Les licenciements technologiques liés à l’IA font la une des journaux. Les programmeurs sont remplacés par des agents. Les effectifs logiciels diminuent. Le message de la Silicon Valley est que l’IA remodèle la main-d’œuvre en temps réel et que d’autres entreprises américaines devraient se préparer à faire de même.
Le PDG de Box, Aaron Levie, a répondu par un message : « Pas si vite. »
« Mon travail ces jours-ci », a déclaré Levy sur le podcast a16z de lundi, « consiste simplement à apporter la réalité à la vallée et à amener la vallée à la réalité ». C’est une phrase qui semble désinvolte jusqu’à ce que vous réalisiez ce qu’il veut réellement dire. Et jusqu’à ce que vous compreniez pourquoi l’écart entre l’impact de l’IA sur la technologie et celui des entreprises Fortune 500 dans son ensemble est l’une des dynamiques économiques les plus incomprises de notre époque.
Deux mondes complètement différents
La raison pour laquelle l’IA est si perturbatrice dans la Silicon Valley à l’heure actuelle est propre à la Silicon Valley. En d’autres termes, les travailleurs de l’IA sont des ingénieurs, leurs résultats sont vérifiables et leurs outils sont flexibles. Une fois que l’agent IA écrit le code, les humains peuvent tester si le code fonctionne. Quand quelque chose tombe en panne, les ingénieurs le déboguent. La boucle de rétroaction est étroite, les gains de productivité sont mesurables et les calculs d’effectifs changent en conséquence.
Que l’on s’adresse à une banque locale, à un réseau médical ou à un fabricant trentenaire, ces conditions s’appliquent rarement. La capacité technique des travailleurs est faible. Les données sont réparties sur des systèmes existants construits au fil des décennies. Et lorsqu’un agent IA fait un mauvais appel, les conséquences ne sont pas un test unitaire raté, mais un échec de facturation, un paiement mal calculé, une non-conformité, etc. « Les flux de travail sont complètement différents, les utilisateurs sont moins techniques, les données sont plus fragmentées et les systèmes sont plus anciens », a déclaré Levy.
Il ne s’agit pas d’un retard temporaire qui sera résolu d’ici quelques trimestres. Il s’agit d’une différence structurelle qui pourrait prendre des années à être résolue.
Problèmes de délégation
Pour aggraver les choses, de nombreuses grandes entreprises tentent d’imposer l’adoption de l’IA de haut en bas, avec des résultats prévisibles médiocres. Le conseil d’administration fait pression sur le PDG. Les PDG embauchent des consultants. Les initiatives d’IA centralisées sont lancées sans le consentement des personnes qui utiliseront réellement l’IA. Martin Casado, associé commandité d’a16z, a expliqué ce mode d’échec avec une certaine frustration : « Ils ont des projets gérés de manière centralisée, mais personne ne sait comment cela fonctionne. Ils ne coordonnent pas leurs opérations, donc ils vont échouer. »
Ce mode d’échec a aussi une dimension culturelle. Mae Habib, PDG de la plateforme AI Writer, a récemment déclaré que les dirigeants des entreprises Fortune 500 subissaient des « crises de panique massives » à propos de l’impact de l’IA. Il s’agit d’un exemple clair du type de pression réactive descendante décrite par Casado.
Le désir désespéré de montrer des progrès a produit des résultats vraiment bizarres. Levie a déclaré qu’un employé d’une grande entreprise (qu’il a refusé de nommer) lui a dit que l’adoption de l’IA par ses employés est mesurée par leur utilisation de jetons, les unités de calcul qui exécutent les modèles d’IA. En conséquence, les employés demandent désormais à des agents d’effectuer des « tâches inutiles » juste pour atteindre les chiffres. Il s’agit d’une illustration presque parfaite de la loi de Goodhart (une fois qu’une mesure devient un objectif, elle n’est plus une bonne mesure) et de l’éloignement de certaines organisations d’une transformation significative de l’IA.
Un mur qu’une figurine ne peut pas escalader
Même les programmes d’IA d’entreprise bien gérés se heurtent au même obstacle structurel : l’intégration. Steven Sinofsky, ancien cadre supérieur de Microsoft et désormais associé du conseil d’administration d’a16z, le dit haut et fort. « Les entreprises de plus de 1 000 salariés ou de plus de 10 ans d’histoire ne sont que des regroupements qui attendent d’être consolidés », a-t-il déclaré. « La réalité est que l’IA ne vous aide pas à intégrer quoi que ce soit. »
Ce que cela signifie en pratique : les agents d’IA, comme tout nouvel employé, ont besoin d’accéder aux systèmes et aux données appropriés pour effectuer un travail utile. Dans la plupart des grandes entreprises, cet accès est informel, sans papiers et se fait via des relations. Les employés humains le découvrent en interrogeant leurs collègues. Les agents IA n’ont pas de collègues pour poser des questions. Jusqu’à ce que les entreprises accomplissent le travail difficile, coûteux et peu glamour de nettoyage des données et de modernisation des contrôles d’accès, les agents continueront de se heurter à des murs.
Cela contribue à expliquer pourquoi l’adoption de l’IA en entreprise semble être large et superficielle. Au premier trimestre 2026, 72 % des entreprises avaient au moins une charge de travail d’IA en production, contre 55 % en 2024. Cependant, seulement 28 % déclarent que la mise en œuvre de l’IA dans leur entreprise est « mature ». Bien que 65 % des entreprises affirment utiliser régulièrement l’IA générative, seuls 38 % des salariés l’utilisent quotidiennement. Il existe un écart énorme entre ce sur quoi les entreprises travaillent avec l’IA et ce qui se passe réellement sur le terrain.
Responsable Salesforce
Une entreprise leader parie que rencontrer les agents là où ils se trouvent, plutôt que de les forcer à passer par des interfaces humaines traditionnelles, est la voie à suivre. Salesforce a annoncé « Headless 360 » le mois dernier, permettant aux agents d’IA d’accéder à l’ensemble de la plateforme, y compris les données, les flux de travail et la logique métier, sans navigateur ni interface utilisateur humaine. Le PDG Marc Benioff a déclaré sans ambages lors de la conférence des développeurs TDX de l’entreprise : « Nous n’avons pas besoin d’un navigateur. Notre API est notre interface utilisateur. »
Levy considère cela comme un présage. Lorsque les logiciels d’entreprise sont repensés pour être utilisés par des agents plutôt que par des humains, le marché adressable pour les « utilisateurs » s’étend d’un ordre de grandeur et les barrières à l’intégration sont réduites. Mais cette reconstruction n’est pas encore derrière nous, mais plutôt à venir.
C’est là que l’argument de Levy est le plus intéressant, mais aussi là où il est le plus en contradiction avec le discours dominant de la Silicon Valley sur l’emploi. Dans une petite partie de l’économie qui ressemble aux entreprises technologiques, le remplacement de l’IA est une réalité. Mais pour l’ensemble du Fortune 500, Levy affirme que le calcul est en réalité l’inverse. Plus de code généré par l’IA signifie des systèmes plus complexes. Cela signifie que davantage d’ingénieurs seront nécessaires pour gérer le système lorsque des problèmes surviennent.
« Le concept le plus intéressant est que plus vous écrivez de code, moins vous avez besoin d’ingénieurs », explique Levie. « Ce serait le contraire, car les systèmes sont encore plus complexes qu’avant, ce qui signifie qu’ils seront confrontés à davantage de défis lorsqu’ils devront être mis à niveau, subiront des temps d’arrêt ou subiront un incident de sécurité. »
C’est un point historiquement fondé. Internet n’a pas réduit les services informatiques ; il les a construits. Le cloud computing n’a pas remplacé les intégrateurs de systèmes, il a créé une génération d’intégrateurs de systèmes. Les travailleurs stressés d’aujourd’hui sont concentrés dans certaines régions, dans certains types d’entreprises et dans certains types de rôles.
Wall Street en particulier n’attend pas que ce débat soit résolu. Sur les 28 entreprises technologiques qui ont annoncé cette année des suppressions d’emplois liées à l’IA, 17 ont vu le cours de leurs actions augmenter le jour de l’annonce. Cela montre que les investisseurs sont prêts à récompenser les licenciements dans ce secteur. (C’est ce qu’on appelle le « lavage de l’IA », une expression répétée de manière mémorable par Sam Altman lui-même.) Cette dynamique n’est pas similaire à celle du Fortune 500 dans son ensemble, où les licenciements provoqués par l’IA restent rares et dignes d’intérêt lorsqu’ils se produisent.
Pour tous ceux qui lisent les gros titres sur les licenciements et se demandent quand la vague atteindra votre bureau. Si Levy a raison, la réponse pour la plupart des entreprises Fortune 500 n’est pas des licenciements mais des mises à niveau technologiques longues, douloureuses et coûteuses. C’est une question complètement différente.
Dans cet article, les journalistes de Fortune ont utilisé l’IA générative comme outil d’enquête. Les rédacteurs ont vérifié l’exactitude des informations avant leur publication.
