Les licenciements liés à l’IA ne suffiraient pas à améliorer le ROI
Une étude de Gartner montre que les réductions d’effectifs liées aux technologies autonomes ne suffisent pas à améliorer le retour sur investissement des projets IA. Selon le cabinet d'analyse, les entreprises les plus performantes sont celles qui investissent dans les compétences et l’encadrement des systèmes autonomes plutôt que dans la suppression de postes.
Les suppressions de postes liées aux technologies autonomes ne suffisent pas à améliorer le retour sur investissement. Selon une étude Gartner, environ 80% des entreprises utilisant des agents IA, des solutions d’automatisation intelligente ou d’autres technologies autonomes déclarent avoir réduit leurs effectifs, sans que ces réductions se traduisent par un meilleur ROI.
Menée au troisième trimestre 2025 auprès de 350 dirigeants d’entreprises générant plus d’un milliard de dollars de chiffre d’affaires, l’enquête montre que les taux de réduction de personnel sont quasiment identiques entre les répondants affichant un ROI élevé et ceux enregistrant des gains modestes ou négatifs.
«De nombreux CEO se tournent vers les licenciements pour démontrer des retours rapides sur leurs investissements IA, mais cette approche est mal placée», estime Helen Poitevin, analyste chez Gartner. Selon elle, les entreprises obtenant les meilleurs résultats sont celles qui investissent davantage dans les compétences, les rôles et les structures permettant aux employés de guider les systèmes autonomes.
Gartner prévoit par ailleurs une forte progression des dépenses logicielles liées aux agents IA, qui passeraient de 86,4 milliards de dollars en 2025 à 206,5 milliards en 2026 puis 376,3 milliards en 2027. Le cabinet inclut notamment dans cette catégorie les agents IA, l’automatisation intelligente et la RPA.
Selon Gartner, ces technologies ne conduiront pas à des entreprises sans humains, mais à des modèles davantage centrés sur l’amplification des capacités humaines. Le cabinet anticipe même une création nette d’emplois à partir de 2028-2029, portée par de nouvelles formes de travail que l’IA ne pourra pas absorber.
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