Un travailleur sur quatre affirme prévoir de quitter son emploi en raison de la façon dont son employeur perçoit ou utilise l'IA. Ce chiffre, 25,1 %, provient du 2026 AI Worker Report de ZipRecruiter, publié le 26 octobre 2026 et fondé sur un sondage en ligne mené du 8 au 21 septembre 2026 auprès de plus de 1 500 travailleurs américains.

Le chiffre phare frappe, mais la donnée la plus utile pour les RH se trouve en dessous. L'accès à la formation en IA varie fortement selon le niveau hiérarchique : 83,5 % des cadres supérieurs en bénéficient, contre 46,4 % des contributeurs individuels et 45,3 % des employés de premier échelon. Les personnes dont les tâches quotidiennes sont le plus rapidement absorbées par l'IA sont donc les moins susceptibles d'apprendre à travailler avec elle.

Pour les directions des ressources humaines et les responsables de personnel, cette combinaison révèle un risque de rétention discret aujourd'hui, mais qui risque de se manifester dès la reprise de l'embauche.

Ce que les travailleurs disent aux employeurs au sujet de l'IA

Le rapport ne décrit pas une main-d'œuvre qui rejette l'IA. Ainsi, 52,2 % des répondants estiment que l'IA a rendu leur travail plus agréable, une proportion qui grimpe à 76,5 % chez les cadres supérieurs. La recherche est l'usage le plus courant, cité par 52,1 % d'entre eux, suivie de la synthèse (41,6 %) et de la rédaction ou de la révision de textes (40,9 %).

Le sentiment général est toutefois loin d'être tranché. Près de 30,9 % font état de préoccupations marquées quant à l'usage de l'IA par leur organisation, et les préférences pour le prochain poste tirent dans des directions opposées : 30,5 % souhaitent un emploi où l'IA occupe moins de place, tandis que 20,4 % en veulent davantage. Le rapport attribue ces frictions à des facteurs liés à l'employeur :

« Cela pourrait s'expliquer par le fait que l'employeur n'utilise pas l'IA, qu'il n'a mis en place aucune ligne directrice ni aucun garde-fou, ou encore par des préoccupations d'ordre éthique et de confidentialité. »

Concrètement, une grande partie du risque de rétention relève donc de votre contrôle. Des politiques floues, l'absence de garde-fous et des questions de confidentialité restées sans réponse constituent des lacunes de gouvernance, et ces lacunes peuvent être comblées.

L'écart de formation suit l'organigramme

C'est dans la répartition de l'accès à la formation que les données deviennent un enjeu de planification de la main-d'œuvre. Les cadres supérieurs sont les plus susceptibles d'être formés à l'IA, à 83,5 %. Plus bas dans la hiérarchie, l'accès chute à environ la moitié : 46,4 % pour les contributeurs individuels et 45,3 % pour les employés de premier échelon.

Cet écart reflète les données sur la satisfaction. Les employés qui bénéficient du soutien le plus structuré rapportent les gains les plus importants, tandis que ceux qui accomplissent une grande partie du travail concret doivent se débrouiller seuls. Selon ZipRecruiter, l'absence ou l'insuffisance de formation officielle pousse de nombreux travailleurs à apprendre par eux-mêmes à utiliser les outils d'IA, ce qui décentralise l'apprentissage et en fait porter le coût aux employés.

L'autoformation entraîne aussi un coût caché pour l'organisation. Lorsque l'apprentissage se fait de manière informelle, on perd de vue quels outils sont utilisés, avec quelles données et selon quelles normes. Un écart de formation aux échelons juniors est donc, en réalité, aussi une lacune de gouvernance.

Les premiers échelons de la carrière s'amincissent

Les tâches que l'IA prend le plus souvent en charge sont précisément celles qui constituaient autrefois le premier échelon d'une carrière. La recherche, les synthèses et les premières ébauches permettaient à de nombreux employés juniors d'apprendre le fond du métier. Le rapport de ZipRecruiter en énonce clairement la conséquence :

« Bon nombre des tâches que l'IA automatise, comme la prise de procès-verbaux de réunion, la synthèse de recherches ou la rédaction de textes, appartenaient autrefois aux travailleurs débutants. Les occasions d'apprendre à travailler se font plus rares, et la barre s'élève pour les travailleurs de premier échelon. »

Pour les gestionnaires d'embauche, cela modifie la définition des postes juniors. Si l'IA absorbe les tâches qui servaient autrefois à former les nouvelles recrues, les attentes se déplacent vers des candidats capables d'évaluer, de réviser et de vérifier les résultats de l'IA dès le premier jour. Sans une refonte délibérée, les organisations finissent par exiger davantage des recrues débutantes tout en leur offrant moins de moyens structurés d'apprendre.

Il existe aussi un effet sur la relève. Les employés débutants d'aujourd'hui sont les spécialistes et les gestionnaires de la prochaine décennie. Appauvrir leur apprentissage maintenant crée un déficit de compétences qui apparaîtra des années plus tard, quand il sera beaucoup plus difficile et coûteux d'y remédier.

Un risque de rétention différé, pas absent

Une intention déclarée de partir n'est pas une lettre de démission, et le sondage ne permet pas de savoir combien des 25,1 % passeront à l'acte. Le rapport laisse lui-même entendre que le moment compte autant que l'intention :

« Dans un marché de l'emploi marqué par des travailleurs inquiets qui s'accrochent à leur poste, ce n'est peut-être pas un problème majeur pour l'instant. Mais lorsque le marché reprendra de la vigueur, les travailleurs sont sur le qui-vive, attendant le bon moment pour faire le saut. »

C'est ce scénario qu'il vaut la peine de prévoir. Un faible roulement volontaire dans un marché du travail prudent peut masquer une insatisfaction qui se traduira par des départs dès que les postes se multiplieront. Comme les données portent sur des travailleurs américains, les dirigeants au Royaume-Uni, en Irlande, aux Pays-Bas, au Canada, en Australie ou en Afrique du Sud devraient les considérer comme une tendance indicative et les confronter à leurs propres données de mobilisation et de départ, plutôt que comme une référence locale.

Ce que les responsables RH peuvent faire dès maintenant

ZipRecruiter présente la conjoncture actuelle comme une occasion pour les employeurs d'encadrer et d'officialiser la formation en IA pour l'ensemble du personnel. Plusieurs mesures concrètes découlent des données :

• Vérifier l'accès à la formation par niveau. Déterminez qui a reçu une formation en IA, dans quelle mesure et sur quels outils. Si votre répartition ressemble à l'écart de 83,5 % contre 45,3 %, vous faites face à un écart mesurable en matière d'équité et de rétention.
• Publier des lignes directrices claires sur l'IA. Les préoccupations liées à l'usage de l'IA découlent souvent de l'absence de garde-fous et de questions de confidentialité non résolues. Une politique écrite sur les outils approuvés, le traitement des données et la responsabilisation s'attaque directement à cette lacune.
• Repenser les postes juniors autour du jugement. Si l'IA rédige et synthétise, confiez aux employés débutants une responsabilité structurée dans la révision, la vérification et l'amélioration de ces résultats, avec une rétroaction régulière de collègues expérimentés.
• Reconnaître les compétences acquises en autoformation. De nombreux employés apprennent déjà sur leur temps personnel. Documenter et valoriser cet apprentissage lors des évaluations de développement transforme un fardeau informel en progression visible.
• Suivre l'IA comme motif de départ. Ajoutez des questions sur l'adoption de l'IA et la formation aux entrevues de maintien en poste et aux entrevues de départ, et surveillez les évaluations d'employeurs qui mentionnent la politique en matière d'IA, afin que le signal vous parvienne avant les démissions.
• Expliciter les exigences d'embauche pour les postes juniors. Si les postes de premier échelon exigent désormais une maîtrise de l'IA, indiquez-le dans les descriptions de poste et prévoyez une intégration qui l'appuie, plutôt que de laisser cette attente implicite.

Combler l'écart avant que le marché ne reparte

Les données de ZipRecruiter montrent une main-d'œuvre largement ouverte à l'IA, mais attentive à la manière dont les employeurs l'introduisent. La véritable fracture oppose moins les enthousiastes aux sceptiques que les employés soutenus à ceux qui doivent apprendre seuls.

Pour les RH, la leçon utile est que le risque est concentré et mesurable. L'accès à la formation par niveau, les préoccupations liées à l'IA dans les données de mobilisation et la conception du travail de premier échelon peuvent tous être suivis dès ce trimestre. Les organisations qui comblent l'écart pendant que le roulement est faible seront mieux placées lorsque les travailleurs recommenceront à bouger.