L’IA va-t-elle supprimer des emplois, transformer les métiers ou simplement servir de prétexte commode à des licenciements ? Je vous propose dans cet article de démêler le vrai du faux dans la bataille de chiffres qui oppose études alarmistes et données rassurantes, pour en tirer des enseignements concrets à l’usage des professionnels RH. Car derrière le bruit médiatique, une réalité s’impose : l’agentisation n’est pas un chantier abstrait, c’est un défi organisationnel qui exige dès aujourd’hui une réflexion de fond sur la valeur créée dans l’entreprise, les compétences à cultiver et les trajectoires de carrière à repenser. La question n’est pas de savoir si votre entreprise sera touchée, mais si vous serez prêt à anticiper plutôt qu’à subir.
En synthèse :
- La bataille de chiffres sur l’IA et l’emploi masque une réalité plus nuancée. Les études se contredisent, mais le consensus prudent de Goldman Sachs le confirme : personne ne sait vraiment mesurer avec précision l’impact d’une technologie aussi récente et évolutive que l’IA.
- L’IA sert de prétexte commode à des licenciements d’ordre purement financier. Ce « grand alibi de l’IA » est une dérive grave qui nuit aux salariés concernés autant qu’à la crédibilité des discours sur la transformation agentique.
- La fonction RH est confrontée à un défi existentiel. Si les agents intelligents prennent en charge un nombre croissant de tâches, les départements RH tels qu’ils existent aujourd’hui n’ont mécaniquement plus la même raison d’être (volume de personnel à gérer en baisse, frontière travail humain / travail agentique floue).
- Les profils juniors sont les plus exposés, tandis que les séniors restent indispensables. Le danger de ce constat est le suivant : supprimer les postes juniors, c’est tarir le vivier qui forme les séniors de demain.
- La priorité n’est pas de recruter en urgence des experts IA, mais de repenser la stratégie RH en profondeur. Cela commence par identifier les sources de valeur dans l’entreprise, cartographier les flux de travail et structurer les connaissances (avant de toucher à l’organigramme).
Depuis que ChatGPT a été lancé il y a un peu plus de trois ans, les spéculations vont bon train sur la capacité de l’IA à bouleverser le monde du travail et à remplacer les employés de bureau sur des tâches de premier niveau.
Je ne sais pas si vous avez pu constater la même chose, mais je n’ai personnellement lu sur ce sujet que des banalités publiées par les professionnels des RH. Je sais bien que 3 ans est une courte période pour tirer les premiers enseignements et théoriser les prochains changements dans la gestion des ressources humains, mais le temps presse, ou pas !
Une bataille de chiffres par études interposées
Dès que l’on commence à parler d’IA ou d’automation, le sujet de l’emploi (et de sa préservation) s’impose dans la discussion. Le problème est que ces discussions reposent sur des études parfois contradictoires.
D’un côté, les indicateurs de licenciements dans les emplois technologiques nous permettent de constater un impact évident sur les recrutements : Which Tech Companies Cut the Most Jobs?
De l’autre, certaines données récentes montrent au contraire une progression des offres d’emploi dans l’ingénierie logicielle, comme si l’IA stimulait davantage la demande qu’elle ne la réduisait : Software job openings surge this year, defying AI fears.
Même son de cloche ici, avec un solde positif dès la fin de l’année 2025 : State of the product job market in early 2026.
Nous pouvons même constater une nette croissance des recherches d’emplois liées à l’IA pour des profils d’ingénieur ou de chef de projet :
Difficile de s’y retrouver dans cette bataille de chiffres, et le dernier rapport de la Coface n’arrange pas les choses, car l’organisme évalue à 16 % la part des tâches professionnelles automatisables grâce à l’IA, et estime également qu’environ 1 profession sur 8 est exposée à une transformation profonde, mais sans aller jusqu’à sa disparition : Emplois, compétences, valeur : ce que l’IA est en train de bouleverser.
La Banque Européenne d’Investissement, de son côté, évalue l’apport de l’IA à la productivité des entreprises européennes à 4 % (AI adoption, productivity and employment: Evidence from European firms), sous-entendu : un blanc-sein pour licencier 4% du personnel. Une statistique significative, soit, mais bien loin des prophéties apocalyptiques qui circulent dans les médias.
Le meilleur moyen de clore ce débat est de lire entre les lignes de la dernière étude de Goldman Sachs : How Will AI Affect the US Labor Market?
The impact of AI is already being felt on jobs in the tech, knowledge, and creative sectors. The potential impact of AI on labor, over a 10-year period, is expected to increase.
Traduction : “Tout le monde peut sentir l’impact de l’IA sur l’emploi, et cet impact va potentiellement augmenter au cours des 10 prochaines années”. Très clairement, ils ne savent pas, car personne ne peut réellement évaluer l’impact d’une technologie très récente, et en perpétuelle évolution.
Nous sommes, je pense, dans une situation comparable à celle du lancement des tableurs il y a 40 ans : Lotus 1-2-3 puis Excel étaient des logiciels tellement révolutionnaires pour leur époque qu’ils avaient engendré un excès d’optimisme de la part des éditeurs, ceux-ci prévoyant ainsi la disparition pure et simple des comptables. Quarante ans plus tard, force est de constater que ces derniers n’ont pas disparu, et que la profession est même en souffrance tant nous manquons de profils qualifiés, et ce, malgré l’utilisation massive de l’IA dans les solutions de comptabilité actuelles.
Le parallèle avec ce que nous vivons aujourd’hui s’impose naturellement, mais il n’empêche pas les médias de relayer les études qui annoncent la fin de telle ou telle profession, car il fuat bine le reconnaître, ça fait des clics…
L’IA comme prétexte et comme accélérateur
Ce qui me dérange dans ce cafouillage médiatique est que toutes ces études convergentes offrent un argumentaire commode à des dirigeants peu scrupuleux qui invoquent l’IA comme prétexte pour procéder à des licenciements, faisant ainsi plaisir aux actionnaires sans avoir à assumer la réalité d’une décision purement financière : The Great AI Alibi: Why Every Tech CEO Now Blames Artificial Intelligence for Laying Off Thousands.
Ce phénomène de « grand alibi de l’IA » est réel, et il constitue une dérive grave qui nuit autant aux salariés concernés qu’à la crédibilité des discours sur la transformation agentique (cf. Le web agentique engendre toujours plus de peurs et d’incompréhensions).
Mais comme toujours, ça n’empêche pas les prêcheurs institutionnels de prédire la substitution de pans entiers de l’économie par des agents IA, à l’image de cette dernière note publiée par Sequoia Capital qui a cartographié 1.000 MM$ de services potentiellement remplacés par des agents intelligents : Services: The New Software.
Je ne sais pas trop quoi penser de ces prévisions, car ce sont des ordres de grandeur qui m »échappent, et surtout parce que ça reste des prédictions, elles n’engagent donc que ceux qui y croient.
Difficile de s’y retrouver dans cette bataille de chiffres, mais ce qui est certain, c’est que le potentiel disruptif des agents intelligents est bien réel, d’autant plus si on les industrialise : L’agentisation amorce une nouvelle étape de maturité numérique menant au Web4 et à l’Entreprise4.
Et même si vous abordez la question à plus petite échelle, il est possible d’interpréter la montée en puissance des agents IA comme une inversion du modèle SaaS (« Software-as-a-Service ») : From Tooling to Outcome: The Rise of Service-as-a-Software.
Mais souvenez-vous que la critique est facile, mais que l’art est difficile. Comprenez par là que l’exercice d’analyse et d’anticipation de l’impact de l’IA sur les emplois, la compétitivité des entreprises ou sur l’économie de manière générale est extrêmement complexe, voire impossible à réaliser avec précision. Car à mesure que la technologie progresse, les agents intelligents sont capables de prouesses toujours plus impressionnantes, à l’image de ce nouveau modèle agentique chinois capable de travailler plus de 8 heures d’affilée sur une tâche complexe (comme les salariés sont censés le faire, mais sans les pauses) : AI joins the 8-hour work day as GLM ships 5.1 open source LLM, beating Opus 4.6 and GPT-5.4 on SWE-Bench Pro.
Les agents intelligents sont-ils les nouveaux « enzymes gloutons », une technologie nébuleuse capable de prouesses dont les marques usent et abusent pour faire leur promotion ? Oui, c’est évident, mais parfois ça marche…
L’agentisation : une nouvelle étape de maturité numérique
En théorie, grâce à l’IA générative et aux agents intelligents, nous avons la possibilité de pousser le concept de « lean startup » jusqu’au bout, c’est-à-dire de réduire au minimum le nombre d’employés grâce à l’automatisation.
Le patron d’OpenAI nous disait récemment qu’il pensait que dans les prochaines années, une seule personne pourrait créer une entreprise capable de réaliser 1 MM$ de CA. Il avait presque raison : How A.I. Helped One Man (and His Brother) Build a $1.8 Billion Company.
Who needs more than two employees when artificial intelligence can do so many corporate tasks? It’s super efficient, and a little bit lonely.
Dans cette success story, il n’est pas question d’un entrepreneur solo qui génère 1 MM$ de CA, mais d’un entrepreneur et son frère qui génèrent 900 M$ chacun (cf. 1,8 milliard de dollars de CA avec seulement deux employés : l’incroyable pari de Medvi, la start-up dopée à l’IA de Matthew Gallagher).
Pour ceux qui se posent la question, Medvi est une plateforme de santé en ligne dédiée principalement à la perte de poids et au bien-être. Pour faire simple : ils trouvent des clients qui veulent améliorer leur santé, qualifient leur besoin à travers un questionnaire en ligne, orchestrent la prescription / livraison des pilules, et gèrent la relation-client en ne passant que par des prestataires et sous-traitants. C’est quasiment du drop shipping, mais à très grande échelle. Ce qui permet à cette startup fondée en 2024 d’être BEAUCOUP plus rentable que ses concurrents.
Est-ce que ce modèle est durable ? Je ne sais pas, mais personne ne peut nier que c’est possible.
La grande question n’est donc pas de savoir si l’agentisation va transformer le monde du travail, j’en ai la certitude (De la transformation numérique à la transformation agentique), mais à quelle échelle de temps : Cinq ans ? Dix ans ? Vingt ans ? Dans l’absolu, l’horizon temporel importe peu, car ce qui compte, c’est d’initier la réflexion dès aujourd’hui plutôt que de subir un changement brutal demain.
Dans le cas de Medvi, positionnée sur le créneau de l’auto-médication à distance, le changement c’était l’année dernière, et il a été extrêmement brutal. Mais le plus surprenant dans cette histoire, est que le fondateur de Medvi n’a pas de formation médicale ou de diplôme en marketing. Tout ce dont il a eu besoin pour lancer sa startup est de volonté et de l’aide de l’IA pour concevoir son offre, coder la plateforme et lancer la commercialisation. Son parcours devrait d’ailleurs tous nous inciter à relativiser l’intérêt et le rôle des diplômes dans la réussite professionnelle.
Je vous partage sur ce thème une réflexion intéressante de Carlos Diaz du podcast Silicon Carne :
La France a construit tout son contrat social sur le diplôme […] une architecture entière de légitimité sociale bâtie sur du vent. Les bac+5 paupérisés se raccrochent depuis 30 ans à ce seul actif. Les diplômes avaient de la valeur parce qu’ils certifiaient une connaissance rare qu’un LLM peut maintenant vous apporter pour 20 € / mois. Les diplômés français n’ont pas peur que l’IA leur prenne leur travail, ils ont peur qu’elle leur prenne leur statut social.
Et vous : pensez-vous être à l’abri avec votre diplôme ?
Les RH face à un défi existentiel
C’est dans ce contexte que la fonction RH se retrouve face à une équation particulièrement délicate : Si les agents intelligents remplacent les salariés sur un nombre croissant de tâches, nous n’avons mécaniquement plus besoin du même volume de personnes pour gérer ces salariés. C’est, en théorie, une remise en cause profonde de la raison d’être des départements RH tels qu’ils existent aujourd’hui : We All Built Agents, Nobody Built HR.
Faut-il pour autant formuler une telle prophétie, sachant qu’elle ne s’est pas réalisée pour les comptables il y a quarante ans ? Impossible de le dire avec certitude, car le contexte est différent : les progrès déjà réalisés sur les modèles génératifs, et ceux à venir, nous font dire que cette fois-ci c’est différent. Heureusement, « différent » ne signifie pas forcément « changements brutaux et immédiats », mais est néanmoins synonyme de changements que l’on ne pet pas ignorer : GenAI could slash HR labour time by up to 35 per cent.
Ce qui est certain, en revanche, c’est que tout responsable des RH devrait prendre très au sérieux ce phénomène d’agentisation et entamer dès maintenant une réflexion de fond sur l’évolution de la profession :
- Quid du recrutement à l’ère où des agents peuvent potentiellement prendre en charge une part toujours croissante des tâches d’un salarié ?
- Quid de la gestion des carrières quand les trajectoires sont bouleversées tous les deux ou trois ans ?
- Quid de la politique RH dans une organisation où la frontière entre travail humain et travail agentique devient progressivement floue ?
Autant de questions auxquelles je n’ai pas de réponse, car je n’en jamais lu de réflexions vraiment intéressantes sur ce sujet en dehors des banalités habituelles (remettre l’humain au centre, utiliser l’IA à bon escient, définir un cadre éthique rigoureux…).
S’il est extrêmement difficile de mener une réflexion valable pour tous les métiers ou domaines, cette étude de l’APEC centrée sur les professions marketing / vente illustre bien la confusion ambiante : L’intelligence artificielle en commercial-marketing. Ici, les principaux cas d’usage identifiés dans l’étude :
Les enseignements sont les suivants :
- Les managers ne savent pas réellement ce que font leurs équipes avec l’IA, tandis que les directions n’ont aucune visibilité à l’échelle de l’entreprise ;
- Les compétences recherchées ou attendues par les entreprises en IA sont très floues (les descriptions de poste parlent de « savoir-être » plutôt que de « compétences concrètes »savoir-faire »), tandis que les managers avouent ne pas savoir évaluer les compétences en IA des candidats ;
- Les profils juniors sont les plus exposés, car les tâches simples sont prises en charge par l’IA, mais sans que l’on ait une garantie ou un contrôle du travail effectué ;
- Les séniors reste irremplaçables de par leur expérience et leurs connaissances / compétences, mais ceux qui n’adoptent pas les outils d’IA vont vite se faire distancer.
L’IA ne va donc pas remplacer les spécialistes de la vente et du marketing. OK très bien, mais alors quels profils faut-il privilégier à l’embauche ? Au-delà des clichés sur les soft skills, il me semble impossible de faire l’impasse sur des connaissances ou des compétences sectorielles, fonctionnelles (métier), numériques et bien évidemment en IA (La fracture numérique est un problème que personne ne peut ignorer). C’est en tout cas ce qui est confirmé par l’étude de l’APEC, de même que par cette autre étude d’Adobe qui concerne les métiers créatifs : 84% des annonces d’emploi dans les métiers créatifs exigent des compétences en IA (Les compétences et outils demandés par les recruteurs pour les métiers créatifs).
Certains nous disent qu’avec l’avènement de l’IA, il faut développer l’esprit critique. OK, mais sur quoi va reposer cette capacité à critiquer le travail d’une IA sans une bonne connaissance du métier ou du secteur ? Sans une bonne appréhension des forces et faiblesses des modèles d’IA ? Dans l’absolu, il n’y a potentiellement rien à critiquer si vous n’êtes pas à l’aise avec les outils numériques, car vous ne saurez même pas vous servir des derniers outils d’IA ! Lire à ce sujet : L’IA doit nous aider à mieux réfléchir et non réfléchir à notre place.
L’axe d’amélioration le plus logique serait de développer et valoriser l’autonomie et l’esprit d’initiative des salariés, mais c’est tout ce qu’ils n’ont pas, sinon ils auraient choisi la voie de l’entreprenariat… ¯\_(ツ)_/¯
Ces questions impliquent donc de nécessaires remises en question, avec potentiellement trois axes de réflexions :
- Les compétences à valoriser à l’ère de l’IA agentique (avec une priorité accordée à la capacité d’apprentissage continu plutôt qu’à des savoirs figés) ;
- Les trajectoires de carrière (où la discipline et l’assiduité dans l’adaptation comptent davantage que la spécialisation verticale) ?
- La culture interne (avec une prime à la capacité d’adaptation au changement, plutôt qu’à la conformité aux processus établis).
Mais au-delà de ces questions opérationnelles, c’est une interrogation plus fondamentale qui s’impose : où se situe la valeur créée par une entreprise ? Qui la crée et comment ?
C’est en trouvant des réponses à ces deux questions que l’on peut intelligemment réfléchir à la meilleure façon d’exploiter au mieux les capacités de l’IA générative sans pour autant nuire aux salariés (en les licenciant de façon arbitraire par anticipation).
Repenser la création de valeur avant de repenser l’organigramme
La pire erreur que les responsables RH pourraient faire serait de refuser de croire au potentiel de l’IA agentique, d’attendre que la technologie prouve d’elle-même son impact, et d’enterrer sa tête dans le sable. Cette politique de l’autruche expose l’entreprise a un déficit de compétitivité structurel, mais surtout risque de faire subir aux salariés les conséquences de ce choix.
La marche à suivre est celle que je répète depuis quelques mois :
- Identifier les sources de données, puis lister les canaux et circuits d’information ;
- Cartographier les flux d’activités et de travail ;
- Extraire et structurer les connaissances.
Un vaste chantier décrit dans un précédent article : Les agents IA vont nous permettre de gagner en productivité collective.
Andrej Karpathy, co-fondateur d’OpenAI et l’inventeur du terme « vibe coding », nous propose dans ce cadre une approche intéressante, car parfaitement low tech : mettre à disposition d’une IA tous ces messages et documents de travail pour que celle-ci en extraie les informations et connaissances dans un mini wiki reposant sur des fichiers texte (au format Markdown) : LLM Knowledge Bases. Une telle approche permet de mettre en oeuvre de façon très simple le principe de « harnais sémantique », idéale pour les individus ou les petites équipes, mais compliquée à mettre en œuvre à l’échelle d’une entreprise.
Comme toujours, nous sommes face à des problématiques micro et macro-économiques complexes, avec des réflexions intéressantes et des solutions encourageantes, mais difficilement exploitables en l’état dans une entreprise ou organisation lambda. Voilà pourquoi il faut impérativement poursuivre le travail de réflexion et de recherche de solution, sans se précipiter sur la dernière technologie à la mode (au hasard: OpenClaw).
Je ne suis ni devin, ni spécialiste des Ressources Humaines, mais j’ai la conviction que les prochaines années vont être déterminantes pour les entreprises et organisations dont tout ou partie de la valeur est créée dans les bureaux. La priorité pour les DRH n’est pas de recruter en urgence des profils spécialisés en IA ou de monter à la hâte des formations à ChatGPT. C’est d’initier une réflexion de fond pour repenser la stratégie RH pour qu’elle s’adapte à l’évolution du marché, pas simplement d’abaisser à 30 ans le filtre de limite d’âge des ATS (« Applicant Tracking Systems« ).
La vision avant l’excécution
À celles et ceux qui seraient tenté(e)s de répondre : « Oui oui, il faut développer les soft skills pour éviter que l’IA ne prenne la place des salariés, tant en accompagnant l’appropriation des outils IA dans le respect de la culture et des valeurs de l’entreprise« . Ce dont votre entreprise a besoin, c’est d’une politique RH viable et volontaire sur l’IA, pas d‘une formule toute faite qui ne veut rien dire et ne fait que masquer une carence de vision. L’équivalent de « Il faut décrire les cas d’usage » dont je faisais la critique en début d’année dernière : L’adoption de l’AI générative ne passera ni par les politiques, ni par les cas d’usage.
À ce titre, je ne peux que saluer la prise de position du DRH de la MAIF : “On ne donnera pas l’outil aux jeunes qui ne savent pas faire sans”. C’est un parti pris très courageux, mais parfaitement aligné sur les valeurs mutualistes de la MAIF. Dans le doute, je précise que cette entreprise est très certainement la seule pour laquelle ce parti pris fonctionne. Pour toutes les autres, il y a un gros travail d’introspection à mener…
Et pour vous lancer dans cette démarche, je vous propose ces réflexions très intéressantes, mais qui ne concernent pour le moment que certains cas particuliers (les ingénieurs et consultants) : IA et emploi: focus sur les ingénieurs.
Chez les juniors, et en particulier les consultants juniors, […] une partie des tâches qu’on leur assigne aujourd’hui peut être réalisée par une IA. La tentation existe donc de se passer de leurs services. Mais le risque, en n’ayant plus de juniors… est de ne plus avoir de seniors.
Les cabinets ont donc tout intérêt à résister à la tentation, et de considérer les activités confiées aux juniors comme un apprentissage qui a en soi une valeur : l’output n’est pas seulement la valeur produite pour le client, mais celle produite pour le cabinet.
Peut-on extrapoler ce principe à d’autres métiers ou domaines ? Peut-être, l’important est d’y réfléchir sérieusement. À une époque pas si lointaine, de nombreuses entreprises ont recruté des Chief Transformation Officers qui n’étaient pas censés rester, mais simplement initier (et cadrer) les chantiers de transformation numérique. Pourquoi ne pas faire de même pour pouvoir naviguer à vue en cette période trouble ?
Allez, je conclue cet article en lançant une idée folle : nommer un Chief Synthetic Resources Officer (CSRO) pour initier et piloter les réflexions préalables à la transformation agentique (à commencer par la formalisation d’une charte IA et d’un référentiel de compétences en IA). Un profil qui serait naturellement rattaché au département RH, ou à la DSI, ou sinon à la Direction Générale, ou peut-être bien à la Direction de la Transformation. L’important est qu’il soit membre du CoDir, ou du ComEx, ou à minima du groupe de travail sur l’IA.
Comme vous pouvez le constater, le chemin est encore long…
Question / Réponses
L’IA va-t-elle vraiment supprimer des emplois ?
Personne ne peut l’affirmer avec certitude. Les études se contredisent : certaines signalent des licenciements dans les métiers technologiques, d’autres montrent une progression des offres d’emploi dans ces mêmes secteurs. La Coface évalue à 16 % la part des tâches automatisables et estime qu’environ 1 profession sur 8 est exposée à une transformation profonde, mais sans aller jusqu’à sa disparition.
Qu’est-ce que l’agentisation et pourquoi est-ce important pour les RH ?
L’agentisation désigne le déploiement d’agents intelligents capables de prendre en charge des tâches jusqu’ici confiées à des salariés. Elle remet en cause le volume de travail à gérer, la nature des compétences à recruter et la frontière entre travail humain et travail synthétique (automatisé). Pour les RH, ignorer ce phénomène expose l’entreprise à un déficit de compétitivité structurel.
Quels profils sont les plus vulnérables face à l’IA ?
Les profils juniors sont les plus exposés, car les tâches simples qui leur sont habituellement confiées sont précisément celles que l’IA prend en charge en premier. À l’inverse, les séniors restent indispensables de par leur expérience et leurs connaissances métier, à condition toutefois qu’ils adoptent eux-mêmes les outils d’IA.
Quelles compétences faut-il privilégier à l’ère de l’IA agentique ?
Au-delà des incontournables soft skills, il y a une réelle nécessité de combiner des connaissances sectorielles, fonctionnelles et numériques, notamment en IA. De plus, la capacité d’apprentissage prime sur les savoirs figés, la discipline dans l’adaptation compte davantage que la spécialisation verticale, et la culture interne doit valoriser l’agilité plutôt que la conformité aux processus établis.
Par où commencer concrètement pour préparer son entreprise à cette transformation ?
Avant de toucher à l’organigramme, il faut d’abord identifier les sources de valeur dans l’entreprise : cartographier les flux d’activités et de travail, recenser les sources de données et les circuits d’information, puis extraire et structurer les connaissances existantes. C’est seulement sur la base de ce travail préalable que la réflexion sur l’évolution des emplois et des compétences peut être mener sérieusement pour préparer la montée en puissance des agents intelligents.