Si Peter Cappelli, professeur de gestion George W. Taylor à la Wharton School, se sent familier avec la frénésie actuelle autour de l’intelligence artificielle, c’est parce qu’il a déjà vu le film. Il évoque la période de 2015 à 2017, au cours de laquelle de grands cabinets de conseil et le Forum économique mondial prédisaient avec confiance que les camions sans conducteur élimineraient les chauffeurs de camion d’ici quelques années.
« Je n’ai pas eu besoin de réfléchir très longtemps pour réaliser que cela n’avait aucun sens », a déclaré Cappelli à Fortune sur Zoom depuis son domicile à Philadelphie.
« Il ne m’a pas fallu très longtemps pour réfléchir aux camions sans conducteur et à ce qui se passe lorsque vous avez besoin d’essence. Ou que se passe-t-il si vous devez vous arrêter et effectuer une livraison ? Et si vous devez avoir un employé à bord, bien sûr, cela va à l’encontre de l’objectif, n’est-ce pas ? »
Cappelli, qui s’est récemment associé à Accenture pour découvrir l’impact réel de l’IA sur les emplois dans une série de podcasts, a mis en garde contre une trop grande écoute des entreprises parlant de leurs livres ou essayant de vendre de nouveaux produits.
« Lorsque vous écoutez les gens qui développent des technologies, ils parlent simplement de ce qui est possible et ne pensent pas à ce qui est pratique. »
Dans une conversation de grande envergure avec Fortune, Cappelli a expliqué ce que l’IA fait réellement pour fonctionner, tout comme il avait déjà parlé avec Fortune de la façon dont le travail à distance est en réalité mauvais pour la plupart des organisations.
« Je veux dire, les gens disent que je suis à contre-courant », a déclaré Cappelli. « Mais je ne pense pas. Je suis juste sceptique à propos de certaines choses, tu sais ? »
Lorsqu’on lui a fait remarquer qu’il s’agissait essentiellement d’une position à contre-courant, Cappelli a ri avant de revenir sur le sujet. « Je deviens nerveux quand il y a autant de battage médiatique. »
Après avoir attiré l’attention pour son étude influente du MIT qui a révélé que 95 % des pilotes d’IA générative ne parvenaient pas à générer des bénéfices significatifs, il a expliqué à Fortune comment ses recherches s’inscrivent dans le cadre plus large qui définira le second semestre 2025. Son exemple préféré était une étude de cas spécifique d’une entreprise qui a mis l’IA au service à la fois de réduire les effectifs et d’augmenter la productivité. Cela ne correspond toujours pas exactement aux prévisions (selon Elon Musk et Dario Amodei d’Anthropic, par exemple, ce travail deviendra bientôt une option, voire un passe-temps). « Cela coûte beaucoup d’argent », a déclaré Cappelli à propos de sa découverte. « Et ce fut un succès. »
3x le coût
M. Cappelli a détaillé les conclusions d’une étude de cas à laquelle il a participé dans le Harvard Business Review sur la société de traitement des réclamations d’assurance Ricoh. C’est exactement le type de travail administratif de bas niveau que l’IA devrait pouvoir automatiser facilement. Mais la réalité de l’adoption a été un choc financier. L’entreprise a finalement réussi à multiplier par 3 ses performances, mais la transition n’a pas été bon marché. L’entreprise a passé un an avec une équipe de six personnes, dont trois consultants externes coûteux, rien que pour que le système soit opérationnel.
« La première chose qu’ils ont découverte est qu’un grand modèle de langage peut très bien faire cela, et cela coûte trois fois plus cher que de le faire faire par un employé (manuellement). Vous voyez, cela ne fonctionnera pas », a déclaré Cappelli. M. Cappelli a souligné que les coûts comprenaient environ 500 000 $ d’honoraires payés par Ricoh à des consultants externes.
Même après avoir optimisé le processus, Ricoh dépensait toujours environ 200 000 $ par mois en frais d’IA. C’était plus que le salaire total pour cette tâche. Ils ont réussi à réduire le nombre d’employés de 44 à 39, ce qui montre que l’IA est loin d’être une tueuse massive d’emplois, a-t-il ajouté. Son explication rappelle l’exemple des camions autonomes.
« La raison pour laquelle ils ont encore besoin d’employés est qu’ils doivent suivre de nombreux problèmes, et si le problème vient de l’IA, il est plus difficile à localiser », a-t-il déclaré. La bonne nouvelle est que la productivité de la division Ricoh va à terme tripler, a-t-il ajouté.
« C’est la récompense, mais ce n’est pas bon marché et cela a pris très longtemps. »
Ashok Shenoy, vice-président de Ricoh USA, a déclaré à Fortune que depuis que l’entreprise a commencé à utiliser l’IA pour « des tâches très routinières, répétitives et à volume élevé », le travail humain n’a pas disparu, mais « s’est déplacé vers des domaines où le jugement et l’expérience humains ajoutent le plus de valeur ». Au cours de l’année environ qui s’est écoulée depuis que cette étude de cas a été réalisée, Ricoh a appliqué avec succès l’IA à des tâches de niveau moyen, répétitives et chronophages à grande échelle, et l’entreprise espère pouvoir utiliser des agents d’IA pour automatiser partiellement ou totalement les flux de travail au cours des six à 12 prochains mois, a-t-il déclaré. « Les humains participent pour résoudre les informations manquantes ou peu claires et garantir la qualité. »
Tout en reconnaissant les coûts élevés notés par Cappelli, Shenoy a souligné que le projet a atteint son seuil de rentabilité en moins d’un an et que le coût mensuel de 200 000 $ est moins cher que le modèle opérationnel précédent. « Le passage à l’IA a réduit les coûts totaux d’environ 15 %, sans nécessiter de réductions significatives des effectifs. » Concernant les effectifs, il a déclaré : « Cet effort n’a pas été motivé par des réductions de coûts ou d’effectifs », soulignant que la mise en œuvre de l’IA nécessite la création de nouveaux rôles, la refonte des rôles existants et la réaffectation des membres de l’équipe à des tâches à plus forte valeur ajoutée. Il a déclaré que les niveaux d’effectifs sont restés largement stables à mesure que la productivité s’est améliorée et que les volumes de production ont augmenté, et qu’il n’y a pas eu de nouveaux licenciements. « Le changement le plus important concerne la façon dont les gens passent leur temps. Ils effectuent un travail moins répétitif et se concentrent sur la résolution des exceptions, le maintien de la qualité et le service aux clients. »
La honte de l’IA performative dans les conseils d’administration
Cappelli a déclaré avoir trouvé une dynamique similaire dans le partenariat Accenture avec Mastercard, Royal Bank of Scotland et Jabil. « Ce sont toutes des réussites », dit-il, et elles permettront d’augmenter la productivité à long terme. Les entreprises pourront faire plus avec moins de personnel, mais « cela va prendre beaucoup de temps pour y parvenir ». Selon lui, des choses importantes sont sous-estimées. « Mais ce qui compte, c’est l’effort qu’il faut pour y parvenir. »
Et en ce qui concerne les licenciements, Cappelli a déclaré qu’il n’en avait constaté aucun, du moins dans des départements spécifiques de chaque entreprise qu’il a examinée. Interrogé par Fortune, Accenture a déclaré qu’il était largement d’accord avec les conclusions de Cappelli, soulignant une récente interview entre la PDG Julie Sweet et la rédactrice en chef de Fortune, Alison Shontell.
Cappelli a déclaré qu’une grande partie du bruit entourant l’IA et la distance entre le potentiel et l’aspect pratique sont dus à ce que d’autres commentateurs ont appelé la « honte de l’IA ».
Cappelli n’était pas familier avec le terme « honte de l’IA », mais a déclaré à Fortune qu’il était « absolument exact » dans sa description de ce qu’il avait vu. « Ils font semblant pour pouvoir dire qu’ils font quelque chose, n’est-ce pas ? » dit-il. « Les investisseurs aiment cette idée, donc il y a beaucoup de pression pour que cela se réalise. »
Il a cité les résultats d’un sondage Harris réalisé début 2025, selon lequel 74 % des PDG mondiaux estimaient qu’ils perdraient leur emploi d’ici deux ans s’ils ne parvenaient pas à démontrer le succès de l’IA, et a déclaré qu’environ un tiers mettaient en œuvre l’IA pour la performance sans vraiment comprendre ce que cela signifiait. Le sondage Harris indique : « Les PDG estiment que plus d’un tiers (35 %) des efforts de leur entreprise en matière d’IA ne sont que du « nettoyage de l’IA » pour l’apparence et la réputation, n’apportant que peu ou pas de valeur commerciale réelle.
Cappelli a expliqué comment le marché célèbre généralement les nouvelles de licenciements, et a également noté des recherches qui montrent que les entreprises annoncent des « licenciements fantômes » qui ne se produisent jamais réellement parce qu’elles arbitrent la réaction positive du marché boursier aux nouvelles de licenciements potentiels.
Cappelli a prédit qu’il y aurait une « courbe d’apprentissage lente » et que les directeurs financiers commenceraient à se rendre compte que « c’est une chose très coûteuse à mettre en œuvre ». Le problème, selon Cappelli, est que les dirigeants américains sont « choyés » et de plus en plus réticents à entreprendre des efforts de changement organisationnel.
« [Les employeurs]pensent que cela devrait être gratuit. Cela devrait être bon marché. Si vous parvenez à vous mettre un toit, les bonnes personnes se présenteront rapidement », dit-il. Selon lui, pour que l’IA réussisse vraiment, elle nécessitera un travail de « RH à l’ancienne » : cartographier les flux de travail, diviser le travail en tâches et faire collaborer les employés avec des « agents » de l’IA pour affiner les invites.
« Vous ne pouvez pas le faire au-delà de vos employés, car ils savent vraiment comment leur travail est fait », a déclaré Cappelli. Le professeur s’est dit consterné par ce qui se passait avec la plupart des cadres, affirmant qu’ils « évitaient » en grande partie la question de la prise au sérieux de cette technologie.
« Ils ne voient pas cela comme une question de changement organisationnel ou comme un gros problème », dit-il. « Ils ne font qu’ajouter du stress à tout le monde et espèrent que cela se résoudra d’une manière ou d’une autre. »
