Calipia : le blog

Le 9 septembre dernier, à l’occasion de son IT Symposium/Xpo, Gartner a publié un communiqué présentant « quatre mutations » appelées à façonner le futur du travail. Le message central tient en une phrase, signée Tori Paulman, VP Analyst : la grande erreur des dirigeants de cette première ère de l’IA aura été de croire que l’automatisation était le but, alors que l’opportunité résidait dans l’amplification des collaborateurs. Le communiqué est assorti d’une prédiction qui a fait le tour de LinkedIn : d’ici 2029, 30 % des salariés licenciés parce qu’une IA devait les remplacer devront être réembauchés, souvent à un coût nettement supérieur.

Sur le fond, difficile de ne pas être d’accord. Sur la forme, et pour un lecteur DSI qui doit transformer ces belles intentions en feuille de route, il y a matière à discussion. Lisons donc ce texte avec un esprit un peu plus critique… Comme ceux qui nous connaissent le savent, nous le sommes toujours avec les « prédictions de Gartner » depuis que ce dernier assurait avec « orce que OS/2 gagnerait dans peine face à Windows dans les entreprises (p=0,9)…

Le chiffre choc : 30 % de réembauches d’ici 2029

Commençons par la prédiction phare. Gartner explique que les réductions d’effectifs liées à l’IA produisent des gains financiers à court terme, mais assèchent les viviers de talents et font disparaître la connaissance institutionnelle. Dans un contexte où la population active stagne ou décline dans la plupart des économies, retrouver ces compétences coûtera cher en recrutement, en formation et en intégration.

Le raisonnement est solide, et l’actualité récente lui donne du crédit. Klarna en est devenu le cas d’école : la fintech suédoise affirmait début 2024 que son assistant conversationnel faisait le travail de 700 agents du service client et prenait en charge les trois quarts des conversations. Un an plus tard, son PDG reconnaissait que la qualité avait chuté et relançait le recrutement d’humains, sous la forme d’un modèle à la demande qu’il comparait lui même à Uber. On notera au passage que le « réembauchage » ne s’est pas fait aux conditions d’origine : le salarié remplacé par l’IA est revenu, mais en travailleur flexible. La prédiction de Gartner sur un coût « nettement supérieur » mériterait donc d’être nuancée selon les métiers : dans les fonctions de support, la tentation sera grande de reconstruire la capacité humaine sous une forme plus précaire, pas plus chère.

L’autre réserve est méthodologique. Le communiqué ne dit rien de la manière dont ce chiffre de 30 % a été construit. Une prédiction Gartner est un exercice d’analyste, pas une étude statistique, et elle n’est consultable en détail que par les clients du cabinet. Elle a surtout le mérite d’être mémorable. Rappelons aussi, avec un sourire, que ce même Gartner plaçait l’IA générative au sommet de son Hype Cycle des technologies émergentes en 2023, à l’époque où les plans de « productivité par l’IA » se traduisaient dans bien des comités de direction par des objectifs de réduction de masse salariale. Le cabinet accompagne aujourd’hui avec la même assurance le mouvement de balancier inverse. C’est de bonne guerre, mais cela invite à considérer ces chiffres comme des signaux d’alerte plutôt que comme des prévisions.

Le Hype Cycle 2026 du futur du travail : bienvenue dans le creux

L’aveu le plus intéressant du communiqué se trouve peut être dans une phrase presque anodine : selon le Hype Cycle 2026 for the Future of Work, les premiers investissements IA atteignent désormais le « creux de la désillusion ». Pour Gartner, le défi des DSI n’est plus technologique, il consiste à utiliser l’IA pour amplifier l’intelligence, l’expertise et la créativité humaines.

Affirmer que le défi n’est « plus technologique » fera sourire les équipes qui se débattent avec la qualité des données, la gouvernance des permissions SharePoint avant un déploiement Copilot, le coût réel de l’inférence ou l’évaluation de la fiabilité d’un agent. Le défi est désormais aussi organisationnel et humain, c’est certain. Mais il n’a jamais cessé d’être technique, et c’est précisément parce que les fondations techniques ont été sous estimées que tant de projets pilotes ne passent pas à l’échelle.

Mutation n°1 : la relation humain IA, ou l’art d’appeler un outil un collègue

Gartner propose de voir l’IA comme un « toolmate », un néologisme qui fusionne outil et coéquipier. L’objectif est d’enrichir le jugement, la créativité et la prise de décision des collaborateurs plutôt que de les remplacer, tout en préservant la responsabilité humaine.

La liste des technologies associées est plus problématique pour un lecteur européen : avatar IA du salarié, jumeau numérique de l’employé, coaching numérique et surtout emotion AI. Rappelons que l’AI Act européen interdit depuis le 2 février 2025 les systèmes de reconnaissance des émotions sur le lieu de travail, sauf raisons médicales ou de sécurité (article 5). Un DSI français qui reprendrait cette liste telle quelle dans sa feuille de route s’exposerait donc à une discussion animée avec son DPO, son service juridique et, très probablement, son CSE, qui doit être consulté sur l’introduction de nouvelles technologies dans l’entreprise.

Le jumeau numérique du salarié et son avatar IA posent des questions du même ordre : à qui appartient le modèle entraîné sur les échanges, les documents et le style d’un collaborateur ? Que devient il lorsque ce collaborateur quitte l’entreprise ? Peut on encore parler d’amplification lorsque la copie numérique d’un expert continue de répondre à sa place après son départ ? Ce sont précisément ces questions qui devraient structurer un projet de ce type, bien avant le choix de la plateforme.

Mutation n°2 : une main d’œuvre qui s’adapte, pas seulement qui adopte

Le deuxième axe est le plus consensuel. Le rythme du changement expose des lacunes de compétences et d’adaptabilité ; il faut donc des collaborateurs capables d’apprendre en continu et d’évoluer dans des rôles de plus en plus fluides. Gartner recommande d’investir dans la culture IA (AI literacy), la gestion des compétences assistée par IA, la dextérité numérique et l’analyse des styles de travail, et de s’assurer que les dirigeants soient eux mêmes « AI savvy ».

Deux remarques. D’abord, la culture IA n’est plus une option en Europe : l’article 4 de l’AI Act impose depuis février 2025 aux fournisseurs et aux déployeurs de systèmes d’IA de prendre des mesures pour garantir un niveau suffisant de maîtrise de l’IA chez leur personnel. C’est une bonne nouvelle pour les budgets de formation, qui disposent enfin d’un argument réglementaire.

Ensuite, l’« analyse des styles de travail » mérite qu’on s’y arrête. Les outils comme Viva Insights ou les tableaux de bord d’adoption de Copilot fournissent des métriques agrégées utiles, à condition de rester du côté de la mesure collective et anonymisée. La frontière avec la surveillance individuelle est mince, et en France elle est juridiquement balisée. Mesurer l’adoption d’un outil est légitime ; noter les collaborateurs sur leur usage de l’IA est une autre histoire.

Enfin, une question que le communiqué esquive : comment former les experts de demain si l’IA absorbe les tâches qui servaient jusqu’ici d’apprentissage aux juniors ? Gartner aborde d’ailleurs ce point dans un article destiné aux DRH publié en juillet, où il cite parmi les risques l’atrophie des compétences, la contraction des recrutements de débutants et la rupture des filières de succession. Ce sujet aurait mérité de figurer en tête de ce communiqué.

Mutation n°3 : préserver le contexte, le jugement et le sens

C’est sans doute la mutation la plus pertinente pour un architecte. À mesure que l’IA s’insère dans les processus, le risque est de perdre le contexte, le jugement humain et la connaissance institutionnelle. Les entreprises les mieux préparées concevront des systèmes qui renforcent la qualité des décisions, maintiennent la supervision humaine et font comprendre aux collaborateurs non seulement comment un processus fonctionne, mais pourquoi il fonctionne ainsi.

L’ironie est savoureuse : ce même communiqué explique, quelques paragraphes plus haut, que les licenciements détruisent la connaissance institutionnelle. Autrement dit, la meilleure façon de préserver le contexte reste de garder les personnes qui le portent.

Côté technique, Gartner cite les interfaces conversationnelles, les plateformes de decision intelligence et l’interface générative (generative UI). On aurait aimé y lire des notions plus concrètes pour un architecte : la qualité et la gouvernance des sources qui alimentent les architectures RAG, la traçabilité des décisions prises ou assistées par un agent, la journalisation des actions, l’intégration de points de validation humaine dans les workflows agentiques, ou encore la documentation des règles métier sous une forme exploitable par les modèles. Préserver le « pourquoi » d’un processus suppose d’abord de l’avoir écrit quelque part, ce qui, dans beaucoup d’entreprises, relève davantage de la tradition orale.

Mutation n°4 : construire les fondations d’une valeur cumulative

Dernier axe : dépasser l’usage d’outils IA du quotidien pour créer les conditions où chaque nouveau cas d’usage est plus rapide, moins cher et plus sûr que le précédent. L’idée est excellente, et c’est d’ailleurs le cœur de ce que devrait être une plateforme IA d’entreprise.

Gartner l’accompagne d’une seconde prédiction : d’ici 2027, 75 % des organisations qui privilégient la capture des gains de productivité sous forme d’économies seront dépassées par des concurrents qui réinvestissent agressivement ces gains dans l’innovation, la modernisation et la montée en compétences. L’échéance est dans quinze mois, et l’on voit mal comment ce « dépassement » sera mesuré, mais l’intention est claire : la productivité IA ne doit pas finir intégralement dans la colonne « réduction des coûts » du contrôle de gestion.

C’est la liste des technologies associées qui laisse perplexe : wearables dopés à l’IA, modèles génératifs spécialisés par domaine, IA incarnée et vibe coding. Présenter le vibe coding comme une fondation de valeur cumulative est audacieux. Le code généré sans revue rigoureuse accumule surtout autre chose : de la dette technique et des vulnérabilités. Dans un SI d’entreprise, la valeur cumulative ne naît pas d’un gadget, mais d’éléments beaucoup moins photogéniques : un socle de données gouverné, des connecteurs réutilisables (le protocole MCP en est une bonne illustration), une plateforme commune pour construire et superviser les agents, une gestion des identités qui traite les agents comme des entités à part entière, une démarche FinOps appliquée à la consommation de jetons, et des jeux d’évaluation qui permettent de vérifier qu’un nouveau modèle ne dégrade pas les cas d’usage existants. Dans l’écosystème Microsoft, ce sont des briques comme Copilot Studio, Microsoft Foundry ou Entra Agent ID qui jouent ce rôle. Chaque cas d’usage devient moins cher que le précédent parce qu’il réutilise ces fondations, pas parce qu’un développeur a demandé à un modèle de « faire une appli sympa ». Et en plus c’est vrai que c’est (et cela n’est pas moi qui dirait le contraire) très sympa cette application 🙂

Ce que les DSI peuvent en retenir

Une fois retiré le vernis marketing, le communiqué porte un message utile : l’IA employée comme simple levier de réduction des coûts est une stratégie à courte vue, et les organisations qui coupent trop tôt et trop profond risquent de se priver de leur capacité d’innovation. Gartner parle de stratégie de « talent remix » : utiliser l’IA pour remodeler les rôles et réorienter les collaborateurs vers des activités à plus forte valeur. C’est un discours que les DSI ont tout intérêt à porter auprès de leur direction générale, et un chiffre Gartner fera toujours plus d’effet en comité exécutif qu’un argument de bon sens.

Pour passer de l’intention à l’action, quelques réflexes s’imposent. Avant toute décision d’effectifs liée à un projet IA, cartographier les connaissances critiques détenues par les équipes concernées et vérifier qu’elles sont documentées. Mesurer la qualité du travail produit avec l’IA, et pas seulement le volume ou le temps gagné. Préserver des parcours d’apprentissage pour les profils juniors, faute de quoi il n’y aura plus d’experts pour superviser les agents dans cinq ans. Passer au crible de l’AI Act et du RGPD toute technologie touchant aux émotions, au comportement ou au double numérique des collaborateurs. Et investir dans les fondations techniques communes plutôt que dans une collection de pilotes isolés.

L’IA amplificatrice plutôt que substitutive : on ne peut que souscrire. On regrettera simplement qu’il ait fallu attendre le creux de la désillusion pour que ce discours fasse la une. Les salariés de Klarna, eux, l’avaient compris un peu plus tôt.

Sans surprise nous reparlerons de tout cela lors du prochain Briefing Calipia en décembre : rejoignez-nous !