Aujourd'hui, j'ai vu un article de 36Kr que je recommande à tout le monde. Bien qu'il contienne des éléments anxiogènes et exagérés, force est de constater que c'est la réalité actuelle et pour longtemps encore. 2026 n'est que le premier pas.

Même si vous adoptez l'IA, vous pourriez être éliminé par elle, et ce processus s'accélère sans cesse. Face à l'IA, aucun poste de cols blancs n'a de fossé défensif.

Voici l'article original :

Les premiers licenciés par l'IA dans les grandes entreprises : hauts salaires, hautes performances, hauts niveaux

« Maintenant, l'entreprise a une liste (de réductions), et tu y es. » Un jour de mi-mai, Lin Yue a été convoqué dans la salle de réunion par son chef, qui est allé droit au but.

La première réaction de Lin Yue a été le calme, il s'y attendait. Dès mars-avril, des rumeurs de licenciements circulaient en interne dans certaines entreprises Internet. Depuis le début de l'année, les grandes entreprises Internet chinoises ont mené une compétition acharnée autour de l'IA pour améliorer l'efficacité, avec des concours de tokens, des formations, des évaluations cachées, partout. Quand tout le monde est embarqué dans un mouvement « all in IA », « les licenciements arriveront forcément » est un consensus tacite.

Mais en se tenant devant la porte des RH, il a quand même eu un moment d'effondrement émotionnel : ses mains ont commencé à trembler, il a hésité longtemps, pensant à comment commencer, comment ajuster son attitude et son expression. « Je ne veux plus jamais revivre ça. »

Lin Yue touchait 25 000 yuans par mois, diplômé de licence il y a un an, il avait rejoint Ctrip en tant qu'ingénieur back-end – à l'époque, il était extrêmement chanceux. La prime du recrutement Internet n'était plus, sur des milliers de CV, Ctrip n'avait recruté que moins de 500 personnes, mais il était entré dans le département hôtelier le plus rentable de l'entreprise, chargé d'écrire du code pour les produits commerciaux.

Mais aujourd'hui, un programmeur junior avec 25 000 yuans par mois et seulement un an d'expérience, qui d'autre licencier ? D'abord, le coût d'indemnisation est faible, ensuite, comparé aux anciens employés qui maîtrisent mieux l'ensemble du métier, les nouveaux utilisent l'IA avec une efficacité moindre. « Avec une expérience métier en base, les anciens savent mieux quoi faire avec l'IA et quels impacts cela a », dit Lin Yue.

Dans un article intitulé « Canaries in the Coal Mine? » de l'Université de Stanford, les jeunes entrant sur le marché du travail sont comparés à des « canaris ». L'étude montre que depuis la popularisation de ChatGPT en 2022, l'emploi des plus jeunes travailleurs a fortement chuté, et en septembre 2025, l'emploi des développeurs de logiciels de 22 à 25 ans a baissé de près de 20 % par rapport à son pic de fin 2022.

Depuis un an, l'IA a rendu tout plus compétitif. Ctrip était autrefois une célèbre « usine de retraite Internet » : les postes de programmeurs commençaient à 10h30, pause déjeuner de deux heures, fin à 19h, et l'application principale était itérée toutes les deux semaines. Mais peu après l'arrivée de Lin Yue, les capacités de codage IA ont explosé, et la cadence est passée à une itération par semaine, « on travaille jusqu'à 22h30 tous les jours ».

Mais cette accélération n'est pas due à une croissance explosive de l'activité, « mais parce que si on ne trouve pas de choses à faire, on devient un département marginal, et les départements marginaux sont supprimés », explique Lin Yue à 36Kr. Mais finalement, il n'a pas échappé au sort d'être « supprimé ».

Cependant, la « mise à mort » peut aussi être indifférenciée.

Cang Shu n'avait absolument pas prévu d'être parmi les premiers sur la liste des licenciements.

Un vendredi de mai, une demi-heure avant le début du travail, « le département a soudainement organisé un all-hands (réunion générale), les RH ont annoncé directement le résultat, informant tout le monde de cette affaire. »

Avant de rejoindre Meituan, Cang Shu était un recruté campus SSP (Super Special Offer) de ByteDance, avec un salaire élevé, et finalement c'était le mieux payé parmi les employés de même niveau dans son équipe. Après avoir rejoint Meituan, presque tous les projets clés de l'équipe lui ont été confiés, et cette année devait être son point de promotion.

Dans cette vague de licenciements, les barrières de protection des « hautes performances » et des « hauts niveaux » ont échoué. Dans l'équipe voisine de Cang Shu, deux employés licenciés avaient obtenu une évaluation de performance « au-delà des attentes » l'année dernière. À la fin, l'équipe de Cang Shu a été presque entièrement « liquidée », « cette équipe existe encore en théorie, mais il n'y a plus personne. »

Quand Lin Yue a appris qu'il était licencié, il a découvert que deux ingénieurs front-end avec qui il collaborait souvent avaient « leur avatar devenu gris sans prévenir » ; un grand groupe de croissance utilisateurs chez Meituan, qui comptait des centaines de membres, n'en avait plus que la moitié ; les activités d'Alibaba comme Gaode et Fliggy étaient également en pleine turbulence.

« 630 » est devenu un mot-clé sur les réseaux sociaux. C'est la fin du premier trimestre où l'IA a réellement pénétré massivement le milieu professionnel Internet en Chine. De fin juin à mi-juillet, c'est à la fois le moment habituel des remplacements de personnel dans de nombreuses entreprises et le « dernier jour » généralement fixé dans cette vague de licenciements.

La Silicon Valley, baromètre, a déjà commencé à licencier massivement, caractérisé par des vagues de grande ampleur. En mai, Meta a annoncé le licenciement de 8 000 personnes, 7 000 ont été transférées dans des départements IA, devenant la plus instable des entreprises technologiques de la Silicon Valley, les dirigeants admettant que « le moral de l'entreprise est le plus bas depuis 20 ans » ; plus tôt, Amazon a annoncé le licenciement de 16 000 postes de cols blancs, redirigeant les fonds économisés vers l'IA.

Avant la précédente vague de licenciements en 2021, les grandes entreprises Internet chinoises étendaient leurs frontières de manière frénétique, créant de multiples nouvelles activités à haute densité, un groupe de personnes rapidement recrutées puis rapidement éliminées.

Mais cette année, la ligne directrice interne de la vague de licenciements n'est pas aussi simple. L'amélioration de l'efficacité par l'IA, la faible croissance des anciennes activités lourdes ou leur enlisement dans une concurrence féroce, et la pression de trésorerie liée aux investissements dans de nouvelles activités IA, tout cela s'entremêle à ce moment. Beaucoup de ceux qui sont informés de leur départ ont du mal à dire lequel de ces facteurs pèse le plus.

L'auteur de « Hassabis : le cerveau de l'IA de Google » affirme que, tout comme Oppenheimer a créé la bombe atomique sans pouvoir contrôler son utilisation, les scientifiques en quête de vérité sont aussi des « destructeurs de toutes choses » : notre travail, notre façon de penser, voire notre survie, peuvent être « détruits ». Il y a dix ans à Séoul, AlphaGo a infligé les premières destructions au joueur de go humain Lee Sedol. Dix ans plus tard, de la Silicon Valley à Pékin, cette destruction se propage à nouveau.

Pour les grandes entreprises, l'IA est un billet de bateau, pointant vers de nouvelles activités comme les grands modèles ou les applications IA. Mais personne ne peut dire avec certitude si ces nouvelles activités réussiront ou quand. Face aux anciennes activités qui ne croissent plus, les grandes entreprises doivent, dans toutes les directions certaines et incertaines, améliorer l'efficacité de manière plus décisive, et donc licencier.

Quand Lin Yue s'est confié à ses amis sur son licenciement, on l'a réconforté : « Ce n'est pas grave, nous aurons tous ce jour, juste le tien arrive plus tôt. » Mais plus important que l'auto-dédramatisation pourrait être : après avoir été remplacé par l'IA et licencié par une grande entreprise, comment les gens doivent-ils choisir et agir ?

Des dirigeants anxieux, des managers intermédiaires qui renforcent, des employés de base qui deviennent fous

« Avant, il fallait deux mois chez ByteDance pour réaliser un démo produit, maintenant on le fait en deux semaines. » Un ancien chef de produit de ByteDance, maintenant cadre d'une start-up IA, a déclaré à 36Kr qu'avec des outils comme Claude Code et Codex, son équipe peut maintenant réaliser un démo en trois heures et valider une idée en une semaine.

« Un produit (manager) est comme un PDG », dit-il. La structure organisationnelle peut être considérablement réduite, les pertes de transmission d'information sont bien moindres que dans une grande entreprise, parfait « entropie négative ».

Quand les start-ups agissent rapidement avec l'IA, les grandes entreprises Internet se regardent-elles comme des géants lents ?

Les déclarations du plus haut niveau des grandes entreprises sont souvent un signal.

En mars, le PDG de Meituan, Wang Xing, a parlé de son point de vue sur l'IA lors d'une réunion de cadres : « L'impact des agents IA sur moi est plus grand que celui de ChatGPT. L'IA créera forcément une productivité énorme et entraînera de grands changements dans l'organisation et les modes de travail. »

Peu après cette réunion, Meituan a organisé une réunion en ligne à l'échelle de l'entreprise, axée sur la promotion de l'installation et de l'utilisation de « Lobster », encourageant chaque collègue à l'installer et à écrire autant que possible des compétences réutilisables.

Après la réunion, Chen Yujia, qui travaille dans le commerce local de base de Meituan, a reçu une notification : ajouter une section dans son rapport hebdomadaire pour indiquer comment il a utilisé l'IA pour gagner en efficacité, quelles compétences peuvent être promues à l'ensemble du groupe et du département. « Ensuite, j'ai senti que tout le monde s'efforçait d'intégrer l'IA dans son travail. »

Un jour d'avril, un ingénieur algorithme d'Alibaba a reçu sans préavis le classement de consommation de tokens du département pour le mois précédent. Avec 17 milliards de tokens consommés, il était clairement premier, et a été publiquement félicité. Son chef a indiqué qu'à l'avenir, les KPI annuels et les évaluations de promotion se référeraient à ce classement. Mais un mois plus tard, le nouveau classement n'est pas arrivé comme prévu, « peut-être que le chef a aussi réalisé que cette méthode de classement n'était pas fiable. »

De nouvelles règles ont suivi. Le chef du département a rapidement proposé que les employés doivent télécharger un « rapport horaire » de 11h à 18h en semaine, avec un plugin sur l'Agent enregistrant automatiquement le code et le contenu des conversations pour générer un résumé de travail – ce qui signifie que les employés ne peuvent pas modifier le contenu de leur rapport horaire. Le lendemain, les RH, presque en se disputant, ont dissuadé ce système absurde.

Des choses comme ça ne surprennent plus. L'anxiété liée à l'IA venant des hauts dirigeants descend progressivement, les managers intermédiaires renforcent la pression, suggérant subtilement à leurs subordonnés qu'il s'agit d'une compétition invisible de reporting, de course aux armements, d'élimination.

Même si ce n'est pas obligatoire pour tout le monde d'écrire des compétences, le chef de département de Chen Yujia surveille de près la consommation de tokens de chaque subordonné, demandant régulièrement des détails, « il ne sait pas exactement ce que l'IA peut faire, mais il dit qu'il ne permettra pas à quiconque de notre équipe de prendre du retard dans cette vague IA. » Parfois, lors de dîners privés après le travail, ils ressentent aussi une anxiété sous-jacente transmise par le chef, « il faut absolument utiliser l'IA, sinon le moment venu, je ne pourrai même pas vous aider. »

Un ingénieur d'un produit de codage IA chez Alibaba a confié à 36Kr que les chefs de certaines activités du groupe demandent à leur équipe produit d'augmenter les points de données pour « voir clairement la trajectoire quotidienne d'utilisation de l'IA par les membres de l'équipe. »

Certains managers intermédiaires chez Meituan, après avoir reçu des indicateurs de licenciement, vont même soumettre une liste plus radicale et plus élevée – moins de personnes, une plus grande participation de l'IA, équivalant en quelque sorte directement à un « résultat de gestion » dans la nouvelle ère.

L'amélioration de l'efficacité par l'IA est devenue une chose que toute activité ou fonction peut « essayer ». Mais sur ce que l'IA peut réellement faire et comment la mettre en œuvre, un long fossé persiste entre les employés de base et la direction – les chefs à tous les niveaux ont des attentes infinies envers l'IA, les employés de base s'efforcent de les réaliser mais n'atteignent jamais ces visions, finissant par se contenter de « faire semblant » avec épuisement.

Jiang Ling travaille dans l'opération client chez Alibaba Taotian Group, son travail consiste à aligner au mieux les besoins des consommateurs et l'offre des commerçants. Selon elle, les patrons « imaginent toujours l'IA comme très intelligente et simple. »

Prenons l'exemple courant du « pic de commandes » dans le commerce électronique : la direction s'attend à trouver tous les « best-sellers » à l'avance grâce à une inspection complète. Cependant, la plateforme traite des dizaines de millions de produits par jour, bien au-delà de la capacité des ressources humaines et des tokens disponibles, donc seuls de petits tests sont possibles, en sélectionnant des centaines de milliers de produits, mais l'échantillon étant trop petit, le taux de réussite est souvent faible.

« En tant qu'employé, tu ne peux pas contredire les attentes de ton patron, tu comprends ? » dit Jiang Ling avec colère et impuissance.

Souvent, Jiang Ling se sent comme un âne, avec un fouet derrière. « La fatigue n'est pas effrayante, ce qui est terrible c'est de manquer de direction et de feedback positif. Tu tournes en rond sans savoir où tu vas. »

« On ne peut pas utiliser l'IA comme un puits à souhaits », résume le CTO d'une entreprise IA à 36Kr. L'amélioration de l'efficacité par l'IA a de nombreuses conditions préalables, la base étant les données, mais la digitalisation de nombreuses entreprises n'est pas bien faite ; de plus, de nombreux blocages procéduraux viennent des « humains », et l'IA seule ne peut pas les résoudre.

« Chaque génération a son propre génie civil »

Les postes dans les grandes entreprises comme chef de produit, opérateur, ressentent une anxiété incertaine, tandis que les programmeurs doivent d'abord accepter un destin annoncé.

Li Chuan, ingénieur front-end chez Baidu, a été choqué pour la première fois par les capacités de l'IA au début de cette année en utilisant Claude Code. « Pour des besoins complexes similaires, avec certains grands modèles domestiques, il fallait cinq à six tours de dialogue, avec Claude deux ou trois tours suffisent, et mieux réalisés. »

La deuxième fois qu'il a été impressionné par l'IA, c'était en avril. La société chinoise de grands modèles Zhipu a publié le modèle GLM-5.1, « d'abord bon marché, ensuite ses capacités sont parfaitement substituables à Claude Code. »

Li Chuan a tout de suite compris que son emploi était menacé. En mai, il était effectivement sur la « liste ».

Comme les deux faces d'une même pièce, d'un côté, en mai 2025, la société mère de Claude Code, Anthropic, avait déjà réalisé un chiffre d'affaires annualisé (ARR) d'environ 47 milliards de dollars, multiplié par quatre ou cinq en six mois ; Zhipu a également dépassé 1 000 milliards de valorisation récemment.

De l'autre côté, la maturation rapide des capacités de codage IA a fait des programmeurs les plus touchés par cette vague de licenciements. « Presque toutes les entreprises ont d'abord ciblé les équipes produit et R&D, en particulier les postes de développement front-end, test et développement, que les patrons considèrent souvent comme n'ayant plus de valeur », explique un RH d'une entreprise Internet à 36Kr.

En 2025, Li Chuan a rejoint Baidu en tant que recrue campus, devenant ingénieur front-end. Lors des entretiens de recrutement campus un an plus tôt, l'IA ne jouait encore qu'un rôle de moteur de recherche, assistant simplement la programmation par des questions-réponses, et l'intervieweur n'a jamais mentionné l'IA.

« Front-end » était le métier idéal pour Li Chuan, car c'est un travail où ce que l'on voit est ce que l'on obtient, la qualité du code se reflétant directement dans chaque détail de l'interface produit. Chaque Nouvel An chinois, dire à sa famille « Ouvre l'application Baidu, ce truc en haut, c'est moi qui l'ai fait » lui donnait un sentiment d'accomplissement et « le sens du travail ».

Depuis des années, les programmeurs des grandes entreprises étaient clairement divisés en fonctions : algorithmes, front-end, back-end, test, etc. Le front-end exigeait davantage de compétences esthétiques et d'interaction, tandis que le back-end nécessitait des compétences techniques plus rigoureuses. Le niveau de salaire et la « chaîne de mépris » étaient directement liés à la « valeur technique » – le front-end était mieux payé que le test, mais moins que les ingénieurs algorithmes et back-end.

En seulement un an, tout ce que Li Chuan connaissait a radicalement changé. Le travail d'écriture et de modification de code a été largement repris par l'IA, et les différentes fonctions des programmeurs ont vu leurs frontières s'estomper. Même les chefs de produit peuvent désormais entrer dans le domaine de la programmation.

Un département de développement chez Alibaba, en mai, a reçu une notification de son chef pour suspendre tous les besoins non urgents, chaque équipe développant un Agent, et désormais, pour tout besoin métier, seuls les chefs de produit peuvent interagir directement avec l'Agent. Les programmeurs ne peuvent que modifier l'Agent, pas toucher au code. Le chef a également laissé entendre qu'en octobre, les équipes qui auraient bien travaillé remplaceraient les moins bonnes pour maintenir l'Agent.

L'équipe technique de Tencent CSIG a développé une pipeline pour corriger les bugs de l'application de l'entreprise – l'IA corrige les bugs, le programmeur n'a qu'à vérifier après la correction, cliquer sur « confirmer », et le code est fusionné. Le taux de précision des corrections atteint actuellement 50 %.

En mai, Alibaba a créé en interne des groupes full-stack, transformant les ingénieurs front-end, back-end et test en « ingénieurs full-stack », devenant des « super individus ». À partir de juin, Meituan a également promu la fusion des développements front-end et back-end.

La transition vers le « full-stack » est théoriquement possible, mais en pratique, c'est un processus douloureux qui vous fait perdre une peau.

Han Zhi, soudainement transformée en ingénieur full-stack, n'a pas eu beaucoup de temps pour apprendre et a dû commencer rapidement son premier projet full-stack, s'occupant seule du développement front-end, back-end et test. « Maintenant, tous mes besoins sont « inversés », avec une date de mise en ligne fixée », dit-elle, avec une intensité de travail maximale, elle n'a pas fini à 21h, « je suis trop fatiguée ».

Mais la tendance est inévitable. De fin d'année dernière à début de cette année, plusieurs grandes entreprises chinoises ont dépensé autant que possible pour encourager les programmeurs à consommer des tokens, éliminant progressivement la « programmation traditionnelle ».

Au plus haut, les membres de l'équipe CSIG de Tencent bénéficiaient d'un quota de tokens de 2 000 dollars par mois, et si la demande était raisonnable et produisait du code correspondant, ils pouvaient demander un doublement. L'utilisation des tokens était également intégrée aux évaluations, « quand votre consommation est faible, votre chef vous demande pourquoi ». Certains prêtaient donc leur quota inutilisé à d'autres.

Depuis des années, les programmeurs des grandes entreprises signifient salaires élevés et prestige. Ils sont les piliers des entreprises Internet, l'esprit du programmeur étant l'open source et le partage, l'élégance et la simplicité du code, le résultat pur sans bruit, l'excitation de voir les caractères s'afficher sur l'écran.

Mais les temps ont changé. Presque tous les programmeurs interrogés ont partagé la même impression avec 36Kr, « on ne peut plus travailler sans l'IA, si l'IA « tombe en panne », je préfère passer beaucoup de temps à trouver un nouveau plan de codage plutôt que de lire et modifier le code moi-même » – parler de l'esprit du programmeur devient inapproprié.

Li Chuan dit qu'autrefois, la qualité d'un bon programmeur était d'apprendre et d'itérer, car les langages de programmation ont changé au fil des décennies, et ne pas apprendre signifie prendre du retard sur les avancées technologiques. Lui et ses amis allaient souvent au café le week-end pour étudier les nouvelles technologies, « ce groupe est déjà très compétitif ». Mais la vitesse d'itération terrifiante de l'IA laisse les gens sans voix.

« Si le codage IA pouvait rester au niveau de 2025, ce serait bien, cela nivellerait le niveau technique entre quelqu'un avec un ou deux ans d'expérience et quelqu'un avec sept ou huit ans, sans pour autant remplacer complètement les humains, et il y aurait encore beaucoup de choses à faire en dehors des « boîtes de dialogue » », soupire Lin Yue. Mais la technologie ne s'arrête pour personne, maintenant il ne doute plus que la disparition des programmeurs est en cours, « comme les ouvriers du textile après l'invention de la machine à filer ».

La croissance ancienne a disparu, une nouvelle course de chevaux commence

Quand la technologie injecte un levier multiple dans l'efficacité d'une entreprise, il ne se produit que deux choses – les mêmes personnes font plus de travail, ou l'entreprise n'a plus besoin d'autant de personnes.

« Nous ne licencions pas », déclare le PDG d'une société de logiciels à 36Kr. Il a fallu du temps pour « former » ces programmeurs qui connaissent l'industrie et les méthodes de développement, chacun est une richesse pour l'entreprise. Quand le codage IA a multiplié l'efficacité par cinq, ce n'est pas 4/5 des gens qu'il faut licencier, mais multiplier l'activité par cinq.

Ce souhait est certes beau, mais le problème est : y a-t-il encore assez d'incréments sur le marché ?

Avant d'être licencié, Lin Yue a brièvement ressenti la « libération » de l'écriture de code par l'IA, mais rapidement, il est devenu encore plus occupé. Avant, quand l'activité avait besoin d'itérations sur les détails de l'App, il fallait attendre la planification. Maintenant, les besoins s'accumulent de plus en plus vite, qu'ils soient réalisables ou importants, l'équipe R&D doit « d'abord le faire pour essayer ».

Mais ces besoins, selon Lin Yue, sont un peu « sans intérêt » – modifier un petit détail de texte sur le plus petit « banner », ou changer la publicité flottante de « annulation gratuite » à « déduction de points ». « Le chef de produit change ceci, change cela, on fait des tests AB, et les résultats s'améliorent rarement. »

« Plus un département manque de croissance, plus il mise tout sur l'IA, il faut bien trouver de nouvelles histoires à raconter », dit Cang Shu. Il a travaillé à la fois dans la livraison de repas et dans les drones, et selon son expérience, l'ambiance autour de l'IA est bien plus intense dans le premier que dans le second.

Un ingénieur Infra qui vient de subir des licenciements massifs chez Meta confie à 36Kr qu'après avoir appris à exploiter l'IA, lui et ses collègues veulent maintenant « faire tout ce qu'ils n'avaient pas le temps de faire avant ». Mais maintenant qu'un grand nombre de personnes sont parties, les collègues restants commencent à supprimer les tâches moins nécessaires.

La réalité pour tout le monde est que les produits phares de l'ère Internet mobile ont du mal à augmenter significativement leur croissance en « faisant plus de travail ». Certaines entreprises n'ont même pas de croissance et perdent du sang à cause d'une concurrence extérieure féroce.

En 2025, la guerre de la livraison de repas a coûté 200 milliards de yuans à plusieurs entreprises, plongeant les bénéfices et les flux de trésorerie de Meituan dans le marasme, ce qui a fait de Meituan, déjà avec un faible profit par employé, le premier à entrer dans un cycle de licenciements. Mais d'un autre côté, l'activité de Meituan dépend fortement de l'exécution hors ligne, donc l'espace d'amélioration de l'efficacité par l'IA est relativement faible par rapport aux entreprises plus numérisées. « Si même Meituan peut réduire ses effectifs grâce à l'IA, alors d'autres entreprises suivront. C'est un baromètre », dit un employé de Meituan.

Baidu, dont la publicité traditionnelle, le cash cow, continue de se contracter, ainsi que Fliggy et Gaode, longtemps marginalisés chez Alibaba avec une contribution faible, sont dans des situations similaires.

Les licenciements dans les anciennes activités sont inévitables, mais existe-t-il des opportunités d'eau vive ?

Certains managers, en parlant des licenciements, disent aux employés « Maintenant l'entreprise fait aussi de l'IA, vous pouvez essayer de trouver des projets que vous pouvez faire », raconte un employé de Meituan à 36Kr. Récemment, le cœur du commerce local de Meituan a créé un département de transformation IA, dont la fonction principale est d'explorer l'utilisation de l'IA pour rationaliser les processus internes ; en outre, de nombreux cadres supérieurs et intermédiaires dirigent personnellement des projets IA.

Wang Yue, chef de produit chez ByteDance, confie à 36Kr qu'il fait de l'entrepreneuriat interne, développant un produit d'amélioration de l'efficacité IA destiné aux clients B2B, « l'entreprise encourage ce genre d'exploration ». Dès le début du projet, ils ont non seulement supprimé les fonctions de « design » et de « test », mais ils doivent également souligner au comité d'évaluation que ce produit économisera combien de coûts de main-d'œuvre à l'avenir. Un autre collègue de Wang Yue développe un produit Agent de service client IA, dont l'OKR pour 2026 est « d'aider l'entreprise à licencier xx % des agents de service client ».

Aujourd'hui, ce genre de projet est mené par des dizaines ou des petites équipes dans chaque grande entreprise. « Parfois, plusieurs équipes travaillent sur la même direction, et celle qui réussit reçoit les ressources concentrées de l'entreprise » – une nouvelle course de chevaux commence.

Ce qui change, ce ne sont pas seulement les centres d'activité, mais aussi les formes organisationnelles, comme la suppression de nombreux managers intermédiaires.

Tencent a commencé cette année à promouvoir un système de projets, affaiblissant les niveaux de gestion, redonnant des niveaux de poste technique aux responsables ; Meituan, lors du bilan de mi-année, a licencié certains L9 (directeurs de division), et a récemment complètement supprimé les nœuds X1 (le niveau de gestion le plus bas), réduisant les niveaux de gestion.

Disons adieu au passé

Où la grande vague de l'IA emmènera-t-elle les gens ? La plupart n'ont pas encore de « moment de révélation ».

À la mi-juin, avant la fin de la période de préavis de départ, Lin Yue avait déjà intensifié les entretiens avec Taobao, Kuaishou et ByteDance. Continuer une carrière de « programmeur en grande entreprise » reste le chemin optimal qu'il espère. Mais les offres de ces entreprises ne sont pas encore venues, « c'est trop difficile », dit Lin Yue.

« Trouver un travail est facile, mais une fois qu'on quitte une grande entreprise pour une moyenne ou petite, on ne peut plus jamais revenir dans une grande entreprise », pense Lin Yue. Abandonner la grande entreprise signifie pour lui une chute permanente, il ne veut pas « se contenter de moins bien ».

Certains ont aussi abandonné leur « obsession des grandes entreprises ». Li Chuan, trois jours après son départ de Baidu, a rejoint une start-up sans transition. Naturellement, son poste est passé de « ingénieur front-end » à « ingénieur full-stack ». Le produit principal de cette entreprise est un Agent IA bureautique, et il a même obtenu une augmentation de salaire.

Même si tout le monde dit que les temps ont changé et que les compétences des programmeurs ne sont plus fiables, Li Chuan garde encore une certaine « aspiration technique », espérant participer en tant que technicien à un produit apprécié des utilisateurs, ce qui n'est pas forcément uniquement possible dans les grandes entreprises.

Après avoir quitté Alibaba, Jiang Ling a rejoint une entreprise automobile traditionnelle. Son travail actuel n'a pas besoin d'être associé de force à l'IA, elle n'a plus à s'inquiéter chaque jour de savoir si elle atteindra les objectifs IA de son patron, et bien sûr, elle n'a plus à « faire semblant » épuisant. Le dernier projet dont Jiang Ling s'occupe sera lancé le 30 septembre, « ces tâches sont dans ma zone de confort, avec du temps libre, je me sens vraiment bien physiquement et mentalement. »

Récemment, chaque fois que son département publie une offre d'emploi, « il y a une foule d'anciens d'Alibaba qui viennent passer des entretiens, courant comme des fous vers l'industrie manufacturière. »

Peut-être qu'il restera finalement 10 % des programmeurs, mais Cang Shu ne veut plus chercher un emploi dans une grande entreprise, « pour aller concourir pour ces 10 % désespérés. »

Après avoir été licencié par Meituan en mai, il s'est résolument lancé dans l'entrepreneuriat. Avant la vague IA, il essayait déjà de faire quelque chose par lui-même en parallèle. À l'époque, en créant une communauté et en vendant quelques compétences, il avait déjà goûté à des revenus mensuels de 100 000 yuans.

En mars-avril, certains « étudiants » de sa communauté, surfant sur la vague, se sont lancés dans l'entrepreneuriat IA, « ont ouvert leur propre entreprise, embauché beaucoup de gens, et moi je travaillais encore dur ici, est-ce que c'est juste ? » se demandait-il.

Aujourd'hui, le projet entrepreneurial de Cang Shu est tourné vers l'international, développant des systèmes et des produits indépendants autour des besoins des patients atteints de maladies rares. Il partage ses progrès sur son compte Xiaohongshu « Cang Shu (version sans salaire) » et sur les réseaux sociaux étrangers. En plus du produit principal, il mène en parallèle plusieurs petits projets pour garder la main, « un petit outil prend au maximum trois à quatre jours, un système complexe peut nécessiter une quinzaine de jours » – bien plus rapide que le rythme de planification habituel des grandes entreprises.

L'IA est peut-être le levier intellectuel le plus puissant de l'histoire humaine, capable de multiplier les capacités individuelles, de soutenir la mise en œuvre de la plupart des produits de start-up, et de permettre à chaque bonne idée d'être rapidement vue et valorisée.

Cang Shu, né en 2000, dit qu'il était destiné à entreprendre, mais sans ce licenciement, il n'aurait peut-être pas agi maintenant. « L'entreprise a pris la décision pour moi. »

« Ne pas s'attarder sur le passé, aller de l'avant avec passion », c'est la dernière phrase du message d'adieu que Meituan envoie à chaque employé quittant l'entreprise, et aussi une phrase que beaucoup de gens des grandes entreprises mentionnent en partant. Dans cette transformation complexe apportée par l'IA, quitter la grande entreprise ou y rester ne permettra plus de suivre le chemin passé.

Après un bref « effondrement », ce n'est pas l'abandon. Changer de métier ou entreprendre, ceux qui acceptent d'abord le changement pourront peut-être voir un monde différent.