Et si couper dans les effectifs à coups d’IA finissait par coûter plus cher que ça ne rapporte ? Gartner vient de publier une étude qui devrait piquer les DSI les plus pressés de réduire la masse salariale. Le message est simple : les licenciements liés à l’ia ne sont pas la martingale qu’on imagine. D’ici 2029, une bonne partie des postes supprimés devront être recréés. Souvent à un tarif plus élevé qu’avant.
Les licenciements liés à l'IA, un raccourci qui se paie cash.
Dans un communiqué publié le 9 septembre, le cabinet identifie quatre évolutions qui vont peser sur les organisations. Tori Paulman, vice-présidente analyste chez Gartner, est claire là-dessus. L’erreur serait de faire de l’automatisation un objectif en soi. Le vrai potentiel de l’IA se joue ailleurs. Il se joue dans sa capacité à augmenter les compétences des salariés, à redessiner les rôles, à faciliter la collaboration entre métiers.
Les entreprises les plus performantes ne chercheront donc pas à tout automatiser. L’enjeu, c’est plutôt de repérer ce que l’IA peut vraiment apporter aux équipes. Dans la prise de décision. Dans la créativité. Dans le jugement et l’expertise pointue. Les salariés restent responsables des choix. Ils apportent le contexte que la machine n’a pas. D’ailleurs, ce basculement rejoint ce qu’on observait déjà avec les décideurs IT français qui recrutent plus qu’ils ne suppriment. La réalité du terrain est souvent plus nuancée que le discours ambiant sur le remplacement pur et simple.
Pour les DSI, ça change la grille de lecture d’un projet IA. On ne mesure plus juste le nombre de tâches automatisées ou les économies immédiates. Il faut aussi regarder ce que l’organisation gagne, ou perd, en compétence collective. Et c’est là que les licenciements liés à l’IA deviennent un pari risqué. On économise vite, on paie lentement. Et souvent, on paie plus cher qu’au départ.
Compétences envolées, connaissance perdue.
C’est là que ça se corse vraiment. Les licenciements liés à l’IA peuvent faire disparaître, en même temps que les postes, une bonne partie du savoir accumulé par les équipes. Gartner recommande de garder une supervision humaine. Il recommande aussi de concevoir des systèmes qui expliquent non seulement comment une décision est prise, mais pourquoi. Pour les DSI, le sujet dépasse largement la fiabilité technique des modèles. Il touche à la manière dont les systèmes d’information conservent, ou pas, la mémoire du métier.
Cette transformation ne se limite pas aux outils. Elle réclame des équipes capables d’apprendre en continu. Des équipes capables de travailler avec l’IA sans s’y soumettre, et de changer de rôle sans tout réapprendre depuis zéro. La formation devient donc un pilier de la stratégie, pas une case à cocher. Ça vaut aussi pour les dirigeants. Gartner les pousse à comprendre l’IA suffisamment pour l’utiliser dans leurs propres fonctions, au-delà du simple pilotage d’outils. On retrouve cette logique dans l’impact de l’IA sur l’emploi : la panique n’a jamais été un bon plan. La montée en compétences, si.
Sur le terrain, les RSSI et les DRH ne partent pas du même point. Certains ont déjà encaissé une vague de licenciements liés à l’IA et cherchent maintenant à colmater les trous de compétences laissés derrière. D’autres regardent l’étude Gartner avec un temps d’avance et ajustent leur feuille de route avant de sabrer quoi que ce soit. Dans les deux cas, la question n’est plus de savoir si l’IA va changer les effectifs. Elle a déjà commencé à le faire. La vraie question, c’est de savoir à quel rythme, et à quel prix.
Réinvestir plutôt que couper dans le vif.
Gartner met aussi en garde contre une tentation classique. Transformer immédiatement les gains de productivité de l’IA en économies pures. Selon le cabinet, 75 % des organisations qui choisiront cette voie pourraient se faire dépasser dès 2027. Dépassées par des concurrents qui, eux, réinvestissent dans l’innovation, la modernisation et la formation. C’est un vrai changement de perspective pour les directions informatiques. Elles devront financer de nouveaux usages plutôt que simplement réduire la facture des opérations existantes. Ici encore, la tentation des licenciements liés à l’IA comme simple variable d’ajustement budgétaire montre ses limites.
Réembaucher après des licenciements liés à l'IA : la note va grimper.
Et voilà le chiffre qui fait mal. Gartner prévoit que 30 % des salariés licenciés, parce que leur poste semblait remplaçable par l’IA, devront être réembauchés d’ici 2029. Souvent à un coût plus élevé qu’au moment du licenciement. C’est presque logique, en fait. Couper trop vite, c’est aussi couper dans les compétences. C’est couper dans la connaissance interne dont l’entreprise aura besoin plus tard.
Alors avant de sabrer un poste au nom de l’IA, mieux vaut se poser la bonne question. Est-ce qu’on gagne vraiment quelque chose ? Ou est-ce qu’on repousse juste la facture à 2029 ? Les DSI qui prennent le temps de répondre aujourd’hui s’épargneront sans doute une réembauche coûteuse demain.
