Gartner : ROI de l’intelligence artificielle, pourquoi les coupes budgétaires ne suffisent pas

Réduire le personnel pour financer l’IA peut libérer du budget. Cependant, cela ne garantit pas un retour sur investissement. Ce point ressort avec force d’une nouvelle recherche de Gartner au titre très explicatif : Les licenciements dans le domaine de l’IA ne sont pas payants ; L’amplification des personnes existe, et est également confirmée par d’autres études et preuves initiales du marché.

Dans les entreprises qui se lancent dans le « business autonome », composé de push et d’agents IA, ce qui fait la différence, ce sont la formation, les nouveaux rôles, l’encadrement et la capacité à intégrer l’IA dans le travail humain. C’est là que Gartner place le véritable levier du retour sur investissement. Pas dans les licenciements brutaux qui, au contraire, « ne rapportent rien », comme on peut le lire dans le titre de l’étude.

Le message renverse le discours dominant qui a accompagné l’IA au cours des deux dernières années, du moins parmi le grand public.

Gartner écrit que 80 % des PDG s’attendent à ce que l’IA impose un changement moyen ou important dans les capacités opérationnelles de l’entreprise. Nous ne parlons plus seulement d’automatisation de tâches individuelles, mais d’une transition du « business numérique » vers un « business autonome », avec des logiciels capables d’apprendre, de décider et d’agir au sein des processus métiers. Mais précisément, selon Gartner, ce saut ne repose pas sur des coupes linéaires : il nécessite une reconstruction de l’organisation.

Le fait le plus clair : les coupes n’expliquent pas le ROI

Dans le rapport Gartner, environ 80 % des organisations qui expérimentent ou déploient déjà des capacités autonomes font état de réductions d’effectifs à court terme. Cependant, lorsque Gartner compare celles ayant le retour sur investissement le plus élevé et celles ayant des résultats faibles ou pires, les taux de réductions d’effectifs sont presque égaux dans la plupart des cas. La conclusion du rapport est explicite : les licenciements peuvent créer un espace de dépenses, mais ils ne créent pas de rendement.

Ce qui différencie les « leaders » des « retardataires », ce sont les investissements dans les capacités humaines : maîtrise des technologies autonomes, parcours de transition pour les rôles impactés par les agents d’IA, programmes de perfectionnement structurés, rôles dédiés à la conception, à l’orchestration et au contrôle.

Il faut aussi rappeler la limite méthodologique indiquée par Gartner : l’échantillon ne représente pas l’ensemble du marché, mais des entreprises déjà actives sur les agents IA, l’automatisation intelligente ou d’autres technologies autonomes.

Parce que réduire les coûts ne suffit pas

Ce point est également confirmé par d’autres entreprises qui adoptent sérieusement l’IA, comme le rapporte un article récent de Temps Financier. Si l’IA entre réellement dans les flux décisionnels, le besoin de gouvernance augmente : des personnes sont nécessaires pour définir les politiques, vérifier les exceptions, valider les résultats, surveiller la qualité des données, transférer des connaissances tacites et corriger le système lorsqu’il commet des erreurs.

Gartner parle de «personnes amplifiées » : non pas moins de personnes en général, mais plus de capacité à faire fonctionner l’autonomie, le contrôle et la valeur économique dans la même conception organisationnelle. Le rapport indique également qu’avec l’augmentation de l’autonomie, le « superficie» du travail : des décisions plus automatiques produisent plus d’interactions, plus d’exceptions, plus de surveillance.

Cette lecture est appuyée par des études externes. L’OCDE (OCDE), dans des enquêtes menées auprès d’entreprises et de travailleurs dans sept pays, constate que l’IA est souvent associée à des améliorations des performances et des conditions de travail, mais indique que les meilleurs résultats surviennent lorsque l’adoption s’accompagne de formation, d’implication des travailleurs et d’adaptation organisationnelle.

Bref, l’utilisation de l’IA ne produit pas automatiquement des bénéfices : la performance dépend de la manière dont elle est intégrée aux processus et aux compétences.

L’adoption est plus rapide que les retours

Le contexte permet de comprendre pourquoi de nombreuses entreprises sont tentées de prendre le raccourci des coupes budgétaires.

Le Stanford AI Index 2026 montre que l’adoption de l’IA par les entreprises continue de croître, mais ne justifie pas des lectures simplistes sur le retour économique des réductions d’effectifs. En 2025, 88 % des personnes interrogées ont déclaré que leur organisation utilisait l’IA dans au moins une fonction commerciale, contre 78 % en 2024. Sur la même période, l’utilisation régulière de l’IA générative dans au moins une fonction commerciale est passée à 79 %, contre 71 % l’année précédente.

Mais le rapport indique également que la diffusion des agents d’IA en est encore à ses balbutiements : la non-utilisation prévaut encore dans la plupart des fonctions de l’entreprise, et l’utilisation « à grande échelle » reste à un chiffre presque partout. Il faudra peut-être du temps pour que les données macro sur les gains de productivité apparaissent, tandis que les coûts de main-d’œuvre ont tendance à se concentrer principalement sur les profils juniors et débutants.

C’est la logique de « Courbes en J » : les entreprises absorbent d’abord les coûts de l’adoption, et c’est seulement ensuite qu’elles voient des bénéfices plus larges. Dans ce contexte, chercher une preuve rapide du retour sur investissement dans les licenciements risque de ne produire qu’un résultat comptable. Comme le dit Gartner.

Même Microsoft, dans le Work Trend Index 2025, décrit la naissance d’organisations hybrides dans lesquelles des équipes humaines et des agents logiciels travaillent ensemble. Le rapport, basé sur une enquête menée auprès de 31 000 travailleurs du savoir sur 31 marchés, affirme que les entreprises les plus avancées repensent les rôles, les délégations et les mécanismes de coordination, et ne se contentent pas de remplacer les personnes par des logiciels.

C’est une autre confirmation que la valeur est créée lorsque l’IA modifie notre façon de travailler, et pas seulement la structure des coûts.

Les preuves de terrain récompensent l’intégration et non le remplacement

La recherche expérimentale va dans le même sens. Dans une expérience sur le terrain menée par la Harvard Business School auprès de 776 professionnels de Procter & Gamble, les équipes utilisant l’IA générative ont produit des résultats meilleurs et plus rapides que celles qui ne l’ont pas fait. L’étude montre que l’IA peut élargir l’accès à des compétences qui restaient auparavant isolées dans des silos organisationnels et également aider les individus à atteindre des performances proches de celles de petites équipes.

Le résultat le plus utile, pour les entreprises, est que l’IA rend la collaboration humaine plus productive ; cela ne démontre pas que le moyen le plus efficace de le monétiser est de réduire les effectifs.

Le travail ne disparaît pas : la répartition, le poids et la qualité changent

Sur ce point, il vaut mieux éviter les simplifications. Gartner prédit que les entreprises autonomes pourraient devenir créatrices nettes d’emplois entre 2028 et 2029, après une première phase de solde négatif. Ce n’est bien sûr qu’une prédiction. Elle s’inscrit cependant dans un cadre plus large dans lequel l’IA n’efface pas l’œuvre en masse, mais la déplace et la recompose.

Le Forum économique mondial estime la création de 170 millions d’emplois et la disparition ou la transformation de 92 millions d’ici 2030, avec un solde net positif de 78 millions. Dans le même rapport, 39 % des compétences actuelles sont susceptibles d’évoluer d’ici 2030.

L’Organisation internationale du travail ajoute cependant un élément décisif : l’exposition à l’IA n’est pas la même pour tout le monde. Dans le document publié en 2025, l’OIT estime qu’un travailleur sur quatre dans le monde exerce des professions partiellement exposées à l’IA générative, mais la part de l’emploi mondial dans la fourchette d’exposition la plus élevée est beaucoup plus faible, à 3,3 %.

Les tâches administratives restent les plus exposées, avec des différences marquées selon le revenu du pays et le sexe. Cela signifie que la transition peut avoir de véritables gagnants et perdants, notamment dans les emplois de bureau standardisés. C’est également pour cette raison que le rendement économique de l’IA ne peut être évalué uniquement en examinant la ligne des coûts de personnel.

LE’FMI, dans son Notes de discussion du personnel de 2024, arrive à une conclusion similaire : l’IA peut augmenter la productivité et les revenus, mais elle peut également accroître les inégalités si les bénéfices se concentrent sur les travailleurs et les entreprises qui disposent déjà de plus de capital, de plus de compétences et d’une plus grande capacité à absorber le changement.

Il est important de lire correctement le rapport Gartner : investir dans les ressources humaines n’est pas seulement un choix organisationnel, mais une condition pour empêcher l’IA d’améliorer les comptes à court terme et d’appauvrir la base de compétences à moyen terme.

Ce que les PDG doivent comprendre

Encore une fois, Gartner rapporte que 54 % des PDG placent encore leur automatisation au niveau de tâches spécifiques, mais d’ici 2028, seuls 13 % s’attendent à ce qu’elle y reste. 32 % envisagent des systèmes d’IA adaptatifs pour soutenir les décisions humaines ; 27 % imaginent des organisations fonctionnant principalement avec peu ou pas d’intervention humaine. Si ces attentes se traduisent, ne serait-ce que partiellement, en projets concrets, le problème pour les dirigeants d’entreprise ne sera pas de savoir combien de postes supprimer, mais comment construire des capacités opérationnelles suffisamment robustes pour résister à l’autonomie, à l’encadrement et à la qualité.

C’est par là qu’il faut commencer dès aujourd’hui. L’IA peut certainement générer des économies. Mais les preuves accumulées indiquent que le véritable retour sur investissement ne se produit pas lorsque l’entreprise remplace les personnes par des logiciels. Cela survient lorsqu’elle utilise des logiciels pour augmenter la qualité du travail humain, élargir les compétences disponibles, créer de nouveaux rôles de gouvernance et transformer des processus qui autrement ne resteraient que partiellement automatisés. Les licenciements peuvent alléger le bilan d’un trimestre. L’amplification des capacités humaines décide si l’investissement dans l’IA perdure par la suite.

Mais les licenciements dus à l’IA ne seront pas entièrement évités

Si tel est le cas, cela ne signifie pas que les licenciements liés à l’IA seront évités. Il y en a peut-être mais ce ne sera pas la règle dans les années à venir. Dans un marché concurrentiel, les meilleures pratiques permettront aux entreprises qui peuvent réellement tirer parti de l’IA de prévaloir. Donc pas ceux qui reposent sur le remplacement humain et les licenciements. Une bonne nouvelle pour les travailleurs et une leçon pour les entreprises. Cependant, net de faillites d’entreprises et probablement de licenciements abusifs qui, à court terme, pourraient affecter ceux qui sont victimes d’un discours erroné sur l’IA.