Les vraies raisons des licenciements dans les grandes entreprises de la Tech… Meta, Alphabet, Amazon, et Microsoft ont supprimé 50 000 emplois !

Au cours des derniers mois, certaines des plus grandes entreprises technologiques du monde ont collectivement licencié plus de 150 000 travailleurs. Les entreprises concernées ont avancé diverses raisons pour justifier ces licenciements, qui se résument pour la plupart à la nécessité de réduire les coûts alors que la croissance économique ralentit dans le monde entier.

En vérité, il est peu probable que ce soit parce que les entreprises concernées ont besoin d’argent. Microsoft, qui aurait licencié quelque 10 000 employés, a annoncé presque simultanément qu’elle prévoyait d’investir 10 milliards de dollars dans OpenAI, les créateurs de l’application virale ChatGPT. Il semble probable qu’il y ait une raison commerciale au cœur de la décision d’investir une somme qui équivaudrait à 1 million de dollars par employé licencié dans une entreprise d’IA.

De même, Alphabet, la société mère de Google, a annoncé son intention de réduire ses effectifs mondiaux de 12 000 personnes, soit une réduction d’environ 6 %. Le PDG Sundar Pichai a précédemment décrit l’IA comme la technologie la plus transformatrice de tous les temps, et en procédant à ces licenciements, il a déclaré que la stratégie consistera à « diriger notre talent et notre capital vers nos plus grandes priorités ». Il est largement admis que Google travaille sur sa propre réponse à ChatGPT, alimentée par l’IA, qui sera annoncée prochainement.

Ensemble, quatre des plus grandes entreprises technologiques – Meta, Alphabet, Amazon, et Microsoft – ont supprimé 50 000 emplois. Pendant ce temps, le nouveau patron de Twitter, Elon Musk, aurait licencié la moitié des employés de l’entreprise lorsqu’il en a pris la direction à la fin de l’année dernière.

Alors, quelle est la véritable raison de ces suppressions massives qui ont laissé des dizaines de milliers de personnes sans emploi ? C’est ce que les experts en données de 365 Data Science ont tenté d’élucider en décidant de mener leur propre analyse des chiffres.

Certains résultats ne sont peut-être pas si surprenants. On sait que les entreprises technologiques, portées par des revenus records, ont embauché à tour de bras pendant la pandémie de Covid-19. Les salaires ont atteint des niveaux record alors que la concurrence faisait rage pour attirer les meilleurs talents, et les médias ont fait état de nombreux avantages incroyables. Il n’est donc pas surprenant de constater que la durée moyenne d’occupation d’un poste par un employé récemment licencié est d’environ deux ans. Cela pourrait suggérer que, d’une certaine manière, ces réductions représentent un retour en arrière des politiques d’embauche mises en place depuis la pandémie.

Mais ce qui est plus surprenant, c’est que le niveau médian d’expérience des personnes licenciées est de 11,5 ans. Il n’est donc pas forcément vrai qu’il s’agit de travailleurs débutants et peu expérimentés qui pourraient être rapidement remplacés, voire dont le rôle serait automatisé. Cette statistique pourrait s’expliquer par le fait que les employés ayant une longue ancienneté ont tendance à recevoir des salaires plus élevés, et que leur licenciement pourrait aider les entreprises à atteindre leurs objectifs financiers.

Toutefois, il est intéressant de noter que les rôles et les fonctions les plus touchés sont ceux des RH, qui représentent 28 % de tous les licenciements. Il y a deux raisons possibles à cela : tout d’abord, si les entreprises licencient du personnel, elles réduisent également le recrutement, et moins de recrutement signifie moins de besoins en personnel RH.

Une deuxième raison, peut-être tout aussi pertinente, est que les RH sont un domaine où certaines fonctions sont remplacées par l’automatisation. Il existe déjà des plates-formes qui visent à automatiser les tâches de routine liées aux entretiens et à l’accueil des nouveaux employés, comme la vérification des références, la vérification des identités et la réalisation d’évaluations de santé et de sécurité. Ces dernières années, il a même été rapporté que des entreprises telles qu’Amazon ont utilisé l’IA pour identifier les employés peu performants, puis les licencier.

Nous avons également un aperçu de la façon dont les postes qui ont été touchés diffèrent entre chaque entreprise. Si les RH et la recherche de talents ont été les plus touchées chez Microsoft et Meta, chez Google et Twitter, ce sont les ingénieurs logiciels qui ont subi le plus de coupes.

Les données recueillies par 365 Data Science montrent également qu’une faible majorité des employés licenciés (56 %) étaient des femmes. C’est inquiétant, étant donné que le secteur de la technologie a passé une grande partie de la dernière décennie à tenter de remédier au déséquilibre entre les sexes, déjà présent dans le domaine – en particulier dans les rôles techniques et d’ingénierie. Ce n’est pas un bon message pour les nouvelles recrues potentielles que de savoir qu’en plus d’un écart de salaire et d’une probabilité moindre de progresser dans des rôles supérieurs, elles ont également plus de chances de se faire licencier.

Enfin, une autre statistique inquiétante mentionnée dans le rapport est le fait que seulement 10 % des personnes licenciées ont jusqu’à présent indiqué un nouvel emploi sur leur profil LinkedIn. Bien sûr, il est trop tôt pour dire si cette situation risque de se transformer en chômage de longue durée – beaucoup peuvent simplement profiter d’une pause avant de se lancer dans la recherche d’un emploi. Ou, en effet, ils n’ont peut-être pas encore pris la peine de mettre à jour leur profil. Mais le suivi de l’évolution de cette statistique au cours des prochains mois devrait donner des indications intéressantes pour savoir s’il est encore facile ou non pour les travailleurs qualifiés de la technologie de changer d’emploi. Il est tout à fait possible qu’un nombre important d’entre eux choisissent de se tourner vers le travail indépendant ou la gig economy.

Alors, est-ce que les géants de la technologie se sont tout simplement développés trop loin, trop vite ? Ou est-ce que les innovations en matière d’IA et d’automatisation ont créé une situation où le moyen le plus rapide de faire des économies est de remplacer les gens par des machines ? En vérité, il est probable que ce soit un peu des deux. Aucune des entreprises n’a indiqué que l’automatisation était le moteur de ces mouvements, mais compte tenu des fonctions concernées et de la lecture entre les lignes, il est tentant de conclure qu’il s’agit d’un facteur contributif.

Article traduit de Forbes US – Auteur : Bernard Marr

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