6 000 PDG reconnaissent que l’IA « ne fait rien », et pourtant, 40 000 personnes ont déjà été licenciées grâce à elle au premier trimestre de cette année
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6 000 PDG reconnaissent que l’IA « ne fait rien », et pourtant, 40 000 personnes ont déjà été licenciées grâce à elle au premier trimestre de cette année
La création de valeur par l’IA ne réside pas dans le produit lui-même, mais dans la manière dont l’« IA générative est utilisée et déployée dans les différents secteurs de l’économie ».
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : Claude, TechFlow
Introduction de TechFlow : Selon une étude menée par le National Bureau of Economic Research (NBER) auprès de 6 000 cadres dirigeants dans quatre pays, près de 90 % des entreprises estiment que l’IA n’a eu « aucun effet mesurable » sur l’emploi et la productivité au cours des trois dernières années. Pourtant, au premier trimestre 2026, le secteur technologique a déjà procédé à 78 557 licenciements, dont 47,9 % ont été explicitement attribués à l’IA. Alors que les données sur la productivité restent muettes, une vague de licenciements s’abat sous le prétexte de l’IA — une contradiction que les économistes comparent à la « paradoxe de Solow », formulé en 1987 par Robert Solow, lauréat du prix Nobel d’économie, mais transposée ici au domaine de l’intelligence artificielle.
250 milliards de dollars injectés dans l’IA, et pourtant près de 90 % des entreprises affirment ne pas avoir constaté la moindre amélioration de leur productivité. Parallèlement, les entreprises technologiques procèdent massivement à des licenciements au nom de l’IA.
C’est là le tableau le plus absurde de l’industrie de l’IA aujourd’hui.
Le 19 avril, Fortune rapportait qu’une étude publiée en février 2026 par le NBER — couvrant 6 000 cadres dirigeants aux États-Unis, au Royaume-Uni, en Allemagne et en Australie — révélait que près de 90 % des entreprises interrogées déclaraient que l’IA n’avait eu aucun impact mesurable sur leur emploi ou leur productivité au cours des trois dernières années. Bien que deux tiers des cadres interrogés utilisent effectivement l’IA, leur temps d’utilisation moyen hebdomadaire ne dépasse que 1,5 heure ; 25 % des répondants indiquent même ne pas du tout l’utiliser dans leur travail.
D’un autre côté, selon des données fournies par RationalFX et citées par le Nikkei Asia, entre le 1er janvier et début avril 2026, 78 557 emplois ont été supprimés dans le secteur technologique, dont 37 638 (soit 47,9 %) ont été explicitement attribués à l’IA et à l’automatisation des flux de travail. Plus de 76 % de ces licenciements ont eu lieu aux États-Unis.
Torsten Slok, économiste en chef chez Apollo, a directement repris la célèbre formule de Robert Solow, lauréat du prix Nobel d’économie en 1987, pour qualifier cette situation actuelle de « paradoxe de Solow version IA ». La phrase originale de Solow était la suivante : « L’ère de l’informatique est partout, sauf dans les statistiques de productivité. »
La formulation de Slok épouse presque mot pour mot la réalité d’aujourd’hui : l’IA demeure invisible aussi bien dans les données sur l’emploi, que dans celles sur la productivité ou sur l’inflation.
Pour 90 % des entreprises, l’IA ne produit aucun effet tangible : le retour sur investissement de 250 milliards de dollars reste incertain
Les données de cette étude du NBER sont particulièrement solides. Dans les quatre pays étudiés, 69 % des entreprises utilisent l’IA à un certain degré, avec un taux maximal aux États-Unis (78 %) et minimal en Allemagne (65 %). Or, utiliser l’IA ne signifie pas nécessairement en tirer des bénéfices : plus de 90 % des cadres interrogés affirment que l’IA n’a eu aucun effet sur l’effectif de leur entreprise, et 89 % déclarent qu’elle n’a eu aucune incidence sur la productivité du travail (mesurée en chiffre d’affaires par employé).
Selon le rapport annuel 2025 sur l’IA publié par l’université Stanford, les investissements mondiaux dans ce domaine ont dépassé 250 milliards de dollars en 2024. Une enquête mondiale menée en 2026 par PwC auprès des PDG révèle que seulement 12 % d’entre eux estiment que l’IA a permis à la fois de réduire les coûts et d’accroître les revenus, tandis que 56 % déclarent ne pas avoir observé de gains financiers significatifs.
Dans un article de blog, Slok souligne que, mis à part les « sept géants », l’IA n’a eu aucun impact visible ni sur les marges ni sur les prévisions de rentabilité.
Cette analyse n’est pas isolée. Une étude menée en 2024 par le MIT prévoyait que l’IA ne permettrait d’accroître la productivité que de 0,5 % au cours des dix prochaines années. Daron Acemoglu, lauréat du prix Nobel d’économie et auteur de cette étude, avait alors reconnu sans détour : « 0,5 % est mieux que zéro. Mais comparé aux promesses colportées par le monde industriel et les médias technologiques, ce résultat est véritablement décevant. »
Une étude encore plus contre-intuitive, publiée en mars 2026 par le Boston Consulting Group (BCG), montre que la productivité augmente lorsque les employés utilisent trois outils IA ou moins ; mais dès qu’ils en utilisent quatre ou davantage, leur propre évaluation de leur productivité chute nettement, accompagnée de signes de « brouillard cérébral » et d’une multiplication des erreurs mineures. Le BCG désigne ce phénomène sous le terme de « surcharge cognitive liée à l’IA ».
Le baromètre mondial des talents 2026 publié par ManpowerGroup révèle, quant à lui, qu’au sein d’un échantillon de près de 14 000 employés répartis dans 19 pays, le taux d’utilisation courante de l’IA a augmenté de 13 % en 2025, tandis que la confiance dans son utilité pratique s’est effondrée de 18 %.
Près de 80 000 licenciements au T1 : l’IA est-elle véritablement coupable ou simplement bouc émissaire ?
Tandis que les données sur la productivité demeurent totalement muettes, une vague de licenciements progresse à un rythme vertigineux.
Le Nikkei Asia rapporte ainsi que 78 557 emplois ont été supprimés dans le secteur technologique au premier trimestre 2026, dont 47,9 % ont été officiellement imputés à la mise en œuvre de l’IA et à l’automatisation des flux de travail. Oracle a récemment procédé discrètement à plus de 10 000 licenciements, redirigeant les fonds économisés vers la construction de centres de données. Dario Amodei, PDG d’Anthropic, et Jim Farley, PDG de Ford, ont tous deux affirmé publiquement que l’IA éliminerait d’ici cinq ans la moitié des postes de bureau débutants aux États-Unis. Une étude de l’université Stanford montre également que les postes de programmation débutants et de service client sont déjà affectés : les recrutements dans ces domaines ont diminué de 13 % sur trois ans.
Une simulation menée par le MIT fournit un chiffre encore plus saisissant : l’IA pourrait remplacer 11,7 % de la main-d’œuvre américaine, soit environ 1 200 milliards de dollars de salaires.
Mais quelle proportion de ces licenciements est réellement due à l’IA ?
Babak Hodjat, directeur scientifique de l’IA chez Cognizant, a répondu sans détour au Nikkei Asia : « Je ne suis pas certain que ces licenciements soient directement liés à une amélioration réelle de la productivité. Parfois, l’IA ne fait qu’agir comme un bouc émissaire au niveau financier : les entreprises ont embauché trop de personnel, souhaitent maintenant réduire leurs effectifs, et rejettent la faute sur l’IA. »
Sam Altman, PDG d’OpenAI, a lui aussi reconnu, lors du sommet indien sur l’impact de l’IA, l’existence d’un phénomène de « blanchiment à l’IA » : « Une certaine proportion de ces licenciements relève effectivement du “blanchiment à l’IA” : on accuse l’IA de licenciements qui étaient déjà prévus, même si certains emplois sont bel et bien remplacés par l’IA. »
Des analystes de Deutsche Bank ont même baptisé ce phénomène « lavage de surcapacités à l’IA » (AI redundancy washing), estimant que les entreprises imputent leurs licenciements à l’IA parce que « cela envoie un signal bien plus positif aux investisseurs que de reconnaître un ralentissement de la demande ou des recrutements excessifs antérieurs ».
IBM accroît ses recrutements juniors, Cognizant refuse de licencier
Toutes les entreprises ne suivent pas pour autant le mouvement.
IBM a triplé ses recrutements de jeunes diplômés en 2026. Nickle LaMoreaux, directrice des ressources humaines du groupe, justifie cette décision ainsi : bien que l’IA puisse accomplir bon nombre de tâches traditionnellement confiées aux juniors, supprimer ces postes détruirait la filière de formation des futurs cadres intermédiaires, mettant ainsi en péril les réserves de leadership à long terme de l’entreprise.
Cognizant — un géant mondial de l’externalisation de processus, dont l’activité repose fortement sur la main-d’œuvre — a également annoncé qu’il ne procéderait à aucun licenciement lié à l’IA. L’entreprise a ouvert des laboratoires IA à San Francisco et à Bangalore afin de développer pour ses clients des agents intelligents personnalisés (car les solutions IA généralistes disponibles sur le marché se révèlent insuffisantes dans les environnements professionnels, notamment en raison de problèmes de performance et de sécurité). Toutefois, ses employés seront formés à collaborer avec l’IA, non à être remplacés par elle.
Hodjat insiste : « Un grand nombre de jeunes diplômés ne trouveront pas d’emploi et manqueront de compétences spécialisées dans un domaine donné. Il faut donc les recruter et leur apprendre, sur le terrain, comment appliquer l’IA dans chaque secteur spécifique. »
Les données de la Banque centrale européenne viennent également corroborer ce point de vue sous un angle différent : les entreprises qui déploient et investissent massivement dans l’IA sont précisément celles qui ont le plus tendance à accroître leurs recrutements.
La courbe en J ou un mirage ? Quand viendra le point d’inflexion de la productivité liée à l’IA ?
L’expérience historique offre quelques raisons d’espérer.
Les investissements informatiques des années 1970–1980 semblaient eux aussi dénués de tout effet, avant que la croissance de la productivité tirée par l’informatique n’atteigne 1,5 % entre 1995 et 2005. Erik Brynjolfsson, directeur du Laboratoire de l’économie numérique de l’université Stanford, écrit dans le Financial Times que le point d’inflexion de la productivité liée à l’IA pourrait déjà commencer à se dessiner : la productivité américaine a progressé de 2,7 % l’an dernier, la croissance du PIB du quatrième trimestre atteignant 3,7 %, tandis que les créations d’emplois se sont limitées à 181 000 unités — une déconnexion entre croissance de l’emploi et croissance du PIB qui pourrait bien constituer le premier signe tangible de l’impact de l’IA. Mohamed El-Erian, ancien PDG de Pimco, a lui aussi noté ce même phénomène de déconnexion.
Une étude menée par l’Institut de politique économique de Stanford, fondée sur les données de navigation web de 200 000 ménages américains, révèle que l’IA améliore l’efficacité de 76 % à 176 % dans des tâches en ligne telles que la recherche d’emploi, la planification de voyages ou les achats. Les chercheurs constatent toutefois que les utilisateurs consacrent le temps gagné à des activités sociales ou à regarder la télévision, plutôt qu’à travailler ou à acquérir de nouvelles compétences.
Torsten Slok d’Apollo décrit l’avenir de l’IA comme une « courbe en J » : une période initiale de baisse des performances, suivie d’un bond exponentiel. Il note toutefois une différence essentielle avec l’ère informatique des années 1980 : à l’époque, les innovateurs disposaient d’un pouvoir de fixation des prix quasi monopolistique, tandis que les outils IA d’aujourd’hui, confrontés à une concurrence féroce, voient leurs prix continuer à baisser. Ainsi, la valeur créée par l’IA ne réside pas dans le produit lui-même, mais dans « la manière dont l’IA générative est utilisée et déployée dans les différents secteurs de l’économie ».
Le jugement de Hodjat semble le plus pragmatique : « Dans les six à douze mois à venir, les entreprises commenceront enfin à observer des gains réels de productivité grâce à l’IA — mais cette période de transition sera douloureuse pour nous tous. »
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