En deux ans, la prime salariale liée aux compétences en intelligence artificielle a plus que doublé dans les grandes économies. Elle atteint aujourd’hui 62 % en moyenne selon le PwC Global AI Jobs Barometer 2026 ; le chiffre de 25 % rapporté en 2024 n’est pas directement comparable car l’analyse reposait alors sur un périmètre d’observation limité. Ravio estime une prime moyenne européenne de 12 % pour les rôles IA/ML professionnels et l’emploi reste dense.
L’essentiel
- En 2026, PwC estime une prime salariale IA moyenne de 61,9 % sur 16 secteurs, à partir de plus d’un milliard d’offres dans 27 pays et territoires ; le chiffre de 25 % rapporté en 2024 n’est pas directement comparable car l’analyse reposait alors sur un périmètre d’observation distinct.
- En Allemagne, où la codétermination encadre les décisions technologiques, l’emploi industriel reste dense et la formation continue est financée par les entreprises dans le cadre des négociations collectives.
- Daron Acemoglu a donné sa leçon Nobel le 8 décembre 2024 et y traite du rôle des institutions dans la prospérité.
- Sans réforme institutionnelle dans les pays qui en sont dépourvus, le risque d’une segmentation accrue du marché du travail entre un segment IA et d’autres segments aux dynamiques salariales distinctes persiste.
- La feuille de route existe, codétermination, fonds de reconversion, formation continue, mais les signaux à suivre restent absents de la plupart des agendas politiques en 2026.
62 % de prime : ce que le chiffre mesure réellement
Le PwC Global AI Jobs Barometer 2026 couvre 27 pays et plusieurs dizaines de millions d’offres d’emploi analysées. Sa mesure indique combien gagne de plus, en moyenne, un travailleur dont le poste intègre des compétences en IA par rapport à un poste comparable sans cette dimension. PwC mesure l’évolution de cette prime entre 2024 et 2026, sur des périmètres d’analyse modifiés entre les deux dates.
Cette progression indique un écart accru dans les salaires annoncés des offres avec compétences IA. Une minorité de postes est associée à des salaires plus élevés, tandis que la plupart des postes ne bénéficient pas de cette prime. Le mouvement s’accélère.
Deux lectures de ce chiffre coexistent. La première, libérale, voit dans cette prime la rémunération normale d’une compétence rare et productive : le marché signale ce dont il a besoin, les travailleurs et les entreprises s’adaptent, et la prime finit par se diffuser à mesure que les compétences IA se généralisent. Cette lecture est cohérente avec l’analyse de Philippe Aghion sur la destruction créatrice : chaque vague technologique crée d’abord des rentes pour les premiers entrants, puis les dissout à mesure que la concurrence et la diffusion font leur travail.
La deuxième lecture, celle que Daron Acemoglu l’a développée dans sa conférence Nobel de 2024, est plus sombre. Acemoglu distingue les technologies qui augmentent le travail, en rendant chaque travailleur plus productif, et celles qui substituent le travail, en remplaçant des tâches sans créer d’emplois équivalents. Son argument : selon lui, si les institutions du travail sont absentes ou insuffisantes, une technologie de substitution concentrerait ses gains chez les détenteurs du capital et dans un segment minoritaire de travailleurs. La prime de 62 % mesure un écart de rémunération annoncée associé aux compétences IA.
Les données Ravio publiées pour son rapport Compensation Trends 2026 montrent une prime de 12 % pour les rôles IA/ML professionnels et de 3 % pour les postes de management.
L’exception allemande démontre que l’institution précède la technologie
L’Allemagne adopte l’IA. Ses grandes entreprises industrielles déploient des outils de traitement automatisé, d’optimisation logistique, d’assistance à la conception. Les données Ravio, qui agrègent les salaires du secteur technologique européen sur plusieurs dizaines de milliers de postes, montrent une prime salariale IA de 12 % dans cet échantillon, PwC rapporte une prime de 62 % sur des offres d’emploi dans son périmètre de 27 pays et territoires, avec une moyenne calculée entre secteurs.
Cette configuration coexiste avec l’existence d’un cadre de codétermination allemand. Dans les établissements d’au moins cinq salariés éligibles, un comité d’entreprise peut être élu ; l’employeur doit l’informer et le consulter sur les procédures incluant l’IA, avec des droits de codétermination spécifiques dans certains domaines. Les représentants des salariés occupent un tiers des sièges dans certaines entreprises de plus de 500 salariés, mais la représentation est paritaire dans les entreprises relevant de la loi de codétermination de plus de 2 000 salariés. Ce droit de regard ne bloque pas la technologie : les entreprises allemandes automatisent. Mais il encadre certaines décisions de l’employeur ; la codétermination allemande n’impose pas en tant que telle la négociation de tous les gains de productivité.
En Allemagne, l’emploi industriel reste dense et les entreprises financent souvent la formation continue ; certaines conventions collectives peuvent encadrer son financement ou le temps de formation. Les deux estimations ne sont pas directement comparables en raison de populations, de périmètres géographiques et de méthodes distincts.
L’article du JdP sur l’automatisation allemande documente le mécanisme selon lequel une régulation institutionnelle peut accompagner la transformation technologique. L’Allemagne présente une prime salariale IA contenue dans le secteur technologique, compatible avec un marché du travail doté d’un cadre de codétermination.
Acemoglu affirme que les institutions encadrent la distribution des gains technologiques. Le cas allemand fournit un point de comparaison utile pour examiner cette proposition.
La lecture libérale n’est pas fausse, mais elle est incomplète
La thèse de la diffusion spontanée mérite d’être prise au sérieux. Elle repose sur une observation historique réelle : les primes technologiques des vagues précédentes, informatique dans les années 1980, internet dans les années 1990, ont effectivement décliné à mesure que les compétences se généralisaient. Si la prime IA suit la même trajectoire, l’urgence institutionnelle est moindre.
Plusieurs économistes du travail, dont des chercheurs de la Fed de Dallas dans une note de février 2026, soulignent le rôle de l’expérience et des compétences tacites dans les effets de l’IA sur l’emploi et les salaires. Dans cette lecture, la réforme pertinente n’est pas la codétermination mais l’investissement massif dans les compétences.
La distinction conduit à des politiques différentes : la régulation de la négociation collective, d’une part, le financement de la formation, d’autre part. Ces deux orientations sont compatibles, mais leurs priorités, leurs acteurs et leurs délais divergent.
Les données 2026 montrent une prime élevée associée aux offres IA, sans permettre de conclure sur l’existence ou l’absence d’une diffusion spontanée des compétences. La prime mesurée dans l’édition 2026 de PwC demeure élevée comparée aux mesures antérieures, bien que les périmètres d’analyse aient varié entre les années. L’adoption réelle de l’IA dans les PME reste d’ailleurs très faible, ce qui écarte toute généralisation imminente des compétences. Entre les deux dernières éditions, PwC rapporte une hausse de la prime moyenne pour les compétences IA, sans établir le calendrier relatif de la concentration et de la diffusion des compétences.
Risques concrets pour les travailleurs hors segment IA
La prime de 62 % a un envers. Les postes qui n’intègrent pas l’IA ne voient pas leur salaire baisser immédiatement. Cependant, leur trajectoire salariale peut être affectée par la présence de technologies alternatives dans le marché du travail.
La Dallas Fed relève dans ses données de 2026 des effets salariaux hétérogènes selon les caractéristiques des occupations. Les travailleurs du segment résiduel ne perdent pas leur emploi aujourd’hui, mais leur trajectoire salariale diverge de celle du segment IA.
Un travailleur dans un poste sans composante IA dispose généralement de leviers limités pour accéder à la formation ou participer aux décisions technologiques qui affectent son emploi.
L’adoption de l’IA dans les grandes entreprises européennes se concentre précisément là où les travailleurs sont les moins représentés dans les instances de décision : les plateformes, la logistique, la restauration. C’est dans ces secteurs que la bifurcation menace d’être la plus rapide et la plus durable.
Les choix d’aujourd’hui déterminent la situation de 2035
Plusieurs trajectoires sont envisageables selon les choix institutionnels adoptés dans les prochaines années.
La première est la bifurcation institutionnalisée. Plusieurs trajectoires de marché du travail pourraient émerger selon le cadre institutionnel : un segment IA à rémunération élevée et des segments avec des dynamiques salariales distinctes.
Dans ce scénario, les travailleurs hors segment IA rencontreraient des difficultés accrues pour accéder aux gains associés au déploiement technologique.
La deuxième trajectoire est la convergence partielle par diffusion institutionnelle. Si plusieurs économies adaptent des mécanismes de représentation dans les décisions technologiques, la prime IA pourrait se réduire. En Allemagne, le maintien d’une densité d’emploi industriel coexiste avec une adoption avancée des technologies de traitement automatisé et d’optimisation. Cette trajectoire exige des réformes politiques difficiles, et son adoption resterait probablement partielle et hétérogène selon les pays.
Les besoins collectifs qui demeurent dans les deux scénarios sont identiques, même si leur urgence diffère. Dans le premier, maintenir un niveau d’emploi suffisant pour que la majorité reste intégrée au marché devient une priorité politique explicite, qui requiert des mécanismes institutionnels appropriés. Dans le second, la transition reste coûteuse en termes de formation et d’adaptation : les travailleurs hors segment IA ont besoin d’accéder à une montée en compétences réelle, pas déclarative.
Deux pistes concrètes ressortent des données disponibles. La première est l’extension de la représentation des travailleurs dans les instances de décision des entreprises qui déploient l’IA, sur le modèle de la codétermination, adapté aux structures nationales. La seconde est une contribution sur les gains de productivité liés à l’IA, affectée à un fonds de reconversion sectorielle géré paritairement. Ces deux instruments existent déjà sous des formes diverses en Europe : l’enjeu est leur adaptation aux dynamiques propres à l’IA générative.
Les signaux qui permettraient de distinguer les deux trajectoires d’ici 2027-2028 sont identifiables. L’évolution annuelle de l’écart de prime salariale entre pays dotés de mécanismes de codétermination et pays qui en sont dépourvus. La part des travailleurs hors segment IA ayant accédé à une formation certifiante financée par leur employeur. L’agenda législatif en matière de représentation dans les conseils de surveillance des entreprises technologiques. Ces signaux sont mesurables.
Ils ne le sont pas encore systématiquement.
La feuille de route existe, mais l’agenda politique est en retard
Les institutions du travail doivent s’adapter à l’IA. La vitesse à laquelle elles le feront, comparée à la vitesse de déploiement de la technologie, est l’enjeu central. En 2026, le déploiement est rapide. L’adaptation institutionnelle est lente.
L’Union européenne dispose d’instruments partiels. La directive sur les travailleurs de plateforme, adoptée en 2024, crée une présomption de salariat pour les travailleurs des plateformes numériques. Le règlement sur l’IA impose des obligations de transparence pour les systèmes à haut risque utilisés dans l’emploi. Mais ni l’un ni l’autre ne traite la question de la distribution des gains de productivité : ils régulent les conditions de travail et les risques, pas les mécanismes de partage.
La Commission européenne n’a pas, à ce stade, de proposition législative sur l’extension de la codétermination aux décisions de déploiement de l’IA. Plusieurs États membres, France, Italie, Espagne, disposent de comités d’entreprise dont les droits d’information et de consultation pourraient être étendus aux décisions d’automatisation, mais ces extensions n’ont pas encore fait l’objet de réformes ciblées.
L’Allemagne n’est pas un modèle exportable sans adaptation. La codétermination allemande repose sur une culture de négociation collective et une densité syndicale qui n’existent pas dans tous les pays. Sa transposition directe n’est ni possible ni souhaitable partout. Mais son principe, que les travailleurs aient un droit de regard sur les décisions technologiques qui affectent leurs trajectoires, est adaptable à des architectures institutionnelles diverses.
La prime de 62 % mesure un écart de salaire associé aux compétences IA. L’adaptation institutionnelle aux enjeux de distribution des gains technologiques demeure un chantier central dans la plupart des économies.
Sources
- PwC Global AI Jobs Barometer 2026, https://www.success.com/ai-skills-wage-premium-demand-2026
- Daron Acemoglu, Nobel Lecture: Institutions, Technology, and Prosperity (2025), https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/aer.115.6.1709
- Ravio European Tech Compensation Data, Q2-Q3 2026, Ravio (rapport trimestriel, sans URL publique disponible)
- Federal Reserve Bank of Dallas, note de conjoncture sur l’emploi et l’IA, février 2026, Federal Reserve Bank of Dallas (sans URL publique disponible)
