Ford a déployé des outils d’IA sur son contrôle qualité, convaincu que la machine tiendrait la cadence. En juin, le constructeur a annoncé avoir réembauché ou promu 350 ingénieurs vétérans, parce que la techno n’atteignait pas le niveau attendu. Côté com’, silence radio. Le communiqué sur les gains de productivité, lui, était déjà sorti.
Ce scénario a un nom chez les recruteurs : le « boomerang de l’IA ». Tu vires au nom de l’automatisation, tu rappelles quelques mois plus tard parce que le modèle ne fait pas le job, et tu espères que personne n’a gardé la trace des deux mails. C’est sale, ça se passe partout, et presque personne ne le raconte.
Klarna a fait le chemin inverse en public. Le spécialiste suédois du paiement fractionné avait misé sur un chatbot pour sa relation client, jusqu’à le brandir comme une cure d’amaigrissement. L’an dernier, il s’est remis à recruter des humains. Son patron, Sebastian Siemiatkowski, a reconnu auprès de Bloomberg que la boîte était allée trop loin dans la réduction des coûts par l’IA. Au moins, lui l’assume.
Le savoir interne ne se télécharge pas
Robert Half a interrogé des managers dans la finance, le marketing, le droit et la santé. Plusieurs ont raconté avoir supprimé des postes à cause de l’IA ou de l’automatisation, avant de réembaucher sur les mêmes fonctions, ou peu s’en faut. Les deux raisons qui reviennent le plus : la techno réclame plus de surveillance humaine que prévu, et elle ne sait pas reproduire le savoir de la maison.
Bill Driscoll, de Robert Half, met les points sur les i. L’esprit critique, la collaboration, la créativité, la connaissance interne d’une organisation, « l’IA ne peut tout simplement pas reproduire ça ».
Betsy Summers, analyste chez Forrester, parle du vrai angle mort : le travail qu’on ne met pas dans la fiche de poste. Sentir l’humeur d’un client, improviser une réunion, tenir la cohésion d’une équipe, se donner à fond quand ça compte. Ces comportements, personne ne les facture, donc personne ne les voit dans un tableau de productivité. Sauf quand ils disparaissent avec les gens qui les produisaient. Résultat, on arrache l’humain qui faisait tourner la boutique et on s’étonne que l’agent ne livre pas la même chose.
Brooks Holtom, prof de management à Georgetown, ajoute le problème des process mal documentés. Beaucoup de boîtes ne savent pas décrire précisément ce que fait un humain dans la chaîne. Elles lâchent un modèle sur un workflow dont elles n’ont jamais cartographié les recoins. L’agent bute sur la nuance que le salarié gérait sans y penser, celle qui demande de la créativité tout en restant dans les clous. Holtom le dit sans détour : ce mélange est très dur à reproduire pour une machine.
Lucy Beaumont, de SHL, explique pourquoi ces retours se font en catimini. Les actionnaires ont applaudi le « right-sizing ». Revenir dessus, la queue entre les jambes, ça n’a rien de glorieux.
La tech dit oui, le reste hésite
Le tableau global n’a rien de net. Le FT s’est demandé ce samedi si on tenait enfin la première preuve claire de l’impact de l’IA sur le marché du travail. Sa matière : productivité en hausse et emploi en baisse dans la tech, image bien plus floue partout ailleurs. Autrement dit, le secteur qui construit l’IA est aussi le seul où les chiffres parlent franchement. Pour le reste de l’économie, on navigue à vue.
Le Big Data propose d’ailleurs un diagnostic plus utile que les prophéties en gros titres. L’IA n’attaque pas des métiers, elle attaque des tâches. L’Organisation internationale du Travail et l’institut polonais NASK ont publié en mai 2025 un indice d’exposition à l’IA générative : un emploi sur quatre potentiellement exposé, mais une transformation plus probable qu’un remplacement sec. L’OCDE, dans sa mesure 2026, place l’exposition maximale sur le traitement routinier d’information, l’administration et tout ce qui se codifie proprement. Dès qu’il faut du jugement contextuel, de la compréhension interpersonnelle et de la responsabilité, ça se corse.
La responsabilité, justement, c’est la ligne de fracture. Une IA propose une réponse. Elle n’en porte pas les conséquences. Ça n’a l’air de rien, ça change tout quand une erreur coûte de l’argent, un patient ou une réputation.
Le boomerang ne blanchit personne
Faut pas se raconter d’histoires pour autant. Que des boîtes rappellent leurs anciens ne prouve pas que l’IA est inoffensive. Des entreprises ont bel et bien réduit leurs effectifs en 2026 en invoquant la techno. Barclays, dont je te parlais le 23 octobre (https://mogw-ai.com/business/barclays-supprime-5-000-postes-et-laisse-lia-porter-le-chapeau/), a supprimé 5 000 postes en laissant l’IA porter le chapeau. Microsoft et Kroger figurent aussi sur la liste des dernières coupes attribuées à l’IA. Que quelques-unes fassent machine arrière ne change rien pour celles qui ne reviendront jamais. Le boomerang, c’est la partie émergée du renoncement. Le reste coule discrètement.
Ce que ces retours disent du licenciement d’origine mérite qu’on s’y arrête. Souvent, l’IA n’était pas la cause. Elle était l’excuse. Un prétexte propre pour une réduction de coûts que les actionnaires adorent, avec un mot magique collé dessus. Sauf qu’à un moment, faut bien livrer le travail.
Si un ex-employeur te rappelle, demande-toi ce qu’il a pigé entre-temps. Pas que tu lui as manqué. Qu’il avait mal évalué ce que tu faisais vraiment, et que la facture de cette erreur, c’est toi qui peux en négocier le prix.
Sources :
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