Recrutement tech

Licenciements dans le monde de la tech : stop ou encore ?

18 avril 2023
Sommaire

 

Une nouvelle ère est née. Ce monde de la tech qui ne licenciait pas, qui ne connaîssait pas des économies de coûts, des baisses de budget, ce monde qui jouissait d’une croissance à deux chiffres, a radicalement changé de visage. Malgré le fait que les licenciements dans le monde de la tech soient souvent controversés car ces entreprises sont considérées comme des pionnières de l'innovation et de la croissance économique, ils s’avèrent parfois nécessaires afin de permettre aux entreprises de survivre et de prospérer sur le long terme. Finalement, la clé pour les entreprises de la tech réside dans le maintien d’un équilibre entre la croissance rapide et la viabilité financière, tout en prenant soin des salariés et en répondant aux défis économiques. 

 

Un changement d’époque

La fin de l'année 2022 a marqué un effondrement économique dans l'industrie technologique, après une année 2021 et un début d'année 2022 exceptionnels. En seulement deux ans, il semble que l'on ait changé d'époque. En 2022, les GAFAM ont connu un changement de régime, mais il convient de distinguer les deux types d'entreprises : celles qui se concentrent principalement sur la publicité, comme Google et Amazon, et celles qui se distinguent par leurs services B to B, telles qu'Apple et Microsoft. Ces dernières ne souffrent pas autant de la crise, contrairement aux premières qui sont confrontées à des licenciements massifs et à une baisse significative de leur rentabilité.

Le chiffre à retenir : Sur l’année 2022, toutes ces entreprises ont souffert d'une baisse de capitalisation cumulée de 2500 milliards de dollars. Un chiffre comparable à une année de dettes en France, couplée de  licenciements.

Les valorisations boursières des GAFA ont connu une baisse significative, allant de 25 à 65%, ce qui a entraîné des licenciements massifs au sein de ces entreprises. Meta et Twitter ont ainsi licencié près de 10 000 salariés. Cette situation ne se limite pas aux cinq géants de la tech, puisqu'on estime que plus de 76 000 personnes ont perdu leur emploi dans ce secteur aux États-Unis depuis le début de l'année 2022, soit environ 13% des effectifs chez Meta et 10 000 salariés chez Amazon. Ces géants de la tech, qui avaient l'habitude de recruter massivement chaque mois et chaque année, doivent désormais faire face à une phase de dégraissage.

 

Malgré les licenciements massifs, les GAFAM continuent de croître, mais sont marqués par une baisse significative de leur chiffre d'affaires, notamment chez Meta, dont les revenus ont chuté de 4% et les bénéfices opérationnels de 46%. Ce problème résulte de l'euphorie post-COVID au sein de ces géants de la tech, qui ont créé plus de 800 000 postes, notamment chez Amazon entre 2020 et 2021. Cependant, la transition vers un monde du tout numérique n'a pas eu lieu et les acteurs de la tech sont toujours omnicanal.

Le télétravail n'est pas devenu la norme, comme certains pouvaient le penser, les employés sont revenus dans les bureaux, les open spaces sont à nouveau peuplés, et les salariés déjeunent dans font leurs achats dans des boutiques physiques. Par conséquent, le choix de l'e-commerce est moins fréquent qu'au plus fort de la pandémie. Des entreprises comme Amazon avaient envisagé une bascule définitive vers l'e-commerce, mais cela ne s'est pas produit. Le monde d'après ressemble finalement beaucoup au monde d'avant, malgré les prévisions optimistes.

 

Un excès de confiance généralisé pour les entreprises de la tech

Les GAFA ont fait preuve d'un excès de confiance en anticipant un monde 100% numérique, mais ils ont été contraints de faire face à la réalité. Les conséquences de l'inflation, de la récession et des craintes ont également affecté les résultats financiers de certains d'entre eux. Post-COVID, par exemple, les abonnements aux plateformes ont été remis en question par les consommateurs qui ont fait le tri parmi leurs dépenses. Face à ces défis, des licenciements massifs ont été opérés chez des géants tels que Meta et Twitter, avec plus de 76 000 personnes ayant perdu leur emploi dans le secteur de la tech aux États-Unis depuis le début de l'année 2022.

Cependant, Apple fait exception à cette tendance. Bien que l'entreprise ait également été touchée par le retournement de la conjoncture, elle présente un chiffre d'affaires phénoménal de 394 milliards de dollars, ce qui la place au-dessus de nombreux États nationaux en termes de puissance financière. Néanmoins, même Apple prévoit de moins recruter l'année prochaine et a dû licencier une centaine de personnes dans son service RH pour s'adapter aux changements économiques en cours. Les GAFA doivent maintenant revoir leur stratégie et s'adapter à un monde qui, malgré la pandémie, n'a pas totalement basculé dans le tout numérique.

 

Les nouveaux géants de la tech ?

Les plateformes TikTok et Netflix poussent les réseaux sociaux à se livrer une compétition féroce, une rivalité à la fois saine et destructrice pour certaines activités. Avec son format vidéo très court, TikTok modifie structurellement la donne chez Instagram, poussant les autres réseaux sociaux classiques à s'adapter pour toucher un public omnibulé par l'éphémère. Cette concurrence crée des changements significatifs dans un univers relativement récent, qui n'existe que depuis une décennie. Contrairement à des secteurs plus traditionnels comme l'agroalimentaire, où l'on peut observer un retard d'un siècle, le monde de la tech se caractérise par une croissance exponentielle, mais également par des stagnations et, pour certains acteurs, une première décroissance. On observe que dans ce secteur en constante évolution, tout se voit multiplié et aggravé.

En quelques mois seulement, ChatGPT, le robot conversationnel développé par la startup américaine OpenAI, est devenu le chouchou des patrons.Une récente étude menée aux États-Unis a révélé que ChatGPT est déjà largement adopté dans le milieu professionnel. En effet, sur les 1 000 dirigeants d’entreprises interrogés en février, 49% d’entre eux ont déclaré utiliser ChatGPT, tandis que 30% envisagent de l'adopter dans les mois à venir. Il semble que cet outil d'intelligence artificielle soit en train de révolutionner la façon dont les entreprises travaillent et interagissent avec leurs employés. Selon les résultats d'une étude menée auprès de 1000 dirigeants d'entreprises aux États-Unis en février dernier, il apparaît que près de la moitié des entreprises ayant adopté ChatGPT ont déjà pu remplacer des salariés grâce à ce robot conversationnel. Ce chiffre pourrait encore augmenter, puisque 33% des chefs d'entreprise interrogés estiment qu'il est "certain" que ChatGPT entraînera des licenciements d'ici la fin de 2023, tandis que 26% jugent que cela est "probable". Il semblerait donc que l'adoption de ChatGPT par les entreprises, en dépit des avantages que cette technologie peut offrir, ne soit pas sans conséquence pour les employés, qui risquent d'être remplacés par des machines.

 

Malgré la vague de licenciements massifs que le monde de la tech a essuyé, le 2023 marque un léger rebond. En effet, le marché au global a déjà bien corrigé les valeurs des entreprises tech l'année dernière et se montre plutôt indulgent en ce premier trimestre.

 

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Thomas Motti
14 avr. 2025
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Depuis quelques années, l’intelligence artificielle (IA) s’est imposée comme l’un des principaux moteurs d’innovation dans le monde professionnel. Qu’il s’agisse d’automatiser des tâches répétitives, d’optimiser des processus ou de révolutionner notre rapport à la data, les technologies basées sur l’IA offrent un potentiel sans précédent. Au cœur de cette révolution se trouvent des métiers variés et complémentaires, dont le rôle est de concevoir, de déployer et de piloter les solutions d’IA au sein des entreprises. Dans cet article, nous proposons un tour d’horizon des principaux métiers de l’IA, en détaillant leurs missions, leurs compétences requises ainsi que les opportunités qu’ils représentent sur le marché du travail.Data ScientistMissions et responsabilitésLe Data Scientist occupe une place centrale dans l’écosystème de l’intelligence artificielle. 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Son approche se veut à la fois mathématique et informatique.Compétences requisesSolides bases en statistiques et probabilitésMaîtrise des algorithmes de machine learning (régression, classification, clustering, etc.)Expertise en programmation (Python, R, SQL, et parfois Scala ou Julia selon les environnements)Compréhension des outils de big data (Hadoop, Spark) et des bibliothèques d’IA (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn)Capacité à communiquer et à vulgariser les résultats (visualisations, rapports, présentations)Évolution et opportunitésAvec la croissance exponentielle du volume de données, la demande de Data Scientists n’a jamais été aussi forte. Ils peuvent évoluer vers des postes de Lead Data Scientist, de Chief Data Officer ou encore s’orienter vers le conseil. À mesure que l’IA se développe dans de nouveaux secteurs (santé, finance, industrie, commerce…), les perspectives s’étendent et les salaires associés sont souvent très compétitifs.Machine Learning EngineerMissions et responsabilitésSi le Data Scientist se concentre sur la modélisation et l’exploration des données, le Machine Learning Engineer, quant à lui, met l’accent sur la production et l’industrialisation de ces modèles. Son rôle est de développer des solutions logicielles robustes et performantes pour intégrer les modèles de machine learning dans des applications concrètes (applications web, systèmes embarqués, plateformes internes). Il doit également gérer le déploiement continu (CI/CD) et l’optimisation en conditions réelles des algorithmes d’IA.Compétences requisesExcellentes connaissances en programmation (Python, C++, Java, etc.)Maîtrise des frameworks de deep learning (TensorFlow, PyTorch)Connaissance approfondie des architectures de déploiement (microservices, conteneurs Docker, Kubernetes)Capacité à optimiser les performances et à assurer la scalabilité des systèmes IACulture du DevOps et des pratiques d’intégration continueÉvolution et opportunitésLa fonction de Machine Learning Engineer est particulièrement recherchée dans les entreprises souhaitant passer à l’échelle leurs projets d’IA. Avec la maturité croissante de la discipline, ces professionnels deviennent des piliers incontournables pour assurer la transition entre le prototype et la solution industrialisée. 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Son rôle est donc fondamental pour garantir la fiabilité, la sécurité et la performance des systèmes qui alimentent les algorithmes.Compétences requisesMaîtrise des technologies de bases de données (SQL, NoSQL)Solide connaissance des frameworks big data (Hadoop, Spark)Compétences avancées en scripting et programmation (Python, Scala, Java)Compréhension des bonnes pratiques de conception d’architecture dataConnaissances en sécurité et gouvernance des donnéesÉvolution et opportunitésLe Data Engineer peut évoluer vers des postes d’architecte data ou d’architecte cloud, et collaborer étroitement avec les équipes DevOps et IA. À l’heure de la transformation numérique, sa présence est indispensable pour toutes les entreprises qui souhaitent centraliser, traiter et valoriser de grands volumes d’informations.AI Researcher (Chercheur en IA)Missions et responsabilitésL’AI Researcher – ou chercheur en intelligence artificielle – se consacre à l’exploration et à la création de nouvelles méthodes, algorithmes et approches dans le domaine de l’IA. Il s’agit souvent d’un profil issu de la recherche universitaire, qui conserve un lien étroit avec le monde académique. Son travail consiste à publier des articles scientifiques, à participer à des conférences, à réaliser des expérimentations pointues et à améliorer la performance et la robustesse des modèles existants.Compétences requisesNiveau avancé en mathématiques, en particulier en algèbre linéaire, en probabilités et en statistiquesSolides connaissances en algorithmie et en structure de donnéesMaîtrise approfondie des techniques de machine learning, de deep learning et des sujets plus pointus (NLP, computer vision, reinforcement learning, etc.)Capacité à prototyper des idées de recherche dans un environnement de programmation (Python, C++ ou autre)Excellentes compétences en rédaction scientifique et en communication de résultatsÉvolution et opportunitésLes AI Researchers sont particulièrement présents dans les laboratoires de recherche (publics ou privés) et dans les grands groupes technologiques (GAFA, éditeurs de logiciels spécialisés). Ils peuvent également fonder ou rejoindre des start-up où leur expertise est très valorisée pour innover et se démarquer de la concurrence. Dans un contexte où les algorithmes deviennent de plus en plus complexes, leur rôle est essentiel pour concevoir des approches de pointe et faire évoluer l’état de l’art de l’IA.Data AnalystMissions et responsabilitésLe Data Analyst se situe à l’interface entre la donnée, l’analyse métier et la prise de décision. Il se focalise sur l’exploration et la visualisation des données afin d’identifier des tendances, des corrélations et d’éventuels leviers d’optimisation. Son rôle n’est pas toujours directement associé à la conception d’algorithmes complexes, mais il est indispensable pour traduire les résultats d’analyse en recommandations concrètes pour les équipes opérationnelles (marketing, finance, ressources humaines, etc.).Compétences requisesBonne maîtrise des outils d’analyse et de data visualization (Tableau, Power BI, etc.)Connaissances en SQL et, dans certains cas, en Python ou R pour automatiser les traitementsCapacité d’interprétation des données et compréhension du business de l’entrepriseAisance dans la communication écrite et orale pour présenter les résultats à des interlocuteurs non techniquesÉvolution et opportunitésLe Data Analyst peut évoluer vers un rôle de Data Scientist s’il développe des compétences plus poussées en modélisation et en machine learning, ou vers un poste de Product Manager Data s’il souhaite se spécialiser dans la gestion de produits et de projets data. Dans un contexte de démocratisation de la donnée, son profil est très demandé, aussi bien dans les grands groupes que dans les PME.AI Product Manager (Chef de produit IA)Missions et responsabilitésL’AI Product Manager assure la cohérence entre les objectifs business de l’entreprise et le développement des solutions d’IA. Il est responsable de définir la vision produit, de prioriser les fonctionnalités et de coordonner les équipes data, développement et design autour d’une même feuille de route. Sa mission inclut également la gestion du cycle de vie du produit IA, depuis l’idéation jusqu’à la commercialisation, en passant par la phase de test et de déploiement.Compétences requisesConnaissance à la fois des modèles d’IA et des enjeux businessCapacité de gestion de projet et de coordination d’équipes multidisciplinairesExcellentes aptitudes en communication et en négociationFamiliarité avec les méthodes agiles (Scrum, Kanban)Vision stratégique pour évaluer l’impact et la rentabilité d’une solution IAÉvolution et opportunitésÀ l’heure où l’IA s’impose dans toutes les strates de l’entreprise, le rôle de l’AI Product Manager gagne en importance. Il peut évoluer vers un poste de Head of Product ou de Chief Product Officer, voire se spécialiser encore plus dans la stratégie data et IA en devenant Chief Data Officer. Les entreprises technologiques et les start-up en particulier sont très friandes de ce type de profil pour piloter leurs innovations.AI Ethics & Compliance OfficerMissions et responsabilitésAvec l’essor de l’IA, des problématiques éthiques et réglementaires émergent, liées notamment à la protection des données personnelles, à la transparence des algorithmes, ou encore aux risques de discrimination. L’AI Ethics & Compliance Officer se charge d’identifier ces enjeux, de définir des lignes directrices éthiques et de s’assurer que l’entreprise respecte les normes en vigueur (RGPD en Europe, par exemple). Il peut également intervenir dans la formation des équipes pour sensibiliser aux bonnes pratiques.Compétences requisesConnaissances solides en droit du numérique et en conformité (RGPD, CNIL, etc.)Bonne compréhension des principes de fonctionnement de l’IA et de la gestion des donnéesVision éthique et capacité à formuler des recommandations clairesEsprit de synthèse pour aligner les enjeux techniques, business et juridiquesÉvolution et opportunitésBien que plus récent que les autres métiers, ce rôle tend à se développer à mesure que les entreprises prennent conscience de la responsabilité qui leur incombe en matière de traitement des données et d’usage des algorithmes. Les opportunités sont nombreuses dans les grands groupes, les administrations, mais aussi dans les start-up qui souhaitent déployer des solutions IA de manière responsable.Ingénieur spécialisé (Vision par ordinateur, NLP, etc.)Missions et responsabilitésAu sein de la grande famille de l’IA, on trouve également des ingénieurs spécialisés dans des domaines particuliers : la vision par ordinateur (computer vision), le traitement du langage naturel (NLP), la robotique, ou encore le reinforcement learning. 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Non seulement ces métiers offrent une forte valeur ajoutée, mais ils permettent également à ceux qui les exercent d’évoluer dans un univers passionnant et en constante évolution. Avec l’essor de l’IA, les défis se multiplient : garantir la qualité des données, assurer la scalabilité des systèmes, respecter les normes éthiques et juridiques ou encore anticiper les ruptures technologiques futures. Autant de problématiques auxquelles les professionnels de l’IA répondent, façonnant ainsi l’innovation et l’économie de demain. 
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