Vous avez 18 mois pour comprendre votre travail de bureau, dit le $1 milliardaire PDG. Mais cela ne disparaîtra pas

L’engouement pour l’intelligence artificielle (IA) à Silicon Valley a suscité une panique généralisée quant à l’avenir du travail humain, un moment résumé par l’essai viral du dirigeant en IA Matt Shumer, qui compare cette période dans le travail de bureau à février 2020, avant que la pandémie ne dévaste la vie américaine.

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Shumer a averti que les travailleurs de bureau doivent immédiatement élaborer un plan B, car un événement d’extinction semblable à celui du Covid se prépare pour le travail de bureau. Quasiment simultanément, Mustafa Suleyman, chef de l’IA chez Microsoft, a estimé qu’il ne resterait que 18 mois avant que toute personne travaillant sur un ordinateur ne perde son emploi dans ce délai. C’était une sorte de renaissance des prédictions apocalyptiques qui avaient marqué la première moitié de 2025 avant de devenir silencieuses de manière inquiétante. Dario Amodei, d’Anthropic, a par exemple prédit que l’IA éliminerait la moitié de tous les emplois de début de carrière dans le secteur tertiaire, tandis que Jim Farley, PDG de Ford, a déclaré qu’elle anéantirait la moitié des emplois de bureau, point final.

Tanmai Gopal affirme que ces prédictions alarmistes sont un exemple classique d’auto-projection, voire de narcissisme, de la Silicon Valley. Le co-fondateur et PDG de PromptQL, une licorne de la baie de plus d’un milliard de dollars qui aide les entreprises à adopter l’IA, a déclaré dans une récente interview à Fortune que ces prédictions de fin du monde contiennent certainement une part de vérité, tout en étant largement exagérées. « C’est à 100 % ce qui se passe, avec un groupe de… personnes qui sont dans le cycle de hype. » Gopal a expliqué que sa communauté dans la vallée « ressent la puissance de cette IA » mais « la projette dans des domaines que nous ne comprenons pas réellement. »

« C’est comme si, oh, c’est le problème pour 7 milliards de personnes sur la planète, parce que je suis à Silicon Valley, donc je sais forcément ce qui est le mieux, non ? » Gopal a aussi souligné que les cyniques ont raison, car ces prédictions apocalyptiques coïncident avec la prochaine levée de fonds de plusieurs start-ups en IA qui n’ont pas encore été cotées en bourse, offrant une justification claire pour le financement qui pourrait ne pas se concrétiser. En général, il a ajouté, « les gens de la tech… pensent comme si cela m’affectait personnellement. Donc, cela va forcément affecter tout le monde de la même manière. »

En réalité, Gopal a dit que ce n’est pas le cas. Mais en ce qui concerne les codeurs, même les ingénieurs logiciels seniors, qui sont exposés à la « puissance » des outils d’IA désormais disponibles, il a affirmé que ces personnes font face à un changement de paradigme.

La véritable disruption des emplois vient de l’intérieur de la vallée

Gopal s’exprimait à Fortune quelques semaines après que la « SaaSpocalypse » a fait perdre 2 000 milliards de dollars de valorisation dans le secteur du logiciel en tant que service, avec des investisseurs réalisant, comme l’a récemment souligné la recherche de Bank of America, que l’IA est une « épée à double tranchant » et non une opportunité purement favorable. Elle pourrait très facilement « cannibaliser » de nombreuses entreprises, notamment celles dont l’IA est suffisamment avancée pour s’écrire elle-même.

Les économistes s’interrogent depuis environ un an sur des données très bruyantes, avec l’économie américaine stagnante en termes de création d’emplois tout en faisant face à des coûts tarifaires élevés et à beaucoup moins d’immigrants entrant sur le marché du travail. Certains leaders d’opinion en IA, notamment Erik Brynjolfsson de Stanford, ont examiné de près ces données et ont constaté que la productivité commençait vraiment à décoller en 2025. Dans une tribune publiée dans Financial Times, Brynjolfsson a noté que le dernier rapport sur l’emploi a révisé à la baisse tous les gains d’emplois pour 2025, à seulement 181 000, alors que ses propres calculs projetaient une productivité de 2,7 % pour l’année, contre une moyenne de 1,4 % au cours de la dernière décennie. Bien sûr, cela donne du poids à la théorie du déplacement par l’IA, avec même le gouverneur de la Réserve fédérale, Michael Barr, qui a récemment averti que des millions de personnes pourraient devenir « essentiellement inaptes à l’emploi » dans un avenir proche.

Gopal a dit qu’il est vrai que l’industrie technologique s’est involontairement automatisée, atteignant l’ère du « baby AGI » (Intelligence Artificielle Générale) spécifiquement pour la programmation. Les derniers modèles d’IA ont le jugement et le goût d’un « ingénieur logiciel senior moyen », a expliqué Gopal, précisant que l’ingénierie logicielle standard repose fortement sur la conversion du contexte commercial établi en code technique, et que comme l’IA excelle dans cette traduction, la programmation est devenue le premier domino majeur à tomber.

« Ce qui était autrefois considéré comme l’incarnation… du travail de bureau, c’était comme la haute technologie de l’ingénierie logicielle, » a noté Gopal. « Cela a été la tendance dominante ces 30 dernières années, et je suis enthousiaste à l’idée de voir cela disparaître. » Il a expliqué que son enthousiasme provient de la nature robotique des emplois que les robots commencent déjà à effectuer et de ce qu’il voit sur le terrain dans sa société, qui aide les entreprises du Fortune 500 à construire réellement des outils et agents d’IA spécialisés pour leur activité.

« Ce que nous faisons depuis un an, c’est… travailler précisément à cette intersection, » a déclaré Gopal, et pour la plupart, il a constaté que « l’IA n’est pas utile » parce qu’elle a besoin de tellement de contexte commercial pour être efficace. « Les gens pensent encore que c’est un problème technique, » mais le vrai problème, c’est que l’IA ne peut pas accéder au contexte commercial qui vit dans la tête des gens et qui n’a pas été traduit en données — et peut ne jamais l’être. « Les gens pensent : “Oh, c’est comme une couche sémantique et un problème de données, il faut préparer ses données, faire fonctionner tout ça,” mais le vrai problème, c’est que ces données n’existent pas pour les informations les plus utiles dont l’IA a besoin. » Personne ne l’a écrit. Et si personne ne l’a écrit, on ne peut pas entraîner l’IA dessus.

Paradoxalement pour un dirigeant en IA, Gopal a dit que beaucoup d’entreprises existent que l’IA ne pourra jamais entraîner, « parce qu’il s’agit d’un vrai business qui évolue. » Des personnes réelles qui ont des conversations et mettent à jour continuellement un contexte commercial seront toujours une étape en avance sur les machines, a-t-il expliqué. « Allez-vous réentraîner pour cette conversation individuelle d’un jour ? » puis réentraîner à chaque changement de contexte ?

Gopal a convenu avec son intervieweur que le journalisme est un exemple de profession pouvant résister à l’automatisation, car les lecteurs s’intéressent à l’intuition humaine, aux sources approfondies et à l’analyse prospective, des éléments que l’IA ne peut pas facilement reproduire, voire pas du tout. Il a aussi mentionné les commerciaux, marketeurs et opérationnels comme exemples. Selon lui, les personnes sur le terrain qui doivent prendre des décisions en temps réel sont intrinsèquement protégées.

Gopal n’est pas le seul dirigeant à reconnaître que l’IA nécessite une intervention humaine pour fonctionner. Tatyana Mamut, ancienne dirigeante de Salesforce et d’Amazon Web Services, qui propose désormais des services de surveillance d’agents IA via sa startup Wayfound.AI, a déclaré à Fortune que « nous devons arrêter de parler de l’IA comme d’outils. » « Ce n’est pas un outil, ce n’est pas comme un marteau. » Elle a plutôt comparé l’IA à un marteau « qui pense par lui-même, peut concevoir une maison, peut construire une maison mieux que la plupart des gens du secteur du bâtiment. » Mais il faut encore lui montrer les plans de construction.

Concernant le contexte commercial, Mamut pense que « très peu » de personnes comprennent vraiment comment faire fonctionner cela avec l’IA. « Il faut de vrais outils et mécanismes pour capturer cet apprentissage contextuel. » Les entreprises avec différentes marques, systèmes et processus ont toutes un contexte différent qui doit être capturé par l’IA, a-t-elle dit, prédisant que les entreprises SaaS intelligentes se tourneront vers ce territoire. Au lieu de logiciel en tant que service, elle pense que les services experts seront fournis via des agents avec une capture de contexte appropriée.

Gopal était pessimiste quant à la capacité à capturer tout ce contexte, estimant que 70 % de l’effort nécessaire pour rendre l’IA utile dépend entièrement du contexte commercial non écrit, qui n’existe que dans la tête des humains. « On ne peut fondamentalement pas entraîner un système » sur cette réalité fluide quotidienne, a-t-il expliqué, soulignant que la réalité commerciale évolue constamment en fonction des conversations et interactions humaines. Alors que l’IA peut automatiser les tâches à l’extrême haut (programmation) et à l’extrême bas (robotique physique), le vaste terrain intermédiaire du travail de connaissance nécessite un contexte humain.

Ed Meyercord, qui déploie des processus d’apprentissage automatique depuis plus d’une décennie chez Extreme Networks, une société de réseautage qui équipe des stades de football et de baseball professionnels et génère plus d’un milliard de dollars de revenus, a déclaré à Fortune qu’il voit des dynamiques similaires du côté des opérateurs. Ses équipes utilisent déjà des agents pour concevoir des réseaux, repérer des défaillances avant qu’elles ne surviennent, et communiquer même avec d’autres agents dans des systèmes comme ServiceNow, mais il insiste sur le fait qu’il doit toujours y avoir un humain pour examiner le travail lorsque les enjeux concernent des infrastructures critiques.

« Un réseau est une infrastructure critique, donc nous devons être précis, » a déclaré Meyercord. Extreme a intégré un noyau agentique dans sa plateforme, a-t-il ajouté, « mais ce que cela nous permet en réalité, c’est d’être très, très précis. » Parce que la précision est primordiale, il a dit, « nous voulons toujours qu’un humain soit dans la boucle, pour voir tout le travail que nous faisons. »

Comme Gopal, Meyercord pense que l’IA ne peut pas simplement « prendre nos emplois » en totalité ; le rôle de l’humain évolue de l’exécution manuelle de chaque tâche à l’orchestration des agents, la collecte du bon contexte, et la décision des problèmes à confier aux machines. Il a dit que son rôle de PDG consiste, en plusieurs aspects, à s’entourer de spécialistes « beaucoup plus intelligents que moi » tout en utilisant l’IA comme un coéquipier ultra-rapide plutôt qu’un remplaçant.

En revanche, tout ce qui peut être automatisé est déjà vulnérable à l’IA, a ajouté Gopal, en faisant référence à la « SaaSpocalypse » qui frappe brutalement les actions du secteur du logiciel en tant que service, l’assurance, la gestion de patrimoine et le service client. D’ici la fin de l’année, a-t-il dit, cela sera encore plus visible dans la valorisation des entreprises, alors que les robots absorbent le travail de tout ce qui ne nécessite pas de contexte commercial. La chose excitante, a-t-il ajouté, c’est ce que cela signifie pour le travail.

La transition des travailleurs de bureau

Cette relation symbiotique entre le travailleur humain, qui possède un contexte commercial, et l’IA, qui peut travailler plus vite et même plus intelligemment mais qui manque d’entrée, définira l’avenir du travail de bureau dont Shumer a averti, selon Gopal. « Il faut choisir et continuer à capturer le contexte, n’est-ce pas ? Et je pense que c’est vraiment ce qui change pour le travailleur de bureau moyen : il doit comprendre. »

Gopal a raconté une anecdote de son équipe, exprimant sa frustration face à un ingénieur logiciel médiocre maintenant que des outils d’IA pour la programmation existent. « On se dit : “Mec, c’est plus cher de te parler que de le faire moi-même. Explique-moi simplement ce que je dois faire pour le produit, ça prend plus de temps que de le faire avec l’IA en parallèle.” » Le temps passé à parler à un ingénieur médiocre pourrait être consacré à gérer une sortie d’IA à la place, a-t-il ajouté. Il a comparé cela à chaque employé ayant un co-fondateur technique personnel à ses côtés en permanence, ce qui pourrait leur permettre de produire 20 fois plus de travail.

Meyercord a aussi été d’accord, disant que les diplômés en informatique n’ont plus besoin des mêmes compétences qu’avant, mais qu’ils devront « avoir un ensemble de compétences différentes. » Il a dit qu’il commence déjà à voir émerger de nouvelles compétences, pas nécessairement tous des diplômés en arts libéraux formés à la pensée critique, mais plutôt des « personnes qui nous aident à développer » l’IA. Il a besoin de personnes capables de déléguer du travail à des agents IA, de communiquer avec eux, de vérifier leur travail et de superviser les flux de travail. Cela ressemble beaucoup à ce que Gopal avait prévu.

Selon Gopal, la tâche de l’humain doit évoluer pour fournir les bonnes entrées aux agents IA qui alimenteront l’entreprise, et il a nommé cela. « Notre rôle en tant qu’humains et personnes, c’est maintenant de collecter le contexte plutôt que de simplement effectuer des tâches. » La plupart des gens ont considéré cela comme acquis jusqu’à présent, a-t-il dit, parce qu’ils n’avaient pas d’agents IA pour travailler à leurs côtés. « Ce qui nous rend bons dans notre travail, et ce qui nous permet d’obtenir des promotions, et ce qui nous rend plus impactants, c’est en réalité cette capacité à recueillir le contexte. C’est ce qui nous rend bons. »

Les seules personnes à vraiment devoir craindre pour leur emploi, a averti Gopal, sont celles qui « refusent de grandir » et nient cette nouvelle réalité. Si les travailleurs quotidiens ne adoptent pas ces outils, ils risquent de remettre tout le pouvoir économique à une minorité qui comprend la technologie, créant potentiellement un écart de richesse dystopique. Mais pour ceux qui sont prêts à s’adapter, l’avenir est incroyablement prometteur. « Je ne pense pas que l’IA viendra simplement prendre nos emplois, » a dit Gopal. « Ce n’est même pas vraiment possible. »

Meyercord a dit que son entreprise continue de croître, et il a soutenu que le récit de la perte d’emplois à cause de l’IA passe à côté de l’essentiel. « D’un côté, on peut faire beaucoup plus avec moins, » a-t-il dit, « ou faire plus avec le même nombre de travailleurs. Ou faire beaucoup plus avec un peu plus, » a-t-il ajouté. Si vous embauchez les bons collecteurs de contexte, Meyercord a conclu, vous pouvez vraiment faire croître votre entreprise. « C’est comme si vous réfléchissiez à ce que vous voulez accomplir. Nous voulons faire beaucoup plus. »

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