Combien d'argent l'IA peut-elle gagner dépend de combien elle peut prendre dans le pool de salaires humains.

Combien les entreprises d'IA de grands modèles peuvent-elles réellement gagner ? Un récent rapport de Sinolink Securities donne une réponse révolutionnaire : Ne regardez pas le marché des logiciels, regardez les fiches de paie des humains.

Les entreprises n'achètent pas de l'IA pour suivre la mode, elles visent à économiser de l'argent. Remplacer une partie de la main-d'œuvre par l'IA, améliorer l'efficacité et réduire les coûts, voilà la véritable raison pour laquelle les entreprises sont prêtes à payer. Le véritable plafond des revenus de l'IA n'est donc pas la taille du marché des logiciels, mais la taille du pool de salaires pouvant être redéfini par l'IA. Sinolink Securities l'appelle « le pool de salaires redéfinissable par l'IA ».

Le dernier rapport de recherche de Sinolink Securities fait le calcul : Sur le total des salaires annuels d'environ 10,83 billions de dollars américains, 1,45 billion de dollars sont déjà exposés à l'impact de l'IA — c'est-à-dire que le contenu de ces postes peut être effectué, ou en grande partie aidé, par l'IA.

Combien les entreprises d'IA ont-elles gagné sur cette somme ? Prenons l'exemple d'Anthropic, un leader : ses revenus annualisés sont d'environ 47 milliards de dollars, soit seulement 3,2 % des 1,45 billion. Autrement dit, la part prélevée est infime.

Le pool de salaires, et non le marché des logiciels, est l'ancre d'évaluation de l'ARR

Le rapport de Sinolink Securities souligne que la manière la plus intuitive de comprendre le « plafond de croissance épique » des revenus de l'IA dans cette vague est de calculer la taille réelle du « pool de salaires redéfinissable par l'IA ».

Le rapport fait correspondre l'exposition de différentes professions à la technologie IA avec les 830 postes de l'enquête sur l'emploi et les salaires professionnels 2025 (OEWS 2025) du Bureau of Labor Statistics (BLS) des États-Unis. Les résultats montrent que, sur le total des revenus salariaux d'environ 10,83 billions de dollars aux États-Unis, selon l'exposition réelle observée par Anthropic, environ 1,45 billion de dollars de coûts salariaux sont déjà dans la zone d'exposition à l'IA, soit 13,4 % ; si l'on adopte l'exposition théorique d'OpenAI/Eloundou, l'impact potentiel pourrait atteindre environ 5,68 billions de dollars, soit plus de 52 %.

En termes de nombre d'emplois, sur environ 156 millions de travailleurs aux États-Unis, le nombre réellement exposé est d'environ 18,35 millions, soit 11,8 % ; le nombre théoriquement exposé atteint environ 68,3 millions, soit 43,9 %.

Le rapport souligne que le coût salarial de 1,45 billion de dollars devrait être compris comme « le plafond idéal des revenus ARR dans les conditions actuelles de pénétration et de capacité technologique », et que ce plafond est encore soumis à une décote — une entreprise pourrait n'avoir besoin que de 10 000 dollars de dépenses en IA pour remplacer de manière équivalente 100 000 dollars de coûts de main-d'œuvre. Malgré cela, l'ARR actuel des grands modèles, de l'ordre de plusieurs dizaines de milliards de dollars, reste extrêmement faible en termes de pénétration par rapport à la taille de ce pool salarial.

L'impact de l'IA présente un « biais vers les hauts salaires », les postes de connaissances en première ligne

Contrairement à l'automatisation passée qui touchait principalement l'industrie manufacturière et le travail physique répétitif, cette vague d'IA touche plus directement les postes à hauts salaires, à forte intensité de connaissances et de services.

Les données du rapport montrent que l'exposition théorique des professions à l'IA par rapport à la distribution des salaires annuels moyens présente un décalage net vers la droite — les groupes à revenus élevés sont confrontés à une exposition à l'IA significativement plus élevée que les groupes à revenus moyens et faibles. Exemples concrets : les groupes au plus bas percentile de revenus (comme les employés de blanchisserie, les boulangers, les monteurs de pneus) ont généralement une faible exposition ; tandis que parmi les groupes à hauts revenus, les chefs de produits financiers (percentile de revenus 96,6 %, exposition 78,6 %), les gestionnaires RH (percentile de revenus 95,3 %, exposition 76 %) et les ingénieurs aérospatiaux (percentile de revenus 92,5 %, exposition 89,3 %) sont tous confrontés à un risque de remplacement élevé.

En termes de secteurs, les trois secteurs avec la plus forte exposition théorique sont l'informatique et les mathématiques (87,6 %), le commerce et la finance (78,2 %) et le droit (78,0 %). Cependant, l'ordre réellement observé de l'exposition ne correspond pas aux valeurs théoriques : les secteurs avec la plus forte exposition réelle sont l'informatique et les mathématiques (35,3 %), le soutien administratif de bureau (33,2 %) et les postes liés à la vente (24,6 %).

Cet écart révèle que le remplacement de la main-d'œuvre par l'IA n'est pas simplement déterminé par les capacités des modèles, mais est également contraint par la nature du travail, l'attribution des responsabilités et l'organisation des processus. Le secteur juridique implique la coordination des intérêts, le jugement de la stratégie de litige et l'engagement de responsabilité à vie ; les services financiers dépendent des relations clients et du jugement sur des informations non standardisées ; en comparaison, les postes de programmation, avec des objets de travail clairs et des chaînes de retour courtes, progressent plus rapidement dans le remplacement effectif.

L'informatique « sans distinction », la finance montre une divergence marquée

Parmi les 20 professions avec la plus forte exposition réelle, 8 appartiennent à la catégorie de l'informatique et des mathématiques, concernant environ 1,59 million de travailleurs, soit 30,2 % du total de ce secteur. Le rapport souligne que, pour le secteur informatique, il n'y a pas de lien nécessaire entre le niveau de salaire et l'exposition à l'IA — face à l'impact de l'IA, l'ensemble du secteur est proche de « sans distinction », ce qui met en évidence la vulnérabilité globale de ce secteur face à l'évolution technologique.

Le secteur financier présente un schéma de divergence radicalement différent. En raison du fait que certains postes nécessitent d'assumer des responsabilités (comme l'audit, la comptabilité) et que le degré de standardisation des résultats de travail varie entre les postes, l'exposition réelle globale du secteur financier est faible, mais la divergence interne est marquée. Parmi eux, les analystes en études de marché ont une exposition réelle de 64,8 %, et les analystes financiers et d'investissement de 57,2 %, avec un risque de remplacement élevé ; tandis que d'autres postes nécessitant le maintien des relations clients et un jugement non standard ont une exposition relativement faible.

En termes de montant total des salaires exposés, les 1,45 billion de dollars de salaires réellement exposés sont principalement concentrés dans cinq secteurs : soutien administratif de bureau (289,6 milliards de dollars), commerce et finance (247,4 milliards de dollars), postes de direction (221,7 milliards de dollars), informatique et mathématiques (215,2 milliards de dollars) et postes liés à la vente (199,5 milliards de dollars). Le rapport estime que cela fournit une orientation pour le développement des activités B2B des grands modèles spécialisés : ceux qui recherchent la certitude peuvent se concentrer sur les secteurs administratif, informatique, financier, etc., où des remplacements évidents ont déjà eu lieu ; ceux qui recherchent une « percée de 0 à 1 » ont encore un potentiel important dans des secteurs comme l'éducation et le diagnostic médical.

Le remplacement n'égale pas le chômage, mais la restructuration des salaires est en route

Le rapport distingue clairement les concepts d'« exposition » et de « remplacement » : l'exposition signifie que les tâches peuvent être assistées, automatisées ou réorganisées par l'IA, mais cela ne signifie pas que ces revenus salariaux disparaîtront proportionnellement. Ce qui détermine réellement l'impact économique de l'IA, ce sont toujours la vitesse d'adoption par les entreprises, les limites de capacité des modèles, la transformation des processus organisationnels et les contraintes réglementaires.

Cependant, le rapport souligne également que l'impact macroéconomique de l'IA ne se manifestera pas simplement par une baisse linéaire du nombre d'emplois. Le chemin le plus probable est le suivant : certains postes à responsabilité unique sont remplacés, un grand nombre de postes à responsabilités multiples sont restructurés ; une partie des coûts salariaux est compressée, davantage de processus de travail sont redéfinis. En particulier, l'agent IA a la propriété « plus le salaire est élevé, plus le taux de remplacement est élevé », ce qui rend l'impact potentiel de l'IA sur l'extrémité des revenus et de la consommation peut-être plus profond.

Pour les investisseurs, la conclusion centrale du rapport est la suivante : l'espace à moyen terme des revenus de l'IA ne doit pas être compris uniquement à partir de la taille du marché des logiciels, mais à partir du plus grand pool de coûts de main-d'œuvre pour trouver une ancre d'estimation. Actuellement, le taux de pénétration de l'ARR des fournisseurs de grands modèles est encore extrêmement faible, mais l'autre face de cette pièce est que la structure salariale humaine fait face à une restructuration systémique encore insuffisamment valorisée.

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