L'essor d'une nouvelle tromperie corporate
En janvier 2026, Oxford Economics a publié une découverte frappante : les entreprises ne semblent pas remplacer les travailleurs par l'intelligence artificielle à une échelle significative. Malgré les gros titres, malgré la rhétorique des conférences de résultats, malgré les prédictions alarmistes -- les données réelles racontent une histoire très différente.
Un nouveau terme entre dans le lexique : IAwashing. Tout comme le "greenwashing" décrit les entreprises qui exagèrent leurs références environnementales, l'IAwashing désigne la pratique consistant à utiliser l'IA comme alibi commode pour des licenciements, restructurations et réductions de coûts qui étaient planifiés bien avant le déploiement d'un quelconque système d'IA.
Les chiffres ne collent pas
Selon les données de Challenger, Gray & Christmas -- le cabinet de reclassement de référence qui suit les licenciements -- seulement 55 000 emplois ont été explicitement attribués à l'IA aux États-Unis en 2025. Pour mettre cela en perspective :
- L'économie américaine compte environ 160 millions d'emplois
- 55 000 représente environ 0,03% de la main-d'oeuvre totale
- Le turnover mensuel normal aux États-Unis dépasse 5 millions (embauches et départs combinés)
- Plus d'emplois ont été perdus à cause des ajustements saisonniers du commerce de détail en janvier seul que à cause de l'IA toute l'année
Cela ne veut pas dire que l'IA ne transforme pas le travail. C'est clairement le cas. Mais l'écart entre le narratif ("l'IA élimine des millions d'emplois") et les données (55 000 explicitement attribués à l'IA) est énorme.
Comment fonctionne l'IAwashing
La mécanique de l'IAwashing est simple. Une entreprise qui doit réduire ses coûts -- en raison de mauvaises performances financières, d'une contraction du marché, d'un sur-recrutement pendant le boom 2021-2022, ou de pivots stratégiques -- regroupe plusieurs actions sous le parapluie de l'IA :
- Les gels de recrutement deviennent une "optimisation de la main-d'oeuvre par l'IA"
- L'attrition naturelle (les personnes qui partent sans être remplacées) devient des "gains d'efficacité grâce à l'IA"
- Les restructurations planifiées deviennent des "initiatives de transformation IA"
- L'externalisation vers des marchés moins chers devient des "opérations mondiales augmentées par l'IA"
Le label IA sert plusieurs objectifs. Il signale aux investisseurs que l'entreprise est tournée vers l'avenir. Il fournit une couverture pour des décisions impopulaires. Et il déplace la responsabilité des échecs du management vers une force technologique imparable -- rendant les licenciements inévitables plutôt que choisis.
"Les entreprises ont découvert que dire 'nous remplaçons les travailleurs par l'IA' obtient une meilleure réaction boursière que dire 'nous avons trop recruté et maintenant nous corrigeons.' Le narratif IA est du marketing gratuit." -- Rapport Oxford Economics, janvier 2026
L'attrait pour les investisseurs
Il y a une raison pour laquelle l'IAwashing fonctionne : Wall Street le récompense. Les entreprises qui présentent des réductions de coûts comme une "transformation IA" voient souvent leurs cours de bourse monter à l'annonce. Le mot "IA" dans une conférence de résultats est devenu presque magique dans sa capacité à générer une couverture positive des analystes.
Une analyse Bloomberg de 2025 a révélé que les entreprises mentionnant "l'IA" dans leurs conférences de résultats ont vu une hausse moyenne de 2,3% de leur action par rapport aux entreprises annonçant des restructurations similaires sans le cadrage IA. Cette incitation est suffisamment puissante pour encourager le comportement.
Adoption genuine de l'IA vs. IAwashing
Cela ne signifie pas que tous les changements de main-d'oeuvre liés à l'IA sont faux. Certaines entreprises déploient réellement des systèmes d'IA qui changent la façon dont le travail est fait. La différence est observable :
- Adoption genuine de l'IA : Outils spécifiques déployés, gains de productivité mesurables, travailleurs reformés pour utiliser les nouveaux systèmes, évolution graduelle des rôles
- IAwashing : Références vagues à la "transformation IA", aucun outil spécifique nommé, réduction immédiate des effectifs, aucun investissement en formation, licenciements dans des départements sans intégration d'IA
Quand une entreprise licencie tout son département marketing et dit "l'IA s'en chargera", mais ne peut pas nommer le système d'IA spécifique ni montrer qu'il fonctionne -- c'est de l'IAwashing.
Le danger du faux narratif
L'IAwashing n'est pas seulement trompeur -- il est nuisible de plusieurs façons :
- Pour les travailleurs : Il crée une panique inutile sur l'IA qui prend tous les emplois, menant à l'anxiété et à de mauvaises décisions de carrière
- Pour les décideurs politiques : Il fausse les données sur l'impact de l'IA, menant à des régulations mal orientées
- Pour le développement de l'IA : Il empoisonne l'opinion publique contre l'IA en l'associant aux pertes d'emploi, même quand l'IA n'était pas réellement responsable
- Pour les entreprises : Il crée un déficit de crédibilité quand les efficacités promises par l'IA ne se matérialisent jamais
Comment repérer l'IAwashing
Quand vous lisez qu'une entreprise supprime des emplois "à cause de l'IA", posez-vous ces questions :
- Quel système d'IA spécifique est déployé ?
- Les rôles concernés étaient-ils réellement automatisables avec l'IA actuelle ?
- L'entreprise a-t-elle investi dans la reconversion avant de couper ?
- L'entreprise était-elle déjà sous pression financière avant le "pivot IA" ?
- Les coupes sont-elles réparties dans tous les départements, ou concentrées sur des rôles que l'IA peut réellement effectuer ?
Si les réponses sont vagues, l'alarme IAwashing devrait retentir.
Ce que cela signifie pour vous
Comprendre l'IAwashing est crucial pour prendre des décisions de carrière intelligentes. Tous les gros titres sur "l'IA qui remplace les emplois" ne reflètent pas la réalité. Certaines entreprises se transforment réellement. D'autres utilisent l'IA comme excuse commode. La clé est de regarder les données, pas le narratif.
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