La part des dépenses d’entreprises américaines vers les plateformes de freelances a été divisée par cinq en quatre ans. Pas ralentie : divisée par cinq.

C’est la principale leçon des données publiées par Ramp Economics Lab, la branche de recherche de la fintech Ramp qui gère les cartes de crédit d’entreprise de milliers de sociétés américaines. Leur avantage sur n’importe quelle enquête d’opinion : ils voient les transactions réelles, pas les intentions. Et ce que les transactions montrent est sans ambiguïté.

En quatre ans, les entreprises qui externalisaient du travail vers des plateformes comme Upwork ont, pour plus de la moitié d’entre elles, totalement cessé de le faire. Celles qui continuent dépensent beaucoup moins. Et la part qui allait aux freelances est aujourd’hui absorbée, pour l’essentiel, par les outils d’IA.

L’essentiel

  • La part des dépenses d’entreprises vers les plateformes de freelances est passée de 0,66 % (T4 2021) à 0,14 % (T3 2025), soit une chute de 79 % en volume relatif, selon Ramp Economics Lab
  • Plus de la moitié des entreprises utilisatrices ont totalement cessé de recourir aux plateformes de freelances sur la même période
  • Pour les entreprises les plus exposées à l’IA (celles qui dépensaient le plus en freelances), le ratio de substitution est de 3 centimes dépensés en IA pour chaque dollar économisé sur les freelances — un coût de remplacement très inférieur au travail externalisé qu’il remplace
  • Le phénomène touche d’abord les tâches sans frottement contractuel : rédaction, traduction, code, design ; les fonctions support des grandes entreprises constituent la prochaine ligne de front

Les freelances sont le canari dans la mine du marché du travail. Sans syndicats, sans indemnités de licenciement, sans préavis contractuel, ils absorbent les chocs du marché avant les salariés. Ce que leur décrochage annonce pour le reste de l’économie du travail mérite d’être lu attentivement.

En quatre ans, une chute sans précédent de la demande de travail externalisé

Le point de départ des données Ramp est le quatrième trimestre 2021. C’est le pic post-pandémique des plateformes de freelances : les entreprises ont découvert le travail à distance, elles font appel à des prestataires indépendants pour des missions ponctuelles, Upwork et ses concurrents affichent des valorisations records. La part des dépenses d’entreprises allant à ces plateformes atteint 0,66 % du total des dépenses professionnelles mesurées.

Fin 2025, cette part est tombée à 0,14 %. La trajectoire est quasi-linéaire dans sa descente : pas d’effondrement soudain, pas de rebond. Une érosion constante, trimestre après trimestre, à mesure que les outils d’IA générative entraient dans les usages professionnels.

Ce chiffre a une particularité utile : il mesure une part relative, pas un volume absolu. L’économie américaine a continué de croître sur cette période. Si la part allant aux freelances a chuté de 79 % en termes relatifs, le recul en volume réel est massif.

Parallèlement, la part des dépenses vers les fournisseurs d’IA est passée de zéro à environ 3 % sur la même période. Ce n’est pas une coïncidence de calendrier. C’est une substitution directe, mesurable dans les lignes comptables des mêmes entreprises.

La corrélation n’est pas parfaite — d’autres facteurs jouent, dont le ralentissement économique de 2022-2023 et la remontée des taux. Mais le ratio de substitution calculé par Ramp est frappant : pour les entreprises les plus exposées à l’IA, chaque dollar économisé sur les freelances ne correspond qu’à 3 centimes de dépenses en IA ($0.03). Autrement dit, l’IA coûte une fraction infime du travail humain qu’elle remplace, pour des tâches comparables. Ce n’est pas un gain de productivité marginal. C’est un changement d’ordre de grandeur.

Les tâches sans friction disparaissent les premières

Pourquoi les freelances avant les salariés ? La réponse tient en un mot : friction.

Remercier un employé coûte cher. Il faut des délais de préavis, des indemnités, parfois des négociations syndicales. Modifier un poste interne prend des mois. Abandonner un prestataire freelance, en revanche, ne demande qu’une décision de ne pas renouveler la mission. Les plateformes comme Upwork étaient d’ailleurs bâties sur cet argument : la flexibilité. Cette même flexibilité est ce qui les rend vulnérables en premier.

Les tâches concernées en priorité sont celles qui se définissent par un livrable clairement spécifié : un article rédigé, un logo créé, un bloc de code produit, un document traduit. Précisément les tâches pour lesquelles les outils d’IA générative atteignent aujourd’hui des performances acceptables, voire supérieures sur certaines dimensions comme la vitesse et le coût.

Ce n’est pas que les freelances travaillaient mal. C’est que leur modèle économique était fondé sur une asymétrie d’information que l’IA a effacée. Une petite entreprise sans département marketing avait besoin d’un rédacteur freelance parce qu’elle n’avait pas les compétences en interne. Elle peut aujourd’hui utiliser un outil d’IA pour produire un premier jet, qu’un salarié existant revoit en vingt minutes. La transaction avec le freelance disparaît.

C’est le même mécanisme que décrivait l’économiste David Autor dans ses travaux sur la polarisation du marché du travail : la technologie élimine d’abord les tâches routinières bien définies, qu’elles soient manuelles ou cognitives. Ce qui reste — le jugement complexe, la relation client, la créativité à haute valeur ajoutée — résiste plus longtemps. Sur Upwork, les missions qui survivent sont celles qui demandent une expertise pointue et un contexte difficile à transmettre à une machine : développement spécialisé, conseil stratégique, recherche qualitative.

La moitié des entreprises ont coupé entièrement

Le chiffre le plus surprenant des données Ramp n’est pas la baisse globale. C’est la répartition de cette baisse.

Plus de la moitié des entreprises qui recouraient aux plateformes de freelances ont totalement cessé de le faire. Pas réduit leur utilisation : arrêté complètement. L’autre moitié a maintenu un recours, souvent à un niveau inférieur.

Cela dit quelque chose d’important sur la nature de la substitution. Ce n’est pas un rééquilibrage progressif où chaque entreprise réduit un peu ses dépenses en freelances et augmente un peu ses dépenses en IA. C’est une rupture binaire pour la majorité : d’un côté, des entreprises qui ont entièrement basculé vers l’IA pour les tâches concernées, de l’autre, des entreprises qui continuent d’externaliser parce que leurs besoins dépassent ce que l’IA peut faire seule.

Cette bimodalité suggère que la substitution n’est pas linéaire. Elle se produit par seuils : en dessous d’un certain niveau de complexité, l’IA suffit et le recours au freelance disparaît entièrement. Au-dessus de ce seuil, le freelance reste utile et la substitution est partielle. Le seuil de complexité à partir duquel l’IA “suffit” monte avec chaque nouvelle génération de modèles.

Les organisations qui captent le mieux les gains de l’IA sont précisément celles qui ont su redéployer leurs équipes vers les tâches à haute valeur ajoutée que la machine ne couvre pas, comme le notait une analyse sur la relation entre préparation organisationnelle et gains réels de l’IA.

Les fonctions support des grandes entreprises : la prochaine ligne de front

Jusqu’ici, le débat sur l’IA et l’emploi concernait principalement des catégories abstraites : “les emplois à tâches routinières”, “les cols blancs peu qualifiés”, “les métiers de la connaissance”. Les données Ramp offrent quelque chose de plus utile : un cas concret, mesuré sur des transactions réelles, avec un ratio de substitution précis.

Et ce cas suggère que le prochain terrain est celui des fonctions support des grandes entreprises.

La logique est la même que pour les freelances, avec un décalage temporel lié à la friction contractuelle. Un département de communication interne qui produit des communiqués de presse, des présentations et des newsletters internes fait exactement ce que faisaient les freelances : des livrables bien définis, répétitifs, à partir de briefs standardisés. La différence, c’est que ces employés ont un contrat. Remplacer un poste interne coûte cher socialement, politiquement, légalement.

Mais le calcul change quand le poste se libère pour d’autres raisons : départ naturel, non-renouvellement d’un contrat à durée déterminée, réorganisation. Dans ces cas, la question “remplaçons-nous ce poste ?” se pose désormais avec une option supplémentaire : l’IA. Et le ratio de quelques centimes pour un dollar remplacé rend la réponse économiquement évidente pour les tâches concernées.

Plusieurs grandes entreprises américaines ont déjà signalé des réductions dans leurs effectifs marketing, communication et support juridique. Duolingo a explicitement annoncé début 2025 ne pas remplacer les prestataires de contenu partis, en les remplaçant par des outils d’IA. Klarna a remplacé temporairement l’équivalent de 700 agents de support client par une IA début 2024, avant de devoir réembaucher des agents humains à partir de mai 2025 après une dégradation de la qualité de service. Ces décisions restaient anecdotiques tant qu’elles n’étaient pas mesurées dans des données agrégées. Les données Ramp montrent que c’est un phénomène systémique, pas une série d’annonces isolées.

C’est précisément pour cela que plusieurs États américains cherchent à encadrer ces transitions : sans régulation du temps de réponse et des obligations de reclassement, la vitesse de la substitution risque de dépasser la capacité d’adaptation des travailleurs concernés.

Ce que le ratio révèle sur le partage des gains

Le ratio de substitution mérite qu’on s’y arrête. Pour 100 dollars non dépensés en freelances, les entreprises les plus exposées à l’IA dépensent environ 3 dollars en outils d’IA (ratio de $0.03). Les 97 dollars restants vont quelque part.

Trois destinations possibles. Première option : ils restent dans la poche de l’entreprise, sous forme de marges améliorées. Deuxième option : ils sont réinvestis ailleurs dans l’activité, générant de nouveaux emplois en interne. Troisième option : ils sont répercutés en baisse de prix pour les clients, avec des effets de demande qui créent de l’activité ailleurs dans l’économie.

Les données Ramp ne permettent pas de trancher entre ces trois scénarios. Mais l’enjeu est central pour comprendre si la substitution observée est nette pour l’emploi ou seulement un déplacement.

L’économiste Daron Acemoglu, dans ses travaux récents sur l’automatisation et la direction du progrès technologique, distingue deux types d’innovation : celles qui augmentent la productivité humaine en complétant les capacités des travailleurs, et celles qui se substituent à eux sans créer suffisamment d’emplois nouveaux. Son diagnostic sur l’IA générative est que la majeure partie des investissements actuels vise la substitution, pas l’augmentation. Si les 97 dollars restants vont aux marges plutôt qu’à de nouveaux emplois, c’est ce scénario qui se confirme.

La question n’est pas rhétorique. Si les gains de productivité sont captés par un nombre limité d’acteurs — les entreprises et leurs actionnaires, les fournisseurs d’IA — sans redistribution, la substitution sur Upwork n’est pas une transformation du marché du travail mais une extraction de valeur des travailleurs vers le capital. Ce n’est pas inévitable. Des politiques de partage des gains de productivité existent : redistribution par la fiscalité, obligation de reclassement, négociation collective sur les conditions d’automatisation. Mais elles demandent des choix politiques explicites.

La fin de l’argument “l’IA crée autant qu’elle détruit”

Le débat sur l’IA et l’emploi est longtemps resté dans l’abstrait. D’un côté, les optimistes citaient les précédents historiques : le métier à tisser, l’automobile, l’informatique. Chaque vague technologique avait finalement créé plus d’emplois qu’elle n’en détruisait. De l’autre, les pessimistes arguaient que la vitesse et la généralité de l’IA générative rompaient avec ces précédents.

Les données Ramp ne règlent pas le débat sur le long terme. Mais elles posent une contrainte empirique que l’argument optimiste doit maintenant affronter : dans un secteur mesurable, sur quatre ans, la substitution est rapide, massive et peu coûteuse. Le raisonnement historique “ça a toujours créé des emplois à terme” ne dit rien sur la durée de la transition ni sur qui la supporte.

Pour les 59 millions de travailleurs indépendants américains recensés par le Freelancers Union, le terme peut être long. Le recours aux plateformes de freelances a constitué pour beaucoup un filet de sécurité informel : revenu complémentaire, activité de transition entre deux emplois salariés, première marche vers l’entrepreneuriat. Si ce marché se contracte durablement, ce filet disparaît sans être remplacé par un autre.

La trajectoire sur Upwork est claire. Ce qui reste ouvert, c’est la vitesse à laquelle le même phénomène atteindra les fonctions internes des entreprises, et si les institutions du marché du travail seront capables d’adapter leurs réponses à une substitution qui se compte en trimestres plutôt qu’en décennies.

Sources

  1. Ramp Economics Lab — AI Labor Market Impact on Freelancers
  2. arXiv — Payrolls to Prompts (papier académique complet)
  3. Fortune — Duolingo CEO replaces contractors with AI
  4. Entrepreneur — Klarna reverses AI customer service
  5. American Economic Review — Autor & Dorn (2013)
  6. Acemoglu, D. & Johnson, S. — Power and Progress, PublicAffairs, 2023 (sans lien)
  7. Freelancers Union — rapport annuel sur le travail indépendant américain (sans lien)
  8. Autor, D. — travaux sur la polarisation du marché du travail, MIT (sans lien)