechoisir d’automatiser ou non un emploi entre coût d’automatisation et coût du travail 200. Pour ce faire, ce
modèle distingue les tâches, non plus selon leur caractère automatisable (car « routiniers ») ou non (car « nonroutiniers »), mais selon leur degré de complexité du point de vue de l’ingénieur qui souhaiterait les automatiser
et les exigences de formation auxquelles devrait répondre un travailleur pour les exécuter lui-même. Quanddeux tâches ont le même niveau de complexité (autrement dit, le même coût d’automatisation), les firmes
choisiront dans ce cadre de substituer par des technologies numériques ou par une machine les tâches qui
requièrent le plus de formation (autrement dit, celles pour lesquelles le coût du travail est le plus élevé). A
l’instar de celui développé par Autor, Levy et Murmane, ce modèle prédit une polarisation de l’emploi. Si l’on
compare la situation des emplois peu qualifiés avec celle des emplois à niveaux de qualification intermédiaire,les premiers sont associés à des tâches plus complexes à automatiser et à un niveau de formation (pour ce typede tâches) nulle ou faible tandis que les seconds sont associés à des tâches plus facilement automatisables et à
un niveau de formation intermédiaire. Dans le cadre du modèle proposé par Feng et Graetz, les entreprises
auront alors tendance à automatiser plutôt les emplois intermédiaires. Quant aux emplois qualifiés, ils sontassociés à un coût du travail élevé mais sont protégés en raison de la grande complexité des tâches qu’ils
réalisent.
Si le sujet a surtout été traité aux Etats-Unis, un faisceau de preuves semble étayer dans le cas françaisl’hypothèse d’un progrès technique favorable aux emplois les plus qualifiés jusque dans les années 1990, et endéfaveur des tâches « routinières » à partir des années 1990
De nombreuses études quantitatives et études de cas mettent en évidence une relation forte entre l’adoption
de technologies numériques et informatiques et la hausse du niveau d’éducation des travailleurs 201. Observéedans plusieurs pays et notamment aux Etats-Unis, cette relation est souvent interprétée comme la preuve d’unchangement technologique favorable aux emplois plus qualifiés 202. L’hypothèse d’un progrès technique qui

199

Autor D. et Dorn D. (2013a), op. cit.

200

Feng A. et Graetz G. (2016), op. cit. Ce modèle repose sur l’idée que ce qui est complexe du point de vue de l’ingénieur ne l’est
pas forcément pour les humains, et inversement (Moravec, 1988). A titre d’illustration, les métiers de serveur, de chauffeur de taxi
ou de femme de ménage qui reposent notamment sur des capacités de vision, de mouvement et de communication importantessont très complexes à automatiser, alors qu’ils ne requièrent qu’un investissement très faible en formation. A l’inverse, le métier decomptable requiert une bonne maîtrise de l’arithmétique qui implique de nombreuses années de formation, alors qu’il s’agit d’undomaine pour lequel les technologies numériques sont relativement performantes.

201

Peut ainsi être cité un travail de Caselli et Coleman (2001) portant sur plusieurs pays qui montre que les ordinateurs ont été plus
souvent adoptés dans les pays avec une main-d’œuvre qualifiée abondante. Beaudry et al. (2010) montrent quant à eux qu’au seind’un pays, les zones urbaines avec la part la plus importante de diplômés du supérieur ont adopté plus rapidement des technologies numériques.
202

Autor D. et al. (2003), « The Skill Content of Recent Technological Change: An Empirical Exploration », Quarterly Journal of Economics, 118(4), November, 1279-1334.

118

Automatisation, numérisation et emploi
privilégierait les emplois les plus qualifiés par rapport aux peu qualifiés est confirmée dans le cas français par
plusieurs études, la plupart des travaux disponibles portant sur la période allant jusqu’aux années 1990 203.
C’est le cas notamment d’une étude de Duguet et Greenan (1997) réalisée au niveau des entreprises, pour leseul secteur manufacturier. Les auteurs mettent en évidence l’existence d’un biais technologique qui favorise lepersonnel de conception entre 1986-1991, correspondant à la main-d’œuvre la plus qualifiée 204. Si Goux etMorin (2000) soulignent la prédominance d’autres facteurs d’explication (faiblesse de la demande pour lessecteurs plus intensifs en personnel peu qualifié, hausse du niveau d’éducation), ils établissent toutefois un lien
entre la diffusion de technologies nouvelles et la baisse de la part des travailleurs peu qualifiés (dont le niveau
de diplôme est inférieur au bac) dans l’emploi total observée au niveau national entre 1970 et 1993 205.
En ce qui concerne l’hypothèse d’un progrès technique défavorable aux tâches « routinières », elle est étayée
par de nombreux travaux portant sur le cas américain. C’est le cas notamment du travail d’Autor, Levy et
Murnane (2003) qui valident une des premières implications de leur modèle : l’intensité des tâches
« routinières » des secteurs en 1960 est un bon indicateur de leur adoption en technologies informatiques entre
1960 et 1998. Ils mettent par ailleurs en évidence que les secteurs qui ont le plus investi dans les technologies
numériques sont ceux qui ont connu les pertes d’emplois associés à des tâches cognitives et manuelles« routinières » les plus importantes, tandis que la part des emplois associés à des tâches cognitives « nonroutinières » a crû. De tels changements dans la structure de l’emploi ont été mineurs avant 1960, c’est-à-direavant l’avènement des technologies numériques, et ont accéléré à partir des années 1970. En outre, ceschangements ont été observés quels que soient le genre, le niveau d’éducation et le groupe professionnel.
On peut citer également un travail d’Autor et Dorn (2013a) qui montre que les marchés de l’emploi locaux qui
avaient la part d’emplois « routiniers » la plus élevée en 1980 sont ceux qui ont le plus investi dans lestechnologies numériques et qui ont été les plus concernés par une polarisation de l’emploi. Ce travail valide parailleurs la prédiction d’une augmentation de la part de l’emploi dans les services à la personne dans les zones oùl’emploi « routinier » était initialement le plus important.
Un autre travail d’Autor et Dorn (2013b) met en évidence des effets différenciés des technologies numériquespour les fonctions support et production : parmi les métiers « routiniers », ce sont d’abord les emplois liés à lachaîne de production qui disparaissent, puis ceux liés aux fonctions support (qui correspondent essentiellement
à des tâches de traitement de l’information) 206.
On peut finalement souligner ici que, à partir de données disponibles pour les Etats-Unis entre 1980 et 2008,
Feng et Graetz (2016) valident la pertinence d’une prise en compte des questions de rentabilité économiquepour comprendre les effets des technologies numériques sur la structure de l’emploi. Ils démontrent en effet

203

Charnoz P. et Orand M. (2016), « Qualification, progrès technique et marchés du travail locaux en France, 1990-2011 », INSEE,
non publié.
204

Duguet E. et Greenan N. (1997), « Le biais technologique : une analyse économétrique sur données individuelles », Revue économique, vol. 48, n° 5. On peut souligner la mise en évidence dans le cadre de cette étude d’effets différenciés en fonction destypes d’innovation (innovations de produit vs. innovations de procédé et innovations incrémentales vs. innovations radicales) : par
exemple, alors que la main-d’œuvre de conception est favorisée lorsque l’entreprise met en œuvre des innovations incrémentalesde procédé, elle est défavorisée lorsqu’elles sont radicales. Le résultat global sur la structure par qualification de l’emploi dépend
ainsi aussi de la façon dont les entreprises innovent.
205

Goux D. et Morin E. (2000), « The Decline in Demand for Unskilled labor: an Empirical Analysis Method and Its Application to
France », The Review of Economics and Statistics, 82, 596-607.

206

Autor D. et Dorn D. (2013b), « Untangling Trade and Technology: Evidence from local Labor Markets », NBER Working Papers,
n° 18938.

119Conseil d’orientation pour l’emploi

que la capacité prédictive de leur modèle est supérieure à celle du modèle développé par Autor et Dorn (2013a)(graphique 21).
Graphique 21 : Evolution effective et évolution prédite de la part de l’emploi selon le niveau de qualification
aux Etats-Unis entre 1980 et 2006

Lecture : Les courbes représentent les évolutions de la part de l’emploi selon le niveau de qualification (estimé d’après les salaires
moyens en 1980) sur la période 1980-2008. La courbe en gras correspond à l’évolution effective de la part de l’emploi, tandis que lesdeux autres montrent, sur la même période, les évolutions prédites par les deux modèles examinés.
Source : Audition de Georg Graetz, chercheur en économie, université d’Uppsala, devant le COE le 11 octobre 2016.

Si l’existence d’une polarisation est moins évidente dans le cas français, cela ne signifie pas pour autant quel’hypothèse d’un progrès technique qui désavantagerait les emplois associés à des tâches répétitives n’est pas
pertinente 207. Quelques travaux semblent ainsi valider l’hypothèse d’un progrès technique défavorable auxtâches « routinières » en France à partir des années 1990. Peut être cité, d’abord, le travail de Goos et Manning(2014) 208 qui valide l’hypothèse d’un progrès technique défavorable aux tâches « routinières » et son implication
sur la polarisation de l’emploi observée dans plusieurs pays de l’OCDE et notamment la France. Michaels, Natraj
et Van Reenen (2014), dans le cadre d’une étude portant sur les Etats-Unis, le Japon et 9 pays européens (dontla France), mettent quant à eux en évidence un lien entre investissement en capital TIC et polarisation del’emploi selon le niveau d’éducation entre 1980 et 2004 209.
Deux autres études fondées sur des méthodes et des données distinctes portant plus spécifiquement sur le cas
français ont également été réalisées en 2016.

207

Charnoz P. et Orand M. (2016), op. cit.

208

Goos M. et Manning A. (2014), « Explaining Job Polarization: Routine Biased Technological Change and Offshoring », American
Economic Review, 104(8), p. 2509-2526.

209

Michaels G., Natraj A. et Van Reenen J. V. (2014), « Has ICT polarized skill demand? Evidence from eleven countries over 25
years », Review of Economics and Statistics, 96(1), pp. 60-77.

120

Automatisation, numérisation et emploi
La première, conduite par Charnoz et Orand (2016), teste la validité des prédictions d’Autor et Dorn (2013) pourla France 210. A partir des données de recensement de la population, cette étude met notamment en évidence
une diminution plus importante entre 1990 et 2011 de la part des métiers « routiniers » dans les zones
d’emplois où cette part était plus élevée en 1982. La part des métiers routiniers est également corrélée
positivement et significativement avec l’évolution de la part des métiers très qualifiés, ainsi que l’évolution de lapart des métiers des services entre 1990 et 2011. L’hypothèse d’un progrès technique défavorable aux tâches
« routinières » est donc bien validée dans le cas français, ainsi que celle d’une redirection des travailleursexécutant initialement des tâches « routinières » vers les emplois des services. Au-delà des prédictions
formulées par Autor et Dorn, les auteurs testent et valident par ailleurs un éventuel lien entre la part initiale desempois « routiniers » et le taux de chômage. Selon les auteurs, dans un contexte français caractérisé par un
salaire minimum élevé et un fort taux de chômage, quand les emplois « routiniers » disparaissent, ils ne sont
remplacés qu’en partie par des emplois de service. Une part grandissante des travailleurs les moins qualifiés seretrouverait alors au chômage. On peut souligner que l’effet de la part des métiers routiniers peut êtredifférencié entre fonctions de support ou de production. La part des métiers de service a ainsi augmenté plus
fortement dans les zones où la part des emplois « routiniers » de support était la plus élevée.
En utilisant une méthode distincte 211, Harrigan, Reshef et Toubal (2016) mettent également en évidence un effetde la technologie sur la structure de l’emploi entre 1994 et 2007, cohérent avec l’hypothèse d’un progrès
technique défavorable aux tâches « routinières ». Leur étude a pour intérêt notamment de chercher à isoler leseffets de la technologie au sein des entreprises, qui constituent le niveau où sont prises les décisions
d’automatisation.
S’agissant du secteur non manufacturier, la diffusion des technologies est plutôt associée à une progression desemplois les plus qualifiés au sein des entreprises. Dans ce secteur, une diffusion plus importante des nouvelles
technologies est en effet corrélée de façon positive et significative avec l’évolution de la part de l’emploi descadres supérieurs et, dans une moindre mesure, avec l’évolution de la part des cadres intermédiaires. La partdes employés et des vendeurs croît quant à elle de façon beaucoup plus lente dans les entreprises où les technologies se sont le plus diffusées.
Au sein des entreprises du secteur manufacturier, la diffusion des technologies est associée à une polarisation
des qualifications. Une diffusion importante des technologies y est notamment associée à une hausse plus
importante de l’emploi des cadres supérieurs et à une progression beaucoup plus faible des emplois de bureau.
Les vendeurs et les employés des secteurs manufacturiers et non manufacturiers correspondant plutôt à desemplois intensifs en tâches « routinières », ces résultats sont cohérents avec l’hypothèse d’un progrès techniquedéfavorable aux tâches « routinières ».
Ce résultat ne semble a priori pas cohérent avec l’étude de Graetz et Michaels (2015) qui examine l’impactéconomique des robots industriels dans 17 pays, dont la France, entre 1993 et 2007. A partir d’un modèleéconomique simple permettant de comprendre la décision d’une entreprise d’investir dans une machine, les210

Autor D. et Dorn D. (2013), op. cit.

211

Harrigan J., Reshef A. et Toubal F. (2015), op. cit. Ce papier a développé une stratégie originale pour appréhender l’effet duchangement technologique sur la structure de l’emploi en France entre 1994 et 2007. Le postulat de départ de ce travail est quel’adoption des technologies numériques comprises au sens large dans une entreprise repose sur la présence de managers et detechniciens qualifiés appelés dans le cadre de cette étude les « techies ». Le papier a pour intérêt notamment de chercher à isoler
les effets de la technologie estimée par la part des « techies » en 2002, au sein des entreprises. Des effets différenciés de la technologie sont notamment mis en évidence selon les secteurs.

121Conseil d’orientation pour l’emploi

auteurs montrent que l’investissement en robots est associé à une diminution du nombre d’heures travaillées
des travailleurs à niveau de qualification intermédiaire et faible 212.
Des travaux supplémentaires seraient sans doute nécessaires pour comprendre, d’une part les effets différenciésdes technologies selon que l’on se situe dans le secteur manufacturier ou le secteur des services, ou selon quel’on considère les fonctions de production ou les fonctions supports. Des travaux supplémentaires sont sans
doute également nécessaires pour clarifier et comprendre les effets potentiellement spécifiques que peuvent
avoir les différents types d’innovations (procédé ou produits, incrémentales ou radicales) ou types detechnologies (technologies de l’information et de la communication ou robots par exemple).
D’autres facteurs contribuent à l’évolution de la structure de l’emploi
Si l’hypothèse d’un progrès technologique non neutre sur la structure de l’emploi est validée par plusieurs travaux, d’autres facteurs concomitants peuvent également contribuer à expliquer les évolutions observées depuis
les années 1980. La mondialisation – qui est étroitement liée à la diffusion des technologies numériques –constitue la seconde grande explication avancée par la littérature économique.
Parmi les autres facteurs généralement avancés pour expliquer les évolutions de la structure de l’emploi figurentégalement :---les changements sociodémographiques : la hausse du niveau d’éducation, le vieillissement de lapopulation, l’augmentation du taux d’activité des femmes ou encore l’immigration constituent autant
de tendances structurelles affectant l’offre de travail. Le vieillissement de la population et la hausse del’activité des femmes ont également pour effet d’accroître la demande de soins pour les personnesâgées ou de services réalisés auparavant par les femmes, comme le ménage ou la garde d’enfants. De
tels changements des modes de consommation des ménages ont également pu être reliés dans lalittérature à une croissance des inégalités 213 ;les réglementations et institutions du marché du travail : l’existence d’un salaire minimum ou depolitiques cherchant au contraire à diminuer le coût du travail pour certains types d’emploi (politiquesde soutien des services à la personne, exonérations de cotisations sociales sur les bas salaires, etc.) ne
sont pas neutres sur les arbitrages réalisés par les entreprises entre embauches de salarié nationaux,
automatisation ou encore délocalisation et donc sur la structure de l’emploi ;les changements organisationnels : certaines organisations du travail peuvent favoriser une hausse dela qualification (ou au contraire une déqualification des travailleurs), comme mis en évidence par Caroli
et Van Reenen (2001) en France et au Royaume-Uni 214.

Les travaux qui se sont intéressés aux effets des technologies sur la structure de l’emploi ont souvent cherché à
prendre en compte certaines de ces explications alternatives, en particulier les effets du commerce
international.

212

Graetz G. et Michaels G. (2015), op. cit.

213

Voir notamment Autor D. et Dorn D. (2013), op. cit., Lindley J. et Machin S. (2013), op. cit.

214

Caroli E. et Van Reenen J.-V. (2001), « Skill-Biased Organizational Change? Evidence from A Panel of British and French Establishments », The Quarterly Journal of Economics (2001) 116 (4): 1449-1492.

122

Automatisation, numérisation et emploi
C’est le cas du travail de Charnoz et Orand (2016) portant sur le cas français qui valide la robustesse d’une
explication de l’évolution de la structure de l’emploi par un progrès technique biaisé en introduisant deshypothèses alternatives, comme l’influence de la mondialisation et du commerce international, ou encore celledes changements démographiques 215. C’est le cas également de Harrigan, Reshef et Toubal (2016) qui intègrent
dans leur modèle les effets du commerce international (importations et exportations) qui apparaissent
favorables à l’emploi qualifié et défavorables à l’emploi moins qualifié 216. Si des effets importants destechnologies et du commerce international sont mis en évidence, une part des évolutions observées de l’emploi
reste toutefois inexpliquée par ces variables.

3.2 La diffusion des nouvelles technologies a également contribué à une
profonde évolution des métiers, marquée notamment par une
complexification généralisée et un essor des compétences analytiques
et relationnelles
3.2.1 Une complexification généralisée des métiers, marquée notamment par un essor descompétences analytiques et relationnelles, en lien avec la diffusion des nouvelles
technologies
La diffusion des technologies ne s’est pas seulement traduite par une modification de la structure de l’emploi
mais également par une recomposition des compétences exercées au sein des différents métiers, et cela quel
que soit le niveau de qualification ou d’éducation. Il en découle une modification des compétences recherchées
sur le marché du travail, qui est également tirée par l’émergence de nouveaux métiers en lien avec lestechnologies numériques et auxquels sont attachées des tâches nouvelles et plus complexes (Encadré 5).
Des travaux portant notamment sur les cas européen et américain ont ainsi mis en évidence unecomplexification générale des métiers marquée par un essor des compétences analytiques et interactives
exigées au travail, en lien avec la diffusion des technologies numériques. C’est le cas notamment d’un travail deSpitz-Oener (2006) qui s’intéresse à l’évolution des compétences exigées au travail en Allemagne à partir de lacomposition en tâches des métiers entre 1979 et 1999 217. L’étude met en évidence l’essor de deux types decompétences cognitives « non routinières » depuis la fin des années 1970 : les compétences analytiques exigées
pour réaliser des tâches telles que la recherche, la planification ou l’évaluation et les compétences interactives
nécessaires pour des tâches telles que la vente, la coordination ou la délégation de travail. Cette recomposition
des tâches et des compétences a par ailleurs eu lieu essentiellement au sein des métiers, et cela quels que soient
le sexe, l’âge ou le niveau d’éducation (graphique 22). A l’aide d’un modèle de régression simple qui contrôlenotamment les effets de l’accroissement du niveau d’éducation, cette étude montre par ailleurs que la diffusion
des technologies numériques a intensifié ces changements, ce qui est cohérent avec l’hypothèse d’un progrès
technologique défavorable aux tâches « routinières ». L’analyse suggère finalement que la recomposition destâches et des compétences exigées au travail explique une part significative de la hausse du niveau d’éducation
observée au cours des dernières décennies. Un autre travail réalisé par Arntz, Gregory, Jansen et Zierahn (2016)
montre que les entreprises allemandes anticipent un accroissement des tâches abstraites d’autant plus fort

215

Charnoz P. et Orand M. (2016), op. cit.

216

Harrigan J., Reshef A. et Toubal F. (2015), op. cit.

217

Spitz-Oener A. (2006), op. cit.

123Conseil d’orientation pour l’emploi

qu’elles ont investi dans des technologies d’automatisation au cours des cinq dernières années. Ce constat est
vrai à la fois dans les activités de bureau et de production 218.
Graphique 22 : Evolutions des types de tâches selon le niveau d’éducation entre 1979 et 1989-1999
a.

niveau d’éducation élevé

b. niveau d’éducation intermédiairec.

niveau d’éducation faible

Lecture : Ces graphiques montrent l’évolution entre 1979 et 1999 du contenu en tâches des emplois selon le niveau d’éducation.
Source : Spitz-Oener (2006)

218

Audition d’Ulrich Zierahn, chercheur au Centre européen de recherche économique (ZEW) de Mannheim, devant le COE le 20
septembre 2016.

124

Automatisation, numérisation et emploi
Ces résultats sont cohérents avec plusieurs autres travaux portant sur le cas américain. Berger et Frey (2016a)
montrent ainsi que les emplois apparus après 1980 sont devenus beaucoup plus abstraits, ce qui a accru la demande de compétences analytiques et interactives 219. Les auteurs montrent que ces évolutions sont intimement
liées à la révolution numérique : les nouveaux emplois sont apparus principalement dans les métiers et les industries qui ont le plus adopté les technologies numériques. Dans un autre travail plus qualitatif, Berger et Frey(2016b) ont analysé quelques exemples de nouvelles tâches qui ont émergé au cours des deux dernières années.
Cette analyse suggère que ces nouvelles tâches sont souvent associées à l’arrivée de technologies digitales ettendent à nécessiter des compétences d’analyse et d’interactivité 220.
Tableau 20 : Exemples de nouvelles tâches associées à l’arrivée de technologies digitales
MétierIngénieur aérospatial
Spécialiste des relations publiques
Ingénieur agronome

Technicien-cartographe

Nouvelle tâche
Développer des logiciels pour les systèmesaérospatiaux
Publier et mettre à jour les contenus sur le site del’entreprise et les réseaux sociaux
Réaliser des expériences pour analyser les mécanismes
impliqués dans la croissance des plantes et leurévolution dans un environnement
Estimer les coûts prévisionnels de projets decartographie

Note : Il s’agit d’exemples de nouvelles tâches qui ont émergé au cours des deux dernières années.
Source : Berger et Frey (2016a), à partir de O*NETCe constat d’un accroissement des compétences analytiques et interactives n’implique pas pour autant une
disparition des compétences techniques qui restent centrales dans de nombreux métiers, et qu’elles complètent. C’est ce qui ressort notamment du travail de Berger et Frey (2016b) qui s’appuie sur des descriptions
d’emplois du secteur du numérique. Ces derniers associent des tâches qui requièrent un mélange entre desfortes capacités analytiques et une large palette de compétences sociales telles que le management ou le sens
du service, mais également des compétences techniques telles que la programmation. Ce constat peut être élargi à l’ensemble des secteurs de l’économie, avec notamment des besoins croissants de compétences génériques
et de compétences techniques spécifiques liées aux TIC en lien avec la diffusion d’internet et des technologies
numériques 221.
Tableau 21 : Exemples de nouvelles compétences requises dans des métiers nouveaux ou émergents
Compétence
Résolution de problèmes complexes

Description
Identifier des problèmes complexes et recenser les
informations pertinentes pour développer et évaluer lesdifférentes options et mettre en œuvre les solutions.

219

Berger T. et Frey C. B. (2016a), « Did the Computer Revolution shift the fortunes of U.S. cities? Technology shocks and the geography of new jobs », Regional Science and Urban Economics 57(2016) 38-45.
220

Berger T. et Frey C. B. (2016b), « Structural Transformation in the OECD: Digitalisation, Deindustrialisation and the Future ofWork », OECD Social, Employment and Migration Working Papers, N° 193.

221

OCDE (2014), « Skills and Jobs in the Internet Economy », OECD Digital Economy Papers, N° 242, OECD Publishing.

125

Conseil d’orientation pour l’emploi
Réflexion critique

Apprentissage continu autonome

Evaluation et prise de décision
Enseignement
Programmation
Compréhension de l’environnement social
Gestion des ressources humaines
Evaluation des systèmes

Mobiliser une réflexion logique et critique pour identifier lesforces et les faiblesses de solutions alternatives ou
d’approches à des problèmes.
Comprendre les implications de nouvelles informations
pour la résolution de problèmes ou la prise de décision actuelles et futures.
Prendre en compte les coûts et les bénéficies des actions
potentielles pour choisir la plus appropriée.
Apprendre aux autres comment réaliser une tâche.
Coder des programmes informatiques pour des applications
variées.
Être conscient des réactions des autres et comprendre
pourquoi ils réagissent ainsi.
Motiver, accompagner et diriger une équipe et identifier les
meilleurs candidats pour des postes.
Identifier les indicateurs de performance d’un système et lesactions nécessaires pour l’améliorer selon les objectifs.

Source : Berger et Frey (2016a), à partir de O*NETMême en l’absence de travaux académiques équivalents dans le cas français, certains indices confirment uneévolution générale similaire des métiers, marquée notamment par l’essor des compétences analytiques etinteractives exigées au travail.
Quelques travaux se sont intéressés au contenu en compétences des emplois, et cela parfois en lien avec la
diffusion des technologies numériques.
Un travail réalisé par la DARES permet tout d’abord d’avoir une photographie relativement récente descompétences mobilisées au travail en France 222. A partir de l’enquête PIAAC de 2012, les auteurs ont construit
11 groupes de compétences à partir de ce que les individus déclarent réaliser concrètement dans l’exercice deleurs fonctions 223. Parmi les individus en emploi ou en ayant eu un au cours des 12 derniers mois, on peut
observer une importance relative des compétences relationnelles – « travail en équipe » (69 % des personnes
interrogées déclarent l’utiliser régulièrement) et « persuasion et négociation » (35 %) – et analytiques –« organisation et planification » (57 %) et « résolution des problèmes » (50 %). Ce travail met par ailleurs enévidence une complexité généralisée des emplois en termes de tâches et donc de compétences mobilisées au
travail. Si les cadres et les professions intermédiaires utilisent le plus de compétences (respectivement 30 et 26
compétences utilisées régulièrement en moyenne), les employés et les ouvriers non qualifiés (respectivement 13
et 11) mobilisent des compétences plus variées et de façon plus intense que pourrait le laisser penser ladénomination de la catégorie socio-professionnelle à laquelle ils appartiennent. Un travail de Bittarello, Kramarz

222

Branche-Seigeot A. (2015), « Compétences individuelles et compétences utilisées en situation de travail : Quels constats ? Quellevalorisation salariale ? », DARES, Document d’études, n° 193, septembre.

223

L’enquête PIAAC interroge les individus sur leur fréquence d’utilisation de 40 compétences au travail. Ces compétences ont été
regroupées dans le cadre de l’étude de la DARES en 11 catégories de compétences : travail en équipe, enseignement etprésentations orale, vente et conseil, organisation et planification, persuasion et négociation, résolution des problèmes, aptitudes
physiques, dextérité manuelle, littératie, numératie, informatique et internet. Trois niveaux d’usage des compétences ont étéretenus en fonction du score d’utilisation de chaque compétence : jamais, usage limité, usage régulier.

126

Automatisation, numérisation et emploi
et Maitre (2016) met par ailleurs en évidence une hausse importante des tâches cognitives entre 1990 et 2010pour les personnes en bas de l’échelle de la distribution en termes de qualification 224.
Si ces études ne fournissent pas d’indication quant à la façon dont la diffusion des nouvelles technologies a
influé sur les compétences utilisées au travail, elle peut toutefois être reliée à un travail de Bigi, Greenan,
Hamon-Cholet et Lanfranchi (2011). Il a été réalisé à partir de l’enquête Changements organisationnels etinformatisation (COI) qui permet de mesurer les changements organisationnels entre 2003 et 2006-2007 et leurs
effets sur les salariés dans les secteurs privé et public 225. Il montre que les changements liés à l’adoption de TIC
engendrent, pour les salariés, une hausse du sentiment d’utiliser davantage leurs compétences dans le secteur
privé, ce sentiment étant d’autant plus fort que des changements dans les modes de gestion de l’entrepriseaccompagnent les changements informatiques. Un effet positif mais faiblement significatif des changementsd’équipements en TIC sur l’apprentissage de choses nouvelles est mis en évidence, renforcé par un effet decomplémentarité avec les outils de gestion de l’activité 226.
Le constat d’une complexification des métiers en lien notamment avec les technologies numériques est
confirmé, concernant les cadres, par l’APEC qui met en évidence une augmentation des principales
compétences exigées pour les métiers en transformation 227. Parmi les nouvelles compétences exigées,beaucoup sont liées aux technologies numériques. C’est le cas par exemple de l’ingénieur d’affaire qui doitmaîtriser actuellement 8 compétences principales, contre 4 en 2000. Parmi les 5 nouvelles compétences exigées,
2 sont en lien avec les technologies numériques ou avec l’innovation (figure 4a). Si on considère le métier deresponsable de recrutement, les compétences principales attachées à ce métier sont passées de 5 en 2000 à 9
en 2016. 3 des 4 nouvelles compétences exigées sont en lien avec les technologies numériques (figure 4b). Peutêtre également cité le cas du responsable de marque, dont le métier s’est transformé sous l’effet notamment dela transformation numérique.
On assiste par ailleurs à une mobilisation généralisée des compétences transverses – gestion de projet,capacité à travailler au sein d’équipes pluridisciplinaires, capacité à développer un réseau ou à communiquer(avec des collègues ou des clients), bonne compréhension de la stratégie d’entreprise, prise en compte desenjeux commerciaux notamment 228. Si cette tendance semble s’expliquer en partie par la diffusion destechnologies numériques, il ne s’agit pas du seul facteur d’évolution des compétences et de transformation desmétiers (cf. troisième partie, 3.1).

224

Audition au COE de Francis Kramarz, directeur du Centre de recherche en économie et statistique (Crest), devant le COE le 18
octobre 2016.
225

Bigi M., Greenan N., Hamon-Cholet S. et Lanfranchi J. (2012), « Changements organisationnels et évolution du vécu au travail :une comparaison entre secteur privé et fonction publique d'Etat », Centre d'études de l'emploi, Rapport de recherche, n° 75.2012,
juin.
226

Treize outils de gestion sont considérés ici : engagement contractuel à fournir un produit ou un service ou SAV dans un délai
limité, relations de long terme avec ses fournisseurs, obligation pour les fournisseurs de respecter des délais limités, certification
Qualité (ISO 9001), enquêtes de satisfaction auprès de la clientèle, équipes ou groupes de travail autonomes, outils de traçabilité
du produit ou du service, outils de labellisation des biens et des services (NF), centres d’appel ou de contact, gestion de la
production en juste à temps, méthodes de résolution de problèmes (AMDEC), gestion informatique intégrée de la relation client(CRM), certification environnementale (ISO 14001) ou éthique.

227

Audition de Pierre Lamblin, directeur du Département études et recherche de l’APEC, devant le COE le 22 novembre 2016.

228

Audition de Pierre Lamblin, directeur du Département études et recherche de l’APEC, devant le COE le 22 novembre 2016.

127

Conseil d’orientation pour l’emploi

Figure 4 : Evolution des compétencesa. chez les ingénieurs d’affaireb. chez les chargés de recrutementc. chez le responsable de marque

Source : Audition de Pierre Lamblin, directeur du Département études et recherche de l’APEC, devant le COE le 22 novembre 2016.

128

Automatisation, numérisation et emploi
Dans certain cas, la complexification des métiers peut être telle qu’elle conduit à leur fragmentation. L’exemple
du métier de web master est emblématique d’un tel phénomène (figure 5).
Figure 5 : Une fragmentation du métier de web master

Source : Audition de Pierre Lamblin, directeur du Département études et recherche de l’APEC, devant le COE le 22 novembre 2016.

La complexification des métiers en lien avec le changement technologique a été également pointée par plusieurs
travaux dans le cas des peu qualifiés. Santelman écrivait ainsi en 2004 que « les emplois qui étaient initialement
en bas de l’échelle sont en voie de transformation et laissent la place à des métiers marqués par plusieurs
phénomènes convergents », parmi lesquels « une culture technique et technologique plus large » 229. Dans lecadre d’un travail du Céreq portant sur la « non-qualification », Rose (2009) met également en avant « une
complexification des contenus d’activités et une combinaison de savoirs » 230. Parmi les différents déterminantsdes évolutions du travail non qualifié figurent notamment les « technologies mises en œuvre qui exigent denouvelles qualités et rendent possible un contrôle du travail d’une autre nature ».
Encadré 5 : De nouveaux métiers en lien avec la diffusion des technologies notamment
numériques
Plusieurs travaux mettent en évidence l’émergence de nouveaux métiers, en lien avec la
diffusion des nouvelles technologies et notamment des technologies numériques.
C’est ce qui ressort notamment d’une analyse des évolutions de la nomenclature ROME de
Pôle emploi depuis 2010. Parmi les 149 nouveaux métiers qui ont été intégrés à lanomenclature ROME, 105 appartiennent au domaine du numérique. Ces nouveaux métierssont représentatifs de nouveaux besoins des entreprises, impliquant de nouvelles
compétences et spécialisations.

229

Santelman P. (2004), « Construction de diplômes professionnels et notion d’emploi non qualifié », in D. Méda et F. Vennat [dir.],
Le travail non qualifié, Permanences et Paradoxes, La Découverte, p. 323-342.
230

Rose J. (2009), « La “non-qualification”. Question de formation, d’emploi ou de travail ? », Net.doc, n° 53, Céreq, juin.

129Conseil d’orientation pour l’emploi

On peut citer également un travail de l’APEC qui, à partir d’une analyse des offres d’emplois
collectées sur son site, liste un certain nombre de métiers en développement en lien avec latransformation numérique 231. Il s’agit de métiers arrivés à maturité et reconnus par desformations, avec des volumes d’offres significatifs. Parmi les métiers en développement
identifiés, on peut distinguer ceux qui concernent :les cadres informatiques : ingénieur cloud et virtualisation, architecte fonctionnel,
data scientist, ingénieur sécurité/ RSSI, architecte infrastructures ;

et les autres métiers cadres : traffic manager, social media manager, content
manager, responsable stratégie digitale, responsable e-commerce, webmarketer,
yield manager, médecin DIM, géomaticien.

De nouveaux métiers ont par ailleurs été identifiés au sein de la filière numérique dans lecadre d’un Contrat d’étude prospective (CEP) réalisé entre février et juin 2013. Plus
précisément, ce travail a cherché à identifier les besoins en compétences et en recrutement
à horizon 2018 de dix secteurs professionnels constituant le cœur de la filière du numérique(entreprises de services numériques, éditeurs de logiciels, conseil en technologies, web, jeuxvidéos) ou étant considérés comme des secteurs connexes (e-Commerce, robotique,domotique, services satellitaires, banques-assurances). De nouveaux métiers ont été
identifiés pour chacun des secteurs professionnels considérés.
Figure 6 : Cartographie consolidée des métiers du numérique

Source : Contrat d’études prospectives du secteur professionnel du numérique, rapport final, août 2013

231

APEC (2015), « Les métiers en émergence au travers des offres d’emploi APEC », Les études de l’emploi cadre, n° 2015-02.

130

Automatisation, numérisation et emploi
3.2.2 Réglementations croissantes, mondialisation, exigences nouvelles des consommateurs
ou encore transition énergétique ont également contribué à modifier le contenu desmétiers en tâches et en compétences
Si la recomposition des compétences mobilisées au sein des différents métiers peut être reliée à la diffusion destechnologies, d’autres facteurs concomitants – qui ne recoupent que partiellement ceux qui affectent le plus lastructure de l’emploi – peuvent contribuer à expliquer les évolutions observées depuis les années 1980.
La multiplication des règlementations et la mise en place croissante de normes constitue l’une des explications
souvent mises en avant pour expliquer la complexification du travail observée au cours des dernières années.
Elle a ainsi pu contribuer à l’intensification de l’utilisation de l’écriture et de la lecture dans le mondeprofessionnel, qui est observée quelle que soit la catégorie socio-professionnelle 232. Plus généralement, l’APEC
montre également dans son étude sur les métiers en émergence et en transformation que l’essor desréglementations dans le cadre de leur activité a conduit les cadres des études et recherche, des ressources
humaines, des services techniques ou encore du marketing commercial à développer de nouvelles
compétences 233.
Plusieurs autres facteurs – qui sont pour la plupart complémentaires de la diffusion des technologies
numériques – contribuent à modifier le contenu des métiers dans le sens d’une plus grande complexification :
-

-

-

-

les évolutions des modes de consommation et des usages : des exigences accrues de réactivité, depersonnalisation ou encore un accès plus important des consommateurs à l’information sur les produits
rendu possible par internet sont susceptibles d’accroître les compétences demandées. Ainsi, lesvendeurs doivent être en mesure de s’adapter toujours plus vite à l’évolution des produits et de fournir
une information toujours plus pointue aux clients ;la transition énergétique : l’évolution vers un nouveau modèle économique et social de développement
durable transforme les façons de produire et de travailler, avec des retombées importantes notamment
dans les secteurs de l’énergie, des transports et du bâtiment. Ces évolutions conduisent à l’émergencede compétences nouvelles chez les cadres, mais aussi dans des professions à plus bas niveaux dequalification. C’est le cas notamment du secteur du bâtiment qui fait face à une évolution progressive
des compétences (maîtrise des techniques d'amélioration énergétique des bâtiments, etc.) pourl’ensemble des corps de métiers, de l’architecte à l’ouvrier de chantier, en lien avec la transitionénergétique 234 ;les changements organisationnels : à l’instar de la structure de l’emploi, les changements
organisationnels ne sont pas neutres sur la composition des compétences requises au travail. Plusieurs
travaux pointent la grande complémentarité entre ces changements et l’introduction de nouvelles
technologies. Bigi et al. (2011) mettent notamment en évidence que les compétences sont d’autant plus
sollicitées que les changements organisationnels accompagnent les changements informatiques 235 ;la mondialisation et notamment l’internationalisation des chaînes de valeur qui requiert une maîtrisede l’anglais même à des postes faiblement qualifiés.

232

Moatty F. et Rouard F. (2009), « Lecture et écriture au travail : les enjeux en termes de formation et de conditions de travail »,Formation emploi, 106 | 2009, 59-73.
233

Audition de Pierre Lamblin, directeur du département études et recherche de l’APEC, devant le COE le 22 novembre 2016234

L’actualisation du ROME Répertoire Opérationnel des Métiers et des Emplois, Pôle emploi, version du 20 juin 2016.

235

Bigi M., Greenan N., Hamon-Cholet S. et Lanfranchi J. (2012), op. cit.

131Conseil d’orientation pour l’emploi

3.3 Que peut-on anticiper?
3.3.1 Si des emplois dits qualifiés peuvent également faire partie des emplois à risqued’automatisation, les avancées technologiques en cours et à venir menaceraientd’abord les emplois les moins qualifiés
La plupart des travaux prospectifs qui ont cherché à chiffrer le nombre d’emplois à risque d’automatisation au
regard des avancées technologiques en cours et à venir se sont intéressés aux effets des nouvelles technologies
sur la structure de l’emploi. Quelle que soit la méthode utilisée, les emplois les moins qualifiés sont ceux qui
courent le plus grand risque de se voir remplacés par des robots ou par des programmes informatiques à un
horizon de 10 à 15 ans.
C’est la conclusion, pour le cas américain, de l’étude de Frey et Osborne (2013) qui établit une relation négative
forte entre le niveau d’éducation ou le niveau de salaire et le risque d’automatisation. Si cela se réalisait, on
assisterait alors, en tout cas dans le cas américain, à une rupture par rapport à la tendance à la polarisation del’emploi observée depuis les années 1980. Plutôt que de contribuer à réduire la demande de travail de niveaude qualification intermédiaire, les technologies conduiraient plutôt à une réduction de la demande de travail peu
qualifié et à une hausse de la demande de travail très qualifié.
Lorsqu’on s’intéresse au risque d’automatisation par groupes professionnels, les vendeurs, les fonctions
supports et administratives ainsi que les services constituent la majeure partie du volume des emplois les plus àrisque (graphique 23). Les métiers du transport et de la logistique et ceux de la production sont également
anticipés dans ce cadre comme étant à fort risque d’automatisation.
S’il peut être contre-intuitif de trouver parmi les groupes professionnels les plus à risque des métiers dans lesdomaines des services ou de la vente, ces évolutions sont toutefois cohérentes avec les avancées technologiques
en cours et à venir. S’agissant des services, ce résultat peut paraître cohérent avec la hausse observée dumarché des robots personnels et domestiques 236. On assiste par ailleurs à une diminution graduelle del’avantage comparatif des hommes par rapport aux machines dans la réalisation de tâches qui requièrent de lamobilité et de la dextérité 237. S’agissant de la vente, ce groupe professionnel inclut les caissiers, les télévendeurs
ou les employés de guichet. Bien que ces métiers impliquent des tâches interactives, elles ne nécessitent pas
dans tous les cas un degré élevé d’adaptation liée à des relations sociales. Pour les auteurs, le modèle sur lequel
se fonde leur analyse semble être bien capable de distinguer les spécificités des différents métiers inclus dans ungroupe professionnel 238.
Si les emplois les moins qualifiés sont les plus à risque, les progrès attendus dans les domaines de l’intelligenceartificielle notamment sont également susceptibles de repousser les limites de l’automatisation de tâches nonroutinières. Des avancées dans des sous-domaines de l’intelligence artificielle tels que l’apprentissage
automatique doivent en effet permettre de transformer de plus en plus de tâches dont la codification formelle
est complexe en des problèmes toujours plus clairement définis. Si les volumes d’emplois concernés restent plus

236

McKinsey Global Institute (2013), Disruptive technologies: Advances that will transform life, business, and the global economy.

237

Robotics-VO (2013), A Roadmap for US Robotics, From Internet to Robotics, 2013 Edition, Robotics in the US.

238

Frey C. B. et Osborne M. A. (2013), op. cit.

132

Automatisation, numérisation et emploi
faibles, des emplois considérés comme qualifiés peuvent donc ainsi également faire partie des emplois à risqueélevé d’automatisation.
Graphique 23 : Répartition de l’emploi total selon la famille professionnelle
et selon le risque d’automatisation

Lecture : La répartition de l’emploi total selon la famille professionnelle et selon le risque d’automatisation se lit comme suit :environ 80 000 emplois ont une probabilité d’automatisation de 0,2 ; les emplois dans le secteur de la vente (rouge) représentent
une part faible des emplois dits à risque faible d’automatisation (entre 0 et 0,3), mais une part importante des emplois dits à risqueélevé d’automatisation (entre 0,7 et 1).
Source : Frey et Osborne (2013)

Le travail mené pour le compte de l’OCDE avec une méthode permettant de prendre en compte les différencesindividuelles pouvant exister au sein d’un même métier confirme la plus grande vulnérabilité des moins qualifiés,dans le cas français notamment. Si plus de 40 % des travailleurs avec le niveau d’instruction le plus faible
occupent un emploi ayant un fort risque d’automatisation, moins de 5 % des travailleurs diplômés del’enseignement supérieur sont dans le même cas (graphique 24). On peut souligner qu’il ressort également dutravail réalisé par l’OCDE que les travailleurs dont le niveau d’éducation est le plus faible mais plus âgéssemblent plus difficilement remplaçables : ils exercent des tâches où l’expérience compte plus (savoirs
implicites, indirects) 239. Or, on peut souligner que les personnes les plus âgées sont plutôt surreprésentées parmi
les personnes les moins diplômées, pour lesquelles le risque d’automatisation est le plus fort. L’expérience
constituerait alors une façon de compenser le risque d’automatisation lié à la faiblesse du niveau de diplôme.

239

Audition d’Ulrich Zierahn, chercheur au Centre européen de recherche économique (ZEW) de Mannheim, devant le COE le 20
septembre 2016.

133

Conseil d’orientation pour l’emploi

Graphique 24 : La part des travailleurs français à risque d’automatisationa. selon le niveau d’éducationb. selon le niveau de rémunération

Source : Arntz et al. (2016)

3.3.2 Le seul point de vue technologique ne suffit pas pour anticiper l’évolution de la structure
de l’emploi, qui dépendra surtout de la façon dont les postes s’ajustent et se
réorganisent en termes de tâches et de compétences
A l’instar du volume de l’emploi, les résultats des travaux prospectifs doivent être interprétés avec prudence. En
effet, les approches prospectives se fondent sur les seules anticipations des experts sur les progrès qui
pourraient être faits à moyen-long terme dans les domaines de la robotique et de l’intelligence artificielle. Si unetelle approche est utile pour identifier les catégories de travailleurs dont l’emploi sera le plus concerné parl’automatisation, elle doit toutefois être considérée avec précaution.
Outre un risque de surestimation par les experts des progrès à attendre des technologies, la diffusion de cesdernières peut être freinée pour des raisons de rentabilité économique, des raisons institutionnelles ou encored’acceptabilité sociale.
Surtout, même si les technologies se diffusent effectivement, leur effet sur la structure de l’emploi dépend
également de la façon dont les postes de travail s’ajustent et se réorganisent autour de ces technologies. Lestravailleurs peuvent en effet s’adapter en réalisant des tâches nouvelles et plus complémentaires aux
technologies qui sont intégrées. Si l’on reprend l’analyse d’Autor, Levy et Murnane, les technologies
n’automatisent pas des métiers mais des tâches. Un salarié confronté à l’automatisation d’une des tâches qu’ilréalise au travail sera alors amené à en réaliser une nouvelle à la place 240.

240

Bidet-Mayer T. et Toubal L. (2016), « Travail industriel à l’ère du numérique. Se former aux compétences de demain », La
Fabrique de l’Industrie, Les notes de la Fabrique.

134

Automatisation, numérisation et emploi
Si un tel phénomène de recomposition des tâches réalisées au travail – et donc des compétences requises pourles réaliser – a effectivement été observé en réaction à l’introduction de nouvelles technologies, il dépend :des changements organisationnels qui sont réalisées de façon concomitante au sein des entreprises ;de la mise en capacité des salariés, et notamment des moins qualifiés, à maîtriser de nouvelles tâches età acquérir des compétences telles qu’ils conservent toujours une valeur ajoutée par rapport à desmachines et à des programmes informatiques toujours plus performants.

3.3.3 La complexification des métiers observée au cours des dernières décennies devrait sepoursuivre
Un certain nombre d’éléments sur les tâches qui seront réalisées demain et sur les compétences qui seront
requises peuvent être mis en avant.
Des travaux prospectifs sont réalisés notamment au niveau des branches ou au niveau des territoires pouranticiper les évolutions en termes d’emploi et de compétences, et cela afin notamment de fournir les
informations utiles à la définition des politiques de formation initiale et continue.
Plusieurs de ces travaux prévoient le développement d’un certain nombre de tâches, auxquelles sont associéesdes compétences spécifiques et parfois nouvelles, en lien avec la diffusion de nouvelles technologies et notamment des technologies numériques.
L’évolution des tâches et compétences anticipées s’inscrit dans la continuité des tendances identifiées au cours
des dernières décennies. La diffusion des nouvelles technologies et notamment des technologies numériquesdevrait ainsi continuer de complexifier les métiers avec un essor à la fois de compétences cognitives
transversales – travail en mode projet, compétences analytiques et interactives – et de compétences
techniques nouvelles.
A cet égard, l’examen plus détaillé de ces travaux prospectifs – notamment des contrats d’études prospectives(CEP) portés par la DGEFP et négociés avec les branches professionnelles – apporte d’utiles éclairages.
C’est le cas par exemple pour la filière numérique. Dans le cadre d’un CEP réalisé en 2013, les besoins encompétences et en recrutement à horizon 2018 de dix secteurs professionnels constituant le cœur de la filière
du numérique (entreprises de services numériques, éditeurs de logiciels, conseil en technologies, web, jeuxvidéos) ou étant considérés comme des secteurs connexes (e-Commerce, robotique, domotique, services
satellitaires, banques-assurances) ont été analysés 241. Sont notamment mis en évidence des besoins de profils
pluridisciplinaires alliant à la fois des capacités à communiquer et à piloter des projets, ainsi qu’une maîtrised’aspects techniques. S’agissant des besoins en compétences techniques, des besoins accrus de spécialistes de lasécurisation des données, de chefs de projets expérimentés architectes capables de maîtriser la complexité
grandissante des réseaux ou encore une maîtrise des technologies internet (Java/J2EE et Dotnet, PHP, Drupal,etc.), cloud et applications mobiles sont par exemple mis en évidence pour les entreprises de services
numériques. Dans l’ingénierie et le conseil en technologie, de gros besoins en cybersécurité sont notamment
signalés.

241

FAFIEC (2013), Réalisation d’une prestation d’étude dans le cadre du projet « contrat d’études prospectives du secteur professionnel du numérique », Rapport final, août.

135

Conseil d’orientation pour l’emploi
Des éléments intéressants ressortent également du CEP relatif aux métiers du e-commerce 242. Ce travail a pourintérêt de chercher notamment à isoler l’effet du changement technologique sur les différentes familles professionnelles du secteur (tableau 22). Dans le cas par exemple des métiers de la communication et du marketing,les évolutions technologiques contribuent à complexifier les compétences demandées avec à la fois une
demande de maîtrise de technologies en constante évolution, mais aussi une capacité à développer des modesde contacts innovants et plus personnalisés des consommateurs, tout en prenant en compte des questions derentabilité.
Tableau 22 : Les évolutions par familles professionnelles en lien avec les changements technologiques
Famille professionnelle

Description
des changements technologiques

Les technologies et les outils dewebmarketing mais aussi desinterfaces sont en constanteévolution.
Communication etmarketing

Les terminaux portables vont de plus
en plus intégrer le paiement.
Les outils du web collaboratif et
les réseaux sociaux décuplent la« viralité » des informations
diffusées.

Conception,interface et création
numérique

Production et gestion de contenu

242

Les technologies, les systèmes decommunication et d’identification se
multiplient et doivent être utilisés à
bon escient en évaluant les coûts et
les risques associés.

Le multimédia et les interfaces parl’internet mobile se développent.
Les évolutions
permettent une
l’offre animée.

des techniquesprésentation de

Impacts sur les métiers
Une veille technologique est nécessaire et la mise àjour des connaissances technologiques est
fondamentale.
L’offre sera de plus en plus « customisée » et enconséquence l’évolution et la spécialisation desapplicatifs seront nécessaires.
Les mesures de performance et de rentabilité deces investissements en terme de vente (ROI :Return On Investment - retour sur investissement)
devront être faites.
La maîtrise des outils du web collaboratif (blogs,
forums regroupant des communautés) etl’animation dans le cadre de réseaux sociaux
constituent un enjeu majeur.
L’innovation dans le mode de contact de nouveauxclients potentiels est importante.
Des métiers émergents comme le community
manager vont se structurer afin que l’enseigne
puisse maîtriser sa e-réputation.
La complémentarité des technologies web doit êtremaîtrisée pour offrir une approche du e-commercela plus intégrée possible pour le consommateur.
Ces techniques doivent être intégrées tout endéveloppant les qualités ergonomiques et la facilitéd’usage.
La pertinence des choix techniques doit se faire enévaluant les coûts, la fiabilité et la compatibilité dessolutions proposées.
Une veille est à organiser en matière deconnaissances
techniques,langagesdeprogrammation web, outils de développement,
outils de traitement de l’image et d’interfaces
multimédia.
Les interfaces sont de plus en plus graphiques etintègrent du multimédia tout en développant leurergonomie et leur facilité d’usage.

Observatoire prospectif du commerce (2013), Contrat d’étude prospective des métiers du e-commerce, juin.

136Automatisation, numérisation et emploi
Les nouvelles possibilités permises par lesnouveaux supports (smart phones, tablettes, etc.)
démultiplient les possibilités de développementd’interfaces multimédia interactives.
Ces outils doivent être maîtrisés par le webmaster.
La conception de pages se fait avec des contenus
dynamiques.
Source : Contrat d’étude prospective des métiers du e-commerce, Juin 2013

Des analyses similaires ont également été faites dans le secteur industriel. C’est ce qui ressort notamment destravaux prospectifs réalisé par l’Observatoire prospectif des métiers de la métallurgie qui mettent en évidence
un élargissement des compétences demandées, techniques comme transversales, et cela pour les techniciens
comme pour les ingénieurs 243. Le développement d’usines de plus en plus connectées amène notamment les
industriels à anticiper un accroissement et une complexification des tâches de contrôle et de maintenance desmachines. La multiplication des capteurs qui suivent et enregistrent l’exécution des opérations de production
contribuera à modifier en profondeur le métier des techniciens de maintenance. Ces derniers ne seront plus
cantonnés à des tâches de maintenance pure, mais devront être capables d’analyser de grandes quantités dedonnées ce qui leur permettra de réaliser des diagnostics à distance, voire d’anticiper d’éventuelles pannes. Lestechniciens de maintenance auront pour cela à mobiliser des outils de programmation ou de gestion desdonnées collectées, ce qui suppose de développer des capacités d’abstraction, de représentation, d’anticipation
des problèmes, etc. 244. C’est également le cas pour les métiers de production, comme mis en évidence dans lecadre des travaux prospectifs du secteur de la plasturgie, avec une nécessaire montée en compétences pouraccompagner les évolutions technologiques (figure 7).
Au-delà des seuls métiers de maintenance et de production, le déploiement des technologies de l’ « Usine dufutur » impactera l’ensemble des fonctions des entreprises. Plus connectées, les différentes fonctions devront
travailler davantage ensemble, ce qui requiert des compétences transversales renforcées (travail collaboratif,connaissances pluridisciplinaires, etc.). A titre d’illustration, la collecte de données après-vente constitue unemanne d’informations qui devra être mobilisée au moment de la conception et de la fabrication. Cela suppose
alors une diffusion de la culture du marketing stratégique aux fonctions de R & D qui n’y était jusqu’à présent
que peu sensibilisée. La multiplication de données portant sur l’activité de production renforcera par ailleurs lescompétences techniques en cybersécurité 245.

243

Voir notamment Observatoire prospectif de la métallurgie (2016), Etude prospective des besoins en emplois et en compétences
dans les secteurs de la mécanique et machines et équipements, synthèse, avril.

244

Bidet-Mayer T. et Toubal L. (2016), op. cit.

245

Audition de Françoise Diard, chef du service emploi à l’UIMM, coordinatrice de l’Observatoire de la métallurgie, devant le COE le
22 novembre 2016.

137

Conseil d’orientation pour l’emploi

Figure 7 : Les perspectives des compétences dans la plasturgie

Source : Audition de Florence Bonnet-Touré, déléguée générale adjointe de la Fédération plasturgie et composites, devant le COE le
25 octobre 2016.

De telles évolutions ont finalement pu être anticipées dans le secteur des services. C’est le cas notamment dusecteur de la grande distribution, comme l’illustre un CEP relatif au commerce de détail et de gros à
prédominance alimentaire 246. Bien que datant de 2008, l’étude qui en découle a pour intérêt de comporter unvolet portant directement sur l’impact du contexte technologique sur les métiers, les compétences et lesqualifications. Plus précisément, il anticipe les effets de l’introduction de caisses automatiques sur les activitésdes hôtes et hôtesses de caisse. Alors que les deux principales compétences demandées aux caissierstraditionnels étaient la gestion technique des caisses et un aspect commercial, les compétences clés desassistants de caisses automatiques deviennent principalement relationnelles : assistance au client, capacité à lerenseigner, posture proactive dans la relation au client, etc. L’arrivée des progiciels de gestion intégrée et desméthodes d’optimisation des stocks tend également à complexifier les compétences demandées aux manageurs
de rayons ou de secteurs : ces méthodes leur permettant des gains de temps pour l’exécution des tâches
simples ; leur temps est ainsi réalloué dans l’animation de rayon et le management.
Ces quelques exemples sectoriels permettent de souligner qu’une telle évolution des métiers se profile quel que
soit le secteur ou le métier.
Au total, alors que l’essor du fordisme avait pu contribuer à une déqualification du travail dans l’industrienotamment 247, les avancées technologiques en cours et à venir pourraient au contraire permettre unerevalorisation du travail à tous les niveaux de qualification. Cela implique toutefois que les personnes acquièrent
les compétences nécessaires, mais aussi que l’organisation du travail s’adapte.

246

Geste & Crédoc (2008), Contrats d'étude prospective commerce de détail et de gros à prédominance alimentaire, Rapport final
validé lors du comité de pilotage du 3 avril 2008, version 1.
247

Audition de Jean-Yves Grenier, professeur d’histoire économique, directeur d’études à l’Ecole des hautes études en sciences
sociales, devant le COE le 6 septembre 2016.

138

Automatisation, numérisation et emploi

4 Les impacts sur la localisation de l’emploi
Les avancées technologiques élargissant a priori le spectre de l’automatisation ont un impact sur le volume, lastructure des emplois et le contenu des métiers. Mais elles sont également de nature à influer sur la localisation
des emplois, qu’il s’agisse de leur répartition sur le territoire national ou de leur effet en termes dedélocalisations ou de relocalisations internationales.
L’économie géographique 248 s’est intéressée aux effets des technologies passées sur la répartition des activitéséconomiques dans l’espace.
Au cours des derniers siècles, les transformations des économies impulsées et accompagnées par lestechnologies se sont traduites dans l’espace par deux mouvements inverses aux échelles internationale etnationale. Le premier est un phénomène de concentration des activités économiques et des travailleurs danscertains pôles géographiques : l’industrialisation se traduit et se fonde sur l’urbanisation. Le second prend laforme de phénomènes de dispersion, en lien par exemple avec un besoin de proximité des ressources naturelles
ou en conséquence d’externalités négatives issues de la concentration urbaine.
Les technologies développées dans les années 1970-1980, au premier rang desquelles les technologies del’information et de la communication, ont également entraîné des mouvements d’agglomération et dedispersion de grande ampleur caractérisés :à l’échelle internationale, par des transferts d’activités des économies développées vers les paysémergents 249. En réduisant les coûts de coordination entre des acteurs éloignés géographiquement,
elles ont en effet favorisé une fragmentation des chaînes de valeur 250, pouvant brouiller les frontières
de l’entreprise. Des entreprises des pays développés, industrielles puis de services, ont pu externaliser
certaines de leurs activités les plus intensives en main-d’œuvre vers des pays où celle-ci était moinschère dans le cadre de stratégies d’externalisation internationale ;à l’échelle nationale, par une tendance à la concentration des activités et de l’emploi, notamment
qualifié, autour de grandes aires urbaines.

La question est désormais de savoir si la nouvelle vague d’innovations autour du numérique et del’automatisation est de nature à modifier ou non ces tendances.

4.1 Avancées technologiques, délocalisations et relocalisations de l’emploi
Les actuelles avancées technologiques sont-elles de nature à modifier les facteurs expliquant la localisation desactivités et de l’emploi entre pays développés, dont la France, et les pays émergents ? Peuvent-elles favoriser
une relocalisation de l’activité et des emplois en France ou pourraient-elles plutôt conduire à localiser desemplois, existants ou nouveaux, hors du territoire national ?
Pour décisives qu’elles soient, ces questions – au moins autant que celles portant sur le volume et la structure
des emplois – restent encore largement débattues.

248

Leamer E. et Storper M. (2001), op. cit.

249

Leamer E. et Storper M. (2001), op. cit.

250

Grossman G. et Rossi-Hansberg E. (2008) « Trading tasks: a simple theory of offshoring », American Economic Review, 98:5.

139

Conseil d’orientation pour l’emploi

Les réflexions engagées depuis les années 2000 sur les effets des technologies récentes sur le volume et lastructure de l’emploi ont leur pendant en matière de localisation. D’une part, la thèse d’un progrès
technologique en défaveur des tâches « routinières » a été reprise pour évaluer le risque de délocalisation desemplois 251. D’autre part, certains travaux ont cherché à identifier les effets différenciés de la technologie et ducommerce international sur l’emploi dans les marchés du travail locaux 252. Par ailleurs, des chercheurs enéconomie géographique se sont interrogés sur la possibilité que les technologies récentes affectent lesdéterminants de localisation des activités économiques dans un sens opposé aux tendances à la délocalisation
constatées au cours des dernières décennies 253.
On analysera ici d’abord les déterminants de localisation des activités économiques pour ensuite évaluer leschangements induits par les nouvelles technologies, avant d’examiner les retombées éventuelles en termes
d’emploi.

4.1.1 Les technologies récentes, combinées à des transformations de la demande et ducontexte macroéconomique international, sont susceptibles d’avoir un impact surles décisions de localisation des entreprises
Facteurs de localisation des activités économiques et impact des technologies
Le choix d’implantation d’une entreprise ou d’une activité est motivé par plusieurs déterminants dont lapondération est variable et dépend des caractéristiques de l’activité. La littérature 254 identifie notamment lataille et la croissance du marché local et régional, les coûts salariaux et plus largement les coûts de production,les aspects institutionnels (politiques publiques, fiscalité, protection des contrats et de la propriété
intellectuelle), la disponibilité des ressources, le capital humain, la présence de fournisseurs et d’infrastructures
scientifiques ainsi que l’écosystème régional (concurrence ou économies d’agglomération). L’arbitrage ne
dépend donc pas uniquement, loin s’en faut, des seuls coûts de production.
Les technologies peuvent affecter le poids de chacun des facteurs précédemment identifiés. Elles interviennent
dans deux domaines de l’activité des entreprises : celui des procédés internes à l’entreprise (automatisation deschaînes de production, de la distribution, etc.), mais aussi celui des relations entre l’entreprise et ses partenaires(filiales, fournisseurs, clients).
Dans le premier domaine, les technologies peuvent entraîner une réévaluation de la répartition entre capital ettravail ou changer la demande de travail pour certains types de travailleurs (plus ou moins qualifiés). Dans lesecond, les technologies influent sur « l’importance relative de la distance » : elles permettent par exemple deréduire les coûts de transport et peuvent rendre possible une dispersion accrue des activités.

251

Blinder A. (2007), op. cit.

252

Autor D., Dorn D. et Hanson G. (2013), op. cit.

253

De Backer K. et al. (2016), « La Relocalisation : Mythe ou réalité ? », Éditions OCDE, Paris.

254

La liste suivante a été construite en mobilisant deux études : De Backer K. et al. (2016), op. cit. et Mouhoud E. M. (2013)« Déterminants, logiques et théories des relocalisations dans l’industrie et les services » dans « Relocalisations d’activités
industrielles en France », Revue de littérature, Pipame, décembre.

140

Automatisation, numérisation et emploi
Il n’y a donc pas un effet unique de la technologie sur la localisation des activités, facilement identifiable etvalable pour toutes les activités. Le poids de chaque déterminant de localisation (les coûts, l’environnement
institutionnel, l’écosystème, la taille et la croissance du marché local) dépend en effet du secteur, de la taille del’organisation, de la partie de la chaîne de valeur concernée ainsi que de la stratégie de l’entreprise(externalisation sous la forme d’une sous-traitance ou internalisation internationale dans l’ambition deconquérir un nouveau marché).
Mouhoud 255 distingue ainsi trois types d’entreprises, dont les caractéristiques induisent des logiques delocalisation différentes.
La première catégorie est celle des firmes tayloriennes flexibles. Opérant dans des secteurs à faibles barrières à
l’entrée où l’exigence de compétitivité-prix est essentielle, elles ont pour objectif principal de minimiser lescoûts de production de chaque segment. Elles recherchent donc avant tout des territoires combinant des faibles
coûts de main-d’œuvre et des infrastructures de transport et de communication efficaces. La seconde est celledes firmes donnant la priorité aux effets de proximité (celles qui produisent des produits pondéreux, chers àtransporter). Enfin on trouve des firmes cognitives, dans les secteurs de l’économie de la connaissance, qui
cherchent avant tout à s’insérer dans des écosystèmes créatifs favorables à l’innovation. Cela induirait, d’un côté
une tendance à la dispersion, pour les secteurs à faibles barrières à l’entrée, et de l’autre une tendance àl’agglomération, pour les secteurs intensifs en recherche et développement et pour les secteurs contraints par laproximité au marché final.
Leamer et Storper 256 soutiennent pour leur part que la localisation d’une activité dépend aussi de son caractère« codifiable » ou « complexe ». En ce sens, les dernières technologies peuvent permettre d’une partd’automatiser des tâches, de l’autre de les faire réaliser loin du centre de commande. Mais elles peuvent aussi
induire l’apparition de nouvelles tâches dont le caractère émergent fait qu’elles sont loin d’être codifiées ou« routinisées ». L’analyse est ici dynamique : les activités « routinisées » peuvent être localisées là où les coûts
de production sont plus faibles et où le critère du prix est déterminant pour l’entreprise ; les activités complexes,
qui nécessitent de l’interaction, ont peu de choix de localisation parce que la réussite de l’entreprise dépend desa capacité à s’insérer dans ces réseaux denses que sont les villes, voire les quartiers spécialisés, où elles
pourront partager des services de haut niveau avec d’autres entreprises, bénéficier de la proximité de larecherche, de la présence d’une main-d’œuvre qualifiée, etc.
Ces différents déterminants peuvent expliquer des décisions de délocalisation, ils peuvent aussi contribuer à
fonder des relocalisations.

255

Mouhoud E.M. (2013), op. cit.

256

Leamer E. et Storper M. (2001), op. cit.

141Conseil d’orientation pour l’emploi

Les motifs de relocalisation
Quatre facteurs principaux sont susceptibles de motiver une décision de relocalisation 257 : les évolutions de la
demande, la hausse des coûts de transport, la hausse des coûts salariaux dans les pays émergents à croissance
rapide et l’automatisation de la production.
Les facteurs liés à la demande renvoient à la gestion de la différenciation croissante des préférences desconsommateurs (individualisation), au raccourcissement des cycles de vie des produits (à 3-4 semaines pourl’habillement par exemple) et à la prise en compte des risques de baisse de la qualité des produits dont laproduction a été délocalisée (mauvais calcul ou sous-estimation du « coût total » avec la présence de coûts
cachés). Ces éléments peuvent contribuer à re-concentrer les activités de production au plus près des activitésde recherche et d’innovation (spillovers) et des marchés finaux (flexibilité) 258.
Les facteurs en relation avec les coûts de transport, les règlementations sur l’énergie et l’environnement,
peuvent également peser : « si les coûts de coordination et de transport pour rapatrier le produit final dont lesmorceaux sont délocalisés dans les pays à bas salaires l’emportent sur les gains liés à l’exploitation des faibles
coûts salariaux, alors cela peut encourager le rapatriement des activités au plus près de leur marché final » 259.
Enfin, des facteurs liés à l’érosion de l’avantage comparatif des pays en développement dont la Chine, sontégalement à l’œuvre. Depuis 2002 260, le coût salarial horaire en Chine ainsi qu’en Inde, au Vietnam, au
Bangladesh et en Thaïlande est à la hausse. Cette hausse est plus importante dans le cas chinois : le salaire
horaire moyen est ainsi passé de 0,70 euros de l’heure en 2005 à 1,35 euros en 2010. Selon le rapport sur lessalaires de l’Organisation internationale du travail (OIT) (2012), les salaires en Asie ont doublé entre 2000 et2011 alors que sur la même période, ils n’ont augmenté que de 5 % dans les pays développés. 3
La diffusion des technologies (intelligence artificielle, big data, cloud, impression 3D, etc.) combinée aux
facteurs identifiés précédemment (demande, coûts de transports, avantages comparatifs), pourraient
introduire une nouvelle pondération des différents déterminants de localisation des activités en faveur despays développés.
Les avancées technologiques récentes permettent d’envisager un élargissement du potentiel de substitution dutravail peu qualifié – tâches routinières manuelles ou cognitives – par des machines ou des robots, et donc une
réduction de l’importance relative des coûts salariaux dans les choix de localisation. Ce potentiel est a priorivariable selon la nature de l’activité, Mouhoud 261 estimant qu’il est plus élevé dans les secteurs comme lamécanique, l’automobile ou l’électronique, qui produisent et utilisent des matériaux lourds et rencontrent
moins d’obstacles techniques à la robotisation que dans des secteurs comme le textile ou la chaussure pourlesquels les matières manipulées sont plus souples et où l’activité est encore très intensive en travail.

257

Mouhoud E.M (2013), op. cit.

258

Institut d’aménagement et d’urbanisme d’Ile-de-France (2016), « L’usine du futur : un retour vers l’urbain », Note rapide n° 726,
septembre.

259

Mouhoud E.M. (2013), op. cit.

260

Natixis, calculs S. Dupuch et E.M. Mouhoud (2012), op. cit.

261

Mouhoud E.M. (2008), « Mondialisation et délocalisation des entreprises », Repères, La Découverte.

142

Automatisation, numérisation et emploi
L’intensification de la numérisation dans les économies de l’OCDE pourrait se traduire par une baisse del’importance relative des coûts de main-d’œuvre dans la détermination des avantages comparatifs dans un
certain nombre de secteurs manufacturiers. Il pourrait alors s’établir une corrélation négative entre l’utilisation
des robots et la délocalisation.
Même si ces technologies ne sont pas encore matures pour bien des secteurs d’activité, la fabrication additive
pourrait pour sa part avoir un impact sur les déterminants de localisation liés à la demande : en permettant deproduire des pièces individualisées rapidement et à faible coût 262, elles pourraient contribuer à une meilleureadaptation de la production aux évolutions de la demande (différenciation des préférences des consommateurs,
qualité) et renforcer la proximité entre fournisseurs, producteurs et consommateurs. Sous réserve
naturellement que ces technologies progressent, que les matières premières soient disponibles, que lesmachines correspondantes soient accessibles à un coût raisonnable et que des processus denormalisation/certification se développent, l’impression 3D pourrait également rendre plus facile, plus rapide etplus durable la possibilité d’acquérir des pièces détachées pour des produits ou objets fabriqués ailleurs et/ou il
y a longtemps.
Tableau 23: Les effets possibles des tendances récentes (demande, transport, etc.) sur l’importance relative dechaque facteur sur la localisation des activités
Déterminants
Tendances
Demande :Individualisation despréférences
Raccourcissement descycles de vie
Exigence de qualitéProtection propriété
intellectuelleCoûtssalariauxCoûts detransport

Aspects
institutionnels

CapitalhumainEcosystème
régional

Recherche desynergies

Baisse del’importance descoûts salariaux

Logistique(réactivité) et
proximité(flexibilité)

Garantie dequalité et deprotection del’innovation

Recherche detravailleursqualifiésTransport :Hausse (règlementations
environnementales)
Complexité etvulnérabilité des chaînes
de valeur mondiales

Intéressantseulement si leséconomies faites
sur les salaires
compensent lecoût dutransport

LogistiqueRèglementations
plus fortes-

Pays émergents :Hausse des coûts deproduction (énergie etmatières premières)Hausse des salaires

Baisse del’avantage
comparatif

Plus important

Manque deprotection

Manque decapital humain

ProximitéDistance à lafrontière technologique

262

Petrick I. et Simpson T. (2013) « 3D printing disrupts manufacturing : how economies of one create new rules of competition »,Research Technology management, 56:6.

143

Conseil d’orientation pour l’emploi

Automatisation/
numérisation

Baisse del’importance car
potentiel desubstitution

Baisse del’importanceparce queproximité /production puis
exportation / oustandardisation

Oui pour
protégerinnovation

Oui parce quecomplémentaritédes plus qualifiés
avec nouvelles
technologies

Economies
d’agglomération

Note : Sans prise en compte des caractéristiques de chaque entreprise.
Source : COE

4.1.2 Les cas de relocalisation en France semblent, pour l’instant, limités
Si les nouvelles technologies du numérique augmentant les possibilités d’automatisation peuvent contribuer à
modifier le poids respectif des facteurs expliquant la localisation des activités, il reste que celles-ci ne semblentpas être à ce stade à l’origine d’un mouvement de relocalisation de grande ampleur.
Un phénomène difficile à définir et à mesurer mais qui semble de faible ampleur
La notion de relocalisation englobe à la fois le non-départ d’activités et le retour d’activités précédemment
délocalisées 263. Il existe différentes terminologies qui renvoient à ce phénomène 264 : la relocalisation (reshoring),le rapatriement (backshoring), la relocalisation de voisinage (nearshoring) et enfin la relocalisation de proximité(onshoring). Ce qui réunit ces différents concepts est qu’ils sont tous l’inverse de la délocalisation, qui
correspond notamment à l’externalisation internationale (activités confiées à des prestataires indépendants àl’étranger) ou à l’internalisation internationale (transfert d’une partie des activités de l’entreprise vers une
société affiliée à l’étranger).
A la difficulté de conceptualiser le phénomène de relocalisation s’ajoute la faiblesse des données disponibles. Il
existe encore peu de données empiriques européennes ou françaises permettant de quantifier précisément lephénomène dans toutes ses formes : on ne peut pour l’instant se fonder, principalement, que sur des donnéesd’enquête. Encore moins de données sont disponibles pour apprécier les motivations des choix de relocalisation.
Plusieurs méthodes peuvent être retenues pour identifier les relocalisations à partir des données disponibles 265 :celles du commerce international et celles des entreprises.
Les données sur le commerce international permettent un examen de l’évolution du commerce de biens intermédiaires, avec l’hypothèse que la baisse de ce commerce depuis 2008 serait le signe d’un ralentissement desdélocalisations et au contraire d’une augmentation des relocalisations. Elles permettent aussi une analyse desinvestissements directs à l’étranger (IDE) 266, avec l’idée que la baisse des flux sortants des pays de l’OCDE depuis

263

Mouhoud E.M. (2013), op. cit.

264

De Backer K. et al. (2016), op. cit.

265

« Re-shoring in Europe: trends and policy issues », (2015), ILO Research Department Briefing, September.

266

Les investissements directs à l’étranger (IDE) désignent les investissements par lesquels des entités résidentes d’une économie
de référence acquièrent ou ont acquis un intérêt durable dans une entité résidente d’une économie étrangère.

144

Automatisation, numérisation et emploi
2008 pourrait – même si tout flux n’est pas un investissement réel – aussi soutenir l’hypothèse d’une tendance àla relocalisation.
Pour leur part, les données d’entreprises ouvrent la voie à deux approches. La première s’intéresse au ratio
entre la part des actifs domestiques par rapport aux actifs totaux des entreprises (à partir de la base de données
Factset), ratio qui a tendance à augmenter, et qui, conjugué avec une baisse des IDE sortants, peut aussi être unsigne de relocalisations. Ces derniers sont dits sortants quand ils sont au départ de l’économie de référence. Au
contraire ils sont dits entrants quand ils viennent de pays étrangers.
Deux approches alternatives peuvent être mobilisées 267 pour estimer à la fois l’ampleur et les effets desrelocalisations sur l’économie domestique. La première passe par la demande intérieure : si la part de la
demande intérieure satisfaite par les importations diminue par rapport à celle satisfaite par la production
intérieure, alors cela laisse penser qu’il y a effectivement des relocalisations importantes. Les données françaises
indiquent toutefois sur la période 2005-2014 une hausse de la part de la demande satisfaite par lesimportations. La deuxième approche se fonde sur l’analyse de la répartition géographique des ressources
productives des multinationales : si la relocalisation était un phénomène important, alors on devrait observer
une augmentation des ressources en main-d’œuvre et en capital dans le pays d’origine. En France, comme dansla majorité des pays européens, la part du pays d’origine dans l’emploi des multinationales est plutôt stable surla période 2005-2014 alors qu’aux Etats-Unis par exemple, on observe une augmentation de l’emploi
domestique des multinationales.
D’autres auteurs ont utilisé des données d’enquêtes.
Au niveau européen, Dachs et Zanker 268 ont cherché à quantifier le phénomène de relocalisation 269 en
mobilisant des données du European Manufacturing Survey pour 11 pays européens sur la période 2010-mi2012. Ils montrent que la relocalisation est encore minoritaire : seuls 4 % des entreprises ont relocalisé (au sens
strict, c’est-à-dire ayant délocalisé et qui reviennent dans leur pays d’origine). Ce chiffre contraste avec les 17 %d’entreprises qui ont délocalisé dans ces mêmes pays entre 2000 et 2010. Sur la période analysée, pour chaqueentreprise qui relocalise, plus de trois délocalisent.
Au niveau national, certaines études aboutissent à des résultats un peu plus encourageants. Au Royaume-Uni,
une étude réalisée à partir d’une enquête auprès de 500 entreprises par le Manufacturing Advisory Service en
2013, montre que cette année-là, 11 % des entreprises ont relocalisé alors que 4 % ont délocalisé. Une autreétude conduite par l’organisation britannique des industriels (l’EEF), montre qu’entre 2011 et 2014, uneentreprise britannique sur six aurait relocalisé. Enfin, une étude de Kinkel 270 sur données allemandes trouve desrésultats plus proches de ceux obtenus par Dachs et Zanker au niveau européen, avec 3 % des entreprises qui
ont relocalisé entre 2006 et 2009 et seulement 9 % qui ont délocalisé (contre 15 % entre 2004 et 2006).

267

De Backer K. et al. (2016), op. cit.

268

Dachs B. et Zanker C. (2015) « Backshoring of production activities in European manufacturing », MPRA Paper No. 63868, April.
Cette étude utilise les données du European Manufacturing Survey (enquête annuelle qui existe depuis 2001 menée par unconsortium d’acteurs publics de la recherche et d’acteurs privés sous la direction de l’Institut Fraunhofer).

269

Dachs B. et Zanker C. (2015), op. cit.

270

Kinkel S. (2012) « Trends in production relocation and backshoring activities: Changing patterns in the course of the global
economic crisis », International Journal of Operations & Production Management, Vol. 32 Iss: 6, pp. 696 – 720.

145

Conseil d’orientation pour l’emploi

L’automatisation parmi les motifs de relocalisations ?
L’étude menée au niveau européen a par ailleurs cherché à préciser à la fois les caractéristiques (taille, secteur,stratégie) des entreprises qui relocalisent et les raisons concourant à la relocalisation. Elle montre ainsi que larelocalisation est plus fréquente pour les entreprises de plus de 150 salariés et qu’elle est aussi plus fréquente
dans les secteurs à haute intensité technologique.
Graphique 25 : Relocalisation et intensité en technologie selon les secteurs entre 2010 et mi 2012

Lecture : Parmi les entreprises industrielles du champ du European Manufacturing Survey, 7,5 % des entreprises des secteurs hightech (comme l’équipement électronique ou l’informatique) ont relocalisé, contre 2,7 % des entreprises des secteurs faiblement
intensifs en technologie (comme le textile ou le bois).
Source : Dachs B. et Zanker C. (2015), données du European Manufacturing Survey

La première raison citée pour la relocalisation concerne des difficultés liées à la qualité des produits (65 %) ainsiqu’à une perte de flexibilité (56 %), les coûts salariaux (augmentation des salaires dans les pays émergents,
notamment la Chine) n’étant cités que par 10 % des entreprises ayant relocalisé. La meilleure utilisation descapacités (41 %) peut renvoyer à des investissements d’automatisation des chaînes de production. Enfin, la
provenance des activités relocalisées importe aussi : plus de la moitié des relocalisations ont lieu entre pays
européens, seulement 30 % à des rapatriements depuis des pays émergents (Inde, Chine).
En France, il n’existe que peu d’études ayant cherché à quantifier et analyser les phénomènes derelocalisation et a fortiori le poids du facteur technologique dans ceux-ci.
Le Pôle interministériel de prospective et d’anticipation des mutations économiques (Pipame), rattaché à la
Direction générale des entreprises du ministère en charge de l’économie, a cependant procédé à une étude de107 cas de relocalisation identifiés jusqu’en 2013. Tout en précisant que les chiffres qui en résultent méritentd’être pris avec précaution, notamment au vu des divergences terminologiques et de la difficulté d’accès à desdonnées exhaustives, l’étude estime que « le mouvement de relocalisation, sans être massif, n’est pas marginal,
et il peut même être considéré comme prometteur » 271.

271

Pipame (2013), « Relocalisations d’activités industrielles en France », Synthèse, p. 11, décembre.

146

Automatisation, numérisation et emploi
Une analyse des motifs possibles de relocalisation peut être effectuée au travers de l’outil Colbert 2.0, lancé àl’été 2013, qui vise à permettre aux PME d’évaluer la pertinence d’une décision de relocalisation. En 2016, 800
diagnostics avaient été réalisés donnant lieu à 70 demandes de contacts auprès des référents uniques àl’investissement (un dans chaque région qui accompagne l’entreprise).
Les cas de relocalisation identifiés relèvent avant tout de TPE/PME et concernent différents secteurs d’activités.
Les TPE et les PME représentent 63 % des cas de relocalisations identifiés sur 2013-2016, dynamique similaire àcelle observée précédemment. Les autres cas de relocalisation relèvent des grandes entreprises (31 %) et des ETI(7 %). Les secteurs d’activités les plus représentés parmi les cas de relocalisation sur 2013-2016 sont : lamétallurgie et la fabrication de produits métalliques (25 %), les industries agro-alimentaires (14 %), la fabricationde produits informatiques, électroniques et optiques (12 ), le textile, l’habillement et les chaussures (12 %) et lafabrication de machines et d’équipements (8 %).
Une autre étude de la DGE a examiné 30 cas de relocalisation d’activités 272 et identifie les huit premiers motifs
de relocalisation (tableau 24) des entreprises françaises (données récoltées par enquête auprès desentreprises) :Tableau 24 : Les motifs de relocalisation

Note : Logistique : délais et coûts de transport ; Image/marketing : réactivité par rapport aux clients et SAV ; Made in France et label(écologie, DD) ; Qualité des produits : réduction des défauts de fabrication ; Synergies : rapprochement conception/fabrication ;Proximité client/fournisseur ; Innovations de produit : montée en gamme, nouveaux produits ; Qualification et économies d’échelle :augmentation des taux d’utilisation des sites existants, savoir-faire français
Source : Dgcis, Datar ; Calculs : Dgcis

Si l’automatisation n’est pas directement isolée parmi les motifs de relocalisation, elle apparaît en filigrane danscertains motifs, comme la recherche de réduction des défauts de fabrication (les machines sont plus précises et
efficaces pour certaines tâches répétitives) ou celui d’innovations de produit et de montée en gamme (produits
plus complexes, complémentarité des technologies).
Les motifs précédemment identifiés se combinent selon trois logiques 273 (figure 8) : une relocalisation
d’arbitrage, de retour ou de développement.

272

Dgcis (2014), op. cit.

273

Dgcis (2014), op. cit.

147

Conseil d’orientation pour l’emploi

Figure 8 : Les trois logiques de relocalisation

Source : Dgcis

Figure 9 : Les motifs de relocalisation en France

Lecture : Parmi les 30 cas étudiés, 91 % des relocalisations de retour ont été réalisées pour des raisons de marketing.
Source : Dgics, Datar ; Calculs : Dgcis

Selon l’analyse des examens de relocalisation issue de Colbert 2.0, l’automatisation aurait tendance à peser plus
comme motif de relocalisation sur la période récente (2013-2016). « Sur la période 2013-2016, l’amélioration desprocessus de production en France constitue le 2e motif de relocalisation (28 % des cas). Elle repose sur desinvestissements de productivité – automatisation des lignes de production notamment – qui permettent une
réduction conséquente des coûts de production en France en comparaison des coûts de production à l’étranger,
notamment pour des sites délocalisés en Asie (Chine, Taïwan, Thaïlande) » 274.

274

Audition de Grégoire Postel-Vinay, Chef de la Mission Stratégie, Direction générale des entreprises, Ministère de l’Economie etdes Finances, devant le COE le 15 novembre 2016.

148

Automatisation, numérisation et emploi
4.1.3 Les effets des délocalisations et des relocalisations sur l’emploi en France (volume etstructure)
Si les technologies peuvent pour partie affecter les déterminants de localisation des activités au niveau
international (délocalisation et relocalisation), il reste difficile d’apprécier les effets des choix de localisation desentreprises sur l’emploi domestique.
Le rôle des technologies dans les délocalisations d’emplois
La littérature économique s’est intéressée aux effets des délocalisations sur l’emploi d’un point de vue
macroéconomique et régional mais aussi en mesurant le caractère délocalisable des métiers ou des emplois
selon leur contenu en tâches 275.
Compte tenu de leur caractère largement concomitant, le développement du commerce international et lesavancées technologiques des dernières décennies ont fait l’objet de travaux cherchant à évaluer leurs effets
respectifs sur l’emploi : les emplois qui sont soumis au risque de délocalisation à cause de la concurrence despays à faible coût de main-d’œuvre et ceux qui font face au risque de substitution grâce aux nouvelles
technologies sont-ils les mêmes ?
Dans l’analyse des effets de la mondialisation, le risque sur l’emploi domestique est celui de la substitution d’un
travailleur local par un travailleur d’un autre pays alors que dans l’examen des effets du progrès technologique,le risque sur l’emploi est celui du remplacement du travailleur par une machine ou un logiciel. Ces deux risquesde destruction d’emplois domestiques sont certes de nature différente mais leur évaluation peut se fonder sur
un même critère, à savoir le caractère plus ou moins routinier. En effet, le risque de délocalisation d’un emploi
dépend de la capacité à faire réaliser à distance, par un travailleur étranger, un ensemble de tâches dontl’exécution dépend de règles explicites et codifiées. De la même manière, le risque d’automatisation d’un emploi
dépend de la possibilité de traduire des tâches en actions compréhensibles et réalisables par une machine ou un
logiciel.
Une étude de 2013 276 cherche ainsi à identifier les effets des importations chinoises et des technologies sur
l’emploi dans les marchés du travail américains entre 1990 et 2007. Elle montre que les territoires les plus
exposés aux importations chinoises ont connu des destructions d’emplois en particulier dans l’industrie et parmi
les moins qualifiés. Les territoires plus intensifs en activités composées de tâches routinières (et donc plus
soumis au risque de substitution par les technologies) n’ont pas connu de baisse du volume d’emploi mais une
modification de sa structure marquée par une polarisation dans l’industrie et les services. Ces résultats
empiriques soulignent que le commerce international et le progrès technologique ont des effets différents sur levolume et le type d’emplois domestiques considérés comme à risque.
Blinder dans son article de 2007, qui porte sur le risque de délocalisation des emplois dans les services aux EtatsUnis, cherche à compléter la grille d’évaluation du risque de délocalisation des emplois pour dépasser le seul
critère du routinier. Il distingue d’un côté les services qui exigent de la proximité physique et de l’interaction devisu entre le prestataire et le client, qui concernent autant des métiers du service à la personne que le métier
d’avocat ou de chirurgien par exemple, et de l’autre les services impersonnels où le service peut être réalisé à
distance sans que la qualité du service soit dégradée.

275

Blinder A. (2007), op. cit.

276

Autor D., Dorn D. et Hanson G. (2013), op. cit.

149

Conseil d’orientation pour l’emploi

Les technologies sont assez largement désignées comme un facteur qui permet une accélération et unélargissement des types d’emplois délocalisables. La quantification de l’ampleur des emplois détruits à cause
de la délocalisation et du potentiel futur est toutefois source de divergences 277.
Les effets des délocalisations sur l’emploi sont surtout quantifiables au niveau des bassins d’emploi locaux278.
Une étude menée sur le Royaume-Uni 279 analyse les effets des délocalisations sur les emplois domestiques. Les
différences dans le tissu industriel britannique (plus ou moins grande spécialisation dans des industries
traditionnelles caractérisées par une plus grande part de travail routinier) expliquent des effets différents sur les
territoires. Il en ressort notamment deux conclusions: les flux d’IDE sortants (vers les pays développés ouémergents) sont associés à des destructions d’emplois domestiques routiniers (manuels ou cognitifs). Quand les
IDE sont à destination des pays émergents, ils sont associés à des créations d’emplois non routiniers souvent
qualifiés dans le pays d’origine (relocalisation ou recentrage sur des activités à haute valeur ajoutée).
En France, plusieurs études ont cherché à quantifier les destructions d’emplois induites par les délocalisations.
L’une d’entre elles montre ainsi qu’« entre 2009 et 2011, 4,2 % des sociétés marchandes non financières de 50
salariés ou plus implantées en France ont délocalisé des activités et 3,1 % l’ont envisagé sans le faire. L’industriemanufacturière et les services de l’information et de la communication sont les secteurs les plus concernés » 280.
Les auteurs estiment à 20 000 le nombre de suppressions directes de postes en France dues aux délocalisations
sur la période 2009-2011. L’interprétation de ce chiffrage doit, selon les auteurs, se faire avec prudence et cepour au moins deux raisons. L’estimation, faite à partir de déclarations des employés, ne prend en compte que
les suppressions directes sans mesurer les effets induits sur l’emploi (positifs ou négatifs) chez les sous-traitants.
La délocalisation d’une partie de l’activité étant une stratégie visant la compétitivité pour l’entreprise, il fautaussi se demander si les emplois détruits ne l’auraient pas été si l’entreprise ne délocalisait pas. Plusieurs études
sur le cas français trouvent des résultats du même ordre de grandeur 281.
Les effets des relocalisations sur l’emploi
Si l’automatisation semble être un facteur susceptible de rapatrier des activités économiques précédemment
délocalisées sur le territoire français, peu d’études ont cherché à évaluer l’impact des relocalisations sur
l’emploi. L’exercice se heurte en effet à des difficultés méthodologiques tenant tant à l’ambiguïté du périmètre
du concept de relocalisation (il peut englober le rapatriement d’activités délocalisées dans le pays d’origine, maisaussi dans certains cas le non-départ d’activités qui devaient être délocalisées) qu’au volume et au typed’emplois relocalisables (d’autant que si les logiques de relocalisation reposent sur l’automatisation, alors leurmode de production sera moins intensif en travail et donc les créations d’emplois seront moindres).

277

Blinder fait référence dans son article de 2007 à cinq estimations différentes pour les Etats-Unis.

278

Mouhoud E.M. (2008), op. cit.

279

Gagliardi L., Iammarino S. et Rodríguez-Pose A. (2015) « Offshoring and the Geography of Jobs in Great Britain » CEPR Discussion
Paper No. DP10855, September.

280

Fontagné L. et D’Isanto A. (2013), « Chaînes d’activités mondiales : des délocalisations d’abord vers l’Union européenne », INSEE
première, juin.

281

Boulhol H. et Fontagné L. (2006), « Deindustrialisation and the Fear of Relocations in the Industry », CEPII Working paper ;Aubert P. et Sillard P, (2005) « Délocalisations et réductions d’effectifs dans l’industrie française », INSEE.

150

Automatisation, numérisation et emploi
Quelques études réalisées par des cabinets de conseil sur les Etats-Unis et le Royaume Uni ont cherché à évaluer
le potentiel d’emplois relocalisables à l’avenir. Elles considèrent que les relocalisations seront associées à descréations nettes d’emplois (BCG sur les Etats-Unis, 2013 ; PWC sur le Royaume-Uni, 2014). Une étude de 2015 ducabinet Ernst & Young282 estime ainsi que les relocalisations pourraient créer jusqu’à 315 000 emplois auRoyaume-Uni. Ils identifient un fort potentiel de relocalisation, mais cantonné à certains secteurs intensifs encapital, dont le marché final est européen, où la qualité et la marque importent beaucoup et qui emploient destravailleurs qualifiés. Pour arriver à ce chiffre, ils utilisent les 15 cas identifiés par l’agence gouvernementale
Reshore UK et construisent d’après cette analyse un potentiel de relocalisation. Cette estimation leur permet defaire des projections sur les effets sur l’emploi. Ils différencient trois types d’impacts : les impacts directs (impact
directement dans le secteur qui relocalise) ; impacts indirects (impact sur les secteurs en lien avec la logistiquedes secteurs qui relocalisent), impacts induits (demande soutenue par les dépenses des travailleurs d’activités
relocalisées).
En France, peu d’études cherchent à quantifier l’impact des relocalisations sur l’emploi (volume et type). Dansl’étude précitée, sur les trente cas d’entreprises ayant relocalisé 283, les emplois créés s’élèvent à 800. Le
caractère lacunaire des études disponibles sur le potentiel de créations d’emplois liées aux relocalisations
facilitées par le progrès technologique ne doit pas pour autant conduire à sous-estimer l’enjeu qu’il représente.
Les nouvelles technologies du numérique ont dans un premier temps facilité la délocalisation de certaines
fonctions de l’entreprise et de tout ou partie des emplois correspondants. Le mouvement d’automatisation et denumérisation pourrait à terme contribuer à favoriser des relocalisations d’activité, avec des retombées
potentielles positives sur l’emploi, même si à ce stade les exemples sont encore modestes.

4.2 Les avancées technologiques récentes pourraient, toutes choses égales parailleurs, accentuer les écarts entre les régions en fonction de la compositiondes économies locales
Les avancées technologiques sont susceptibles d’influer sur la localisation des activités et de l’emploi à l’échelle
internationale. C’est également le cas à l’échelle nationale.
La répartition de l’emploi sur le territoire national – à la fois en volume et en types d’emploi – dépend desévolutions de la structure de l’économie. Dès lors, analyser les effets potentiels des technologies récentes sur lalocalisation de l’emploi sur le territoire français passe nécessairement par une analyse des effets de cesdernières sur la composition de l’économie par secteurs, mais aussi par fonctions : l’impact sur le territoire
dépendra alors largement des caractéristiques propres à la structure de l’emploi (secteurs, qualifications) sur leterritoire considéré dans la mesure où l’automatisation et la numérisation affectent les secteurs et les
travailleurs (qualifications) de façon différente.

282

Ernst & Young (2015), « Reshoring manufacturing – time to seize the opportunity », February.

283

Dgcis (2014), op. cit.

151Conseil d’orientation pour l’emploi

4.2.1 Rappel des déterminants de la localisation de l’emploi au sein d’un pays et rôle possible
des déterminants technologiques
Evolution de la répartition de l’emploi sur le territoire français
La répartition des emplois sur le territoire national a profondément évolué depuis 30 ans, non seulement entermes de secteurs, mais aussi de fonctions 284.
Carte 2 : Variation de l’emploi total en France entre 1982 et 2011 par zone d’emploi

Lecture : Les territoires qui ont perdu de l’emploi sur la période (en vert) correspondent à des territoires spécialisés dans les activités
industrielles et agricoles en recul sur les 30 dernières années. Les territoires qui ont gagné des emplois (en rouge et bordeaux) sont acontrario ceux spécialisés dans l’économie de la connaissance et les services à la population.
Source : INSEE

L’analyse par fonction souligne une distinction, au sein de l’économie, entre sphère productive et sphère
présentielle avec l’idée qu’elles ont des localisations différentes 285. La sphère présentielle renvoie aux activités« mises en œuvre localement pour la production de biens et de services visant la satisfaction des besoins depersonnes présentes dans la zone, qu’elles soient résidentes ou touristes ». La sphère productive fait référence a
contrario aux « activités qui produisent des biens majoritairement consommés hors de la zone et des activités deservices tournées principalement vers les entreprises de cette sphère ». Cette distinction permet de lier lesévolutions de l’économie nationale aux effets sur l’emploi au niveau territorial.

284

Reynard R., Vialette P. et Gass C. (2015) « Trente ans de mutations fonctionnelles de l’emploi dans les territoires », INSEE
Première, n° 1538, février.

285

Reynard R., Vialette P. et Gass C. (2015), op. cit.

152

Automatisation, numérisation et emploi
Tableau 25 : Localisation des sphères productive et présentielle

Définitions

ActivitésSphère productive

Sphère présentielle

Activités potentiellement exportatrices de biens et deservices

Activités tournées vers la satisfaction desbesoins des personnes présentes (résidentes
ou touristes)-

Production « concrète » : agriculture et industrieProduction « abstraite » (tertiaire productif) :commerce de gros et services aux entreprises

Commerce de détail, santé, action sociale,éducation, services aux particuliers,
administration et construction

Localisation

Ouverte à la concurrence internationale, elle sert desbesoins au-delà de la zone, l’ancrage territorial est
plus ténu.

Elle correspond à une demande locale et à
des activités nécessitant une proximité forte
avec la population

Evolution
1982-2011

Réduction des effectifs de 6 % sur la période : baissedes fonctions de la production concrète (30 % contre
56 % en 1982) et croissance la production abstraite

Augmentation des effectifs de 42 % sur lapériode. Elle représente en 2011 65 % del’emploi total.

Source : INSEE

Carte 3 : Variation de l’emploi en France dans la sphère productive 1982-2011 par zone d’emploi

Lecture : Les zones qui ont le plus perdu (vert foncé) sont celles où il y avait une forte proportion d’emplois dans la production
concrète (agriculture et industrie). Les effectifs (pour beaucoup des travailleurs peu qualifiés) ont été divisés par deux : ils
représentent 30 % de la sphère productive en 2011 contre 56 % en 1982. Ces chiffres sont à mettre en lien très largement avec
l’automatisation et la mondialisation (délocalisations entre autres).
Les zones qui ont le plus gagné (en rose saumon) sont celles qui ont vu la croissance des effectifs des fonctions de production
abstraite (conception-recherche, prestations intellectuelles, production culturelle) et des fonctions de gestion et d’intermédiation(+ 47 %). Ces fonctions font appel à des travailleurs plus qualifiés que pour la production concrète. Leur développement est le signe
du passage de l’économie productive française vers l’économie de la connaissance, de l’information et de la production
immatérielles. Elles se localisent surtout dans l’agglomération parisienne et les métropoles régionales.
Source : INSEE

153

Conseil d’orientation pour l’emploi

Carte 4 : Variation de l’emploi en France dans la sphère présentielle 1982-2011 par zone d’emploi

Lecture : Les effectifs d’emplois présentiels ont augmenté partout :- mais plus fortement dans les zones qui ont connu une forte croissante démographique (en bordeaux) grâce à l’essor desfonctions de la production abstraite ;- moins dans celles qui ont perdu de la population (en rose saumon) à cause de la réduction des fonctions de la production
concrète.
Cette progression est surtout liée à l’essor de trois fonctions : l’administration publique, la santé et l’action sociale et les services deproximité. Dans les zones qui ont connu des destructions d’emploi sur la période : ces fonctions comptent pour 80 % de la croissancede l’emploi présentiel.
Source : INSEE.

En 2012, l’économiste géographe Laurent Davezies 286 a présenté une analyse similaire autour de « 4 France » :les territoires « marchands dynamiques » (36 % de la population), les territoires « non marchands dynamiques »(44 %), les territoires « marchands en difficulté » (8 %) et les territoires non marchands en difficulté (12 %).
Pierre-Noël Giraud 287 propose pour sa part deux autres distinctions : la première entre emplois exposés etemplois abrités, la seconde entre emplois nomades et sédentaires. En réalité il y a deux couples : les emplois
exposés sont les emplois nomades, ceux de l’économie des biens et des services qui peuvent être consommés
ailleurs que là où ils sont produits ; les emplois abrités sont les emplois sédentaires qui sont ceux de l’économie
satisfaite par une demande domestique voire locale. Cette distinction est proche de celle entre sphère
productive et présentielle.
Les emplois exposés sont en concurrence avec les emplois localisés dans d’autres pays alors que pour les
emplois abrités, un emploi détruit sera recréé parce que la demande est stable. Ces éléments se traduisent dansles logiques de localisation des emplois. Les services exposés n’ont pas besoin d’être proche de leur marché

286

Davezies L. (2012), La crise qui vient, la nouvelle fracture territoriale, La République des Idées, Seuil.

287

Frocrain P. et Giraud P.-N. (2016), « Les emplois exposés et abrités en France », Les Synthèses de la Fabrique, n° 9, septembre ;Giraud P.-N., « Une autre grille d’interprétation : nomades, sédentaires et “désindustrialisation” de l’Europe », blog.

154Automatisation, numérisation et emploi
final, ils se localisent donc en ville, pour profiter des économies d’échelle et des économies d’agglomération. A
l’inverse les emplois abrités sont obligés d’être localisés à proximité de leur consommateur. L’emploi exposé
recule entre 1999 et 2013 et se tertiarise alors que l’emploi abrité augmente. Le recul de l’emploi exposé est dû
à la réduction des emplois dans la production agricole (- 219 000 sur la période) et la fabrication industrielle (755 000 sur la période) ; l’emploi tertiaire exposé croît (+ 780 000).
Ces emplois ne sont pas répartis également sur le territoire : les emplois exposés tertiaires sont surtout situés
dans les grandes villes 288 alors que les emplois agricoles et industriels sont plus dispersés. Les emplois exposéssont plus productifs et mieux rémunérés en particulier les services. Les différences de qualifications sont parcontre faibles entre emplois exposés et abrités.
Le poids des facteurs technologiques
La technologie peut avoir plusieurs effets sur l’emploi qui se répercutent ensuite sur les territoires en fonctionde leur catégorisation en tant qu’emplois abrités ou exposés : la création de nouveaux secteurs (production etservices autour de cette technologie), la croissance de secteurs existants grâce aux gains de productivité permis
par cette technologie ou au contraire le déclin de secteurs ou d’entreprises qui perdent en compétitivité et enfin
la manière dont elle peut affecter les relations entre les acteurs économiques (évaluation de la distance).
L’analyse sur les effets potentiels des technologies sur la localisation des activités décrit pour l’échelle
internationale vaut aussi dans le cadre national. Les logiques de localisation des emplois exposés peuvent ainsiévoluer pour s’orienter vers des territoires qui sauront proposer la meilleure combinaison entre coûts salariaux,coûts de transport, aspects institutionnels (locaux), capital humain et écosystème régional.
A cet égard, la capacité des territoires à attirer des entreprises et donc à créer des emplois dépend de plus enplus de différents déterminants parmi lesquels l’insertion dans des réseaux de télécommunications. Or les
territoires français sont encore inégalement connectés notamment en matière d’accès à l’internet très hautdébit. Pourtant, il est devenu un enjeu stratégique pour les entreprises pour communiquer avec leurspartenaires, externaliser certaines fonctions ou encore développer leur stratégie de vente et de communication.
Le Plan France Très Haut débit, lancé en 2013, qui prévoit un investissement de 20 milliards d’euros en dix ans
pour couvrir l’ensemble du territoire d’un accès à internet très haut débit, doit ainsi permettre de rétablir une
certaine égalité des chances entre territoires.

288

Borzic M. et Le Jeannic T. (2014), « En matière d’emploi, les métropoles ont davantage résisté à la crise », INSEE Première,n° 1503, juin ; Van Puymbreck C. et Reynard R. (2010), « Répartition géographique des emplois – Les grandes villes concentrent les
fonctions intellectuelles, de gestion et de décision. », INSEE, n° 1278, février.

155

Conseil d’orientation pour l’emploi

4.2.2 L’impact territorial des technologies sur l’emploi dépend d’abord de la spécialisation desterritoires dans certains secteurs, métiers ou qualifications soumis à un risque élevé
d’automatisation ou affectés par la numérisation
Plusieurs études ont essayé d’isoler les effets du progrès technologique sur l’emploi au niveau territorial en
analysant notamment comment les technologies peuvent affecter les évolutions de la demande de travail entre
les différents territoires.
Les effets différenciés de la technologie sur l’emploi dans les territoires
Evaluer les effets du changement technologique sur les zones d’emploi implique de définir au préalable une
méthode de mesure de ce changement. Trois approches peuvent ici être retenues : une première approche
analyse les effets du progrès technologique sur un marché de l’emploi local en fonction de la spécialisationindustrielle de l’économie locale 289, une deuxième approche observe les effets de la numérisation au regard dela composition historique en qualifications 290, la dernière approche se fonde sur la composition par métiers 291.
Une étude de 2014 292 évalue l’impact du progrès technologique (mesuré par les brevets) sur les marchés del’emploi locaux (Travel to Work Areas, TTWAs) au Royaume-Uni en utilisant des données de 2000-2007. Ellemontre que les taux d’emploi sont plus faibles dans les territoires qui sont plus exposés aux chocs
technologiques en fonction de leur spécialisation industrielle. L’importance de cet effet négatif varie en fonction
des territoires et de la typologie de travailleurs (qualifications). Les territoires les plus touchés sont ceux qui ont
de faibles économies d’agglomération (donc très spécialisés dans un seul secteur) et une spécialisation dans lesindustries traditionnelles et une grande part des travailleurs intermédiaires employés pour des tâches
routinières. Selon ces résultats, plus un territoire a une grande part d’entreprises high-tech (qui ont en général
un plus haut niveau de dépenses en R & D et d’efforts d’innovation), plus il a les capacités de réagir auchangement technologique. Inversement, moins un territoire a d’entreprises high-tech, et plus il a d’entreprises
low tech ou spécialisées dans des industries traditionnelles, plus il y a une baisse du taux d’emploi.
L’approche par la composition en métiers au sein d’une économie locale est très liée à la littérature sur leprogrès technologique favorable aux plus qualifiés 293 et à celle, complémentaire, d’un progrès technologiquedéfavorable aux tâches « routinières » 294.

289

Gagliardi L. (2014), « Employment and Technological Change : on the geography of labour market adjustements », SERC
Discussion Paper 165, October ; Audition de Luisa Gagliardi, Professeure en économie à l’Université de Genève, chercheureassociée au Spatial Economics Research Centre (CEP-SERC) de la London School of Economics et au Research Centre for Regional
Economics, Transports and Tourism (CERTeT) de l’université Bocconi, devant le COE le 11 octobre 2016.
290

Beaudry P., Doms M. et Lewis E. (2010), « Should the PC be considered a technological revolution ? Evidence from US
metropolitan areas », May ; Moretti E. (2012), The New Geography of Jobs, Mariner Books ; Berger T., et Frey C.B. (2016),« Technology Shocks and urban evolutions : did the computer revolution shift the fortunes of U.S, cities? », non publié.
291

Autor D., Dorn D. et Hanson, G. (2013), op. cit. ; Charnoz P., et Orand M. (2016), « Qualification, progrès technique et marchésdu travail locaux en France, 1990-2011 », audition de Michael Orand, co-auteur de l’étude à paraître de l’INSEE « Qualification,
progrès technique et marchés du travail locaux en France, 1990-2011 », devant le COE le 20 septembre 2016.
292

Gagliardi L. (2014), op. cit.

293

Autor D.H., Levy F. et Murnane R. (2003), op. cit.

294

Autor D.H., et Dorn D. (2013), « The growth of low-skill service jobs and the polarization of the US labor market », American
Economic Review.

156

Automatisation, numérisation et emploi
Une étude menée sur le cas français 295 reprend ainsi l’approche développée par Autor et Dorn en 2013 sur lesmarchés d’emplois locaux américains et cherche à évaluer l’applicabilité des résultats obtenus dans le cas
américain. Cette étude vise donc à tester l’hypothèse que la transformation de la demande de travail en France
en faveur des plus qualifiés au cours des vingt dernières années est attribuable aux technologies de l’information
et de la communication, qui feraient disparaître les métiers composés de tâches routinières en les automatisantet favoriserait les métiers peu qualifiés des services et les métiers très qualifiés. Elle conclut que, là où la part
initiale (en 1982) d’emplois routiniers dans les métiers de production et de support est importante, on observe
une diminution de l’emploi dans ces métiers plus importante ainsi qu’une augmentation des emplois des métiers
très qualifiés et des métiers de services employant des peu diplômés.
L’étude met aussi en exergue l’effet de la spécialisation fonctionnelle des territoires (distinction entre métiers dela production et métiers de support) : une part importante de métiers routiniers de support est associée à une
croissance de l’emploi pour les métiers très qualifiés, ce qui ne se vérifie pas pour les métiers routiniers deproduction. Il n’y a en revanche pas de transfert suffisant des métiers routiniers vers les services :l’augmentation du chômage est plus forte là où la part d’emplois routiniers est importante et surtout quand ils’agit de métiers routiniers de support.
La dernière approche se fonde sur la dotation des territoires en qualifications (skills) comme facteur déterminantdes effets des technologies sur le bassin d’emploi. L’idée centrale est celle développée par Lin en 2009 296, àsavoir que la capacité d’adaptation d’une ville aux nouvelles technologies dépend de la composition initiale enqualifications. Le destin des territoires dépendrait donc de la densité en diplômés (même si la diversité
industrielle est aussi prise en compte). Berger et Frey (2016) 297 reprennent ce postulat et montrent comment lesdifférences de capacité d’adaptation aux chocs technologiques des années 1980 ont affecté le développement
des villes américaines. Selon eux, les technologies informatiques ont contribué au développement de nouvelles
tâches cognitives non routinières à partir des années 1980 complémentaires avec des travailleurs cognitifs. Lesvilles spécialisées dans ces activités ont ainsi connu un fort développement alors que celles qui avaient un poids
plus important d’activités routinières ont régressé. La divergence des villes américaines dans les 30 dernières
années dépend donc du degré de complémentarité entre les nouvelles technologies et le stock de compétences
initiales des travailleurs présents ab initio sur le territoire.
Les territoires français les plus fragilisés par l’automatisation et la numérisation
Que ce soit l’approche par spécialisation industrielle, par métiers ou par qualifications, les bassins d’emploi sontinégalement exposés aux effets des technologies. Ces études, sur données passées, permettent bien sûrd’entrevoir ce que les technologies les plus récentes pourraient signifier pour les territoires selon qu’ils sont plus
ou moins spécialisés dans certains secteurs et dans certains métiers et qu’ils disposent ou non de qualifications
complémentaires de ces technologies. Toutefois aucune étude n’a, à notre connaissance, essayé de mener un
travail plus prospectif sur les effets de l’automatisation et de la numérisation sur le volume et le type d’emploi àrisque par zone d’emploi.

295

Charnoz P. et Orand M. (2016), op. cit.

296

Lin J. (2009), « Technological adaptation, cities, new work », Research Department, Federal Reserve Bank of Philadelphia,
Working Paper, 07-25, July.

297

Berger T. et Frey C.B. (2016), op. cit.

157

Conseil d’orientation pour l’emploi

A défaut, il n’est pas impossible de faire des hypothèses sur les destins des territoires en mobilisant les éléments
mentionnés ci-dessus ainsi que le corpus présenté au début du rapport sur le risque d’automatisation parsecteur et par métier. Les territoires qui seraient les plus exposés au risque de destructions d’emploi sous l’effet
de l’introduction des technologies récentes seraient alors :

les zones d’emploi où les secteurs industriels « traditionnels » faiblement intensifs en technologie
représentent une grande part de l’emploi local (a fortiori si l’économie locale est très spécialisée dansces secteurs) ;Les zones d’emploi caractérisées par une forte densité en faibles qualifications ;Les zones d’emploi les plus exposées où les métiers routiniers pèsent plus dans l’emploi local.

4.2.3 Les créations d’emploi liées aux nouvelles technologies devraient bénéficier diversement
aux territoires
La possibilité pour les territoires de bénéficier des technologies pour développer l’emploi dépend de la présencea priori sur les territoires de la combinaison des facteurs répondant aux attentes nouvelles des entreprises
industrielles. La géographie des secteurs dont la croissance est portée par les nouvelles technologies concerned’abord les zones métropolitaines où les entreprises peuvent bénéficier d’économies d’agglomération et puiser
dans un vivier de talents dont les compétences sont complémentaires de ces technologies.
Les technologies comme levier de créations d’emplois industriels pour certains territoires
Pour tenter d’apprécier la capacité d’un territoire à développer l’emploi du fait des nouvelles technologies, onpeut tenter de croiser la nature des zones d’emploi et les relocalisations d’activités qui y ont eu lieu (qui permet
en ce sens d’évaluer l’attractivité d’un territoire).
Dans le cadre des travaux sur le potentiel de relocalisations industrielles en France, le Pipame a cherché àévaluer l’exposition des territoires aux délocalisations et aux relocalisations en fonction de leur compositionindustrielle (carte 5). La synthèse distingue d’abord quatre types de secteurs industriels en fonction del’importance de leur ancrage territorial : les secteurs domestiques peu délocalisables (sphère présentielle), lessecteurs exportateurs peu délocalisables (activités à haute valeur ajoutée insérées dans des écosystèmesdenses), les secteurs à délocalisations défensives (secteurs tayloriens où les délocalisations sont envisageables
mais plutôt sur une petite partie de la chaîne et temporaires), les secteurs à délocalisations offensives(repositionnement, montée en gamme).

158

Automatisation, numérisation et emploi
Carte 5 : Les 100 cas de relocalisation dans les six catégories de zones d’emploi

Source : Pipame (2013)

La part respective de ces secteurs dans la composition des zones d’emploi permet d’aboutir à un indiced’exposition des territoires. L’étude distingue ainsi six catégories de zones d’emploi en fonction de cet indice :les zones industrielles mono-spécialisées, les zones industrielles de performance extérieure et les zones
industrielles en territoire rural ; et les zones servicielles rurales et de services collectifs, les zones servicielles
touristiques et de proximité et les zones servicielles urbaines.
Les zones d’emploi industrielles (rouge, bleu foncé et vert) attirent 45 % des relocalisations. Ceci peut s’expliquer
ainsi : les zones industrielles en territoires ruraux disposent d’un tissu industriel solide tout en étant bien
connectées aux autres territoires dotés en services cognitifs, alors que les zones industrielles de performance
extérieure attirent par leur spécialisation en industries déjà fortement exportatrices et par leur écosystème. Leszones industrielles mono-spécialisées attirent le moins. Seules les zones servicielles urbaines (bleu clair) attirent
beaucoup de relocalisations (48 %) parmi les zones servicielles. Elles sont spécialisées dans l’économie de laconnaissance et fournissent en services les zones industrielles d’exportation.

159

Conseil d’orientation pour l’emploi

Les technologies numériques devraient contribuer à poursuivre la tendance à la concentration de l’emploi dansles villes et les métropoles
Si les nouvelles technologies peuvent représenter une opportunité pour certains territoires industriels ruraux,les études empiriques soulignent toutefois que ce sont les villes qui concentrent les secteurs ou fonctions« favorisés » par les nouvelles technologies (nouveaux secteurs ou secteurs qui connaissent des gains deproductivité). En France, les 15 plus grandes aires urbaines auraient ainsi concentré 75 % de la croissance entre
2000 et 2010, part bien supérieure à la moyenne de l’OCDE (60 %). Et ces métropoles ont représenté plus de 70% des créations nettes d’emplois privés entre 2007 et 2014 298.
La thèse fondatrice qui identifie les villes comme des espaces plus à même de s’adapter aux nouvelles
technologies est celle de Jane Jacobs 299. Dans la même perspective, Lucas (1988) 300 soutient qu’en concentrant
les connaissances et les compétences d’un côté, la production et la consommation de l’autre, les villes disposent
à la fois des facteurs et des marchés pour tirer profit des nouvelles technologies. Ces thèses sont reprises par
Jeffrey Lin 301 (2009) qui part du constat que certaines villes américaines semblent plus à même d’attirer ou decréer de nouveaux emplois (« new work ») quand de nouvelles technologies émergent. Il définit ainsi ces
nouveaux emplois comme ceux qui nécessitent de nouvelles combinaisons d’activités ou de techniques qui ontémergé sur le marché du travail en réponse à de nouvelles informations, technologies ou « recettes » deproduction.
Deux études empiriques américaines ont ainsi souligné que ce sont les villes spécialisées dans l’économie de laconnaissance qui ont connu la plus forte croissance (entre 1970 et 2000) et que les nouveaux secteurs liés aux
nouvelles technologies se localisent (lors de leur naissance et de leur développement) dans les zones urbaines
les plus dotées en travailleurs hautement qualifiés (entre 2000 et 2010).
Reprenant l’approche développée par Lin (2009), une première étude de Berger et Frey 302 (étude distincte deleur analyse prospective sur le risque d’automatisation présentée au 2 de la présente partie) part du postulat
suivant : les tâches complexes de demain naissent là où les nouvelles technologies sont complémentaires avec
les qualifications des travailleurs. Les deux chercheurs montrent, sur des données américaines, que depuis larévolution informatique dans les années 1980, le contenu en tâches du changement technologique est devenu
de plus en plus complémentaire avec les travailleurs qui ont des compétences cognitives. Ainsi les villes qui sesont spécialisées dans l’économie de la connaissance ont connu une plus forte croissance. En outre, les auteurs
concluent que les technologies du big data vont probablement encore plus valoriser les compétences cognitives
et notamment la créativité et l’interaction sociale.
Dans un second article 303, ces deux mêmes auteurs analysent l’apparition de nouveaux secteurs aux Etats-Unis
entre 2000 et 2010 liée aux avancées technologiques. Cette analyse s’intéresse aux lieux où ces nouveaux
secteurs apparaissent et montre qu’ils naissent là où il y avait déjà une dotation en travailleurs qualifiés et298

Davezies L. et Estèbe P. (2015), Les nouveaux territoires de la croissance : vers un retournement historique de la géographieéconomique ? Rapport d’étude, Observatoire de l’économie et des institutions locales, novembre.
299

Jacobs J. (1969), The Economy of cities.

300

Lucas R. (1988), « On the mechanics of economic development », Journal of Monetary Economics, 22.

301

Lin J. (2009), op. cit.

302

Berger T. et Frey C.B. (2016), op. cit.

303

Berger T. et Frey C.B. (2015), « Industrial renewal in the 21st century : Evidence from US cities, 2016 », Regional Studies.

160

Automatisation, numérisation et emploi
spécialisés dans des industries qui demandaient des compétences techniques similaires. Ils montrent que lesinnovations technologiques récentes suscitent la création de nouveaux secteurs, même si ces derniers ne
représentent qu’une part faible des créations d’emploi. En 2010, environ 0,5 % des travailleurs américains
travaillaient dans ces nouveaux secteurs (apparus sur les 10 dernières années) même s’il y a de grosses
variations territoriales – à San José (Silicon Valley) ce pourcentage s’élevait à 1,8 %. Ce lien entre présence decapital humain et apparition de nouveaux secteurs se prête à deux interprétations : soit ce sont les villes qui
savent plus se réinventer 304 et tirer avantage des technologies (appliquer l’innovation extérieure), soit elles sontplus innovantes (innovation locale). En analysant la provenance de l’innovation (où a été déposé le brevet), ils
montrent que l’avantage des villes n’est pas lié au fait que c’est en leur sein que sont déposés le plus de brevets
mais qu’elles savent tirer avantage des innovations d’ailleurs (utilisation de brevets déposés autre part). Ils
aboutissent à la conclusion que ce sont les travailleurs de ces villes qui savent capter et utiliser les innovations
extérieures.
Plusieurs travaux de l’Insee confirment l’idée selon laquelle les technologies seraient favorables aux activités àhaute valeur ajoutée et aux travailleurs les plus qualifiés et les mieux rémunérés qui se trouvent dans les villes etsurtout les plus grandes 305.
Les technologies numériques ont non seulement soutenu la croissance de secteurs d’activités déjà urbains
mais elles sont aussi à l’origine d’une économie numérique encore plus concentrée géographiquement dansles métropoles. Une étude de l’Insee de 2016 306 montre ainsi que l’économie numérique est particulièrement
concentrée en Ile-de-France (512 600 emplois en 2012, ce qui correspond à la moitié des actifs du secteur en
France). Elle représente 9 % de l’emploi francilien contre seulement 3 % en province.
Les emplois de l’économie numérique se répartissent entre les emplois dans les TIC (services aux entreprises,
vente et fabrication), les contenus et supports culturels mais aussi des emplois associés comme ceux de la
publicité et de la communication ou des industries connexes aux TIC (par exemple la fabrication d’équipements
d’aide à la navigation, l’instrumentation et matériels optiques).
Les cadres sont surreprésentés dans ces emplois puisqu’ils représentent 58 % des emplois du numérique, contre
29 % tous secteurs confondus. Plus de la moitié des actifs du numérique est diplômée du 2e ou 3e cycle
universitaire, en Ile-de-France (51 %), en 2012. C’est plus qu’en France dans le numérique (42 %) et qu’en Ile-deFrance tous secteurs confondus (30 %). « Parmi les actifs des TIC, les trois quarts sont diplômés del’enseignement supérieur et les deux tiers sont cadres. Ils sont majoritairement ingénieurs, chefs de projet
informatique, chercheurs. Les contenus et supports culturels emploient 56 % de cadres, notamment desjournalistes, des cadres artistiques, des responsables de programmation et de production de l’audiovisuel et desspectacles. Le domaine de la publicité-communication accueille davantage de professions intermédiaires (34 %) :ce sont des graphistes, des stylistes, des assistants de la publicité, des photographes ».
Les emplois de cette économie numérique sont même concentrés dans des zones très précises. 70 % des actifs
franciliens travaillent à Paris ou dans les Hauts-de-Seine. « Cette localisation des emplois s’explique par les

304

Glaeser E. et Saiz A, (2003), « The rise of the skilled city », NBER Working Paper, n° 10191, December.

305

Borzic M. et Le Jeannic T. (2014) op. cit. ; Van Puymbreck C. et Reynard R. (2010), op. cit.

306

Godonou C., Renouvel S., Roger S., Camors C., Soulard O. et Dezenaire F. (2016), « Economie numérique en Ile-de-France : une
dynamique d’emploi portée par les non-salariés », INSEE Analyses, n° 31, mars.

161

Conseil d’orientation pour l’emploi
avantages de la centralité et l’accès aux compétences et aux talents, à la densité des réseaux professionnels, auxmarchés (donneurs d’ordre, consommateurs, etc.) ».

4.2.4 La possibilité d’un « trickle-down » ou d’un multiplicateur technologique au niveau local
en France
Le développement de secteurs soutenus par les nouvelles technologies peut en outre avoir des effets plus
indirects sur l’emploi au niveau local, en favorisant le développement d’emplois induits.
Un courant de recherche principalement américain, autour d’Enrico Moretti, a essayé de quantifier ce potentiel
de créations d’emplois induits, partant du principe que la création d’un nouvel emploi dans le secteur marchandinduit la création d’autres emplois dans les services au sein de la même économie locale. Ce mécanisme,dénommé « l’effet multiplicateur local » 307, est utile pour l’analyse, même s’il se heurte à certaines difficultés
méthodologiques 308. Ce multiplicateur serait d’autant plus élevé pour des emplois hautement qualifiés et pourles secteurs industriels high-tech 309. Il proviendrait d’une augmentation de la demande en services locaux
générée par l’accroissement des revenus disponibles dans le secteur marchand. En termes simples, cela renvoie
au fait que s’il y a plus de travailleurs et qui plus est mieux rémunérés dans un territoire (dans cette thèse, c’est
un mécanisme avant tout urbain), ces travailleurs vont augmenter la demande locale en services (comme dessalons de coiffure, des restaurants) et ainsi tirer la création d’emplois de services. Ce multiplicateur a été évaluéd’abord sur des données américaines (Moretti, 2010) : un emploi dans le secteur high-tech aboutirait à lacréation de cinq emplois dans les services (dont deux qualifiés et trois peu qualifiés). La même méthode a été
appliquée sur des données suédoises (Moretti, Thulin, 2013) et le mécanisme, bien que de plus faible ampleur,est aussi identifié : un emploi hautement qualifié induit la création de trois emplois dans les services et un
emploi dans le secteur high-tech ne se traduit que par la création d’un emploi dans les services peu qualifiés.
La thèse de Moretti a été reprise et appliquée à des données européennes dans deux études 310. Une premièreétude de 2013 se fonde sur les tendances sur l’emploi et les salaires dans le high-tech 311 pour les pays de l’Union
européenne entre 2000 et 2011. Elle évalue que pour chaque emploi créé dans le high-tech, plus de quatre
nouveaux emplois sont créés dans le secteur non high-tech dans la même région. Dans cette analyse, deux
nouveautés sont à noter par rapport à la thèse de Moretti : les secteurs concernés par les créations d’emplois nesont pas uniquement les services locaux mais l’ensemble des secteurs (avocats, serveurs, chauffeurs de taxi,etc.), l’échelle n’est plus uniquement urbaine mais régionale (NUTS). Une analyse de 2015 aboutit à des307

Moretti E. (2010), « Local multipliers », American Economic Review: Papers & Proceedings, May.

308

Certains problèmes d’ordre méthodologique apparaissent quant à l’évaluation des effets des activités productives sur lesactivités présentielles. Elles sont de deux ordres : la première concerne la difficulté de discerner sans ambiguïté ce qui relève desemplois de la sphère « marchande » et de celle « non marchande » ; la deuxième renvoie aux choix de la variable utilisée pour
mesurer l’activité économique des deux sphères (emploi, salaires, valeur ajoutée, PIB régional) et de l’échelle (région,
département, zone d’emploi).
309

Moretti E. et Thulin P. (2013), « Local multipliers and human capital in the United States and Sweden », Industrial and Corporate
Change, Volume 22, n° 1.
310

Goos M., Hathaway I., Konings J. et Vandeweyer M, (2013), « High-technology employment in the European Union », Vives,
Discussion paper 41 ; Goos M, Konings, J. et Vandeweyer M. (2015) « Employment Growth in Europe : The roles of innovation, local
job multipliers and institutions », U.S.E, Discussion Paper series n°15-10.
311

Les emplois dans le high-tech englobent les emplois de l’industrie numérique mais aussi les métiers STEM (sciences, technologie,
ingénierie, mathématiques). Ils représentent 22 millions d’emplois en 2011 soit 10 % de l’emploi total dans l’Union européenne.
L’emploi dans ces secteurs a crû deux fois plus vite que l’emploi dans les autres secteurs sur la période.

162

Automatisation, numérisation et emploi
conclusions similaires : la création d’un emploi dans le high-tech induit la création de cinq emplois dans lesservices locaux.
D’un point de vue plus général, allant au-delà de l’effet multiplicateur des seuls emplois high-tech, plusieursétudes s’accordent sur l’existence d’une interdépendance, en France, entre les sphères productive etprésentielle 312: dans les territoires français qui ont connu une croissance de l’emploi dans les 30 dernières
années, les deux sphères ont progressé. Une étude de La Fabrique de l’industrie 313 sur les emplois abrités etexposés propose une estimation du multiplicateur d’emploi local : « lorsque 100 emplois exposés apparaissent
dans une zone d’emploi de France métropolitaine, 64 emplois abrités supplémentaires sont créés au sein de cettemême zone ». Les auteurs rappellent toutefois que ces résultats sont « entourés d’une part d’incertitude » mais
qu’il y a effectivement un impact puissant de l’emploi exposé sur l’emploi abrité.
Une autre approche examine l’existence d’un multiplicateur entre la création d’un emploi hautement qualifié(favorisés par les nouvelles technologies) et les créations d’emplois peu qualifiés. Les territoires qui attirent leplus de travailleurs qualifiés peuvent aussi être ceux qui fournissent le plus d’opportunités pour les travailleursles moins qualifiés. Cette idée est en écho avec l’hypothèse de Moretti. Elle permet d’envisager un scénario où
les emplois détruits par l’automatisation pourraient se déverser dans les services locaux employant destravailleurs peu qualifiés. Dans leur étude, Charnoz et Orand 314 montrent toutefois que dans le cas français,« quand les emplois routiniers disparaissent, ils ne sont pas entièrement, mais seulement en partie remplacés pardes emplois de services, ce qui explique qu’une part grandissante des travailleurs les moins qualifiés soient auchômage ».

312

Reynard R., Vialette P. et Gass C. (2015), op. cit.

313

Frocrain P. et Giraud P.-N. (2016), op. cit.

314

Charnoz P. et Orand M. (2016), op. cit.

163

Conseil d’orientation pour l’emploi

Conclusions
L’histoire économique montre qu’au cours des deux derniers siècles, l’emploi, s’il s’est beaucoup transformé,a continué à augmenter au fil des révolutions technologiques. Le lien plutôt favorable entre l’emploi et lesnouvelles technologies a également été confirmé au cours des trois dernières décennies.
1. La nature et l’ampleur inédite des progrès liés au numérique et à l’automatisation ainsi que leralentissement récent de la productivité remettent aujourd’hui la question de l’évolution de l’emploi aucœur du débat public. Dans un contexte marqué par de grandes incertitudes sur les avancées
technologiques à venir et leur rythme de diffusion dans l’économie, le Conseil a souhaité, pour éclairer
le débat public et l’élaboration des politiques publiques, aborder la question dans sa globalité. Tropsouvent en effet, les analyses sont partielles, ce qui peut fausser les conclusions. Tantôt elles
s’intéressent aux seules destructions d’emploi quand il faudrait aussi prendre en considération lescréations d’emploi, plus difficiles bien sûr à concevoir et à chiffrer. Tantôt elles considèrent la questiond’un point de vue purement quantitatif en omettant la dimension qualitative : la transformation ducontenu des emplois et du travail.
2. Les leçons de l’analyse économique récente invitent à considérer, au-delà de la vitesse dedéplacement de la frontière technologique, les enjeux de temporalité. En effet, l’introduction de
nouvelles technologies ne se traduit pas seulement par la substitution de l’homme par la machine, parle fait de produire plus avec moins, avec à la clé des destructions d’emploi. Les gains de productivité
associés à des « innovations de procédé » qui permettent de produire avec des effectifs réduits, sontégalement susceptibles de favoriser des gains de parts de marché, notamment à l’exportation. A côté ou
à la suite de ces « innovations de procédé », des « innovations de produit » peuvent apparaître, avec
des effets positifs sur l’emploi – à condition bien sûr que les nouveaux produits ne se substituent pas
aux anciens. Par ailleurs, à plus ou moins brève échéance, des mécanismes de compensation – ou effets
de bouclage macroéconomique – contribuent à l’augmentation de l’emploi, directement – via l’emploi
nécessaire à la mise en œuvre des nouvelles technologies – ou indirectement – via notammentl’augmentation de la demande. Deux questions sont dès lors cruciales : faire en sorte que ces
mécanismes de compensation puissent intervenir dans les meilleures conditions et les plus brefs
délais et bien gérer la période de transition.
3. Une économie ne peut s’abstraire ni même se tenir provisoirement à l’écart des progrès
technologiques au risque d’un décrochage : le progrès technologique n’est pas une option et la rapiditéd’adaptation est aussi un critère de succès dans un contexte de mondialisation accrue.
4. La diffusion des nouvelles technologies et par conséquent leur impact sur l’emploi et l’emploi nationalen particulier n’est pas pour autant une route toute tracée : à frontière technologique donnée, lesscénarios peuvent être très différents selon les choix opérés par les acteurs économiques – lescréateurs d’entreprises et des investisseurs –, et les conditions résultant de leur environnement. Aussi
les normes éthiques et sociales, ainsi que les choix de politiques publiques, sont-ils déterminants. Et ce
qu’il s’agisse par exemple de soutien à l’innovation et à la R & D publique et privée, d’édiction denormes techniques, d’application du droit de la concurrence (oligopoles), d’éducation, de formation etd’emploi. Tous concernent le pacte social et le soutien à l’offre et à la demande globale. L’ampleur et lecaractère crucial des choix à opérer exigent un diagnostic le plus étoffé possible et de bien apprécier
toutes les éventualités, pour se mettre en état de mieux décider en contexte d’incertitude.

164

Automatisation, numérisation et emploi
5. Pour établir ce diagnostic prospectif, il faut retenir le bon cadre d’analyse. Les études empiriques
analysées par le Conseil mettent clairement en évidence que, lorsqu’une machine se substitue à une
activité humaine, elle se substitue à une ou plusieurs « tâches » – c’est-à-dire la manière d’effectuer
une activité de travail en mobilisant certaines compétences – non à des « métiers ». D’une part, tous
les individus accomplissant le même « métier » n’accomplissent pas les mêmes tâches, d’autre part lecontenu en tâches d’un même métier peut évoluer avec, notamment, le progrès technologique.
6. Dès lors, mieux vaut se baser sur des données individuelles, décrivant la réalité des emplois en France,en prenant en compte la complexité de leur contenu. L’étude réalisée au sein du Secrétariat général duConseil sur le champ de l’emploi salarié en France à partir des données issues de l’enquête Conditions
de travail montre que : moins de 10 % des emplois existants présentent un cumul de vulnérabilités susceptibles de menacer
leur existence dans un contexte d’automatisation et de numérisation ; mais la moitié des emplois existants est susceptible d’évoluer, dans leur contenu, de façon significative à très importante ; le progrès technologique continuerait à favoriser plutôt l’emploi qualifié et très qualifié : parmi les
emplois susceptibles d’être vulnérables, les métiers surreprésentés, en volume ou au regard de leur partdans l’emploi total, sont souvent des métiers pas ou peu qualifiés.
7. La perspective d’une disparition massive des emplois existants, que laissent entendre certainesétudes soulignant que près de 50 % des emplois seraient exposés à un risque élevé d’automatisation –n’est donc pas la plus probable. En revanche, il est clair que les évolutions en cours vont être àl’origine d’une profonde transformation des emplois existants, y compris dans des secteurs et métiers
qui ne semblaient pas jusqu’à présent les plus directement concernés.
8. Les nouvelles technologies du numérique ont dans un premier temps facilité la délocalisation de certaines fonctions de l’entreprise et de tout ou partie des emplois correspondants. Le mouvementd’automatisation et de numérisation pourrait à terme contribuer à favoriser des relocalisations
d’activité, avec des retombées potentielles positives sur l’emploi, même si à ce stade les exemples
sont encore modestes.
9. L’importance d’un diagnostic prenant en compte une part d’incertitude sur les effets des nouvelles
technologies de la numérisation et de l’automatisation est cruciale : c’est sur cette base que doivent
s’appuyer les évolutions des politiques publiques et des régulations à mettre en œuvre. Elles ne sont ni
de la même ampleur, ni de la même nature selon que les transformations sont lentes ou brutales,
mineures ou massives, et concentrées ou non sur certaines compétences, certaines zones
géographiques, certaines catégories d’emploi. Dans un second tome du présent rapport, le COE vas’attacher à étudier, sur la base de ces différents scénarios, les enjeux précis en termes d’évolution descompétences, de mobilités professionnelles, d’organisation et temps de travail et de modes demanagement, de conditions de travail ou encore de soutien à l’innovation. Il y formulera également despréconisations de politiques publiques sur l’ensemble des champs de l’emploi et du travail.

165

Conseil d’orientation pour l’emploi

Annexe 1 : L’exposition des emplois salariés à l’automatisation en France
Étude réalisée par Carmelo Zizzo au sein du Secrétariat général du COE
Objectifs :Cette étude s’inscrit dans le cadre des travaux du COE pour le présent rapport avec deux objectifs principaux :Elargir les approches des études existantes sur le cas français. En effet, les effets de l’automatisation
sur l’emploi ne se mesurent pas seulement en termes d’emplois détruits, mais aussi en prenant encompte les emplois qui sont susceptibles d’être concernés par de profondes transformations en termesde contenus, méthodes et modes d’organisation. Seule l’étude d’Arntz et al. pour l’OCDE (2016) abordece sujet, qui mérite d’être approfondi.
Graphique 1 : Pourcentage de travailleurs occupant un emploi à risque élevé d’automatisation

Note : Les données relatives au Royaume-Uni englobent l'Angleterre et l'Irlande du Nord. Les données relatives à la Belgiquecorrespondent à la Communauté flamande.
Source : Arntz M., Gregory T. et Zierahn U. (2016), « The Risk of Automation for Jobs in OECD Countries: A Comparative Analysis »,Documents de travail de l'OCDE sur les affaires sociales, l'emploi et les migrations, n° 189, Éditions OCDE, Paris.

Obtenir la part d’emplois exposés au risque supposé d’automatisation, ainsi que la part d’emplois
dont le contenu est susceptible d’évoluer, pour chaque famille professionnelle. Dans le cadre d’uneapproche par tâche, il est non seulement possible d’apprécier le volume des emplois potentiellement
exposés, mais aussi un autre aspect souvent absent des études prospectives menées sur le sujet : levolume des emplois susceptibles d’évoluer du fait de leurs caractéristiques.

L’article de Frey et Osborne (2013) adopte une approche par métiers en estimant que, pour tous les métiers
dont la probabilité d’automatisation est supérieure ou égale à 70 %, les emplois associés à ces métiers sont àrisque de disparition. Cette approche, appliquée au cas français par le Cabinet Roland Berger (2014) et le thinktank Bruegel (2015), souffre de deux limites principales. In primis, bien des professions auxquelles Frey et
Osborne (2013) attribuent des probabilités élevées d’automatisation comportent souvent de nombreuses tâches
difficilement automatisables. Qui plus est, même au sein de chaque profession, les travailleurs ne réalisentsouvent pas les mêmes tâches.

166

Automatisation, numérisation et emploi
Les auteurs de l’étude de l’OCDE (2016) ne fournissent pas de résultats non plus en termes d’emplois à risquepar métier. Cela relève d’une part du faible nombre d’observations de l’enquête PIAAC, qui ne permet pas dedescendre à un niveau d’analyse aussi fin que celui des familles professionnelles.
In fine, ces résultats n’ont pas non plus été présentés dans la note d’analyse de Nicolas Le Ru pour France
Stratégie (2016).
La présente étude cherche donc à palier certaines des lacunes identifiées dans les choix méthodologiques desétudes prospectives existantes : elle part, non d’une analyse par métiers, mais d’un recensement des dimensions
de vulnérabilité des emplois, cernées à partir des conditions effectives de travail ; elle s’intéresse, non seulement àdes emplois supposés « à risque » de disparition, mais aussi à ceux susceptibles d’évoluer et elle se fonde sur desdonnées françaises, individuelles et récentes.
Pour autant, l’approche adoptée n’a pas pour ambition de proposer une analyse définitive de la substitution
effective des travailleurs par des machines. Elle présente naturellement les limites générales propres à tout
exercice prospectif sur ce thème. Elle doit avant tout être conçue comme un élément d’éclairage sur l’exposition
des travailleurs aux technologies en France.

Cadre Théorique :Notre hypothèse est que la vulnérabilité potentielle d’un emploi à l’automatisation dépend de trois facteurs
principaux :

Avantage comparatif de l’homme par rapport aux machines. Selon Autor (2015), quatre dimensions
principales, doivent être prises en compte comme suit :oDeux caractéristiques de l’emploi : flexibilité dans l’exercice de son travail, nécessitéd’entretenir des interactions sociales plus ou moins marquées ;oDeux compétences du travailleur : adaptabilité, capacité de résoudre les problèmes.

Dans l’analyse qui suit, nous faisons l’hypothèse que la dimension cruciale pour appréhender le degré d’expositionde chaque emploi dans les métiers des services est celle des interactions sociales, puisque dans ces métiers elles
diminuent le risque pour un emploi d’être automatisé : il suffit de penser aux métiers des services à la personne,
que la littérature existante indique univoquement comme à l’abri d’un risque élevé d’automatisation. A contrario,
nous estimons qu’en ce qui concerne les métiers non manuels de la manufacture, des emplois pour lesquels lesconditions de travail sont associées à une certaine flexibilité peuvent échapper davantage au risqued’automatisation 315.


Goulets d’étranglement de la frontière technologique (facteur le plus étudié par la littérature)oLe critère de la perception visuelle ou sonore a été retenu ici comme le plus à même de cerner lesdifficultés d’automatisation pour les métiers manuels. En effet, comme la partie 1 du présent
rapport le rappelle, la capacité d’un système d’intelligence artificielle à détecter une voix

315

Cf. la section de méthode pour comprendre comment cela a été pris en compte dans la construction de l’indice de risqued’automatisation.

167

Conseil d’orientation pour l’emploi

dans le bruit, ou à interpréter des situations évolutives complexes et prendre des décisions dansde telles situations, demeure très limitée.


Rentabilité économique de l’automatisation d’un poste de travail. A notre connaissance, à l’exception
de l’étude de Feng et Graetz (2016), aucune analyse ne semble avoir essayé de tenir compte de ce
facteur qui est très difficile à appréhender de façon satisfaisante. Pourtant, la prise en compte de ce
critère est essentielle pour apprécier le potentiel d’automatisation effectif. Il existe en effet un risque desurestimation des emplois à risque lorsque la substitution d’un travailleur par une machine est possibled’un point de vue technique, mais n’est pas rentable économiquement.

Dans l’idéal, il serait souhaitable de comparer les prix des technologies disponibles et le salaire des travailleurspondéré par le temps qu’ils passent à effectuer une tâche automatisable. Cela est impossible pour plusieurs
raisons. D’abord, il est difficile d’accéder aux prix de toutes les technologies existantes qui pourraient se
substituer à un travailleur dans la réalisation d’une tâche. Qui plus est, étant donné que la frontière
technologique évolue rapidement, les prix de ces technologies ne cessent de varier, souvent à la baisse(cf. graphique 2). Par ailleurs, les enquêtes existantes qui permettent de connaître le temps employé par chaquetravailleur pour effectuer chaque tâche ne sont pas satisfaisantes pour analyser l’exposition des travailleurs àl’automatisation.
D’autres facteurs sont susceptibles d’introduire des biais de surestimation potentiels des emplois à risque : lesquestions d’acceptation sociale, le contexte institutionnel et réglementaire et les créations d’emplois. En effet,
ce n’est pas parce qu’une technologie peut se substituer à l’emploi d’un travailleur qu’elle est effectivement
directement et massivement utilisée par les entreprises. Il convient de garder ces éléments à l’esprit pourinterpréter les résultats de notre étude.
Graphique 2 : Changements dans le coût d’usage du capital TIC entre 1990 et 2012 pour 19 pays OCDE

Lecture : le coût d’usage du capital TIC baisse en France de plus de 4,2 points de pourcentage entre 1990 et 2001, de 5 points depourcentage entre 2001 et 2007, et de 12 points de pourcentage entre 2007 et 2012.
Source : OCDE, basé sur la base de données de l’OCDE sur la productivité, 4 septembre 2014, http://www.oecd.ord/std/productivitystats/

168

Automatisation, numérisation et emploi
Méthode :Afin de mener à bien notre étude, nous exploitons la vague 2013 de l’enquête Conditions de Travail. Tous les
sept ans depuis 1978, l’enquête Conditions de Travail est réalisée par la DARES auprès des actifs occupés et,
depuis 2013, des employeurs, visant à cerner au plus près le caractère réel du travail. C’est la seule enquête surles conditions de travail de cette ampleur et portant sur l’ensemble des actifs occupés en France.
Le grand avantage de cette enquête est qu’elle permet d’apprécier la variabilité du contenu et des méthodes detravail entre individus exerçant le même métier. Toutefois, l’utilisation de ces données dans le cadre d’une
recherche sur le risque d’automatisation des emplois en France présente deux limites. D’abord, les réponses,
bien que majoritairement factuelles, sont néanmoins auto-déclarées et donc se fondent sur les jugements que
les individus portent sur leur travail et pas toujours nécessairement sa réalité. Ensuite, cette enquête a été
conçue pour appréhender les caractéristiques du travail effectué par les travailleurs ainsi que l’environnement
dans lequel il est réalisé, non pour apprécier la nature des tâches réalisées, ni a fortiori la substituabilité de tout
ou partie de ces tâches par une technologie. Ainsi, les informations sont parfois insuffisantes pour capter
certaines des dimensions du caractère automatisable, en particulier pour évaluer le degré de complexité destâches exigeant des capacités de perception et de manipulation. Enfin, l’étude n’exploite pas les réponses desemployeurs et donc leur perception sur les conditions de travail susceptibles de favoriser ou nonl’automatisation de tâches.

Critères de définition du champ :Le champ retenu est composé par les employés salariés, résidant en France Métropolitaine et ayant la variable« dernier diplôme obtenu » renseignée 316. En 2013, 26 044 individus répondent à ces critères.
Notre échantillon est plus restreint : il compte 25 032 travailleurs, soit quelques 1 000 de moins que le champ.
Cette différence s’explique par le fait que nous avons retenu uniquement les individus qui répondent à toutes lesquestions mobilisées pour l’étude. Ce choix ne va pas avoir un impact considérable sur la significativité de nosrésultats, puisque le test du 𝜒² d’homogénéité (cf. tableau 1 en annexe bis) semble rejeter l’hypothèse d’une
différence statistiquement importante entre les deux distributions 317.
 Méthode de construction des indices intermédiaires

Afin de construire les indices intermédiaires visant à donner un score au travailleur pour chacune desdimensions de vulnérabilité de l’emploi que nous avons mentionnées ci-dessus, nous faisons référence à une
méthodologie répandue dans la littérature en la matière (cf. par exemple Spitz-Oener, 2006 ou Bittarello,
Kramarz et Maître, 2013) :𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝑖𝑖 =𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝑑𝑑𝑑 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐é𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 𝑑𝑑 𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔 j 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑙𝑙 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 i
𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝑑𝑑𝑑 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐é𝑟𝑟𝑠𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑎𝑎 𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔 j

Le risque principal de ce choix méthodologique est que la valeur de ces indices pour chaque individu dépendra
de manière mécanique de la taille de chaque groupe. Il sera donc nécessaire d’interpréter de manière ordinale316

Il s’agit d’un critère pour éliminer la non-réponse partielle.

317

Qui plus est, les plus importantes pertes d’individus se vérifient en correspondance des familles professionnelles que nous
excluons lors de l’analyse par métier, qui sera donc encore moins affectée par ce biais de sélection éventuel.

169

Conseil d’orientation pour l’emploi

les estimations qui en ressortent : les valeurs précises qu’assument ces indices sont peu indicatives, et il fautplutôt prendre en compte le classement des travailleurs selon chacune des dimensions.
Une autre source de biais possible découle du fait que les réponses aux questions sont corrélées entre elles demanière différente au sein de chaque groupe.
Malgré ces défauts, et gardant à l’esprit les tests de robustesse qui peuvent être effectués, nous estimons que
ces indices intermédiaires peuvent fournir une première estimation des différentes dimensions de lavulnérabilité d’un emploi vis-à-vis du risque potentiel d’automatisation.
 Les variables retenues pour l’analyse
Afin de choisir les variables à employer dans notre analyse, nous avons réparti les familles professionnelles 318 enquatre groupes, selon une matrice 2x2 définie comme suit : d’une part, par rapport au secteur (manufacture ou
service) et d’autre part par rapport au type de métier (manuel ou non manuel). Cela permet de prendre encompte les spécificités des groupes de métiers ainsi définis, afin de capter au mieux des dimensions différentes
de vulnérabilité selon les métiers : la dimension de la flexibilité telle que renseignée par les variables existantes
au sein de l’enquête Conditions de travail est plus opérante pour les métiers de la manufacture que pour lesmétiers des services. Par ailleurs, la dimension de la précision est retenue uniquement pour cerner lavulnérabilité à l’automatisation des emplois des métiers manuels.
A chaque dimension est donc associé un ensemble de caractéristiques de l’emploi considéré. Chaquecaractéristique correspond à une question de l’enquête Conditions de travail. Par exemple, dans le cas d’unmétier manuel de l’industrie, l’absence de capacité d’adaptation est signalée par le fait de ne pas devoirinterrompre une tâche en cours d’exécution pour en effectuer une autre non prévue ou par le fait de devoir
suivre de manière stricte des ordres, consignes ou modes d’emploi pour accomplir son travail.
Tableau 1 : Les variables retenues pour chaque dimension de vulnérabilité des emplois

MANUELMANUFACTURE(agriculture, industrie, construction)
Manque de flexibilité
Rythme de travail imposé par :- Déplacement automatique d’un produit
ou d’une pièce- Cadence automatique d’une machine- D’autres contraintes techniques- Normes de production ou délais à respecter en une heure au plus
Travail à la chaîne
Travail consistant à répéter continuellement
une même série de gestes ou d’opérations
Manque de capacité d’adaptation
Pas de nécessité d’interrompre une tâche en

318

SERVICES(Tertiaire)
Manque de flexibilité
Rythme de travail imposé par :- D’autres contraintes techniques- Normes de production ou délais à
respecter en une heure au plus
Travail consistant à répéter continuellement
une même série de gestes ou d’opérations
Manque de capacité d’adaptation
Pas de nécessité d’interrompre une tâche en
train d’exécution pour en effectuer une autre
non prévue
Application stricte d’ordres, consignes ou
modes d’emploi pour effectuer correctement

La classification retenue est FAP87, qui permet de descendre dans les détails tout en évitant de perdre trop de métiers du fait
que les cases n’ont pas un nombre suffisant d’observations.

170

Automatisation, numérisation et emploi
train d’exécution pour en effectuer une autre
non prévue
Application stricte d’ordres, consignes ou
modes d’emploi pour effectuer correctement
le travail
Impossibilité d’interrompre son travail quand
le travailleur le souhaite sans que cela
nécessite de se faire remplacer (cette question
combine les variables INTERUP et REMPLAS del’enquête CT)
Faible capacité de résoudre les problèmes
Lorsqu’au travail il se produit quelque chosed’anormale, le travailleur fait généralement
appel à d’autres (supérieur, collègue, service
spécialisé)
Les supérieurs hiérarchiques indiquent nonseulement ce qu’il faut faire, mais aussi commentNON
MANUELDes interactions sociales rares
Pas en contact avec le public (usagers,
patients,élèves,voyageurs,clients,
fournisseurs)
En contact routinier avec le public
Rythme de travail non imposé par une demande extérieure (clients, public) obligeant à
une réponse immédiate
Pas de contrainte technique de précision
demandé par son travail
Nécessité d’examiner des objets très petits,
des détails fins
Nécessité de faire attention à des signaux
visuels ou sonores brefs, imprévisibles ou
difficiles à détecter
Manque de flexibilité
Rythme de travail imposé par :- Déplacement automatique d’un produit
ou d’une pièce- Cadence automatique d’une machine- D’autres contraintes techniques- Normes de production ou délais à respecter en une heure au plus
Travail à la chaîne
Travail consistant à répéter continuellement
une même série de gestes ou d’opérations
Manque de capacité d’adaptation
Pas de nécessité d’interrompre une tâche en
train d’exécution pour en effectuer une autre
non prévue

le travail Impossibilité d’interrompre son
travail quand le travailleur le souhaite sansque cela nécessite de se faire remplacer (cettequestion combine les variables INTERUP et
REMPLAS de l’enquête CT)
Faible capacité de résoudre les
problèmes
Lorsqu’au travail il se produit quelque chosed’anormale, le travailleur fait généralement
appel à d’autres (supérieur, collègue, service
spécialisé)
Les supérieurs hiérarchiques indiquent nonseulement ce qu’il faut faire, mais aussi
comment
Des interactions sociales rares
Pas en contact avec le public (usagers,
patients,élèves,voyageurs,clients,
fournisseurs)
En contact routinier avec le public
Rythme de travail non imposé par une
demande extérieure (clients, public)
obligeant à une réponse immédiate
Pas de contrainte technique de précision
demandé par son travail
Nécessité d’examiner des objets très petits,
des détails fins
Nécessité de faire attention à des signaux
visuels ou sonores brefs, imprévisibles ou
difficiles à détecter

Manque de flexibilité
Rythme de travail imposé par :- D’autres contraintes techniques- Normes de production ou délais à respecter en une heure au plus
Travail consistant à répéter continuellement
une même série de gestes ou d’opérations
Manque de capacité d’adaptation
Pas de nécessité d’interrompre une tâche en
train d’exécution pour en effectuer une autre
non prévue
Application stricte d’ordres, consignes ou
modes d’emploi pour effectuer correctement
le travail

171

Conseil d’orientation pour l’emploi
Application stricte d’ordres, consignes ou
modes d’emploi pour effectuer correctement
le travail
Impossibilité d’interrompre son travail quand
le travailleur le souhaite sans que cela
nécessite de se faire remplacer (cette question
combine les variables INTERUP et REMPLAS del’enquête CT)
Faible capacité de résoudre les problèmes
Lorsqu’au travail il se produit quelque chosed’anormale, le travailleur fait généralement
appel à d’autres (supérieur, collègue, service
spécialisé)
Les supérieurs hiérarchiques indiquent nonseulement ce qu’il faut faire, mais aussi
comment
Des interactions sociales rares
Pas en contact avec le public (usagers,
patients,élèves,voyageurs,clients,
fournisseurs)
En contact routinier avec le public
Rythme de travail non imposé par une
demande extérieure (clients, public) obligeantà une réponse immédiate

Impossibilité d’interrompre son travail
quand le travailleur le souhaite sans que cela
nécessite de se faire remplacer (cette question
combine les variables INTERUP et REMPLAS
de l’enquête CT)
Faible capacité de résoudre les
problèmes
Lorsqu’au travail il se produit quelque chosed’anormale, le travailleur fait généralement
appel à d’autres (supérieur, collègue, service
spécialisé)
Les supérieurs hiérarchiques indiquent nonseulement ce qu’il faut faire, mais aussi
comment
Des interactions sociales rares
Pas en contact avec le public (usagers,
patients,élèves,voyageurs,clients,
fournisseurs)
En contact routinier avec le public
Rythme de travail non imposé par une
demande extérieure (clients, public) obligeant à une réponse immédiate

Note : Après standardisation, la réponse à chaque question est binaire : la variable vaut 0 si le caractère n’augmente pas lavulnérabilité de l’emploi au risque d’automatisation, selon la dimension en question ; et vice versa si la variable vaut 1. Par exemple
si le travailleur n’a pas de nécessité d’interrompre une tâche pour en effectuer une autre non prévue, la variable vaut 1 puisque ce
caractère rend plus facile l’automatisation selon la dimension de l’adaptabilité.
Source : Enquête Conditions de Travail, Direction de l’Animation de la Recherche, des Etudes et des Statistiques (DARES) du
Ministère du Travail. Vague 2013. Standardisation effectuée par l’auteur.

172

Automatisation, numérisation et emploi
 Méthodes de construction de l’indice d’exposition à l’automatisation
Afin de classer les emplois par degré d’exposition à l’automatisation et à la numérisation, nous utilisons une
moyenne pondérée des indices intermédiaires, standardisée entre 0 et 1. En particulier, nous donnons plus depoids aux dimensions que nous considérons être cruciales pour l’automatisation des emplois de chaque type demétiers (entre parenthèse en italique ci-dessous), selon l’hypothèse avancée dans la section relative au cadre
théorique.
Métiers manuels (perception) des services (interactions sociales)𝑓𝑓𝑓𝑥𝑖 + 𝑎𝑎𝑎𝑎𝑡𝑖 + 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑣𝑖+ 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑖 + 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑐𝑖
3
𝐴𝐴𝐴𝑜1𝑖 =3

Métiers manuels (perception) de la manufacture

𝑓𝑓𝑓𝑥𝑖 + 𝑎𝑎𝑎𝑎𝑡𝑖 + 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑣𝑖 + 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑐𝑖+ 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑖4
𝐴𝐴𝐴𝑜1𝑖 =2

Métiers non manuels des services (interactions sociales)𝑓𝑓𝑓𝑥𝑖 + 𝑎𝑎𝑎𝑎𝑡𝑖 + 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑣𝑖+ 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑐𝑖
3
𝐴𝐴𝐴𝑜1𝑖 =2

Métiers non manuels de la manufacture (flexibilité)

𝑎𝑎𝑎𝑎𝑡𝑖 + 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑣𝑖 + 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑐𝑖+ 𝑓𝑓𝑓𝑥𝑖
3
𝐴𝐴𝐴𝑜1𝑖 =2

Graphique 3 : Part des emplois par intervalle de valeurs de l’indice d’automatisation

Note : Densité de distribution estimée par noyau de type Epanchenikov. Valeur du paramètre de lissage : 0,1.
Lecture : Environ 13 % des emplois salariés en France ont un indice d’automatisation compris entre 0 et 0,1.
Source : Secrétariat général du COE

173

Conseil d’orientation pour l’emploiMême si une interprétation cardinale des valeurs de cet indice serait trompeuse, les différentes valeurs de cet
indice permettent néanmoins de comparer les degrés d’exposition différents des emplois entre eux : ainsi un
emploi dont la valeur de l’indice tend vers 1 sera plus exposé à l’automatisation qu’un emploi dont l’indice tendvers 0.
La limite principale de cette étude est qu’elle se fonde sur la construction d’indices pour lesquels le choix desvariables et des poids relève toujours d’un exercice qui, quoique réfléchi, n’est pas exempt d’une partd’arbitraire. Afin de limiter ce risque, nous avons retenu, en guise de tests de robustesse, deux autres méthodes
de construction de l’indice final d’exposition à l’automatisation.
1. Moyenne simple, standardisée entre 0 et 1.
Pour les métiers manuels :𝐴𝐴𝐴𝑜2𝑖 =Pour les métiers non manuels :𝑓𝑓𝑓𝑓𝑖 + 𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑖 + 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑣𝑖 + 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑐𝑖 + 𝑝𝑝𝑝𝑐𝑖
5

𝐴𝐴𝐴𝑜2𝑖 =𝑓𝑓𝑓𝑓𝑖 + 𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑖 + 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑣𝑖 + 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑐𝑖
42. La dernière méthode retenue part de deux Analyses en Composantes Principales (l’une pour lesmétiers non manuels, l’autre pour les métiers manuels) afin d’obtenir les poids à utiliser pour chacune
des dimensions de vulnérabilité à l’automatisation. En particulier, on a retenu pour les poids de cettespécification la corrélation du vecteur de la variable avec la première composante (expliquantrespectivement 67 et 60 % de l’inertie totale du système dans les deux ACP). L’hypothèse sous-jacente
est que le degré d’exposition d’un emploi à l’automatisation est la raison principale conduisant les
emplois à se différencier sur les quatre ou cinq dimensions retenues. L’indice est standardisé entre 0
et 1.
Pour les métiers manuels :𝐴𝐴𝐴𝑜3𝑖 = 𝑤𝑓𝑓𝑓𝑓 ∙ 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑖 + 𝑤𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 ∙ 𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑖 + 𝑤𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 ∙ 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑣𝑖 + 𝑤𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 ∙ 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑐𝑖 + 𝑤𝑝𝑝𝑝𝑝 ∙ 𝑝𝑝𝑝𝑐𝑖

Pour les métiers non manuels :𝐴𝐴𝐴𝑜3𝑖 = 𝑤𝑓𝑓𝑓𝑓 ∙ 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑖 + 𝑤𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 ∙ 𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑖 + 𝑤𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 ∙ 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑣𝑖 + 𝑤𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 ∙ 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑐𝑖

La comparaison entre la densité de distribution de l’indice retenu (Auto1) et celles des indices Auto2 et Auto3
montre bien qu’il n’y a pas de différence flagrante entre les trois indices (graphique 4). En particulier, la courbe
de l’indice Auto1 est légèrement plus plate, en raison de la pondération attribuée aux différentes dimensions
que nous considérons être cruciales pour l’automatisation des emplois de chaque type de métiers.

174

Automatisation, numérisation et emploi
Graphique 4 : Distribution des trois indices d’exposition à l’automatisation

Note : Distributions estimées par noyau de type Epanchenikov. Valeur du paramètre de lissage : 0,05.
Source : Secrétariat général du COE Eléments de caractérisation de la relation entre l’indice et l’exposition à l’automatisation
Les études prospectives visant à estimer le volume d’emplois exposés à l’automatisation et à la numérisation
sont toutes confrontées à la même difficulté principale : comment mesurer la diffusion des automates et la partd’emplois remplacés par ce biais dans l’économie ? Idéalement s'il avait été possible de quantifier lesdestructions d'emplois du fait de la diffusion des automates entre 2005 et 2013, on aurait pu vérifier la capacité
prédictive de l'indice d'exposition à l'automatisation calculé sur la base de la vague 2005 de l'enquête.
Malheureusement cette mesure n'existe pas.
Néanmoins, il est possible d’introduire des éléments descriptifs de caractérisation de la relation entre notre
indice et l’exposition à l’automatisation. Pour ce faire, nous avons exploité deux autres variables de l’enquête
Conditions de Travail, à savoir l’existence de craintes de la part du travailleur vis-à-vis de son emploi pourl’année qui vient, et le temps par semaine (mesuré en minutes) d’utilisation d’un ensemble de moyens
informatiques à des fins professionnelles 319 (graphique 5).
Notre idée est simple : au fur et à mesure que l’indice augmente, les travailleurs devraient ressentir une crainte
plus importante pour leur emploi, puisque celui-ci est davantage exposé à l’automatisation. Cela présuppose
naturellement que le travailleur soit informé ou ait conscience des évolutions potentielles de son emploi. C’est
une hypothèse forte, qui pourrait par exemple être moins valide pour les travailleurs les moins qualifiés ; quiplus est, la crainte pour son futur professionnel pourrait relever de bien d’autres facteurs que le risqued’automatisation. Néanmoins, nous estimons que, compte tenu des difficultés pour appréhender ce risque, cette319

A savoir : un ordinateur fixe, un ordinateur portable, une boîte à lettres électronique, Internet en dehors de la messagerie, un
Intranet ou un réseau de communication interne. Il faut préciser que ces estimations risquent d’être biaisées par l’interprétation
que le travailleur a confiée à la question relative au temps moyen par semaine d’utilisation de ces dispositifs. En effet, dans lavague 2013 la question « Utilisez-vous un téléphone portable ou un appareil de téléphonie mobile pour des besoinsprofessionnels » est posée aux enquêtés avant la question sur le temps par semaine et non pas après : cela pourrait avoir amené letravailleur à inclure le temps d’utilisation du téléphone portable dans ces estimations. En conséquence, nous ne conférons à cetteanalyse qu’une valeur purement descriptive.

175

Conseil d’orientation pour l’emploi

comparaison purement descriptive peut aider à caractériser la relation entre l’indice Auto1 et l’exposition
effective à l’automatisation.
De façon symétrique, le raisonnement est valide également pour le temps par semaine d’utilisation de moyens
informatiques. En effet, à des valeurs plus faibles de l’indice devrait correspondre un temps d’utilisation plusélevé, pour la simple raison que les emplois qui ne semblent pas être particulièrement concernés parl’automatisation, sont les emplois dont le contenu et les méthodes d’organisation se sont déjà sensiblementtransformé sous l’effet de la diffusion des technologies d’automatisation.
Afin d’apprécier ces relations descriptives entre les deux variables et notre indice, nous exploitons desrégressions locales. Nous retenons cette méthode pour deux raisons : d’une part, il s’agit d’une classe derégressions non paramétriques, c’est-à-dire qu’elles ne sont pas associées à une équation définie au préalable.
Cela a l’avantage de ne pas imposer une fonction globale pour ajuster un modèle à l'ensemble des données del'échantillon. D’autre part, elle permet d’effectuer une régression par les moindres carrés pondérés au voisinage
de chaque point du jeu de données, en donnant un poids décroissant à chaque valeur assumée par la variable enfonction de la distance du point dont la réponse est estimée. Cette dernière caractéristique est d’autant plus
intéressante que l’indice agrégé ne se distribue pas de manière continue sur son support (graphique 3) : lelissage des valeurs de l’indice lors des régressions effectuées par cette méthode permet de prendre en compte
cette discontinuité.
Comme prédit de façon concordante avec les postulats présentés ci-dessus, ces relations s’avèrent être pour lapremière (crainte de perdre un emploi) positive, et pour la seconde (temps d’utilisation des moyens
informatiques) négative (graphique 5). Si ces résultats ne valident pas l’existence d’une relation quantifiable
entre l’indice d’exposition à l’automatisation et les variables ci-mentionnées, ils sont néanmoins à même deconforter la robustesse de l’analyse.
Graphique 5 : Relation entre les variables « CRAINTE » et « TPSINFO »et l’indice d’exposition à l’automatisation

Note : Densité de distribution estimée par noyau de type Epanchenikov. Valeur du paramètre de lissage : 0,1. Dans le premiergraphique, la taille des points reflète le nombre de travailleurs pour lesquelles les valeurs de l’indice et de la variable « CRAINTE »sont x et y. Ainsi, par exemple, parmi les travailleurs pour lesquels l’indice vaut 0 il y en un nombre plus élevé de ceux qui n’ont pas
de crainte de perdre leur emploi.
Lecture : A des valeurs plus élevées de l’indice d’exposition à l’automatisation correspondent respectivement des valeurs plusélevées pour la variable « CRAINTE » et des valeurs moins élevées pour la variable « TPSINFO ».
Source : Secrétariat général du COE

176

Automatisation, numérisation et emploi
Résultats :Le graphique 3 présente la distribution de l’indice d’exposition à l’automatisation. On remarque d’abord quel’indice n’est pas distribué de manière homogène dans la population puisque la courbe atteint son maximum
quand l’indice vaut 0,3. Les valeurs de l’indice les plus élevées rassemblent une part faible de la population
salariée.
La distribution se caractérise par une absence de polarisation des effectifs. Elle se distingue en cela desconclusions de l’étude de Frey et Osborne qui met en évidence des effectifs plus importants aux deux extrémitésde l’échelle, et se rapproche davantage des conclusions de l’étude de l’OCDE. Le graphique 6 reprend l’un desgraphiques de cette dernière étude qui comparait notamment les distributions des probabilitésd’automatisation estimées par noyau dans les deux études.
Graphique 6 : Comparaisons des distributions de la probabilité d’automatisation (F&O et OCDE)

Lecture : Le modèle « par métier » de F&O aboutit à une polarisation des effectifs en correspondance des valeurs extrêmes de laprobabilité d’automatisation. Ce n’est pas le cas selon les résultats de l’approche « par tâche » de l’OCDE.
Source : OCDE (2016).

Deux conclusions principales peuvent être tirées de l’analyse des résultats :Seule une faible part des emplois ont un indice d’automatisation élevé : moins de 10 % des emplois cumulent demanière importante des caractéristiques qui les rendent vulnérables au vu des avancées technologiques
actuelles. On les appellera ici les emplois « exposés ».
Une part bien plus importante des emplois est toutefois potentiellement concernée par l’automatisation : prèsde 50 % des emplois pourraient voir leur contenu évoluer avec le développement des technologies de lanumérisation et de l’automatisation. On les appellera ici les « emplois dont le contenu est susceptibled’évoluer ».
Cette étude a pris le parti, à la différence d’autres études, de ne pas avancer de chiffres précis, mais de retenirplutôt des ordres de grandeur qui lui paraissent illustrer mieux ce phénomène complexe, divers et par natureincertain qu’est l’automatisation. En effet, il n’est pas possible de définir une valeur d’indice – un seuil – à partirduquel tout emploi serait automatisable, et cela d’autant que ne sont pas prises en compte, notamment, lesquestions de rentabilité économique de la substitution. C’est pourquoi l’étude conclut à ce double ordre de177Conseil d’orientation pour l’emploi

grandeur : moins de 10 % des emplois « exposés » et près de 50 % des emplois « dont le contenu est susceptibled’évoluer ».
Sur la base de ces données, il est possible d’essayer de regarder, à partir du degré d’exposition de chaque emploi
de l’échantillon, quels sont les métiers qui sont les plus exposés et les plus concernés par l’automatisation. Cette
analyse complémentaire peut prendre une double forme :D’abord, voir au sein des emplois « exposés » et « susceptibles d’évoluer », quels sont, en volume, lesmétiers les plus représentés, c’est-à-dire de regarder de quels métiers relèvent les contingentsd’effectifs « exposés » et « susceptibles d’évoluer» les plus nombreux ;Ensuite, et de façon complémentaire à cette première approche par volume, on peut chercher àidentifier les principaux métiers qui sont surreprésentés au sein des emplois les plus « exposé s» (ou desemplois les plus «susceptibles d’évoluer »), c’est-à-dire ceux dont la part dans les emplois les plus
« exposés » (ou les plus «susceptibles d’évoluer ») par les technologies d’automatisation est supérieureà leur part dans l’emploi total.

Décomposition des emplois «exposés»
Le tableau 2 présente la décomposition par famille professionnelle des emplois qui ont un indiced’automatisation élevé, c’est-à-dire ceux qui ont un nombre important de caractéristiques de leur travail qui lesrendent a priori plus « exposés ». Les métiers sont ici classés en fonction du nombre d’emplois qu’ils
représentent.
Ces métiers sont divers, même si l’on peut remarquer qu’ils sont pour beaucoup peu qualifiés et manuels – ceci
pouvant s’expliquer en partie par les données sur lesquelles repose l’étude, qui ne permettent de prendre encompte qu’imparfaitement la complexité des tâches exigeant des capacités de perception et de manipulation.
Tableau 2 : Décomposition des emplois les plus « exposés » : les métiers les plus importants en volume(dans l’hypothèse d’un indice d’automatisation d’au moins 0,7)

FAP
87
T4Z
E1Z
J0Z
E0Z
T2A
S1Z
J1Z
A1Z
J3Z
B2Z
B0Z
S2Z
T1Z
R0Z
B4Z
B3Z
178

Intitulé de la famille professionnelle
Agents d'entretien
Ouvriers qualifiés des industries de process
Ouvriers non qualifiés de la manutention
Ouvriers non qualifiés des industries de process
Aides à domicile et aides ménagères
Cuisiniers
Ouvriers qualifiés de la manutentionMaraîchers, jardiniers, viticulteurs
Conducteurs de véhicules
Ouvriers qualifiés du gros œuvre du bâtimentOuvriers non qualifiés du gros œuvre du bâtiment, des travaux publics,
du béton et de l'extraction
Employés et agents de maîtrise de l'hôtellerie et de la restauration
Employés de maison
Caissiers, employés de services divers
Ouvriers qualifiés du second œuvre du bâtimentOuvriers non qualifiés du second œuvre du bâtimentNombre d’emplois
exposés
320215
95545
85965
83304
76198
70306
62047
49875
48786
48455

% emplois
exposés
21,05%
6,28%
5,65%
5,48%
5,01%
4,62%
4,08%
3,28%
3,21%
3,19%

46517

3,06%

44362
43880
43770
37156
34226

2,92%
2,89%
2,88%
2,44%
2,25%

Automatisation, numérisation et emploi
D4Z
A0Z
D3Z

Ouvriers qualifiés de la mécanique
Agriculteurs, éleveurs, sylviculteurs, bûcherons
Ouvriers non qualifiés de la mécanique
Autres

32899
31985
31732
202628

2,16%
2,10%
2,09%
13,32%

Lecture : parmi les emplois cumulant de manière importante des caractéristiques les exposant dans un contexte d’automatisation etde numérisation (l’indice d’automatisation retenu est ici d’au moins 0,7), les agents d’entretien (T4Z) représentent 21,05 % del’ensemble des emplois « exposés » soit plus de 320 000 emplois. On ne retient ici que les seuls métiers dont la part dans l’emploi
exposé est supérieure au seuil de 2 %.
Note : Parmi les 87 familles professionnelles de la classification retenue, ne figurent pas dans ce tableau les métiers pour lesquels lesrésultats ne sont pas exploitables du fait du faible nombre de réponses à l’Enquête Conditions de travail.
Source : Enquête Conditions de Travail, Direction de l’Animation de la Recherche, des Études et des Statistiques (DARES) du
Ministère du Travail. Vague 2013. Estimations du Secrétariat général du COE

Graphique 7 : Décomposition des emplois les plus « exposés » : les métiers les plus importants en volume

Source : Secrétariat général du COE

Parmi ces emplois « exposés », 30 métiers apparaissent surreprésentés (tableau 3). On peut souligner une
certaine prédominance de métiers manuels et peu qualifiés, notamment de l’industrie. C’est le cas par exemple
des ouvriers non qualifiés des industries de process qui sont 5 fois plus nombreux parmi les emplois« concernés », par rapport à l’emploi total. C’est le cas également des ouvriers non qualifiés de la manutention
qui sont 4,1 fois plus nombreux dans les emplois « exposés » que dans l’emploi total.
La présence parmi les métiers surreprésentés au sein des emplois les plus «exposés» des emplois des employésde maison, des agriculteurs ou encore des coiffeurs est sans doute pour partie liée aux caractéristiques de179Conseil d’orientation pour l’emploi
l’enquête Conditions de travail qui ne permet que peu de prendre en compte la complexité des tâches exigeantdes capacités de perception et de manipulation.
Tableau 3 : Décomposition des emplois « exposés » : les métiers surreprésentés par rapport à leur part dansl’emploi total
FAP87
E0Z
A0Z
J0Z
B3Z
T4Z
E1Z
D4Z
T1Z
B0Z
D3Z
A1Z
C1Z
S1Z
T0Z
B2Z
R0Z
B1Z
T2A
S0Z
J1Z
B4Z
F1Z
S2Z
G0A
180

Intitulé de la famille
professionnelle
Ouvriers non qualifiés desindustries de process
Agriculteurs, éleveurs,
sylviculteurs, bûcherons
Ouvriers non qualifiés de la
manutention
Ouvriers non qualifiés dusecond œuvre du bâtiment
Agents d'entretien
Ouvriers qualifiés desindustries de process
Ouvriers qualifiés de lamécanique
Employés de maison
Ouvriers non qualifiés du grosœuvre du bâtiment, destravaux publics, du béton etde l'extraction
Ouvriers non qualifiés de lamécaniqueMaraîchers, jardiniers,
viticulteurs
Ouvriers qualifiés del'électricité et de l'électroniqueCuisiniers
Coiffeurs, esthéticiens
Ouvriers qualifiés du grosœuvre du bâtiment
Caissiers, employés deservices divers
Ouvriers qualifiés des travaux
publics, du béton et del'extraction
Aides à domicile et aides
ménagères
Bouchers, charcutiers,
boulangers
Ouvriers qualifiés de la
manutention
Ouvriers qualifiés du secondœuvre du bâtimentOuvriers qualifiés du textile etdu cuir
Employés et agents demaîtrise de l'hôtellerie et de larestauration
Ouvriers qualifiés de la% salariés exerçant cemétier dans le total desemplois «exposés»% salariés exerçant cemétier dans l’emploi
total

Coefficient desurreprésentation

5,48%

1,08%

5,08

2,10%

0,47%

4,46

5,65%

1,37%

4,12

2,25%

0,55%

4,10

21,05%

5,44%

3,87

6,28%

1,66%

3,79

2,16%

0,58%

3,75

2,89%

0,78%

3,72

3,06%

0,89%

3,45

2,09%

0,73%

2,87

3,28%

1,17%

2,80

1,11%

0,41%

2,75

4,62%
0,65%

1,69%
0,24%

2,74
2,69

3,19%

1,20%

2,65

2,88%

1,15%

2,50

0,74%

0,33%

2,22

5,01%

2,27%

2,21

1,37%

0,69%

2,00

4,08%

2,08%

1,96

2,44%

1,26%

1,93

0,32%

0,19%

1,73

2,92%

1,71%

1,70

1,13%

0,68%

1,65

Automatisation, numérisation et emploi

D2Z
K0Z
B5Z
D1Z
J4Z
J3Z

maintenanceOuvriers qualifiés travaillant
par formage de métal
Artisans et ouvriers artisanaux
Conducteurs d'engins dubâtiment et des travaux
publics
Ouvriers qualifiés travaillant
par enlèvement de métal
Agents d'exploitation destransports
Conducteurs de véhicules

0,92%

0,59%

1,56

0,49%

0,32%

1,52

0,75%

0,51%

1,48

0,60%

0,45%

1,34

0,68%

0,59%

1,16

3,21%

3,05%

1,05

Lecture : parmi les emplois cumulant de manière importante des caractéristiques les exposant dans un contexte d’automatisation etde numérisation (l’indice d’automatisation retenu est, ici, d’au moins 0,7), les ouvriers non qualifiés des industries de process (E0Z)
représentent 5,48% de l’ensemble des emplois « exposés » et 1,08% de l’emploi total. On ne retient ici que les métiers pour lesquels
le coefficient de surreprésentation est supérieur à 1.
Note : Parmi les 87 familles professionnelles de la classification retenue, ne figurent pas dans ce tableau les métiers pour lesquels lesrésultats ne sont pas exploitables du fait du faible nombre de réponses.
Source : Enquête Conditions de Travail, Direction de l’Animation de la Recherche, des Études et des Statistiques (DARES) du
Ministère du Travail. Vague 2013. Estimations du Secrétariat général du COE.

Décomposition des emplois « susceptibles d’évoluer »Ce tableau présente la décomposition par famille professionnelle des emplois qui ont un indice d’automatisation
significatif, c’est-à-dire ceux qui sont susceptibles d’être directement concernés par une reconfiguration descontenus et des méthodes de leur travail du fait de l’automatisation. Ces métiers sont divers, bien qu’on ytrouve plus de métiers non manuels comme les « cadres des services administratifs, comptables et financiers »ou les « secrétaires ».
Tableau 4 : Décomposition des emplois les plus «susceptibles d‘évoluer» :les métiers les plus importants en volume(dans l’hypothèse d’un indice d’automatisation compris entre 0,3 et 0,7)

FAP
87
T4Z
J3Z
T2A
V0Z
R1Z
J1Z

Intitulé de la famille professionnelle

Agents d'entretien
Conducteurs de véhicules
Aides à domicile et aides ménagères
Aides-soignants
Vendeurs
Ouvriers qualifiés de la manutention
Employés et agents de maîtrise de l'hôtellerie et deS2Z
la restauration
Employés administratifs de la fonction publique
P0Z(catégorie C et assimilés)
W0
Enseignants
Z
S1Z
Cuisiniers
T3Z
Agents de gardiennage et de sécurité
E1Z
Ouvriers qualifiés des industries de process
J0Z
Ouvriers non qualifiés de la manutention

Nombre d’emplois
susceptibles d’évoluer
814396552957399971377391358255353433% d’emplois
susceptibles d’évoluer
7,62%
5,17%
3,74%
3,53%
3,35%
3,31%

3202233,00%

3081492,88%2829602,65%276680234508225997203840

2,59%
2,19%
2,11%
1,91%
181

Conseil d’orientation pour l’emploi
R0Z
T2B
G1Z
A1Z
L4Z
B4Z
V1Z
B2Z
L5Z
L0Z
L2Z

Caissiers, employés de services divers
Assistantes maternelles
Techniciens et agents de maîtrise de lamaintenanceMaraîchers, jardiniers, viticulteurs
Techniciens des services administratifs,
comptables et financiers
Ouvriers qualifiés du second œuvre du bâtiment
Infirmiers, sages-femmes
Ouvriers qualifiés du gros œuvre du bâtiment
Cadres des services administratifs, comptables etfinanciers
Secrétaires
Employés administratifs d'entreprise
Autres199930199381

1,87%
1,86%

1990701,86%188596

1,76%

186381

1,74%

179374178709175432

1,68%
1,67%
1,64%

173232

1,62%168222
1661623734259

1,57%
1,55%
34,93%

Lecture : Parmi les emplois concernés par une reconfiguration des contenus et des méthodes de leur travail du fait del’automatisation (indice d’automatisation pour ces travailleurs compris entre 0,3 et 0,7), on trouve plus de 800 000 agentsd’entretien (T4Z), soit presque 8 % de l’ensemble des emplois « susceptibles d’évoluer ». On ne retient ici que les seuls métiers dontla part dans l’emploi exposé est supérieure au seuil de 1,5 %.
Note : Parmi les 87 familles professionnelles de la classification retenue, ne figurent pas dans ce tableau les métiers pour lesquels lesrésultats ne sont pas exploitables du fait du faible nombre de réponses.
Source : Enquête Conditions de Travail, Direction de l’Animation de la Recherche, des Études et des Statistiques (DARES) du
Ministère du Travail. Vague 2013. Estimations du Secrétariat général du COE.

Graphique 8 : Décomposition par métiers des emplois « susceptibles d’évoluer »Source : Secrétariat général du COE

182

Automatisation, numérisation et emploi
Parmi ces emplois « susceptibles d’évoluer », 34 métiers sont surreprésentés. Si les métiers manuels et peu
qualifiés de l’industrie sont toujours assez présents, on peut souligner ici la présence de davantage de métiers
des services. C’est le cas par exemple des employés et agents de maîtrise de l’hôtellerie et de la restauration qui
sont 1,7 fois plus nombreux dans les emplois « concernés », par rapport à l’emploi total. C’est également le cas
des aides à domicile et aides ménagères qui sont 1,6 fois plus nombreux dans les emplois « susceptiblesd’évoluer », par rapport à l’emploi total.
Tableau 5 : Décomposition des emplois « susceptibles d’évoluer » : les métiers surreprésentés par rapport àleur part dans l’emploi total

FAP87

J4Z
S2Z
J3Z
S0Z
T2A
K0Z
R0Z
T0Z
D2Z
J1Z
B1Z
F1Z
S1Z
T3Z
A1Z
T1Z
T4Z
J0Z
B2Z
D3Z
B0Z
B4Z

Intitulé de la famille
professionnelle
Agents d'exploitation destransports
Employés et agents de maîtrise del'hôtellerie et de la restauration
Conducteurs de véhicules
Bouchers, charcutiers, boulangers
Aides à domicile et aides
ménagères
Artisans et ouvriers artisanauxCaissiers, employés de services
diversCoiffeurs, esthéticiens
Ouvriers qualifiés travaillant parformage de métal
Ouvriers qualifiés de la
manutention
Ouvriers qualifiés des travaux
publics, du béton et de l'extraction
Ouvriers qualifiés du textile et ducuir
Cuisiniers
Agents de gardiennage et desécuritéMaraîchers, jardiniers, viticulteurs
Employés de maison
Agents d'entretien
Ouvriers non qualifiés de la
manutention
Ouvriers qualifiés du gros œuvre
du bâtimentOuvriers non qualifiés de lamécaniqueOuvriers non qualifiés du grosœuvre du bâtiment, des travaux
publics, du béton et de l'extraction
Ouvriers qualifiés du second œuvre
du bâtiment% salariés exerçant
ce métier dans letotal des emplois« susceptiblesd’évoluer »% salariésexerçant cemétier dansl’emploi total

Coefficient desurreprésentation

1,03%

0,59%

1,75

3,00%

1,71%

1,75

5,17%
1,14%

3,05%
0,69%

1,69
1,67

3,74%

2,27%

1,65

0,53%

0,32%

1,64

1,87%

1,15%

1,62

0,39%

0,24%

1,61

0,95%

0,59%

1,61

3,31%

2,08%

1,59

0,52%

0,33%

1,55

0,29%

0,19%

1,54

2,59%

1,69%

1,53

2,19%

1,44%

1,52

1,76%
1,15%
7,62%

1,17%
0,78%
5,44%

1,50
1,49
1,40

1,91%

1,37%

1,39

1,64%

1,20%

1,37

0,99%

0,73%

1,36

1,19%

0,89%

1,34

1,68%

1,26%

1,33

183

Conseil d’orientation pour l’emploi

D1Z
B5Z
C1Z
D4Z
E1Z
G0A
B3Z
V0Z
G0B
E0Z
P0Z
A0Z

Ouvriers qualifiés travaillant parenlèvement de métal
Conducteurs d'engins du bâtimentet des travaux publics
Ouvriers qualifiés de l'électricité etde l'électroniqueOuvriers qualifiés de la mécaniqueOuvriers qualifiés des industries deprocess
Ouvriers qualifiés de lamaintenanceOuvriers non qualifiés du secondœuvre du bâtiment
Aides-soignants
Ouvriers qualifiés de la réparation
automobile
Ouvriers non qualifiés desindustries de process
Employés administratifs de lafonction publique (catégorie C etassimilés)
Agriculteurs, éleveurs,
sylviculteurs, bûcherons

0,60%

0,45%

1,33

0,65%

0,51%

1,29

0,52%

0,41%

1,29

0,74%

0,58%

1,28

2,11%

1,66%

1,28

0,86%

0,68%

1,26

0,67%

0,55%

1,22

3,53%

2,91%

1,21

0,62%

0,52%

1,19

1,23%

1,08%

1,14

2,88%

2,55%

1,13

0,50%

0,47%

1,05

Lecture : Parmi les emplois concernés par une reconfiguration des contenus et des méthodes de leur travail du fait del’automatisation (indice d’automatisation pour ces travailleurs compris entre 0,3 et 0,7), les agents d’exploitation des transports(J4Z) représentent 1,03 % de l’ensemble des emplois « susceptibles d’évoluer » et 0,59 % de l’emploi total. On ne retient ici que lesmétiers pour lesquels le coefficient de surreprésentation est supérieur à 1.
Note : Parmi les 87 familles professionnelles de la classification retenue, ne figurent pas dans ce tableau les métiers pour lesquels lesrésultats ne sont pas exploitables du fait du faible nombre de réponses.
Source : Enquête Conditions de Travail, Direction de l’Animation de la Recherche, des Études et des Statistiques (DARES) du
Ministère du Travail. Vague 2013. Estimations du Secrétariat général du COE.

184

Automatisation, numérisation et emploi
ANNEXE BISTableau 1 : La distribution des observations dans l’échantillon et dans le champ retenu
FAP87
A0Z
A1Z
A2Z
A3Z
B0Z
B1Z
B2Z
B3Z
B4Z
B5Z
B6Z
B7Z
C0Z
C1Z
C2Z
D0Z
D1Z
D2Z
D3Z
D4Z
D6Z
E0Z
E1Z
E2Z
F0Z
F1Z
F2Z

INTITULE DU METIER
Agriculteurs, éleveurs, sylviculteurs,bûcheronsMaraîchers, jardiniers, viticulteurs
Techniciens et cadres de l'agriculture
Marins, pêcheurs, aquaculteurs
Ouvriers non qualifiés du gros œuvre
du bâtiment, des travaux publics, dubéton et de l'extraction
Ouvriers qualifiés des travaux publics,
du béton et de l'extraction
Ouvriers qualifiés du gros œuvre dubâtiment
Ouvriers non qualifiés du secondœuvre du bâtimentOuvriers qualifiés du second œuvre dubâtiment
Conducteurs d'engins du bâtiment etdes travaux publics
Techniciens et agents de maîtrise dubâtiment et des travaux publics
Cadres du bâtiment et des travaux
publics
Ouvriers non qualifiés de l'électricité etde l'électroniqueOuvriers qualifiés de l'électricité et del'électronique
Techniciens et agents de maîtrise del'électricité et de l'électroniqueOuvriers non qualifiés travaillant parenlèvement ou formage de métal
Ouvriers qualifiés travaillant parenlèvement de métal
Ouvriers qualifiés travaillant parformage de métal
Ouvriers non qualifiés de la mécaniqueOuvriers qualifiés de la mécanique
Techniciens et agents de maîtrise desindustries mécaniques
Ouvriers non qualifiés des industries
de process
Ouvriers qualifiés des industries deprocess
Techniciens et agents de maîtrise desindustries de process
Ouvriers non qualifiés du textile et ducuir
Ouvriers qualifiés du textile et du cuirOuvriers non qualifiés du travail du𝟐

ECHANTILLON(𝑬𝒋)

CHAMP (𝑪𝒋 )PERTE %

108

-3,70%

�𝑪𝒋 − 𝑬𝒋 �
𝑬𝒋

222
60
15

227
65
15

-2,20%-7,69%
0,00%

0,11
0,42
0,00

171

182

-6,04%

0,71

69

69

0,00%

0,00

204

211

-3,32%

0,24

113

115

-1,74%

0,04

271

281

-3,56%

0,37

74

77

-3,90%

0,12

282

287

-1,74%

0,09

79

81

-2,47%

0,05

19

20

-5,00%

0,05

65

65

0,00%

0,00

124

130

-4,62%

0,29

25

27

-7,41%

0,16

82

82

0,00%

0,00

99

105

-5,71%

0,36

119
128

126
134

-5,56%-4,48%

0,41
0,28

172

184

-6,52%

0,84

218

229

-4,80%

0,56

398

410

-2,93%

0,36

209

216

-3,24%

0,23

27

27

0,00%

0,00

53
15

56
17

-5,36%-11,76%

0,17
0,27

104

0,15

185

Conseil d’orientation pour l’emploi

F3Z
F4Z
F5Z
G0A
G0B
G1Z
H0Z
J0Z
J1Z
J3Z
J4Z
J5Z
J6Z
K0Z
L0Z
L1Z
L2Z
L3Z
L4Z
L5Z
L6Z
M0Z
M1Z
M2Z
N0Z
P0Z
P1Z
P2Z
P3Z
P4Z
Q0Z
Q1Z
Q2Z
R0Z
R1Z
R2Z

186

bois et de l'ameublement
Ouvriers qualifiés du travail du bois etde l'ameublement
Ouvriers des industries graphiques
Techniciens et agents de maîtrise desmatériaux souples, duOuvriers qualifiés de la maintenanceOuvriers qualifiés de la réparation
automobile
Techniciens et agents de maîtrise de lamaintenance
Ingénieurs et cadres techniques del'industrieOuvriers non qualifiés de la
manutention
Ouvriers qualifiés de la manutention
Conducteurs de véhicules
Agents d'exploitation des transports
Agents administratifs et commerciaux
des transports et du tourisme
Cadres des transports, de la logistiqueet navigants de l'aviation
Artisans et ouvriers artisanauxSecrétaires
Employés de la comptabilité
Employés administratifs d'entreprise
Secrétaires de direction
Techniciens des services administratifs,
comptables et financiers
Cadres des services administratifs,
comptables et financiers
Dirigeants d'entreprises
Employés et opérateurs del'informatiqueTechniciens de l'informatique
Ingénieurs de l'informatique
Personnels d'études et de recherche
Employés administratifs de la fonction
publique (catégorie C et assimilés)Professions intermédiaires
administratives de la fonction publique(catégorie B et assimilés)Cadres de la fonction publique(catégorie A et assimilés)Professionnels du droit (hors juristes
en entreprise)Armée, police, pompiers
Employés de la banque et desassurances
Techniciens de la banque et desassurances
Cadres de la banque et des assurances
Caissiers, employés de libre-service
Vendeurs
Attachés commerciaux etreprésentants

34

34

0,00%

0,00

35

38

-7,89%

0,26

36

38

-5,26%

0,11

193

202

-4,46%

0,42

103

107

-3,74%

0,16

493

506

-2,57%

0,34

306

319

-4,08%

0,55

255

264

-3,41%

0,32

403
584
116

412
604
119

-2,18%-3,31%-2,52%

0,20
0,68
0,08

125

131

-4,58%

0,29

73

76

-3,95%

0,12

64
471
276
376
156

70
486
284
386
159

-8,57%-3,09%-2,82%-2,59%-1,89%

0,56
0,48
0,23
0,27
0,06

426

434

-1,84%

0,15

546

574

-4,88%

1,44

41

47

-12,77%

0,88

37

39

-5,13%

0,11

135
220
248

137
228
258

-1,46%-3,51%-3,88%

0,03
0,29
0,40

1143

1174

-2,64%

0,84

864

896

-3,57%

1,19

734

764

-3,93%

1,23

28

31

-9,68%

0,32

447

467

-4,28%

0,89

148

148

0,00%

0,00

136

141

-3,55%

0,18

149
233
667

154
238
693

-3,25%-2,10%-3,75%

0,17
0,11
1,01

383

398

-3,77%

0,59

Automatisation, numérisation et emploi

R3Z
R4Z
S0Z
S1Z
S2Z
S3Z
T0Z
T1Z
T2A
T2B
T3Z
T4Z
T6Z
U0Z
U1Z
V0Z
V1Z
V2Z
V3Z
V4Z
V5Z
W0Z
W1Z
X0Z
ZZZ

Maîtrise des magasins et intermédiaires
du commerce
Cadres commerciaux et technicocommerciaux
Bouchers, charcutiers, boulangers
Cuisiniers
Employés et agents de maîtrise del'hôtellerie et de la restauration
Patrons et cadres d'hôtels, cafés,
restaurants
Coiffeurs, esthéticiens
Employés de maison
Aides à domicile et aides ménagères
Assistantes maternelles
Agents de gardiennage et de sécurité
Agents d'entretien
Employés des services divers
Professionnels de la communication etde l'information
Professionnels des arts et desspectacles
Aides-soignants
Infirmiers, sages-femmes
Médecins et assimilésProfessions paramédicales
Professionnels de l'action sociale et del'orientation
Professionnels de l'action culturelle,
sportive et surveillants
Enseignants
Formateurs
Professionnels de la politique et clergé
Autre FAP2009, non renseignée

220

226

-2,65%

0,16

396

410

-3,41%

0,49

115
388

116
400

-0,86%-3,00%

0,01
0,37

255

263

-3,04%

0,25

44

49

-10,20%

0,57

75
137
503
403
206
1857
16

78
149
539
435
212
1940
16

-3,85%-8,05%-6,68%-7,36%-2,83%-4,28%
0,00%

0,12
1,05
2,58
2,54
0,17
3,71
0,00

109

112

-2,68%

0,08

221

235

-5,96%

0,89

1358
1449
361
429

1400
1517
385
459

-3,00%-4,48%-6,23%-6,54%

1,30
3,19
1,60
2,10

375

397

-5,54%

1,29

390

405

-3,70%

0,58

1374
103
14
133

1431
107
16
145

-3,98%-3,74%-12,50%-8,28%
χ²p-value

2,36
0,16
0,29
1,08
48,17

99,98 %

Lecture : Il y a 104 agriculteurs, éleveurs, sylviculteurs, bûcherons (A0Z) dans l’échantillon, à front de 108 dans le champ. La perted’individus correspond en pourcentage aux 3,70 % du total.
Note : Champ : 26 044 travailleurs salariés, résidant en Île-de-France et ayant la variable « dernier diplôme obtenu » renseignée.
Echantillon : 25 032 individus respectant les mêmes critères du champ, et répondant à toutes les questions mobilisées pourl’analyse.
Source : Enquête Conditions de Travail, Direction de l’Animation de la Recherche, des Etudes et des Statistiques (DARES) du
Ministère du Travail. Vague 2013.

187

Conseil d’orientation pour l’emploi

188

Automatisation, numérisation et emploi
Annexe 2
Liste des auditions
Jeudi 7 juillet, séance plénière

Judith Herzog et François Levin, rapporteurs du rapport « Travail, Emploi, Numérique, les nouvelles
trajectoires », janvier 2016, Conseil national du numérique (CNN).
Christophe Degryse, chercheur senior, European Trade Union Institute (ETUI).

Mardi 6 septembre, réunion de travail
Jean-Yves Grenier, professeur d’histoire économique, directeur d’études à l’Ecole des hautes études ensciences sociales (EHESS).
Grégoire Postel-Vinay, chef de la mission Stratégie, Direction générale des entreprises, ministère del’Economie et des Finances.

Mardi 13 septembre, réunion de travailRaja Chatila, directeur de recherche au CNRS, directeur de l’Institut des systèmes intelligents et derobotique (ISIR).
Marco Vivarelli, directeur de l’Institut de politique économique, professeur à l’université catholique deMilan.

Mardi 20 septembre, séance plénière

Ulrich Zierahn, chercheur au Centre européen de recherche économique (ZEW) de Mannheim, coauteur de l’étude « le risque d’automatisation des emplois dans les pays de l’OCDE : analyse
comparative » pour l’OCDE.
Sébastien Roux, chef du Département des études économiques de l’INSE, et Michael Orand, co-auteur
de l’étude INSEE, « Qualification, progrès technique et marchés du travail locaux en France 1990-2011 ».

Mardi 27 septembre, réunion de travailFrancis Jutand, directeur général adjoint de l’Institut Mines-Télécom.
Michel Houdebine, chef économiste de la Direction générale du Trésor.
Vicenzo Spiezia, chef d’unité à la Direction de la science, de la technologie et de l’innovation, OCDE.

Mardi 4 octobre, réunion de travail

Nicolas Le Ru, chargé de mission, Département Travail, Emploi et Compétences, France Stratégie.
Sébastien Roux, chef du Département, et Olivier Simon, chef de la division Etudes macroéconomiques,
Département des études économiques à la Direction des études et synthèses économiques de l’INSEE.
Gregory Verdugo, maître de conférences en économie à l’université de Paris 1 Panthéon-Sorbonne,
chercheur au Centre d’économie de la Sorbonne.

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Conseil d’orientation pour l’emploi

Mardi 11 octobre, réunion de travailLuisa Gagliardi, professeure en économie à l’université de Genève, chercheure associée au Spatial
Economics Research Centre (CEP-SERC) de la London School of Economics et au Research Centre for
Regional Economics, Transports and Tourism (CERTeT) de l’université Bocconi.
Georg Graetz, chercheur en économie, université d’Uppsala, et chercheur associé au Centre for
economic performance de la London School of economics et à l’IZA.
Farid Toubal, professeur de sciences économiques à l'ENS Cachan, chercheur associé à l’Ecoled’économie de Paris et conseiller scientifique du CEPII.

Mardi 18 octobre, séance plénièreFrancis Kramarz, directeur du Centre de recherche en économie et statistique (CREST), professeur
associé à l’Ecole polytechnique.
Carl Benedikt Frey, co-directeur du Oxford Martin Programme on Technology and Employment at the
Oxford Martin School, and Economics Associate of Nuffield College, université d’Oxford.

Mardi 25 octobre, réunion de travail
Philippe Dole, directeur général du Fonds paritaire de sécurisation des parcours professionnels (FPSPP).
Florence Bonnet-Touré, déléguée générale adjointe de la Fédération de la plasturgie et des composites.
Béatrice Layan, responsable de l’Observatoire des métiers de la banque.
Kathleen Agbo, cheffe de la mission « anticipation et développement de l’emploi », DGEFP.

Mardi 8 novembre, réunion de travail
Eric Labaye, président du Mc Kinsey Global Institute.
Sandrine Aboudabra-Pauly, chef de projet « Prospective, Métiers et Qualifications », et Cécile Jolly, chefde projet « Projections sectorielles d'emploi », Département Travail-Emploi-Compétences, France
Stratégie.

Mardi 15 novembre, séance plénière


Carine Chevrier, déléguée générale à l’emploi et à la formation professionnelle, ministère du Travail, del’Emploi, de la Formation professionnelle et du Dialogue social.
Grégoire Postel-Vinay, chef de la mission Stratégie, Direction générale des entreprises, ministère del’Economie et des Finances.

Mardi 22 novembre, réunion de travail
Françoise Diard, chef du service emploi à l’UIMM, coordinatrice de l’Observatoire de la métallurgie.
Pierre Lamblin, directeur du Département études et recherche, APEC.

Jeudi 15 décembre, séance plénière


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Hervé Lanouzière, directeur général de l’Agence nationale pour l’amélioration des conditions de travail(Anact).

Automatisation, numérisation et emploi
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Conseil d’orientation pour l’emploi

Le Conseil d’orientation pour l’emploi est une instancepluraliste d’expertise et de concertation, placée auprès duPremier ministre, qui rassemble l’ensemble des acteurs dumarché du travail. Il réunit, outre sa présidente et son
vice-président, les représentants des partenaires sociaux, lesresponsables du service public de l’emploi, les directeurs desadministrations centrales intervenant dans le champ du travail
et de l’emploi, des économistes et experts du marché dutravail, ainsi que des représentants du Parlement et descollectivités territoriales.

113 rue de Grenelle - 75007 Paris
www.coe.gouv.fr@coeemploi

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