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LinkedIn (LinkedIn) voit ses performances croître mais licencie 5 %... restructuration centrée sur le « département croissance »
Microsoft ($MSFT) filiale LinkedIn prévoit de réduire environ 5% de ses employés.
Malgré une croissance continue des performances, cette mesure est considérée comme une réorganisation visant à recentrer les ressources sur les “activités clés de croissance”.
Le 14 (heure locale), Reuters a cité des sources anonymes proches du dossier indiquant que LinkedIn, pour restructurer sa structure d’équipe et concentrer ses capacités sur ses activités principales en croissance, a décidé de procéder à des licenciements.
Actuellement, LinkedIn compte environ 17 500 employés dans le monde, et avec une réduction de 5%, cela représenterait environ 875 suppressions d’emplois.
Cependant, il est rapporté que ces licenciements ne sont pas directement dus à l’intelligence artificielle (IA) ou à l’automatisation.
Un porte-parole de LinkedIn a également déclaré à plusieurs médias : “Dans le cadre de notre plan d’affaires régulier, nous avons mis en œuvre une transformation organisationnelle visant à ajuster la configuration de l’entreprise dans la direction la plus adaptée pour l’avenir.”
Les départements concernés et la date de finalisation des licenciements n’ont pas encore été divulgués.
Il est important de noter que la performance commerciale de LinkedIn elle-même n’est pas mauvaise.
Selon les divulgations financières de Microsoft, LinkedIn, qui fournit des outils de recrutement et des services d’abonnement payant, a enregistré une croissance de 12 % de ses revenus d’un trimestre à l’autre récemment.
Depuis 2026, cette croissance s’est encore accélérée.
Une mauvaise performance est généralement considérée comme une raison pour de larges licenciements, mais certains analystes pensent que cette situation ressemble davantage à une “restructuration à la mode des grandes entreprises technologiques”, où la croissance des revenus et la restructuration se déroulent simultanément.
Cette initiative s’aligne également avec la tendance globale de réduction des effectifs chez Microsoft.
Il est rapporté que l’année dernière, Microsoft avait prévu de supprimer environ 9 000 postes, soit environ 4 % de l’ensemble de ses employés.
Bien que LinkedIn conserve une gestion de marque indépendante, cela signifie qu’il ne peut pas échapper à la tendance de contrôle des coûts et de réaffectation des activités au niveau de la société mère.
Dans l’ensemble du secteur, la situation est encore plus évidente.
Selon les statistiques, les grandes entreprises technologiques ont déjà licencié plus de 100 000 employés à ce jour.
Il a été rapporté que Meta Platforms a licencié ou est en train de réduire ses effectifs mondiaux d’environ 20 %, tandis que Google et Amazon ont également procédé à des réductions massives dans le cadre de leur restructuration.
Sur le marché, cette tendance de licenciements est souvent expliquée comme étant le résultat de l’IA remplaçant des emplois.
Mais certains économistes et experts du travail soulignent que les entreprises pourraient exagérer le rôle réel de l’IA.
Récemment, Forbes a rapporté que de nombreux licenciements pourraient ne pas être liés à la substitution technologique, mais davantage à la pression d’un ralentissement économique, à la réduction des effectifs post-pandémie, ou aux exigences des actionnaires en matière de rentabilité.
Dans ce contexte, l’IA pourrait être utilisée comme une “justification publique” facile pour une restructuration.
Finalement, la majorité pense que les licenciements chez LinkedIn doivent être vus comme une extension de la gestion de la rentabilité et de l’amélioration de l’efficacité organisationnelle, plutôt qu’une simple substitution technologique.
Étant donné que, même en cas d’amélioration des performances, les grandes entreprises technologiques continuent de réduire leurs effectifs, le marché s’attend à ce que l’on prête attention à une situation où la “croissance sélective” et la réduction des coûts se produisent simultanément.
Remarques sur TP AI :
Cet article est résumé à partir du modèle linguistique TokenPost.ai.
Le contenu principal peut être omis ou ne pas correspondre aux faits.