Le premier lot de grands employés licenciés par l'IA est déjà revenu au travail

Original | Odaily Planet Daily (@OdailyChina)

Auteur｜Golem (@web 3_golem)

Les premiers employés licenciés par l’IA ont déjà été réembauchés.

Le 27 février, la société de fintech Block, fondée par Jack Dorsey (le fondateur de Twitter), a licencié plus de 4000 employés en une seule fois, réduisant son effectif de 10 000 à moins de 6000 personnes. Jack a justifié ces licenciements par « l’impact révolutionnaire des outils d’IA ». Il est désormais largement admis que l’IA éliminera certains métiers, mais en privilégiant d’abord les professions de bureau de haut et moyen niveau, cela n’a fait qu’accroître l’anxiété sur le marché du travail. (Lire aussi : La société de Jack Dorsey, 4000 employés de bureau éliminés par l’IA )

Mais, moins d’un mois plus tard, certains employés licenciés ont déjà reçu des invitations à revenir.

Selon Business Insider, ces employés réembauchés proviennent de plusieurs départements, notamment l’ingénierie et le recrutement. Un ingénieur en design chez Block a publié sur LinkedIn que la direction lui avait dit qu’il s’était trompé dans le licenciement, qu’il s’agissait d’une « erreur administrative » ; un responsable RH, dans un post supprimé, a indiqué qu’il avait été réembauché grâce aux efforts incessants de son supérieur ; une autre personne a raconté qu’après avoir été licenciée, elle a reçu un appel mystérieux de Block une semaine plus tard, ce qui l’a fait revenir.

Jack n’a pas encore commenté publiquement ces réembauches. Bien que ces employés réembauchés ne représentent qu’une petite fraction des licenciés initiaux, cela montre peut-être une vérité : certains postes et tâches ne peuvent tout simplement pas être confiés à l’IA.

Du point de vue du coût d’utilisation, un employé IA d’entreprise coûte forcément plus cher qu’un humain.

Engager quelqu’un coûte de l’argent, utiliser une IA coûte des tokens. Par exemple, le prix de base de Claude Opus4.6 est de 5 dollars pour 1 million de tokens en entrée, et 25 dollars pour 1 million de tokens en sortie ; les grands modèles chinois sont moins chers, Qwen3.5 plus coûte 0,8 yuan pour 1 million de tokens en entrée, 4,8 yuan en sortie.

Prenons l’exemple récent d’OpenClaw, une plateforme très populaire. Un vétéran de Odaily Planet Daily, spécialisé dans l’élevage de crevettes, a indiqué qu’il utilisait OpenClaw comme assistant pour la recherche et la vie quotidienne, et qu’en un mois, il avait dépensé environ 6000 dollars en tokens (avec les modèles Claude 4.5/4.6). Un mois à 6000 dollars, qui ne pourrait pas engager un intellectuel de haut niveau (sauf en Occident) ?

Si c’est déjà coûteux pour un usage personnel, le coût pour une entreprise est encore plus élevé. Par exemple, pour remplacer un service client simple dans une région où le niveau d’éducation est en déclin, on peut engager un étudiant charmant pour 3000 yuan. Mais entraîner une IA capable de remplacer un vrai agent, de gérer des demandes complexes, de se connecter à plusieurs bases de connaissances, de dialoguer en plusieurs tours, et de fonctionner de façon stable, le coût mensuel dépasse largement cette somme.

En 2024, la société suédoise de paiement Klarna a annoncé un licenciement massif de plus de 1000 employés, affirmant que l’IA pouvait déjà remplacer le travail de 700 agents du service client. Mais en mai 2025, plusieurs médias, dont Bloomberg, ont rapporté que Klarna recommençait à embaucher pour le service client, son PDG admettant qu’il avait « avancé trop vite » dans l’adoption de l’IA.

De plus, le remplacement par l’IA comporte aussi le paradoxe de Jevons.

Ce paradoxe, en économie, indique qu’une augmentation de l’efficacité ne conduit pas nécessairement à une réduction de la consommation d’une ressource, mais peut au contraire, en raison de la baisse des coûts et de l’augmentation de la demande, entraîner une hausse de la consommation totale. Appliqué au monde du travail à l’ère de l’IA, cela signifie que lorsque la technologie permet d’accélérer la productivité, les entreprises ne vont pas réduire la charge de travail, mais demander à leurs employés d’en faire davantage dans le même temps.

Ce qu’on appelle la « productivité » devient une forme de surcharge plus insidieuse, et la libération du travail par l’IA n’est qu’un mythe.

Les capitalistes pensent aussi qu’avec l’ère de l’IA, les entreprises n’ont plus besoin autant d’employés, comme le dit Jack, « des équipes plus petites avec plus d’outils intelligents ». Mais en réalité ? Après un licenciement, ce n’est pas l’IA qui reprend entièrement le travail, mais les employés restants qui voient leur charge augmenter grâce à l’IA.

Si ce n’était que des tâches simples, cela irait. Mais il faut comprendre que, fondamentalement, une entreprise est une organisation humaine. Là où il y a une organisation, il y a une « société secrète » ; l’IA peut s’intégrer dans l’organisation formelle, mais ne pourra jamais comprendre ni s’intégrer dans les structures informelles ou invisibles de l’entreprise.

Ainsi, lors d’un licenciement par IA, ce ne sont pas seulement des travailleurs qui partent, mais aussi la « chair » de l’organisation. Les employés restants supportent non seulement une charge accrue, mais aussi emportent avec eux l’anxiété, les risques et les responsabilités liés à leur ancien poste. Moins de collaborateurs, moins d’exécutants, et surtout, moins de personnes pour porter la responsabilité.

Lors du GTC 2026 de Nvidia, lors d’une interview, Jensen Huang a critiqué violemment ces entreprises qui licencient sous prétexte d’optimisation par l’IA : « Ceux qui licencient pour faire face à l’IA ne sont que des gens qui n’ont plus d’idées, leur cerveau est vide. Même avec les outils les plus puissants, ils ne savent pas comment s’en servir pour se développer. » C’est la parole de Huang.

Ce que Huang veut dire, c’est que l’IA n’est pas là pour éliminer les employés, mais pour aider les entreprises à se développer et à explorer de nouveaux marchés. Au lieu de licencier, il faudrait embaucher davantage. Si la direction ne comprend pas cela, elle est stupide. Mais, en réalité, les dirigeants sont souvent très intelligents, ils savent que l’IA est encore coûteuse et que la main-d’œuvre reste nécessaire.

Les entreprises technologiques qui licencient, peut-être que l’IA n’est qu’un prétexte, la vraie raison est la réduction des coûts.

L’IA est devenue le prétexte universel pour justifier les licenciements dans la tech. En réalité, ce n’est pas l’IA qui élimine des individus, mais celles et ceux qui vivent encore dans l’ancien monde. Quand une entreprise ne peut suivre le rythme de l’IA, que sa croissance stagne et ses profits diminuent, la révolution IA devient une nouvelle arme pour réduire les effectifs, réduire les coûts, et faire porter la responsabilité à ceux qui restent. Ensuite, chacun doit se demander : pourquoi ne suis-je pas devenu celui ou celle qui s’adapte à l’ère de l’IA ?

Si on touche aux « artères » de l’entreprise, il suffit de les réembaucher discrètement. Cette méthode de licenciement est courante à Silicon Valley : après l’acquisition de Twitter par Elon Musk en octobre 2022, il a immédiatement licencié environ la moitié des employés (plus de 3000), puis, face à des erreurs de recrutement ou à la nécessité de conserver certains postes clés, il a réembauché plusieurs dizaines d’anciens employés.

Revenant à la situation actuelle, l’IA va changer beaucoup de choses, mais elle n’est pas encore capable de compenser la lenteur stratégique, la vieillesse des affaires ou la paresse managériale. La réembauche après licenciement par IA, qu’elle soit motivée par une prise de conscience ou par une simple réduction des coûts, ne suscite ni passion ni véritable changement.

Cela ne fait que montrer qu’avant même que l’avenir ne devienne réalité, certains ont déjà été blessés par lui.