90 % des dirigeants n'ont pas constaté d'effets de l'IA, la logique des licenciements se propage

L'investissement des entreprises américaines dans l'intelligence artificielle (IA) augmente, mais l'écart entre l'amélioration de la productivité et les ajustements d'emploi se creuse. La majorité des dirigeants estiment que l'IA n'a pas encore réussi à améliorer la productivité de leur entreprise, tandis que certaines entreprises utilisent l'IA comme justification pour la réorganisation et les licenciements.

Fortune a publié le 23, heure coréenne, un article de Mark Ma, professeur à l'Université de Pittsburgh, citant une étude de la Réserve fédérale d'Atlanta, selon laquelle environ 90 % des dirigeants estiment que l'IA n'a pas encore amélioré la productivité de leur entreprise. Le professeur Ma a noté que bien que les entreprises investissent davantage dans l'IA, l'amélioration de la productivité attendue n'est pas clairement confirmée par les chiffres.

L'équipe de recherche du professeur Ma a analysé plus de 21 millions d'avis d'employés sur Glassdoor et environ 10 000 transcriptions d'appels de dirigeants. Les chercheurs ont constaté qu'après l'annonce de licenciements liés à l'IA, le sentiment des employés envers l'IA s'est détérioré rapidement, et que ce sentiment était fortement corrélé à la productivité de l'entreprise.

En revanche, les déclarations optimistes des dirigeants n'étaient pas significativement liées à la productivité, selon les chercheurs. Cela suggère que les résultats de l'adoption de l'IA sont plus étroitement liés à l'acceptation sur le terrain qu'aux messages des dirigeants.

Les messages des entreprises sont également au centre des débats. Les annonces d'investissement dans l'IA et les licenciements liés à l'IA ont montré un schéma d'augmentation simultanée. Les chercheurs estiment qu'il existe une pression pour montrer rapidement les effets d'économies de coûts par des réductions d'effectifs après l'adoption de l'IA.

Cependant, la réaction des actions après l'annonce des licenciements était en moyenne proche de zéro, et plus de la moitié des réactions étaient négatives ou presque inchangées, selon Fortune. Cela signifie que même si les licenciements liés à l'IA sont présentés comme un signal d'efficacité aux investisseurs, la réaction du marché n'a pas été systématiquement favorable.

Il y a eu des exceptions. Reuters a rapporté que Block ($XYZ) a annoncé le 26 février qu'il réduirait plus de 4 000 emplois dans le cadre d'une réorganisation visant à intégrer des outils d'IA dans l'ensemble de l'organisation, et que son action a augmenté de plus de 16 %. Block a déclaré qu'il s'attendait à ce que sa marge d'exploitation ajustée passe de 20 % en 2025 à 26 % en 2026.

Brett Horn, analyste chez Morningstar, a déclaré : "L'impact à long terme de la réduction significative des effectifs dans l'attente d'une amélioration de la productivité grâce à l'IA est incertain." Bien que la réduction des coûts puisse aider à la rentabilité à court terme, il a souligné que les capacités organisationnelles pourraient également diminuer au cours du processus d'adoption de la technologie.

Le débat sur les licenciements liés à l'IA ne s'est pas limité à Block. Reuters a rapporté qu'Amazon ($AMZN) a supprimé certains postes dans son organisation d'intelligence générale artificielle (AGI) le 22 juillet. Un porte-parole d'Amazon a déclaré que le développement de grands modèles d'IA était une tâche importante, mais qu'ils avaient décidé de supprimer certains rôles pour se concentrer sur des tâches importantes pour les clients.

L'AGI est un concept d'IA visant à atteindre une intelligence générale et une autonomie au niveau humain. Les entreprises qui ont des organisations AGI distinctes visent souvent à mener des recherches à long terme tout en commercialisant des produits, mais à mesure que le fardeau d'investissement augmente, des ajustements de priorités entre les organisations apparaissent également.

D'autres enquêtes de la Réserve fédérale ont abouti à des conclusions différentes. La Réserve fédérale de Richmond a déclaré dans une enquête publiée le 25 mars auprès de plus de 700 dirigeants d'entreprises que les entreprises avaient signalé une augmentation de l'investissement dans l'IA et une amélioration de la productivité, et qu'elles s'attendaient à des améliorations supplémentaires en 2026.

Les mêmes données ont indiqué que les preuves selon lesquelles l'IA avait considérablement réduit l'emploi global étaient encore faibles. Cependant, les grandes entreprises s'attendaient à une certaine réduction de l'emploi, tandis que les petites entreprises prévoyaient une augmentation des recrutements de personnel technique. Cela signifie que les effets de l'adoption de l'IA sur l'emploi peuvent varier en fonction de la taille de l'entreprise et de la structure des emplois.

Les indicateurs du marché du travail américain ne fournissent pas non plus de conclusion unique. Reuters a rapporté le 6 août que la productivité du travail non agricole aux États-Unis a augmenté de 1,4 % en glissement annuel au deuxième trimestre. Cependant, il est difficile de conclure que cette donnée seule a entraîné un bond généralisé de la productivité grâce à l'IA.

L'anxiété des employés a également été captée par les indicateurs d'opinion publique. Dans une enquête publiée en juin par Reuters et Ipsos, 53 % des Américains ont répondu que l'IA pourrait menacer leur emploi ou celui d'un membre de leur foyer. Axios a rapporté que certains PDG réduisent les expressions reliant directement l'IA aux licenciements et changent leur message vers "transformation organisationnelle" et "restructuration des capacités".

Le débat sur la productivité de l'IA se déplace vers des questions de méthode de mesure et de confiance organisationnelle plutôt que vers la taille des investissements. Les entreprises doivent créer un environnement dans lequel les employés acceptent la technologie pour relier l'adoption de l'IA à l'amélioration de la productivité, et des résultats d'enquête indiquent déjà qu'une amélioration de la productivité est en cours. Avec les données confirmées, il est difficile de déterminer si l'IA a amélioré la productivité ou si les licenciements ont amplifié cet effet.

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