Par Ion Anghel · Avril 2026
En février 2026, le PDG de Block, Jack Dorsey, a réduit les effectifs de son entreprise de près de moitié — de plus de 10 000 à un peu moins de 6 000 employés. La raison, exprimée clairement dans une lettre aux actionnaires : « Les outils d'intelligence ont changé ce que signifie construire et diriger une entreprise. »
Un mois plus tard, Atlassian a licencié 10% de ses effectifs mondiaux — 1 600 personnes — invoquant des changements nécessaires pour « l'ère de l'IA ». Le même trimestre, ASML, porté par des commandes records du boom de l'IA lui-même, a supprimé 1 700 emplois pour « l'efficacité ». Pinterest, Dell, HP, Oracle — la liste continue. Plus de 100 000 employés ont été touchés par des licenciements attribués à l'IA rien qu'en 2025. Dans les premiers mois de 2026, le nombre dépasse déjà 61 000.
Il n'y a qu'un seul problème : l'IA censée remplacer ces personnes n'existe pas encore.
Les chiffres derrière le récit
Une étude de la Harvard Business Review publiée en janvier 2026, basée sur une enquête auprès de plus de 1 000 dirigeants mondiaux, a révélé quelque chose de remarquable. Soixante pour cent des dirigeants ont admis avoir réduit les effectifs en anticipation des gains d'efficacité de l'IA. 29% supplémentaires ont déclaré avoir embauché moins de personnes que d'habitude. Mais seuls 2% ont dit avoir procédé à des réductions significatives de personnel à la suite d'une mise en œuvre effective de l'IA.
Relisez : 60% ont licencié sur la base d'espoirs. 2% sur la base de la réalité.
Les prévisions de Forrester pour la main-d'œuvre en 2026 sont encore plus accablantes. Selon HR Executive, Forrester prédit que la moitié des licenciements attribués à l'IA seront discrètement annulés — avec des travailleurs réembauchés en offshore à des salaires inférieurs. Selon leurs recherches, 55% des employeurs regrettent déjà d'avoir licencié pour l'IA. Le schéma n'est pas l'innovation. C'est de l'arbitrage de coûts déguisé en récit technologique.
L'analyse de JobsPikr des données réelles d'embauche illustre cela parfaitement. Les offres d'emploi d'Amazon à Seattle sont passées de 22 700 au premier semestre 2025 à 4 540 au premier trimestre 2026. Pendant ce temps, Milan et Pise sont devenues les deuxième et troisième plus grandes villes d'embauche d'Amazon — des localisations avec des coûts de rémunération nettement inférieurs. Ce n'est pas l'IA qui remplace les travailleurs. Ce sont des travailleurs dans des villes coûteuses remplacés par des travailleurs dans des villes moins chères, avec l'IA comme alibi.
Le paradoxe de la préparation
Même si les entreprises voulaient sincèrement que l'IA remplace ces rôles aujourd'hui, la plupart n'y arriveraient pas. Forrester mesure ce qu'il appelle l'AIQ — quotient d'intelligence artificielle, essentiellement la préparation à l'IA. En 2025, seulement 16% des travailleurs avaient un AIQ élevé. Ce nombre devrait atteindre seulement 25% d'ici fin 2026.
L'écart de formation explique pourquoi : seuls 23% des décideurs en IA ont déclaré que leurs organisations offraient une formation en prompt engineering en 2025. Les employés se forment largement par eux-mêmes par l'expérimentation.
La situation est donc celle-ci : les entreprises licencient des travailleurs expérimentés qui détiennent des connaissances institutionnelles, tout en manquant simultanément d'une main-d'œuvre formée capable de diriger, de valider et de contrôler la qualité des systèmes d'IA censés les remplacer. Elles retirent les personnes qui savent comment fonctionne l'entreprise avant que les outils censés détenir ce savoir ne fonctionnent effectivement.
L'effet Klarna
Il existe un nom pour ce qui se passe ensuite : l'effet Klarna. Début 2024, l'entreprise de paiement différé a fièrement annoncé que ses agents IA faisaient le travail de 700 représentants du service client. Ils ont mis en place un gel des embauches. La couverture médiatique était élogieuse.
Au printemps 2025, Klarna recrutait à nouveau. Il s'est avéré que dans certaines situations, de vrais humains étaient nécessaires. L'entreprise a discrètement fait marche arrière sur ses déclarations les plus agressives de remplacement par l'IA.
Fortune décrit ce schéma dans toutes les industries. L'IA actuelle est ce que les chercheurs appellent « dentelée » — excellente pour certaines tâches, peu fiable pour d'autres. Elle peut transcrire des notes de réunion et générer du code standard, mais elle peine avec le raisonnement nuancé, les cas limites et le type de jugement contextuel qu'apportent les employés expérimentés.
Le PDG d'OpenAI, Sam Altman, a lui-même utilisé le terme « AI washing » — des entreprises qui imputent à l'IA des licenciements sans rapport. Quand même la personne qui vend la technologie dit que les entreprises l'utilisent comme feuille de vigne, cela mérite attention. Comme un rapport d'Oxford Economics de janvier 2026 le suggérait, certaines entreprises pourraient présenter les licenciements comme un récit positif plutôt que d'admettre la surembauche ou la sous-performance.
Les coûts cachés
Les dommages vont au-delà des personnes qui perdent leur emploi. Forrester identifie un segment croissant d'employés qu'ils appellent les « coasters » — des travailleurs désengagés qui ne pensent pas que leur employeur mérite leurs meilleurs efforts. Ce groupe devrait atteindre 28% en 2026.
La logique est simple. Les employés regardent leurs collègues se faire licencier pour une IA qui ne se matérialise jamais. Ils voient les postes d'entrée éliminés pour que de nouveaux talents ne puissent pas rejoindre l'équipe. Ils observent l'arbitrage offshore déguisé en progrès technologique. Quand un quart de votre main-d'œuvre restante retient activement son effort discrétionnaire, aucune quantité d'IA ne compensera cette perte de productivité.
Il y a aussi une ironie générationnelle. Selon Forrester, les travailleurs de la génération Z ont la plus haute préparation à l'IA à 22%, contre seulement 6% pour les Baby Boomers. Pourtant, les entreprises éliminent de manière disproportionnée les postes d'entrée dont la génération Z a besoin pour entrer sur le marché du travail. La cohorte la plus capable de travailler avec l'IA est exclue du marché du travail par le récit de l'IA.
Ce qui devrait réellement se passer
L'IA va remodeler notre façon de travailler. C'est clair. Mais les entreprises qui le font bien ne font pas les gros titres avec des licenciements massifs. Elles font quelque chose de beaucoup moins dramatique : repenser progressivement les flux de travail, investir dans la formation et mesurer les gains de productivité réels avant de prendre des décisions de personnel.
La différence entre une bonne et une mauvaise stratégie IA ne réside pas dans la technologie. C'est de savoir si vous prenez des décisions basées sur les données ou sur les attentes des investisseurs. Licencier des gens parce que vous croyez que l'IA les remplacera un jour, c'est comme vendre votre voiture parce que vous avez entendu que la téléportation pourrait fonctionner un jour.
Les entreprises devraient se concentrer sur là où l'IA livre réellement de la valeur aujourd'hui, former leur main-d'œuvre à utiliser ces outils efficacement, et ne procéder à des changements de personnel que lorsque — et seulement lorsque — elles ont des preuves que la technologie fonctionne dans leur contexte spécifique.
L'impact de l'IA sur le travail sera réel. Mais il devrait être mesuré, progressif et honnête — pas un communiqué de presse.
Avertissement : Je crois que l'IA est l'avenir et que son impact sur la productivité sera substantiel. Mais « l'avenir » n'est pas une excuse pour des décisions prématurées qui blessent de vraies personnes aujourd'hui. Les entreprises qui mèneront la transition IA sont celles qui le font de manière responsable — avec des preuves, pas du battage.