Entre 2018 et 2022, les robots ont créé 2 millions d’emplois qualifiés dans cinq pays d’Asie du Sud-Est, et déplacé 1,4 million de travailleurs non-qualifiés. Le bilan net est positif. Mais cette arithmétique confortable cache une fracture qui s’élargit : les gagnants et les perdants ne sont pas les mêmes personnes. Pour les robots industriels, l’estimation extrapolée aux cinq pays de l’ASEAN indique des effets opposés selon le niveau de qualification, à partir d’une analyse empirique menée au Viet Nam, sans démontrer une règle générale sur toute l’automatisation.

L’essentiel

  • En ASEAN, l’automatisation a créé plus d’emplois qu’elle n’en a détruits entre 2018 et 2022 : +2 millions de postes qualifiés pour -1,4 million de postes non qualifiés (World Bank Future Jobs Report).
  • Ce solde net positif dissimule une inégalité structurelle : les emplois créés exigent des compétences que les travailleurs déplacés ne possèdent pas.
  • L’économiste Carl Benedikt Frey soutient que les institutions et leur capacité d’adaptation conditionnent le partage des gains technologiques.
  • La Banque mondiale identifie des besoins de renforcement des politiques de compétences et de protection sociale, variables selon les pays, ce qui conditionne le partage des gains macroéconomiques.
  • La question du financement reste ouverte : qui prend en charge la transition des 1,4 million de déplacés, et dans quel délai.

Le bilan net positif qui ne dit pas toute la vérité

Les chiffres sont clairs sur ce qu’ils mesurent. Dans cinq économies d’Asie du Sud-Est, Vietnam, Thaïlande, Indonésie, Philippines, Malaisie, la densité robotique a progressé significativement entre 2018 et 2022, selon les estimations de la Banque mondiale fondées notamment sur les données de robots de la Fédération internationale de robotique. Entre 2018 et 2022, la Banque mondiale estime environ 2,04 millions d’emplois formels créés pour des travailleurs ayant une éducation tertiaire, soit 4,3 % de cet emploi formel qualifié. Environ 1,4 million de travailleurs formels peu qualifiés exerçant des tâches manuelles routinières ont été déplacés, une partie étant susceptible de passer vers l’emploi informel.

Le solde est donc positif : 600 000 emplois de plus, en net. C’est ce chiffre que les partisans de l’automatisation avancent volontiers. Et ils ont raison sur la comptabilité. Là où l’argument s’effondre, c’est quand on demande qui a obtenu ces 2 millions de nouveaux postes. La réponse est : des travailleurs qui avaient déjà une qualification.

Les données suggèrent que des travailleurs peu qualifiés déplacés, notamment au Viet Nam, se dirigent vers l’informel; elles ne démontrent pas le parcours individuel de l’ensemble des 1,4 million de personnes. Ils ont glissé vers l’emploi informel, le sous-emploi, ou l’inactivité.

Cette asymétrie n’est pas un détail statistique. Elle est le cœur politique du problème. Une économie peut créer des emplois en net et aggraver ses inégalités simultanément, dès lors que les emplois créés et les emplois détruits ne s’adressent pas aux mêmes populations.

L’ASEAN comme terrain d’observation de ce mécanisme

L’Asie du Sud-Est est un laboratoire particulièrement révélateur de ce phénomène, pour deux raisons structurelles.

La première est la vitesse d’adoption. La Chine inonde l’Asie du Sud-Est de robots à prix cassés, ce qui a abaissé brutalement le coût d’entrée dans l’automatisation pour les PME de la région. Des secteurs comme le textile, l’électronique d’assemblage ou l’agro-industrie, qui employaient massivement des travailleurs peu qualifiés, ont connu une adoption accélérée de l’automatisation. Le Vietnam et la Thaïlande figurent parmi les pays d’Asie du Sud-Est ayant augmenté leur densité robotique entre 2018 et 2023, selon l’IFR.

La seconde raison est la structure de l’emploi de départ. Dans ces économies, une fraction importante de la main-d’œuvre occupait des postes répétitifs, physiques, à faible contenu cognitif : exactement les postes que les robots remplacent le plus efficacement. C’est précisément là que la transition est la plus brutale, parce que le saut entre un poste d’assemblage non-qualifié et un poste de supervision de ligne automatisée est énorme, en termes de formation requise, de temps d’apprentissage, et de coût de transition.

Cette configuration crée une dynamique où les postes peu qualifiés diminuent tandis que les postes de haut niveau se développent. La robotisation bloque les salaires médians et concentre les gains au sommet, un mécanisme documenté en Occident qui se reproduit désormais avec une vitesse accrue en ASEAN, dans des systèmes de protection sociale souvent moins robustes.

La technologie ne décide pas seule : ce que l’histoire industrielle enseigne

Dans How Progress Ends, Carl Benedikt Frey montre que les vagues technologiques ne produisent pas automatiquement un progrès partagé : les institutions déterminent qui capte les gains. L’histoire industrielle regorge d’innovations qui ont enrichi quelques-uns pendant des décennies avant de diffuser leurs bénéfices, lorsqu’elles les ont diffusés. La machine à vapeur a mis un siècle à améliorer le niveau de vie des ouvriers britanniques. L’électricité a mis quarante ans à traverser la frontière entre les grandes usines et les ateliers de taille moyenne.

Le mécanisme, selon Frey, est toujours le même : les entreprises dominantes et les monopoles contrôlent la diffusion de la technologie et concentrent les gains. Les inégalités peuvent s’accentuer en l’absence de politique de redistribution.

Appliqué à l’ASEAN, ce cadre est éclairant. Les données de la Banque mondiale confirment que la croissance nette d’emplois est réelle. Mais elles ne documentent pas des systèmes de requalification systématiques et continus. L’adoption robotique produit des gains de productivité documentés. Les gouvernements de la région perçoivent des revenus fiscaux variables, mais les mécanismes de soutien aux travailleurs déplacés existent dans certains pays avec une couverture et une adéquation inégales.

Cette lecture institutionnelle entre en tension avec une position plus optimiste, portée notamment par les économistes de la croissance schumpétérienne, dont Philippe Aghion, lauréat du prix Nobel d’économie 2025, est le représentant le plus rigoureux. Pour Aghion, la destruction créatrice génère des gains d’efficacité qui, via la croissance, finissent par profiter à l’ensemble de l’économie : le problème est de vitesse et d’accompagnement, pas de structure. La polarisation serait transitoire, et les pays qui maintiennent la concurrence et l’ouverture, plutôt que de protéger les emplois menacés, s’en sortiront mieux à long terme.

Les estimations de la Banque mondiale montrent des gains agrégés inégalement répartis dans l’ASEAN-5 : la transition comporte des coûts et appelle des politiques de compétences, mobilité, fiscalité et protection sociale renforcées. La trajectoire à moyen terme des travailleurs déplacés reste incertaine : leur intégration dans une économie plus productive et plus inclusive dépend de décisions politiques présentes et à venir.

Les trajectoires concrètes des travailleurs déplacés

Les données agrégées cachent des trajectoires individuelles très différentes selon les pays et les secteurs. En Thaïlande, certains travailleurs du textile déplacés ont basculé vers l’économie informelle ou des formes d’emploi précaires, avec une réintégration limitée en emploi formel comparable.

Au Vietnam, la création d’emplois dans certains autres secteurs a accompagné l’automatisation, selon les données sectorielles disponibles. Des zones franches industrielles ont ouvert simultanément à l’automatisation des lignes existantes, offrant des opportunités à ceux qui pouvaient se déplacer géographiquement. Mais ce déplacement géographique lui-même a un coût : familles séparées, perte de filets communautaires, fragilité résidentielle.

En Indonésie, les plateformes numériques ont élargi certaines opportunités d’emploi, notamment comme livreurs et vendeurs en ligne, sans preuve établie qu’elles aient absorbé les travailleurs déplacés par l’automatisation. Cette forme d’emploi est souvent insuffisamment couverte par l’assurance et les pensions, mais la source ne démontre pas l’absence de toute perspective de progression. L’IA bloque les marchés d’externalisation IT montre un mécanisme analogue à l’échelle des cols blancs qualifiés : la technologie déplace vers des formes d’emploi plus fragmentées, même quand elle crée des emplois en net.

Ces trajectoires divergentes montrent que le même choc technologique produit des résultats très différents selon la structure économique locale, la mobilité du travail et l’existence de mécanismes de protection. Les choix politiques et institutionnels, et non la technologie seule, déterminent ces résultats.

Les gains des entreprises et leur redistribution limitée

Les entreprises qui automatisent dans la région documentent des gains de productivité substantiels. Des constructeurs automobiles thaïlandais comme Aapico Hitech ont publié des rapports internes, repris par les associations sectorielles, faisant état de gains d’efficacité de 15 à 25 % sur les lignes automatisées. Les fabricants d’électronique au Vietnam travaillant pour les chaînes d’approvisionnement de Samsung et Intel ont réduit leurs coûts unitaires significativement, ce qui a renforcé leur compétitivité face aux concurrents moins automatisés.

Une part des gains de productivité est captée par les actionnaires et les dirigeants, tandis que les mécanismes de participation des travailleurs aux gains demeurent limités. Les conventions collectives sont faibles dans la plupart des pays de l’ASEAN, le droit syndical est limité, particulièrement au Vietnam et en Thaïlande -, et les mécanismes de participation des travailleurs aux gains de productivité demeurent limités et peu structurés à l’échelle de l’économie. Les politiques fiscales des États de la région ne dirigent que partiellement les gains de productivité vers des programmes de reconversion.

C’est précisément la configuration que Frey identifie comme la plus dangereuse : une vague technologique qui bénéficie aux entreprises et aux travailleurs déjà qualifiés, sans mécanisme de diffusion vers ceux qui portent le coût de la transition. À court terme, la croissance macroéconomique peut masquer cette fracture. À moyen terme, elle produit des tensions politiques, montée du populisme, défiance envers les élites économiques, demandes de protectionnisme, qui finissent par menacer la dynamique de progrès elle-même.

En 2030, qui finance les 1,4 million de déplacés ?

La question de financement est la plus concrète, et la moins résolue. À l’horizon 2030-2035, les cinq économies ASEAN concernées vont continuer à automatiser. L’IFR projette une densité robotique en forte hausse en Asie du Sud-Est sur les dix prochaines années, portée par la baisse des coûts des robots collaboratifs et par la pression concurrentielle. Le flux de travailleurs déplacés ne va pas se tarir.

Deux trajectoires se dessinent. Dans la première, les gouvernements de la région agissent de façon proactive : ils financent des programmes de requalification à grande échelle, imposent des contributions patronales liées à l’automatisation, et développent des systèmes d’assurance-chômage effectifs. La Malaisie a esquissé ce chemin avec son Human Resources Development Fund, qui prélève 1 % de la masse salariale pour financer la formation continue, mais la couverture reste partielle et les travailleurs informels en sont exclus. Si ce modèle monte en charge et s’étend aux autres pays de la région, la transition pourrait être gérée sans fracture durable.

Dans la seconde trajectoire, les États restent en retrait, convaincus que la croissance économique globale absorbera le choc par la création spontanée d’emplois. Cette position est défendable tant que la croissance reste soutenue, le Vietnam en a fait la preuve entre 2018 et 2022. Elle devient risquée si la croissance ralentit, si l’automatisation accélère plus vite que la création d’emplois dans les secteurs en expansion, ou si les emplois créés exigent des niveaux de qualification hors de portée des travailleurs déplacés sans investissement massif dans l’éducation.

Le signal à surveiller est la part des travailleurs formellement déplacés qui retrouvent un emploi formel. Les données disponibles, de couverture inégale, montrent une réintégration partielle et variable selon les pays.

La vraie contrainte est fiscale. Les programmes de requalification à grande échelle coûtent cher. Dans des économies où les recettes publiques représentent entre 12 et 18 % du PIB, contre 40 à 50 % en Europe -, l’espace budgétaire est limité. La contribution des entreprises qui automatisent et captent les gains de productivité est la piste la plus cohérente économiquement : ceux qui bénéficient du progrès technologique participent au financement de sa diffusion. Mais elle suppose un rapport de force politique que les travailleurs déplacés, peu organisés, souvent dans l’informel, peinent à constituer.

La technologie a créé 2 millions d’emplois. Elle en a déplacé 1,4 million. Le solde positif ne se transformera en progrès partagé que si des institutions le rendent possible. Cette condition exige un renforcement des politiques publiques dans la région. Elle pourrait l’être d’ici 2030, si des gouvernements choisissent de la construire.

Sources

  1. International Federation of Robotics, IFR World Robotics Report : https://www.therobotreport.com/ifr-reports-robot-density-increase-across-europe-asia-americas/
  2. Carl Benedikt Frey, How Progress Ends : https://www.carl-benedikt-frey.com
  3. World Bank Future Jobs Report, données ASEAN 2018-2022 (Banque mondiale, rapport Future of Work)
  4. Fédération internationale de robotique, données de densité robotique par pays, édition 2025