La « job apocalypse » annoncée par certains, un mythe médiatique ou vrai tournant pour les métiers de l’assurance ?
Depuis des mois, un récit s’impose : l’Intelligence Artificielle provoquerait une “job apocalypse”, une vague massive de suppressions d’emplois dans certains secteurs. Mais les données récentes contredisent l’idée d’un choc immédiat. En revanche, un basculement plus discret est déjà à l’œuvre : la transformation du contenu des métiers, l’hybridation des compétences et l’émergence de nouveaux rôles. Un sujet stratégique pour l’assurance, secteur intensif en documents, règles, interactions et conformité.
Une “apocalypse” qui ne se voit pas (encore) dans les licenciements
Le terme “job apocalypse” est devenu un raccourci médiatique : l’IA remplacerait les humains à grande échelle, en particulier dans les fonctions tertiaires. Sauf que lorsqu’on regarde les chiffres, le diagnostic est plus nuancé.
Une analyse d’Oxford Economics, citée par Helloworkplace, indique qu’en 2025, aux États-Unis, environ 55 000 licenciements ont été officiellement attribués à l’IA, soit 4,5% des suppressions annoncées sur la période. Sur la même année, les licenciements liés aux conditions économiques dépassent 250 000, et ceux imputables aux fermetures et restructurations atteignent environ 325 000.
Autrement dit : le narratif “IA = moteur principal des licenciements” ne tient pas encore à l’échelle macro. L’étude ajoute un point intéressant : si l’IA remplaçait déjà massivement les humains, on devrait observer une accélération nette de la productivité… qui n’apparaît pas (pas encore) de façon spectaculaire dans les données.
Le vrai choc : la transformation des tâches et l’érosion silencieuse de certains rôles
La “job apocalypse” est peut-être un mauvais cadre de lecture, car l’IA agit souvent par recomposition plutôt que par suppression frontale :
- Elle automatise des tâches répétitives (tri, synthèse, rédaction, extraction de données) ;
- Elle augmente le travail des collaborateurs (copilotes, assistants, outils de recherche) ;
- Elle déplace le travail vers le contrôle, la décision, la relation et la gestion d’exceptions.
Les travaux récents de l’OCDE sur la genAI dans les PME vont dans ce sens : la grande majorité des entreprises interrogées déclarent que l’IA générative n’a pas modifié leurs besoins globaux en effectifs (83%), avec des signaux de hausse (6%) ou baisse (9%) limités, signe que beaucoup “attendent” avant d’ajuster leurs effectifs.
En France, le débat se durcit parce que l’usage s’installe souvent sans cadre (avec le shadow GPT), tandis que la structuration (règles d’usage, formation, dialogue social) reste inégale.
Pourquoi l’assurance est particulièrement exposée
L’assurance est en première ligne pour une raison simple : une grande partie du travail quotidien repose sur des chaînes documentaires et des décisions encadrées (contrats, pièces justificatives, échanges clients, expertises, conformité).
L’Observatoire de l’Évolution des Métiers de l’Assurance a publié fin 2024 une étude dédiée aux impacts de l’IA sur les métiers du secteur : elle analyse, sur 10 domaines, les effets possibles (automatisation, augmentation, activités nouvelles) et les gains attendus (qualité, coûts, satisfaction). France Assureurs, de son côté, souligne dans son baromètre prospectif 2024 que l’IA (notamment générative) s’est imposée comme sujet central et fait l’objet de nombreuses expérimentations dans les entreprises du secteur.
IA et futur du travail : pourquoi la peur est compréhensible… mais mal orientée
Dans la vidéo ci-dessous, le sociologue du travail Yann Ferguson (Inria/LaborIA) insiste sur l’idée que l’IA impacte le travail de manière “massive”, mais que l’enjeu n’est pas uniquement la disparition des emplois : c’est la reconfiguration du travail, l’organisation, et la place de l’humain dans la décision.
Dit simplement : la peur “on va être remplacés” est souvent moins pertinente que la question “comment mon métier va être transformé ?”.
Un risque pour l’assurance : casser les parcours juniors
C’est peut-être l’angle mort de beaucoup de stratégies IA : l’IA automatise en priorité des tâches répétitives… qui servaient historiquement de “tremplin” pour apprendre le métier.
Sans refonte volontaire des parcours, on obtient :
- Moins de postes très juniors (ou des postes trop “assistés”),
- Moins d’apprentissage par l’expérience,
- Et une tension sur les profils confirmés, car la base se fragilise.
Trois leviers concrets pour éviter la panique et réussir la transformation ?
1) Cartographier les tâches, pas les métiers : un métier ne disparaît pas d’un bloc : ce sont des blocs de tâches qui se recomposent. C’est la condition pour faire de la GPEC “version IA” crédible.
2) Former au-delà de l’outil : qualité, contrôle, responsabilité : les besoins “talents” les plus stratégiques ne sont pas seulement “savoir prompter”, mais :
- Savoir évaluer (fiabilité, hallucinations, biais),
- Savoir tracer (sources, justification),
- Savoir décider (quand l’humain reprend la main).
À ce stade, même au niveau national, les acteurs publics soulignent l’importance d’une approche hybride (intelligence augmentée plutôt que remplacement) et d’une logique compétences.
3) Organiser un dialogue interne avant que le sujet ne devienne explosif
L’IA progresse souvent “en sous-marin” ; les salariés bricolent, les directions structurent tard, ce qui nourrit fantasmes et défiance. Dans l’assurance, la confiance est une matière première : ignorer ce facteur social, c’est prendre le risque de transformer l’IA en crise RH.
Pas d’apocalypse, mais un choix stratégique
Les données disponibles ne confirment pas, à ce stade, une “job apocalypse” immédiate imputable à l’IA. Mais pour le secteur de l’assurance, ce constat ne doit pas être confondu avec une forme d’immunité. Au contraire : plusieurs mécanismes structurels laissent penser que l’impact sur l’emploi et sur l’organisation du travail pourrait devenir plus visible dans les prochaines années.
D’abord, parce que l’assurance concentre de nombreuses activités “textuelles” et “procédurales” (lecture de documents, classification, rédaction, contrôle), qui sont précisément celles où la productivité peut progresser rapidement avec les assistants IA et l’automatisation. Même sans licenciements massifs, une hausse durable de productivité peut se traduire par des effets plus discrets mais réels : gel de recrutements, non-remplacements, réduction progressive des volumes traités par personne, et donc une baisse des effectifs sur certaines fonctions transactionnelles.
Ensuite, parce que l’IA modifie l’économie des parcours : si les tâches d’entrée de métier sont automatisées, l’entreprise risque d’éroder ses “métiers juniors”, ceux qui formaient historiquement les futurs experts. À terme, cela peut provoquer une polarisation : moins de postes intermédiaires, plus de tension sur les profils confirmés, et une pression accrue sur la formation interne.
Troisième raison : l’effet de rattrapage organisationnel. Beaucoup d’entreprises expérimentent aujourd’hui (POC, pilotes, équipes isolées). Mais lorsque l’IA bascule en standard industriel (gouvernance, outillage, indicateurs, intégration SI), les gains deviennent pilotables… et donc comparables. À ce moment-là, la question “combien de dossiers par gestionnaire ?” ou “combien d’actes par conseiller ?” revient mécaniquement, avec des arbitrages sur les effectifs, et des redéploiements.
Enfin, le secteur est régulé : cela n’empêche pas l’IA, mais déplace l’impact. L’assurance verra se développer des fonctions nouvelles (AI risk, model governance, audit IA, traçabilité, sécurité), mais ces créations ne compenseront pas forcément, en volume, la baisse potentielle des activités répétitives si la productivité augmente. Le vrai enjeu ne sera donc pas seulement “emploi détruit” ou “emploi créé”, mais emploi déplacé, compétences reconfigurées, et vitesse d’adaptation.
L’assurance n’est pas face à une apocalypse brutale, mais à un risque plus probable : une transformation progressive qui devient, au bout de quelques années, une transformation structurelle. Les entreprises qui s’en sortiront le mieux ne seront pas celles qui auront “le plus d’IA”, mais celles qui auront su construire une stratégie talents : cartographier les tâches, protéger les parcours juniors, requalifier les compétences, et organiser la confiance autour de l’IA avant que le marché ou la contrainte économique ne le fasse à leur place.
L’IA et la « job apocalypse » dans l’assurance ? est un des sujets des talents de l’assurance 2026. N’hésitez pas d’ailleurs à suggérer de vrais Talents humains !