Quand l'IA détruit la demande qu'elle devait servir : la leçon que personne ne veut entendre

Jack Dorsey a licencié la moitié de l'effectif de Block — 5 000 personnes — en déclarant que "l'IA avait rendu ces rôles inutiles". Salesforce a supprimé 4 000 postes en support client, remplacés par des agents IA. En 2025, plus de 100 000 licenciements ont été annoncés dans la tech, l'IA étant citée dans plus de la moitié des cas.

Le récit dominant est simple : l'IA rend l'humain superflu, les entreprises les plus agiles seront celles qui automatisent le plus vite, et les retardataires paieront le prix de leur inaction.

Ce récit est faux. Pas seulement sur le plan éthique. Sur le plan stratégique.

Une étude académique publiée en mars 2026 par Brett Hemenway Falk (Université de Pennsylvanie) et Gerry Tsoukalas (Boston University) le démontre avec une rigueur qui devrait donner à réfléchir à tous les COMEX : dans un marché concurrentiel, les entreprises qui licencient massivement au nom de l'IA déclenchent une course à l'automatisation collectivement destructrice. Chaque firme capte les gains à court terme. Mais l'ensemble du système — y compris ces mêmes firmes — en sort perdant.

Ce n'est pas de la philosophie. C'est de la théorie des jeux appliquée à la transformation IA.

Le piège du dilemme du prisonnier

Imaginons deux concurrents dans un secteur donné. La firme A décide d'automatiser massivement et de licencier 30 % de ses effectifs. Elle réduit ses coûts, gagne en compétitivité à court terme. La firme B, sous pression, fait de même. Résultat : les deux firmes ont réduit leurs coûts, mais aucune n'a gagné d'avantage concurrentiel durable — elles se retrouvent à la même position relative, mais dans un marché où le pouvoir d'achat global a diminué.

Car les travailleurs licenciés ne sont pas que des charges. Ce sont aussi des consommateurs. Des consommateurs qui achetaient les produits et services de ces mêmes entreprises.

Falk et Tsoukalas modélisent cette dynamique avec précision : chaque firme supporte intégralement le gain privé de l'automatisation (réduction de coûts), mais ne supporte qu'une fraction infime du coût macroéconomique — la destruction de la demande des consommateurs. Ce coût est diffus, réparti sur l'ensemble du marché. Il est donc rationnel, au niveau individuel, de continuer à automatiser et licencier.

C'est exactement la structure d'un dilemme du prisonnier. Chaque acteur agit de manière rationnelle. Le résultat collectif est irrationnel.

L'effet Red Queen : une IA plus performante aggrave le problème

L'une des conclusions les plus contre-intuitives du papier est celle-ci : une IA plus performante amplifie le problème, elle ne le résout pas.

Dans le modèle classique, on pourrait espérer qu'à un moment, la technologie atteigne un plateau et que les ajustements du marché permettent un rééquilibrage. La recherche de Falk et Tsoukalas montre l'inverse. Plus les capacités de l'IA augmentent, plus la tentation d'automatiser s'intensifie, plus la course s'accélère, et plus le piège se referme.

Ce n'est pas un bug du modèle. C'est un aspect de la dynamique concurrentielle. Les économistes appellent ça l'effet Red Queen : pour rester en place, il faut courir de plus en plus vite. Et dans cette course, tout le monde court — mais la branche sur laquelle ils courent s'effondre progressivement sous leur poids collectif.

La conclusion est brutale : les entreprises qui licencient pour l'IA ne scient pas seulement la branche sur laquelle sont assis leurs employés. Elles scient celle sur laquelle elles sont assises elles-mêmes.

Ce que les chiffres ne disent pas

Eloundou et al. estiment que 80 % des travailleurs américains ont au moins 10 % de leurs tâches exposées aux LLMs. Cognition's Devin, l'agent IA de codage utilisé chez Goldman Sachs et Infosys, est présenté comme l'équivalent d'une équipe de 5 ingénieurs pour 1 licence.

Ces chiffres sont réels. Mais ce qu'ils ne disent pas : qui achètera les produits financiers de Goldman Sachs si les ingénieurs qui les utilisaient ont perdu leur emploi ? Qui souscrira aux services d'Infosys si ses propres clients réduisent leurs équipes et leurs budgets en cascade ?

La question n'est pas moraliste. Elle est économique. Keynes l'avait anticipée dans un autre contexte : les entreprises qui compriment les salaires pour réduire les coûts oublient que les salaires des uns sont les revenus des autres. L'automatisation de masse suit la même logique, avec une vitesse d'exécution que Keynes n'aurait pas imaginée.

La recherche de Falk et Tsoukalas apporte une preuve formelle de ce que beaucoup ressentaient intuitivement : ce n'est pas un transfert de richesse des travailleurs vers les actionnaires. C'est une perte sèche pour l'ensemble du système, actionnaires compris.

La compétition aggrave tout

L'étude souligne un facteur aggravant souvent ignoré : plus la concurrence est intense, plus la sur-automatisation est sévère.

Dans les marchés réglementés, les acteurs peuvent maintenir des équilibres tacites. Dans les marchés fortement concurrentiels — tech, services financiers, logistique, e-commerce — la pression de ne pas être dépassé par un concurrent qui automatise est maximale. Aucun acteur ne peut se permettre d'attendre que les autres "soient raisonnables".

C'est exactement pourquoi les politiques volontaristes de responsabilité sociale des entreprises ne suffisent pas. Un acteur isolé qui décide de ne pas licencier prend un désavantage compétitif immédiat. Le problème n'est pas l'absence de bonne volonté — c'est la structure du jeu elle-même.

L'alternative : l'augmentation comme stratégie économiquement rationnelle

Face à ce piège, il existe une sortie qui n'est pas une position idéologique — c'est une stratégie économiquement rationnelle.

Un consultant augmenté par l'IA ne fait pas le travail de trois personnes à la place de trois personnes. Il produit trois fois plus de valeur avec l'organisation. Les trois personnes restent dans le circuit économique. Elles consomment, elles achètent, elles génèrent de la demande. Et l'entreprise capte la totalité du gain de productivité sans alimenter la spirale destructrice.

C'est la logique que nous mettons en œuvre chez AIdoption. Nos consultants travaillent en mode augmenté : un consultant AIdoption produit l'équivalent de trois profils de marché. Cette équation n'implique pas de licencier les deux tiers restants — elle implique de déployer des équipes plus restreintes sur des missions à plus forte valeur ajoutée, de faire monter les équipes de nos clients en compétence, et de maintenir les équipes dans le circuit économique.

Ce que les COMEX devraient retenir

La recherche de Falk et Tsoukalas n'est pas un plaidoyer pour le statu quo. Automatiser est inévitable. Ne pas le faire, c'est prendre un désavantage compétitif réel. Le sujet n'est pas "faut-il automatiser ?" mais "comment automatiser sans tomber dans le piège ?"

Trois principes opérationnels émergent de leur analyse :

1. Distinguer automatisation additive et automatisation substitutive. L'automatisation qui permet à vos équipes de faire plus, d'aller plus vite, d'adresser de nouveaux marchés — c'est de la croissance. L'automatisation qui remplace des rôles sans ouvrir de nouveaux espaces de valeur — c'est de la compression. La première sort du piège. La seconde y entre.

2. Prendre en compte les externalités systémiques dans les calculs de ROI. Si votre secteur emploie massivement et que vous êtes un acteur structurant, la destruction de pouvoir d'achat de vos employés se répercutera sur votre marché à moyen terme. Ce coût n'apparaît pas dans les tableurs à 6 mois. Il apparaît dans les résultats à 3 ans.

3. Traiter la transformation IA comme un investissement dans les compétences, pas comme un plan d'optimisation des effectifs. Les entreprises qui sortiront gagnantes de cette décennie seront celles qui auront construit des équipes capables de superviser, d'orienter et d'améliorer les systèmes IA — pas celles qui auront externalisé le maximum de tâches à des agents.

La vraie question

L'IA est une technologie d'amplification sans précédent. La question n'est pas de savoir si elle va transformer les organisations — elle le fait déjà, massivement. La question est de savoir si cette transformation sera additive ou substitutive.

Les entreprises qui choisissent la substitution massive capturent un avantage à court terme. Elles alimentent une dynamique dont les coûts collectifs — et donc leurs propres coûts futurs — sont sous-estimés.

Les entreprises qui choisissent l'augmentation bâtissent des organisations plus compétentes, des équipes plus engagées, et restent dans un circuit économique qui maintient leur propre demande.

Ce n'est pas une position éthique. C'est une stratégie.

Cet article s'appuie sur les travaux de Brett Hemenway Falk et Gerry Tsoukalas, "The AI Layoff Trap", Université de Pennsylvanie / Boston University, mars 2026.