6000 CEO admits AI "did nothing," but in Q1 this year, they already laid off 40,000 people using it

Auteur : Claude, Deep Tide TechFlow

Lecture d’introduction de Deep Tide : Une enquête de la National Bureau of Economic Research (NBER) auprès de 6 000 cadres de quatre pays montre que près de 90 % des entreprises pensent que l’IA n’a eu « aucun impact » sur l’emploi et la productivité au cours des trois dernières années, mais au premier trimestre 2026, le secteur technologique a déjà licencié 78 557 personnes, dont 47,9 % sont attribuées à l’IA. Alors que les données sur la productivité sont inexistantes, la vague de licenciements, sous le nom de l’IA, déferle violemment, et les économistes comparent cette contradiction à une version moderne de la « paradoxe de Solow » proposée par le lauréat du prix Nobel d’économie de 1987, Robert Solow.

2,5 milliards de dollars investis, près de 90 % des entreprises déclarent qu’aucune amélioration de la productivité n’a été constatée. En même temps, les entreprises technologiques procèdent à des licenciements massifs sous le nom de l’IA.

C’est la scène la plus absurde de l’industrie de l’IA à l’heure actuelle.

Selon le magazine Fortune du 19 avril, une étude publiée en février cette année par la NBER, qui couvre 6 000 cadres d’entreprises aux États-Unis, au Royaume-Uni, en Allemagne et en Australie, a révélé que près de 90 % des entreprises interrogées déclarent que l’IA n’a eu aucun impact mesurable sur leur emploi et leur productivité au cours des trois dernières années. Bien que deux tiers des cadres utilisent l’IA, leur temps moyen d’utilisation hebdomadaire n’est que de 1,5 heure, et 25 % des répondants indiquent ne pas utiliser l’IA du tout dans leur travail.

De l’autre côté, selon les données de RationalFX citées par le journal Nihon Keizai Shimbun, entre le 1er janvier et le début avril 2026, le secteur technologique a déjà licencié 78 557 personnes, dont 37 638 (47,9 %) sont explicitement attribuées à l’IA et à l’automatisation des flux de travail. Plus de 76 % des licenciements ont eu lieu aux États-Unis.

Torsten Slok, économiste en chef chez Apollo, cite directement la célèbre déclaration de Robert Solow, lauréat du prix Nobel d’économie en 1987, en qualifiant la situation actuelle de « paradoxe de Solow » version IA. La phrase originale de Solow à l’époque était : « Dans l’ère de l’ordinateur, tout le monde en parle, sauf dans les statistiques de productivité. »

L’avis de Slok se reflète presque mot pour mot dans la situation d’aujourd’hui. L’IA ne se voit pas dans les données sur l’emploi, la productivité ou l’inflation.

Négligeant l’effet de l’IA pour 2,5 milliards de dollars d’investissement, la rentabilité est douteuse

Les données de cette étude de la NBER sont très solides. Parmi les quatre pays, 69 % des entreprises utilisent l’IA dans une certaine mesure, avec un taux maximum aux États-Unis (78 %) et le plus faible en Allemagne (65 %). Mais l’utilisation ne garantit pas l’efficacité : plus de 90 % des gestionnaires déclarent que l’IA n’a pas d’impact sur leur effectif, et 89 % indiquent qu’elle n’a pas d’effet sur la productivité du travail (mesurée par le chiffre d’affaires par employé).

Selon le rapport AI Index 2025 de Stanford, en 2024, les investissements mondiaux dans l’IA ont dépassé 250 milliards de dollars. La enquête mondiale des PDG de PwC 2026 montre que seulement 12 % des PDG estiment que l’IA a entraîné à la fois une réduction des coûts et une augmentation des revenus, tandis que 56 % ne voient aucun bénéfice financier significatif.

Dans son article de blog, Slok souligne qu’en dehors des « sept géants », l’IA n’a aucun impact visible sur la marge bénéficiaire ou les prévisions de profit.

Ce n’est pas une opinion isolée. Une étude du MIT de 2024 prévoit que l’IA ne pourra augmenter la productivité que de 0,5 % au cours des dix prochaines années. L’auteur de cette étude, le lauréat du prix Nobel Daron Acemoglu, a déclaré à l’époque : « 0,5 % c’est mieux que zéro. Mais par rapport aux promesses de l’industrie et des médias technologiques, c’est vraiment décevant. »

Une étude de Boston Consulting Group (BCG) publiée en mars 2026 révèle un phénomène contre-intuitif : lorsque les employés utilisent moins de trois outils d’IA, leur productivité augmente ; mais lorsqu’ils en utilisent quatre ou plus, leur auto-évaluation de la productivité chute fortement, avec des rapports de « brouillard cérébral » et d’erreurs mineures accrues. BCG qualifie cela d’« hypercharge cognitive de l’IA ».

Le baromètre mondial des talents ManpowerGroup 2026 montre que, parmi près de 14 000 employés dans 19 pays, l’utilisation régulière de l’IA a augmenté de 13 % en 2025, mais la confiance dans l’utilité de l’IA a chuté de 18 %.

Q1 : près de 8 000 licenciements, l’IA est-elle le « bouc émissaire » ou le véritable coupable ?

Alors que les données sur la productivité restent inexistantes, la vague de licenciements progresse à une vitesse alarmante.

Selon Nihon Keizai Shimbun, au premier trimestre 2026, le secteur technologique a licencié 78 557 personnes, dont 47,9 % sont attribuées à l’implémentation de l’IA et à l’automatisation des flux de travail. Oracle a récemment licencié discrètement plus de 10 000 employés, les fonds économisés étant réinvestis dans la construction de centres de données. Dario Amodei, PDG d’Anthropic, et Jim Farley, PDG de Ford, ont tous deux déclaré publiquement que l’IA éliminerait la moitié des emplois de niveau débutant aux États-Unis dans les cinq prochaines années. Une étude de Stanford montre que les emplois de programmation de niveau débutant et de service client sont déjà touchés, avec une baisse de 13 % des recrutements en trois ans.

Une simulation du MIT donne des chiffres alarmants : l’IA pourrait remplacer 11,7 % de la main-d’œuvre américaine, représentant environ 1,2 billion de dollars de salaires.

Mais combien de ces licenciements sont réellement dus à l’IA ?

Babak Hodjat, directeur de l’IA chez Cognizant, déclare franchement à Nihon Keizai Shimbun : « Je ne suis pas sûr que ces licenciements soient directement liés à une augmentation réelle de la productivité. Parfois, l’IA n’est qu’un bouc émissaire financier — l’entreprise embauche plus de personnel, veut réduire ses effectifs, puis blâme l’IA. »

Lors du sommet sur l’impact de l’IA en Inde, le PDG d’OpenAI, Sam Altman, a également reconnu l’existence d’un phénomène de « blanchiment de l’IA » : « Il y a une certaine proportion de ‘blanchiment de l’IA’, où les gens accusent l’IA pour des licenciements qui auraient de toute façon eu lieu, mais il y a aussi des emplois qui sont réellement remplacés par l’IA. »

Les analystes de Deutsche Bank nomment ce phénomène « blanchiment de l’IA en redondance » (AI redundancy washing), estimant que les entreprises attribuent leurs licenciements à l’IA parce que « cela envoie un signal plus positif aux investisseurs que d’admettre une faiblesse de la demande ou un recrutement excessif antérieur ».

IBM augmente ses recrutements d’entrée de gamme à contre-courant, Cognizant refuse de licencier

Toutes les entreprises ne suivent pas la tendance.

En 2026, IBM a doublé ses recrutements d’entrée de gamme. Nickle LaMoreaux, directeur des ressources humaines, explique : « Bien que l’IA puisse effectuer de nombreux travaux d’entrée de gamme, supprimer ces postes détruirait la filière de formation des futurs cadres intermédiaires, ce qui mettrait en danger la réserve de leadership à long terme de l’entreprise. »

Cognizant, un géant de l’externalisation des processus métier fortement dépendant de la main-d’œuvre, affirme également qu’il ne licenciera pas à cause de l’IA. La société a créé des laboratoires d’IA à San Francisco et à Bangalore pour développer des assistants IA sur mesure pour ses clients (car les produits d’IA généralistes existants ne fonctionnent pas bien en environnement d’entreprise, en raison de problèmes de performance et de sécurité), mais ses employés seront formés à travailler en collaboration avec l’IA plutôt que d’être remplacés par elle.

Hodjat insiste : « Il y aura beaucoup de jeunes diplômés qui ne trouveront pas d’emploi et manqueront de compétences spécialisées. Il faut les embaucher, leur apprendre à utiliser l’IA dans leur travail. »

Les données de la Banque centrale européenne confirment également cette perspective : les entreprises qui déploient et investissent massivement dans l’IA sont en réalité plus susceptibles d’élargir leurs recrutements.

La courbe en J ou mirage : quand le point d’inflexion de la productivité de l’IA arrivera-t-il ?

L’expérience historique donne quelques espoirs.

Les investissements en informatique des années 1970-80 semblaient également sans effet, mais entre 1995 et 2005, la croissance de la productivité alimentée par l’informatique a atteint 1,5 %. Erik Brynjolfsson, directeur du laboratoire d’économie numérique de Stanford, écrit dans le Financial Times que le point d’inflexion de la productivité de l’IA pourrait déjà être en train de se manifester : la productivité américaine a augmenté de 2,7 % l’an dernier, le PIB du quatrième trimestre a progressé de 3,7 %, mais l’emploi créé n’est que de 181 000 emplois — cette déconnexion entre croissance de l’emploi et du PIB pourrait être un signe que l’IA commence à jouer un rôle. Mohamed El-Erian, ancien PDG de Pimco, a également noté cette même déconnexion.

Une étude du Stanford Institute for Economic Policy Research, utilisant les données de navigation en ligne de 200 000 ménages américains, montre que l’IA augmente l’efficacité des tâches en ligne telles que la recherche d’emploi, la planification de voyages et le shopping de 76 % à 176 %. Mais les chercheurs ont constaté que les utilisateurs consacrent le temps économisé à socialiser et regarder la télévision, plutôt qu’à travailler ou apprendre de nouvelles compétences.

Slok d’Apollo décrit l’avenir de l’IA comme une « courbe en J » : une période initiale de déclin, suivie d’une croissance exponentielle. Mais il souligne aussi qu’à la différence des années 1980, lorsque l’innovation était monopolisée par quelques acteurs, aujourd’hui, la forte concurrence fait que les prix des outils d’IA continuent de baisser. Par conséquent, la création de valeur de l’IA ne réside pas dans le produit lui-même, mais dans la manière dont l’« IA générative » est utilisée et déployée dans différents secteurs économiques.

Hodjat adopte une vision peut-être plus pragmatique : dans 6 à 12 mois, les entreprises commenceront à voir de véritables gains de productivité grâce à l’IA, mais « cette période de transition sera douloureuse pour nous tous ».