10月8日，法国银行发布了一篇关于生成式人工智能（AI）及就业的报告。报告的五位作者包括经济学家安东宁·贝尔戈，他们追踪了无固定期限合同（CDI）。他们分析了2019年1月至2026年3月的招聘与合同终止情况。研究依据的是关于劳动力流动的详尽行政数据。他们的结论十分明确。自2022年底以来，年轻人的招聘在最易受AI影响的职业中下降得更为明显。相反，使用AI的企业总体就业情况与其他企业并无显著差异。因此，招聘被视为首个可观察到的调整空间。
Le 8 octobre, la Banque de France a publié un billet sur l’intelligence artificielle (IA) générative et l’emploi. Ses cinq auteurs, dont l’économiste Antonin Bergeaud, ont suivi les contrats à durée indéterminée (CDI). Ils ont analysé les embauches et les fins de contrat de janvier 2019 à mars 2026. Ils s’appuient sur des données administratives exhaustives relatives aux mouvements de main-d’œuvre. Leur constat est précis. Depuis fin 2022, les embauches de jeunes ont davantage reculé dans les métiers les plus exposés à l’IA. En revanche, l’emploi total des entreprises utilisatrices ne s’écarte pas nettement de celui des autres. L’embauche apparaît ainsi comme la première marge d’ajustement observée.
在21至29岁人群中出现约二十个百分点的差距。为衡量这种暴露程度，研究人员构建了一个指数。他们参考了法国就业局的职业与岗位运营目录。该目录根据各职业所动员的技能描述了超过1500种职业。随后，语言模型评估AI在多大程度上能够完成或辅助每项工作。该指数考虑了人类劳动替代的限制，如隐性专业知识、身体存在或人际互动。
Un écart d’une vingtaine de points chez les 21-29 ans Pour mesurer cette exposition, les chercheurs ont construit un indice. Ils se sont appuyés sur le Répertoire opérationnel des métiers et des emplois de France Travail. Ce référentiel décrit plus de 1 500 métiers par les savoir-faire qu’ils mobilisent. Un modèle de langage évalue ensuite dans quelle mesure l’IA peut réaliser ou assister chacun d’eux. L’indice tient compte des limites au remplacement du travail humain, comme l’expertise tacite, la présence physique ou les interactions humaines.
因此，它衡量的是潜在的技术暴露程度，而非AI的实际使用情况。然而，作者指出，该指数与2026年4月谷歌AI与经济图谱所测量的使用情况具有高度相关性。
Il mesure donc une exposition technique potentielle, et non l’usage effectif de l’IA. Les auteurs relèvent toutefois une corrélation élevée avec l’usage mesuré par l’atlas Google AI & Economy d’avril 2026.
“就招聘分析而言，310个职业根据其暴露程度被划分为五组，且未按就业情况加权。” 结果在21至29岁人群中尤为明显。在暴露程度最高的职业群体中，他们的CDI（无固定期限合同）招聘大幅下降。2026年3月，其招聘人数约较2022年11月的水平低28%。在暴露程度最低的职业群体中，同期下降幅度仅为8%。因此，两条轨迹之间的差距达到约20个百分点。
“Pour l’analyse des embauches, 310 professions sont réparties en cinq groupes selon leur exposition, sans pondération par l’emploi.”Les résultats sont particulièrement nets chez les 21-29 ans. Dans le groupe de métiers le plus exposé, leurs embauches en CDI ont fortement reculé. En mars 2026, elles se situent environ 28 % sous leur niveau de novembre 2022. Dans le groupe le moins exposé, le recul se limite à 8 % sur la même période. L’écart entre les deux trajectoires atteint ainsi une vingtaine de points de pourcentage.
在30至39岁和40至49岁人群中，这一差距有所缩小；从50岁起，差距几乎不存在。与此同时，年轻人的合同终止也在减少。在暴露程度最高的职业中，合同终止下降了23%，而在暴露程度最低的职业中，下降幅度为6%。作者认为，这种双重下降对应于劳动力流动率的降低。由于招聘下降幅度大于合同终止下降幅度，员工队伍的更新速度放缓。
Il se réduit chez les 30-39 ans et les 40-49 ans, puis devient presque inexistant à partir de 50 ans. Parallèlement, les fins de contrat des jeunes diminuent aussi. Elles reculent de 23 % dans les métiers les plus exposés, contre 6 % dans les moins exposés. Selon les auteurs, cette double baisse correspond à une moindre rotation de la main-d’œuvre. Comme les embauches reculent davantage que les fins de contrat, le renouvellement des effectifs ralentit.
使用较少初级员工的用工企业 该研究还将这些数据与法国央行的景气调查相结合。约有6000家企业被纳入跟踪。其中近600家企业在2026年初报告了对人工智能的高强度使用。这一排名基于该时间点的自我报告使用情况，而非确定的采用时间。在ChatGPT出现之前，这些企业本来就更倾向于在暴露程度较高的职业中招聘人员，即使是在同一行业内也是如此。
Des entreprises utilisatrices qui recrutent moins de juniors L’étude croise également ces données avec l’enquête de conjoncture de la Banque de France. Quelque 6 000 entreprises sont ainsi suivies. Près de 600 d’entre elles déclarent un usage intensif de l’IA au début de 2026. Ce classement repose sur l’usage déclaré à cette date, et non sur une date d’adoption établie. Avant l’arrivée de ChatGPT, ces entreprises recrutaient déjà davantage dans des métiers exposés, y compris à secteur donné.
自2022年底以来，这些企业中21至29岁人群的CDI招聘表现不如其他企业。在更高年龄段，这一差距变得不那么明显。在此比较中，这些企业的总就业人数未呈现出任何统计上显著的差异。
Depuis fin 2022, leurs embauches en CDI de 21-29 ans ont évolué moins favorablement que celles des autres entreprises. Aux âges plus élevés, l’écart devient beaucoup moins net. Dans cette comparaison, leur emploi total ne présente aucune divergence statistiquement nette.
原因仍难以隔离 然而，经济学家仍然保持谨慎。事实上，其他力量早在2022年就已经影响了相同的岗位。货币紧缩以及后疫情时期科技行业的调整对招聘造成了压力。远程办公也使分析变得复杂，因为它主要涉及相同类别的岗位。此外，人工智能的使用仅在2026年初才开始被测量，而招聘差距则更早出现。因此，这种比较仅描述了一种关联，而未能隔离出归因于人工智能的就业下降的具体比例。
Des causes encore difficiles à isoler Les économistes restent néanmoins prudents. D’autres forces ont en effet touché les mêmes emplois dès 2022. Le resserrement monétaire et la correction post-Covid du secteur technologique ont pesé sur les embauches. Le télétravail complique aussi l’analyse, car il concerne largement les mêmes catégories de postes. Par ailleurs, l’usage de l’IA n’est mesuré qu’au début de 2026, alors que les écarts de recrutement apparaissent plus tôt. La comparaison décrit donc une association, sans isoler la part du recul imputable à l’IA.
在国外，初步研究呈现出一种对比的图景。在美国，布林约尔夫松及其合著者观察到，在暴露于人工智能影响的职业中，年轻人的就业出现了相对恶化。他们认为，这种情况主要通过招聘减少来体现。在挪威，赫尔纳埃斯和科斯特øl未在年轻受雇者的所有职业中检测到可比的就业下降。在丹麦，赫姆卢姆和维斯特加德主要观察到任务的快速重组。
À l’étranger, les premiers travaux livrent une image contrastée. Aux États-Unis, Brynjolfsson et ses coauteurs observent une dégradation relative de l’emploi des jeunes dans les métiers exposés. Selon eux, elle passe principalement par une baisse des recrutements. En Norvège, Hernæs et Kostøl ne détectent pas de recul comparable sur l’ensemble des métiers des jeunes salariés. Au Danemark, Humlum et Vestergaard constatent surtout une réorganisation rapide des tâches.
他们未发现工作时间或收入有任何平均影响。该文最后提到一个长期风险。理论研究表明，对初学者分配的任务自动化可能会减少通过实践进行的学习。作者强调，他们的研究结果无法证明这种机制目前已经在法国发挥作用。
Ils n’observent aucun effet moyen sur les heures travaillées ou les revenus. Le billet évoque enfin un risque de plus long terme. Des travaux théoriques suggèrent que l’automatisation des tâches confiées aux débutants pourrait réduire l’apprentissage par la pratique. Les auteurs précisent que leurs résultats ne permettent pas d’établir que ce mécanisme joue déjà en France.