L'impact de l'intelligence artificielle sur l'emploi qualifié : un défi inédit pour le droit du travail, la régulation européenne et la fonction publique française
L'étude publiée en mars 2026 par l'assureur Coface et l'Observatoire des emplois menacés et émergents (OEM) estime que près de 5 millions de salariés français, soit environ 16,3 % de l'emploi total, public et privé confondus, pourraient voir leur poste menacé par l'intelligence artificielle générative et agentique d'ici deux à cinq ans. Contrairement aux vagues d'automatisation antérieures, ce sont désormais les emplois les plus qualifiés qui sont les plus exposés : 26,9 % dans l'architecture et l'ingénierie, 24,9 % dans l'informatique et les mathématiques, et 22,1 % pour les 10 % de salariés les mieux rémunérés, contre seulement 6,5 % pour les 10 % les plus modestes. Le baromètre PwC publié au printemps 2026 confirme cette polarisation : en France, 62 % des postes augmentés par l'IA exigent désormais un diplôme du supérieur, contre 58 % en 2019, et les compétences requises évoluent 66 % plus vite dans les métiers exposés. Le Fonds monétaire international, dans son étude de janvier 2026 « Bridging Skill Gaps for the Future », chiffre à près de 40 % la part des emplois mondiaux exposés. Une enquête de la Harvard Business Review parue le même mois révèle par ailleurs que 39 % des dirigeants interrogés reconnaissent avoir réduit leurs effectifs par anticipation des capacités de l'IA, contre seulement 2 % sur la base de gains réellement constatés, phénomène qualifié d'« AI washing ». Dans le secteur public, le rapport de la Cour des comptes de janvier 2026 indique que France Travail a déployé 27 cas d'usage d'IA, pour un investissement de 93 millions d'euros entre 2017 et 2024 et des gains d'efficience estimés à 120 millions d'euros.
Un cadre européen structurant : le règlement (UE) 2024/1689 sur l'intelligence artificielle
Le règlement (UE) 2024/1689 du 13 juin 2024, dit « AI Act », constitue le premier cadre normatif horizontal au monde sur l'IA. Son entrée en vigueur s'échelonne jusqu'en août 2026. Il classe parmi les systèmes « à haut risque » (annexe III) ceux utilisés pour le recrutement, la sélection des candidats, l'évaluation des performances, la promotion ou la cessation des relations contractuelles de travail. Ces systèmes sont soumis à des obligations de transparence, de gestion des risques, de documentation technique, de qualité des données d'entraînement et, surtout, de supervision humaine effective (article 14). L'article 26 impose en outre aux employeurs déployeurs d'informer préalablement les représentants du personnel et les travailleurs concernés. Cette obligation se combine avec le droit de l'Union préexistant, notamment l'article 22 du RGPD (règlement (UE) 2016/679), qui consacre le droit de ne pas faire l'objet d'une décision exclusivement automatisée produisant des effets juridiques significatifs.
La transposition implicite en droit social français : information-consultation et négociation collective
Le droit du travail français n'a pas attendu l'AI Act pour saisir ces transformations. L'article L. 2312-8 du code du travail impose au comité social et économique d'être informé et consulté sur l'introduction de nouvelles technologies et tout aménagement important modifiant les conditions de santé, de sécurité ou de travail. La Cour de cassation, dans un arrêt de la chambre sociale du 12 avril 2005 (Sté Dupont, n° 02-46.467), avait déjà sanctionné l'absence de consultation préalable lors de la mise en place d'un dispositif de surveillance électronique. L'Accord national interprofessionnel du 14 novembre 2023 sur la transition numérique invite les branches à négocier sur l'usage de l'IA, et plusieurs accords d'entreprise emblématiques (notamment dans la presse et le secteur bancaire) ont été conclus en 2024 et 2025. Reste que la qualification juridique du licenciement « pour cause d'IA » demeure incertaine : la Cour de cassation considère traditionnellement que l'introduction de nouvelles technologies peut constituer une cause économique de licenciement au sens de l'article L. 1233-3 du code du travail (Soc., 2 juin 1993, Sté Téléfrance, n° 90-44.956), à condition qu'elle s'inscrive dans une réorganisation nécessaire à la sauvegarde de la compétitivité.
Les enjeux pour la fonction publique : adaptation des concours, des compétences et de la responsabilité
L'article L. 114-2 du code des relations entre le public et l'administration, issu de la loi n° 2016-1321 du 7 octobre 2016 pour une République numérique, encadre les décisions individuelles prises sur le fondement d'un traitement algorithmique en imposant une mention explicite et un droit à explication. Le Conseil constitutionnel, dans sa décision n° 2018-765 DC du 12 juin 2018, a admis la constitutionnalité de tels traitements en posant trois réserves : interdiction des décisions exclusivement algorithmiques utilisant des données sensibles, maîtrise du traitement par l'administration, et possibilité pour celle-ci d'en expliquer le fonctionnement. Le Conseil d'État, dans sa décision Société Open Innovation du 3 juin 2020 (n° 421615) relative à Parcoursup, a précisé l'étendue des obligations de transparence des algorithmes locaux. Pour la fonction publique elle-même, le défi est double : l'IA peut accélérer la dématérialisation et libérer du temps utile, mais elle interroge la doctrine d'emploi des cadres A et A+, dont les missions d'analyse, de synthèse et de rédaction sont précisément celles que les modèles génératifs imitent le mieux. Le rapport Bothorel-Latombe sur l'IA dans l'action publique, ainsi que la stratégie nationale pour l'IA, plaident pour une montée en compétence des agents et une refonte des épreuves de concours.
Régulation, responsabilité et risques systémiques : l'exemple révélateur des usages grand public
L'alerte récente du Parc national des Cévennes sur les itinéraires de randonnée générés par IA, marqués par des hallucinations géographiques et l'ignorance des contraintes physiques, illustre concrètement la question de la responsabilité civile et pénale en cas de dommage causé par un contenu produit par un système d'IA. La directive (UE) 2024/2853 du 23 octobre 2024 sur la responsabilité du fait des produits défectueux inclut désormais expressément les logiciels et systèmes d'IA dans son champ. La proposition de directive sur la responsabilité en matière d'IA, en cours de négociation, vise à alléger la charge de la preuve pour les victimes. Ces évolutions s'inscrivent dans la lignée de la jurisprudence de la CJUE, notamment l'arrêt SCHUFA du 7 décembre 2023 (C-634/21), qui a interprété strictement l'article 22 du RGPD en considérant qu'un score de solvabilité automatisé constitue par lui-même une décision individuelle automatisée.
Enjeux pour les concours
Le candidat doit retenir que l'impact de l'IA sur l'emploi qualifié constitue une rupture par rapport aux précédentes vagues d'automatisation : ce sont désormais les fonctions cognitives complexes, y compris dans le secteur public, qui sont concernées. Les références centrales à mobiliser sont : le règlement (UE) 2024/1689 (AI Act), en particulier son annexe III et ses articles 14 et 26 ; l'article 22 du RGPD et l'arrêt CJUE SCHUFA du 7 décembre 2023 (C-634/21) ; l'article L. 114-2 du CRPA et la décision du Conseil constitutionnel n° 2018-765 DC du 12 juin 2018 ; la décision du Conseil d'État Société Open Innovation du 3 juin 2020 (n° 421615) sur Parcoursup ; les articles L. 2312-8 et L. 1233-3 du code du travail. Sur le plan des politiques publiques, le candidat doit savoir articuler trois enjeux : la régulation européenne (approche par les risques), la protection sociale et le dialogue social (négociation collective, formation professionnelle, compte personnel de formation), et l'adaptation de la fonction publique elle-même (refonte des compétences, des concours et des doctrines d'emploi). La problématique centrale qu'un jury attendra est celle de la conciliation entre gains de productivité, préservation de l'emploi qualifié et garanties juridiques offertes aux travailleurs et aux usagers du service public, dans un contexte où la frontière entre augmentation et substitution devient de plus en plus poreuse.