En juillet 2025, la Commonwealth Bank of Australia annonce la suppression de 45 postes de conseillers, remplacés par un robot vocal. Quelques semaines plus tard, le volume d’appels augmente au lieu de baisser, des chefs d’équipe décrochent eux-mêmes et le syndicat du secteur saisit l’autorité australienne des relations du travail. En août, la banque fait machine arrière et reconnaît qu’elle aurait dû être plus rigoureuse dans son évaluation des postes nécessaires.
Ni fuite de données, ni pirate, ni réponse délirante d’un modèle de langage. Ce qui a échoué, c’est le modèle d’organisation. Le calcul comptait les salaires économisés, pas ce que le dispositif allait consommer : la patience des clients, le temps des encadrants, la confiance des équipes.
Se demander si l’IA et un modèle durable sont compatibles, dans l’absolu, a autant de sens que se demander si l’endettement est compatible avec une entreprise saine. La vraie question est ailleurs : que consomme votre modèle sans le comptabiliser, et combien de temps peut-il continuer à le faire ?
Hypothèse SA, une entreprise imaginaire et furieusement plausible
Pour que la démonstration ne reste pas théorique, suivons une entreprise qui n’existe pas, mais que vous avez peut-être croisée. Hypothèse SA est une entreprise de taille intermédiaire normande, spécialisée dans la distribution professionnelle : 600 salariés, un service client d’une vingtaine de personnes, un service comptable de six, une équipe informatique de huit dont deux alternants, et un comité de direction raisonnable, ce qui ne l’a pas empêché de lire beaucoup d’études de cabinets.
En 2025, ce comité valide un plan en quatre volets. Un agent conversationnel prend en charge le premier niveau du service client, ce qui dispense de remplacer une dizaine de départs. Un assistant rédige les propositions commerciales. Le rapprochement des factures fournisseurs est automatisé, et les deux assistants comptables qui partent ne sont pas remplacés. L’équipe informatique reçoit un assistant de programmation, et les deux alternants ne sont pas reconduits, « puisque l’outil fait leur travail ».
Premier exercice : la masse salariale baisse, les délais de réponse aussi, le directeur financier présente une courbe qui monte. Tout le monde a raison. Nous retrouverons Hypothèse SA à chaque étape, pour voir ce que ce plan consomme sans le dire.
Précision de méthode : Hypothèse SA et les cas de gestion de cet article sont des scénarios types, construits pour illustrer des mécanismes documentés. Ils ne décrivent aucun client réel. Les chiffres cités en dehors de ces cas sont, eux, sourcés.
Durable ne veut pas dire conforme
Dans beaucoup d’entreprises, « durable » est devenu le synonyme poli de « conforme » : un rapport extra-financier, un indicateur transmis, une case cochée. Or, le cadre bouge sous les pieds de ceux qui s’y adossent. Depuis la directive dite Omnibus, entrée en vigueur en mars 2026, la directive européenne sur la publication d’informations en matière de durabilité ne visera plus, une fois transposée d’ici mars 2027, que les entreprises de plus de 1 000 salariés et 450 millions d’euros de chiffre d’affaires, soit environ 1 sur 5 de celles qui étaient concernées. Les obligations du règlement européen sur l’IA pour les systèmes à haut risque, dont ceux qui servent à recruter, ont été repoussées à décembre 2027. Une stratégie de durabilité appuyée sur la seule contrainte réglementaire a la stabilité d’un château de cartes posé sur un tapis roulant.
Nous retenons une définition plus ancienne, celle qu’un directeur financier applique d’instinct à tout actif : un modèle est durable s’il continue à produire de la valeur sans épuiser ce dont il dépend. Appliquée à l’IA, elle fait apparaître 5 ressources :
– le capital, soit la capacité à financer le modèle à des conditions prévisibles ;
– l’énergie et la matière ;
– les compétences, celles d’aujourd’hui comme celles de la prochaine décennie ;
– la confiance, et la sécurité qui la conditionne ;
– l’autonomie de décision, c’est-à-dire la capacité à changer de fournisseur ou de cap sans tout reconstruire.
On aura reconnu la grille environnementale, sociale et de gouvernance, qui redevient ici une question de gestion.
Pourquoi l’IA peut abîmer un bilan sans que personne ne le voie
Si ces consommations étaient visibles, le sujet serait réglé depuis longtemps. Trois mécanismes les rendent indétectables par les tableaux de bord ordinaires.
Les gains et les coûts ne tombent pas au même endroit.
L’économie apparaît sur une ligne unique et lisible, la masse salariale. Les coûts se dispersent en abonnements, consommation, temps de supervision, incidents, départs et formation de rattrapage. Aucun tableau de bord ne les additionne.
Ils ne tombent pas au même moment.
Le gain est immédiat. La facture arrive en troisième année, souvent sous un autre nom et sur le budget d’un autre directeur.
Personne n’est évalué sur les stocks.
Le porteur du projet est jugé sur l’économie réalisée. Personne ne l’est sur les compétences, la réversibilité ou la confiance qui s’érodent.
Tout directeur industriel connaît ce phénomène sous un autre nom : la maintenance différée. Reporter l’entretien d’une ligne de production améliore la marge de l’année, et la machine tient le compte. Une IA de substitution mal pensée n’est souvent qu’une maintenance différée appliquée au capital humain. S’y ajoute un effet de cliquet : une fois le processus reconstruit autour de l’outil et les compétences parties, revenir en arrière coûte bien plus cher que d’avoir gardé la porte ouverte. En langage financier, l’entreprise a vendu une option sans jamais l’avoir valorisée.
Où en sont réellement les entreprises françaises
Selon l’Insee, 18 % des entreprises françaises de 10 personnes ou plus utilisaient au moins une technologie d’IA en 2025, contre 6 % en 2023, avec un écart spectaculaire entre les grandes (58 %) et les petites (15 %). La Banque de France, avec une définition plus large de l’usage, compte 67 % d’entreprises de 20 salariés ou plus déclarant utiliser l’IA générative, dont elle juge les effets économiques encore limités. Parmi les entreprises qui s’en abstiennent, 54 % invoquent un manque d’expertise, selon l’Insee.
En résumé, l’IA s’est installée dans les entreprises françaises à la manière d’un abonnement à une salle de sport souscrit en janvier : l’adhésion est massive, les résultats se font attendre et personne n’a encore osé regarder la facture annuelle.
Le capital : le jeton baisse, la facture monte
Le prix unitaire de l’IA s’effondre : selon le rapport annuel de Stanford sur l’IA, une performance équivalente à GPT-3.5 coûtait environ 20 dollars par million de jetons en novembre 2022, et 7 centimes en octobre 2024. Mais la dépense totale change d’échelle. L’Agence internationale de l’énergie estime que les investissements des 5 plus grands acteurs du numérique ont dépassé 400 milliards de dollars en 2025 et progresseraient d’environ 75 % en 2026.
Ces investissements devront être rémunérés. Au 1er juillet 2026, Microsoft a relevé plusieurs abonnements Microsoft 365, par exemple de 23 à 26 dollars mensuels pour Office 365 E3, en y adjoignant d’office Copilot Chat, des agents et des fonctions de sécurité. Vous payez désormais l’IA, que vous l’utilisiez ou non. La Banque centrale européenne, peu portée à l’emphase, jugeait en mai 2026 les valorisations boursières « tendues » et suspendues à la poursuite d’un récit positif sur l’IA.
L’entreprise ordinaire est prise en tenaille. D’un côté, le risque fournisseur : rien ne garantit que les tarifs actuels reflètent le coût complet du service, et un modèle dont la marge ne tient qu’aux prix de 2026 ressemble à un pari. De l’autre, le risque d’immobilisme : selon la Banque des règlements internationaux, les actions des éditeurs de logiciels ont perdu près de 30 % entre octobre 2025 et février 2026, par crainte d’une disruption par l’IA. Les imprimantes vendues à prix d’ami et les cartouches facturées au prix de l’or ont enseigné la leçon depuis longtemps : le prix d’entrée ne dit rien du coût de possession.
Cas de gestion : le prix d’appel
La situation. Chez Hypothèse SA, l’agent du service client a été chiffré sur les tarifs de 2025, avec un engagement de volume sur trois ans pour obtenir une remise.
La décision tentante. Fermer le plateau de second niveau, puisque l’agent tient la charge.
Ce qu’elle coûte. Au renouvellement, l’offre est recomposée et le coût unitaire grimpe. L’économie fond, mais il n’y a plus d’équipe vers laquelle se replier : la dépendance est devenue le prix.
La bonne question. À partir de quel prix l’économie disparaît-elle, et combien coûterait le retour en arrière à ce moment-là ? Calculez ce point mort inversé avant de signer.
L’énergie et la matière : l’efficacité n’a jamais fait la sobriété
En 1865, l’économiste William Stanley Jevons observait que l’amélioration du rendement des machines à vapeur n’avait pas réduit la consommation de charbon britannique. Elle l’avait accrue. Nous redécouvrons le phénomène avec des processeurs graphiques.
Selon l’Agence internationale de l’énergie, les centres de données ont consommé 415 térawattheures en 2024, puis 485 en 2025, et en consommeraient environ 950 en 2030, alors même que l’énergie nécessaire à une tâche d’IA donnée diminue d’au moins un ordre de grandeur chaque année. Google a divisé par 33, entre mai 2024 et mai 2025, l’énergie d’une requête textuelle médiane, pendant que sa demande d’électricité totale progressait de 37 % en 2025. En France, RTE comptait en mai 2026 environ 18 gigawatts de capacité réservée par des projets de centres de données, contre 5 fin 2024. L’Ademe anticipe, en scénario tendanciel, une multiplication par 3,7 d’ici 2035 de la consommation liée aux usages numériques des Français, dont les deux tiers à l’étranger, sur des réseaux plus carbonés que le nôtre.
Pour une entreprise sans centre de données, cette empreinte est presque entièrement hors de son périmètre direct. Elle n’en reviendra pas moins par d’autres chemins. Les transporteurs routiers ont appris à leurs clients à lire une ligne d’indexation du gazole sur leurs factures ; imaginer qu’un jour le calcul fasse de même avec l’énergie reste une hypothèse, mais elle ne demande pas beaucoup d’imagination. Les mesures publiées par les fournisseurs, enfin, reposent sur des périmètres si différents que les comparer relève de la divination, ce que l’Arcep souligne dans son rapport de mai 2026. Le référentiel AFNOR sur l’IA frugale pose donc le seul principe vraiment opérant : démontrer que le recours à l’IA est nécessaire.
Cas de gestion : la ligne blanche de l’appel d’offres
La situation. Un grand compte d’Hypothèse SA ajoute à son appel d’offres une grille sur l’empreinte des services numériques mobilisés pour le servir.
La décision tentante. Répondre « non applicable, nous n’exploitons pas de centre de données ».
Ce qu’elle coûte. Des points perdus face à un concurrent capable de dire où tournent ses traitements et pourquoi il y a recours. Et un silence gêné en comité : personne ne sait lister les outils d’IA utilisés, ni leur hébergement.
La bonne question. Pour chaque usage, savons-nous dire où il tourne, ce qu’il consomme approximativement, et pourquoi il est nécessaire ?
Les compétences : qui formera les experts de 2032 ?
Troisième ressource, et de loin la plus mal comptabilisée.
Dans les métiers les plus exposés, l’emploi des 22 à 25 ans se situe, selon le laboratoire d’économie numérique de Stanford, 19 % en dessous de celui des jeunes du même âge dans les métiers moins exposés, surtout par moins d’embauches, et là où l’IA automatise plutôt que là où elle assiste. Réserves : données américaines, document de travail non évalué par les pairs, que ses auteurs qualifient de descriptif. L’OCDE juge d’ailleurs le rôle des modèles de langage, dans les difficultés des jeunes, encore limité. En France, l’Apec relève un recul de 13 % sur deux ans des recrutements de cadres de moins de 6 ans d’expérience, en invoquant surtout la conjoncture. Nous décrivions ce resserrement dans notre analyse de la reprise du marché cyber : le premier échelon se réduit, alors qu’il fabriquait les profils confirmés que tout le monde s’arrache.
Le second mécanisme touche les experts eux-mêmes. Une étude publiée en 2025 dans The Lancet Gastroenterology & Hepatology a suivi 19 endoscopistes expérimentés : après l’introduction d’une assistance par IA, leur taux de détection de lésions sans assistance est passé de 28,4 % à 22,4 %. Étude observationnelle, échantillon modeste, signal net. Quiconque suit aveuglément son GPS connaît le phénomène : on arrive à destination, mais on ne sait plus lire la carte.
Assemblons les deux et nous obtenons une dette de compétences. Les industriels qui ont externalisé leur fabrication l’ont appris à leurs dépens : on rachète une capacité de production, on ne rachète pas un savoir-faire perdu. En cybersécurité, la dette devient une faille, car le mode dégradé est l’état normal d’une crise, celui où l’on ne peut plus se fier aux outils. Les équipes de Hugging Face l’ont vécu en juillet, lorsque des modèles commerciaux ont refusé de traiter leurs données d’investigation, comme nous le racontions dans notre analyse de l’incident.
Reste la question du temps gagné, estimé à 7,4 heures par mois par la Commission européenne sur une base déclarative. Si personne ne décide de son usage, il est repris en charge supplémentaire. L’accord signé en mai 2026 à la MAIF par les 6 organisations syndicales tranche : aucun licenciement économique lié à l’IA, et des gains réinvestis dans la qualité de service et l’enrichissement des métiers. C’est donc qu’il s’agit bien d’une question de vision et d’arbitrages servant celle-ci.
Cas de gestion : le départ en retraite qui n’était pas dans le plan
La situation. Chez Hypothèse SA, les assistants comptables apprenaient le métier en traitant les anomalies de rapprochement, désormais confiées à l’outil.
La décision tentante. Considérer que la responsable comptable, 25 ans de maison, suffit à superviser l’automatisation.
Ce qu’elle coûte. Elle part à la retraite. Son successeur valide les propositions de l’outil sans savoir expliquer les exceptions, et le commissaire aux comptes pose la question que personne ne sait traiter : sur quelle base ce contrôle est-il effectué ?
La bonne question. Pour chaque processus automatisé, qui saura le contrôler dans 5 ans, et où l’aura-t-il appris ?
La confiance : la sécurité ne se délègue pas au fournisseur
Quatrième ressource, et terrain naturel d’un cabinet de recrutement cybersécurité.
Les usages vont plus vite que leur encadrement. Selon l’observatoire publié en juin 2026 par Impact AI et KPMG, 47 % des salariés français du privé utilisent l’IA générative au travail, dont 61 % au moyen d’outils publics externes, et seuls 10 % signalent une charte ou un comité dédié. IBM relevait en 2025 que 97 % des organisations touchées par un incident lié à l’IA ne disposaient pas de contrôles d’accès adaptés.
Les incidents documentés ont un point commun. En 2025, la vulnérabilité EchoLeak permettait, par un simple courriel piégé et sans le moindre clic, de faire exfiltrer des documents internes par l’assistant de Microsoft 365, avant correction. En août 2025, le vol de jetons d’authentification de l’agent conversationnel Drift a ouvert aux attaquants les environnements connectés de plus de 700 organisations. Tous passent par les intégrations et les droits accordés aux outils.
Aucune entreprise ne confierait le passe-partout de tous ses bureaux à un intérimaire arrivé le matin même. C’est pourtant ce que l’on fait en connectant un assistant à la messagerie, au partage de fichiers et au logiciel de gestion commerciale « pour qu’il soit utile ». Un agent d’IA est un collaborateur qui ne dort jamais, n’a signé aucune charte et à qui l’on a souvent confié toutes les clés pour gagner du temps à l’installation.
Cas de gestion : le courriel qui parlait à la machine
La situation. L’assistant commercial d’Hypothèse SA a accès à la messagerie de l’équipe, au dossier des grilles tarifaires et à l’historique des clients.
La décision tentante. Lui laisser tous ces accès, puisque les restreindre dégraderait ses réponses.
Ce qu’elle coûte. Un courriel d’apparence banale contient des instructions lisibles par l’assistant, invisibles pour un humain, qui l’amènent à résumer et transmettre des informations tarifaires. C’est le mécanisme mis en évidence par EchoLeak. Personne n’a cliqué, personne n’est fautif, et la grille circule chez un concurrent.
La bonne question. Qu’est-ce que cet outil n’a pas besoin de voir ? Le principe du moindre privilège ne date pas de l’IA, il a simplement trouvé un nouvel élève.
L’autonomie : la réversibilité, cette ligne absente du plan d’affaires
Cinquième ressource, la moins discutée en comité.
Le marché est très concentré. Selon l’Autorité de la concurrence, OpenAI, Google et Anthropic détiennent ensemble plus de 84 % du marché des agents d’IA. Amazon, Microsoft et Google pèsent 70 % de l’informatique en cloud en Europe. Interrogé sous serment par une commission d’enquête du Sénat en juin 2025 sur la garantie que des données confiées à Microsoft ne seraient jamais transmises aux autorités américaines sur injonction, sans accord des autorités françaises, le directeur des affaires publiques et juridiques de Microsoft France a répondu : « Non, je ne peux pas le garantir, mais, encore une fois, cela ne s’est encore jamais produit ». La franchise est louable. Ses conséquences méritent d’être budgétées.
Les fournisseurs gèrent aussi le cycle de vie de leurs modèles selon leur calendrier. En janvier 2026, OpenAI annonçait le retrait de plusieurs modèles de son assistant grand public, dont GPT-4o, effectif deux semaines plus tard. Et ce calendrier pourrait se gripper par le haut. Fin juillet 2026, plus de 1 200 salariés d’Anthropic, OpenAI, Google DeepMind et Meta, dirigeants compris, ont demandé au gouvernement américain de soutenir la création d’outils permettant, le jour venu, de ralentir délibérément les modèles les plus avancés. Début septembre, un chercheur quittait Anthropic en accusant les laboratoires de « jouer avec nos vies ». Sans trancher un débat qui divise les spécialistes, retenons ceci : un modèle d’affaires qui parie sur la prochaine génération de modèles parie aussi sur l’absence de pause.
Ce coup de frein n’est qu’un des scénarios possibles. Nous en testons quatre, avec le plan qui permet de continuer à produire et livrer, dans notre article sur le plan de continuité IA.
| Scénario | Ce qui arrive à l’entreprise |
|---|---|
| Le fleuve tranquille | Les outils progressent, la dette de compétences grossit en silence |
| La correction | Les prix remontent, les marges calées sur 2026 fondent |
| Le coup de frein | Les modèles de demain n’arrivent pas, les promesses tombent |
| La rupture | L’accès est coupé, seul le mode dégradé fait tourner la maison |
Les leviers existent. Le règlement européen sur les données impose depuis septembre 2025 de faciliter le changement de prestataire, et supprimera les frais de sortie en janvier 2027. Encore faut-il avoir conçu ses usages pour pouvoir partir. Nous appelons cela une dette de réversibilité : chaque gain obtenu au prix d’une dépendance crée un passif qui ne figure dans aucun bilan.
Cas de gestion : le composant à source unique
La situation. Les propositions commerciales d’Hypothèse SA sortent d’un assistant construit sur un seul modèle, avec des consignes affinées pendant des mois et jamais documentées.
La décision tentante. Ne rien formaliser, puisque « ça marche ».
Ce qu’elle coûte. Le fournisseur fait évoluer la version utilisée. Les propositions changent de ton, quelques remises apparaissent là où il n’en fallait pas, et il faut trois semaines pour s’en apercevoir, faute de jeu d’essai pour comparer. Aucun acheteur industriel n’accepterait un composant critique à source unique, sans stock de sécurité ni fournisseur alternatif qualifié.
La bonne question. Avons-nous un jeu d’essai, une solution de repli qualifiée et un plan de sortie chiffré, comme pour tout composant critique ?
IA et modèle durable : levier ou substitution
Revenons à la question de départ. La réponse ne dépend pas de la technologie, mais de la manière dont elle s’insère dans l’organisation. L’IA de substitution remplace une compétence humaine par un outil, avec pour objectif principal la réduction des coûts. L’IA de levier augmente la capacité d’une compétence humaine, qui reste en situation de comprendre, de contrôler et de reprendre la main. La distinction n’est pas morale : automatiser une tâche répétitive, sans valeur formatrice ni enjeu de jugement, est souvent souhaitable.
Le problème surgit lorsque la substitution emporte ce que la tâche produisait en plus de son résultat : l’apprentissage des débutants, la vigilance des experts, la connaissance des clients, la capacité à revenir en arrière. C’est ce qui s’est passé en Australie, et c’est cohérent avec les données de Stanford. D’où la formule que nous proposons de retenir en tant que cabinet de recrutement cybersécurité : automatiser la tâche, jamais l’apprentissage. Un modèle qui substitue sans préserver ses filières de compétences et ses marges de manœuvre est un modèle en liquidation lente, dont les comptes resteront excellents jusqu’à l’exercice où ils ne le seront plus.
Les 5 dettes cachées d’un modèle qui intègre l’IA
| Dette | Analogie de gestion | Signal d’alerte | Qui doit la suivre |
|---|---|---|---|
| Financière | Le prix d’appel | Aucun scénario de hausse de prix dans le budget | Direction financière |
| Physique | La ligne d’indexation énergétique | Personne ne sait où tournent les traitements | Direction générale, achats |
| De compétences | La maintenance différée | Plus aucun recrutement débutant, mode dégradé jamais testé | Direction des ressources humaines |
| De confiance | Le passe-partout confié à l’intérimaire | Impossible de dire quel outil voit quelles données | Responsable de la sécurité |
| De réversibilité | Le composant à source unique | Aucun plan de sortie chiffré | Systèmes d’information, direction financière |
7 questions à poser en comité de direction avant de valider un projet, puis chaque année.
Nécessité.
L’IA est-elle la meilleure réponse à ce besoin, ou seulement la plus disponible ?
Résistance au prix.
La marge du processus tient-elle si le coût de l’outil double ?
Mode dégradé.
L’équipe sait-elle travailler une semaine sans l’outil, et l’a-t-elle déjà fait ?
Filière.
Qui, dans 5 ans, saura faire ce que l’outil fait aujourd’hui, et où l’aura-t-il appris ?
Droits.
Qu’est-ce que chaque agent a le droit de lire, d’écrire et de déclencher, et qui le vérifie ?
Sortie.
Combien de mois et d’euros pour changer de fournisseur, ou pour se passer du modèle actuel ?
Partage.
À quoi sert le temps gagné, et qui l’a décidé ?
Hypothèse SA, seconde version
Rembobinons. Même entreprise, mêmes outils, mêmes ambitions, mais un autre modèle.
L’agent du service client est déployé, mais le plateau de second niveau est conservé et le contrat a été testé à un doublement du prix. L’assistant commercial n’accède qu’aux grilles publiques et aux fiches clients utiles, et un jeu d’essai de 50 propositions permet de détecter tout changement de comportement. Le rapprochement comptable est automatisé, mais un poste d’apprenti est maintenu pour traiter les exceptions aux côtés de la responsable. Les deux alternants informatiques sont reconduits, avec un référent, sur des missions redessinées : relire et tester le code produit par l’outil, ce qui forme mieux qu’en écrire à partir de rien. Le temps gagné a fait l’objet d’un accord explicite.
Le compte de résultat de la première année est un peu moins flatteur. Le bilan de la troisième, lui, n’a pas de mauvaise surprise en réserve. La différence entre les deux versions ne tient à aucun outil. Elle tient à quelques décisions de gestion, et aux personnes capables de les porter.
Le prisme recrutement : les profils qui font tenir un modèle dans la durée
Ce ne sont pas les ingénieurs qui construisent les modèles qui rendent un modèle durable. Ce sont les profils qui savent le sécuriser, le financer, le rendre réversible et le transmettre. Précaution de méthode : les nomenclatures publiques n’isolent pas encore ces métiers, et les chiffres qui suivent sont des signaux, pas une mesure.
L’étude ISC2 publiée fin 2025 place l’IA en tête des compétences manquantes citées par les professionnels de la cybersécurité, à 41 %. En France, l’OPIIEC évalue la filière à environ 45 000 professionnels et en projette 70 000 en 2028. Et selon la fondation qui fédère les praticiens du pilotage financier du cloud, 98 % d’entre eux gèrent désormais des dépenses d’IA, contre 31 % deux ans plus tôt, mais 8 % seulement rendent compte à la direction financière.
6 familles de profils nous paraissent décisives en tant que cabinet de recrutement cybersécurité, et Hypothèse SA en a eu besoin à chaque étape :
– le profil charnière sécurité et IA, qui comprend une chaîne de traitement de modèles autant que la sécurité applicative ;
– le spécialiste des identités et des accès, étendu aux agents, qui décide de ce qu’un outil peut voir ;
– l’architecte de la réversibilité, qui conçoit des systèmes capables de changer de modèle sans tout réécrire ;
– le pilote économique des usages d’IA, qui parle le langage de la direction financière ;
– le manager formateur, qui redessine les postes d’entrée pour que l’apprentissage survive à l’automatisation ;
– le dirigeant qui arbitre, doté d’un mandat réel en comité de direction, sans lequel les 5 dettes n’ont pas de propriétaire.
Ce qu’il faut recruter dépend de votre maturité.
Usages dispersés.
Ne commencez pas par un responsable de l’IA. Recensez les usages et les droits, puis confiez le cadre à un profil de gouvernance et de sécurité. Si rien n’existe côté cyber, lisez première recrue cybersécurité, trois options imparfaites et une décision à prendre.
Projets en production.
C’est le moment des profils charnières, des identités et du pilotage économique. Ce n’est surtout pas celui de couper le recrutement de débutants : adjoignez-leur un référent. La reconversion est une piste sérieuse, pourvu qu’elle soit exigeante : reconversion en cybersécurité, pourquoi autant de postes vacants ne garantissent pas le vôtre.
L’IA au cœur de l’activité.
Votre sujet devient la réversibilité, la détection transverse et le mandat de direction, là où un poste clé vacant coûte le plus cher, comme nous l’avons chiffré dans le coût réel d’un poste cyber non pourvu.
L’avis de Rehackt
L’IA est compatible avec un modèle durable, dès lors que les bonnes questions sont posées en entrée, au risque sinon de voir son modèle d’entreprise se dégrader d’une manière ou d’une autre. Et nous l’éprouvons aussi en tant que cabinet de recrutement cybersécurité.
Un modèle qui, actuellement ignorerait l’IA (sous toutes ses formes) a peu de chances de tenir, les éditeurs de logiciels l’ont appris en Bourse l’hiver dernier. Mais l’IA est compatible avec un modèle durable exactement comme l’emprunt l’est avec une gestion saine : tout dépend de ce que l’on finance, et de qui lit l’échéancier.
La substitution sans filière est la forme la plus coûteuse de l’économie. Supprimer les postes d’entrée parce que l’outil fait le travail revient à vendre les semences pour financer la récolte. Nuance obligatoire : aucune étude ne démontre encore officiellement, en France, que l’IA soit la cause principale du recul des recrutements de jeunes cadres. Notre position repose sur un mécanisme plausible et des signaux convergents, pas encore sur une preuve.
La durabilité d’un modèle IA se joue dans l’organigramme plus que dans le choix du modèle de langage. Nous l’écrivions en août à propos de la cybersécurité, qui n’est pas une ligne du budget informatique : ce qui manque le plus souvent, c’est un lieu de décision. Un modèle dont personne ne tient le bilan finit toujours par le présenter à quelqu’un d’autre, généralement un créancier, un régulateur ou un attaquant.
Ce qui est établi, ce qui relève de notre lecture
Faits vérifiables et sourcés.
Les taux d’adoption mesurés par l’Insee et la Banque de France. Les données de l’Agence internationale de l’énergie, de RTE et de l’Ademe. L’estimation des investissements par l’AIE, la hausse tarifaire de Microsoft 365, les alertes de la BCE et de la BRI. L’avis de l’Autorité de la concurrence, l’audition de Microsoft France au Sénat, la lettre de juillet 2026, l’accord MAIF, le revirement de la Commonwealth Bank of Australia, les vulnérabilités EchoLeak et Drift.
Données à lire avec prudence.
Les études de cabinets et d’éditeurs (IBM, KPMG), déclaratives. Les travaux de Stanford, américains et non évalués par les pairs. Les mesures environnementales publiées par les fournisseurs, autodéclarées.
Scénarios et hypothèses.
Hypothèse SA et les cas de gestion sont construits pour illustrer des mécanismes et non pour décrire des faits, mais nous en conviendrons, cela se rapproche plus de la réalité que de la fiction. Des tarifs d’IA qui ne refléteraient pas leur coût complet. Une future indexation énergétique des services de calcul. La grille des 5 dettes et les 6 familles de profils, qui sont notre lecture et non un référentiel.
Zones incertaines.
Le coût complet d’un projet d’IA, faute de mesure publique fiable. La part de l’IA dans la consommation électrique française. L’évolution des prix et du rythme de développement des modèles au-delà de 2026.
3 questions que l’on nous pose en comité de direction
Faut-il ralentir nos projets d’IA ?
La priorité est surtout de les trier. Celui qui passe les 7 questions évoquées précédemment mérite sans doute plus d’être accéléré, celui qui n’en passe aucune d’être suspendu, quelle que soit la beauté de la démonstration.
Faut-il recruter un responsable de l’IA ?
Pas avant d’avoir écrit ce qu’il décidera seul, devant qui et avec quel budget. Un intitulé sans mandat produit une offre séduisante, un recrutement réussi et une démission à 18 mois, sur la même dynamique que celle du rôle de RSSI.
Doit-on continuer à recruter des débutants si l’IA fait une partie de leur travail ?
Oui, à condition de faire évoluer ce qu’on leur confie, ce qui nécessite de réinterroger les modèles et les rôles en profondeur. Le profil de 7 ans que vous chercherez en 2032 se recrute cette année, ou il ne se recrute pas.
Pour aller plus loin
Que vous dirigiez l’entreprise, en teniez les cordons de la bourse ou portiez ce sujet depuis la direction des ressources humaines, la question n’est pas « quelle IA choisir ? ». C’est « qui, chez nous, tiendra le bilan ? ».
Rehackt, en tant que cabinet de recrutement cybersécurité et informatique, part de votre maturité réelle. Nous cartographions avec vous les rôles qui font tenir un modèle dans la durée, nous vous disons quand un recrutement n’est pas la bonne réponse, et nous allons chercher les profils charnières et les dirigeants qui ne répondent pas aux annonces. Une heure de cadrage suffit généralement à transformer une inquiétude diffuse en feuille de route.
Et si vous exercez le métier, la valeur se déplace vers ceux qui savent expliquer un risque, arbitrer et transmettre. C’est précisément ce que travaille notre Académie Cyber.
Nos offres en cours sont publiées en continu.
Sources
- Insee, « L’usage de l’intelligence artificielle dans les entreprises », Insee Première n° 2120, juillet 2026 : https://www.insee.fr/fr/statistiques/9025878
- Banque de France, « L’IA s’installe dans les entreprises françaises », Bulletin n° 266, septembre 2026 : https://www.banque-france.fr/fr/publications-et-statistiques/publications/lia-sinstalle-dans-les-entreprises-francaises-une-diffusion-rapide-mais-des-gains-de-productivite
- Stanford HAI, AI Index 2025 : https://hai.stanford.edu/news/ai-index-2025-state-of-ai-in-10-charts
- Microsoft, évolution des tarifs Microsoft 365 au 1er juillet 2026 : https://www.microsoft.com/en-us/licensing/news/2026-m365-packaging-pricing-updates
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- OpenAI, retrait de GPT-4o et d’anciens modèles, janvier 2026 : https://openai.com/index/retiring-gpt-4o-and-older-models/
- Satellite Rehackt, plan de continuité IA : URL à confirmer
- Fortune, lettre « Pacing the Frontier » signée par plus de 1 200 salariés de laboratoires d’IA, juillet 2026 : https://fortune.com/2026/07/29/anthropic-deepmind-openai-meta-washington-ai-slowdown-plan/
- Time, démission de Jacob Coxon, septembre 2026 : https://time.com/article/2026/09/09/ai-anthropic-openai-jacob-coxon/
- Le Grand Continent, « Ils jouent avec nos vies », septembre 2026 : https://legrandcontinent.eu/fr/2026/09/09/ils-jouent-avec-nos-vies-lappel-dun-ingenieur-de-lia-pour-ralentir-le-developpement-des-modeles/
- Commission européenne, règlement sur les données : https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/factpages/data-act-explained
- Règlement (UE) 2026/1744 modifiant le règlement sur l’IA : https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/HTML/?uri=OJ%3AL_202601744
- Portail RSE, seuils de la CSRD après la directive Omnibus : https://portail-rse.beta.gouv.fr/csrd/seuils-csrd-omnibus-criteres-d-application/
- ISC2, Cybersecurity Workforce Study 2025 : https://www.isc2.org/Insights/2025/12/2025-ISC2-Cybersecurity-Workforce-Study
- OPIIEC, étude sur les métiers de la cybersécurité, mai 2025 : https://www.opiiec.fr/etudes/141341
- FinOps Foundation, State of FinOps 2026 : https://data.finops.org/
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