Le PDG d’une entreprise technologique a expliqué à ses employés pourquoi il n’augmenterait pas leur salaire : ils le consacreraient à l’IA

Ce n’est pas parce que l’IA ne vous supprime pas votre emploi que vous subissez les conséquences de sa mise en œuvre. Et sinon, dites aux employés de Teradata qui ont vu comment leurs salaires ont été gelés cette année, non pas pour équilibrer des comptes un peu serrés, mais parce qu’ils ont décidé que chaque dollar disponible devait aller à l’IA.

Que s’est-il passé ? Ils le racontent dans Business Insider. En janvier de cette année, le PDG de Teradata, Steve McMillan, a envoyé un message interne aux 5 100 employés de l’entreprise leur disant qu’ils ne devaient pas s’attendre à une augmentation de salaire en 2026. L’objectif de Teradata pour cette année était de « gagner sur le marché grâce à l’IA », ce pour quoi ils doivent augmenter leurs investissements dans les talents et les outils d’IA.

Quand l’IA prend votre salaire. Selon deux salariés de l’entreprise ayant plus de dix ans d’ancienneté, ils recevaient normalement une augmentation annuelle comprise entre 2 et 4 %, mais cette année ils se sont retrouvés sans cette augmentation, bien qu’ils aient pu recevoir une prime de performance et des actions. Cette mesure touche les pays où la réglementation n’impose pas d’ajustements salariaux liés au marché.

Teradata n’est pas la seule entreprise à préférer investir dans l’IA plutôt que dans les personnes. Le cabinet de conseil TTEC a également décidé de suspendre sa contribution au plan de retraite 401(k) car il va se concentrer sur les certifications, les outils et l’automatisation de l’IA.

Un choix, pas une fatalité. S’adressant à Business Insider, l’experte du travail Jennifer Moss affirme que couper les poches des employés n’est pas la seule issue. Il est vrai que Teradata et TTEC ont enregistré des baisses de revenus (respectivement 5 et 3,2 %), mais il existe des options telles que le recours à un financement externe pour financer l’investissement dans l’IA, la réduction des dépenses non essentielles ou l’ajustement de la rémunération des dirigeants. Il évoque également des alternatives telles que l’étalement des investissements dans l’IA dans le temps, le recours à des acquisitions stratégiques ou l’acceptation de marges plus faibles pendant une période limitée, au lieu de faire payer l’intégralité du coût de la transformation sur les salaires.

IA et augmentations. Nous évoquions récemment comment la logique d’augmentation des salaires a été brisée avec l’arrivée de l’IA. Auparavant, les augmentations étaient accordées en fonction de paramètres tels que l’expérience, l’ancienneté et la catégorie d’emploi. Cependant, dans le secteur technologique, cette échelle a changé et en 2026, de nombreuses entreprises ont gelé leurs salaires. Même si l’IA n’est pas directement responsable comme dans le cas de Teradata, elle a contribué à créer une élite de profils hautement rémunérés et a amplifié le fossé : désormais, l’entreprise pour laquelle vous travaillez et la place centrale de l’IA dans son activité comptent plus que votre simple progression de junior à senior.

Le licenciement coûte cher. Normalement, lorsque l’on parle de l’impact de l’IA sur le marché du travail, on parle de licenciements. Depuis le début de l’année, on estime que 92 000 employés du secteur technologique ont perdu leur emploi sous prétexte de compenser les investissements dans l’IA. Cependant, la réalité est que les licenciements leur coûtent une fortune en indemnités et en indemnités de départ. Oracle, par exemple, a mis de côté 2,1 milliards pour couvrir les indemnités de départ après le licenciement de 30 000 employés. Pour éviter des litiges juridiques, des géants comme Microsoft ou Google parient sur des « licenciements volontaires » incitatifs, en assumant l’énorme risque que leurs meilleurs talents en IA prennent l’argent et partent chez la concurrence.

Images | Jakub Żerdzicki, Unsplash

À Simseo | Ce n’est pas votre imagination : votre PDG a développé la folie des grandeurs avec l’IA et cela fait partie d’un modèle