Les licenciements massifs dans les métiers de bureau font partie de l’emballement autour de l’IA

• Les licenciements de cols blancs ont récemment augmenté
• De nombreuses entreprises expliquent leurs réductions d’effectifs par les progrès de l’IA
• En réalité, les licenciements sont surtout dus à la réduction des coûts et aux restructurations
• Les postes réellement remplacés par l’IA restent peu nombreux
• L’exagération autour de l’IA est utilisée comme un élément de la stratégie des entreprises

---

Vue d’ensemble

• Récemment, de grandes entreprises aux États-Unis et ailleurs ont procédé à des licenciements massifs d’employés de bureau
• Les médias et les entreprises insistent sur l’idée que les progrès de l’intelligence artificielle remplacent des emplois
• Mais, dans de nombreux cas, les véritables raisons des licenciements relèvent de l’optimisation de la gestion, de la réduction des coûts, de l’ajustement conjoncturel et d’une restructuration traditionnelle

La véritable relation entre l’IA et les licenciements

• Les entreprises ont tendance à présenter les licenciements sous l’angle de l’innovation IA
• En réalité, les métiers réellement remplacés par l’IA ou les emplois supprimés par l’automatisation restent encore extrêmement rares
• Le discours sur l’IA se superpose à des enjeux existants de réorientation managériale ou de stratégie d’amélioration des profits

L’exagération autour de l’IA et la stratégie des entreprises

• Les entreprises semblent utiliser les attentes et les craintes du public vis-à-vis de l’IA pour justifier leurs réorganisations
• Un discours exagéré sur l’IA est mobilisé pour convaincre les investisseurs ou accroître l’acceptabilité sociale
• En pratique, il est rare que les salariés licenciés soient immédiatement remplacés par l’IA

Conclusion

• Les licenciements massifs actuels dans les métiers de bureau relèvent du phénomène de « machine à hype de l’IA » qui exagère l’impact de l’IA
• Pour comprendre ce phénomène, il faut distinguer la réalité des licenciements et les effets réels de l’adoption de l’IA

[GN⁺]

Avis Hacker News

• J’ai travaillé pendant la période ZIRP (politique de taux zéro) dans deux entreprises valorisées à plus de 10 milliards de dollars. Plus de la moitié des travailleurs du savoir présents à la plupart des réunions n’étaient en réalité pas nécessaires. Les agendas étaient si chargés qu’on embauchait même des personnes dédiées uniquement à assister aux réunions. Tant que la croissance de l’entreprise continuait, l’augmentation des embauches ne posait aucun problème pour le cours de l’action, et au contraire les VP gagnaient en pouvoir en augmentant leurs effectifs. À l’époque, le marché valorisait la croissance plutôt que l’efficacité, mais au final le marché revient toujours à la valeur. Avec le temps, ces effectifs ajoutés artificiellement ont fini par être visés par des restructurations. Les deux entreprises ont ensuite licencié plus de 10 000 personnes, et l’IA a servi de justification, mais en réalité la plupart des travailleurs du savoir présentés comme « remplacés » par l’IA occupaient déjà des postes qui ne créaient pas vraiment de valeur
  • Je m’y retrouve totalement. Pendant la hausse des taux, j’employais de façon sceptique l’expression « Zero Interest Rate Product Managers ». Les bons PM apportent bien cette valeur, mais à l’époque du ZIRP il y avait beaucoup trop de PM qui ne faisaient que gérer Jira et coordonner le planning. Beaucoup de professionnels IT qui peinent aujourd’hui à se reclasser étaient concentrés sur ce type de rôles périphériques (coach agile, TPM, etc.). Bien sûr, j’ai aussi de l’empathie pour les personnes qui ont travaillé sérieusement dans ces postes. Le problème ne vient pas seulement du sureffectif : à mon avis, l’offshoring a un impact bien plus important que l’IA sur la baisse des emplois tech aux États-Unis. Depuis l’essor du télétravail, les outils de visioconférence ont provoqué une forte accélération de l’offshoring vers l’Amérique latine, l’Europe, etc. Puisque le remote est devenu normal, l’emplacement compte de moins en moins
  • Je soupçonne que la plupart des restructurations « à cause de l’IA » ne sont en fait qu’un habillage des restructurations liées à la hausse des taux. Le secteur du logiciel a vraiment été fou à une époque. Une période où des juniors sortis d’universités peu connues obtenaient immédiatement 120 000 à 150 000 dollars ne pouvait pas durer éternellement
  • Je ne doute pas qu’il existe beaucoup de travailleurs du savoir qui n’apportent pas de valeur sans stimulation extérieure. Mais je m’inquiète du fait que les opportunités pour les juniors se réduisent de plus en plus
  • Le fait d’avoir des personnes dédiées aux réunions parce que les agendas étaient trop chargés ressemble à une sorte de parodie organisationnelle devenue réalité
  • J’ai aussi travaillé dans une startup, et il arrivait souvent que près de la moitié des participants à une réunion n’aient en fait rien à y faire. Des rôles comme « observateur » ou « preneur de notes » n’avaient quasiment aucun impact réel
• Il est clair qu’il existe un problème structurel où les rôles de juniors et de stagiaires sont remplacés par l’IA. Un junior sans expérience ni expertise est souvent plus lent et moins intelligent que l’IA. Bien sûr, l’IA demande parfois beaucoup de travail aussi, mais au final elle est moins chère ou plus intelligente. Il existe des juniors à fort potentiel, mais les faire grandir demande trop de temps et de ressources. Je me surprends moi-même à confier des tâches simples à l’IA plutôt qu’à un junior. Si je les donne à un junior, il faut plusieurs cycles de feedback et de corrections, et cela prend plusieurs jours de plus, alors que l’IA peut les terminer en trois heures. Les perspectives sont vraiment sombres pour les juniors et débutants
  • Le manque de loyauté des deux côtés, entreprises comme salariés, aggrave cette situation. À l’origine, un stage est un poste à productivité négative, purement orienté « formation ». Le fait pour une entreprise de former des stagiaires relevait d’un investissement pour préparer l’avenir de l’organisation, et même du secteur tout entier. Mais avec la perte de confiance mutuelle entre RH et employés, ainsi qu’une culture de mobilité permanente, toute cette structure perd son sens. Ayant déjà vu des entreprises japonaises former correctement leurs stagiaires, je suis convaincu de la grande valeur de ce système
  • Les juniors et débutants sont un coût net à court terme pour une organisation, mais au bout de quelques mois ou années ils deviennent des talents clés très productifs. Et les juniors peuvent eux aussi utiliser l’IA. Si l’adoption de l’IA augmente vraiment la productivité de manière spectaculaire, l’excédent de capacité se transformera en davantage de logiciels, de fonctionnalités, d’optimisations, etc. C’est un raisonnement similaire à celui qui demandait autrefois pourquoi embaucher plus de juniors après l’arrivée des compilateurs
  • Je ne suis pas du tout d’accord avec cet argument. Si les juniors demandent beaucoup d’encadrement aujourd’hui, ceux de demain considéreront naturellement l’usage de l’IA comme acquis et auront un impact plus important. L’idée que « l’entry level est mort » n’est valable que si l’on regarde uniquement les « défauts » des juniors et qu’on suppose que la quantité de travail est finie. Or, dans toutes les organisations que j’ai connues, il y avait toujours trop de choses à faire. Donc si un junior peut produire six fois plus grâce à l’IA, c’est au contraire un bien meilleur choix
  • La comparaison entre « stagiaire » et « entry level » n’est qu’un raccourci pour parler de complexité ; en réalité les postes juniors ne disparaîtront pas, seul leur rôle changera
  • Il est vrai que l’IA peut être plus rapide et plus efficace qu’un poste entry level pour exécuter certaines tâches, mais au fond ce n’est pas de la « délégation », c’est faire soi-même son travail avec un outil. Déléguer, c’est transférer de la responsabilité et de la capacité de jugement ; or l’IA n’a ni formation, ni feedback réel, ni compréhension du contexte, ni motivation propre. On ne peut pas vraiment déléguer à l’IA, et elle n’assume aucune responsabilité sur le résultat. Un junior humain, en revanche, assimile les objectifs et le contexte pour devenir un vrai membre de l’organisation. Et en plus, les juniors et stagiaires peuvent eux aussi utiliser des outils d’IA
• Je pense que les postes que l’IA va éliminer sont les emplois de cols blancs où l’on passe ses journées à glander et à travailler à moitié. En 2025, les LLM pourront aussi faire ce genre de travail. Le problème, c’est que des dirigeants incapables de distinguer le vrai travail du travail de façade peuvent tomber dans cette illusion et ruiner toute l’organisation. À la fin, c’est toujours le CEO qui survit
  • La seule raison pour laquelle ces postes de cols blancs existent, c’est qu’il est fondamentalement difficile d’évaluer la performance. Si l’IA ne résout pas ce problème, réduire l’effectif de moitié ne reviendra pas à supprimer les 50 % les moins performants, mais simplement à licencier au hasard, avec dans le pire des cas un effet contre-productif
  • À propos du télétravail, cela me fait aussi penser à certains managers qui ne comprennent pas la vraie valeur du travail et confondent les bavardages de bureau avec du travail effectif. C’est le même problème : oublier qu’il existe différentes manières de travailler
  • Même les CEO n’auront rien à y gagner si les clients disparaissent. Au bout du compte, l’IA ne va pas cliquer sur les publicités ni acheter les produits
  • L’IA excelle à générer du travail inutile. Ce dont on a vraiment besoin, ce n’est pas d’un gain de productivité, mais de supprimer à la racine le travail inutile
  • Je n’ai pas d’expérience dans les entreprises américaines, mais partout où j’ai travaillé, on manquait de personnel. Les histoires sur les effectifs inefficaces me paraissent très lointaines. Cela dit, je suppose que ce genre de chose peut arriver dans les grandes entreprises américaines qui nagent dans le capital
• Depuis l’apparition des ordinateurs, l’automatisation du travail de bureau a été immense. Si l’on compare les tâches de bureau des années 1960 à celles d’aujourd’hui, le travail lui-même est complètement différent. Le logiciel a multiplié la vitesse par 1 000, et cela a au contraire créé davantage d’emplois de cols blancs. Les nouveaux gains de productivité ont généré davantage de tâches
  • Je n’aime pas ce raisonnement pour deux raisons. D’abord, il ne prend pas en compte le choc social d’un chômage de masse ; ensuite, il n’existe aucune loi naturelle selon laquelle les emplois détruits seraient nécessairement remplacés par de nouveaux. Même pendant la Grande Dépression, le chômage n’a atteint « que » 30 %, et aujourd’hui on pourrait voir une proportion encore plus élevée devenir durablement sans emploi. Quand les luddites disaient que le progrès technique supprimait des emplois, beaucoup ont été sacrifiés en tentant de l’empêcher. Il existe aussi énormément de problèmes et de besoins dans la société, mais faute de modèle économique, les personnes licenciées ne peuvent pas réellement créer de nouvelle valeur dans le monde réel, et ce problème risque de s’aggraver
  • Dans les années 1960, « computer » était encore un métier à part entière ; aujourd’hui il a disparu
• Quand je vois des analystes affirmer que la révolution de l’IA n’est qu’une exagération au motif qu’il manque encore des données empiriques, cela me rappelle les sceptiques du début du Covid qui, parce qu’il y avait peu de cas au départ, ignoraient la possibilité d’une croissance exponentielle. Et au-delà de ça, je me demande pourquoi un article comme celui de CNN est qualifié d’analyse. On y retrouve seulement quelques avis d’économistes du travail et la théorie de l’exagération autour de l’IA. Aucune analyse plus concrète sur les données, les ressources, les flux de financement VC, les politiques de la FDA sur les nouveaux médicaments, etc.
  • Les analogies du type « la sous-estimation initiale du Covid » sont un saut logique, parce qu’elles relient un phénomène déjà vérifié des centaines de fois et la croissance d’une IA entièrement nouvelle simplement parce qu’ils ont en commun une dynamique non linéaire
  • Certains soulignent qu’une hypothèse de croissance exponentielle garantie, comme lors de l’éclatement de la bulle immobilière, pourrait au contraire provoquer un choc bien plus grand dans l’industrie IT. Et si cette bulle éclate, le secteur pourrait connaître plusieurs années de stagnation comme dans les années 2000
  • L’histoire regorge de cas où le grand public a mal anticipé l’avenir, mais on critique le fait que ce débat par analogie n’apporte pas d’analyse réelle et ne sert qu’à renforcer sa propre position
  • Comparer l’IA au coronavirus pour convaincre ne me semble pas un exemple approprié
  • En réalité, au début du Covid, ceux qui dessinaient des courbes de croissance très raides avaient eux aussi tort. On rappelle qu’à cette période presque tous les commentateurs se sont trompés dans leurs prévisions
• Je ne comprends pas cet enthousiasme face à la baisse de la consommation et à la récession qui résulteraient du remplacement des humains par l’IA. Si tout le monde est au chômage, qui va acheter les produits ? Si le chômage augmente, la consommation baisse et la récession devient inévitable ; je me demande donc pourquoi les dirigeants s’en réjouissent
  • On peut mobiliser des concepts comme la théorie des jeux, l’équilibre de Nash, le dilemme du prisonnier, ou encore l’induction du dindon pour expliquer ces incitations économiques. Pour chaque organisation, réduire ses coûts par l’automatisation produit un bénéfice direct, d’où ces décisions. Le problème est le risque de croire à tort que cette dynamique peut se poursuivre indéfiniment. On se laisse facilement séduire par des raisonnements du type paradoxe de Jevons (une hausse de l’efficacité peut au contraire augmenter la demande totale)
  • Les cellules cancéreuses aussi finissent par nuire à l’organisme entier, tout en ne poursuivant que leur propre intérêt. Se satisfaire de bons résultats à court terme relève de la même logique
  • Tragédie des communs. Il est avantageux pour chacun d’agir égoïstement en réduisant les coûts via des licenciements, mais collectivement cela rend la société malade
  • En supposant que l’IA supprime l’emploi de tout le monde, on évoque aussi la possibilité que les concurrents, eux aussi armés par l’IA, puissent s’emparer du marché à tout moment. Au final, la capacité à construire une infrastructure IA ferait office de barrière à l’entrée
  • Même si les emplois diminuent, il peut rester divers employeurs : l’État, les métiers manuels, les indépendants, les freelances, l’économie souterraine, etc. On peut imaginer un scénario où l’emploi recule fortement sans que la qualité de vie se dégrade nécessairement. Il faut aussi considérer que par le passé, les avancées technologiques ont souvent fini par augmenter l’emploi. Au fond, chacun a tendance à voir ce qu’il veut voir. Parmi les différents scénarios possibles, lequel se réalisera dépendra des circonstances
• Ce type de logique autour de la bulle IA me paraît franchement étrange. Si le but est de diffuser l’adoption de l’IA dans toutes sortes de métiers de cols blancs, pourquoi faire un marketing qui effraie même les personnes dont on attend la production ? Est-ce qu’en fait on essaie simplement de vendre aux seuls dirigeants C-level ?
  • La stratégie commerciale de l’IA vise uniquement le C-level. Il n’y a aucun intérêt pour la protection des emplois de cols blancs
  • Jouer sur le FOMO (la peur d’être distancé) permet d’augmenter les ventes
• J’ai trouvé que cet article mettait bien en avant l’idée que « des affirmations extraordinaires exigent des preuves extraordinaires ». J’aime vraiment les technologies ML, mais je ne fais pas confiance à l’idée d’un remplacement des humains à grande échelle. L’augmentation des capacités est une vision réaliste ; le remplacement complet est une illusion exagérée
• On peut trouver une vraie valeur dans des domaines où ni les machines ni les humains n’avaient réussi auparavant
• Il me semble qu’il manque quelque chose dans le débat sur le remplacement humain par l’IA. L’explosion de l’innovation IA a coïncidé avec une forte hausse des taux, et l’arrivée d’une IA capable de coder s’est produite en même temps que l’assèchement des financements VC et le ralentissement de l’embauche dans les startups. Si l’argent circulait encore abondamment comme à l’époque des taux bas, je me demande si ce débat serait le même. J’aimerais entendre l’avis de professionnels du secteur
  • Dans la perspective selon laquelle « la révolution IA se déroule en même temps qu’une flambée des taux », il se peut que les dirigeants C-level voient l’adoption de l’IA comme une alternative à la réduction de la masse salariale en raison de la fin de l’argent gratuit. Mais des taux à 0 % constituaient en réalité une exception historique, et cette politique a provoqué des distorsions d’investissement à l’échelle mondiale. Considérer la normalisation des taux comme anormale est paradoxal. Lien vers des données historiques sur les taux
  • Si cette perspective n’est pas au centre des discussions, c’est parce qu’en réalité son influence n’est pas si grande (1), et parce qu’il existe aussi une mauvaise perception de l’ampleur réelle des capitaux gérés par le VC (2). 1) Les investissements seed et série A sont eux-mêmes peu corrélés au cycle économique, et les principaux progrès techniques en IA ont été réalisés par de petites équipes avec peu de moyens. GPT2→3 a été financé par MS. 2) Les financements VC n’ont ralenti qu’en 2022-2023, et cette année ils ont déjà rebondi de 70 %. Dans les faits, l’argent continue d’être fourni par la Big Tech, SoftBank, etc.