Les entreprises américaines accusées de « blanchiment à l'IA » (AI washing) alors que les licenciements atteignent leur plus haut niveau depuis 2009

Le début de l'année 2026 a confronté la main-d'œuvre américaine à une réalité glaciale, marquant la période de suppressions d'emplois la plus agressive depuis la Grande Récession de 2009. Alors que les chiffres eux-mêmes sont vertigineux — avec plus de 108 000 licenciements annoncés rien qu'en janvier — le récit accompagnant ces réductions a suscité un vif débat parmi les analystes du secteur. Un chœur croissant d'experts accuse les grandes entreprises américaines de « blanchiment à l'IA » (AI washing), une pratique trompeuse où les dirigeants imputent à l'intelligence artificielle (AI) les réductions d'effectifs pour masquer une mauvaise gestion financière, des embauches excessives après la pandémie ou de simples stratégies de maximisation des profits.

Chez Creati.ai, nous avons surveillé de près l'intersection de l'IA générative (Generative AI) et des marchés du travail. Les données suggèrent que, bien que l'IA soit effectivement une force transformatrice, ses capacités actuelles ne justifient peut-être pas l'ampleur des déplacements revendiqués par les directions d'entreprises. Au lieu de cela, l'« IA » est devenue un mot à la mode pratique utilisé pour apaiser les actionnaires et signaler l'innovation, même si le coût humain augmente.

L'essor du récit du « blanchiment à l'IA »

Le terme « blanchiment à l'IA », adapté du « greenwashing » (écoblanchiment), fait référence à l'exagération des capacités d'intelligence artificielle d'une entreprise ou à l'attribution de décisions stratégiques à l'IA pour paraître technologiquement avancée. Dans le contexte du marché du travail actuel, cela consiste à citer l'automatisation par l'IA comme le principal moteur des licenciements alors que les facteurs économiques traditionnels sont probablement les véritables coupables.

Selon un rapport historique du cabinet de reclassement Challenger, Gray & Christmas, l'intelligence artificielle a été explicitement citée comme la raison de plus de 54 000 suppressions d'emplois en 2025. Ce chiffre représente une poussée massive par rapport aux années précédentes, mais il suscite le scepticisme des économistes. Le principal argument contre ces affirmations d'entreprise est la maturité technologique : bon nombre des entreprises qui licencient des milliers de travailleurs ne possèdent tout simplement pas les « applications d'IA matures et éprouvées » nécessaires pour automatiser les rôles qu'elles éliminent.

Fabian Stephany, chercheur à l'Oxford Internet Institute, suggère que ce récit sert un double objectif. En affirmant que les licenciements sont pilotés par l'IA, les PDG peuvent présenter des nouvelles affligeantes comme un pivot stratégique vers l'avenir. « Vous pouvez dire : "Nous intégrons la technologie la plus récente dans nos processus commerciaux, nous sommes donc un pionnier technologique, et nous devons nous séparer de ces personnes" », a noté Stephany dans une analyse récente. Cela permet aux entreprises de maintenir, voire de stimuler, le cours de leurs actions en promettant des gains d'efficacité futurs qui n'existent peut-être pas encore.

Analyser la vague : 2009 contre 2026

Le volume de licenciements au début de 2026 a suscité des comparaisons inconfortables avec 2009, une année définie par l'effondrement financier mondial. Cependant, les moteurs économiques d'aujourd'hui sont fondamentalement différents. En 2009, les crises de liquidité et l'effondrement de la demande ont imposé des coupes. En 2026, de nombreuses entreprises réduisant leurs effectifs sont bénéficiaires mais pivotent sous le couvert d'une restructuration technologique.

Un rapport de janvier de la société d'études de marché Forrester soutient le scepticisme concernant ces coupes. Le cabinet a explicitement souligné le « blanchiment à l'IA » comme une tendance, notant que l'attribution de coupes motivées financièrement à une future mise en œuvre de l'IA aide les dirigeants à éviter d'admettre des erreurs stratégiques, telles que les embauches massives survenues pendant la pandémie.

Statistiques clés sur les licenciements et justifications des entreprises

Le tableau suivant présente les événements de licenciement significatifs et les justifications fournies, en les contrastant avec le contexte plus large du « blanchiment à l'IA » :

L'étude de cas Amazon : efficacité ou évasion ?

Amazon reste au centre de cette controverse. Après avoir supprimé 14 000 postes fin 2025, le géant du commerce électronique et du cloud a lancé une autre série d'environ 16 000 licenciements en janvier 2026. Beth Galetti, vice-présidente principale de l'expérience humaine et de la technologie chez Amazon, a décrit l'IA dans des mémos internes comme « la technologie la plus transformatrice que nous ayons vue depuis Internet », l'utilisant pour justifier une structure organisationnelle plus légère.

Cependant, des initiés et des analystes du travail soutiennent que les coupes d'Amazon sont tout autant motivées par la nécessité de corriger la frénésie d'embauche sans précédent de l'ère COVID-19. En présentant ces coupes comme un pivot vers l'IA, Amazon se positionne comme un leader dans la course aux armements de l'IA générative, détournant potentiellement l'attention des investisseurs du ralentissement de la croissance dans ses secteurs de vente au détail de base. Cette stratégie semble efficace à Wall Street, où l'« efficacité » est actuellement plus valorisée que la croissance, mais elle laisse des milliers de travailleurs qualifiés naviguer sur un marché du travail inondé de talents similaires.

Le décalage entre les capacités technologiques et la réalité

L'accusation de « blanchiment à l'IA » gagne en crédibilité lorsqu'on examine l'état réel de la mise en œuvre de l'IA. Bien que les grands modèles de langage (Large Language Models, LLMs) soient experts dans la génération de contenu et le codage de base, ils ont du mal avec la prise de décision complexe et transversale requise dans de nombreux rôles de gestion intermédiaire actuellement sur la sellette.

Forrester prévoit que seulement environ 6 % des emplois aux États-Unis seront entièrement automatisés d'ici 2030. Si cette projection se vérifie, l'élimination de plus de 54 000 emplois en 2025 explicitement imputée à l'IA — et l'accélération de cette tendance en 2026 — suggère que les entreprises « pré-licencient » des humains avant que la technologie ne soit réellement prête à les remplacer. Cela crée un fossé dangereux où la capacité opérationnelle se dégrade parce que le « remplaçant » IA n'est pas encore assez compétent pour combler le vide laissé par les employés expérimentés.

Incitations boursières

L'incitation financière au blanchiment à l'IA est indéniable. Dans le cycle de marché actuel, les entreprises qui annoncent une « intégration de l'IA » combinée à une « discipline des coûts » (un euphémisme pour les licenciements) voient souvent une appréciation immédiate du cours de leur action. Ce phénomène récompense les dirigeants pour la réduction du personnel même si la stratégie opérationnelle à long terme repose sur des systèmes automatisés non éprouvés.

• Sentiment des investisseurs : Les investisseurs voient les coupes liées à l'IA comme un signe d'expansion des marges.
• Couverture pour les dirigeants : Cela déplace la responsabilité d'une « mauvaise gestion » vers un « progrès technologique inévitable ».
• Perception publique : Cela marque l'entreprise comme innovante plutôt qu'en difficulté.

Conclusion : un regard critique est nécessaire

À mesure que nous avançons dans l'année 2026, la distinction entre le véritable déplacement technologique et le « blanchiment à l'IA » deviendra critique. Pour les décideurs politiques et la main-d'œuvre, accepter le récit d'entreprise selon lequel « l'IA prend tous les emplois » risque d'ignorer la mauvaise gestion économique sous-jacente qui nécessite une réglementation.

Chez Creati.ai, nous croyons au potentiel de l'IA pour augmenter la créativité et la productivité humaines. Cependant, nous devons rester vigilants contre le détournement de cette technologie comme bouc émissaire de l'austérité des entreprises. Les niveaux de licenciement historiques du début de 2026 sont un phénomène complexe, et les attribuer uniquement à la montée des algorithmes est une simplification qui sert bien plus les conseils d'administration que le public.