Dans l’économie actuelle, les entreprises technologiques attirent les capitaux et l’attention. Pourtant, derrière l’éclat des annonces sur l’IA, l’environnement reste fragile: le taux de profit des sociétés américaines recule et la crainte d’une récession plane. Autrement dit, la vitrine est brillante, mais l’arrière-boutique est beaucoup moins rassurante.
Une croissance concentrée, une main-d’œuvre qui se contracte
- Au premier semestre 2025, un économiste estime que le secteur technologique a porté près de 92 % de la croissance du PIB américain. C’est colossal et, en surface, très rassurant.
- Mais la dynamique de l’emploi raconte une autre histoire. Les effectifs dans la tech diminuent rapidement, avec des plans sociaux en série. L’écart entre la contribution de la tech à la croissance et l’évolution de sa main-d’œuvre n’a jamais semblé aussi grand.
Cette concentration de la croissance dans un seul secteur crée une économie à deux vitesses: des valorisations boursières en plein essor d’un côté, des salariés inquiets pour leur stabilité de l’autre.
Des coupes spectaculaires malgré des profits en hausse
- Exemple emblématique: un géant du e-commerce a annoncé environ 14 000 licenciements parmi ses employés corporate, alors même que plusieurs de ses activités publient des bénéfices substantiels.
- Le mois d’octobre a été particulièrement brutal: la tech a mené la danse des suppressions de postes, contribuant à l’un des pires mois de licenciements depuis 2003 tous secteurs confondus.
Ce paradoxe — des résultats financiers solides accompagnés de coupes claires — illustre une stratégie où l’optimisation des coûts prime, même pendant les périodes fastes.
Mercor/Meta: fin d’un projet, retour à l’emploi… avec un salaire réduit
- Un prestataire majeur de notation et d’évaluation de données pour l’IA a brusquement fermé un vaste projet mené pour un réseau social de premier plan. Baptisé « Musen », ce chantier mobilisait jusqu’à 5 000 data labelers et devait se poursuivre au moins jusqu’en 2026.
- L’arrêt, intervenu juste avant les fêtes, a pris de court des équipes à qui l’on répétait que le client était satisfait et que la mission était prolongée.
Le prestataire propose de réembaucher une partie des personnes concernées… mais sur un nouveau projet quasi identique, appelé « Nova ». La différence majeure tient au salaire: le contrat de base passe d’environ 21 $/h (Musen) à 16 $/h (Nova). L’explication avancée: des volumes de tâches plus réguliers et des plafonds d’heures plus élevés — en clair, la possibilité de travailler davantage pour compenser un taux horaire plus faible. Pour les travailleurs de plateforme, déjà soumis à la précarité des contrats courts, c’est l’impression de faire plus pour moins.
Le discours triomphal de l’IA face à la réalité du travail
Les dirigeants de l’IA promettent un avenir d’abondance et de prospérité. Pourtant, sur le terrain:
- les emplois se dégradent et se fragmentent en missions,
- le nombre de freelances et de contractors explose,
- les profits directement générés par l’IA restent souvent limités au regard des investissements,
- et la « marée montante » des marchés financiers ne soulève pas tous les bateaux.
Le décalage est flagrant: si les entreprises les plus puissantes traitent leurs équipes comme des variables d’ajustement, l’utopie annoncée ressemble surtout, pour l’instant, à une course à la réduction des coûts.
Ce que cela indique pour la suite
Si les acteurs à la pointe de la révolution technologique réduisent leur exposition salariale et déplacent le risque vers des travailleurs plus fragiles, il est difficile d’imaginer que les autres secteurs suivent une voie plus protectrice. La question n’est plus seulement de savoir si l’IA créera des emplois, mais à quelles conditions, avec quels droits, et pour quelle partage de la valeur.
Points clés à retenir
- La tech tire la croissance, mais supprime des postes à grande échelle.
- Les contrats de labellisation de données se multiplient, souvent avec des salaires en pression.
- L’écart entre la promesse de l’IA et le quotidien des travailleurs se creuse.
FAQ
Qu’est-ce que le « data labeling » ?
C’est le travail qui consiste à annoter, classer ou corriger des contenus (texte, image, audio, vidéo) pour entraîner des modèles d’IA. Sans ces données structurées, les systèmes d’IA sont nettement moins performants.
Pourquoi les entreprises privilégient-elles les contractors plutôt que des CDI ?
Les contrats courts offrent plus de flexibilité: elles ajustent rapidement les capacités, réduisent les coûts fixes et déplacent le risque économique vers les travailleurs. C’est efficace côté bilan, mais cela accroît la précarité.
Les salaires de 16 à 21 $/h sont-ils représentatifs pour ces tâches ?
Dans la labellisation aux États-Unis, ces niveaux sont courants, avec de fortes variations selon la complexité, la langue, la vitesse exigée et la localisation. À l’international, les tarifs peuvent être nettement inférieurs.
Qui capte aujourd’hui le plus de valeur dans l’IA ?
Principalement les fournisseurs de cloud, les concepteurs de puces et quelques grandes plateformes. Les travailleurs de l’annotation et les équipes en bas de la chaîne captent une part bien moindre de la valeur créée.
Comment un travailleur peut-il réduire sa dépendance à un seul projet ?
- Développer des compétences transférables (qualité de données, prompt engineering de base, outils d’automatisation).
- Diversifier les plateformes et clients.
- Tenir une traçabilité de ses tâches pour mieux négocier.
- Se regrouper en collectifs pour partager informations et bonnes pratiques.
