Geoffrey Hinton alerte sur l’emploi face à l’IA, et défend la créativité humaine

L’intelligence artificielle ne transforme pas le travail dans un avenir abstrait : elle s’installe déjà dans les logiciels de bureau, les centres de relation client, les usines et les outils d’analyse. Pour Geoffrey Hinton, chercheur majeur des réseaux de neurones, cette diffusion rapide fait peser un risque réel sur les emplois dont les tâches sont répétitives, prévisibles et faciles à décrire. Son avertissement, publié le 17 juin 2025, porte moins sur la disparition instantanée de professions entières que sur une possible recomposition brutale du marché du travail.

Souvent présenté comme l’un des « pères fondateurs de l’IA », Geoffrey Hinton a profondément contribué au renouveau de l’apprentissage profond, la branche de l’intelligence artificielle qui permet notamment de reconnaître des images, de traiter la parole et de générer du texte. Il a reçu le prix Turing en 2018 avec Yoshua Bengio et Yann LeCun pour leurs travaux sur les réseaux neuronaux profonds. Sa parole est donc particulièrement écoutée au moment où les systèmes d’IA générative gagnent les entreprises.

Pourquoi Geoffrey Hinton s’inquiète pour certains emplois

L’alerte repose sur une idée simple : lorsqu’un métier comporte une grande quantité de tâches routinières, une organisation peut être tentée de les confier à un logiciel. Les modèles d’IA savent désormais résumer des documents, classer des informations, rédiger des réponses standardisées, extraire des données, produire du code simple ou répondre à des demandes fréquentes. Ces capacités peuvent réduire le temps nécessaire pour accomplir une tâche et, dans certains cas, le nombre de personnes mobilisées.

Dans cette perspective, les secteurs de la fabrication, des services et de l’administration apparaissent particulièrement exposés. Le traitement de données, certaines opérations de gestion documentaire et le support client de premier niveau sont aussi cités parmi les activités à risque. Les emplois liés à la production ou au transport peuvent également être concernés lorsque l’IA pilote des outils de planification, d’optimisation ou de contrôle.

Il faut toutefois éviter un raccourci : une IA ne « remplace » pas automatiquement une profession parce qu’elle réalise une partie de ses missions. Un emploi réunit souvent des dizaines de tâches différentes, avec des imprévus, des échanges humains, des contraintes juridiques et une responsabilité professionnelle. La véritable question est donc la suivante : quelles tâches seront automatisées, lesquelles seront assistées, et lesquelles resteront confiées à des personnes ?

Les chiffres ne prédisent pas une vague unique de licenciements

Les projections sur l’emploi et l’IA doivent être lues avec prudence. Elles mesurent généralement une exposition potentielle à la technologie, pas un nombre certain de postes supprimés. L’exposition peut déboucher sur une automatisation, mais aussi sur une transformation du poste ou un gain de productivité qui libère du temps pour d’autres missions.

En 2023, l’Organisation internationale du travail estimait que 2,3 % des emplois mondiaux étaient potentiellement automatisables par l’IA générative. Elle évaluait à 13 % la part des emplois susceptibles d’être augmentés, c’est-à-dire profondément modifiés par l’usage de ces outils sans nécessairement disparaître. Les fonctions administratives figuraient parmi les plus exposées dans cette analyse.

Le Fonds monétaire international a, de son côté, estimé en janvier 2024 qu’environ 40 % de l’emploi mondial était exposé à l’IA. Là encore, le mot important est « exposé » : une partie des travailleurs pourrait bénéficier d’une productivité accrue, tandis qu’une autre pourrait voir ses tâches, ses salaires ou ses perspectives se dégrader.

Le Forum économique mondial prévoit ainsi un solde net positif de 78 millions d’emplois à l’horizon 2030 dans son scénario mondial. Cette estimation ne permet pas de conclure que chaque pays, chaque secteur ou chaque salarié en bénéficiera. Elle rappelle surtout que les créations et les destructions d’emplois peuvent se produire simultanément, parfois au sein d’une même entreprise.

Automatiser une tâche ou augmenter un métier : une différence décisive

La manière dont une entreprise déploie l’IA est déterminante. Une organisation peut utiliser un assistant pour rédiger une première version d’un courrier, puis demander à un salarié de vérifier les faits et d’adapter le ton. Elle peut aussi chercher à réduire les effectifs en confiant un volume important de réponses standardisées à un système automatisé. La même technologie peut donc avoir des conséquences sociales très différentes.

L’automatisation totale est souvent plus difficile qu’elle n’en a l’air. Les systèmes d’IA peuvent produire des réponses erronées avec une formulation convaincante, reproduire des biais présents dans les données ou échouer face à une situation inhabituelle. Dans les métiers où une erreur a des conséquences financières, juridiques, humaines ou sécuritaires, le contrôle humain demeure essentiel.

Pour les salariés, l’enjeu n’est donc pas seulement d’apprendre à utiliser un nouvel outil. Il s’agit aussi de comprendre où se situe leur valeur : connaître un secteur, repérer une incohérence, dialoguer avec un client mécontent, arbitrer entre plusieurs intérêts ou prendre une décision justifiable. Ces compétences sont moins faciles à réduire à une série d’instructions.

La créativité humaine, une ressource que l’IA ne possède pas

Dans cette mise en garde, Geoffrey Hinton présente la créativité humaine comme une capacité qui demeure irremplaçable. Il ne faut pas réduire cette idée au seul fait d’écrire un texte, de composer une image ou de proposer un slogan. Les outils génératifs peuvent déjà produire ces contenus à grande vitesse, à partir d’exemples et de consignes. Mais produire une variation plausible n’équivaut pas à avoir une intention, une expérience vécue ou la responsabilité d’un choix.

La créativité humaine comprend notamment la capacité à formuler un problème nouveau, à relier des idées éloignées, à comprendre une émotion ou un contexte culturel, puis à juger si une proposition a du sens. Elle suppose aussi d’assumer les conséquences d’une décision. Dans une entreprise, cela peut vouloir dire imaginer un nouveau produit, résoudre un conflit délicat, concevoir une stratégie ou proposer une réponse originale à un besoin mal identifié.

L’empathie et le jugement complexe, évoqués dans les professions de soin ou dans certaines activités artistiques, relèvent du même enjeu. Un système peut imiter une conversation empathique ou générer une œuvre dans un genre donné. Il ne ressent pas les émotions qu’il décrit et ne porte pas, à lui seul, la responsabilité morale ou professionnelle de son intervention.

Se former pour travailler avec l’IA, sans la subir

Face à ce mouvement, l’adaptation ne consiste pas à opposer les travailleurs aux machines. Elle passe d’abord par la formation, initiale comme continue. Les systèmes éducatifs sont confrontés à une double obligation : donner accès aux compétences numériques, tout en renforçant les capacités que l’IA ne remplace pas facilement, comme le raisonnement critique, la collaboration, l’expression claire et la résolution de problèmes concrets.

Cela concerne autant les étudiants que les personnes déjà en poste. Un comptable, un conseiller, un technicien, un enseignant ou un créatif n’a pas besoin de devenir ingénieur en IA pour tirer parti d’un assistant. En revanche, il doit pouvoir comprendre les limites d’un résultat généré, protéger les informations sensibles, vérifier les faits et conserver la maîtrise de la décision finale.

Plusieurs axes peuvent aider à se préparer :

• développer une expertise métier solide, car une IA est plus utile lorsqu’on sait évaluer ses réponses ;
• apprendre à formuler une demande claire, puis à contrôler systématiquement le résultat ;
• renforcer les compétences relationnelles, l’esprit critique et la capacité à coopérer ;
• se former tout au long de la vie, notamment lorsque des outils modifient le contenu d’un poste.

L’accès à l’enseignement supérieur et à la formation reste un enjeu mondial. Le débat évoque notamment la nécessité de rendre ces parcours plus accessibles à des étudiants au Pakistan, afin que les transformations technologiques ne creusent pas davantage les écarts entre les populations qui disposent des moyens de se former et les autres.

Encadrer l’IA dans l’emploi pour limiter les inégalités

La technologie ne décide pas seule de la répartition de ses bénéfices. Si les gains de productivité se traduisent par de meilleurs services, des salaires, du temps de formation ou la création de nouvelles activités, l’IA peut renforcer certains emplois. Si ces gains servent uniquement à réduire les coûts à court terme, le risque est d’accroître le chômage, la précarité et les écarts entre travailleurs très qualifiés et personnes occupant des postes plus standardisés.

C’est pourquoi les discussions sur la régulation s’intensifient. Elles concernent la transparence des systèmes utilisés pour recruter, évaluer ou promouvoir des salariés, la lutte contre les discriminations algorithmiques, la protection des données et le droit à une intervention humaine. À New York, la ville impose déjà des obligations spécifiques aux outils automatisés de décision utilisés dans l’emploi, notamment la réalisation d’un audit indépendant des biais et la publication d’un résumé de cet audit.

Ces règles ne répondent pas à toutes les conséquences de l’automatisation. Elles établissent néanmoins un principe important : lorsqu’un algorithme influence l’accès à un emploi ou une évolution de carrière, son fonctionnement et ses effets doivent pouvoir être examinés. L’enjeu est de rendre l’innovation compatible avec les droits des personnes, et non de freiner toute avancée technique.

Ce qu’il faut surveiller dans les prochaines années

L’avertissement de Geoffrey Hinton invite à suivre des indicateurs plus concrets que les promesses ou les craintes générales. La vitesse d’adoption de l’IA dans les entreprises comptera, mais aussi la qualité réelle des outils, leur coût, les erreurs qu’ils produisent et les règles qui encadrent leur usage.

Quatre évolutions seront particulièrement décisives : l’impact sur les postes d’entrée, souvent riches en tâches administratives ; la capacité des salariés à obtenir une formation adaptée ; le partage des gains de productivité ; et le maintien d’une responsabilité humaine dans les décisions sensibles. L’IA peut réorganiser profondément le travail. La question politique et sociale reste de savoir au bénéfice de qui cette réorganisation sera menée.