DEPUIS CHATGPT, UN DIPLÔME RAPPORTE UN PEU MOINS

Ce que sait un travailleur est de deux sortes. Une partie peut s’écrire, s’enseigner, se stocker : formules, règles, procédures. L’autre s’apprend en faisant et reste attachée à la personne : dans les exemples de l’article, une travailleuse sociale apprend quels clients suivre de près, un chirurgien sent quand la tension d’un tissu ne va pas, un négociateur apprend à lire l’ambiance d’une salle. L’IA générative rend la première sorte bon marché et abondante, au moment même où l’on en a besoin. Qu’est-ce que cela change aux salaires ?

Deux prix sur une fiche de paie

Eduardo Levy Yeyati, Darío Judzik et Juan Ignacio Barbiero, de l’université Torcuato Di Tella à Buenos Aires, regardent deux nombres familiers : combien gagne en plus un travailleur pour une année d’études de plus, et pour une année d’expérience de plus. Les études représentent, imparfaitement, le savoir qui s’écrit ; les années écoulées depuis la fin des études représentent le savoir acquis par la pratique.

Leur modèle fait deux prédictions. Si les machines fournissent le savoir écrit, le supplément de salaire lié aux études doit diminuer. Si ce savoir et le jugement pratique fonctionnent mieux ensemble, la pratique doit prendre de la valeur — surtout en début de carrière, quand on apprend le plus vite. Mais une partie de l’expérience est liée à l’ancienne manière de faire le travail et peut perdre sa valeur : l’effet pourrait donc devenir négatif plus tard.

Métiers exposés, métiers abrités

Le test s’appuie sur l’enquête américaine Current Population Survey, de janvier 2018 à juin 2026 : environ 656 000 relevés de salaire. Les métiers sont classés selon un indice d’exposition à l’IA construit avant l’existence de ChatGPT. Le quart le plus exposé — développeurs de logiciels, assistants administratifs, comptables, directeurs financiers, enseignants du supérieur — est comparé au quart le moins exposé : routiers, manutentionnaires, agents d’entretien, aides-soignants, serveurs. Le chronomètre démarre en novembre 2022, avec la sortie publique de ChatGPT.

Avant cette date, une année d’études augmentait le salaire d’environ 7,5 % dans les métiers exposés, contre 1,7 % dans les métiers abrités. L’analyse compare des travailleurs d’un même métier, avant et après : elle mesure les changements de ces « prix » des études et de l’expérience, pas des salaires moyens.

Le nouveau prix d’une année d’études

Dans les métiers exposés, le bonus d’une année d’études a baissé de 0,55 point de pourcentage par rapport aux métiers abrités — d’environ 7,5 % à 6,9 %, soit une baisse d’environ 7 % de sa valeur d’avant. Dans les métiers abrités, il est resté à 1,7 %. Aucune dérive avant la sortie, et la rupture apparaît dans les douze premiers mois.

Une carrière qui bascule

L’expérience ne s’est pas déplacée d’un bloc ; la courbe a pivoté. Une année d’expérience de plus rapporte 0,26 point de pourcentage de plus à quelqu’un qui en a trois derrière lui, autant qu’avant à quinze ans, et 0,12 point de pourcentage de moins à vingt-cinq ans. Dans le modèle principal des auteurs, le supplément lié à une année d’expérience de plus passe du gain à la perte vers 18 ans — ce qui ne veut pas dire que les travailleurs au-delà de 18 ans gagnent moins au total ; avec des courbes plus souples, la bascule demeure mais ce point exact est moins sûr. Elle est la plus marquée chez les diplômés du supérieur.

Au total, un travailleur qui compte seize années d’études et quinze d’expérience dans un métier exposé gagne environ 3,2 % de moins que ne le prédirait l’évolution des métiers abrités.

À l’épreuve des coïncidences

• Déplacer la date de départ à janvier 2020, au début de la pandémie, ne produit aucun effet.
• Appliquer une même règle aux plus hauts salaires, que la statistique américaine plafonne et enregistre autrement depuis avril 2023, laisse les résultats presque inchangés.
• Retirer les métiers de l’informatique et des mathématiques, frappés au même moment par des licenciements dans la tech, laisse encore une baisse de 0,49 point pour les études.

Le recul en fin de carrière est la partie la plus fragile : avant la sortie, ce bout de la courbe bougeait déjà un peu.

Pas une prévision

Les auteurs n’affirment pas que les diplômes ont perdu leur valeur ni que les diplômés sont devenus moins productifs. Leur résultat est une révision de prix à court terme, dans les métiers exposés. Les choix d’études, la formation et les postes de débutant vont s’adapter. Une question, écrivent-ils, pourrait compter le plus à long terme : les travailleurs pourront-ils encore acquérir le savoir-faire pratique qui prend de la valeur, si l’IA automatise une partie de l’apprentissage lui-même ?