Les employeurs subissent une pression énorme pour adopter l’IA et se débarrasser des employés. Les investisseurs et les PDG rêvent de réduire les coûts et d’augmenter les marges ; Chaque DSI est obligé d’élaborer un plan d’IA pour suivre le rythme de ses concurrents. Les rêves de révolutions alimentées par des agents IA sont partout.
Mais les dirigeants ne devraient pas se sentir obligés de se précipiter pour embrasser un avenir qui n’est pas encore arrivé. Il existe de nombreuses raisons d’être prudent. En voici neuf :
Les « experts » se sont souvent trompés dans leurs prédictions. Geoffrey Hinton, lauréat du prix Nobel et pionnier de l’IA, a déclaré en 2016 : « Les gens devraient arrêter de former des radiologues maintenant… Il est tout à fait évident que d’ici cinq ans, l’apprentissage profond surpassera les radiologues. » Mais peu de radiologues, voire aucun, ont été remplacés une décennie plus tard. Le cofondateur de Google, Sergey Brin, a promis en 2012 que les voitures autonomes seraient omniprésentes d’ici 2017. Aujourd’hui, 14 ans après cette promesse (et de nombreuses autres d’Elon Musk), les véhicules entièrement autonomes restent une expérience limitée, disponible uniquement dans un petit nombre de villes où le climat est clément.
Les grandes entreprises technologiques veulent nous faire croire qu’elles ont créé l’intelligence artificielle générale. Cela ne veut pas dire que c’est vrai. Lorsque les PDG du secteur technologique mettent en garde contre un Armageddon pour l’emploi, ils couvrent peut-être leurs bases au cas où cela se produirait réellement, mais là encore, ils veulent peut-être simplement que vous augmentiez les valorisations de leurs entreprises. Prenez chaque projection qu’ils font avec un grain de sel.
En ce qui concerne l’impact sur l’emploi, les chiffres des géants de l’IA ne confirment pas leurs affirmations. Le PDG d’Anthropic a mis en garde contre une apocalypse de l’emploi, mais des recherches récentes d’Anthropic ont montré l’écart entre la perception et la réalité. L’entreprise prévoit un grand potentiel pour ce que l’IA pourrait faire dans des domaines tels que la finance et l’architecture. Mais ce qu’il appelle « la couverture observée de l’IA » (une belle expression pour désigner ce qui se passe dans le monde réel) ne constitue qu’une fraction comiquement petite de cette portée théorique. Ce qu’ils imaginent que l’IA pourrait faire et ce qu’elle fait réellement sont à des années-lumière l’un de l’autre.
L’IA actuelle est « inégale » (bonne dans certains domaines mais pas dans d’autres), ce qui signifie qu’elle peut rarement remplacer complètement un être humain. L’IA peut certainement améliorer la productivité de certains travailleurs, mais même dans les tâches pour lesquelles l’IA excelle, les modèles et les agents commettent souvent des erreurs stupides, dont certaines sont difficiles à détecter. Et les tâches ne sont pas des emplois : même si l’IA peut effectuer une partie du travail d’une personne, cela ne signifie pas qu’elle peut accomplir la totalité du travail de cette personne.
Les modèles d’IA actuels ont encore du mal à dépasser le langage. Certains travaux administratifs n’impliquent que des mots, mais beaucoup impliquent une compréhension visuelle : interprétation d’images, de graphiques, de diagrammes, de plans, de cartes, etc. Il peut sembler facile d’imaginer que l’IA prenne en charge tous les travaux, surtout si on y pense comme une sorte de magie. Mais une fois que vous réalisez que l’IA d’aujourd’hui est un outil, avec des forces et des faiblesses, vous commencez à réaliser que la technologie est susceptible de déplacer des travailleurs dans certaines professions et pas dans d’autres (et le plus souvent, elle augmentera simplement les emplois humains). Même dans des domaines comme le service client, qui peut paraître simple, les résultats sont souvent décevants. L’indice du travail à distance s’est concentré sur les tâches qui pouvaient être entièrement réalisées sur Internet et a révélé que moins de 4,5 % pouvaient en réalité être réalisées de manière adéquate par des agents IA.
La plupart du travail physique va bien au-delà de ce que l’IA actuelle peut faire. Ne vous attendez pas à ce que l’IA remplace de si tôt les plombiers, les charpentiers, les mécaniciens automobiles, les infirmières, les femmes de ménage, les gardes-chasse, les chefs, les réparateurs d’appareils électroménagers, les jardiniers ou bien d’autres emplois.
De nombreux licenciements attribués à l’IA n’ont en réalité rien à voir avec l’IA. Cela a peut-être été le cas avec les récents licenciements massifs chez fintech Block ; certains y ont vu un effort du PDG Jack Dorsey pour regagner la confiance des investisseurs après la chute de ses actions. Dans de nombreux cas, l’IA peut servir de feuille de vigne pour couvrir les licenciements qui sont en réalité dus à de mauvaises performances financières ou à des embauches excessives précoces.
Certains licenciements attribués à AI ne durent pas. J’appelle cela l’effet Klarna, après avoir acheté maintenant, payé plus tard par la société Klarna. Début 2024, Klarna affirmait fièrement qu’elle avait des agents effectuant le travail de 700 humains au service client, en plus d’un gel des embauches. Mais au printemps 2025, l’entreprise a fait marche arrière et a recruté, après avoir décidé que (au moins dans certains cas) de « vrais humains » étaient après tout nécessaires.
Jusqu’à présent, l’impact global sur la productivité et le retour sur investissement de l’IA a été modeste. Toutes les entreprises investissent dans l’IA, mais jusqu’à présent, la plupart n’en voient pas de grands bénéfices.
Tout cela pourrait changer ; Ce sera probablement le cas un jour, mais probablement pas avant que nous constations des progrès plus radicaux dans le domaine de l’IA, ce qui pourrait prendre une décennie ou plus. En attendant, le conseil est simple : ne vous concentrez pas sur le remplacement des humains. Concentrez-vous sur la façon dont vous pouvez utiliser l’IA pour aider ceux que vous avez.
Gary Marcus est professeur émérite de psychologie et de sciences neuronales à l’Université de New York et auteur de six livres, dont Taming Silicon Valley.
CORRECTION : une version antérieure de cet article indiquait à tort que Klarna avait licencié des travailleurs dont le travail pouvait être effectué par AI. Klarna a gelé les embauches mais n’a pas procédé à des licenciements.
Cet article paraît dans le numéro d’avril/mai 2026 de Fortune sous le titre « 9 raisons de ne pas (encore) paniquer par l’IA ».
