{"id":1399862,"date":"2026-07-24T16:48:17","date_gmt":"2026-07-24T15:48:17","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=blog&p=1399862"},"modified":"2026-07-24T16:48:17","modified_gmt":"2026-07-24T15:48:17","slug":"you-can-automate-the-code-you-cant-automate-the-company","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/blog\/you-can-automate-the-code-you-cant-automate-the-company\/","title":{"rendered":"Vous pouvez automatiser le code, mais vous ne pouvez pas automatiser l'entreprise"},"content":{"rendered":"

L'IA est capable de prendre en charge davantage de t\u00e2ches que jamais. Les entreprises qui confondent ces t\u00e2ches avec le travail de r\u00e9flexion risquent de se priver d'automatisations qui pourraient leur \u00eatre b\u00e9n\u00e9fiques.<\/p>\n

Au d\u00e9but de l'ann\u00e9e 2026, Oracle a demand\u00e9 \u00e0 ses employ\u00e9s de documenter leurs processus de travail et d'utiliser ses outils d'IA internes. Certains de ces employ\u00e9s ont ensuite \u00e9t\u00e9 licenci\u00e9s.<\/p>\n

Un ancien responsable informatique de haut niveau a d\u00e9clar\u00e9 au magazine Time que les ing\u00e9nieurs d\u00e9butants utilisaient l'IA pour g\u00e9n\u00e9rer de grandes quantit\u00e9s de code d\u00e9fectueux. Les ing\u00e9nieurs confirm\u00e9s devaient ensuite passer tout ce code au crible pour le rendre utilisable. Oracle a par la suite proc\u00e9d\u00e9 \u00e0 des r\u00e9ductions d'effectifs, touchant notamment le personnel exp\u00e9riment\u00e9.<\/p>\n

Cette s\u00e9quence met en \u00e9vidence l'un des principaux risques li\u00e9s \u00e0 l'essor actuel de l'IA. Oracle a automatis\u00e9 une partie du processus, puis a affaibli la dimension de jugement qui conf\u00e9rait de la valeur au r\u00e9sultat.<\/p>\n

Il ne s'agit pas seulement d'une histoire concernant Oracle, ni m\u00eame d'une histoire li\u00e9e aux logiciels. Dans tous les secteurs d'activit\u00e9, les dirigeants examinent ce que l'IA est d\u00e9sormais capable de faire et se demandent de combien de personnes ils ont encore besoin. Cette question est tout \u00e0 fait compr\u00e9hensible. Les gains en termes de capacit\u00e9s sont bien r\u00e9els.<\/p>\n

METR, une association \u00e0 but non lucratif qui \u00e9value les agents d\u2019IA, mesure l\u2019\u00e9tendue des t\u00e2ches que les mod\u00e8les sont capables d\u2019accomplir \u00e0 un niveau de fiabilit\u00e9 donn\u00e9. Ses recherches ont r\u00e9v\u00e9l\u00e9 que l\u2019horizon de t\u00e2ches \u00e0 50 % des agents de pointe a doubl\u00e9 environ tous les sept mois entre 2019 et 2025. Les nouvelles versions de ce benchmark continuent d\u2019afficher des progr\u00e8s rapides, bien que METR pr\u00e9cise que ses mesures les plus longues restent incertaines. Les t\u00e2ches se concentrent \u00e9galement dans les domaines du g\u00e9nie logiciel, de l\u2019apprentissage automatique et de la cybers\u00e9curit\u00e9. Elles ne constituent pas un indicateur exhaustif du travail intellectuel.<\/p>\n

Cette pr\u00e9cision est importante. Ce crit\u00e8re de r\u00e9f\u00e9rence nous indique que l'IA devient de plus en plus performante pour mener \u00e0 bien des t\u00e2ches plus longues et bien d\u00e9finies. Il ne nous indique pas pour autant qu'un syst\u00e8me d'IA soit capable de diriger une entreprise, de comprendre un client, de former un professionnel ou de d\u00e9terminer les compromis qu'une institution devrait accepter.<\/p>\n

Pourtant, ces concepts sont souvent consid\u00e9r\u00e9s comme s\u2019ils \u00e9taient identiques. Selon ce raisonnement, si l\u2019IA peut prendre en charge une plus grande partie du travail, il devrait falloir moins de personnes pour obtenir le m\u00eame r\u00e9sultat. Sur une feuille de calcul, cet argument peut sembler irr\u00e9sistible.<\/p>\n

Au sein d'une v\u00e9ritable organisation, les choses sont bien plus compliqu\u00e9es.<\/p>\n

L'ex\u00e9cution n'est pas un jugement<\/h2>\n

Dans le d\u00e9bat sur l'IA et l'emploi, la distinction la plus pertinente ne r\u00e9side pas entre les t\u00e2ches que l'IA est capable d'accomplir et celles qu'elle ne peut pas accomplir. Cette fronti\u00e8re \u00e9volue trop rapidement. La distinction la plus durable est celle qui oppose l'ex\u00e9cution au jugement.<\/p>\n

L'ex\u00e9cution d\u00e9signe un travail pouvant \u00eatre clairement d\u00e9fini et \u00e9valu\u00e9. \u00c9crivez cette fonction. V\u00e9rifiez la conformit\u00e9 de cette demande \u00e0 un ensemble de r\u00e8gles. Examinez ces contrats afin de rep\u00e9rer d'\u00e9ventuelles clauses inhabituelles. R\u00e9digez une premi\u00e8re \u00e9bauche de ce rapport. Transmettez cette demande client. Effectuez le rapprochement de ces comptes.<\/p>\n

L'IA excelle d\u00e9j\u00e0 dans bon nombre de ces t\u00e2ches. Elle est rapide, infatigable et peu co\u00fbteuse \u00e0 la marge. Bien utilis\u00e9e, elle peut vous \u00e9pargner des heures de travail r\u00e9p\u00e9titif et vous laisser davantage de temps pour vous consacrer \u00e0 des probl\u00e8mes complexes.<\/p>\n

Le jugement commence l\u00e0 o\u00f9 s'ach\u00e8ve le cahier des charges.<\/p>\n

Faut-il vraiment d\u00e9velopper ce produit ? Quelle solution de facilit\u00e9 technique s'av\u00e9rera co\u00fbteuse d'ici deux ans ? Le client ne demande-t-il pas quelque chose d'inappropri\u00e9 ? L'historique d'un client justifie-t-il de s'\u00e9carter de la politique en vigueur ? Une d\u00e9cision techniquement conforme peut-elle tout de m\u00eame \u00eatre injuste ? Quel sera l'impact de cette recommandation sur une relation qui a mis dix ans \u00e0 se construire ?<\/p>\n

Ces questions d\u00e9pendent du contexte, des cons\u00e9quences et de la responsabilit\u00e9. Elles exigent que quelqu\u2019un remarque ce que le syst\u00e8me n\u2019a jamais \u00e9t\u00e9 programm\u00e9 pour d\u00e9tecter.<\/p>\n

L'IA deviendra de plus en plus performante pour accompagner ce type de d\u00e9cisions. Elle pourrait remettre en question l'avis des experts et mettre en \u00e9vidence les faiblesses du raisonnement humain. Mais les organisations auront toujours besoin de personnes capables de comprendre la r\u00e9alit\u00e9 du terrain, d'\u00e9valuer les r\u00e9sultats obtenus et d'assumer leurs responsabilit\u00e9s lorsque la r\u00e9ponse est erron\u00e9e.<\/p>\n

Une meilleure ex\u00e9cution ne rend pas le jugement moins important. En g\u00e9n\u00e9ral, elle le rend m\u00eame plus important, car le volume et la rapidit\u00e9 de la production augmentent.<\/p>\n

Le moteur, le poste de pilotage et le compas<\/h2>\n

Une mani\u00e8re concr\u00e8te d'appliquer cette distinction consiste \u00e0 envisager le travail organisationnel comme se composant de trois niveaux.<\/p>\n

1. Le moteur : une ex\u00e9cution pilot\u00e9e par l'IA<\/h3>\n

Le module \u00ab Engine \u00bb comprend des t\u00e2ches structur\u00e9es et reproductibles, avec des donn\u00e9es d'entr\u00e9e claires et des r\u00e9sultats mesurables. Il inclut notamment la g\u00e9n\u00e9ration de code standard, le rapprochement des comptes, l'acheminement des demandes d'assistance, la pr\u00e9s\u00e9lection des candidatures, l'extraction de clauses contractuelles et la r\u00e9daction de premi\u00e8res \u00e9bauches.<\/p>\n

C'est dans ce domaine que l'IA peut accomplir le plus de t\u00e2ches de mani\u00e8re autonome. Plus une t\u00e2che peut \u00eatre d\u00e9finie avec pr\u00e9cision, et plus la v\u00e9rification de ses r\u00e9sultats peut \u00eatre r\u00e9alis\u00e9e \u00e0 moindre co\u00fbt, plus l'automatisation s'av\u00e8re justifi\u00e9e.<\/p>\n

Le principe est simple : si la t\u00e2che peut \u00eatre d\u00e9finie clairement et v\u00e9rifi\u00e9e \u00e0 moindre co\u00fbt, confiez-la au moteur.<\/p>\n

2. Le poste de pilotage : collaboration entre l'homme et l'IA<\/h3>\n

Le \u00ab Cockpit \u00bb correspond \u00e0 la couche mixte. L'IA g\u00e9n\u00e8re des analyses, des options ou des recommandations, tandis qu'une personne interpr\u00e8te la situation et d\u00e9termine si les r\u00e9sultats propos\u00e9s sont adapt\u00e9s au contexte.<\/p>\n

La v\u00e9rification du code g\u00e9n\u00e9r\u00e9 par l'IA rel\u00e8ve de ce domaine. Il en va de m\u00eame pour la gestion des cas clients atypiques, l'\u00e9valuation des exceptions en mati\u00e8re de cr\u00e9dit, l'examen des alertes de conformit\u00e9 et l'adaptation d'une proposition aux r\u00e9alit\u00e9s politiques au sein de l'organisation d'un client.<\/p>\n

La personne qui se trouve dans le \u00ab cockpit \u00bb n'est pas l\u00e0 pour approuver tout ce que la machine produit. Son r\u00f4le consiste \u00e0 remettre cela en question, \u00e0 r\u00e9orienter le processus et \u00e0 identifier les moments o\u00f9 la situation ne correspond plus aux hypoth\u00e8ses sur lesquelles repose le syst\u00e8me.<\/p>\n

Le principe est le suivant : laissez l'IA acc\u00e9l\u00e9rer le travail, mais veillez \u00e0 ce qu'une personne qualifi\u00e9e continue de le piloter activement.<\/p>\n

3. La boussole : le jugement humain<\/h3>\n

La \u00ab boussole \u00bb d\u00e9finit la direction \u00e0 suivre. Elle englobe les objectifs, les valeurs, les compromis et la responsabilit\u00e9. Que doit d\u00e9velopper l'entreprise ? Quels risques doit-elle accepter ? Quels clients doit-elle servir ? Quand une politique doit-elle \u00eatre modifi\u00e9e ? Quel type d'organisation souhaite-t-elle devenir ?<\/p>\n

L'IA peut \u00e9clairer ces choix. Elle peut mettre en \u00e9vidence des \u00e9l\u00e9ments probants, remettre en question des hypoth\u00e8ses et mod\u00e9liser les r\u00e9sultats possibles. Mais ce sont les personnes qui doivent assumer \u00e0 la fois la d\u00e9cision et ses cons\u00e9quences.<\/p>\n

Le principe est le suivant : utiliser l'IA comme source d'informations, mais en conservant la responsabilit\u00e9 humaine.<\/p>\n

Les fronti\u00e8res entre ces couches vont \u00e9voluer. \u00c0 mesure que l'IA progressera, de plus en plus de t\u00e2ches passeront du \u00ab Cockpit \u00bb au \u00ab Moteur \u00bb. C'est exactement ce que les organisations devraient souhaiter. Mais les capacit\u00e9s peuvent \u00e9voluer plus rapidement que les responsabilit\u00e9s. Le fait qu'une t\u00e2che puisse d\u00e9sormais \u00eatre automatis\u00e9e ne signifie pas pour autant que la d\u00e9cision qui l'entoure soit d\u00e9sormais d\u00e9nu\u00e9e de contexte.<\/p>\n

Le moteur agit. Le poste de pilotage interpr\u00e8te. Le compas d\u00e9cide.<\/strong><\/p>\n

L'\u00e9chec survient lorsque les dirigeants renforcent le \u00ab moteur \u00bb, affaiblissent le \u00ab cockpit \u00bb et partent du principe que la \u00ab boussole \u00bb se d\u00e9brouillera d'elle-m\u00eame d'une mani\u00e8re ou d'une autre.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Klarna a atteint ses limites<\/h2>\n

Klarna permet de v\u00e9rifier concr\u00e8tement cette distinction.<\/p>\n

En 2024, la soci\u00e9t\u00e9 de paiement a d\u00e9clar\u00e9 que son assistant IA effectuait un travail \u00e9quivalent \u00e0 celui de 700 conseillers du service client et traitait les deux tiers de ses \u00e9changes par chat dans le mois qui a suivi son lancement. Klarna a \u00e9galement gel\u00e9 les embauches, et ses effectifs ont par la suite diminu\u00e9 d'environ 22 %, principalement en raison des d\u00e9parts naturels.<\/p>\n

Les perspectives \u00e9conomiques semblaient prometteuses. Puis l'entreprise s'est heurt\u00e9e \u00e0 une limite.<\/p>\n

En 2025, le PDG Sebastian Siemiatkowski a reconnu que le co\u00fbt \u00e9tait devenu un facteur trop pr\u00e9pond\u00e9rant dans l'organisation du service client, ce qui se traduisait par une baisse de la qualit\u00e9 de l'assistance. Klarna a alors commenc\u00e9 \u00e0 recruter des conseillers flexibles travaillant \u00e0 distance et a insist\u00e9 sur le fait que les clients devaient toujours pouvoir joindre un interlocuteur humain s'ils le souhaitaient.<\/p>\n

Il ne s'agissait pas pour autant d'un abandon total de l'IA. Klarna a continu\u00e9 \u00e0 utiliser largement cet assistant. Dans un document d\u00e9pos\u00e9 ult\u00e9rieurement, l'entreprise a indiqu\u00e9 avoir trait\u00e9 80 % des conversations de service client au cours de l'ann\u00e9e 2025 et n'avoir constat\u00e9 aucune baisse du niveau de satisfaction, d'apr\u00e8s ses propres enqu\u00eates internes.<\/p>\n

Cette le\u00e7on va bien au-del\u00e0 d\u2019un simple r\u00e9cit d\u2019\u00e9chec. Klarna a su pr\u00e9server son efficacit\u00e9 tout en remettant en question l\u2019id\u00e9e selon laquelle l\u2019efficacit\u00e9 constituait \u00e0 elle seule l\u2019essence m\u00eame du produit. Un service automatis\u00e9 peut fonctionner \u00e0 merveille dans le cadre d\u2019une interaction type, mais il reste n\u00e9cessaire de faire appel \u00e0 une personne pour g\u00e9rer les situations qui sortent du cadre habituel. Dans le domaine du service client, ce sont souvent ces moments inhabituels qui d\u00e9terminent la fa\u00e7on dont les clients se souviennent de la marque.<\/p>\n

Klarna n'a pas constat\u00e9 que l'IA \u00e9tait inefficace. Son moteur fonctionnait. L'entreprise a constat\u00e9 que les clients avaient toujours besoin d'acc\u00e9der \u00e0 un \u00ab Cockpit \u00bb lorsque l'interaction ne correspondait plus au sch\u00e9ma standard.<\/p>\n

Une r\u00e9organisation n'est pas la m\u00eame chose qu'une \u00e9quipe<\/h2>\n

Si Klarna illustre la difficult\u00e9 de r\u00e9duire excessivement le recours \u00e0 l'intervention humaine, Meta illustre quant \u00e0 elle la difficult\u00e9 de r\u00e9organiser les effectifs autour d'une strat\u00e9gie ax\u00e9e sur l'IA.<\/p>\n

En mai 2026, Meta s\u2019appr\u00eatait \u00e0 supprimer environ 10 % de ses effectifs tout en r\u00e9affectant quelque 7 000 salari\u00e9s \u00e0 de nouvelles structures ax\u00e9es sur l\u2019IA. Des documents internes \u00e9voquaient des structures plus horizontales, des \u00e9quipes plus r\u00e9duites et une plus grande autonomie. Certains salari\u00e9s ont qualifi\u00e9 ces mutations obligatoires de \u201c mobilisation \u201d.\u201d<\/p>\n

Un mois plus tard, Andrew Bosworth, directeur technique de Meta, a reconnu dans un message interne que l\u2019entreprise avait fait un travail \u201c \u00e9pouvantable \u201d lors du d\u00e9ploiement de l\u2019une de ces nouvelles divisions. Plus r\u00e9v\u00e9lateur encore, il a mis le doigt sur ce qui avait \u00e9t\u00e9 mis \u00e0 mal : la confiance des employ\u00e9s dans le fait que leur expertise serait valoris\u00e9e, que leur carri\u00e8re \u00e9voluerait et qu\u2019ils pourraient avoir un impact significatif.<\/p>\n

Gr\u00e2ce \u00e0 cette restructuration, Meta pourrait bien finir par d\u00e9velopper une IA plus performante. Un d\u00e9ploiement difficile ne signifie pas pour autant que la strat\u00e9gie soit vou\u00e9e \u00e0 l'\u00e9chec. Cependant, le simple fait de regrouper des personnes talentueuses au sein d'un organigramme ax\u00e9 sur l'IA ne suffit pas \u00e0 cr\u00e9er une \u00e9quipe efficace. Le Cockpit repose sur la confiance, la continuit\u00e9 et une compr\u00e9hension commune de l'importance de ce travail.<\/p>\n

Les gens ont besoin de savoir pourquoi leur travail est important. Ils ont besoin de responsables qui comprennent leurs points forts et d\u2019une continuit\u00e9 suffisante pour comprendre comment les d\u00e9cisions sont prises. Vous pouvez d\u00e9placer des noms d\u2019une case \u00e0 l\u2019autre en un apr\u00e8s-midi. Mais les relations et le contexte commun ne les suivent pas automatiquement.<\/p>\n

Une action en justice intent\u00e9e en juillet 2026 par 26 employ\u00e9s de Meta met clairement en \u00e9vidence ce probl\u00e8me. Ces employ\u00e9s affirment que Meta a utilis\u00e9 des syst\u00e8mes d\u2019IA internes, un outil de surveillance de l\u2019activit\u00e9 (data), des tableaux de bord sur l\u2019utilisation des jetons et des classements de performance \u00e9tablis \u00e0 l\u2019aide d\u2019algorithmes pour s\u00e9lectionner les personnes concern\u00e9es par les licenciements. Ils affirment que ce processus consid\u00e9rait les p\u00e9riodes de cong\u00e9 maladie, de cong\u00e9 parental ou de cong\u00e9 familial comme une baisse de rendement, ce qui augmentait le risque pour les salari\u00e9s concern\u00e9s d\u2019\u00eatre s\u00e9lectionn\u00e9s. Meta r\u00e9fute ces all\u00e9gations et affirme que ce sont des personnes, et non l\u2019IA, qui ont pris ces d\u00e9cisions relatives aux effectifs.<\/p>\n

Ces all\u00e9gations n\u2019ont pas \u00e9t\u00e9 prouv\u00e9es. Mais le mode de d\u00e9faillance pr\u00e9sum\u00e9 est un ph\u00e9nom\u00e8ne que toute organisation devrait reconna\u00eetre. Un syst\u00e8me peut traiter avec pr\u00e9cision les indicateurs disponibles et pourtant aboutir \u00e0 une mauvaise d\u00e9cision, car ces indicateurs manquent de contexte. Une baisse des r\u00e9sultats mesur\u00e9s peut signifier une baisse de performance. Elle peut \u00e9galement signifier une grossesse, une maladie, la prise en charge d\u2019un proche ou un am\u00e9nagement pour cause de handicap.<\/p>\n

Le Moteur met en \u0153uvre l'indicateur. Le Cockpit s'interroge sur la signification de cet indicateur. La Boussole d\u00e9termine les cons\u00e9quences que l'organisation est pr\u00eate \u00e0 assumer.<\/p>\n

Comment les organisations se souviennent<\/h2>\n

La plupart des connaissances organisationnelles ne se trouvent pas l\u00e0 o\u00f9 les dirigeants l'imaginent. Elles ne se trouvent pas toutes dans le code source, le CRM, le manuel des proc\u00e9dures ou le disque partag\u00e9. Une grande partie r\u00e9side dans de petites interactions qui passent presque inaper\u00e7ues au quotidien.<\/p>\n

C\u2019est la r\u00e9union hebdomadaire o\u00f9 quelqu\u2019un se souvient pourquoi une id\u00e9e similaire avait \u00e9chou\u00e9 il y a trois ans. C\u2019est le d\u00e9briefing avec le client qui r\u00e9v\u00e8le que la v\u00e9ritable objection \u00e9tait d\u2019ordre politique, et non technique. C\u2019est l\u2019ing\u00e9nieur senior qui examine un code qui r\u00e9ussit tous les tests et d\u00e9clare : \u201c Cela ne fonctionnera pas dans les conditions r\u00e9elles d\u2019exploitation. \u201d<\/p>\n

Ces moments peuvent sembler peu efficaces. C'est pourtant gr\u00e2ce \u00e0 eux que les organisations se souviennent.<\/p>\n

Que ce soit dans un cabinet d'avocats, un cabinet de conseil, une banque ou une agence, la relation fait partie int\u00e9grante du service fourni. La valeur ne provient pas seulement du r\u00e9sultat final, mais aussi de la compr\u00e9hension de l\u2019historique du client, de sa dynamique interne, de sa tol\u00e9rance au risque et de ses contraintes implicites. Il en va de m\u00eame au sein des administrations publiques, o\u00f9 un agent charg\u00e9 des dossiers ou un responsable de la planification peut poss\u00e9der des ann\u00e9es d\u2019exp\u00e9rience pratique que personne n\u2019a song\u00e9 \u00e0 consigner par \u00e9crit.<\/p>\n

L'IA peut aider \u00e0 mieux saisir cet aspect. De meilleurs outils de recherche, de transcription et de gestion de la m\u00e9moire institutionnelle sont v\u00e9ritablement utiles. Mais la documentation n'est jamais qu'une s\u00e9lection de la r\u00e9alit\u00e9. Les gens consignent ce dont ils savent d\u00e9j\u00e0 qu'il est important. L'exp\u00e9rience, c'est en partie la capacit\u00e9 \u00e0 reconna\u00eetre l'importance d'un \u00e9l\u00e9ment avant m\u00eame que quiconque ne l'ait document\u00e9.<\/p>\n

Lorsque les concurrents ont acc\u00e8s \u00e0 des mod\u00e8les et \u00e0 des infrastructures similaires, l'avantage durable r\u00e9side dans la mani\u00e8re dont la technologie est mise en \u0153uvre, le contexte dans lequel elle s'inscrit et les normes appliqu\u00e9es \u00e0 ses r\u00e9sultats.<\/p>\n

L'IA peut cr\u00e9er l'\u00e9galit\u00e9. Ce sont les personnes qui transforment cette \u00e9galit\u00e9 en avantage.<\/p>\n

Les licenciements transforment ceux qui restent<\/h2>\n

Le co\u00fbt d'un licenciement est g\u00e9n\u00e9ralement \u00e9valu\u00e9 en fonction des indemnit\u00e9s de licenciement, des risques juridiques, de la p\u00e9riode de transition et de la perte de comp\u00e9tences li\u00e9e au d\u00e9part des salari\u00e9s. Il est plus difficile d'\u00e9valuer financi\u00e8rement l'impact sur le comportement des salari\u00e9s qui restent.<\/p>\n

Une m\u00e9ta-analyse r\u00e9alis\u00e9e en 2002 par Magnus Sverke, Johnny Hellgren et Katharina N\u00e4swall a examin\u00e9 72 \u00e9tudes portant sur la perception de la pr\u00e9carit\u00e9 de l'emploi. Elle a mis en \u00e9vidence des relations n\u00e9gatives entre la pr\u00e9carit\u00e9 et la satisfaction professionnelle, l'engagement organisationnel et la performance. Il s'agissait de corr\u00e9lations, et non de baisses en pourcentage dues \u00e0 un licenciement particulier. Malgr\u00e9 tout, la tendance est constante : lorsque les personnes ne se sentent plus en s\u00e9curit\u00e9, leur relation avec l\u2019organisation s\u2019en trouve modifi\u00e9e.<\/p>\n

Une \u00e9tude men\u00e9e par Charlie Trevor et Anthony Nyberg a \u00e9tabli un lien entre une r\u00e9duction de 1 % des effectifs et une augmentation estim\u00e9e \u00e0 31 % du taux de d\u00e9parts volontaires l'ann\u00e9e suivante, m\u00eame si les pratiques RH mises en \u0153uvre ont influenc\u00e9 ce r\u00e9sultat.<\/p>\n

Cela pose un probl\u00e8me de s\u00e9lection. Les salari\u00e9s les plus \u00e0 m\u00eame de partir sont souvent ceux qui poss\u00e8dent de solides comp\u00e9tences, des r\u00e9seaux utiles et des alternatives int\u00e9ressantes. Lorsqu\u2019une entreprise choisit de se s\u00e9parer d\u2019un groupe, elle risque d\u2019inciter un autre groupe \u00e0 partir de lui-m\u00eame.<\/p>\n

Cela ne signifie pas pour autant que les licenciements ne sont jamais n\u00e9cessaires. Cela signifie simplement qu\u2019une r\u00e9duction des effectifs n\u2019est pas une simple soustraction. Elle modifie la confiance, les motivations et les comportements au sein de l\u2019ensemble de l\u2019organisation. Lorsque l\u2019IA est invoqu\u00e9e comme raison officielle, l\u2019impact peut \u00eatre d\u2019autant plus marqu\u00e9 que l\u2019on demande aux salari\u00e9s de former et d\u2019am\u00e9liorer les syst\u00e8mes qui pourraient justifier la prochaine r\u00e9duction d\u2019effectifs.<\/p>\n

Le vivier de talents pr\u00e9sente un \u00e9chec diff\u00e9r\u00e9<\/h2>\n

Les postes de niveau junior comptent parmi les plus faciles \u00e0 automatiser, car une grande partie de leur production est structur\u00e9e et v\u00e9rifiable. Cela en fait une cible \u00e9vidente pour la r\u00e9duction des co\u00fbts. Mais cela rend \u00e9galement leur suppression risqu\u00e9e.<\/p>\n

Un ing\u00e9nieur junior ne devient pas ing\u00e9nieur senior en \u00e9vitant les t\u00e2ches simples. Un avocat stagiaire ne d\u00e9veloppe pas son esprit de jugement sans examiner des contrats courants. Un nouveau consultant n'apprend pas \u00e0 cerner les attentes d'un client en ne recevant que la recommandation finale.<\/p>\n

L'expertise s'acquiert par la r\u00e9p\u00e9tition, la correction, l'observation et les erreurs commises sous supervision.<\/p>\n

Si l'IA se charge de la plupart des t\u00e2ches d'ex\u00e9cution de base, les organisations devront repenser la mani\u00e8re dont les collaborateurs acqui\u00e8rent de l'exp\u00e9rience. Cela pourrait constituer une r\u00e9elle am\u00e9lioration. De nombreuses t\u00e2ches traditionnellement confi\u00e9es aux d\u00e9butants sont fastidieuses et n'apportent pas autant d'enseignements que les professionnels confirm\u00e9s ne veulent bien l'admettre. Mais supprimer ces t\u00e2ches ne revient pas \u00e0 remplacer l'apprentissage qu'elles permettent.<\/p>\n

Si les entreprises r\u00e9duisent le recrutement de jeunes talents tout en supprimant les postes des cadres charg\u00e9s de contr\u00f4ler les r\u00e9sultats de l'IA, elles compromettent les deux extr\u00e9mit\u00e9s du cycle de d\u00e9veloppement. Elles perdent ainsi \u00e0 la fois la capacit\u00e9 de jugement d'aujourd'hui et celle de demain.<\/p>\n

Les cons\u00e9quences ne se feront pas sentir ce trimestre. Elles appara\u00eetront plusieurs ann\u00e9es plus tard, lorsque les organisations se rendront compte qu'elles disposent de nombreux outils capables de fournir des r\u00e9ponses, mais de trop peu de personnes capables de rep\u00e9rer une mauvaise r\u00e9ponse.<\/p>\n

Le vivier de talents n'est pas un programme RH. Il s'agit d'une infrastructure de production dont la mise en place n\u00e9cessite un long d\u00e9lai de pr\u00e9paration.<\/p>\n

Les arguments en faveur d'une r\u00e9duction, quoi qu'il en soit<\/h2>\n

Il existe un argument de poids en faveur de l'autre point de vue.<\/p>\n

Un directeur financier rigoureux pourrait affirmer qu\u2019une grande partie des t\u00e2ches subalternes est bel et bien en train de dispara\u00eetre, et que pr\u00e9tendre le contraire rel\u00e8ve de la nostalgie. Pr\u00e9server des postes rendus superflus par la technologie n\u2019est pas faire preuve de bonne gestion. Il s\u2019agit d\u2019une subvention que les concurrents ne prendront pas en charge. Une partie du savoir institutionnel perdu lors d\u2019un plan social n\u2019est qu\u2019une habitude d\u00e9guis\u00e9e en sagesse. Les entreprises ont d\u00e9j\u00e0 automatis\u00e9 des t\u00e2ches artisanales par le pass\u00e9, de la fabrication \u00e0 la composition typographique en passant par les services financiers administratifs, et l\u2019\u00e9conomie s\u2019est adapt\u00e9e.<\/p>\n

Dans cette optique, le fait de conserver et de recycler le personnel ne fait que repousser un changement in\u00e9vitable. Les entreprises qui prendront les devants b\u00e9n\u00e9ficieront de co\u00fbts r\u00e9duits et d'activit\u00e9s plus respectueuses de l'environnement, tandis que les autres h\u00e9siteront.<\/p>\n

Certains aspects de cet argument sont justes. Certains postes ne seront pas r\u00e9tablis, et vouloir les d\u00e9fendre tous revient \u00e0 courir \u00e0 un d\u00e9clin progressif. Cela ne signifie pas pour autant que les suppressions soient toujours une mauvaise chose. C'est simplement que le raisonnement s'arr\u00eate souvent trop t\u00f4t.<\/p>\n

Les effectifs ne sont pas la seule variable qu'il convient d'optimiser. Les dirigeants doivent \u00e9galement d\u00e9terminer quelles comp\u00e9tences doivent \u00eatre pr\u00e9serv\u00e9es lors de la transition : le jugement, l\u2019analyse, les relations et le vivier qui produira l\u2019expertise de demain. Ils doivent savoir quelles t\u00e2ches rel\u00e8vent du \u00ab Moteur \u00bb, o\u00f9 le \u00ab Cockpit \u00bb joue encore un r\u00f4le essentiel, et qui tient la \u00ab Boussole \u00bb. Ce n\u2019est qu\u2019alors qu\u2019ils pourront faire un choix \u00e9clair\u00e9 quant aux personnes qui doivent \u00eatre licenci\u00e9es, reconverties ou red\u00e9ploy\u00e9es.<\/p>\n

Oracle et Klarna n'ont pas mis en \u00e9vidence une faiblesse de l'IA. Ils ont mis en \u00e9vidence le co\u00fbt d'une optimisation ax\u00e9e sur ce qui \u00e9tait le plus facile \u00e0 mesurer, au d\u00e9triment de ce qui \u00e9tait plus difficile \u00e0 percevoir.<\/p>\n

Un meilleur \u00e9quilibre<\/h2>\n

La DBS, la plus grande banque de Singapour, propose un mod\u00e8le plus r\u00e9fl\u00e9chi, m\u00eame s'il n'est pas sans difficult\u00e9s.<\/p>\n

La banque pr\u00e9voit la suppression d\u2019environ 4 000 postes contractuels et temporaires sur une p\u00e9riode de trois ans, \u00e0 mesure que l\u2019IA prendra en charge une part croissante du travail. Elle a \u00e9galement indiqu\u00e9 qu\u2019elle pr\u00e9voyait de cr\u00e9er environ 1 000 emplois li\u00e9s \u00e0 l\u2019IA, tout en reconvertissant ses employ\u00e9s actuels vers de nouvelles fonctions. Les guichetiers, par exemple, ont \u00e9t\u00e9 form\u00e9s pour utiliser des guichets vid\u00e9o ou \u00e9voluer vers des fonctions de gestion de la relation client.<\/p>\n

DBS continue \u00e9galement d'investir dans son vivier de talents. En mai 2026, la banque a annonc\u00e9 son intention d'accueillir plus de 500 jeunes talents locaux dans le cadre de programmes de formation en gestion, de stages et d'apprentissage.<\/p>\n

Il s'agit tout de m\u00eame d'une r\u00e9duction des effectifs. La diff\u00e9rence r\u00e9side dans le fait que DBS d\u00e9termine explicitement quelles t\u00e2ches peuvent \u00eatre transf\u00e9r\u00e9es vers l\u2019\u00ab Engine \u00bb et quelles comp\u00e9tences humaines elle souhaite pr\u00e9server et d\u00e9velopper au sein du \u00ab Cockpit \u00bb. Son investissement continu dans les jeunes talents permet \u00e9galement de garantir l\u2019avenir d\u2019un vivier de personnes capables d\u2019assumer le r\u00f4le de \u00ab Compass \u00bb. Il est trop t\u00f4t pour en juger les r\u00e9sultats, mais cette approche pose une question plus pertinente.<\/p>\n

La solution ne consiste pas \u00e0 ralentir l'adoption de l'IA. Les organisations qui refusent ces outils perdront en comp\u00e9titivit\u00e9, et leurs employ\u00e9s se retrouveront \u00e0 effectuer des t\u00e2ches manuelles superflues. La meilleure approche consiste \u00e0 consid\u00e9rer l'adoption de l'IA comme un enjeu de conception organisationnelle plut\u00f4t que comme une simple question d'effectifs.<\/p>\n

Cela implique de confier au \u00ab moteur \u00bb des t\u00e2ches clairement d\u00e9limit\u00e9es tout en renfor\u00e7ant le \u00ab cockpit \u00bb qui l\u2019entoure. Cela signifie mesurer les r\u00e9sultats plut\u00f4t que les invites, les jetons ou les heures \u00e9conomis\u00e9es. Cela implique d\u2019identifier les relations et les connaissances op\u00e9rationnelles qui d\u00e9pendent d\u2019une \u00e9quipe avant de r\u00e9duire ses effectifs. Si l\u2019IA supprime les t\u00e2ches subalternes, leur fonction d\u2019apprentissage doit \u00eatre remplac\u00e9e de mani\u00e8re r\u00e9fl\u00e9chie par des bilans, des simulations, des contacts avec les clients et l\u2019acc\u00e8s au raisonnement des cadres sup\u00e9rieurs.<\/p>\n

Cela implique \u00e9galement de donner aux personnes un certain pouvoir d'action dans cette transition. L'exp\u00e9rience de Meta montre \u00e0 quelle vitesse une strat\u00e9gie en mati\u00e8re d'IA peut se transformer en un probl\u00e8me de confiance lorsque les employ\u00e9s ont le sentiment d'\u00eatre affect\u00e9s \u00e0 des t\u00e2ches qui leur sont inconnues, sans objectif clair ni parcours professionnel d\u00e9fini.<\/p>\n

Avant tout, les dirigeants devraient cesser de partir du principe que la r\u00e9duction des effectifs doit \u00eatre la seule variable \u00e0 diminuer lorsque la productivit\u00e9 augmente. Une productivit\u00e9 accrue peut permettre de r\u00e9duire les co\u00fbts. Elle peut \u00e9galement favoriser la cr\u00e9ation de meilleurs produits, un service plus rapide, davantage d'exp\u00e9rimentation et la r\u00e9alisation de travaux qui n'\u00e9taient auparavant pas rentables.<\/p>\n

Le choix entre croissance et r\u00e9duction rel\u00e8ve d'une d\u00e9cision de gestion, et non d'une cons\u00e9quence automatique de la technologie. Il rel\u00e8ve du Compass.<\/p>\n

L'entreprise ne se r\u00e9sume pas \u00e0 sa production<\/h2>\n

Les syst\u00e8mes d'IA continueront \u00e0 prendre en charge des t\u00e2ches de plus en plus longues et complexes. La fronti\u00e8re entre ce que font les humains et ce que font les machines ne cessera d'\u00e9voluer. Tout article pr\u00e9tendant savoir exactement o\u00f9 elle se situera dans cinq ans risque fort de para\u00eetre rapidement d\u00e9pass\u00e9.<\/p>\n

Mais une entreprise n'est pas un simple ensemble de t\u00e2ches.<\/strong><\/p>\n

Il s'agit d'un r\u00e9seau fait de jugement, de confiance, de m\u00e9moire, de motivations et de relations. Ses produits sont le fruit de ce r\u00e9seau, mais celui-ci n'est pas visible dans le produit lui-m\u00eame. C'est pourquoi il est si facile de le mettre \u00e0 mal. Une entreprise peut continuer \u00e0 livrer ses produits alors m\u00eame que les connaissances qui sous-tendent sa production s'amenuisent discr\u00e8tement.<\/p>\n

Les organisations qui tireront le plus grand profit de l'IA ne seront pas n\u00e9cessairement celles qui parviendront les premi\u00e8res \u00e0 r\u00e9duire au minimum leurs effectifs. Ce seront celles qui sauront identifier les t\u00e2ches appel\u00e9es \u00e0 dispara\u00eetre, les comp\u00e9tences qu'il convient de renforcer, et la mani\u00e8re dont les collaborateurs continueront \u00e0 d\u00e9velopper leur capacit\u00e9 de jugement alors que les machines prendront en charge une part croissante des t\u00e2ches op\u00e9rationnelles.<\/p>\n

L'IA permet d'automatiser l'ex\u00e9cution.<\/p>\n

Ce sont les personnes qui font vivre les organisations.<\/p>\n

Cette distinction n'est pas d'ordre sentimental. Elle est strat\u00e9gique.<\/strong><\/p>\n

Avant que votre entreprise n'automatise un autre processus, il convient de se poser trois questions :<\/p>\n

    \n
  1. Qu'est-ce qui doit figurer dans le moteur ?<\/li>\n
  2. Dans quels domaines le Cockpit joue-t-il encore un r\u00f4le important ?<\/li>\n
  3. Qui tient la boussole, et \u00e0 qui incombent les cons\u00e9quences ?<\/li>\n<\/ol>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    L'IA est capable de remplacer un nombre de t\u00e2ches plus important que jamais. Les entreprises qui confondent ces t\u00e2ches avec le travail de r\u00e9flexion risquent de se priver de leurs propres avantages en automatisant ces derni\u00e8res. D\u00e9but 2026, Oracle a demand\u00e9 \u00e0 ses employ\u00e9s de documenter leurs processus de travail et d'utiliser ses outils d'IA internes. Certains de ces employ\u00e9s ont ensuite \u00e9t\u00e9 licenci\u00e9s.<\/p>","protected":false},"featured_media":1399863,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[2995],"blog-language":[2991],"class_list":["post-1399862","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-ai-technology","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/1399862","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1399863"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1399862"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=1399862"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=1399862"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}