L’IA entraîne des licenciements, mais OpenAI recrute des commerciaux.
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L’IA entraîne des licenciements, mais OpenAI recrute des commerciaux.
Les entreprises spécialisées dans la création d’IA recrutent massivement des agents terrain : la pelle est désormais fabriquée, mais il faut encore apprendre aux autres à creuser.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesKuli, TechFlow
Récemment, une vague d’anxiété liée au chômage causé par l’IA a balayé les internautes en Occident comme en Orient.
Block a licencié 4 000 personnes ; son PDG déclare que l’IA peut faire votre travail. Pinterest a supprimé 15 % de ses effectifs, réorientant les fonds vers le développement de l’IA. Dow Chemical a licencié 4 500 employés, invoquant un renforcement de l’automatisation…
En Chine non plus, la situation n’est pas calme : NetEase aurait recours à l’IA pour remplacer des prestataires externes ; iFLYTEK a démenti toute vague massive de licenciements ; ByteDance aurait mis en œuvre, tous les six mois, une « optimisation » de 20 % dans ses départements non dédiés à l’IA…
Selon les statistiques, au cours des trois premiers mois de 2026, plus de 45 000 emplois ont été supprimés dans le secteur technologique mondial, dont près de 10 000 explicitement attribués à l’IA.
Dans ce contexte, le Financial Times britannique a rapporté vendredi dernier qu’OpenAI prévoit d’augmenter ses effectifs de 4 500 à 8 000 personnes d’ici la fin de l’année.
3 500 nouveaux postes. Une entreprise qui construit l’IA affirme-t-elle vraiment ne pas avoir assez de personnel ?
Consultez la page de recrutement d’OpenAI : des ingénieurs et des chercheurs sont certes recherchés, mais on y trouve également, de façon tout aussi dense, une autre catégorie de postes : responsables partenariats, commerciaux entreprises, équipes GTM (Go-to-Market), ainsi qu’un nouveau poste mentionné dans le reportage, baptisé « technical ambassadorship », que l’on peut traduire par :
« Ambassadeur technique », chargé spécifiquement d’aider les clients entreprises à mettre concrètement en œuvre l’IA.
Autrement dit, OpenAI ne recherche pas des personnes capables de rendre l’IA plus performante : elle recherche des personnes capables de convaincre autrui de payer pour l’IA.
Gagner les clients, c’est plus important que perfectionner les modèles
ChatGPT compte 900 millions d’utilisateurs actifs hebdomadaires, mais la plupart ne paient rien.
Même les utilisateurs payants sont servis à perte par OpenAI : le coût en puissance de calcul consommé par chaque utilisateur intensif dépasse largement les 20 dollars mensuels facturés. Le chiffre d’affaires prévu pour cette année s’élève à 25 milliards de dollars, tandis que la perte attendue atteindra 14 milliards.
Les utilisateurs grand public assurent le trafic ; seuls les clients entreprises soutiennent la rentabilité. Or ces derniers se détournent déjà d’OpenAI pour se tourner vers Claude, développé par Anthropic.
Des données fournies par Ramp indiquent que, parmi les entreprises achetant pour la première fois un outil IA, Anthropic détient désormais 73 % des parts de marché. Il y a dix semaines encore, la répartition était égale entre les deux acteurs.
En décembre dernier, Sam Altman a envoyé à tous les employés une note interne intitulée « code rouge », suspendant temporairement tous les projets non essentiels — tels que la publicité ou l’assistant d’achat — afin de concentrer toutes les ressources de la société sur l’amélioration de l’expérience ChatGPT.
Le déclencheur immédiat fut la performance supérieure de Google Gemini 3 à ChatGPT lors de plusieurs tests, mais une angoisse plus profonde pesait sur le segment entreprises : Anthropic intégrait progressivement Claude directement dans les bases de code et les flux de travail de ses clients. Une fois cette intégration réalisée, les coûts de migration commencent à s’accumuler exponentiellement.
Un modèle peut être itéré, mais un client perdu ne revient pas spontanément. Pour le reconquérir, il ne suffit pas que l’IA donne des conseils : il faut envoyer du personnel sur le terrain.
La pelle ne peut pas se vendre elle-même
L’IA peut écrire du code, assurer le service client ou réaliser des analyses de données, mais il y a une chose qu’elle ne sait pas faire :
convaincre un responsable technique d’une entreprise de signer un contrat annuel pour acheter sa solution.
Pour un particulier, utiliser l’IA consiste simplement à télécharger une application ; s’il n’en est pas satisfait, il peut la désinstaller à tout moment. Pour une entreprise, c’est une tout autre affaire : audit de sécurité des données, refonte des processus internes, compatibilité avec les systèmes existants, formation des employés — un blocage à n’importe quelle étape peut faire avorter le projet.
Ce genre de problème ne se règle pas avec des scores de performance de modèles : il faut envoyer quelqu’un dans la salle de réunion du client pour faire avancer les choses.
OpenAI semble avoir compris cela. Elle ne recrute pas seulement des commerciaux : selon le Financial Times, elle discute actuellement avec des fonds d’investissement privés tels que TPG et Brookfield afin de créer des coentreprises spécialisées dans la mise en œuvre de l’IA chez les entreprises. Ce type d’activité repose fondamentalement sur l’envoi de personnel sur site.
L’histoire de Block illustre exactement le même phénomène.
Moins de trois semaines après avoir licencié 4 000 personnes, l’entreprise a commencé à rappeler certains employés. Un ingénieur designer s’est vu notifier qu’il avait été « licencié par erreur ». Un responsable technique a découvert que, suite à la suppression de toute son équipe, personne n’était en mesure de reprendre des activités critiques ; menaçant de démissionner, il a obtenu le rappel d’une partie de ses collègues.
Jack Dorsey lui-même avait anticipé cette éventualité dans sa lettre de licenciement : « Nous risquons d’avoir licencié certaines personnes par erreur… »
L’IA alimente certes l’anxiété liée aux licenciements, mais supprimer des fonctions essentielles à la génération de revenus au nom de l’IA constitue clairement une mesure excessive. Même dans une entreprise dont le PDG déclare publiquement que l’IA peut remplacer la majorité de ses employés, subsistent des tâches que l’IA ne saurait assumer.
L’IA excelle dans la substitution de tâches clairement définissables, mais la mission consistant à « convaincre une organisation qu’elle a besoin de l’IA, puis à l’aider à l’intégrer concrètement » échappe précisément à toute définition précise.
À chaque révolution technologique, on entend dire : « Ceux qui vendent les pelles sont les plus rentables. » Cette fois-ci, avec l’IA, le consensus veut que les entreprises fournissant les infrastructures soient épargnées par les aléas du marché, quel que soit le vainqueur.
Pourtant, la situation actuelle d’OpenAI montre que, même si la pelle est fabriquée, il faut encore apprendre aux autres à s’en servir. Et ce processus d’apprentissage ne peut précisément pas être accompli avec la pelle elle-même.
Le démarchage terrain : le « boulot en fer » au cœur de l’anxiété IA
En comparant les effectifs licenciés et ceux nouvellement recrutés durant cette vague, une ligne de démarcation apparaît nettement.
Dans les 4 000 personnes licenciées par Block, une grande part provenait des recrutements massifs effectués pendant la pandémie dans les domaines de l’ingénierie et des opérations — des postes dont les missions pouvaient être décrites de façon standardisée. À l’inverse, parmi les 3 500 nouveaux postes créés par OpenAI, la majorité concerne les ventes, la réussite client et la gestion des partenariats — des rôles dont les missions ne peuvent être formalisées dans des documents procéduraux.
Ce que fait actuellement OpenAI porte un nom ancien : le démarchage terrain.
Envoyer du personnel dans les bureaux des clients, s’asseoir face à eux, écouter leurs besoins, connecter les systèmes, superviser le déploiement. Que l’on parle d’« ambassadeurs techniques » ou de « responsables partenariats », le fond demeure identique à celui, il y a dix ans, de la guerre O2O, lorsque Meituan envoyait des représentants de porte en porte convaincre les restaurateurs d’installer des terminaux de paiement.
Cette ligne de démarcation ne caractérise pas uniquement ces deux entreprises.
Le PDG de Shopify a déclaré cette année à ses employés que, pour demander une augmentation d’effectifs, il faudra d’abord prouver que l’IA ne peut pas accomplir la tâche concernée. Klarna avait licencié 700 agents du service client il y a deux ans, affirmant que l’IA suffisait désormais ; l’année dernière, elle a discrètement réembauché du personnel, son PDG reconnaissant avoir « trop vite accéléré » sur la voie de l’IA.
Quelle est donc la différence entre ceux qui ont été licenciés et ceux qui ont été rappelés ?
Les postes supprimés partagent un trait commun : leur contenu peut être décomposé en entrées et sorties clairement définies — écrire un bout de code, répondre à un ticket d’assistance, générer un rapport — des tâches aux contours bien tracés, justement celles que l’IA maîtrise parfaitement.
Le démarchage terrain présente exactement l’inverse. Aider un client financier à intégrer l’IA dans son système de conformité réglementaire, ou accompagner une société de jeux vidéo dans l’utilisation de l’IA pour la création de contenus, ne sont jamais deux projets identiques. Les interlocuteurs diffèrent, les solutions doivent être adaptées. Rien de tout cela ne peut être formulé sous forme de prompt.
L’IA ne supprime pas tous les emplois : elle redéfinit leur valeur. Ce qui peut être décrit en une phrase devient de plus en plus bon marché ; ce qui résiste à toute description concise devient de plus en plus coûteux.
Il y a trois ans, une seule publication scientifique pouvait changer le monde ; aujourd’hui, il faut embaucher des milliers de personnes pour aller frapper à la porte de chaque client, un par un.
Si vous vous inquiétez de savoir si l’IA va vous remplacer, la réponse dépend probablement moins de votre secteur d’activité que de la capacité à décrire votre travail en une seule phrase.
La partie qui peut être ainsi décrite n’est déjà plus très sûre.
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