L’intelligence artificielle devait tout révolutionner. Automatiser, rationaliser, rendre les entreprises plus agiles et plus rentables. Mais la promesse s’est rapidement heurtée à la réalité. Alors que l'engouement pour l'intelligence artificielle continue d'influencer la stratégie des entreprises, de nombreuses organisations qui avaient réduit leurs effectifs dans un contexte économique incertain recommencent discrètement à embaucher. De nouvelles données fournies par la société d'analyse du milieu de travail Visier montrent que les entreprises réembauchent une part croissante des employés qu'elles avaient licenciés, ce qui indique que les technologies d'automatisation ne remplacent pas encore les travailleurs à l'échelle prévue par certains dirigeants.Visier a analysé les données relatives à l'emploi de 2,4 millions de travailleurs dans 142 entreprises à travers le monde. Environ 5,3 % des employés licenciés ont ensuite réintégré leur ancien employeur, un taux qui est resté stable pendant plusieurs années, mais qui a récemment commencé à augmenter.
Andrea Derler, directrice chez Visier, a déclaré que ces données suggèrent que de nombreuses organisations sont confrontées à la réalité pratique de ce que les outils d'IA peuvent – et ne peuvent pas – faire. Elle a décrit l'intelligence artificielle comme une explication pratique des licenciements, mais pas encore tout à fait justifiée.
Cette tendance souligne l'inadéquation entre les attentes envers la technologie et les résultats opérationnels. Alors que les agents alimentés par l'IA et les systèmes de main-d'œuvre numérique se développent dans tous les secteurs, les conclusions de Visier suggèrent que ces systèmes remplacent rarement des emplois dans leur intégralité. Au contraire, ils ont tendance à automatiser certaines parties des tâches, laissant souvent les entreprises à court de l'expertise humaine nécessaire pour gérer ou compléter les nouveaux outils. Cet écart a conduit certaines entreprises à réembaucher des travailleurs expérimentés, alors que les coûts et la complexité de l'intégration de l'IA augmentent.
MIT : environ 95 % des organisations n'ont pas encore réalisé de retours financiers mesurables sur leurs investissements dans l'IA
Selon Derler, de nombreux cadres supérieurs n'ont tout simplement pas eu le temps d'évaluer les coûts réels d'un déploiement à grande échelle de l'IA ni de déterminer quels rôles peuvent réellement être automatisés. La mise en place d'une infrastructure d'IA (matériel, systèmes de données et cadres de sécurité) nécessite d'importantes dépenses d'investissement. Ces coûts dépassent souvent les prévisions initiales, ce qui oblige les équipes de direction à reconsidérer le retour sur investissement réel par rapport au maintien en poste d'employés qualifiés.
Ses commentaires concordent avec les recherches du MIT, qui montrent qu'environ 95 % des organisations n'ont pas encore réalisé de retours financiers mesurables sur leurs investissements dans l'IA. Steve Sosnick, stratège en chef chez Interactive Brokers, a déclaré que les récentes tendances en matière de dépenses dans le secteur suggèrent que « peut-être que tout cet argent n'est pas dépensé de manière très judicieuse ».
Même les mesures standard de réduction des coûts, telles que les licenciements, ont des conséquences cachées. Les données d'Orgvue, une plateforme logicielle de planification des effectifs, estiment que les entreprises dépensent environ 1,27 dollar pour chaque dollar économisé grâce à la réduction des effectifs. Ce chiffre comprend les indemnités de licenciement, l'assurance chômage et d'autres dépenses indirectes qui peuvent temporairement compenser les économies réalisées sur la masse salariale.
Selon Derler, ces conclusions mettent en évidence un déficit de planification plus important auquel de nombreuses équipes de direction doivent remédier rapidement. Les licenciements peuvent apporter un soulagement à court terme pour les bilans ou l'image auprès des investisseurs, mais ils simplifient rarement les stratégies à long terme en matière de main-d'œuvre ou de technologie. En fin de compte, les organisations qui sous-estiment le potentiel d'économies de l'IA pourraient se retrouver à rappeler les talents qu'elles ont laissés partir.
La fintech Klarna embauche de nouveau après s'être vantée que l'IA lui a permis de réduire ses effectifs
En août, Klarna a fait les gros titres lorsqu'elle a annoncé se préparer à réduire ses effectifs de près de 50 % à mesure que l'automatisation par l'intelligence artificielle devient plus répandue. L'entreprise de paiement direct a réduit ses effectifs de plus de 1 000 personnes au cours de l'année écoulée, en partie à cause de l'utilisation accrue de l'intelligence artificielle. Elle prévoyait de procéder à d'autres suppressions d'emplois, ce qui se traduisait par une réduction de près de 2 000 postes. À ce moment-là, le nombre d'employés de Klarna est passé d'environ 5 000 à 3 800 par rapport à celui de l'année précédente.
Un porte-parole de l'entreprise a déclaré que le nombre d'employés devrait être ramené à environ 2 000 dans les années à venir, sans toutefois fournir de calendrier précis. Dans son rapport financier intermédiaire, Klarna a attribué les suppressions d'emplois à sa dépendance croissante à l'égard de l'intelligence artificielle, ce qui lui a permis de réduire sa main-d'œuvre humaine.
Klarna affirmait que son chatbot alimenté par l'IA peut gérer la charge de travail auparavant gérée par 700 agents de service à la clientèle à temps plein. L'entreprise a réduit le temps de résolution moyen des demandes de service à la clientèle de 11 minutes à deux, tout en maintenant des taux de satisfaction de la clientèle constants par rapport aux agents humains.
« Notre assistant d'IA sert désormais également d'assistant d'achat puissant qui aide les consommateurs à découvrir et à choisir des produits adaptés, transformant ainsi davantage l'expérience d'achat et les aidant à économiser du temps et de l'argent », a déclaré l'entreprise.
En décembre, le PDG de Klarna Group Plc, Sebastian Siemiatkowski, a déclaré que son entreprise avait pu cesser d'embaucher un an auparavant, car elle avait investi dans l'intelligence artificielle qui fait le travail de centaines de personnes dans l'entreprise.
Et pourtant...
Le directeur général de Klarna Group Plc estime que sa politique de réduction des coûts, alimentée par les progrès de l'intelligence artificielle, est allée trop loin.
À cette fin, Sebastian Siemiatkowski a préparé une campagne de recrutement afin que les clients de la société « buy-now-pay-later » aient toujours la possibilité de parler à une personne réelle, signe que l'engagement de la fintech suédoise en faveur de l'intelligence artificielle a ses limites.
Une désillusion face aux promesses de l'IA
Malgré l'enthousiasme initial, de nombreuses entreprises constatent que les projets d'IA n'atteignent pas les résultats escomptés. Il s'avère que Klarna est loin d'être la seule. Selon une récente enquête d'IBM menée auprès de 2 000 PDG, seul un projet d'IA sur quatre donne les résultats escomptés en termes de retour sur investissement.
Une proportion encore plus faible (16 %) est mise en œuvre à l'échelle de l'entreprise, selon l'enquête.
Malgré ce triste taux de réussite, les entreprises se lancent à corps perdu dans l'IA, principalement parce qu'elles sont convaincues que tout le monde le fait. Selon l'étude, près de deux tiers des PDG (64 %) déclarent que « le risque d'être à la traîne les pousse à investir dans certaines technologies avant d'avoir une compréhension claire de la valeur qu'elles apportent à l'organisation ».
L'approche « tech-first -ask-questions-later » a donné lieu à quelques ratés mémorables. Air Canada a utilisé un chatbot qui avait inventé une politique de remboursement lors d'une conversation avec un client ; l'entreprise a été contrainte de rendre 880 dollars au client bien qu'elle ait tenté de faire valoir qu'elle n'était pas responsable des actions du chatbot. McDonald's a essayé pendant trois ans un système piloté par l'IA pour ses drive-thrus avant de mettre fin à ses efforts. Au cours de ces années, le système a commis des erreurs, par exemple en essayant d'ajouter du bacon à une commande de crème glacée et en donnant à un client une commande de 260...
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Envoyé par Anselme45
