Les États-Unis ont un problème avec les jeunes et l’IA. La génération Z a clairement observé ce que la révolution de l’IA fait dans leur vie et a rendu un verdict : les institutions qui étaient censées les préparer à ce moment ont échoué, les employeurs qui étaient censés les embaucher ont disparu et le gouvernement qui était censé gérer la transition a été absent.
Ce verdict arrive en nombre difficile à ignorer : plus les jeunes s’intéressent à la technologie, plus ils se sentent mal à son sujet.
L’enthousiasme de la génération Z pour l’intelligence artificielle a chuté de 14 points au cours de l’année écoulée, pour atteindre seulement 22 %, selon un sondage Gallup publié cette semaine. Hope a chuté de neuf points à 18%. La colère a augmenté de neuf points à 31%. Et voici les données qui méritent le plus d’attention : même les utilisateurs quotidiens d’IA ont constaté une baisse de sentiment plus importante que les non-utilisateurs : l’enthousiasme au sein de ce groupe a chuté de 18 points et l’espoir a chuté de 11. Des enquêtes distinctes concordent avec ceci : la génération Z évalue la satisfaction de l’IA à seulement 69 sur l’indice de satisfaction client américain, en dessous des compagnies aériennes, des médias sociaux et des prêteurs hypothécaires.
Le paradoxe est révélateur : 62 % de la génération Z et des millennials pensent que l’IA débloquera des opportunités financières dont ils n’ont pas actuellement. Quelque chose ne va pas ici, à l’aube d’une prétendue cinquième révolution industrielle, et comme c’est souvent le cas dans le discours plus large sur l’IA, cela semble être une sorte de test de Rorschach, reflétant les faiblesses de l’humanité elle-même. Ils croient au potentiel de la technologie. Ils ne croient pas que le système qui les entoure leur permettra d’en bénéficier.
Les écoles ont choisi le mauvais côté
La première institution sur la sellette est l’enseignement supérieur. Au moment précis où la maîtrise de l’IA est devenue une compétence essentielle sur le lieu de travail, la plupart des universités ont pris la direction opposée. Selon Gallup, plus de la moitié des étudiants déclarent que leur école décourage (42 %) ou interdit carrément (11 %) l’utilisation de l’IA. Les professeurs sont conscients des dégâts : 63 % pensent que les diplômés de leur école en 2025 étaient très ou pas du tout préparés à utiliser l’IA sur le lieu de travail, selon l’Association of American Colleges and Universities. Mais quelle est la première chose que les employeurs demandent à tout candidat qualifié ? Connaissance de l’IA.
Cet éditeur a personnellement visité KPMG Lakehouse, où de nouveaux stagiaires en conseil suivent une formation sur la manière de donner une orientation, et s’est entretenu avec des leaders d’opinion en ressources humaines et en économie qui craignent l’inadéquation entre ce que veulent les employeurs et ce que les travailleurs ont à offrir. Les compétences en IA sont le chaînon manquant dans un marché du travail stagnant, et la génération Z le sait, et elle sait qu’elle n’a pas été préparée pour le moment révolutionnaire.
Une enquête de Fortune l’automne dernier a révélé le même défaut sous un angle différent : neuf éducateurs sur dix ont déclaré aux chercheurs que leurs diplômés étaient préparés pour le marché du travail, tandis que près de la moitié de ces diplômés ont déclaré qu’ils ne se sentaient même pas prêts à postuler pour un emploi de débutant dans leur domaine. Au lieu de s’adapter, certains étudiants proposent leurs propres solutions : la double spécialisation est apparue comme une protection contre les perturbations de l’IA, a rapporté Fortune en novembre, et les diplômés qui se sont dirigés vers des domaines dits « à l’épreuve de l’IA » (psychologie, éducation, travail social) découvrent maintenant que ces carrières génèrent des rendements financiers négatifs alors que l’IA évolue vers le travail en col blanc plus rapidement que prévu.
Cela s’inscrit dans un effondrement plus large de la légitimité que les universités d’élite ont passé des années à concevoir elles-mêmes. Un comité de la faculté de Yale a publié cette semaine un vaste rapport d’autodérision documentant la ruine : des inscriptions galopantes, un processus d’admission opaque qui favorise systématiquement les riches et des campus universitaires de plus en plus hostiles à la libre enquête. Il y a dix ans, 57 % des Américains disaient avoir beaucoup ou assez confiance dans l’enseignement supérieur ; en 2024, ce chiffre était tombé à un niveau record de 36 %. Les institutions les plus chargées d’équiper la prochaine génération pour naviguer dans une économie turbulente ont passé des années à perdre la confiance du public, puis à tourner le dos à l’IA, la seule chose que la génération Z devait maîtriser pour obtenir un bon emploi, peut-être n’importe quel emploi, sur ce marché.
Des emplois ont discrètement disparu
Quelles que soient les lacunes que les jeunes retirent de l’école, ils espèrent que le marché du travail finira par remédier à la situation. Ce n’est pas. Le taux de chômage des jeunes diplômés universitaires a atteint 5,7 % au quatrième trimestre 2025, soit un taux supérieur au taux national, un renversement qui ne se produit presque jamais. Le sous-emploi des jeunes diplômés s’élève à 42,5%, le plus élevé depuis 2020.
Le mécanisme compte ici. Il ne s’agit pas principalement de licenciements massifs liés à l’IA, car les licenciements restent relativement faibles dans l’ensemble de l’économie, à de grandes exceptions près dans le secteur technologique. L’histoire est plutôt celle d’un effacement silencieux. Dans les entreprises qui ont adopté l’IA, l’embauche de jeunes a chuté de près de 8 % en six trimestres, non pas à cause de licenciements, mais à cause du gel des nouveaux postes, selon un document de travail de Harvard qui suit 62 millions de travailleurs.
Les membres de la génération Z paient un prix encore plus lourd : sans accumuler d’expérience en début de carrière, leurs salaires sont encore plus inférieurs à ceux des travailleurs plus âgés que ceux de toute cohorte comparable depuis des décennies. Les emplois de niveau débutant sont ceux que l’IA automatise en premier. Ce sont aussi des emplois qui apprennent aux jeunes travailleurs à réfléchir, à développer leur jugement et, finalement, à progresser. L’élimination de l’échelon inférieur ne nuira pas seulement à une génération : elle videra également le pipeline de gestion pour la prochaine décennie.
L’anxiété produit des réponses comportementales mesurables. Quarante-quatre pour cent des travailleurs de la génération Z admettent avoir activement saboté la mise en œuvre de l’IA dans leur entreprise, contre 29 pour cent de l’ensemble des travailleurs, a rapporté Fortune plus tôt ce mois-ci. Il s’agit moins d’un signe de technophobie que de travailleurs qui ne se sentent pas protégés et agissent en conséquence. Certains économistes affirment que la faiblesse du marché d’entrée de gamme est en partie une correction excessive par rapport à la vague d’embauche post-COVID de 2021. Et près de 60 % des responsables du recrutement utiliseraient l’IA comme excuse pour les licenciements et les gels, car elle fonctionne mieux avec les parties prenantes que les véritables raisons. Marc Andreessen a qualifié cela d’« excuse magique ». Sam Altman l’a appelé « IA wash ». La réponse honnête est plus confuse : l’IA et l’opportunisme s’aggravent, et les jeunes travailleurs sont pris entre deux feux.
Washington était ailleurs
L’acteur manquant dans tout cela, c’est le gouvernement. Il n’existe aucun cadre fédéral sérieux pour la transition de la main-d’œuvre, aucun programme de recyclage des compétences en IA à grande échelle et aucun mandat pour les écoles de traiter les connaissances en IA de la même manière qu’elles traitent la lecture ou l’arithmétique. Qu’y a-t-il à la place : une administration qui a dépensé son capital politique en utilisant le financement de l’éducation comme un gourdin (en gelant 2,2 milliards de dollars de subventions fédérales à Harvard en raison de conflits liés à l’activisme sur les campus) alors que le fossé des compétences se creuse et qu’une génération improvise son propre avenir en temps réel.
Seize pour cent des étudiants actuellement inscrits ont déjà changé de filière à cause de l’IA, signe d’une génération essayant de s’adapter en temps réel, sans carte. Que les écoles rattrapent leur retard, que les employeurs annulent le gel de l’embauche des jeunes et que Washington mette en place quelque chose qui ressemble à une politique du travail déterminera si l’anxiété actuelle se transformera en quelque chose de permanent. Pour l’instant, les chiffres suggèrent que c’est déjà le cas.
En avril 2026, OpenAI a publié un document politique de 13 pages, Industrial Policy for the Intelligence Age, avertissant que les progrès rapides de l’IA vers la superintelligence menacent de vider les recettes fiscales et de désintégrer le filet de sécurité sociale, et appelant à une réforme radicale comparable à l’ère progressiste ou au New Deal.
Le projet de l’entreprise – déplacer l’assiette fiscale des revenus du travail vers les bénéfices des entreprises et les plus-values, établir une « taxe sur les robots » sur le travail automatisé et créer un fonds national de richesse publique qui distribuerait les revenus aux citoyens américains – reflète étroitement les propositions du capital-risqueur milliardaire et l’un des premiers partisans d’OpenAI, Vinod Khosla, qui a préconisé l’élimination de l’impôt fédéral sur le revenu pour les Américains gagnant moins de 100 000 dollars et l’imposition des plus-values aux taux de revenu ordinaires.
Khosla et OpenAI ont tous deux exprimé l’urgence en termes clairs. Une étude de Goldman Sachs indique que l’IA supprime déjà environ 16 000 emplois aux États-Unis par mois, les jeunes travailleurs étant les plus durement touchés, et Khosla prédit que l’IA pourrait automatiser 80 % des emplois actuels d’ici 2030. Les critiques, notamment Anton Leicht, chercheur au Carnegie Endowment, rejettent le document d’OpenAI en le qualifiant de « travail de communication visant à dissimuler le nihilisme réglementaire », soulignant à quel point Washington est loin de toute réponse législative. béton.
