IA : 82 % des dirigeants dévalorisent déjà leurs salariés

Le chiffre que personne ne voulait sortir

82 % des dirigeants disent que l'IA a baissé la valeur qu'ils accordent à leurs salariés. C'est l'étude G-P (Globalization Partners) publiée cette semaine, 2 850 cadres VP et plus interrogés aux États-Unis, en Allemagne, à Singapour, en Australie et en France.

Dans la même étude, 73 % des dirigeants jugent les résultats IA "en deçà des attentes". Côté MIT NANDA 2025, 95 % des pilotes GenAI en entreprise ne génèrent aucun ROI mesurable. Côté Gartner 2026, 42 % des projets IA finissent en zéro ROI. Le bénéfice promis n'est ni mesuré, ni démontré pour l'écrasante majorité des organisations. 16 % sont même nettement en perte sèche.

La dévalorisation, elle, n'a pas attendu.

Ce que les chefs disent en off

L'enquête G-P est intéressante parce qu'elle ne demande pas aux dirigeants s'ils sont satisfaits de l'IA. Elle leur demande comment l'IA a changé leur regard sur leurs équipes. La différence est énorme. Tu peux trouver l'outil décevant et garder ton estime pour les humains qui font tourner la boutique. Ou alors décider que l'outil te suffit pour mépriser l'humain, même si l'outil ne marche pas.

C'est le deuxième scénario qui domine. À 82 %, on tient l'ordre de grandeur d'une bascule culturelle.

Et ce n'est pas la seule donnée gênante. 88 % des mêmes dirigeants suspectent leurs employés d'utiliser l'IA "de manière performative plutôt que productive". Traduction : leurs propres équipes brûlent du temps à faire semblant d'utiliser des outils que les chefs ont eux-mêmes imposés sans certitude qu'ils marchent.

Le mépris est mutuel, mais l'asymétrie est nette. Les dirigeants pilotent. Les employés exécutent un théâtre dont les règles leur échappent.

Amazon, ou le tokenmaxxing comme sport d'entreprise

Pour voir cette dynamique à l'échelle d'une boîte concrète, il y a Amazon. La société a déployé un outil interne baptisé MeshClaw (équivalent maison d'OpenClaw) et fixé un objectif : 80 % des développeurs doivent utiliser l'IA chaque semaine. Les managers tracent la consommation de tokens. Officiellement, ces stats ne comptent pas dans l'évaluation. Officieusement, les salariés rapportent l'inverse.

Résultat documenté par Jellyfish au premier trimestre 2026. Un dev médian consomme 51 millions de tokens par mois, environ 52 dollars. Le top 10 % des consommateurs Amazon explose à 380 millions de tokens mensuels, soit 700 dollars par tête.

Le coût par pull request mergée est encore plus parlant. Les 20 % les plus économes : 11 PR mergées pour 3 dollars. Les 20 % les plus gourmands : 23 PR pour 1 822 dollars. À nombre de PR équivalent en valeur, le théâtre coûte 600 fois plus cher.

Un salarié anonyme résume : "Les managers regardent ces chiffres. Quand l'usage est surveillé, ça crée des effets pervers et les gens deviennent très compétitifs là-dessus."

C'est la loi de Goodhart appliquée au déploiement IA. Quand une mesure devient un objectif, elle cesse d'être une mesure pertinente. Tu demandes du token, tu obtiens du token. Tu ne sais plus si tu obtiens du travail.

Pourquoi le mépris précède le ROI

L'ordre des choses est intéressant. Normalement, on attend qu'un investissement délivre pour ajuster son regard sur les ressources qu'il remplace. Avec l'IA, c'est l'inverse. La dévalorisation des salariés est déjà actée alors que 95 % des pilotes GenAI en entreprise ne livrent pas de ROI mesurable, selon l'étude MIT NANDA publiée fin 2025. Le mépris court devant la productivité.

L'hypothèse la plus économe : les deux promesses n'ont pas le même coût. La promesse technique (productivité, marges, automatisation) demande des années d'intégration, de qualité de données, de processus repensés. La promesse managériale (justifier la pression salariale, rassurer les actionnaires, accélérer les restructurations) est tenable immédiatement.

Il suffit d'y croire à voix haute. Le mépris coûte 0 dollar. Le ROI coûte cher.

Ce qu'on voit dans les chiffres G-P, c'est cet écart temporel transformé en posture stable. Les dirigeants n'attendent plus que l'IA délivre pour considérer leurs salariés comme moins essentiels. Ils l'ont déjà décidé.

Sur le papier de Wall Street, ça marche très bien. Sur le compte de résultat, c'est une autre histoire (sujet déjà creusé dans le paradoxe de la productivité IA).

Ce que ça change quand tu es dedans

Pour un salarié, ça veut dire vivre dans une organisation où ton chef te valorise moins sans avoir vu le moindre gain de productivité te concernant. Tu portes le coût symbolique d'un retour qui n'est jamais arrivé.

Si ton chef te juge déjà remplaçable, tu fais ce qu'il faut pour ne pas l'être. Tu brûles du token. Tu fais du théâtre. Tu deviens un consommateur visible plutôt qu'un producteur silencieux.

Pour un manager, ça veut dire que les KPI IA que tu remontes à ta hiérarchie ne mesurent presque rien. Consommation de tokens, nombre de prompts, taux d'adoption hebdomadaire : trois métriques que tes équipes vont gonfler dès qu'elles deviendront critiques.

Tu remontes du théâtre. Ton CEO en tire des conclusions sur des chiffres qui ne décrivent que la peur de tes équipes.

Et pour un dirigeant, le piège se referme. Tu as déjà acté que l'humain compte moins. Tu pilotes des KPI qui sont du théâtre. Tu paies des tokens pour des PR qui coûtent 600 fois trop cher.

Quand le ROI ne vient pas, deux options : reconnaître que la promesse était creuse, ou trouver un nouveau coupable. Vu l'orientation du panel G-P, le coupable est tout trouvé.

La phase actuelle de l'IA

Il faut nommer ce qui se passe. Ce n'est pas un déploiement productif. C'est un déploiement disciplinaire.

Le ROI viendra peut-être, quand les chaînes back-office seront intégrées et que les modèles tiendront leurs promesses techniques. Le mépris, lui, n'a pas attendu. Il est déjà arrivé.