Et puis Claude Opus 4.5 est arrivé, lancé par Anthropic en novembre dernier et entraîné sur des données spécialisées qui lui permettent de réaliser des tâches agentiques à long terme, telles que l’ingénierie logicielle ou les tâches administratives, marquant un tournant dans les capacités de l’intelligence artificielle d’après plusieurs entrepreneurs et chercheurs en IA interrogés par TIME. Du jour au lendemain, Spencer Handley a réalisé que l’IA pouvait reproduire le logiciel de l’entreprise qu’il utilisait pour son activité. « Je me suis dit que les règles avaient changé. On peut cloner [le logiciel] d’une entreprise valant un milliard de dollars sans intervention humaine. »
Par ailleurs, le déploiement de l’IA améliorée a fait double emploi avec certains de ses collaborateurs. Parmi son équipe de 12 prospecteurs, qui démarchaient auprès de clients potentiels, un seul n’a pas été remercié. De même, son responsable commercial, son équipe d’intégration client et des membres de son personnel opérationnel ont été congédiés. Les employés restants sont désormais chargés de superviser les agents d’IA qui rédigent les supports marketing, réalisent le suivi des prospects et aident les enseignants de guitare à accueillir les nouveaux élèves. Au mois d’avril, le chef d’entreprise avait remplacé HubSpot, Calendly, Vimeo et DocuSign par des outils personnalisés à sa société, lui faisant économiser environ 250 000 $ par an. Il a également centralisé toutes les données de ses clients pour exécuter ses agents d’IA plus facilement. L’entreprise, qui comptait 48 collaborateurs, n’en compte plus que 30 sans pertes de revenus. « En réalité, nos résultats sont légèrement meilleurs », confie-t-il.
Bien que les licenciements massifs dans les grandes entreprises de la tech cristallisent le débat, certains économistes et entrepreneurs estiment que les principales évolutions induites par IA sur le lieu de travail pourraient d’abord être constatées dans les petites entreprises, qui peuvent s’adapter plus facilement aux nouvelles technologies. « L’adoption de l’IA est plus rapide dans les petites entreprises, notamment les start-ups », expliquait l’économiste d’Harvard David Deming en 2025. Si tel est bien le cas, les gros titres qui traitent des grandes entreprises de la tech congédiant des milliers d’employés pourraient passer à côté des effets de l’IA sur les travailleurs des microentreprises (comptant jusqu’à 9 salariés), qui représentent 27,1 % des personnes employées en France.
Les affaires continuent
Concernant les répercussions de l’IA sur les entreprises de différentes tailles, les économistes sont partagés. « Théoriquement, cela peut aller dans les deux sens », estime Bouke Klein Teeselink, professeur agrégé en économie au King’s College de Londres. L’adoption de l’IA peut s’avérer coûteuse, ce qui pourrait favoriser davantage les grandes entreprises avec d’importantes réserves de liquidités, mais la reconfiguration d’une entreprise afin d’adopter l’IA de manière efficace pourrait s’avérer plus simple dans des plus petites entreprises. En avril, un rapport publié par le Bureau du recensement des États-Unis a conclu que l’adoption de l’IA était « considérablement plus élevée » dans les grandes entreprises, mais Bouke Klein Teeselink souligne toutefois que l’adoption désigne différentes réalités. « J’ai échangé avec plusieurs personnes qui travaillent dans de grandes entreprises et qui utilisent Microsoft Copilot », ajoute-t-il, mentionnant l’assistant par IA. « Techniquement, ils ont adopté l’IA, mais ils ne savent manifestement pas ce qu’ils font. »
La question se complique par ailleurs au vu des formes différentes que prennent les petites entreprises. Dans la région de la baie de San Francisco, l’effectif des nouvelles entreprises a chuté de 16 % entre 2023 et 2024, tandis que celles en dehors des pôles technologiques n’ont constaté presque aucun changement. D’après Bharat Chandar, chercheur au Digital Economy Lab de Stanford, rien n’indique une suppression d’emplois généralisée à l’échelle de l’économie dans son ensemble.
Malgré tout, cela n’empêche pas les entreprises d’intelligence artificielle de rappeler au grand public que leurs emplois sont compromis. L’an dernier, Dario Amodei, PDG d’Anthropic, a prévenu que l’IA pourrait faire disparaître la moitié des emplois de cols blancs dans les prochaines années. OpenAI, qui se targue de créer des « systèmes hautement autonomes plus performants que les humains dans la plupart des tâches à forte valeur économique », a récemment publié un rapport sur la transition des emplois à la lumière de l’intelligence artificielle, qui avance notamment qu’un cinquième des emplois présentait un « fort risque d’automatisation ».
Il est possible que nous n’ayons pas encore pris la mesure de l’intégralité des répercussions de la technologie sur le marché du travail : l’IA évolue bien plus vite que la plupart des entreprises ne peuvent s’y adapter. Le Bureau du recensement des États-Unis a notamment révélé que moins d’un cinquième des entreprises dans le pays utilisent l’IA dans une fonction commerciale. En outre, une étude publiée en mars 2026 par Anthropic a conclu que ses modèles d’IA étaient utilisés pour seulement une « fraction » des tâches professionnelles dont les modèles sont capables de se charger. Anton Korinek, directeur du département d’économie de l’IA transformative, avait déclaré au TIME l’an dernier : « Il faut des travailleurs hautement qualifiés pour diffuser de nouvelles technologies. Si l’IA devient suffisamment intelligente… Elle peut aussi contribuer à cette diffusion ». Les entreprises qui adopteront l’IA le plus rapidement pourraient jouer le rôle du canari dans les mines de charbon pour le reste du marché.
Travailler plus ou moins ?
Depuis le mois de décembre, Hospitable, une plateforme de gestion locative de courte durée, a augmenté ses dépenses dans l’IA de 50 %, une somme équivalente à trois employés à plein temps, selon le PDG Pierre-Camille Hamana. Les agents d’IA génèrent aujourd’hui 90 % du code de l’entreprise, répondent à 70 % des demandes de service client, aident l’équipe financière à déterminer les transferts à réaliser et pilotent les campagnes de marketing. L’entreprise n’a licencié personne, mais elle a tout de même réduit ses embauches. Selon Pierre-Camille Hamana, si l’entreprise n’avait pas déployé d’outils d’IA, son équipe de 140 collaborateurs aurait dû tripler son équipe de maintenance, qui compte 65 personnes. « En réalité, cela crée du travail, parce que la productivité est bien plus élevée ».
Ce phénomène est désigné par les économistes sous le nom de « paradoxe de Jevons », d’après le nom de l’économiste anglais qui a observé, en 1865, que l’efficacité croissante du charbon entraînait une augmentation de la consommation de ce dernier, et non l’inverse : la chute du prix des fourneaux à charbon a fait grimper la demande, augmentant les montants totaux dépensés dans le charbon. Certains emplois pourraient donc être touchés de la même manière. Pour Klein Teeselink, « tout ce que les gens désirent aujourd’hui, mais qu’ils ne peuvent pas se permettre, est un produit potentiel avec une forte élasticité de la demande ». Ainsi, les offres d’emploi d’ingénieurs logiciels, qui s’étaient effondrées après la sortie de ChatGPT (à cause des modèles d’IA facilitant la rédaction de code), semblent connaître un rebond.
En plus de son activité pour Sonora, Spencer Handley a également commencé à donner des formations sur l’utilisation d’agents d’IA. Il qualifie sa série de cours d’« espèce pionnière », d’après le nom des premières formes de vie utilisées pour recoloniser les écosystèmes perturbés après une perturbation environnementale. « L’histoire nous dira si c’était une bonne ou une mauvaise idée », conclut-il.
- Article issu de TIME US - Traduction Mathilde PACE
