L'IA ne licencie pas, elle n'embauche plus : ce que Turgot dit de l'embauche des jeunes

Un business case parfait, et l'embauche des jeunes en angle mort

La première fois que l'embauche des jeunes m'est apparue comme un problème d'ingénierie, il n'y avait aucun drame dans la salle. Juste un tableau sur une slide. Chez un client, un cabinet de droit social d'une quarantaine de personnes, je venais de concevoir un agent de veille juridique.

L'agent rédigeait les notes d'actualité, les premières synthèses de jurisprudence et les projets de courriers types. C'était, à peu de chose près, la fiche de poste de l'assistant juridique dont le recrutement était prévu en septembre. L'associée a fait le calcul à voix haute, soulagée : un salaire évité, une intégration en moins, un risque de turnover écarté.

Personne autour de la table — moi compris, ce jour-là — n'a demandé qui serait l'associé senior de ce cabinet en 2034. Aucun licenciement, aucune ligne dans un plan social. Juste une porte qui ne s'ouvrait pas.

Le stock tient, le flux se tarit

La Banque de France vient de mettre des chiffres sur cette intuition. Dans son billet n°463, publié le 8 octobre 2026, elle analyse séparément les embauches et les fins de CDI. La période couverte va de janvier 2019 à mars 2026, à partir des déclarations administratives de mouvements de main-d'œuvre.

La méthode mérite qu'on s'y arrête. Les auteurs partent du répertoire de France Travail, qui décrit plus de 1 500 métiers et leurs savoir-faire. Un modèle de langage évalue ensuite dans quelle mesure l'IA pourrait réaliser ou assister chacun de ces savoir-faire.

L'évaluation tient compte de limites réelles : l'expertise tacite, la présence physique, les interactions humaines. L'indice mesure donc une capacité technique potentielle, pas un usage effectif de l'IA. On parle de métiers exposés, pas de métiers déjà transformés.

Le résultat le plus net concerne les 21-29 ans. En mars 2026, leurs embauches en CDI dans le quintile de métiers le plus exposé sont environ 28 % sous leur niveau de novembre 2022. Dans le quintile le moins exposé, le recul est d'environ 8 %.

Le détail suivant est plus discret, et pourtant décisif. Les fins de contrat reculent aussi : environ 23 % dans les métiers les plus exposés, contre 6 % dans les moins exposés. Ceux qui sont en place restent davantage ; ceux qui attendent dehors entrent moins.

Quant à l'emploi total des entreprises déclarant un usage intensif de l'IA, il ne présente pas de divergence statistiquement nette. Le stock tient. C'est le flux qui se tarit — et le flux, c'est la relève.

Il faut lire ce billet avec la prudence de ses auteurs. Le recul des recrutements coïncide avec le resserrement monétaire, la correction du secteur technologique et l'essor du télétravail. La Banque de France décrit un signal précoce, sur la marge où l'effet apparaîtrait en premier, pas une causalité démontrée.

Ce signal n'est pas isolé. À Stanford, Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar et Ruyu Chen ont exploité les données de paie d'ADP, premier prestataire américain du secteur. Dans Canaries in the Coal Mine?, les 22-25 ans des professions les plus exposées accusent un recul relatif de l'emploi de 13 %.

Leurs aînés, dans les mêmes métiers, sont restés stables ou ont progressé. L'ajustement passe par l'emploi plus que par les salaires. Il se concentre là où l'IA automatise le travail plutôt qu'elle ne l'augmente.

Les marchés du travail américain et français ne se transposent pas l'un dans l'autre. Mais deux sources indépendantes, deux méthodes, dessinent la même silhouette. L'ajustement commence par ceux qui ne sont pas encore entrés.

Quand les maîtres gardaient la clé

Cette silhouette, l'Ancien Régime l'a connue. Dans les villes du royaume, de nombreux métiers étaient organisés en communautés — jurandes ou maîtrises — selon trois marches : apprenti, compagnon, maître. Des jurés réglaient l'apprentissage et faisaient passer l'épreuve du chef-d'œuvre, condition d'accès à la maîtrise.

Le système n'était pas qu'un verrou. Comme le rappelle Didier Porcer dans son étude des critiques adressées aux corporations entre 1750 et 1789, il assurait formation, contrôle de la qualité et protection contre la concurrence. Mais une dérive s'y est installée.

Dans bien des communautés, les maîtres ont tendu à réserver la succession à leurs descendants. Les droits d'entrée devenaient coûteux, tandis que les fils de maîtres bénéficiaient d'un apprentissage écourté ou d'un chef-d'œuvre allégé. Porcer parle de véritables dynasties et fratries de maîtres.

Ce n'était pas une règle uniforme, d'une ville ou d'un métier à l'autre. Mais là où elle jouait, la mécanique était implacable. Le compagnon sans parenté restait compagnon, parfois toute sa vie.

Le 4 février 1776, Turgot, contrôleur général des finances, fait signer à Louis XVI un édit qui abolit jurandes et maîtrises, leurs privilèges et leurs statuts. Le Parlement résiste : il faut un lit de justice, le 12 mars, pour l'enregistrer. En mai, Turgot est disgracié.

En août 1776, un nouvel édit rétablit les corporations parisiennes. Ce n'est pas un simple retour en arrière : moins de communautés, des droits d'entrée réduits, un nouveau statut d'« agrégé ». Mais l'accès aux jurandes reste largement contrôlé par un cercle restreint.

Il faudra la Révolution pour en finir : le décret d'Allarde en mars 1791, puis la loi Le Chapelier en juin. La porte que Turgot voulait ouvrir est restée entrebâillée quinze ans de plus.

Insiders, outsiders, et la violence qui ne se voit pas

L'analogie a ses limites, et je les assume. Un maître tailleur de 1770 défendait sciemment ses privilèges. Un directeur financier de 2026 qui renonce à un recrutement junior ne défend rien : il optimise un budget.

C'est justement ce qui rend la structure instructive. Dans The Insider-Outsider Theory of Employment and Unemployment (1988), Assar Lindbeck et Dennis Snower montraient que les salariés en place pèsent sur les ajustements. Ceux-ci retombent alors sur les candidats extérieurs, qui n'ont ni voix ni levier.

Les chiffres de la Banque de France épousent cette forme. Les titulaires partent moins, les entrants entrent moins, et l'effectif global ne bouge pas.

La fermeture d'une jurande ne faisait pas de victime visible. Personne n'était chassé de son atelier ; on cessait seulement d'y accueillir. L'IA générative, déployée sans y penser, reproduit ce geste : elle ne vire personne, elle ferme la porte d'entrée.

Le junior, un senior en cours de fabrication

On pourrait ranger ce sujet au rayon RSE et passer à autre chose. Ce serait une erreur de gestion. Le junior n'est pas seulement une ligne de coût : c'est un futur expert en train de se former.

Michael Polanyi l'a formulé en 1966 dans The Tacit Dimension : « nous savons plus que nous ne pouvons dire ». Le juriste qui flaire la clause bancale, l'analyste qui sent qu'un chiffre « ne colle pas », ne tiennent pas ce flair d'un manuel. Ils l'ont acquis en refaisant mille fois des tâches modestes.

Le compagnonnage reposait sur ce principe. On apprenait le métier par les besognes ingrates et répétitives, sous l'œil d'un ancien qui corrigeait. Or ce sont précisément ces besognes que l'IA absorbe en premier :

• le premier jet d'une note ou d'un rapport ;
• la synthèse documentaire ;
• la saisie et la mise en forme ;
• la recherche d'informations ;
• la relecture de premier niveau.

La Banque de France évoque elle-même ce risque, celui d'une perte d'apprentissage par la pratique et d'accumulation de capital humain. Elle précise que ce mécanisme n'est pas encore démontré dans ses données françaises. C'est un risque théorique sérieux, pas un constat.

Mon métier de concepteur d'agents ajoute un paradoxe très concret. Un agent fiable n'existe pas sans humain compétent pour valider ses sorties. Si l'agent fait le travail du junior, qui deviendra demain le validateur capable de repérer l'erreur plausible ?

Le même phénomène frappe les équipes en place. Je l'ai observé avec un workflow n8n qui produisait 14 % de factures fausses sans jamais allumer un nœud rouge. Déqualification des titulaires et assèchement de la relève sont les deux faces d'une même pièce.

Reste l'autre plateau de la balance. Bien conçue, l'IA peut rendre un débutant productif beaucoup plus vite : elle explique, corrige, montre des exemples. Rien n'est écrit d'avance — tout dépend de la manière dont on dessine le poste.

Quatre gestes pour rouvrir la porte

1. Mesurer le flux, pas le stock

La plupart des tableaux de bord RH suivent l'effectif total. Or c'est précisément l'indicateur qui ne bouge pas. Suivez plutôt les embauches de moins de trente ans par famille de métiers exposés, trimestre après trimestre.

Si ce chiffre s'effondre dans un service qui vient d'industrialiser ses agents, une décision stratégique a été prise sans être nommée. Mieux vaut la prendre en connaissance de cause.

2. Redessiner le poste d'entrée plutôt que le supprimer

Le junior peut devenir le premier validateur des sorties de l'IA. Cela suppose une boucle humaine explicite dans les workflows, pas une relecture laissée au bon vouloir de chacun.

C'est la logique que met en avant n8n : du déterministe là où la règle est claire, un agent là où il faut un jugement souple, une décision humaine aux points critiques. Dans mes propres automatisations, ce nœud de validation est le bon endroit pour un débutant — à condition qu'un senior relise ses arbitrages.

3. Garder un chef-d'œuvre

Les corporations avaient compris une chose : on ne devient pas maître sans avoir produit soi-même une pièce complète. Pendant la période d'apprentissage, réservez quelques tâches formatrices réalisées sans IA.

Autre option : configurer l'IA en mode tuteur. Elle questionne, commente, signale les oublis, mais ne rédige pas à la place. Le junior qui a écrit cinquante notes seul saura juger la cinquante et unième produite par la machine.

4. Intégrer le coût de la relève dans le business case

Le calcul de mon client oubliait une ligne. Combien coûtera, dans cinq ans, un juriste confirmé recruté à l'extérieur, avec la prime de marché, le délai de recrutement et l'intégration ? Mettez ce chiffre en face du junior formé aujourd'hui.

Ce chiffrage reste une estimation, à construire sur votre propre marché. Mais il renverse souvent la conclusion, et il figure désormais dans chaque cadrage que je mène chez dac.consulting. Il prolonge aussi la question des compétences qui s'érodent chez les salariés qui cessent de courir face à l'IA : un vivier se cultive, il ne se commande pas.

Pas besoin d'une révolution

Turgot a eu raison trop tôt, et il a perdu. L'édit de février a été défait en août, la porte s'est à nouveau resserrée. Il a fallu 1791 et le décret d'Allarde pour l'ouvrir vraiment, au prix d'un bouleversement que personne ne souhaite rejouer.

Les entreprises n'ont pas à attendre un tel séisme. L'embauche des jeunes dans les métiers exposés n'est pas une fatalité imposée par les modèles de langage : c'est un paramètre de conception, que chaque dirigeant règle souvent sans le savoir. Ma règle est simple : aucun agent ne remplace un poste d'entrée sans qu'on ait décidé, par écrit, où apprendra le prochain débutant.