L’Arabie saoudite, les Émirats arabes unis et leurs voisins du Conseil de coopération du Golfe ont engagé des dizaines de milliards de dollars dans l’intelligence artificielle, avec une conviction partagée : la manne pétrolière ne suffira plus. Le FMI estime que l’IA pourrait augmenter le PIB non pétrolier des pays du Golfe de 2,8 %, à condition de disposer d’infrastructures numériques adéquates et d’une main-d’œuvre qualifiée. Le défi dépasse la technologie : ces économies reposent sur une main-d’œuvre étrangère massive et hétérogène, dont la capacité à bénéficier de la transition numérique reste entière.

L’essentiel

  • Le FMI estime que l’IA pourrait augmenter le PIB non pétrolier des pays du Golfe de 2,8 %, sous condition d’infrastructures numériques et de compétences adaptées.
  • L’OIT et la CESAO alertent sur un risque de fracture interne : les gains de l’IA pourraient rester concentrés dans des enclaves d’experts, laissant hors du partage la majorité de la main-d’œuvre étrangère peu qualifiée.
  • Les Émirats et l’Arabie saoudite ont lancé des programmes nationaux d’IA ambitieux (UAE AI Strategy, Vision 2030), mais leurs dispositifs de formation restent insuffisants pour couvrir l’ensemble du marché du travail.
  • À l’horizon 2035, la diffusion des gains technologiques devra dépasser les secteurs publics et les zones technologiques pour atteindre les millions de travailleurs non qualifiés qui composent l’essentiel de la force de travail régionale.

Une diversification nécessaire, deux décennies après les premières promesses

Le Golfe n’a pas attendu l’IA pour vouloir se diversifier. Depuis les années 2000, chaque boom pétrolier a relancé les mêmes ambitions : réduire la dépendance aux hydrocarbures, développer des secteurs privés dynamiques, bâtir une économie de la connaissance. Les résultats ont été partiels. La Vision 2030 saoudienne et la stratégie nationale IA des Émirats représentent la version la plus récente et la plus systématique de cet effort.

Les signaux quantitatifs sont encourageants sur certains segments. Les Émirats se classent parmi les premières économies mondiales en termes de préparation numérique, selon le rapport de l’OIT et de la Commission économique et sociale des Nations Unies pour l’Asie occidentale (CESAO). L’Arabie saoudite a consacré des investissements substantiels à ses infrastructures cloud et à ses centres de données, en s’appuyant sur des partenariats avec Microsoft, Google et Amazon Web Services. En mars 2024, le fonds souverain saoudien (PIF) était en pourparlers avec Andreessen Horowitz pour créer un fonds dédié à l’IA de 40 milliards de dollars ; ce projet n’a pas été formellement lancé sous cette forme, et c’est finalement le véhicule HUMAIN, créé en 2025, qui a incarné la stratégie IA du PIF.

Ce qui est différent cette fois, c’est la granularité sectorielle des projections. Contrairement aux ambitions de diversification générique des années passées, l’IA offre des gains mesurables dans des domaines précis : automatisation des services publics, optimisation logistique, santé, finance. Le rapport OIT-CESAO cartographie ces effets secteur par secteur, ce qui permet d’identifier non seulement où les gains sont attendus, mais aussi qui risque de les rater.

Les secteurs exposés ne sont pas ceux qu’on imagine

L’analyse de l’OIT et de la CESAO renverse une intuition commune. Les emplois les plus exposés à l’automatisation dans la région ne sont pas les emplois peu qualifiés du bâtiment ou de l’agriculture, difficiles à robotiser. Les tâches les plus substituables par l’IA sont celles de cols blancs intermédiaires : traitement administratif, saisie de données, back-office financier, centres d’appels. Ces emplois sont très répandus dans les secteurs publics du Golfe, où ils constituent souvent la première marche de l’emploi local pour les nationaux.

Cette réalité crée une tension politique sensible. L’objectif affiché de la diversification est d’accroître l’emploi des nationaux dans le secteur privé et de réduire la dépendance aux expatriés. Mais si l’IA automatise en priorité les fonctions administratives intermédiaires, elle réduit précisément les types d’emplois vers lesquels les politiques de nationalisation du travail cherchent à orienter les jeunes diplômés saoudiens, émiriens ou qatariens.

Le risque n’est pas hypothétique. Une étude PwC publiée en 2026, l’AI Jobs Barometer UAE, signale une accélération de l’adoption des outils d’IA générative dans les grandes entreprises émiriennes, en particulier dans les fonctions financières et RH. La question de la substitution versus la complémentarité des compétences humaines se pose déjà dans les grandes organisations, comme l’illustre le cas des entreprises américaines déployant des agents IA sans cadre clair de responsabilité.

Les travailleurs migrants : une majorité hors du champ

Il faut nommer ce que les statistiques globales effacent volontiers. Dans la plupart des pays du Golfe, les nationaux représentent une minorité de la main-d’œuvre réelle : environ 24 % de la main-d’œuvre salariée totale en Arabie saoudite (données 2020), moins de 15 % aux Émirats, selon les données du recensement 2023. La force de travail est composée d’une large majorité de migrants, venus principalement d’Inde, du Pakistan, du Bangladesh, des Philippines et d’Égypte. Ces travailleurs occupent aussi bien des postes hautement qualifiés dans la tech et la finance que des emplois non qualifiés dans la construction, la restauration ou les services domestiques.

Le rapport OIT-CESAO souligne que les politiques d’IA régionales tendent à cibler les travailleurs nationaux et les professionnels expatriés qualifiés. Les travailleurs peu qualifiés, qui constituent le gros des effectifs, restent largement absents des programmes de reconversion. Cette absence n’est pas un oubli : elle reflète la structure même du système de travail migrant dans le Golfe, où le statut de résident est lié à l’employeur et où la protection sociale couvre très inégalement les non-nationaux.

La fracture qui se profile n’oppose pas seulement les experts IA aux autres. Elle reproduit une ségrégation déjà ancienne entre une économie formelle et bien rémunérée, accessible aux nationaux et aux expatriés qualifiés, et une économie de services mal protégée qui fait tourner le quotidien de ces sociétés. Si la transition IA ignore cette réalité, elle ne réduira pas la dualité du marché du travail régional : elle l’approfondira.

Les stratégies nationales en pratique

Poser le diagnostic de la fracture ne suffit pas. Il faut aussi regarder ce qui se construit. Les stratégies nationales d’IA du Golfe ne sont pas des documents d’intention : elles s’accompagnent d’investissements réels et de programmes opérationnels.

Aux Émirats, l’Université Mohamed Bin Zayed pour l’Intelligence Artificielle (MBZUAI), fondée en 2019 à Abu Dhabi, est devenue en quelques années l’une des rares institutions entièrement dédiées à la recherche en IA dans le monde arabe. Elle forme des masters et des doctorants, avec une politique de bourses ouverte aux candidats de toute la région. Le gouvernement émirati a aussi lancé le programme AI Talent Initiative, qui cible la formation de fonctionnaires aux compétences numériques, avec un objectif de plusieurs milliers de diplômés par an.

En Arabie saoudite, le programme national LEAP, lancé à Riyad, est devenu l’un des plus grands événements tech mondiaux, avec une ambition affichée de transformer le pays en hub régional pour l’IA et le cloud. La SDAIA (Saudi Data and Artificial Intelligence Authority) pilote un catalogue de projets qui va de la santé connectée à la justice prédictive, en passant par l’automatisation douanière. Ces initiatives montrent que la priorité infrastructures d’abord est bien comprise : il ne suffit pas d’acheter des modèles, il faut construire les couches de données et de connectivité qui les rendent utilisables à l’échelle.

Mais la formation à l’IA reste concentrée sur les cadres et les ingénieurs. Les dispositifs ciblant les travailleurs peu qualifiés, migrants ou non, sont quasi inexistants à l’échelle régionale. C’est un angle mort que les auteurs du rapport OIT-CESAO documentent avec précision, sans se limiter au constat : ils proposent des cadres de certification des compétences numériques accessibles à des niveaux élémentaires, des programmes de reconversion sectoriels, et des mécanismes de dialogue social incluant les représentants des travailleurs migrants.

Entre diffusion maîtrisée et enclave algorithmique : comment les trajectoires se séparent

Le rapport OIT-CESAO et les projections du FMI permettent de tracer deux trajectoires réalistes à l’horizon 2035. Elles ne sont ni des prophéties ni des jugements : ce sont des conditions auxquelles les politiques publiques devront répondre.

Dans la première trajectoire, les gains de l’IA se diffusent au-delà des enclaves d’experts. Cela suppose plusieurs conditions simultanées : une extension des programmes de formation aux travailleurs des services intermédiaires, un assouplissement des conditions de résidence permettant aux travailleurs migrants qualifiés de rester et de se reconvertir sans dépendre d’un employeur unique, et une intégration des travailleurs non-nationaux dans les systèmes de protection sociale. Cette trajectoire n’est pas utopique. Singapour, qui a construit une économie de la connaissance sur une base démographique similaire avec une proportion élevée de travailleurs étrangers, a développé des mécanismes de qualification continue couvrant l’ensemble de sa main-d’œuvre. L’Afrique du Sud explore une logique comparable dans un registre très différent, pariant sur des technologies avancées sans nécessairement en maîtriser la chaîne de production.

Dans la seconde trajectoire, l’IA reste confinée aux secteurs publics, aux zones technologiques et aux grandes entreprises internationales. La majorité de la main-d’œuvre, surtout les travailleurs migrants peu qualifiés, continue à occuper des emplois peu touchés par la transition numérique, et peu enrichis par elle. L’économie se fragmente davantage : une élite technologique mobile et bien rémunérée coexiste avec un socle de services manuels qui finance indirectement la modernisation sans en bénéficier. Cette trajectoire d’enclave algorithmique correspond à la tendance actuelle si aucun infléchissement de politique ne se produit.

Ce qui permettra de distinguer les deux trajectoires n’est pas difficile à observer. Les signaux à suivre sont précis : l’évolution de l’écart de rémunération entre les experts en IA et les autres catégories de travailleurs, la part des budgets nationaux consacrés à la formation continue pour les non-qualifiés, et la capacité des travailleurs migrants à obtenir des certifications de compétences numériques transférables d’un employeur à l’autre. Ces trois indicateurs mesurent si la diffusion est réelle ou si elle reste rhétorique.

Un besoin collectif manque à l’agenda : des cadres de protection sociale couvrant explicitement les travailleurs non-nationaux. Le dialogue social dans le Golfe reste limité et les syndicats indépendants sont absents. Des mécanismes alternatifs existent pourtant, notamment les conseils de travailleurs sectoriels que certaines organisations internationales expérimentent avec des gouvernements de la région. L’OIT elle-même travaille avec plusieurs gouvernements du Golfe sur des normes minimales de formation pour les travailleurs migrants dans les secteurs exposés à l’automatisation.

La géopolitique de l’IA complique le tableau

Un facteur externe s’ajoute à cette équation interne. Les pays du Golfe ne sont pas seulement des acheteurs de technologie IA : ils ambitionent de devenir des producteurs et des hébergeurs. Abu Dhabi a développé Falcon, un modèle de langage développé par le Technology Innovation Institute, qui figure parmi les modèles open source les plus téléchargés au monde. Cette stratégie d’autonomisation technologique répond à une logique géopolitique claire : ne pas dépendre uniquement des modèles américains ou chinois dans un contexte de tensions croissantes sur les semi-conducteurs et les données.

Mais produire de l’IA souveraine exige des ressources humaines spécifiques que la région peine à former localement en volume suffisant. L’attraction de talents étrangers hautement qualifiés reste le principal levier. Les Émirats ont simplifié leurs procédures de visa pour les ingénieurs en IA, et l’Arabie saoudite offre des packages de rémunération compétitifs pour attirer des chercheurs du monde entier. Cette logique est efficace à court terme pour construire des capacités de pointe. Elle ne résout pas la question de l’économie locale à deux vitesses.

La tension entre souveraineté technologique et diffusion inclusive des gains reste entière. Un pays peut avoir des modèles d’IA de premier rang et une économie du travail profondément inégale : les deux réalités coexistent sans se contredire, et c’est précisément cette coexistence que les politiques de formation et de protection sociale ont vocation à corriger.

Sources

  1. Organisation internationale du travail et CESAO, Artificial Intelligence and Employment Futures for the Arab Region, https://www.ilo.org/publications/artificial-intelligence-and-employment-futures-arab-region
  2. FMI, Leveraging AI and Enhancing Preparedness, février 2026 (cité dans le brief éditorial ; URL non vérifiée, à consulter via le site du FMI), https://www.imf.org/en/news/articles/2026/02/03/sp-md-leveraging-artificial-intelligence-and-enhancing-countries-preparedness
  3. PwC, 2026 AI Jobs Barometer UAE, juin 2026, https://www.pwc.com/m1/en/publications/ai-jobs-barometer-uae-2026.html
  4. Saudi Data and Artificial Intelligence Authority (SDAIA), https://sdaia.gov.sa
  5. Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI), https://mbzuai.ac.ae
  6. OIT, Communiqué officiel sur le rapport ESCWA-ILO AI and Employment Futures for the Arab Region, 22 mai 2026, https://www.ilo.org/resource/news/ai-driven-transformation-puts-jobs-inequality-and-skills-crossroads-arab
  7. CESAO (ONU), Page officielle du rapport IA et emploi dans la région arabe, https://www.unescwa.org/publications/artificial-intelligence-employment-futures-arab-region
  8. Portail officiel du gouvernement des EAU, UAE Strategy for Artificial Intelligence, https://u.ae/en/about-the-uae/strategies-initiatives-and-awards/strategies-plans-and-visions/government-services-and-digital-transformation/uae-strategy-for-artificial-intelligence
  9. CNBC, Reportage sur le fonds IA de 40 Md$ du PIF saoudien avec Andreessen Horowitz, mars 2024, https://www.cnbc.com/2024/03/20/saudi-arabia-in-talks-with-andreessen-horowitz-to-create-ai-fund.html
  10. Trésor français, Le marché de l’emploi en Arabie saoudite à fin 2021, https://www.tresor.economie.gouv.fr/Articles/f2b22af4-b7c4-4d2d-9130-79e4784fe2c9/files/3f3d29e7-2e8b-436a-a3cb-e65a0428623b
  11. TII, Communiqué officiel de lancement de Falcon 40B, 25 mai 2023, https://www.tii.ae/news/uaes-technology-innovation-institute-launches-open-source-falcon-40b-large-language-model
  12. Data Center Dynamics, AWS investissement 5,3 Md$ en Arabie saoudite, https://www.datacenterdynamics.com/en/news/aws-plans-to-launch-saudi-arabian-cloud-region-in-2026-promises-53bn-investment/