Licenciements dans la tech : l’IA ne vous remplace pas, il faut la financer

Si l’IA remplaçait vraiment les salariés au rythme que laissent penser les annonces de licenciements, les entreprises qui procèdent à ce remplacement ne se vanteraient-elles pas des résultats ? En général, on ne le voit pas. On les voit supprimer des postes et, dans le même temps, dépenser plus que jamais dans l’IA. Ce contraste est l’histoire du marché de l’emploi tech cette année, et il mérite plus de scepticisme qu’il n’en reçoit.

Ce que nous savons

Compter les licenciements tech de 2026 est un exercice brouillon: les trackers publics divergent fortement, avec des chiffres allant d’environ 80 000 à plus de 225 000 selon la source et la méthode. L’un d’eux affirme que le secteur a déjà supprimé plus de 133 000 postes cette année, contre environ 122 600 sur l’ensemble de 2025, et que 60 000 salariés de Microsoft envisagent actuellement un plan de départ. Nous prenons ces chiffres comme une tendance, pas comme une mesure précise.

L’autre moitié du tableau, c’est l’argent qui sort. 247Wallst indique que les dépenses d’investissement (capex) des géants de la tech dans l’IA ont atteint 201,9 milliards de dollars au troisième trimestre 2026, un record. Et Seeking Alpha affirme que cette envolée a fait passer le flux de trésorerie disponible des géants de la tech sous zéro.

Suivez l’argent, pas le communiqué

Quand le flux de trésorerie disponible devient négatif et que l’on a promis aux investisseurs un avenir de centres de données, il faut trouver de l’argent quelque part. La masse salariale est l’un des plus gros postes qu’une entreprise peut ajuster rapidement. À notre avis, c’est la lecture la plus simple de cette vague: les entreprises financent le pari de l’IA en réduisant le côté humain du bilan.

Mais « nous supprimons des postes pour payer des GPU » est une phrase désastreuse pour une conférence de résultats. TechCrunch relève que Wall Street commence à perdre l’appétit pour les dépenses massives en IA. « Nous gagnons en efficacité grâce à l’IA », en revanche, sonne visionnaire. Cela signale de la discipline et transforme discrètement un problème de dépenses en gain de productivité.

Ce scepticisme repose-t-il sur des éléments ? Quelques-uns, que nous jugeons évocateurs plutôt que concluants. Techspot rapporte que les experts voient toujours dans la restructuration et le surrecrutement des moteurs majeurs, même si l’on accuse l’IA. ManageEngine cite un constat de Gartner selon lequel il n’existe aucun lien entre les suppressions d’emplois et les retours de l’IA. Et un média évoque Oracle, avec une facture de restructuration de 2,8 milliards de dollars face à un carnet de commandes de 664 milliards. Ce n’est pas le profil d’une entreprise dont le travail a disparu. C’est celui d’une entreprise qui réoriente son argent vers l’infrastructure.

L’« AI washing » existe sans doute, mais le risque aussi

Pour être juste, cela ne signifie pas que l’IA ne change rien à l’emploi. Certaines tâches sont bel et bien automatisées, et certains dirigeants s’en serviront probablement comme prétexte pour des coupes qu’ils auraient faites de toute façon. Les deux peuvent être vrais. Ce qui nous paraît surestimé, c’est le récit causal selon lequel un modèle est arrivé, a fait le travail et rendu l’équipe superflue. Ce qui est sous-estimé, c’est le mécanisme plus banal: les dépenses d’investissement qui évincent les effectifs.

La distinction compte pour les salariés, car les deux récits impliquent des avenirs différents. Si l’IA remplace des compétences, la réponse passe par la reconversion et la préparation à une perte définitive. S’il s’agit d’une pression du capex, les emplois sont plus cycliques. Ils pourraient revenir, ou au moins se transformer, si les dépenses se calment ou si les investisseurs se rassurent. Nous penchons pour la seconde lecture pour une bonne part de cette vague, en précisant que les éléments dont nous disposons ne peuvent pas la prouver.

Que faire de tout cela

N’acceptez pas telle quelle l’explication d’une note de licenciement, et n’acceptez pas davantage son contraire. Quelques réflexes pratiques découlent de notre lecture:

• Vérifiez la trajectoire du capex et de la trésorerie de l’entreprise avant de supposer que votre équipe est « automatisable ».
• Méfiez-vous des plans de départ présentés comme inévitables. C’est une négociation, et l’urgence de l’entreprise à réduire ses coûts est votre levier.
• Cherchez les équipes qui recrutent encore, en particulier celles liées directement au chiffre d’affaires plutôt qu’à des projets d’IA expérimentaux.

Notre verdict: le récit de l’IA fait un vrai travail pour les dirigeants de la tech, surtout sur le plan de la réputation. Il leur permet de réduire les coûts sans admettre que le plus gros pari du secteur étouffe tout le reste. Les salariés qui le comprennent sont mieux placés pour négocier, et les lecteurs qui le comprennent reconnaîtront la prochaine annonce de « gains d’efficacité grâce à l’IA » pour ce qu’elle est souvent: une décision de bilan déguisée en costume futuriste.