80 % des entreprises ont licencié à cause de l'IA, sans rien gagner en retour : elles se sont trompées sur l'usage de l'IA
Gartner vient de publier une étude qui met bien des directeurs financiers dans l’embarras. Le cabinet a interrogé 350 grandes entreprises réalisant plus d’un milliard de dollars de chiffre d’affaires et en train de déployer l’automatisation par l’IA. Résultat : environ 80 % d’entre elles ont réduit leurs effectifs à cause de l’IA. Jusque-là, rien d’étonnant. La surprise vient de la suite : les entreprises qui ont licencié n’ont pas plus de chances d’en tirer un retour concret que celles qui ne l’ont pas fait.
Helen Poitevin, vice-présidente de Gartner en charge de l’étude, le dit sans détour : « Les licenciements peuvent dégager du budget, mais pas du retour. » Et la phrase suivante fait encore plus mal : ce qui améliore le ROI, ce ne sont pas les entreprises qui ont supprimé le besoin de main-d’œuvre, mais celles qui ont amplifié leurs collaborateurs.
Entre ces deux phrases se loge l’erreur de jugement de toute une vague de licenciements liés à l’IA.
Beau sur le papier, faux sur les comptes
La tentation du licenciement, c’est qu’il se quantifie à merveille. On supprime 350 postes, et la masse salariale disparaît aussitôt du compte de résultat : un chiffre précis, immédiat, que le directeur financier voit noir sur blanc. L’IA fournit par-dessus le marché un récit impeccable : nous avons des agents, donc nous n’avons plus besoin d’autant de monde. GitLab s’est réorganisé pour « l’ère de l’IA agentique » : suppression de plusieurs strates de management, retrait de 22 pays, environ 350 personnes concernées. Pleo a annoncé des licenciements le lendemain du lancement de son agent IA financier. Des gestes nets, une histoire qui tient debout.
Le problème, c’est que le coût économisé n’est pas le retour gagné. Dans les données de Gartner, les entreprises qui ont licencié et celles qui ne l’ont pas fait se répartissent presque à égalité entre « retour significatif » et « retour négatif ». Autrement dit, le geste du licenciement lui-même n’a aucun lien de causalité avec le ROI. Il a créé un vide, pas de la valeur.
Le licenciement est le geste le plus facile à quantifier à l’ère de l’IA, et aussi le plus facile à rater. Que les salaires disparaissent du compte de résultat, c’est vrai ; que le retour pousse, lui, sur les comptes, c’est une tout autre histoire.
Elles se sont trompées sur l’usage de l’IA
Pourquoi avoir économisé sur les coûts sans rien gagner en retour ? Parce que ces entreprises se sont trompées sur l’usage de l’IA dès le départ.
Elles ont pris l’IA pour un outil d’économie destiné à remplacer les gens : la même tâche, faite par la machine, donc plus besoin de l’humain. Or ce que l’IA fait justement le moins bien aujourd’hui, c’est « mener une tâche à son terme sans supervision ». Une autre étude de Gartner montre que les agents IA échouent à environ 70 % des tâches de bureau. Un exécutant qui se trompe sept fois sur dix, et vous licenciez la personne qui le surveillait, le corrigeait et répondait de ses résultats : ce qu’il vous reste, ce n’est pas une économie, c’est de l’abandon.
La vraie valeur de l’IA est à l’autre bout : amplifier le jugement humain. Permettre à une personne dotée de jugement de décupler sa production grâce à l’IA, de réduire la validation de plusieurs semaines à quelques heures, d’élargir de plusieurs fois le périmètre qu’elle peut couvrir. Cela ne réduit pas le besoin d’humains, cela augmente le levier de chacun. Les entreprises qui obtiennent réellement un retour font exactement cela : selon Poitevin, elles investissent davantage dans les nouvelles compétences et les nouveaux rôles qui consistent à « guider et piloter des systèmes autonomes », plutôt que de tailler à la hache.
L’exécution devient de moins en moins chère, le jugement de plus en plus précieux : c’est la loi des prix la plus élémentaire de l’ère de l’IA. Or la vague de licenciements fait exactement l’inverse : elle supprime d’un même geste l’exécution bon marché et le jugement précieux. Ce qu’on économise, c’est le coût de l’exécution ; ce qu’on supprime, c’est le retour du jugement. Perdant sur les deux tableaux.
Pour l’individu, c’est un signal très clair
Si l’on déplace l’objectif de l’entreprise vers vous-même, l’affaire envoie un signal particulièrement clair à tout actif, et surtout aux product managers.
Ceux que cette vague d’IA va licencier, ce sont ceux qui se sont définis comme des « exécutants » : si votre valeur se résume à réaliser une chose dont on sait déjà qu’il faut la faire, alors oui, l’IA est en train de vous prendre la place. Ceux qui survivent, et même prennent de la valeur, ce sont ceux qui se transforment en « couche d’amplification du jugement » : décider quoi faire, juger ce qui est bon, intercepter ce qui est faux, signer pour le résultat, puis se servir de l’IA pour amplifier ce jugement jusqu’à couvrir la charge de travail de dix personnes.
Le « amplifier les gens plutôt que les remplacer » au niveau de l’entreprise devient, à l’échelle individuelle : ne cherchez pas à disputer l’exécution à l’IA, devenez ce juge que l’IA ne peut ni remplacer ni laisser de côté. Un agent qui se trompe sept fois sur dix est, paradoxalement, la meilleure garantie d’emploi pour ce juge-là.
Le jugement
Cette vague de licenciements liés à l’IA est, au fond, une erreur d’attribution à grande échelle. Les entreprises ont vu que l’IA savait travailler et en ont conclu que la valeur se trouvait dans « la suppression des gens qui travaillent » ; elles ont donc taillé là où c’était le plus facile à quantifier, le coût, et ont fini par supprimer la couche qui produisait le retour. Gartner prévoit qu’à l’horizon 2028-2029, les entreprises qui auront vraiment compris se remettront à embaucher à cause de l’IA : pour des rôles nouveaux que la machine ne sait pas tenir.
Économiser des coûts et gagner du retour n’ont jamais été la même chose. Traitez les gens comme un coût, et plus vous économiserez, plus vous vous appauvrirez ; traitez-les comme un levier, et l’IA commencera enfin à produire du retour. Les entreprises qui ont licencié trop tôt devront tôt ou tard rappeler leurs gens ; celles qui ont compris « ce que l’humain doit faire une fois que la machine a fait le reste » n’auront, elles, jamais eu besoin de ce détour.
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