L'étude d'Anthropic sur le fossé des attentes, publiée par l'Anthropic Institute le 16 octobre 2026, a posé les mêmes questions à 10 980 adultes américains et aux employés d'Anthropic. Les deux groupes jugent de façon proche ce que l'IA sait faire aujourd'hui, mais divergent nettement sur ce qu'elle fera d'ici 2030. Sur une découverte de niveau Nobel, 91 % des employés pensent que l'IA y parviendra avant 2030, contre 39 % du public, et une part notable des adultes répond qu'elle n'y arrivera jamais.
L'écart le plus large concerne leur propre travail
À la question de savoir quelle part de leur propre travail l'IA pourrait assurer en 2030, les employés répondent en moyenne 75 %, les actifs américains 28 %. Plus de la moitié des employés estiment que l'IA prendra au moins 80 % de leur travail ; seuls 5 % des adultes en emploi partagent ce jugement. Le temps gagné diverge aussi : 59 % des employés disent qu'une tâche adaptée à l'IA prend un quart du temps ou moins avec l'IA, contre 26 % des adultes qui l'utilisent au travail, dont 29 % ne constatent aucun gain, voire une perte de temps.
Passées dans le modèle de scénarios économiques d'Anthropic, les réponses médianes impliquent une croissance du PIB américain en 2030 de 17,1 % côté employés et de 5,4 % côté public. Le désaccord ne porte pas tant sur le mécanisme du chômage : dans les deux groupes, plus les gens s'attendent à voir leur propre travail absorbé par l'IA, plus leur prévision de chômage pour 2030 grimpe, et ceux qui anticipent une absorption d'au moins 80 % prévoient en moyenne un chômage de 12,2 %.
Les employés ne sont pas de simples optimistes
Tout en s'attendant à l'automatisation de la plupart de leurs tâches, 95 % des employés pensent que les effectifs continueront de croître l'an prochain, avec une médiane de +66 % : pour eux, automatiser des tâches et supprimer des emplois sont deux prévisions distinctes. Ils sont en revanche plus pessimistes sur le reclassement : un salarié déplacé par l'IA en 2030 et contraint de changer de métier mettrait en moyenne 12 mois à retrouver un poste.
Les freins cités par le public sont également révélateurs : la préférence des clients pour un interlocuteur humain arrive en tête, devant la confidentialité et la sécurité des données, le manque de fiabilité, puis les règles et la responsabilité. Ce qui ralentira la diffusion de l'IA ces prochaines années pourrait donc être la confiance et l'encadrement des responsabilités plutôt que la performance brute des modèles. Comme le montrait notre précédent article sur les agents internes d'Anthropic, déjà six fois plus nombreux que les employés, les employés extrapolent à partir d'outils qu'ils utilisent déjà chaque jour. Lue comme une carte de diffusion, cette enquête suggère que ce qui se produit d'abord dans les métiers les plus proches de la frontière atteint les autres secteurs quelques années plus tard, sous une forme atténuée.
