Calipia : le blog

Si vous avez plus de quarante-cinq ans (comme nous…) et que vous travaillez dans l’informatique, vous avez déjà vécu ce film. Une technologie générique débarque, la presse annonce la fin de professions entières, les cabinets d’études publient des projections à neuf zéros et chacun se demande si son poste figurera dans la charrette. En 1995, la technologie s’appelait Internet. En 2026, elle s’appelle IA générative. La tentation est donc grande de conclure que l’histoire se répète et qu’il suffira d’attendre que la vague passe. C’est précisément ce raccourci que nous voulons examiner ici, car il est à moitié juste. Et en matière de stratégie SI, une analogie à moitié juste est souvent plus dangereuse qu’une erreur franche.

1995-2005 : la première grande peur numérique

Replaçons-nous au milieu des années 1990. Netscape vient de démocratiser le Web, l’ADSL pointe son nez, et le débat public oscille entre la fascination pour la « nouvelle économie » et une angoisse sociale très concrète. Le best-seller de Jeremy Rifkin, La Fin du travail, publié en 1995 et préfacé en France par Michel Rocard, théorise une troisième révolution industrielle où l’informatique en réseau éliminerait durablement le besoin de main-d’œuvre. Le livre se vend par centaines de milliers d’exemplaires et structure le débat pour une décennie.

Les métiers désignés comme condamnés sont alors bien identifiés. Les agences de voyages, d’abord, cibles emblématiques de la réservation en ligne et de la suppression des commissions aériennes. Les guichets bancaires, que la banque à distance devait vider. Le commerce de détail, menacé par un certain Amazon fondé en 1994. La presse, dont les petites annonces, véritable cœur économique des titres régionaux, migraient vers le Web. Les secrétariats, rendus superflus par la messagerie électronique et les agendas partagés. Et plus largement tous les intermédiaires, puisque le maître mot de l’époque était la désintermédiation : courtiers, grossistes, concessionnaires, tout maillon humain entre producteur et client était réputé en sursis.

Trois registres dominaient le discours. Le remplacement pur (le site fait ce que faisait l’employé, sans salaire et sans pause). La délocalisation (le réseau abolit la distance, donc la saisie et les centres d’appels partiront vers les pays à bas coûts). La fracture (ceux qui ne maîtrisent pas l’outil seront déclassés). Relisez ces trois lignes en remplaçant « site web » par « agent IA » : le copier-coller fonctionne de manière troublante.

Ce qui s’est réellement passé

Le bilan, avec vingt ans de recul, est bien documenté. L’étude McKinsey de 2011 sur l’impact d’Internet en France estimait qu’en quinze ans le Web avait détruit environ 500 000 emplois mais contribué à en créer près de 1,2 million, soit environ 2,4 créations pour une destruction. Certaines prédictions se sont réalisées, avec dix ans de retard et parfois par un autre canal que prévu : les vidéoclubs et les disquaires ont bien disparu, mais tués par le streaming davantage que par le e-commerce. D’autres professions ont fondu sans disparaître, comme les secrétariats. Et des métiers strictement inimaginables en 1995 sont devenus massifs : développeur web, responsable e-commerce, référenceur, community manager, data analyst, logisticien du dernier kilomètre.

Trois leçons méritent d’être gravées. La destruction fut réelle mais lente, ce qui a laissé aux départs en retraite et aux reconversions le temps d’absorber une partie du choc. La création fut massivement sous-estimée, pour une raison logique imparable : on ne peut pas compter dans une projection des métiers qui n’existent pas encore. Enfin, le solde global positif a masqué des drames très localisés, car les emplois créés n’étaient ni aux mêmes endroits, ni pour les mêmes personnes, ni avec les mêmes compétences que les emplois détruits.

2023-2026 : la même peur, en accéléré

Novembre 2022 joue pour l’IA générative le rôle que 1995 avait joué pour le Web. ChatGPT atteint 100 millions d’utilisateurs en deux mois, là où le Web avait mis environ sept ans. Et la technologie entre dans l’entreprise par les deux bouts : par le haut avec Copilot et les assistants intégrés aux suites bureautiques, par le bas avec l’usage individuel des salariés, souvent hors de tout cadre validé par la DSI (le fameux shadow AI, que tout RSSI apprend à connaître).

Les projections spectaculaires n’ont pas tardé. Goldman Sachs évaluait dès 2023 à quelque 300 millions le nombre d’équivalents temps plein exposés dans le monde. Le FMI estimait en 2024 que 40 % des emplois mondiaux, et jusqu’à 60 % dans les économies avancées, étaient concernés. Pour la France, la cartographie publiée en mars 2026 par Coface et l’Observatoire des Emplois Menacés et Émergents chiffre à 16,3 % de l’emploi, soit près de 5 millions de postes, la part exposée à un horizon de deux à cinq ans. Avec une nuance que les gros titres oublient systématiquement : exposition ne signifie pas destruction. Un poste exposé est un poste dont au moins 30 % des tâches sont automatisables, donc d’abord un poste qui va changer.

Contrairement à 1995, nous disposons cette fois de premières données d’observation, et elles sont ambivalentes. Côté chocs, octobre 2025 a établi un record avec environ 153 000 suppressions de postes annoncées en un mois dans la tech américaine, du jamais vu depuis 2003, et la restructuration d’Amazon (30 000 postes) a été explicitement associée à l’IA. Côté nuances, les synthèses d’Oxford Economics et de la direction générale du Trésor convergent : les suppressions réellement attribuées à l’IA représentaient en 2025 entre 4,5 % et 6,2 % des licenciements, le reste relevant de la conjoncture et de la correction des sur-embauches post-Covid. Une enquête publiée début 2026 auprès de plus d’un millier de dirigeants documente même un phénomène d’AI washing : invoquer l’IA pour habiller une restructuration classique est mieux perçu des marchés qu’admettre une erreur de gestion. Les anciens se souviendront qu’en 1999 il suffisait d’ajouter « .com » à sa raison sociale pour faire monter le cours. Les modes changent, les réflexes boursiers moins. Qui croit encore que les « marchés » sont des visionnaires ? Il sont souvent plus proche des moutons (même si la comparaison n’est pas sympathique pour cet animal)

Le signal le plus sérieux est ailleurs, et il est discret. Les travaux d’Erik Brynjolfsson à Stanford mesurent une chute d’environ 13 % de l’emploi des 22-25 ans dans les professions les plus exposées depuis 2022. Le premier maillon touché n’est pas le salarié en poste que l’on licencie, c’est le junior que l’on ne recrute plus. Pour une DSI, c’est un point d’attention majeur : une organisation qui cesse de former ses débutants parce que l’IA fait « leur » travail hypothèque sa pyramide de compétences à dix ans. C’est un fait établi bien connu maintenant et fortement documenté donc.

Pourquoi la comparaison est structurellement limitée

Venons-en au cœur du sujet, car c’est là que l’analogie rassurante déraille. Cinq différences de fond séparent les deux épisodes.

1. La première est la nature même de la technologie. Internet est une infrastructure de distribution : il transporte l’information et a déplacé la valeur en changeant qui vend, où et comment. Mais l’acte productif (écrire l’article, coder le module, instruire le dossier) restait humain. L’IA générative s’attaque à l’acte productif lui-même. Internet désintermédiait, l’IA substitue. Le site web remplaçait le guichet, pas le guichetier chargé d’analyser le dossier de crédit. Un modèle de langage prétend faire les deux.
2. La deuxième est l’inversion des populations touchées. Internet a d’abord frappé des fonctions d’exécution et d’intermédiation, souvent peu qualifiées, tandis que les diplômés du supérieur en sortaient gagnants. L’IA générative retourne la pyramide : les études d’exposition placent en tête les métiers cognitifs et diplômés (développement, droit, finance, communication, conseil), tandis que plombiers et aides-soignants figurent parmi les mieux protégés. Politiquement et socialement, ce renversement change tout : la catégorie qui écrit les articles et négocie les accords d’entreprise est cette fois en première ligne.
3. La troisième est la vitesse. Internet exigeait un équipement, un abonnement, des compétences et une refonte des processus : quinze ans d’adoption, qui ont servi d’amortisseur démographique. L’IA s’utilise en langage naturel, sans installation, souvent sans décision de la DSI, et progresse à un rythme trimestriel. La vraie question de 2026 n’est donc pas de savoir s’il y aura destruction créatrice, mais si la création aura le temps de compenser la destruction.
4. La quatrième tient à la trajectoire d’amélioration. Le Web de 2005 faisait la même chose que celui de 1998, en plus rapide et en plus joli : la technologie progressait en débit, pas en intelligence. Les modèles d’IA gagnent des capacités qualitativement nouvelles à chaque génération, du raisonnement à l’autonomie agentique. Les tâches réputées protégées en 2024 (relecture, contrôle, orchestration) sont déjà dans le périmètre des agents de 2026. On vise une cible mouvante, ce qui invalide l’idée d’un choc que l’on absorberait une fois pour toutes.
5. La cinquième est économique. Internet a engendré un écosystème foisonnant de PME, d’agences et de pure players : la valeur s’est largement diffusée. L’IA générative repose sur des modèles de fondation détenus par une poignée d’acteurs, adossés à des infrastructures que seuls quelques hyperscalers peuvent financer. Si les gains de productivité sont captés de façon aussi concentrée, la mécanique compensatoire classique (les gains alimentent la demande, qui crée des emplois ailleurs) pourrait jouer plus faiblement, ou jouer ailleurs que là où les emplois auront disparu. Pour l’Europe, la question de la souveraineté rejoint ici frontalement celle de l’emploi.

Ajoutons une limite méthodologique qui devrait figurer dans tout comité de direction. L’argument « toutes les technologies passées ont fini par créer plus d’emplois qu’elles n’en ont détruit, donc l’IA fera de même » est un raisonnement inductif : il décrit une régularité historique, il ne démontre aucun mécanisme. Cette régularité a tenu parce que chaque vague laissait aux humains un avantage comparatif sur un vaste ensemble de tâches. Une technologie qui viserait précisément cet ensemble résiduel serait, par construction, hors du champ de l’induction. Nul ne peut affirmer aujourd’hui que l’IA générative est cette technologie. Mais « ça s’est toujours bien passé » n’est pas un argument, c’est un pari. Symétriquement, les prophéties catastrophistes de 2023-2026 recopient si fidèlement celles de 1995 qu’elles méritent le même scepticisme.

Ce qu’il faut en retenir côté SI

Pour une direction générale ou une DSI, trois conséquences pratiques. Piloter par les tâches et non par les métiers : cartographier les tâches exposées par fonction est plus utile que tout palmarès anxiogène de professions condamnées. Protéger la filière des juniors, car le signal le plus net de la période n’est pas le licenciement mais le non-recrutement en début de carrière. Et se méfier des récits dans les deux sens : une part significative des suppressions « liées à l’IA » relève de l’habillage, une part des discours rassurants relève du pari inductif. Les seules boussoles fiables sont les indicateurs fins, suivis en continu.

En une phrase :

Internet a changé où et comment nous travaillions, l’IA générative prétend changer qui travaille.

C’est ce déplacement, du canal vers le contenu même du travail, qui rend le précédent Internet éclairant mais non prédictif. Autrement dit, méfiez-vous des gens qui vous disent que tout va recommencer comme en 1995. Y compris de nous.