Les entreprises technologiques reconsidèrent leurs projets visant à utiliser l’intelligence artificielle pour réduire leurs effectifs, après que des expériences concrètes ont montré que les systèmes actuels ne produisent pas toujours les gains de productivité escomptés et que la résolution de leurs pannes peut imposer une charge supplémentaire aux employés. Cela ne signifie pas un recul des investissements dans l’intelligence artificielle, mais plutôt une évolution de la manière dont les entreprises souhaitent en tirer parti.
Le recul du projet de Meta visant à réduire les équipes
Selon un plan de restructuration, Meta envisageait de réduire jusqu’à 60 % le nombre d’employés dans certaines équipes, en confiant une part importante des tâches à des agents d’intelligence artificielle. Mais le plan a été retiré après que les niveaux d’efficacité attendus n’ont pas été atteints.
Selon une enquête menée par Reuters à partir de documents internes de l’entreprise, Meta a suspendu d’autres réductions qui étaient prévues après la première vague de licenciements. Les données internes ont montré que les systèmes d’intelligence artificielle n’avaient pas produit l’augmentation de productivité attendue, tandis que les problèmes techniques et le temps consacré par les employés à leur résolution avaient augmenté. Par la suite, le directeur général Mark Zuckerberg a annoncé qu’aucun nouveau plan de licenciements massifs à l’échelle de l’entreprise n’était prévu en 2026.
La leçon de Klarna : l’automatisation ne supprime pas le besoin d’intervention humaine
La société suédoise de technologie financière Klarna a suivi une trajectoire similaire. L’entreprise avait auparavant annoncé que son système de service client alimenté par l’intelligence artificielle était capable d’effectuer le travail de centaines d’employés, et elle avait largement interrompu ses recrutements. Mais des problèmes de qualité du service l’ont poussée à reprendre ses embauches.
Le directeur général Sebastian Siemiatkowski a reconnu que l’entreprise s’était focalisée de manière excessive sur la réduction des coûts. Le modèle adopté par la suite laisse l’intelligence artificielle prendre en charge les demandes routinières, tout en garantissant aux clients la possibilité d’accéder à un employé humain lorsque cela est nécessaire.
Les emplois techniques ne sont pas touchés au même rythme
Les données sur l’emploi ne montrent pas que les entreprises se détournent de l’intelligence artificielle. Selon le rapport 2026 de SignalFire sur le recrutement dans le secteur technologique, le recrutement total dans les grandes entreprises technologiques a diminué de 25 % par rapport à 2019, tandis que le recul du recrutement d’ingénieurs logiciels n’a été que de 11 %. La part des ingénieurs logiciels dans l’ensemble des recrutements est également passée de 46 % à 55 %.
En revanche, des domaines tels que le design, le marketing et la gestion de produits ont enregistré un recul plus marqué, tandis que les recrutements ont augmenté dans des spécialités comme l’ingénierie de l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique. Cela traduit une demande pour des employés capables de construire et d’exploiter les nouveaux systèmes, et pas seulement d’utiliser des outils prêts à l’emploi.
Qu’est-ce qui change concrètement ?
Ces exemples indiquent que l’effet le plus immédiat de l’intelligence artificielle pourrait ne pas être une vague instantanée de licenciements, mais un ralentissement des recrutements, en particulier pour les postes débutants. Une étude du laboratoire d’économie numérique de Stanford, fondée sur des données de fiches de paie américaines, n’a trouvé aucune preuve d’une perte massive d’emplois due à l’intelligence artificielle à l’échelle de l’économie dans son ensemble. Elle a toutefois relevé une performance plus faible dans le recrutement des personnes âgées de 22 à 25 ans dans les professions les plus exposées à cette technologie.
Selon les chercheurs, une part importante de cet effet s’explique par le fait que les entreprises recrutent moins de personnes au début de leur parcours professionnel, plutôt que par des licenciements à grande échelle. Il s’agit d’un point important pour les étudiants et les personnes à la recherche de leur premier emploi, mais aussi pour les entreprises qui pourraient revoir la conception de leurs parcours de formation et d’évolution professionnelle.
Analyse de certi.news : le changement réel ne réside pas dans l’abandon de l’intelligence artificielle, mais dans l’abandon de l’hypothèse selon laquelle une utilisation accrue de celle-ci implique une réduction équivalente du nombre d’employés. Les cas de Meta et de Klarna révèlent que la qualité des résultats, la stabilité des systèmes et la capacité à traiter les situations non routinières restent des facteurs qui limitent l’automatisation complète. Dans le même temps, les données sur l’emploi montrent que la demande s’oriente vers les compétences d’ingénierie et la capacité à travailler avec l’intelligence artificielle, tandis que les questions ouvertes concernant l’avenir des emplois débutants et l’incidence de cette évolution sur l’acquisition d’une première expérience restent sans réponse définitive.