En Europe, l’intelligence artificielle produit des gains de productivité mesurables. L’étude du CEPR conclut que les gains de productivité ont jusqu’ici bénéficié aux salariés des entreprises adoptantes, sans établir leur répartition par profession. Une étude du CEPR portant sur 12 000 entreprises européennes mesure un gain moyen de 4 % de productivité attribuable à l’IA. Selon PwC, la prime salariale moyenne associée aux compétences IA est de 62 % tous secteurs confondus dans son périmètre mondial; le rapport ne donne pas ce chiffre spécifiquement pour les ingénieurs.
L’essentiel
- L’IA génère un gain de productivité moyen de 4 % dans les entreprises européennes, selon le CEPR 2026.
- PwC mesure une prime moyenne mondiale de 62 % pour les compétences IA, sans ventilation établissant +62 % pour les ingénieurs ni 0 % pour les ouvriers ou opérateurs.
- En Allemagne, les postes IA-labellisés sont passés de 72 à 288 entre 2022 et le premier trimestre 2026. Les gains mesurés se concentrent principalement dans les entreprises moyennes et grandes, et non dans des fonctions professionnelles identifiées par l’étude.
- La Directive européenne sur la transparence des salaires, entrée en vigueur le 6 juin 2023, instaure une obligation harmonisée de reporting au niveau de l’UE, avec transposition nationale au plus tard le 7 juin 2026, qui pourrait rendre visibles ces écarts.
- L’enjeu pour 2027-2032 : savoir si les institutions de négociation collective européennes peuvent imposer le partage des gains avant que les écarts ne se cristallisent.
Quatre pour cent de productivité, zéro pour cent de prime pour les opérateurs
Le chiffre de 4 % peut sembler modeste, mais ramené à l’échelle d’une économie, il représente des dizaines de milliards d’euros de valeur créée. La question de savoir qui encaisse ce gain reste entière.
La Banque européenne d’investissement a publié en 2026 «AI adoption, productivity and employment: Evidence from European firms» en utilisant des données de plus de 12 000 entreprises non financières de l’Union européenne et des États-Unis. Les entreprises adoptant l’IA voient leur productivité progresser. Dans l’échantillon étudié, l’adoption de l’IA est associée à des salaires plus élevés au niveau de l’entreprise; l’étude ne ventile pas cet effet par catégorie professionnelle. Selon les données disponibles, certains rôles qualifiés dans l’IA bénéficient de primes salariales élevées. Les primes associées à certaines compétences d’IA ne suffisent pas à démontrer un écart de progression salariale avec les autres catégories professionnelles.
Ce résultat n’est pas une surprise pour qui a suivi la trajectoire du marché du travail allemand. Les postes IA-labellisés y sont passés de 72 à 288 entre 2022 et le premier trimestre 2026, selon les données d’Indeed Hiring Lab. La multiplication des intitulés de postes mentionnant l’IA signale une diffusion rapide des exigences liées à l’IA dans les offres, sans démontrer à elle seule l’adoption effective par les entreprises. Les gains mesurés se concentrent davantage dans les entreprises moyennes et grandes; la répartition entre catégories de compétences reste incertaine.
La thèse de Rodrik mise à l’épreuve des données européennes
L’économiste Dani Rodrik a développé, notamment dans ses travaux récents sur la prospérité partagée, une thèse sur la technologie et le travail que les données européennes de 2026 testent directement. Sa conviction : la technologie n’est favorable au travail que si elle est déployée dans un cadre institutionnel qui en distribue les gains. Sans ce cadre, elle reproduit, voire amplifie, les inégalités existantes entre travailleurs qualifiés et peu qualifiés.
Les sources établissent une hétérogénéité mesurée par qualification, mais pas une bifurcation durable des travailleurs européens. Les services qualifiés bénéficient de primes salariales pour certaines compétences en IA. Les données disponibles ne permettent pas d’affirmer que les services moins qualifiés subissent l’automatisation sans compensation. Les données disponibles ne permettent pas d’affirmer que les gains européens de la robotisation ont principalement bénéficié aux actionnaires et cadres supérieurs plutôt qu’aux opérateurs, ni que ce mécanisme se reproduit avec l’IA.
Rodrik argue que la solution passe par une politique industrielle de troisième type : viser non plus seulement la compétitivité sectorielle ou la transition verte, mais la qualité de l’emploi dans les services à fort coefficient de main-d’œuvre. Ses travaux récents, Shared Prosperity in a Fractured World, posent le problème directement : si les services deviennent le nouveau moteur de croissance, ils risquent de reproduire les inégalités de l’industrie.
Les données confirment une hausse moyenne des salaires dans les entreprises adoptantes, sans permettre de conclure sur la répartition des gains par profession. Sur la solution, les avis divergent.
La lecture libérale : les institutions freinent aussi l’adaptation
Une autre lecture du même phénomène existe, portée notamment par des économistes libéraux comme Philippe Aghion. Dans le cadre de la théorie de la croissance schumpétérienne, la bifurcation salariale entre qualifiés et non-qualifiés est une phase transitoire inhérente à tout choc technologique. Les institutions rigides, conventions collectives figées, grilles salariales indexées sur l’ancienneté, droit du travail peu modulable, empêchent les travailleurs peu qualifiés de négocier leur requalification et freinent l’investissement des entreprises dans la formation continue.
Selon cette lecture, la prime de 62 % pour les ingénieurs est un signal de marché sain : elle attire des talents vers des compétences rares et utiles. La prime nulle pour les ouvriers est un signal différent : elle indique que l’investissement dans leur montée en compétences tarde, en partie parce que les entreprises n’y voient pas d’incitation immédiate, et en partie parce que les systèmes de formation professionnelle européens restent cloisonnés.
Cette lecture n’invalide pas celle de Rodrik. Elle la complète. Les institutions de redistribution sont nécessaires, mais leur conception compte autant que leur existence. Une convention collective qui garantit le salaire sans garantir la formation peut protéger à court terme et fragiliser à moyen terme. L’Allemagne en offre un aperçu : l’IG Metall, le syndicat de l’industrie métallurgique, a négocié des clauses de formation continue liées à l’adoption de l’IA dans certaines entreprises.
Ces clauses constituent un modèle, rare encore, de redistribution des gains via l’investissement en capital humain plutôt que via la seule progression salariale.
Les effets concrets de la Directive sur la transparence des salaires
La Directive européenne sur la transparence des salaires, entrée en vigueur le 6 juin 2023 avec transposition nationale au plus tard le 7 juin 2026, introduit une obligation nouvelle : les entreprises de 100 salariés ou plus devront communiquer des écarts de rémunération femmes-hommes par catégorie selon un calendrier échelonné, sans obligation générale de publication publique de cet indicateur détaillé. Les données sont attendues pour 2027 pour les premières entreprises concernées.
L’instrument est limité. La directive n’impose pas une réduction générale de tous les écarts, mais elle impose des mesures correctrices pour certains écarts de rémunération femmes-hommes injustifiés. Elle ne fixe aucun plancher de redistribution, aucun mécanisme automatique de partage des gains de productivité. Mais elle produit une pression documentaire que les employeurs ne peuvent ignorer.
Pour comprendre pourquoi c’est important, il faut revenir à un mécanisme simple. Aujourd’hui, les données de productivité disponibles ne mesurent pas les gains au niveau d’un poste individuel de contrôle qualité, mais au niveau de l’entreprise. La directive change cette opacité. Elle accroît la transparence sur les écarts de rémunération femmes-hommes et peut alimenter la négociation sur ce sujet, sans imposer ni mesurer le partage des gains de productivité.
Les syndicats européens l’ont compris. L’IG Metall en Allemagne et la CFDT en France ont déjà signalé que les données issues de la directive constitueraient un nouvel argument de négociation dans les prochains cycles conventionnels. La transparence comme levier de redistribution : c’est la logique du dispositif. Son efficacité dépendra de la capacité des organisations syndicales à s’en saisir rapidement, et de la volonté des entreprises à aller au-delà du reporting minimal.
Il existe un précédent instructif dans ce registre. La robotique industrielle a déjà montré comment les écarts entre territoires se creusent quand les mécanismes d’adaptation institutionnelle retardent : les régions dotées d’un tissu de formation et d’intégration solide s’en sortent mieux que les autres, indépendamment du niveau d’adoption technologique.
Les épreuves du marché du travail européen entre 2027 et 2032
L’horizon 2027-2032 est celui où le partage des gains IA sera ou ne sera pas institutionnalisé. Les conditions initiales diffèrent fortement selon les pays.
En Scandinavie, les accords de branche intègrent déjà des clauses de partage de productivité. La Suède a une tradition d’indexation des salaires sur les gains sectoriels. Si les syndicats scandinaves parviennent à faire reconnaître l’IA comme un facteur de productivité documenté et négociable, le modèle pourrait servir de référence continentale.
En Allemagne, l’IG Metall dispose d’un pouvoir de négociation réel, mais l’économie traverse une phase de restructuration industrielle profonde, désindustrialisation partielle dans l’automobile, reconversion énergétique, qui fragilise la position des syndicats. Les clauses formation IA négociées en 2026 restent expérimentales ; leur généralisation n’est pas acquise.
En Europe centrale et orientale, la situation est structurellement différente. Les pays comme la Pologne, la Hongrie ou la Roumanie accueillent des sites de production à faible coût qui adoptent l’IA pour compresser les marges, dans un contexte où les taux de syndicalisation sont bas et les institutions de négociation collective peu développées. La directive sur la transparence des salaires s’y appliquera, mais son efficacité dépendra d’un tissu institutionnel encore en construction.
Deux trajectoires se dessinent pour 2027-2032, sans que les données actuelles permettent de trancher avec certitude. Dans la première, les institutions de négociation collective, syndicats, comités d’entreprise européens, accords de branche, s’emparent des données produites par la directive et construisent un cadre de redistribution qui lie gains de productivité IA et progression salariale ou formation des non-qualifiés. L’Allemagne et la Scandinavie en seraient les laboratoires. Dans la seconde, les entreprises optimisent leur reporting pour satisfaire la directive sans redistribuer substantiellement, les syndicats peinent à traduire les données en pouvoir de négociation, et les écarts se cristallisent pendant les cinq années où le cadre institutionnel cherche encore sa forme.
Les signaux à surveiller sont précis. Le taux de couverture conventionnelle par accord incluant une clause IA-formation dans les pays à forte syndicalisation donnera une mesure directe de la première trajectoire. Le nombre d’entreprises poursuivies ou sanctionnées pour non-conformité à la directive dira quelque chose de la capacité des États à faire respecter l’obligation de reporting. La progression salariale des opérateurs dans les secteurs à fort taux d’adoption IA, logistique, agroalimentaire, industrie automobile, constituera l’indicateur final.
L’Europe a des atouts que les États-Unis n’ont pas
Il serait inexact de présenter l’Europe comme démunie face à ce défi. Elle dispose d’un avantage structurel que les États-Unis, par exemple, n’ont pas : un réseau dense d’institutions de négociation collective qui couvre encore, en Europe de l’Ouest, la grande majorité des travailleurs. La directive sur la transparence des salaires est elle-même une preuve de capacité réglementaire : les États-Unis n’ont rien de comparable à l’échelle fédérale.
La capacité de régulation européenne dans les technologies numériques a déjà montré qu’elle pouvait anticiper des risques que d’autres régions découvrent en retard, même si la traduction en normes effectives reste un chantier ouvert.
Le défi européen tient au décalage entre le rythme d’adoption technologique et celui des institutions existantes. En Allemagne, un accord de branche se négocie tous les deux à trois ans. L’adoption de l’IA dans les postes de travail progresse, elle, en quelques mois. Adapter les institutions à cette cadence constitue le problème central.
Des pistes concrètes existent. Les comités d’entreprise européens, qui réunissent représentants de travailleurs de plusieurs pays dans les grandes multinationales, pourraient devenir des lieux de remontée rapide des données de productivité IA et de négociation accélérée. Certaines entreprises comme Siemens ou Bosch ont déjà mis en place des comités d’entreprise numériques avec un mandat élargi à la gouvernance des outils IA. L’échelle reste réduite ; le modèle est là.
La question que posent les données de 2026 n’appelle pas de réponse simple. Elle demande aux institutions européennes de décider si le gain de productivité IA sera un bien partagé ou une rente captée, et de le décider vite, avant que les écarts ne deviennent la norme.
Sources
- Improof Luxembourg, IA et marché du travail : https://www.improof.lu/en/articles/ia-et-marche-du-travail/
- Dani Rodrik, Shared Prosperity in a Fractured World (2025) : https://drodrik.scholars.harvard.edu/shared-prosperity-fractured-world-new-economics-middle-class-global-poor-and-our-climate-2025
- CEPR, AI Adoption and Labour Market Outcomes in European Firms (2026), Aldasoro et al. (sans URL certifiée)
- Commission européenne, Direction générale des Affaires économiques, Données sur l’adoption de l’IA en entreprise, juin 2026 (sans URL certifiée)
- Juritravail.com, Analyse de la Directive européenne sur la transparence des salaires (2026) (sans URL certifiée)
- IG Metall, Accords de branche sur la formation continue liée à l’IA (2026) (sans URL certifiée)
