Les entreprises investissent massivement dans l’intelligence artificielle tout en annonçant simultanément des vagues de licenciements attribuées à cette même technologie. L’attente est simple : l’IA rend les employés plus efficaces, il faut donc moins de travailleurs et les coûts baissent. Des recherches menées par un professeur en administration des entreprises de l’Université de Pittsburgh remettent fondamentalement en question cette logique, et les conclusions mettent en lumière un mécanisme que la plupart des stratégies d’IA en entreprise n’ont pas pris en compte.
Le fossé entre investissement et résultats
Une étude de la Réserve fédérale d’Atlanta a révélé qu’environ 90 % des cadres dirigeants estiment que l’IA n’a pas encore stimulé la productivité dans leur entreprise. Ce chiffre est frappant en soi. Ce qui le rend encore plus significatif, c’est le contexte : les entreprises américaines ont injecté des sommes substantielles dans l’adoption de l’IA, et le fossé entre les dépenses et les retours mesurables se creuse.
Des recherches analysant des millions d’avis sur la satisfaction au travail, des milliers de rapports de performance financière d’entreprises et des centaines d’annonces d’investissements dans l’IA et de licenciements émanant de sociétés publiques américaines sur une période de cinq ans ont permis d’identifier un schéma clair. À mesure que la fréquence des annonces d’investissement dans l’IA augmente, il en va de même pour les annonces de suppressions de postes attribuées à l’IA. Cette corrélation n’est pas considérée comme une coïncidence dans l’étude. Elle reflète une stratégie d’entreprise délibérée dans laquelle la réduction des effectifs est intégrée dès le départ dans la thèse d’investissement de l’IA. Certaines entreprises étudiées ont même commencé à licencier des employés avant d’engager des capitaux dans l’IA, utilisant la réduction des effectifs comme moyen de financer les futures dépenses technologiques.
Le marché, de manière notable, n’a pas récompensé cette approche. Lorsque les chercheurs ont examiné les réactions boursières aux annonces de licenciements liées à l’IA, le rendement moyen était proche de zéro. Pour plus de la moitié de ces événements, la réaction a été négative ou proche de zéro. Block, une plateforme de technologie financière, a été citée comme une exception où les cours de Bourse ont augmenté à l’annonce de réductions d’effectifs liées à l’IA, mais ce résultat était loin d’être la norme. La réaction modérée du marché suggère que les investisseurs, du moins dans l’ensemble, intègrent dans leurs calculs des coûts que les annonces ne reconnaissent pas.
Le coût caché qui compromet la stratégie
Voici ce que la plupart des couvertures médiatiques du débat sur la productivité de l’IA oublient. L’étude n’a pas seulement révélé que les licenciements ne génèrent pas de retours. Elle a montré que les licenciements motivés par l’IA nuisent activement aux conditions requises pour que l’IA fonctionne en premier lieu.
Pour comprendre la perception des employés, les chercheurs ont analysé des millions d’avis sur Glassdoor, une plateforme d’avis professionnels, en se concentrant spécifiquement sur les commentaires liés à l’IA. Ces commentaires étaient nettement plus négatifs que le ton général des avis sur la plateforme. Les travailleurs ont cité la peur pour la sécurité de l’emploi comme la principale préoccupation, bien avant d’autres problèmes tels qu’une formation inadéquate, des opportunités limitées de perfectionnement des compétences et des doutes quant à la capacité de l’IA à améliorer réellement leur travail.
L’étude a ensuite testé l’évolution du sentiment des employés à l’égard de l’IA lorsque les entreprises annoncent des licenciements liés à l’IA. Le résultat a été une baisse brutale. Les employés qui ont vu des collègues perdre leur emploi à cause de l’IA, ou qui craignent d’être les suivants, résistent activement aux outils qu’on leur demande d’adopter. C’est important car le sentiment des employés à l’égard de l’IA s’est avéré être l’un des plus forts prédicteurs de la productivité de l’entreprise lors du déploiement de l’IA. Le sentiment anti-IA chez les travailleurs réduit la productivité et annule les gains d’efficacité que la technologie est censée procurer.
Un sondage Reuters/Ipsos cité dans l’étude révèle que la moitié des Américains craignent que l’IA ne mette un membre de leur foyer au chômage. Ce niveau d’anxiété ne s’arrête pas aux portes du bureau.
Le sentiment des dirigeants racontait une autre histoire. L’analyse d’environ 10 000 transcriptions d’appels de résultats financiers a montré que les dirigeants parlent de l’IA en termes constamment optimistes. Cet optimisme, cependant, n’avait aucun lien significatif avec les résultats réels de productivité. Les personnes dont l’attitude envers l’IA détermine le plus si elle génère de la valeur ne sont pas celles qui s’expriment lors des appels de résultats.
Ce que cela révèle sur la façon dont les organisations changent réellement
Le problème plus profond ici concerne la façon dont l’adoption de la technologie fonctionne au sein des organisations. Les outils d’IA ne génèrent pas de productivité par eux-mêmes. Ils génèrent de la productivité lorsque les personnes qui les utilisent s’en emparent, adaptent leurs flux de travail et développent une véritable compétence au fil du temps. Ce processus nécessite un certain degré de sécurité psychologique : les travailleurs doivent croire que le fait de devenir plus compétents avec l’IA leur profitera, et non qu’il accélérera leur propre éviction.
Lorsque les entreprises présentent l’IA comme un mécanisme de réduction des coûts, puis démontrent cette approche par des licenciements, elles envoient un signal impossible à effacer avec des communications internes ou des programmes de formation. La réponse rationnelle pour un employé dans cet environnement est de minimiser son engagement envers les outils d’IA, et non de le maximiser. La technologie devient alors quelque chose qu’il faut contourner plutôt qu’un outil avec lequel travailler.
C’est ce que la recherche décrit comme une stratégie autodestructrice. Les gains d’efficacité qui justifient l’investissement dépendent de l’adoption par les employés. Les licenciements censés accélérer le retour financier compromettent cette adoption. Les deux volets de la stratégie se contrarient mutuellement.
L’étude suggère une autre voie : les entreprises qui partagent les gains liés à l’IA avec leurs employés, investissent dans le développement des compétences et créent de véritables opportunités au lieu d’utiliser l’IA pour masquer des réductions d’effectifs sont mieux positionnées pour constater des retours réels sur leurs dépenses en IA.
En bref
Quatre-vingt-dix pour cent des cadres dirigeants signalent que l’IA n’a pas encore amélioré la productivité de leur entreprise, et la recherche pointe une raison spécifique : les licenciements pilotés par l’IA engendrent une insécurité de l’emploi, ce qui provoque une résistance à l’IA parmi les travailleurs, ce qui annule les gains d’efficacité que la technologie est censée créer. L’optimisme des dirigeants à l’égard de l’IA, aussi constant soit-il, ne permet pas de prédire les résultats en matière de productivité. Le sentiment des employés, si. Les entreprises qui traitent la réduction des effectifs comme le mécanisme financier par lequel l’investissement dans l’IA devient rentable sont, selon cette étude, en train de détruire les conditions mêmes qui permettraient cette rentabilité.
D’après un reportage de The Conversation - Technology.