Actuellement, l’industrie technologique traverse une période de turbulences qui ressemble à la fois à une répétition de phases passées de grands bouleversements et à rien de ce que nous avons connu auparavant. On observe une croissance record des revenus accompagnée de suppressions massives d’emplois, une contradiction qui alimente les débats et la perplexité. Une théorie circule dans les milieux spécialisés pour tenter d’expliquer cette situation : selon elle, les dirigeants du secteur tech, en particulier les PDG, souffrent collectivement d’une forme de délires de grandeur imputables à l’intelligence artificielle (IA).
Selon Aaron Levie, fondateur de Box et actif sur X (anciennement Twitter), ces PDG seraient victimes d’une “psychose IA” car ils sont souvent trop éloignés du terrain concret pour saisir pleinement ce que l’automatisation et l’IA peuvent réellement accomplir. Levie explique que ces dirigeants jouent avec l’IA comme s’il s’agissait d’une simple prototypage ou d’une démonstration de contrat, mais finissent par croire que ces agents peuvent effectuer le travail en toute autonomie. En réalité, ils n’ont pas une compréhension profonde des processus métier, ce qui limite leur capacité à distinguer ce qui peut être automatisé ou pas. Ainsi, leur enthousiasme peut mener à des décisions hâtives ou mal informées, amplifiées par une vision souvent optimiste et simplifiée des capacités de l’IA.
Ce qui importe, c’est que cette “psychose” pourrait engendrer un chaos organisationnel si les dirigeants ne prennent pas la peine de vraiment comprendre ce que l’IA peut faire, plutôt que de se laisser emporter par des illusions.
Malgré cette critique, Levie n’est pas opposé à l’IA ; au contraire, il en est un fervent promoteur et investisseur. Il encourage les PDG à s’impliquer activement dans l’expérimentation de l’IA pour acquérir une compréhension réaliste de ses capacités et de ses limites. Selon lui, il faut utiliser l’IA “beaucoup” pour éviter de tomber dans des erreurs d’appréciation. L’objectif est de sortir de cette phase d’illusion pour mieux intégrer l’IA dans les processus métiers, en appréciant à la fois ses promesses et ses défis réels. Levie insiste donc sur une approche prudente mais proactive, où la compréhension de l’IA devient essentielle pour éviter de décider sans connaître toutes les implications.
Ces dérives psychotiques chez les dirigeants ne sont pas anecdotiques. Au cours des cinq premiers mois de 2026, le secteur a déjà connu près du même nombre de suppressions d’emplois que pour toute l’année 2025 : 115 430 licenciements dans 152 entreprises, selon le rapport de Layoffs.fyi. La majorité de ces restructurations cite l’IA comme motif principal, certains évoquant une “blanchisserie de l’IA” pour justifier des coupes qui auraient pu être motivées par d’autres considérations stratégiques. Un cas particulier est celui de Zeb Evans, PDG de ClickUp, qui a rapidement annoncé la suppression de 22% de ses employés après le déploiement de 3000 agents IA destinés à automatiser certains travaux internes. Pourtant, Evans affirme que cette décision n’était pas motivée par la réduction des coûts, mais par la volonté de mobiliser une équipe composée d’humains encadrant et supervisant ces agents pour créer ce qu’il qualifie une “organisation 100 fois plus productive”.
Les données issues de plusieurs études montrent cependant que l’impact réel de l’IA sur la productivité n’est pas aussi spectaculaire que ce que certains dirigeants imaginent. Une méta-analyse publiée en octobre dans la California Management Review de UC Berkeley constate que “il n’existe pas de relation robuste entre adoption de l’IA et gains de productivité global”. Autre étude de mars du National Bureau of Economic Research mentionne que si l’IA améliore effectivement certains aspects de la productivité, il existe un “paradoxe de la productivité”, où les gains perçus semblent supérieurs à ceux réellement mesurés. Par ailleurs, une recherche menée par le MIT indique que, malgré l’amélioration progressive des modèles de langage, ces agents restent encore loin de produire un travail de qualité humaine de façon constante. La prévision est que, d’ici 2029, ces agents décrits comme “modérément compétents”, réussiront à réaliser la majorité des tâches textuelles avec un taux de succès compris entre 80 % et 95 %, tout en nécessitant encore plusieurs années pour surpasser l’humain.
Enfin, une étude de Harvard Business Review souligne que, lorsque tout le monde utilise l’IA pour augmenter sa production, le véritable goulot d’étranglement se déplace vers les décideurs eux-mêmes. Ces derniers doivent valider chaque sortie générée, ce qui peut rapidement engendrer un chaos organisationnel si la responsabilisation n’est pas maîtrisée. Dans ce contexte, il semble que les PDG, en raison de leur distance par rapport aux tâches opérationnelles quotidiennes, soient souvent peu préparés à gérer ces nouveaux défis. La probabilité que cette psychose collective conduise à un désordre organisationnel majeur est donc très préoccupante, sauf si des mesures concrètes sont prises pour mieux comprendre et maîtriser la puissance de l’IA plutôt que de la céder à des illusions de grandeur.
