« Le jour où l'IA deviendra notre patron » est plus proche qu'on ne le pense — 56 % des leaders d'affaires affirment que « la majorité de leur travail pourrait être effectuée par l'IA » et expliquent pourquoi.

1. « Ce ne sont pas seulement les travailleurs de terrain qui seront remplacés par l'IA »

Les changements dans le travail dus à l'IA ont souvent été décrits comme une automatisation des tâches répétitives. Cependant, l'enquête actuelle est frappante car elle montre que l'impact s'étend également aux **décideurs (leaders d'affaires)**.

Selon une étude publiée par Hotwire Global, **56% des leaders d'affaires estiment que la majorité de leur travail pourrait être effectuée par l'IA d'ici cinq ans**. De plus, la même enquête révèle que **69% se sentent « plus autonomes » grâce à l'IA**.

La cohabitation entre « c'est devenu pratique » et « je suis remplacé » est au cœur des débats sur l'IA en 2026.

2. Les « trois étapes » du changement selon les chiffres : de collègue à supérieur, puis à agent du client

Les résultats de l'enquête montrent que la position de l'IA a radicalement changé.

• 21% : Ressentent déjà l'IA comme un collègue

• 62% : Accueillent favorablement les « employés IA » pour les tâches répétitives

• 43% : Sont prêts à être gérés par un « supérieur IA » pour la répartition des tâches et l'évaluation

• 82% : Comptent sur les conseils de l'IA pour les décisions d'achat

• 32% : Ont confiance dans l'achat autonome par l'IA

Il est à noter que l'IA commence à prendre le pouvoir non seulement dans le « lieu de travail », mais aussi du côté du « marché (achat) ».
Ainsi, à l'intérieur de l'entreprise, l'IA devient un « travailleur », tandis qu'à l'extérieur, elle devient un « agent d'achat ». Cela signifie que les entreprises doivent non seulement expliquer aux humains, mais aussi concevoir pour être correctement comprises, recommandées et choisies par l'IA. est nécessaire.

3. Le « travail » n'est pas une profession mais un ensemble de tâches : c'est pourquoi « la majorité est possible avec l'IA »

Lorsque l'on entend que « l'IA fait le travail », on a tendance à penser que des professions entières disparaissent. Mais en réalité, le travail est un ensemble de tâches.
L'IA excelle dans des domaines tels que la collecte d'informations, l'organisation, le résumé, la comparaison, la génération de propositions initiales, la prise de décisions répétitives et l'exécution de flux de travail, des domaines qui peuvent être décomposés et facilement régis par des règles. En revanche, des domaines tels que l'ajustement des intérêts, le jugement de valeur, la responsabilité, le jugement éthique et la construction de relations de confiance, des domaines qui traitent de la « satisfaction », ont tendance à rester.

C'est pourquoi la question n'est pas de savoir si l'on « perd ou non son emploi au profit de l'IA »,
**mais plutôt de savoir où le centre de gravité du travail humain se déplacera à mesure que les tâches passent à l'IA**.
Si le travail des leaders passe de la « création de documents » à la « conception et supervision des décisions », alors il semble que « la majorité du travail » puisse effectivement être pris en charge par l'IA.

4. Les conditions pour qu'un supérieur IA soit accepté ne sont pas l'« intelligence » mais un « système convaincant »

Bien que 43% acceptent un supérieur IA, la majorité reste réticente. L'essence de cette résistance réside dans la satisfaction vis-à-vis de l'évaluation, plutôt que dans les capacités de l'IA.

Si l'IA est impliquée dans l'évaluation et la répartition, ces éléments sont au minimum nécessaires.

• Explication des critères d'évaluation : Qu'est-ce qui a été considéré comme bon

• Origine des données : Quelles données ont été utilisées pour juger, y a-t-il des biais

• Traitement des exceptions : Où les humains interviennent-ils

• Responsabilité : Qui est le responsable final

Plus l'IA devient intelligente, plus il est facile de dire « peu importe si c'est une boîte noire ». Cependant, dès que l'évaluation est effectuée dans une boîte noire, la confiance dans l'organisation est détruite. Le succès ou l'échec d'un supérieur IA dépend de la conception de la gouvernance, et non de l'algorithme.

5. Un nouveau défi pour les marques : « Comment l'IA vous résume-t-elle ? »

Selon l'enquête, 60% surveillent comment l'IA décrit leur marque, tandis que **22% ne sont pas confiants dans l'exactitude des résumés de l'IA**.

Cela signifie que le champ de bataille des relations publiques et du marketing se déplace des « résultats de recherche » vers les « résumés et recommandations de l'IA ».

La stratégie de marque future doit se concentrer sur l'« hygiène de l'information » avant les campagnes flamboyantes,

• en maintenant à jour les informations officielles (mise à jour continue des informations officielles)

• en clarifiant les points sujets à malentendu (FAQ, tableaux comparatifs, présentation des preuves)

• en structurant les informations pour qu'elles soient facilement accessibles par l'IA (les informations doivent être clairement situées et éviter le mélange d'informations obsolètes)
  joue un rôle crucial.

6. Réactions sur les réseaux sociaux (tendances) : Surprise, ironie et pragmatisme en parallèle

Ce type de chiffres a tendance à enflammer les réseaux sociaux. Cependant, les réactions ne sont pas unanimes. En suivant les débats proches du thème actuel, trois tendances principales émergent.

① Surprise et inquiétude : « Même les dirigeants seront remplacés ? »

L'idée que « seuls les travailleurs de terrain sont remplacés » est remise en question, et l'attention se tourne vers l'« automatisation des décisions ». En particulier, la courte période de « cinq ans » est perçue comme un choc, et l'idée que « l'IA pourrait exceller dans les réunions et les ajustements » est souvent évoquée.

② Ironie et opposition : « Les résultats de l'IA ne sont-ils pas encore visibles ? »

D'un autre côté, le sujet de l'absence de résultats attendus des investissements dans l'IA est également discuté. Sur Reddit et Hacker News, des discussions sur le fait que **« le retour sur investissement est encore invisible », « l'implémentation est fastidieuse » et « la charge de travail augmente sur le terrain »** sont récurrentes.
Cela signifie que sur les réseaux sociaux, la peur d'un « avenir où l'IA fait le travail » coexiste avec le scepticisme selon lequel « l'IA est peut-être surestimée pour le moment ».

③ Pragmatisme : « Alors, maîtrisons et concevons d'abord »

Sur LinkedIn, les discussions s'orientent plus vers « comment concevoir et contrôler » que vers les émotions. Plus l'autonomie de l'IA augmente, plus l'accent est mis sur la conception de l'exploitation, de la supervision et de la responsabilité, plutôt que sur l'« implémentation ».

7. Ce que les entreprises doivent faire immédiatement, ce n'est pas « intégrer l'IA », mais « préparer le terrain pour que l'IA puisse fonctionner »

En fin de compte, le succès ou l'échec de l'intégration de l'IA dépend plus de la préparation que du choix des outils.
Trois points spécifiques sont efficaces.

1. Décomposition des tâches : Découper en unités de tâches transférables à l'IA, en verbalisant les critères de décision et les exceptions

2. Conception des autorisations : Séparer la consultation, la proposition et l'exécution, en transférant progressivement les autorisations (basé sur des journaux et des revues)

3. Mise à jour de l'évaluation : Inclure dans les critères d'évaluation la définition des problèmes, la vérification, la gestion des risques et la vitesse d'apprentissage, plutôt que la quantité de résultats

À mesure que l'IA devient un « collègue », la valeur humaine se déplace de « l'exécution » vers « la définition des limites » et « l'acceptation des responsabilités ».

8. Conclusion : L'IA devient un collègue, un agent du client, et même un supérieur — c'est pourquoi le rôle humain est de concevoir les « limites »

Les chiffres actuels peuvent servir de titres alarmistes. Cependant, l'essence n'est pas là.
Plus l'IA peut faire de choses, plus il est important de continuer à concevoir ce qui est confié à l'IA et ce qui est assumé par les humains.

Dans cinq ans, il est probable que le paysage du travail aura changé.
À ce moment-là, serez-vous du côté des « remplacés » ou de ceux qui « conçoivent les limites » ? Le point de bifurcation a déjà commencé.

URL de la source

1. Source de la diffusion contenant les points clés de l'enquête (chiffres principaux, commentaires, surveillance de la marque 60% / manque de confiance 22%, etc.) (GlobeNewswire)
   https://www.globenewswire.com/news-release/2026/01/21/3222718/0/en/56-of-Global-Business-Leaders-Believe-AI-Will-Do-Their-Job-in-Five-Years.html

2. Article désigné (page publiée sur aktiencheck.de : positionné comme source de retransmission de l'article GlobeNewswire)
   https://www.aktiencheck.de/news/Artikel-56_of_Global_Business_Leaders_Believe_AI_Will_Do_Their_Job_Five_Years-19389973

3. Page de Hotwire expliquant le concept d'« organisations agentiques » (comme « le prochain client est un algorithme »)
   https://www.hotwireglobal.com/agentic-organizations/

4. Contexte de « l'absence de résultats des investissements dans l'IA » (56% sans retour financier, etc.) rapporté par Reuters (en lien avec l'enquête PwC CEO Survey)
   https://www.reuters.com/business/davos/ceo-revenue-confidence-hits-5-year-low-pwc-survey-2026-01-19/

5. Information primaire de l'enquête PwC CEO Survey (56% « sans effet financier notable », etc.)
   https://www.pwc.com/gx/en/news-room/press-releases/2026/pwc-2026-global-ceo-survey.html

6. Exemple de réaction sur les réseaux sociaux (Reddit : discussions sur le retour des investissements IA et le « battage médiatique »)
   https://www.reddit.com/r/investing/comments/1qi413x/majority_of_ceos_report_zero_payoff_from_ai/

7. Exemple de réaction sur les réseaux sociaux (Hacker News : discussions sur le même thème)
   https://news.ycombinator.com/item?id=46696636