Auteur : Claude, TechFlow de Deep Tide
Guide de Deep Tide: Une enquête de Gartner auprès de 350 entreprises dont le chiffre d'affaires annuel dépasse 10 milliards de dollars montre que 80 % des entreprises ayant déployé des technologies d'IA ou d'automatisation ont procédé à des licenciements. Cependant, il n'existe aucune corrélation positive entre le taux de licenciement et le retour sur investissement – les entreprises qui ont le plus licencié n'ont pas gagné plus que celles qui en ont moins licencié.
Les entreprises qui obtiennent réellement un retour sur investissement élevé sont celles qui utilisent l'IA pour amplifier la production des employés plutôt que pour les remplacer. Parallèlement, au cours des quatre premiers mois de 2026, près de 50 000 emplois ont déjà été supprimés en raison de l'IA, et les licenciements dans le secteur technologique ont atteint un sommet depuis 2023.
La logique des entreprises utilisant l'IA pour remplacer les employés est contredite par les données.
Selon un rapport du magazine Fortune du 11 mai, une enquête du cabinet de recherche et de conseil Gartner auprès de 350 dirigeants d'entreprises mondiales a révélé que les entreprises procédant à des licenciements massifs au nom de l'IA n'en ont pas obtenu de meilleurs résultats financiers. Les entreprises couvertes par l'enquête ont un chiffre d'affaires annuel supérieur à 10 milliards de dollars et ont déjà testé ou déployé des agents IA, de l'automatisation intelligente ou des technologies autonomes.
Helen Poitevin, analyste vice-présidente chez Gartner et chercheuse principale de l'étude, a déclaré à Fortune : « Se concentrer uniquement sur les licenciements pour tirer de la valeur de l'IA est une vision à court terme. Poursuivre des rendements par la simple réduction des effectifs risque de conduire la plupart des entreprises dans une impasse aux bénéfices limités. »
Cette enquête a été réalisée au troisième trimestre 2025. Sa conclusion est d'une franchise cinglante : les licenciements créent de l'espace budgétaire, pas un retour sur investissement.
80 % des entreprises ont licencié, mais celles qui licencient beaucoup ne gagnent pas plus que celles qui licencient peu
La découverte principale de Gartner est la suivante : parmi les entreprises ayant déployé des capacités commerciales autonomes, environ 80 % ont signalé des licenciements. Mais il n'y a pratiquement aucune différence dans la proportion de licenciements entre les entreprises à haut rendement et celles à faible rendement (voire celles dont les performances se sont détériorées).
En d'autres termes, d'un point de vue statistique, aucune relation de cause à effet n'est observable entre le fait de licencier et celui de gagner de l'argent.
L'enquête montre que les entreprises qui obtiennent réellement les retours les plus élevés empruntent un chemin opposé. Elles positionnent l'IA comme un « amplificateur de personnel » (people amplification), utilisant la technologie pour améliorer la productivité des employés existants plutôt que de remplacer directement la main-d'œuvre. Poitevin appelle ce modèle « entreprise à amplification humaine » (human-amplified business), où l'IA habilite les humains au lieu de les remplacer.
Dans une autre enquête indépendante de Gartner auprès de PDG, environ un tiers des dirigeants s'attendent à ce que l'IA aide les humains à prendre des décisions sans les prendre de manière indépendante, tandis que 27 % s'attendent à ce que l'IA fonctionne de manière autonome avec peu ou pas d'intervention humaine. L'écart entre les deux approches se creuse.
Près de 50 000 personnes licenciées à cause de l'IA sur les quatre premiers mois de l'année, les licenciements dans la tech atteignent un sommet en trois ans
Les conclusions de l'étude de Gartner contrastent fortement avec la réalité actuelle du marché de l'emploi.
Selon le dernier rapport de mai de l'entreprise de placement Challenger, Gray & Christmas, l'IA est la principale cause des licenciements d'entreprises américaines pour le deuxième mois consécutif. En avril 2026, 21 490 postes ont été supprimés à cause de l'IA, soit 26 % des 83 387 licenciements totaux du mois. Cumulé sur les quatre premiers mois de 2026, le nombre de postes supprimés à cause de l'IA atteint 49 135, soit environ 16 % du total annuel, contre 13 % fin mars.
La synthèse d'Andy Challenger, directeur des revenus chez Challenger, est sans appel : « Que le poste individuel soit réellement remplacé ou non par l'IA, le budget de ce poste a déjà été repris par l'IA. »
Par secteur, la technologie est la plus touchée. En avril, le secteur technologique a licencié 33 361 personnes, portant le total depuis le début de l'année à 85 411, soit une hausse de 33 % par rapport à l'année précédente, le niveau le plus élevé pour la période depuis 2023. Cognizant prévoit de supprimer 12 000 à 15 000 postes dans le monde, Cloudflare environ 1 100 (soit environ 20 % de ses effectifs), Coinbase 14 % de ses employés, et Snap 1 000 postes, tous citant l'IA comme facteur clé.
Face à cette vague de licenciements, le marché du recrutement se contracte fortement. En avril, les entreprises n'ont annoncé que 10 049 nouveaux plans d'embauche, soit une chute de 69 % en glissement mensuel et de 38 % en glissement annuel.
« Blanchiment IA » des licenciements : combien sont réellement dus à l'IA ?
Une question revient constamment : parmi les licenciements effectués au nom de l'IA, combien sont réellement motivés par l'IA ?
Sam Altman, PDG d'OpenAI, a soulevé directement cette question dans une interview en février. Il a reconnu l'existence d'un phénomène dit de « blanchiment IA » (AI washing) : des entreprises présentent des licenciements qu'elles auraient de toute façon effectués comme des ajustements structurels motivés par l'IA. « Je ne connais pas la proportion exacte, mais il existe un certain blanchiment IA, les gens attribuant à l'IA des licenciements qu'ils auraient faits de toute façon », a déclaré Altman.
Des analystes de Deutsche Bank ont également souligné dans un récent rapport que « le blanchiment des réductions d'effectifs par l'IA sera une caractéristique notable de 2026 », les grandes entreprises utilisant l'IA comme bouclier rhétorique pour les licenciements, tandis que les véritables moteurs pourraient être les tarifs douaniers, l'incertitude économique ou d'autres pressions sur les coûts.
Poitevin de Gartner propose une interprétation plus nuancée : les licenciements liés à l'IA actuels ressemblent plus à des « tests » qu'à une véritable restructuration. « De notre point de vue, cela ressemble davantage à une tentative ponctuelle et à petite échelle de nombreuses entreprises, et non à une pratique capable de se traduire par un retour complet sur l'investissement dans l'IA. »
Prévisions à long terme : l'IA deviendra un créateur net d'emplois en 2028-2029
La position de Gartner est double.
Les données à court terme ne sont pas optimistes. Des recherches antérieures de l'institut montrent que le taux de réussite des agents IA dans les tâches de bureau standard est d'environ 30 % à 35 %. Gartner prédit également que plus de 40 % des projets d'agents IA seront annulés d'ici fin 2027 en raison de l'explosion des coûts, du manque de clarté sur la valeur commerciale et de l'insuffisance de la gestion des risques.
Mais Gartner émet une prévision optimiste pour le long terme : les entreprises autonomes (autonomous business) commenceront à être des créatrices nettes d'emplois entre 2028 et 2029, avec l'émergence de nouveaux types de postes que l'IA ne pourra pas occuper. Poitevin souligne : « À long terme, les entreprises autonomes créeront plus d'emplois pour les humains, pas moins. Des facteurs structurels comme le déclin démographique et les scénarios de consommation à haut niveau de confiance garantiront que le capital humain reste au cœur de l'exploitation, de la gouvernance et de l'extension des systèmes autonomes. »
En matière de dépenses, Gartner prévoit que les dépenses logicielles pour les agents IA passeront de 864 milliards de dollars en 2025 à 2 065 milliards en 2026, puis à 3 763 milliards en 2027. Même si la majorité des projets échouent, les capitaux continuent d'affluer à un rythme accéléré.
Cela crée une situation absurde mais réelle : les licenciements n'ont pas apporté de rendement, le taux d'échec des projets d'IA reste élevé, mais personne ne veut descendre du train.
