L’IA et les humains se disputent les ressources : commençons d’abord par les initiés des entreprises technologiques.

12 juillet, la chaîne CCTV Finance a relayé une information de CNBC : la société de conseil en emploi américaine « Challenger, Gray & Christmas » a publié son rapport mensuel. Au 30 juin, sur la première moitié de l’année, les licenciements cumulés dans le secteur technologique aux États-Unis se rapprochent de 140 000 personnes, principalement en raison de la restructuration et de l’automatisation induites par l’IA.

Celui qui licencie le plus durement, c’est Amazon : en janvier, 16 000 personnes licenciées ; trois mois plus tôt, l’entreprise avait déjà licencié 14 000 personnes. Ces deux vagues totalisent environ 9% de l’effectif total.

Le PDG, Gassy, s’est exprimé de façon très directe : dans les prochaines années, l’IA améliorera fortement l’efficacité, et l’entreprise devra réduire les niveaux hiérarchiques afin de rester flexible.

Meta a aussi mené plusieurs opérations cette année : la dernière, en mai, a consisté à licencier 8 000 personnes, soit 10% des effectifs. Oracle et Cisco ont suivi la même tendance.

Sur six mois, 140 000 licenciements : ce chiffre est proche du total de 2025 sur l’ensemble de l’année, et « le remplacement par l’IA » est déjà devenu la plus grande part des licenciements dans la tech américaine, atteignant 40%...

Et dans le même temps, en Chine aussi, les licenciements dans les entreprises technologiques sont nombreux.

Chez Alibaba, le chiffre atteint 66 000 personnes de moins sur un an : création d’un groupe d’activité Token Hub et suppression du 13e salaire.

Des fuites internes à ByteDance indiquent que, dans les divisions non liées à l’IA, environ 20% font l’objet d’optimisations glissantes chaque semestre, tandis que, dans les départements centraux d’IA, ce chiffre n’est que de 5%.

À Tencent Docs, l’équipe de Pékin a été divulguée en mai comme ayant été licenciée de manière globale : départ obligatoire dans un délai, y compris pour les femmes enceintes. La réponse officielle a évoqué « une mobilité interne ouverte », mais les sites de bureau à Pékin ont bel et bien disparu. La logique produit a aussi changé : abandon de l’expansion par acquisition de trafic, et bascule vers des scénarios très rémunérateurs dans l’écosystème IA de Tencent Cloud, comme la rédaction avec l’IA et des PPT intelligents.

Le groupe d’activité MEG de Baidu a optimisé des départements partiels de 20% à 30%, allant des jeunes diplômés jusqu’à des employés ayant jusqu’à dix ans d’ancienneté ; certaines équipes ont disparu intégralement, en bloc.

Xiaohongshu procédait aussi à des licenciements avant son introduction en Bourse : selon des rumeurs, la proportion maximale pourrait atteindre 30%, ciblant les employés dont la performance est inférieure à 3,5.

Meituan et Netease aussi font état de nombreux licenciements...

Dans ce contexte de licenciements, les profits de ces entreprises technologiques continuent aussi d’exploser, et plus les profits sont élevés, plus les licenciements sont durs...

D’après cette logique, ce n’est pas parce que ces entreprises technologiques manquent d’argent qu’elles licencient ; c’est plutôt parce que les salariés ne servent plus guère à générer une croissance des performances futures.

Or, en réalité, l’IA ne coûte pas moins cher que les employés humains. En 2024, les dépenses d’investissement en IA de Meta s’élèvent à 1250-1450 milliards de dollars, soit près du double de l’année précédente ; Microsoft prévoit 1900 milliards sur l’année ; Google a relevé ses prévisions à 1800-1900 milliards ; Amazon prévoit de « brûler » 2000 milliards. L’ensemble du secteur représente environ 7250 milliards de dollars.

Et sur les 6 premiers mois, environ 140 000 personnes licenciées aux États-Unis : en supposant 250 000 dollars par personne, l’entreprise économiserait environ 35 milliards sur l’année. — Cela ne suffit qu’à payer 5% de la facture en silicium.

Pour réunir de l’argent pour l’IA, les entreprises technologiques américaines ont déjà investi 182 milliards cette année, soit une hausse de 13 milliards par rapport à la même période en 2025.

D’après des données compilées par Bloomberg, les cinq plus grandes entreprises par taille d’investissement dans les centres de données aux États-Unis (Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft et Oracle) ont ajouté au cours des cinq dernières années environ 3500 milliards de dollars de dettes au total ; la taille de la dette a doublé.

Parmi elles, Oracle a même été abaissé par S&P pour ses notations de dette, à « BBB- », à cause d’un excès d’émissions de dette : il n’est plus que juste au-dessus de la catégorie « junk ».

Dans son rapport de notation, S&P indique clairement qu’OpenAI constitue pour Oracle un « risque de crédit essentiel ». S&P souligne que la consommation de trésorerie liée à l’activité IA d’Oracle dépasse largement les prévisions, et que la projection des dépenses d’investissement a été fortement relevée de 60 milliards de dollars à 950 milliards de dollars en 2027, tandis que les revenus correspondants ne pourront être concrétisés que plusieurs années plus tard.

Sur les obligations contractuelles d’Oracle de 6380 milliards de dollars, OpenAI en représente environ la moitié. S&P prévient : si OpenAI fait face à une crise opérationnelle, Oracle sera confronté à un grave problème : une grande partie de la capacité des centres de données ne pourra pas être absorbée, et la pression financière s’amplifiera fortement.

Les logiques d’expansion des autres entreprises technologiques sont fondamentalement les mêmes que celles d’Oracle : les investissements sont aussi principalement dirigés vers les centres de données.

Dès qu’il y a la moindre légère perturbation dans les prévisions optimistes pour l’avenir de l’IA, cette scène est tout simplement inimaginable...