L'apocalypse des travailleurs est-elle arrivée ? La vague de licenciements de 2026 ne fait que commencer…

Auteur : Byron Gilliam

Titre original : Jobpocalypse now ?

Traduction et synthèse : BitpushNews

Même lorsque j’étais dans la banque d’investissement où je travaillais auparavant, tout allait bien, j’avais toujours le sentiment qu’une nouvelle vague de licenciements était imminente — je pense que cela venait en partie du fait que la direction ne savait pas vraiment combien de personnes elle avait besoin.

Je travaillais dans la salle des ventes et des transactions, où chaque fin de journée, il y avait un chiffre de revenus : commissions clients moins pertes de trading (parfois aussi des gains). Donc, on pourrait penser qu’il est facile de quantifier qui contribue à quoi, ou qui cause des pertes.

Mais ce n’est pas le cas.

Une commission payée pour une transaction peut en partie ou en totalité revenir à l’analyste de recherche, au vendeur ou au trader qui a parlé au client — ou au trader de l’autre côté de la transaction (c’est-à-dire moi à l’époque !).

Personne ne sait vraiment pourquoi le client choisit de trader avec nous. Il est donc impossible d’attribuer clairement chaque commission à une personne spécifique, ce qui rend difficile de déterminer qui est absolument indispensable à l’activité.

Pour reprendre les mots du géant du commerce de détail Werner M. (Walmart), la moitié des dépenses salariales pourrait être gaspillée ; ils ne savent simplement pas laquelle.

La seule façon de trouver la réponse est de licencier certains employés, puis de voir ce qui se passe.

Il semble que cette situation va bientôt se produire dans des entreprises partout, car ce n’est pas seulement les banques d’investissement qui sont concernées.

Quand le travail est principalement dans l’agriculture et la fabrication, il est facile de mesurer la productivité : il suffit de compter combien de pommes ont été récoltées ou combien de pièces ont été produites.

Mais quand la majorité des gens travaillent au bureau, c’est beaucoup plus difficile.

“Le travail de connaissance n’est pas défini par la quantité,” écrivait Peter Drucker. “Le travail de connaissance n’est pas défini par son coût. Le travail de connaissance est défini par ses résultats.”

Les employeurs ne savent pas comment mesurer ces résultats — quelle est la sortie d’une journée de réunions, d’appels ou de notes internes ?

Ils se tournent donc vers la mesure du temps : on demande aux employés de rester huit heures par jour au bureau en échange d’un salaire, et les employeurs espèrent qu’ils accomplissent huit heures de travail durant ce temps.

Le temps devient un indicateur de production de substitution.

Mais que se passe-t-il lorsque tout le monde travaille à domicile ?

Si les employeurs ne peuvent pas mesurer leur contribution par le temps passé au bureau, ils doivent alors mesurer leur production.

C’est une bonne chose. “Mettre l’accent sur la production plutôt que sur l’activité est la clé pour augmenter la productivité,” écrivait Peter Drucker en 1967.

Mais les employeurs n’ont jamais vraiment su comment faire cela.

Aujourd’hui, l’intelligence artificielle (IA) force à nouveau les employeurs à essayer. Les grands modèles de langage peuvent traiter de nombreuses tâches chronophages, ce qui pousse les employeurs à repenser ce pour quoi ils paient leurs employés.

Je ne suis pas sûr qu’ils fassent mieux que la banque où je travaillais. Mais la narration autour de l’IA met une énorme pression sur les entreprises, qui cherchent des moyens d’accroître leur productivité, au point que beaucoup envisagent purement et simplement de licencier pour voir ce qui se passe.

Les données du 6 mars indiquent que cela a peut-être déjà commencé : le Bureau of Labor Statistics américain a rapporté que le secteur technologique a perdu 12 000 emplois le mois dernier, et au total, 57 000 emplois ont été supprimés en un an.

Cette semaine, de bonnes données de productivité ont également été publiées, ce que certains économistes considèrent comme le premier signe que les entreprises commencent à utiliser efficacement l’IA.

Ainsi, il est possible que les entreprises puissent bientôt faire plus avec moins de personnel.

Mais elles pourraient aussi simplement faire plus.

Un nouvel article de la Harvard Business Review révèle que “l’IA ne réduit pas le travail, elle le rend simplement plus intense.”

Dans une étude de huit mois sur les pratiques de travail d’une entreprise technologique, les auteurs ont constaté que l’IA accélère le rythme de travail, élargit la gamme des tâches et prolonge la journée de travail.

“Beaucoup envoient des prompts (requêtes) à l’IA pendant leur déjeuner, en réunion ou en attendant que des fichiers se chargent. Certains disent qu’ils envoient un dernier prompt rapide avant de quitter leur bureau, pour que l’IA continue de travailler pendant leur absence.”

Pour les employeurs qui veulent tirer plus de valeur de leurs employés, cela semble attrayant. Et cette partie est encore meilleure : “Les employés absorbent de plus en plus de tâches qui, auparavant, nécessitaient peut-être des employés supplémentaires ou des équipes entières.”

Mais les chercheurs mettent en garde :

À court terme, une productivité apparemment accrue peut masquer une charge de travail silencieusement croissante et une pression cognitive accrue, car les employés doivent gérer simultanément plusieurs flux de travail alimentés par l’IA. Comme cet effort supplémentaire est volontaire et souvent décrit comme une “expérience intéressante”, il est facile pour les dirigeants d’ignorer la quantité réelle de surcharge que supportent les employés. Avec le temps, le surmenage peut nuire au jugement, augmenter le risque d’erreurs et rendre plus difficile pour l’organisation de distinguer une véritable augmentation de la productivité d’une intensification insoutenable du travail.

Si c’est le cas, les entreprises pourraient rapidement se rendre compte qu’elles ont besoin de plus de personnel, et non de moins.

Au moins, c’est ce que prévoit le responsable RH d’IBM. Nick LaMotta a déclaré à Bloomberg que réduire le recrutement pour les jeunes diplômés pourrait économiser de l’argent à court terme, mais risquerait de créer une pénurie de cadres intermédiaires à l’avenir.

C’est pourquoi IBM prévoit de doubler ses recrutements de débutants. “Exactement,” dit LaMotta, “pour ces postes que tout le monde dit que l’IA peut faire.”

L’entreprise où je travaillais, une banque d’investissement, recrutait constamment entre plusieurs vagues de licenciements — en essayant de comprendre qui faisait quoi, en changeant régulièrement de personnel.

L’ensemble de l’économie américaine pourrait bientôt faire de même.

Voyons quelques graphiques.

Le rapport sur l’emploi de ce matin est “cruel” pour le secteur technologique. Avec 57 000 emplois perdus en un an, c’est “aussi mauvais que la période la plus grave de la récession technologique en 2024, et nettement plus grave que celles de 2008 ou 2020.”

Le secteur technologique n’est qu’une partie émergée de l’iceberg. Selon le cabinet Challenger, Gray & Christmas, qui conseille des entreprises pour la réinsertion et le coaching de cadres, en février, les employeurs ont annoncé 48 307 licenciements. Ce chiffre a chuté de 55 % par rapport aux 108 435 annoncés en janvier, et de 72 % par rapport aux 172 017 de février 2023.

En janvier et février, le total des annonces de licenciements s’élève à 156 742, ce qui est la plus faible depuis 2022 (où seulement 34 309 licenciements avaient été annoncés dans les deux premiers mois). Mais, en regard de la moyenne depuis 2009, ce chiffre reste dans le top 5.

En d’autres termes : la vague de licenciements s’est un peu calmée par rapport au début d’année et à la même période l’an dernier, mais dans une perspective historique, ce n’est pas si faible. La vie des travailleurs ne s’améliorera pas si vite.

Trop de dirigeants ?

Une étude académique montre que l’IA générative crée une “révolution technologique biaisée par l’ancienneté” dans le domaine de l’emploi, impactant particulièrement les employés débutants. Cette étude a analysé les données de CV provenant de 285 000 employeurs.

Réduction des recrutements :

La même étude explique que la baisse de l’emploi des débutants “résulte entièrement d’une diminution des recrutements.”

Effet de l’IA :

Les sites web de conseils d’achat, comme Wired ou Tom’s Guide, ont vu leur trafic chuter brutalement. Désormais, on pose directement la question à un chatbot —

Et la source des informations que ces chatbots utilisent, ce sont justement ces sites qui se font évincer du marché.

Ou bien l’IA ?

Le professeur d’IA, Alex Imas, indique que les données de productivité de cette semaine “montrent des signes” que les entreprises commencent à bénéficier de l’IA.

Les gens ne font que parler ?

Les données de Goldman Sachs (via Callum Williams) montrent que, bien que 70 % des entreprises parlent d’IA, seulement 10 % peuvent expliquer comment cela aide leur activité, et 1 % peuvent quantifier son impact sur leurs bénéfices.

Le travail en constante évolution :

Le journaliste technologique Roland Manseur a tracé la répartition la plus courante des emplois dans les années 1980, découvrant que “secrétaire” était le métier le plus répandu dans 19 États américains.

Ce que l’IA peut faire ou ne pas faire :

Peter Voss a réorganisé les données d’Anthropic, montrant quelles parties de chaque métier l’IA peut théoriquement réaliser (en bleu), et combien elle réalise réellement (en rouge).

Voici une question pertinente !

Dans une réponse sur la plateforme X, Boris Cherny, responsable de Claude Code, explique que tout le code que Claude écrit crée de nouveaux emplois, qui ne peuvent être réalisés que par des humains.

Si vous pouvez postuler, c’est un super boulot :

Salaire annuel : 405 000−485 000 dollars.

Voici quelques postes vacants chez Anthropic avec leur rémunération. Le code écrit du code, mais il faut aussi quelqu’un pour lui dire ce qu’il doit faire, et c’est un travail très bien payé.

Claude en tête :

Un graphique impressionnant de Ramp montre la part de marché d’OpenAI qui diminue (en bleu) face à la croissance de Claude (en orange).

Désynchronisation temporelle :

Une étude de Gartner prévoit que “l’IA ne provoquera pas une ‘fin du travail’ — mais une ‘confusion du marché du travail’.” Ils anticipent qu’à partir de 2028, les emplois créés par l’IA dépasseront ceux qu’elle supprime.

Appelez-moi “l’optimiste de la fin du monde”, mais je pense que tout cela va arriver plus vite que prévu.

Bonne fin de semaine à tous les lecteurs qui travaillent dur.