Supposons qu’une analyste en management d’une quarantaine d’années quitte un cabinet de conseil en janvier. Elle n’a ni investisseurs ni projet de première embauche. Elle immatricule une entreprise, souscrit à Claude pour les recherches et les ébauches de présentations, confie sa comptabilité à une application et informe ses anciens clients qu’elle est désormais disponible à la mission. Cette femme est inventée : elle incarne une tendance que cherche à mesurer une nouvelle analyse de données fédérales.

Cette analyse est signée Liya Palagashvili, directrice du Labor Policy Project au Mercatus Center de George Mason University. Son article, publié le 17 juillet 2026, étudie les demandes de création d’entreprise déposées auprès du Census Bureau. Entre le premier trimestre 2024 et le premier trimestre 2026, les demandes sans signe précoce d’embauche ont augmenté de 26,8 % dans les secteurs exposés à l’IA, passant d’environ 222 000 à 281 000 par trimestre. Celles qui ressemblent à de futurs employeurs ont reculé de 6,4 %. Dans un groupe de comparaison réunissant construction et commerce de gros, le nombre de demandes de type solo a varié de −0,4 %. CNBC a rapporté ce résultat le 7 novembre.

Comment le chiffre a été construit

Le Census Bureau publie les Business Formation Statistics, qui comptabilisent les demandes de numéros d’identification d’employeur. Il distingue aussi un sous-ensemble à forte probabilité d’embauche : des demandes dont les caractéristiques, comme une structure de société, des salaires prévus ou une intention de recruter, ont historiquement été associées à des entreprises employant ensuite du personnel. Palagashvili soustrait ce sous-ensemble du total et appelle le reste des créations de « type solo ». Elle précise ouvertement qu’il s’agit d’un indicateur indirect qu’elle a construit, et non d’une série officielle du Census Bureau.

Elle définit les secteurs exposés à l’IA comme les services professionnels, l’information, l’éducation, ainsi que la finance et l’assurance, choisis pour leur forte utilisation de l’IA dans la Business Trends and Outlook Survey du Census Bureau. La construction et le commerce de gros servent de groupe témoin. Elle a exclu l’immobilier, l’industrie manufacturière et le commerce de détail en raison d’autres chocs survenus ces années-là. Le nombre total de demandes dans les secteurs exposés a progressé de 18,0 % sur la période.

Une étude d’événement portant sur sept secteurs estime qu’en 2025 la croissance des créations de type solo était environ 16 % plus élevée dans les secteurs exposés. L’autrice note qu’avec seulement sept secteurs, les erreurs-types sont probablement sous-estimées, et que le coefficient de 2024 pris isolément est positif, mais non significatif.

Ce qu’ajoutent les données d’enquête

Un second jeu de données, la Current Population Survey, raconte une histoire similaire du côté des travailleurs. Entre la période de référence 2022–2023 et 2025, le travail indépendant sans salarié a progressé de 7,9 % dans les secteurs exposés à l’IA et reculé de 2,1 % dans le groupe de comparaison. Dans les dix professions que l’indice d’exposition de Felten classe comme les plus exposées à l’IA, il a augmenté de 20 % ; dans les dix moins exposées, il a à peine changé.

Les analystes en management constituent l’étude de cas de l’article. La profession est passée d’environ 1,0 million à 1,12 million de travailleurs, et la part de ceux qui exercent seuls est passée de 5,6 % à 7,0 %, proche d’un sommet sur dix ans. Palagashvili décrit une profession qui se réorganise, et non qui se contracte.

Les réserves formulées par l’autrice

Elle qualifie les observations de « préliminaires, descriptives et non causales ». L’indice d’exposition précède les derniers modèles génératifs. Le premier trimestre 2026 ne couvre que janvier à mars, les données trimestrielles ne sont pas corrigées des variations saisonnières et d’autres chocs propres aux secteurs pourraient expliquer la divergence. Palagashvili a déclaré à CNBC que les résultats ne montrent pas que l’IA a causé cette hausse.

Cette prudence compte, car le récit invite à une lecture simple où des logiciels bon marché transforment chaque professionnel en entreprise individuelle. Les données montrent où les immatriculations ont progressé. Elles ne disent pas pourquoi et ne renseignent pas encore sur le nombre de ces entreprises solo qui survivent ou permettent de gagner sa vie.

Des témoignages dans les deux sens

CNBC a confronté les chiffres à des témoignages d’entrepreneurs. Alex Willen gère douze marques de commerce en ligne sans salarié et prévoit entre 2,5 millions et 3 millions de dollars de chiffre d’affaires cette année. Il a indiqué au média que les photographies de produits coûteraient entre 2 000 et 5 000 dollars et les concepteurs de fiches produits entre 300 et 1 000 dollars par ensemble ; Claude et ChatGPT l’ont aidé à reconstruire le site Shopify d’une marque de matériel de chasse qu’il avait achetée. Environ 80 % de son chiffre d’affaires provient toujours d’Amazon. Kristin Ginn a quitté Microsoft en mars et affirme avoir environ 250 000 dollars de commandes reçues ou contractualisées jusqu’à la fin de l’année, avec moins de 60 dollars par mois d’outils d’IA payants et sans prestataires réguliers.

Les enquêtes des fournisseurs compliquent le tableau. Selon CNBC, Gusto, l’éditeur de logiciels de paie, a constaté que les petites entreprises utilisant l’IA comptaient environ 7 % de salariés de plus après un an que des entreprises comparables ne l’ayant pas adoptée, et environ 10 % de plus parmi celles de moins de dix personnes. Une enquête d’Amazon Web Services auprès de 3 413 fondateurs a relevé que les jeunes start-ups avancées en IA augmentaient leur chiffre d’affaires de 156 % par an en moyenne, contre 65 % pour l’ensemble des start-ups. Les deux enquêtes proviennent d’entreprises qui vendent aux petites structures, et aucune ne mesure la même chose que les immatriculations du Census Bureau. Elles montrent toutefois que les entreprises utilisant l’IA ne renoncent pas simplement à embaucher.

Une vieille question sur l’entreprise

Les fondements économiques du débat sont plus anciens que les modèles. En 1937, Ronald Coase s’est demandé pourquoi les entreprises existaient, et a répondu que recourir au marché avait un coût : trouver des personnes, convenir des conditions, vérifier le travail. Une entreprise embauche lorsque ces coûts dépassent ceux de la gestion du personnel. L’article de Palagashvili présente l’IA comme une possible réduction de certains de ces coûts, ce qui rendrait plus attrayant le recours à des prestataires, ou le travail en solo, pour des tâches qui exigeaient auparavant un salarié.

Erik Brynjolfsson, de Stanford, et Zoë Hitzig soutiennent, dans un chapitre publié en septembre, qu’une pression inverse existe aussi. L’IA peut codifier les connaissances locales et faciliter le contrôle centralisé, ce qui pourrait augmenter la taille moyenne des entreprises et leur concentration. Brynjolfsson a déclaré à CNBC s’attendre à un affaiblissement des entreprises de taille intermédiaire, au profit des indépendants et des très grandes plateformes. Adam Branch, fondateur de l’éditeur rhino.ai, estime que le travail représentait environ 85 % des dépenses d’exploitation de son ancienne entreprise de 500 personnes, contre environ 40 % dans son entreprise actuelle d’environ 50 personnes.

La conclusion politique de Palagashvili découle de la première lecture. L’assurance chômage et les avantages sociaux liés à l’employeur supposent un emploi salarié déclaré sur formulaire W-2 ; elle propose donc des droits sociaux portables qui suivent le travailleur entre contrats et activité indépendante.

À surveiller

Deux éléments mettront le résultat à l’épreuve. Le premier sera les prochains trimestres de données du Census Bureau, qui montreront si la divergence s’élargit, se maintient ou s’efface. Le second sera la survie : une immatriculation est un formulaire déposé, pas une entreprise qui dure.

De retour dans la première année de l’analyste imaginaire, un client lui demande si elle peut accepter une deuxième mission en mars et une troisième en juin. Elle peut accomplir le travail. Ce qu’elle ne peut pas encore dire, c’est qui la couvre si elle tombe malade, et rien dans la série du Census Bureau ne peut lui indiquer combien d’autres se posent la même question.

Références

  • Brynjolfsson, E., & Hitzig, Z. (2026). AI’s Use of Knowledge in Society. In The Economics of Transformative AI, NBER. nber.org
  • Booth, B. (2026). America’s new no-employee small business owners start hot in AI era. CNBC. cnbc.com
  • Coase, R. H. (1937). The Nature of the Firm. Economica, 4(16). doi.org
  • Palagashvili, L. (2026). Artificial Intelligence (AI) and the Rise of Independent Work: Early Evidence from Solo Entrepreneurship. Mercatus Center at George Mason University. mercatus.org
  • U.S. Census Bureau. Business Formation Statistics. census.gov