Que se passe-t-il lorsque l’IA fixe les salaires ?

Les grands modèles de langage (LLMs) ne se contentent plus de produire des textes ou d’automatiser des tâches administratives. Ils commencent désormais à influencer directement les mécanismes économiques, notamment la fixation des prix et des rémunérations sur les plateformes de freelances comme Upwork, Fiverr ou Freelancer.com.

De plus en plus, ces plateformes s’appuient – explicitement ou non – sur des recommandations algorithmiques pour suggérer des tarifs « optimaux ». Une question cruciale se pose alors : ces recommandations sont-elles réellement objectives et équitables, ou reproduisent-elles – voire amplifient-elles – les biais historiques des marchés du travail humains ?

C’est précisément à cette question qu’a voulu répondre une étude récente publiée par la Harvard Business Review.

Une étude à grande échelle sur la tarification algorithmique

L’étude repose sur une méthodologie particulièrement robuste :

• Échantillon : plus de 60 000 profils de freelances, répartis dans 6 métiers clés (comptabilité, développement full-stack, assistance virtuelle, data, design et marketing sur les réseaux sociaux).
  
  
• Modèles testés : 8 grands modèles de langage parmi les plus utilisés aujourd’hui (GPT-4, Claude 3.7, Gemini 1.5 et 2.5, GPT-5 Mini, DeepSeek-R1, Llama 3.1, etc.).
  
  
• Méthode : près de 4 millions de décisions tarifaires générées via API. Les chercheurs ont conçu des profils strictement identiques sur le plan des compétences et de l’expérience, en ne modifiant qu’un seul attribut non lié à la performance : le genre, la localisation ou l’âge.

Différents types de prompts ont été testés : prise en compte explicite de l’attribut, ignorance volontaire ou exclusion ferme de celui-ci. L’objectif n’était pas de piéger les modèles, mais de comprendre comment ils raisonnent réellement lorsqu’ils fixent un prix du travail.

Résultats clés : ce que révèle l’IA sur le marché du travail

Des tarifs systématiquement gonflés

• Tarif moyen fixé par des humains : 23,6 $/h
• Tarif moyen recommandé par l’IA : 30 à 46 $/h

À première vue, cela semble favorable aux freelances. Mais ce gonflement artificiel peut aussi déséquilibrer l’offre et la demande, décourager certains clients et fausser les signaux du marché.

Genre : un biais largement neutralisé

Aucune différence significative entre profils féminins et masculins. Dans certains cas, même une légère survalorisation des profils féminins, y compris sous des prompts biaisés.

Un résultat relativement encourageant : les modèles semblent aujourd’hui calibrés pour éviter la discrimination de genre.

Localisation : des écarts massifs

• Freelance basé aux États-Unis : 71 $/h
• Profil strictement identique basé aux Philippines : 33 $/h

Plus de 50 % d’écart, principalement lié à la localisation. Lorsque cet attribut est explicitement exclu dans le prompt, l’écart se réduit, sans disparaître totalement.

Âge : un biais profondément enraciné

Un freelance de 60 ans est valorisé 46% de plus qu’un profil de 22 ans, toutes choses égales par ailleurs. Contrairement au genre ou à la localisation, les prompts n’ont pas permis de corriger ce biais, signe qu’il est fortement intégré dans les données d’entraînement.

Freelance vs salarié : un raisonnement contextuel

En freelance, l’expérience et l’âge sont mieux valorisés. En emploi salarié, ce sont les profils autour de 35–40 ans qui sont favorisés. L’IA distingue implicitement le coût ponctuel d’une mission et l’investissement à long terme dans un salarié.

Pourquoi cette étude concerne directement le marché belge

Pour les entreprises belges

• Compétitivité internationale : de nombreuses PME belges (notamment en IT, design, marketing digital) font appel à des freelances étrangers via des plateformes comme Upwork. Si l’IA gonfle ou module artificiellement les tarifs selon l’origine géographique, cela peut fausser les comparaisons et impacter les décisions d’externalisation.
• Positionnement prix / valeur : Une entreprise belge qui recrute localement pourrait être amenée à justifier ses prix face à des écarts artificiels fixés par l’IA. Cela change la dynamique de négociation.

• Gouvernance des outils d’IA : Beaucoup d’acteurs en Belgique intègrent déjà des modèles IA dans leurs process RH. L’étude montre qu’un contrôle éthique (audits de prompts, règles de transparence) devient un impératif, surtout dans un pays sensible à la régulation européenne.

Pour les freelances belges

• Un effet double tranchant : D’un côté, l’IA tend à gonfler les tarifs, ce qui peut renforcer le pouvoir de négociation des freelances locaux. De l’autre, sur un marché global, ils risquent d’être moins compétitifs si leurs prix dépassent les attentes des clients internationaux.
• Avantage face aux marchés low-cost : Contrairement aux freelances de pays à bas salaires (Philippines, Inde), les freelances belges souffrent moins du biais géographique : l’IA tend à survaloriser les profils européens ou nord-américains.
• Stratégie de profilage : Les freelances belges pourraient être incités à contrôler les informations visibles (âge, localisation), selon la manière dont l’IA les interprète.

Pour les employeurs et DRH

• Ne pas prendre l’IA au pied de la lettre : L’étude montre que les recommandations d’IA doivent être considérées comme indicatives. Un DRH belge qui s’y fierait aveuglément pourrait finir par payer trop cher certains profils ou au contraire dévaloriser d’autres talents.
• Équité interne : Dans un marché du travail belge déjà sensible aux questions d’égalité et de non-discrimination, laisser l’IA fixer les prix sans garde-fous peut créer des tensions sociales et juridiques.
• Régulation européenne : La Belgique étant soumise à l’AI Act de l’UE, les employeurs devront anticiper les obligations de transparence, de documentation et de non-discrimination dans l’usage de l’IA pour la rémunération.

En conclusion, l’IA ne se contente plus d’assister le travail, mais structure désormais les marchés du travail eux-mêmes. Les résultats de l’étude amènent à penser que les freelances peuvent bénéficier d’un biais favorable, à condition de rester compétitifs, que les entreprises doivent anticiper des distorsions dans la comparaison des coûts, et que les employeurs doivent impérativement encadrer l’usage de l’IA dans la fixation des rémunérations, surtout dans un contexte réglementaire européen exigeant.

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Source : https://hbr.org/2025/10/what-happens-when-ai-sets-wages, selon une étude menée par trois experts reconnus, issus de l’Université McGill (Canada), Maxime C. Cohen, Eddy Hage-Youssef et Warut Khern-am-nuai - HBR 1er octobre 2025