55 % des dirigeants regrettent les licenciements des humains et leur remplacement par l'intelligence artificielle, un revirement majeur en matière de recrutement s'est amorcé, d'après une récente étude

Au cours de l'année écoulée, le discours dominant était que les entreprises procédaient soit à des licenciements pour automatiser certaines tâches à l'aide d'outils d'intelligence artificielle (IA), soit maintenaient leurs effectifs stables en limitant, voire en suspendant, les embauches et les licenciements. Or, de nouvelles données indiquent que de nombreux employeurs regrettent les licenciements des humains et leur remplacement par l’IA, qu’un revirement majeur en matière de recrutement s’est amorcé.

Plusieurs grandes entreprises qui ont procédé à des réductions d’effectifs au cours de l’année écoulée ont annoncé leur intention de reprendre le recrutement en réintégrant parfois les mêmes salariés dont les postes avaient été supprimés au profit de solutions d’intelligence artificielle. Cette tendance est susceptible de s’accentuer, selon le cabinet de conseil Forrester. Son enquête auprès des dirigeants a révélé que 55 % des employeurs regrettent d’avoir procédé à des réductions d’effectifs motivées par les technologies, ce qui conduit ses analystes à prédire que « la moitié des licenciements attribués à l’IA [seront] discrètement annulés ».

Cette étude paraît en parallèle à d’autres qui débouchent sur la même conclusion selon laquelle des dirigeants regrettent le remplacement des humains par l’IA et qu’un revirement en la matière est en train de s’amorcer

Une enquête du cabinet de recrutement Robert Half indique que près d'un tiers (32 %) des responsables du recrutement aux États-Unis ayant supprimé des postes à cause de l'intelligence artificielle ont dû réembaucher pour les mêmes fonctions.

Les cabinets Forrester Research & Careerminds évaluent que plus de la moitié des employeurs regrettent leurs coupes budgétaires hâtives liées à l'IA et prévoient des rectifications de trajectoire, souvent de manière discrète pour préserver l'image de marque de la direction.

Le constructeur automobile Ford a réembauché plusieurs centaines d'ingénieurs expérimentés après que des systèmes automatisés de contrôle de la qualité ont montré de graves défaillances.

Après avoir remplacé une large part de ses tâches administratives et de ressources humaines par des agents conversationnels, IBM a réinvesti massivement dans le recrutement d'une nouvelle génération de collaborateurs pour combler la perte de compétences critiques.

La Commonwealth Bank of Australia a dû annuler des suppressions de postes de service client confiés à des assistants vocaux défaillants.

Ford rehired 350 engineers after AI fell short. Two HR leaders explain what's driving the AI boomerang and how to avoid it. https://t.co/ZecVmYuNXh #FordEngineering #AIChallenges pic.twitter.com/3VohtCaN5L

— HR Executive (@HR_Exec) July 27, 2026

Spécialiste en nettoyage de code généré par l'IA est le nouveau titre d'emploi en vogue sur les CV

Beaucoup des clients d’Harsh Kumar, développeur web et d'applications basé en Inde, affirment avoir déjà investi une grande partie de leur budget dans des outils de « vibe coding » qui n'ont pas donné les résultats escomptés. Ils finissent ainsi par se rendre compte que dépenser de l'argent pour un développeur humain en vaut la peine, car cela leur évite les maux de tête liés à la tentative de faire réparer le « code merdique » généré par une intelligence artificielle. Harsh Kumar intervient en tant que spécialiste en nettoyage de code généré par l’intelligence artificielle. C’est un titre d’emploi que l’on rencontre de plus en plus sur les CV en ligne.

Avec l'essor d'outils d'IA tels que ChatGPT, il est désormais possible de décrire un programme en langage naturel (français par exemple) et de demander au modèle d'IA de le traduire en code fonctionnel. Andrej Karpathy, ancien chercheur d'OpenAI, a récemment donné un nom à cette pratique, le « vibe coding », qui gagne du terrain dans les milieux technologiques. Google a même déclaré générer 25 % de son code par IA.

Cette technique, rendue possible par les grands modèles de langage (LLM) d'entreprises comme OpenAI ou Anthropic, attire l'attention parce qu'elle pourrait abaisser la barrière à l'entrée de la création de logiciels. Mais des questions subsistent quant à la capacité de cette approche à produire de manière fiable un code adapté aux applications du monde réel, même si des outils tels que Cursor Composer, GitHub Copilot et Replit Agent rendent le processus de plus en plus accessible aux non-programmeurs.

En effet, Kumar explique que ses clients lui mettent souvent à disposition des sites web ou des applications générées par une intelligence et qui se sont avérés instables ou totalement inutilisables. Son rôle : réparer la casse ou remettre de l’ordre dans le code généré par l’intelligence artificielle afin d’aboutir à un produit logiciel fonctionnel. Harsh Kumar entre ainsi dans la nouvelle catégorie de titre d’emploi dénommée spécialiste en nettoyage de code généré par l’intelligence artificielle.


L’humain revient donc au secours de l’intelligence artificielle que les entreprises utilisent de plus en plus comme motif pour le mettre à l’écart

Plus de 150 000 emplois ont été supprimés dans 549 entreprises en 2024. Depuis le début de cette année, plus de 80 000 travailleurs ont été victimes de réductions d'effectifs dans l'industrie. L'embauche de nouveaux talents a ralenti et celui de jeunes diplômés a chuté de 25 % en 2024. L'hécatombe en matière d’emploi se justifie en grande partie en raison de la disponibilité de l’intelligence artificielle qui redéfinit les exigences de l'industrie et modifient les méthodes de travail classiques.

L'essor de l'IA générative permet aux entreprises d'automatiser des tâches et de rationaliser les opérations. Amazon prévoit de réduire son effectif au cours des prochaines années en raison de « l'efficacité accrue » permise par l'IA. Des entreprises comme Shopify et Duolingo ont indiqué que les futures embauches dépendraient de la possibilité d'automatiser les tâches, bien que certaines entreprises font marche arrière dans leur stratégie en matière d'IA.

De nombreuses entreprises s'orientent vers l'utilisation des agents d'IA, c'est-à-dire des robots autonomes capables de prendre des décisions et d'accomplir des tâches à la place des humains, comme payer une facture ou réacheminer des stocks si une catastrophe naturelle perturbe un itinéraire de transport routier. Ainsi, Walmart déploierait de tels agents d'IA afin de réduire jusqu'à 18 semaines le délai de production de ses vêtements en interne.

Le secteur est frappé par ce que les experts appellent la « Grande Hésitation ». Ce phénomène succède à la « Grande Démission » et se caractérise par une prudence accrue des entreprises en matière d'embauche, exacerbée par l'incertitude économique et l'essor de l'IA. Les entreprises prolongent leurs processus d'embauche, font appel à des travailleurs contractuels ou attendent les candidats qui remplissent toutes les conditions, et même plus.

Selon Global Work AI, des « spécialistes qualifiés » recherchent activement des emplois non qualifiés, notamment dans les domaines de la saisie de données, du service client et de l'assistanat, même si 62,75 % des demandeurs d'emploi ont suivi des études supérieures. Ils sont en concurrence avec l'IA pour ces postes.

Source : Prédictions 2026 de Forrester sur l’emploi

Et vous ?

L'IA peut-elle remplacer des développeurs professionnels ?

Qui doit être tenu responsable lorsqu'une IA cause des dégâts ? Le développeur de l’outil, l’entreprise qui l’a intégré, ou l’utilisateur qui l’a mal supervisée ?

Jusqu'où les entreprises devraient-elles être tenues responsables des « hallucinations » de leurs modèles d'IA, surtout lorsque ces hallucinations ont des conséquences réelles et dommageables pour les utilisateurs ?

Le « vibe coding » est-il une tendance inévitable, ou les développeurs devraient-ils résister à cette approche au profit d'une compréhension plus approfondie du code généré par l'IA ?

Comment peut-on mieux éduquer les utilisateurs et les développeurs sur les limites actuelles des modèles d'IA, et sur les précautions à prendre lors de leur utilisation dans des environnements de production ?

Faut-il interdire l’accès en écriture à la production pour tous les agents IA, quelles que soient leurs permissions ?

Ces incidents sont-ils simplement des « douleurs de croissance » pour une technologie naissante, ou révèlent-ils des problèmes fondamentaux avec la nature même de l'IA générative lorsqu'elle est appliquée à des tâches critiques comme la gestion de données ?