Ai et travailler, couper ou embaucher ? Le carrefour des entreprises

Que faire dans les prochains mois ? Licencier (ou arrêter d’embaucher) ? L’IA place de plus en plus d’entreprises à la croisée des chemins. La réponse n’est pas anodine. Si l’IA rend les individus plus productifs, est-il plus logique de réduire les coûts que les individus ? Ou pas, et même en embaucher d’autres (comme IBM et OpenAI le disent), précisément parce que les personnes dotées de l’IA feront plus et mieux.

De nombreux facteurs entrent en jeu. La réponse dépend de chaque entreprise, de la leur résultat nets’ils sont déficitaires, s’ils subissent la pression des investisseurs financiers ; en fin de compte, également par le marché sous-jacent (comme le souligne l’économiste américain Alex Imas, collaborateur du prix Nobel Richard Thaler). C’est-à-dire de la demande de services de ces entreprises en question.

Si la demande explose et que les gens deviennent plus productifs grâce à l’IA, il serait logique d’embaucher davantage. La demande de services et de logiciels d’IA va fortement augmenter dans les années à venir, selon tous ceux qui investissent dans cette technologie.

Mais qui sait : le sujet recoupe les possibles retombées économiques de l’IA et personne ne peut en être vraiment sûr.

Les données les plus récentes nous indiquent cependant que la situation est différente. Comment les rôles, les compétences et les modèles opérationnels changeront grâce à l’IA.

Il est possible de raisonner à ce sujet.

Que faire des économies réalisées par l’IA ? Réduire les coûts ou réinvestir dans la croissance ?

Le 5 mai 2026, Brian Armstrong, PDG de Coinbase, a annoncé une suppression d’environ 14 % des effectifs, expliquant qu’en plus de la phase de marché, il existe un deuxième facteur : l’IA change la façon de travailler et permet à des équipes plus petites d’effectuer des tâches en quelques jours qui prenaient auparavant des semaines. C’est une position claire, qui place l’intelligence artificielle du côté de la compression des effectifs.

Mais ce n’est pas la seule trajectoire. L’autre école de pensée, de plus en plus présente dans les grandes entreprises, considère l’IA comme un levier pour faire plus avec le même périmètre de personnes, en réaffectant le temps et les compétences vers des activités à plus forte valeur ajoutée.

Pour ceux qui dirigent les entreprises, le véritable carrefour est donc de décider si la productivité générée par l’IA doit être immédiatement transférée vers le coût du travail ou réinvestie dans la croissance, de nouveaux processus et de nouveaux rôles.

Tableau : Les derniers signaux sur l’IA, le travail et l’organisation

Source	Données clés	Que suggère-t-il
Indice d’IA de Stanford 2026	88 % des organisations déclarent utiliser l’IA dans au moins une fonction commerciale ; 79 % utilisent régulièrement GenAI dans au moins une fonction	L’adoption est désormais répandue, mais pas uniforme
Indice des tendances du travail Microsoft 2025	82 % des dirigeants déclarent que 2025 est une année décisive pour repenser la stratégie et les opérations ; 81 % s’attendent à ce que les agents IA soient intégrés dans leur stratégie d’ici 12 à 18 mois	L’IA devient une question de modèles opérationnels, pas seulement d’outils
OpenAI, état de l’IA d’entreprise 2025	75 % des travailleurs interrogés déclarent que l’IA améliore la rapidité ou la qualité du travail ; le temps gagné estimé est de 40 à 60 minutes par jour	La productivité existe, mais elle doit être transformée en résultats commerciaux
Gartner, avril 2026	Dans le service client, 85 % des dirigeants élargissent les responsabilités humaines ; 31 % ont initié ou prévoient des réductions par le biais de licenciements	La refonte de l’œuvre prime plus que les coupes à sec
OIT-NASK, mai 2025	Un emploi sur quatre est potentiellement exposé à GenAI, mais le résultat le plus probable est la transformation et non le remplacement.	Le changement concerne principalement le contenu du travail et les compétences
Forum économique mondial, 2025	41 % des employeurs s’attendent à des réductions d’effectifs lorsque l’IA automatise les tâches ; 77 % se concentrent sur le perfectionnement des compétences	Les coupes et les réaménagements avancent ensemble

La lecture la plus superficielle du phénomène est que l’IA sert à « utiliser moins de personnes ».

Les données fournissent cependant une image plus complexe. Dans le rapport Stanford AI Index 2026, également basé sur des enquêtes McKinsey, l’utilisation de l’IA se développe dans toutes les zones géographiques et dans plusieurs fonctions de l’entreprise, mais l’adoption d’agents en est encore à ses débuts : dans la plupart des fonctions, l’expérimentation et les pilotes prédominent, et non les déploiements à grande échelle. Cela signifie que de nombreuses entreprises sont encore à la recherche de la bonne formule organisationnelle.

La question est alors de savoir comment utiliser les gains de productivité. Si elle se contente de réaliser des économies, l’entreprise améliore le trimestre mais risque de perdre sa capacité interne, sa connaissance des processus et sa rapidité d’adaptation. Si au contraire vous réinvestissez le temps libéré dans le développement de produits, l’expérience client, l’analyse des données, la conformité, le codage et l’automatisation des flux de travail, l’IA devient un levier de croissance.

Cette seconde lecture ressort également avec force chez IBM. Dans une étude publiée le 19 janvier 2026, le groupe constate que 79 % des dirigeants s’attendent à ce que l’IA contribue de manière significative aux revenus d’ici 2030 et que les organisations qui privilégient l’IA sont plus susceptibles de créer de nouveaux rôles et de repenser leur structure commerciale. Dans une autre étude, publiée le 4 mai 2026, IBM rapporte que seulement 25 % des effectifs utilisent déjà l’IA de manière régulière, malgré une perception beaucoup plus large de l’intelligence artificielle. préparation. Traduit : de nombreuses entreprises parlent de transformation plus qu’elles ne la mettent réellement sur le terrain.

Ensuite, il y a un aspect qui intéresse beaucoup les managers : l’IA ne réduit pas toujours la charge, elle la recompose souvent. Le travail devient plus rapide, plus dense et plus mesurable. Selon le rapport 2025 sur l’IA d’entreprise d’OpenAI, l’adoption évolue vers des flux de travail reproductibles et en plusieurs étapes, avec plus de 7 millions de postes de travail et une croissance d’environ 9 fois d’une année sur l’autre pour ChatGPT Enterprise. Mais la donnée la plus intéressante en est une autre : 75 % des travailleurs interrogés déclarent que l’IA améliore la vitesse ou la qualité de la production, et le temps récupéré est en moyenne de 40 à 60 minutes par jour.

Ce temps-là, dans les entreprises, reste rarement « vide ». Il est réabsorbé par davantage d’activités, des normes plus élevées, une plus grande fréquence de livraison, de nouvelles tâches de contrôle – également sur la production et l’action de l’IA – et de coordination.

L’indice économique anthropique, mis à jour jusqu’en mars 2026, montre également une légère augmentation des cas de augmentationc’est-à-dire des situations dans lesquelles l’IA soutient le travailleur au lieu de le remplacer complètement. C’est un signal cohérent avec ce que l’on observe déjà sur le terrain : moins de travail de routine pur, plus d’encadrement, d’orchestration et de combinaison des tâches.

Pour une entreprise, le choix le plus mûr est de ne pas nier le risque d’emploi ni de procéder à des licenciements symboliques pour montrer son efficacité au marché. Il s’agit de distinguer au moins trois étages.

Le premier est celui des processus. Nous devons comprendre où l’IA produit des avantages mesurables : service client, développement de logiciels, opérations, marketing, gestion des connaissances, ressources humaines, finance. Toutes les fonctions n’ont pas le même niveau de maturité, et forcer l’automatisation là où les données sont faibles ou les contraintes réglementaires élevées peut créer plus de frictions que de valeur.

Le deuxième étage est celui des compétences. Le Forum économique mondial estime que d’ici 2030, 39 % des besoins en compétences changeront, tandis que 77 % des employeurs prévoient des programmes de perfectionnement. Il ne suffit pas d’introduire des copilotes et des agents : il faut réécrire les descriptions de poste, les critères d’évaluation, les parcours professionnels et les responsabilités des managers intermédiaires.

Le troisième niveau est celui de la gouvernance. Le risque n’est pas seulement de perdre des emplois, mais aussi de prendre de mauvaises décisions sur le périmètre du travail humain. Gartner, dans une enquête publiée le 28 avril 2026, montre que dans le service client, seuls 31 % des dirigeants ont déjà initié ou prévu des réductions d’effectifs via des licenciements, tandis que 85 % élargissent les responsabilités des agents humains.

C’est un indice important : dans les fonctions où intervient réellement l’IA, la tendance dominante n’est pas à la disparition de l’humain, mais à son déplacement vers des exceptions, des relations, du jugement et des activités complexes.

L’IA concrétise une tension que les entreprises connaissent depuis des années : utiliser la technologie pour couper ou pour construire. Il y aura des réductions, et certaines ont déjà été annoncées. Mais s’arrêter là, c’est lire seulement la moitié de l’histoire. L’autre moitié déclare qu’un emploi sur quatre est exposé à GenAI, mais que la transformation est un résultat plus probable que le remplacement ; que l’adoption augmente, mais que les agents sont encore loin d’une diffusion complète ; que la productivité s’améliore, mais doit être convertie en croissance, qualité et nouveaux modèles opérationnels.

Pour les PDG, le grand défi est donc celui, habituel, à ne jamais sous-estimer, des technologies de rupture : comment les exploiter pour innover en profondeur. Une étape qui nécessite des changements à de nombreux niveaux organisationnels et managériaux. Tirer est facile mais cela ne vous mènera probablement pas loin. Mieux vaut commencer par les bonnes questions.

Principales sources

Indice économique anthropique, rapport daté du 24 mars 2026

Coinbase, « Construire une Coinbase plus simple et plus rapide »

Stanford HAI, AI Index Report 2026 – Chapitre Économie

Microsoft, Indice des tendances du travail 2025

OpenAI, l’état de l’IA d’entreprise 2025

IBM Institute for Business Value, étude du 19 janvier 2026

IBM Institute for Business Value, étude du 4 mai 2026

Gartner, enquête du 28 avril 2026

OIT-NASK, mise à jour 2025 sur GenAI et son travail

Forum économique mondial, Rapport sur l’avenir de l’emploi 2025