Deepl, Cloudflare et GitLab coupent dans leurs effectifs au nom de l’IA

L'impact de l'IA sur l'emploi et les centres de données dans l'espace

L'intelligence artificielle continue de redistribuer les cartes de l'économie mondiale, et les économistes qui minimisaient jusqu'ici ses effets sur l'emploi commencent à revoir leur position. Alex Imas, chercheur à l'Université de Chicago, avance qu'un seul indicateur pourrait réellement éclairer l'ampleur de la transformation à venir : l'élasticité-prix du travail face à l'automatisation. Il plaide pour ce qu'il appelle un "Projet Manhattan" de la collecte de données, afin de mesurer dans quelle mesure les entreprises substitueront effectivement des travailleurs humains à des systèmes d'IA selon l'évolution des coûts. Sans cette donnée, toute politique publique visant à amortir le choc risque de viser à l'aveugle. En parallèle, un rapport explosif du New Yorker révèle que Sam Altman aurait discrètement lobbié contre des réglementations sur l'IA qu'il soutenait publiquement, alimentant la méfiance d'une partie des cadres d'OpenAI envers leur propre PDG. La société fait également face à des doutes sur sa capacité à entrer en Bourse cette année, selon The Information. Ces bouleversements interviennent alors que l'industrie technologique explore des solutions infrastructurelles radicales pour soutenir la croissance de l'IA sans aggraver la crise environnementale terrestre. En janvier 2026, SpaceX d'Elon Musk a déposé une demande pour lancer jusqu'à un million de centres de données en orbite autour de la Terre. L'objectif affiché est de libérer pleinement le potentiel de l'IA tout en délocalisant hors de notre planète la consommation énergétique et thermique colossale que ces infrastructures impliquent. SpaceX n'est pas seule sur ce créneau : plusieurs autres entreprises technologiques explorent des solutions similaires d'informatique orbitale, même si les défis techniques restent considérables. Ce double mouvement, vers une IA plus puissante et vers une infrastructure toujours plus ambitieuse, se déploie dans un contexte géopolitique tendu. L'administration Trump a proposé des coupes massives dans le financement des agences scientifiques américaines, ce qui pourrait provoquer une fuite des cerveaux hors des États-Unis selon le New York Times. Pendant ce temps, OpenAI, Anthropic et Google ont formé une alliance inhabituelle pour contrer ce que Bloomberg décrit comme de la "distillation adversariale" par des acteurs chinois, c'est-à-dire l'extraction des capacités de leurs modèles par imitation. DeepSeek, de son côté, préparerait un nouveau modèle optimisé pour fonctionner sur des puces Huawei, attendu dans les prochaines semaines. Ces dynamiques dessinent un paysage où la course à l'IA se joue désormais autant sur le terrain économique et réglementaire que sur celui de la recherche pure.

Les utilisateurs avancés creusent l'écart dans la maîtrise de l'IA

Les recherches d'Anthropic révèlent que l'intelligence artificielle n'a pas encore provoqué de vague de suppressions d'emplois, mais les premières données font émerger un phénomène préoccupant : un fossé croissant entre les utilisateurs qui maîtrisent ces outils et ceux qui ne les utilisent pas. Les travailleurs les plus aguerris avec l'IA creusent l'écart en termes de productivité et d'efficacité, redessinant les hiérarchies professionnelles de l'intérieur. Ce constat est crucial pour comprendre comment l'IA va réellement transformer le marché du travail. Plutôt qu'une disruption brutale et immédiate, c'est une bifurcation progressive qui s'opère : ceux qui adoptent et maîtrisent les outils d'IA accumulent un avantage compétitif significatif, tandis que les autres risquent de se retrouver progressivement marginalisés. Ce phénomène de "fracture de compétence IA" pourrait aggraver des inégalités déjà existantes au sein des entreprises et entre les secteurs. Les données préliminaires d'Anthropic pointent vers une polarisation des usages : les utilisateurs avancés exploitent pleinement les capacités des modèles de langage pour automatiser des tâches complexes, générer du contenu, analyser des données ou accélérer leur prise de décision. Cette asymétrie dans l'adoption ne concerne pas uniquement les compétences techniques, elle reflète aussi l'accès aux formations, aux outils et à une culture d'entreprise favorable à l'expérimentation. À mesure que ces écarts se consolident, la question du déplacement d'emplois futurs prend une nouvelle dimension : ce ne sont peut-être pas les machines qui remplaceront les humains, mais les humains augmentés par l'IA qui remplaceront ceux qui ne le sont pas. Cette perspective oblige les entreprises et les décideurs politiques à repenser urgemment leurs stratégies de formation et d'accompagnement pour éviter une fracture durable du marché du travail.

Des ingénieurs chinois forment leurs sosies IA, et certains résistent

En Chine, des ingénieurs et développeurs sont de plus en plus poussés par leurs employeurs à documenter leurs méthodes de travail pour former des agents IA capables de les remplacer. Le phénomène a pris une dimension publique début avril 2026, lorsqu'un projet GitHub baptisé Colleague Skill est devenu viral sur les réseaux sociaux chinois. L'outil, créé par Tianyi Zhou, ingénieur au Shanghai Artificial Intelligence Laboratory, permet à un utilisateur de saisir le nom d'un collègue, d'importer automatiquement ses historiques de conversation et fichiers depuis les plateformes professionnelles Lark et DingTalk, puis de générer des manuels détaillés décrivant ses tâches, ses habitudes de communication et même ses petites particularités. Une utilisatrice shanghaïenne de 27 ans, Amber Li, a testé l'outil sur un ancien collègue : en quelques minutes, Colleague Skill avait produit un profil complet reproduisant jusqu'aux tics de ponctuation de la personne. Zhou a précisé au journal Southern Metropolis Daily que le projet était avant tout une provocation satirique, née des licenciements liés à l'IA et de la tendance croissante des entreprises à demander à leurs salariés de s'automatiser eux-mêmes. Il n'a pas souhaité commenter davantage. Ce qui était une blague a touché quelque chose de réel. La viralité de Colleague Skill a déclenché un débat de fond sur la dignité et l'individualité des travailleurs à l'ère de l'IA. Sur les réseaux sociaux chinois, les ingénieurs alternent entre humour noir et malaise sincère : un commentaire sur Rednote résume l'ambiance, suggérant d'automatiser ses collègues avant eux-mêmes pour survivre un peu plus longtemps. Un développeur ayant requis l'anonymat a confié à MIT Technology Review avoir formé un agent sur son propre workflow et avoir trouvé l'expérience profondément réductrice, comme si des années de savoir-faire avaient été compressées en modules interchangeables. Amber Li, malgré la précision troublante du résultat, qualifie l'expérience d'«étrange et inconfortable». Ce mouvement s'inscrit dans un contexte plus large : depuis qu'OpenClaw, un outil d'agent IA, est devenu un phénomène national en Chine, de nombreuses entreprises tech encouragent leurs équipes à expérimenter les agents pour des tâches comme la lecture de mails, la navigation web ou le débogage de code. Mais Hancheng Cao, professeur assistant à l'université Emory spécialisé dans l'IA et le travail, souligne que l'enjeu dépasse la mode managériale : en demandant à leurs employés de produire ces blueprints, les entreprises cartographient discrètement leur capital humain, identifient ce qui peut être standardisé et ce qui reste irréductiblement humain. Pour les salariés, la frontière entre optimisation et précarisation organisée devient de plus en plus floue.

Et si l’IA permettait d’augmenter le nombre d’emplois, plutôt que de les supprimer ?

Une nouvelle étude menée conjointement par la fintech Ramp et le cabinet de recherche Revelio Labs vient nuancer le récit dominant sur les destructions d'emplois liées à l'intelligence artificielle. En croisant les données de dépenses en IA de Ramp avec les données d'effectifs de Revelio Labs sur 22 000 entreprises américaines, les auteurs constatent que les sociétés ayant le plus investi dans l'IA affichent une croissance de leurs effectifs nettement supérieure à celle des autres, y compris sur les postes juniors. Cette tendance concerne surtout les entreprises dites « adopteuses de haute intensité », qui dépensent en moyenne 30 dollars par employé et par mois en IA dès leurs trois premiers mois d'usage. Sur deux ans, ces entreprises enregistrent une croissance de 10,2 % de leur effectif global et de 12 % de leurs effectifs juniors, avec des effets qui se manifestent typiquement six à douze mois après l'adoption, le temps que les équipes intègrent les outils dans leurs pratiques et que l'entreprise dégage les moyens de recruter davantage. Ce résultat vient complexifier un débat jusqu'ici dominé par les craintes de suppressions massives de postes. Les auteurs relèvent que la hausse des effectifs touche des métiers pourtant considérés comme très exposés à l'automatisation par l'IA, comme l'ingénierie, la vente, le service client ou la finance, alors que les entreprises investissant peu dans ces technologies ne montrent aucune variation notable de leurs effectifs. Le secteur de l'information (médias, éditeurs de logiciels) ressort comme celui affichant le lien le plus fort entre adoption de l'IA et croissance des embauches, un signal potentiellement rassurant pour une industrie qui redoutait particulièrement les effets de l'IA générative sur ses emplois éditoriaux et techniques. Les auteurs de l'étude appellent toutefois à la prudence sur l'interprétation causale de ces chiffres. Le profil des entreprises classées comme « adopteuses de haute intensité » est en effet particulier avant même leur recours à l'IA : elles sont généralement plus grandes, plus techniques, en croissance plus rapide, mieux financées par du capital-risque et proposent des salaires plus élevés que la moyenne du panel étudié. Ce type de structure est aussi beaucoup plus rare dans des secteurs comme la construction, la santé, l'art et le divertissement ou l'hôtellerie-restauration. Difficile, dans ces conditions, de trancher si c'est bien l'adoption de l'IA qui stimule l'embauche, ou si cette adoption n'est qu'un symptôme parmi d'autres d'une dynamique de croissance déjà engagée, portée par le financement en capital-risque et la présence d'équipes d'ingénierie, elle-même identifiée par l'étude comme un facteur déterminant dans la probabilité d'adopter ces outils.

💬 Cette étude, faut la lire à l'envers : ce ne sont pas les boîtes qui embauchent parce qu'elles adoptent l'IA, ce sont les boîtes qui embauchaient déjà (bien financées, techniques, en croissance) qui adoptent l'IA en premier. Les auteurs le disent eux-mêmes, et c'est le point qu'on va oublier dans les résumés qui vont circuler. Selon Le Fil IA, cette étude ne prouve pas que l'IA crée des emplois, elle prouve surtout qui a les moyens de l'adopter tôt.