Auteur : Anthropic
Compilation : Deep TechFlow
Guide Deep潮 : C'est la première fois qu'une entreprise d'IA mène une enquête à grande échelle sur les véritables angoisses économiques des utilisateurs. Les données révèlent un paradoxe cruel : les programmeurs, les designers, ceux qui utilisent le mieux l'IA, sont précisément ceux qui craignent le plus d'être remplacés par l'IA ; les personnes qui améliorent le plus rapidement leur efficacité sont les plus inquiètes pour leur avenir. Pour les investisseurs, cela signifie que la pénétration de l'IA est plus rapide que prévu, et l'impact sur le marché du travail a déjà commencé au niveau psychologique.
Découvertes principales :
Notre récente enquête auprès de 81 000 utilisateurs de Claude montre que les personnes occupant des emplois plus facilement remplaçables par l'IA sont plus préoccupées par le chômage dû à l'IA. Les répondants en début de carrière sont particulièrement concernés.
Les professions aux revenus les plus élevés et les plus bas rapportent les plus fortes augmentations de productivité, principalement grâce à l'élargissement du champ d'action (réalisation de nouvelles tâches).
Les répondants qui ont connu la plus grande accélération grâce à l'IA sont paradoxalement plus inquiets quant au chômage.
Pour informer le public sur les changements économiques liés à l'IA que nous observons, notre indice économique partage quels travaux sont demandés à Claude et dans quels domaines Claude accomplit la plus grande proportion de tâches. Mais jusqu'à présent, il nous manquait des informations sur la façon dont ces modes d'utilisation se traduisent dans les pensées et impressions des gens concernant l'IA.
Notre récente étude auprès de 81 000 utilisateurs de Claude fournit une méthode pour relier les préoccupations économiques des personnes avec ce que nous quantifions dans le trafic de Claude.
L'enquête interrogeait les gens sur leurs visions et leurs craintes concernant les progrès de l'IA. Beaucoup ont partagé des idées liées à des sujets économiques. Nous avons appris que beaucoup craignent le chômage - bien qu'ils se sentent aussi plus productifs et plus compétents. Dans certains cas, l'IA leur a permis de créer une entreprise ou de leur donner du temps pour des choses plus importantes ; dans d'autres, l'IA a été perçue comme oppressive, ou imposée par leur employeur.
Les résultats de l'enquête fournissent des preuves préliminaires que l'exposition observée (notre indicateur du risque de remplacement par l'IA) est corrélée aux préoccupations économiques entourant l'IA. Les personnes exerçant des professions à forte exposition - définies par les tâches observées exécutées par Claude - sont plus nerveuses quant au remplacement économique. Cela concorde avec la prise de conscience générale de la diffusion de l'IA et de son impact potentiel. Nous développons nos conclusions ci-dessous.
Qui craint le chômage ?
"Comme tous les cols blancs maintenant, je suis inquiet à 100%, presque 24h/24 et 7j/7, de finir par être remplacé par l'IA." — Un ingénieur logiciel.
Un cinquième des répondants à notre enquête ont exprimé une inquiétude concernant le remplacement économique. Certains s'inquiètent de ce problème de manière abstraite : un développeur de logiciels a averti que "l'IA dans son état actuel est susceptible d'être utilisée pour remplacer des postes juniors." D'autres déplorent que leur travail, ou certains aspects de celui-ci, soit en train d'être automatisé. Un chercheur en marketing a déclaré : "Pour améliorer mes capacités, sans aucun doute. Mais à l'avenir, l'IA pourrait remplacer mon travail." Dans certains emplois, les gens estiment que l'IA rend leur travail plus difficile. Un développeur de logiciels a observé que "quand l'IA est arrivée, les chefs de projet ont commencé à donner des tickets et des bogues de plus en plus difficiles à résoudre."
Dans tout le rapport, nous utilisons des classificateurs pilotés par Claude pour déduire les attributs et les émotions des répondants à partir de leurs réponses. Par exemple, de nombreux participants mentionnent incidemment leur domaine de travail ou fournissent des détails sur leur vie professionnelle, ce qui nous permet de déduire leur profession. De même, nous quantifions l'inquiétude concernant le chômage en demandant à Claude d'identifier et d'interpréter les citations directes où les répondants indiquent que leur rôle est menacé par un remplacement piloté par l'IA. Nous donnons des exemples d'invites en annexe.
La menace perçue de l'IA par les répondants est corrélée à notre propre indicateur d'exposition observée, qui reflète le pourcentage de tâches d'un emploi utilisant Claude. Lorsque cet indicateur est élevé pour un répondant, son inquiétude concernant l'IA est plus grande. Par exemple, les enseignants du primaire s'inquiètent moins d'être remplacés que les ingénieurs logiciels, ce qui est cohérent avec le fait que l'utilisation de Claude est biaisée vers les tâches de codage.
Nous illustrons cela dans la figure 1 ci-dessous. L'axe des y représente le pourcentage de répondants dans une profession donnée indiquant que l'IA a déjà ou pourrait bientôt remplacer leur rôle. L'axe des x représente l'exposition observée. Le graphique montre qu'en moyenne, les personnes des professions plus exposées ont tendance à exprimer plus d'inquiétude quant à l'automatisation de leur travail. Une augmentation de 10 points de pourcentage de l'exposition se traduit par une augmentation de 1,3 point de pourcentage de la perception de la menace pour l'emploi. Les 25 % les plus exposés mentionnent cette inquiétude trois fois plus souvent que les 25 % les moins exposés.
Figure 1 : Perception de la menace pour l'emploi par l'intelligence artificielle et exposition réelle. Le graphique montre le pourcentage de répondants estimant que l'intelligence artificielle constitue une certaine menace pour leur emploi, ainsi que l'indicateur d'exposition réelle proposé par Massenkoff et McCrory (2026). Un répondant est codé comme percevant une menace pour son emploi s'il indique que son poste a été remplacé ou réduit de manière significative, ou que de tels changements pourraient se produire prochainement (codé à l'aide de Claude). La ligne verte représente un ajustement linéaire simple.
Une autre caractéristique importante des travailleurs est le stade de carrière. Dans une étude précédente, nous avons signalé des signes préliminaires de ralentissement de l'embauche des nouveaux diplômés et des travailleurs en début de carrière aux États-Unis. Pour environ la moitié des répondants à cette enquête, nous avons pu déduire le stade de carrière à partir de leurs réponses. Nous avons constaté que les répondants en début de carrière étaient plus susceptibles d'exprimer une inquiétude concernant le chômage que les employés chevronnés.
Figure 2 : Inquiétude concernant le chômage économique par stade de carrière. Pourcentage de répondants indiquant que l'intelligence artificielle constitue une certaine menace pour leur emploi, par stade de carrière. Les deux champs sont déduits à partir de réponses libres à l'aide d'un classificateur basé sur Claude.
Qui bénéficie de l'IA ?
En utilisant Claude pour évaluer les réponses à l'enquête, nous avons évalué sur une échelle de 1 à 7 le degré d'augmentation de productivité auto-déclaré grâce à l'IA, où 1 signifie "productivité réduite", 2 "aucun changement", et les niveaux suivants indiquent une augmentation plus importante. Les réponses notées 7 incluaient des témoignages tels que "J'ai fait un site web en 4-5 jours qui aurait pris des mois auparavant" ; Claude a attribué un 5 à des déclarations comme "ce qui prenait quatre heures a été fait en moitié moins de temps", et un 2 à "Personnellement, j'ai demandé à l'IA de m'aider à corriger du code sur mon site web. Mais cela a pris plusieurs tentatives pour obtenir le résultat souhaité".
Dans l'ensemble, les personnes ont rapporté en moyenne une augmentation significative de la productivité. Le score de productivité moyen était de 5,1, ce qui correspond à "productivité considérablement accrue". Bien sûr, nos répondants sont des utilisateurs actifs de comptes personnels Claude.ai qui ont accepté de participer à l'enquête. Cela peut les rendre plus susceptibles de déclarer des gains de productivité que l'utilisateur moyen. Environ 3 % ont signalé un impact négatif ou neutre, et 42 % n'ont donné aucune indication claire sur la productivité.
Cela varie quelque peu selon le revenu. Le panneau gauche de la figure 3 montre que les personnes occupant des emplois bien rémunérés, comme les développeurs de logiciels, ont communiqué les plus fortes augmentations de productivité grâce à l'IA. Ce résultat n'est pas seulement dû au codage ; il persiste lorsque nous excluons les professions informatiques et mathématiques. Cela fait écho à une découverte précédente de l'indice économique, qui favorisait également les travailleurs à haut salaire : dans les tâches nécessitant un niveau d'éducation plus élevé, Claude tend à réduire le temps nécessaire pour accomplir une tâche (par rapport à l'absence d'IA) d'un pourcentage plus élevé.
Certains travailleurs aux revenus les plus bas ont également décrit de fortes augmentations de productivité. Cela inclut un représentant du service clientèle utilisant "l'IA pour m'économiser beaucoup de temps en créant des réponses basées sur une autre réponse." Dans certains cas, les personnes occupant des emplois peu rémunérés utilisent l'IA pour des activités secondaires techniques. Par exemple, un chauffeur-livreur utilisait Claude pour créer une entreprise de commerce électronique, et un jardinier construisait une application musicale.
Figure 3 : Gains de productivité inférés par profession. Le graphique de gauche montre les gains de productivité moyens inférés apportés par l'intelligence artificielle (IA), par quartile du salaire médian de la profession (selon le Bureau of Labor Statistics - BLS). Le graphique de droite montre les mêmes résultats, mais par groupe professionnel principal. Les barres d'erreur indiquent l'intervalle de confiance à 95 %.
Nous examinons cela plus en détail dans le panneau droit de la figure 3, qui montre les gains de productivité inférés pour les principaux groupes professionnels. En haut se trouvent les professions de direction. Ces répondants étaient pour la plupart des entrepreneurs utilisant Claude pour créer une entreprise. La deuxième catégorie la plus élevée est celle de l'informatique et des mathématiques, comprenant les développeurs de logiciels. Les deux groupes ayant montré les améliorations de productivité les plus modestes sont les travailleurs scientifiques et juridiques. Certains avocats s'inquiètent de la capacité de l'IA à suivre des instructions précises. Par exemple : "J'ai donné des règles très spécifiques sur quoi, où, comment lire des documents juridiques, ce que je voulais qu'elle fasse... mais elle s'en écarte à chaque fois."
Alors que l'IA se diffuse dans l'économie, une question clé est de savoir où iront les bénéfices - aux travailleurs, à leurs managers, aux consommateurs ou aux entreprises. Environ un quart des répondants ont désigné les bénéficiaires de ces gains dans leurs entretiens. Dans l'ensemble, la majorité d'entre eux ont mentionné des avantages pour eux-mêmes, via des tâches plus rapides, un champ d'action élargi et du temps libéré. Mais 10 % des répondants ayant mentionné un bénéficiaire ont déclaré que l'employeur ou le client demandait et obtenait plus de travail. Une plus petite proportion a mentionné des avantages pour les entreprises d'IA, et une proportion encore plus faible a dit que l'IA serait globalement négative. Cela dépend du stade de carrière : seulement 60 % des travailleurs en début de carrière ont déclaré bénéficier personnellement de l'IA, contre 80 % pour les professionnels chevronnés.
Figure 4 : Où va le surplus provenant des gains de productivité de l'IA ? Parmi les répondants ayant énuméré les bénéficiaires des gains de productivité de l'IA, proportion indiquant chaque bénéficiaire.
Champ d'action et vitesse
Les répondants ont également partagé où ils ont ressenti des gains de productivité. Nous les avons classés en champ d'action, vitesse, qualité et coût. Par exemple, beaucoup de ceux qui utilisent l'IA pour des tâches de codage disent "Je ne suis pas technicien, mais maintenant je suis développeur full-stack." Il s'agit d'un élargissement du champ d'action ; l'IA leur a débloqué de nouvelles capacités. En revanche, certains utilisateurs ont accéléré les tâches qu'ils faisaient déjà, comme ce comptable qui a dit : "J'ai construit un outil qui m'aide à faire en 15 minutes une tâche financière qui prenait 2 heures auparavant." Les améliorations de qualité proviennent souvent d'un examen plus approfondi du code, des contrats et autres documents. Une petite partie des répondants a mentionné le faible coût d'utilisation de l'IA : "Si j'embauchais un community manager, cela dépasserait mon budget."
Nous avons constaté que l'augmentation de productivité la plus courante concernait le champ d'action, mentionné par 48 % des utilisateurs ayant explicitement mentionné un impact sur la productivité. 40 % des utilisateurs ayant mentionné la productivité ont souligné la vitesse.
Figure 5 : Quels types de gains de productivité les utilisateurs ont-ils rapportés ? Proportion de répondants décrivant chaque type de gain de productivité.
L'expérience des personnes avec Claude peut également influencer leurs inquiétudes concernant l'IA. Pour évaluer cela, nous avons mesuré l'augmentation de vitesse rapportée par les répondants, en extrayant si leur travail est maintenant beaucoup plus lent (nous avons codé 1), inchangé en vitesse (4), ou beaucoup plus rapide (7).
Nous avons trouvé une relation en forme de U entre l'augmentation de vitesse et la perception de la menace pour l'emploi (voir figure 6). Le graphique le plus à gauche montre les répondants ayant déclaré que l'IA ralentissait leur vitesse. Ces répondants étaient plus susceptibles d'indiquer que l'IA constituait une menace importante pour leur subsistance. Par exemple, certains travailleurs créatifs, comme les artistes et les écrivains, ont trouvé l'IA trop oppressive et rigide pour les aider dans leur propre travail. En même temps, ils craignent que la diffusion de l'IA dans le domaine créatif ne rende plus difficile pour eux de trouver du travail.
Figure 6 : Menace pour l'emploi et accélération due à l'IA. Pourcentage de répondants indiquant que leur emploi a été ou pourrait être prochainement remplacé, selon le degré d'accélération inféré.
Pour les autres répondants, la perception de la menace pour l'emploi augmentait continuellement avec le niveau d'augmentation de vitesse implicite dans leurs réponses. Cela a un certain sens économique : si le temps nécessaire pour accomplir une tâche diminue rapidement, la viabilité future de ce rôle peut être plus incertaine.
L'indice économique révèle ce que les gens font avec l'IA. Mais une autre entrée clé pour comprendre l'impact économique de l'IA est d'écouter directement l'expérience des personnes. Les réponses explorées ici montrent que l'intuition des gens est cohérente avec les données d'utilisation : ils craignent le plus l'impact de l'IA dans les emplois où nous observons que Claude fait le plus de travail. Nous avons également trouvé des niveaux plus élevés d'anxiété économique chez les travailleurs en début de carrière, ce qui est cohérent avec les recherches passées.
Il y a aussi des signes que Claude autonomise les utilisateurs. Les personnes sont plus susceptibles de dire que les bénéfices leur reviennent, plutôt qu'à leur employeur ou à l'entreprise d'IA. Les travailleurs bien rémunérés sont les plus enthousiastes quant à l'impact de l'IA sur la productivité, mais les personnes occupant des emplois peu rémunérés et moins éduquées ont également rapporté des augmentations significatives de productivité. La plupart des répondants ont déclaré que Claude renforçait leurs capacités sous forme d'élargissement de leur champ d'action ou d'accélération. Mais les utilisateurs ayant connu la plus grande accélération étaient aussi les plus nerveux quant à l'impact de l'IA sur l'emploi.
En raison de la nature des données, notre analyse comporte d'importantes mises en garde. Premièrement, notre enquête se limite aux utilisateurs de comptes personnels Claude.ai qui ont choisi de répondre. Parmi d'autres biais potentiels, ces utilisateurs pourraient être plus enclins à penser que les bénéfices leur reviennent. Deuxièmement, les utilisateurs n'ont pas été directement interrogés sur nombre de ces variables dérivées, donc notre inférence de la profession, du stade de carrière et d'autres variables à partir d'indices contextuels pourrait être erronée. Corrélativement, comme l'enquête était ouverte, nos mesures sont basées sur ce que les répondants ont mentionné par hasard ; ces résultats devraient être confirmés par des enquêtes structurées interrogeant directement sur ces sujets.
Néanmoins, les entretiens révèlent de véritables insights sur ce que les gens ressentent concernant l'économie de l'IA, montrant comment les données qualitatives peuvent faire émerger des hypothèses quantitatives. Le fait qu'une grande partie des préoccupations soit liée à l'économie est en soi un signal fort.
Remerciements
Nous remercions les 80 508 utilisateurs de Claude qui ont partagé leur histoire.
Maxim Massenkoff a dirigé l'analyse et a écrit l'article de blog. Saffron Huang a dirigé le projet d'entretiens et a fourni des conseils tout au long du processus.
Zoe Hitzig et Eva Lyubich ont fourni des retours critiques et des conseils méthodologiques. Keir Bradwell et Rebecca Hiscott ont apporté un soutien éditorial. Hanah Ho et Kim Withee ont contribué à la conception. Grace Yun, AJ Alt et Thomas Millar ont implémenté l'outil d'entretien Anthropic dans Claude.ai. Chelsea Larsson, Jane Leibrock et Matt Gallivan ont contribué à la conception de l'enquête et de l'expérience. Theodore Sumers a contribué au traitement des données et à l'infrastructure de clustering. Peter McCrory, Deep Ganguli et Jack Clark ont fourni des retours critiques, des conseils et un soutien organisationnel.
De plus, nous remercions Miriam Chaum, Ankur Rathi, Santi Ruiz et David Saunders pour les discussions, les retours et le soutien.
Cette échelle n'est pas centrée sur le point médian car la plupart des gens ont évalué la productivité positivement, avec presque exclusivement des 6 et des 7 sur l'échelle de Likert originale. L'échelle que nous utilisons ici va de 1 = productivité réduite, 2 = aucun changement, 3 = légère augmentation, 4 = augmentation modérée, 5 = augmentation importante, 6 = augmentation significative, à 7 = augmentation transformative - l'IA a fondamentalement changé ce qu'ils peuvent produire ou la quantité qu'ils peuvent produire.
Même en excluant ces "entrepreneurs indépendants", la direction reste à égalité avec les professions informatiques et mathématiques, affichant les gains de productivité les plus élevés.
Mais une limitation importante est que cette enquête cible les utilisateurs de comptes personnels Claude. Une image plus représentative devrait également inclure les utilisateurs professionnels, qui pourraient être plus enclins à penser que la valeur revient à l'employeur.
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