McKinsey a supprimé environ 200 postes de son personnel technique dans le cadre d'une transition plus large du personnel vers des rôles axés sur l'IA et l'automatisation. La décision affecte les équipes technologiques mondiales qui soutenaient les systèmes internes, les logiciels et les opérations de données. Derrière le titre, cette décision signale un rééquilibrage de la stratégie d'entreprise dans le secteur de la technologie, dans lequel Intelligence artificielle est désormais au centre de la productivité, du contrôle des coûts et de la livraison aux clients. Pour les jeunes ingénieurs et les jeunes diplômés, le message est clair : les tâches techniques de faible valeur sont sous pression, tandis que les compétences axées sur l'IA gagnent en priorité.
Les cabinets de conseil opèrent dans un environnement axé sur les marges, et McKinsey s'aligne sur ses pairs qui automatisent le travail répétitif pour protéger la rentabilité et la rapidité. La vague de réduction des emplois liée à l'IA n'est plus théorique, car plusieurs rapports dénombrent désormais plus de dix mille rôles en 2025 directement liés aux initiatives d'automatisation. Dans le même temps, des rôles axés sur l'IA apparaissent dans les domaines de la science des données, des MLOps, de la gouvernance de l'IA et de la sécurité de l'IA. Cette transition de la main-d'œuvre ressemble aux passages antérieurs de l'ordinateur central au cloud, mais avec des cycles de rétroaction plus rapides et un impact plus fort sur le travail des cols blancs. Les sections suivantes explorent la manière dont cette transition s'inscrit dans les tendances numériques plus larges, la manière dont l'IA interagit avec la technologie de l'information et la technologie de l'information. cybersécuritéet quelles sont les compétences qui permettront aux professionnels de rester employables au cours des cinq prochaines années.
McKinsey - Réduction d'emplois dans le secteur de la technologie et stratégie en matière d'IA
La réduction d'emplois de McKinsey dans le secteur de la technologie concerne environ 200 postes, principalement dans les fonctions technologiques internes. Ces équipes s'occupaient auparavant du support, de la maintenance et du développement des outils utilisés par les consultants et le personnel de back-office. Grâce à de nouvelles plateformes d'IA, l'entreprise vise à automatiser des tâches telles que le triage des tickets, les analyses de base et les rapports de routine. Cela reflète un changement de stratégie d'entreprise où les rôles pilotés par l'IA prennent le pas sur le travail des systèmes traditionnels.
Plusieurs facteurs essentiels expliquent cette décision. Tout d'abord, les clients attendent de leurs consultants qu'ils fassent preuve d'une utilisation pratique de l'intelligence artificielle dans leurs propres opérations. Deuxièmement, les outils d'IA réduisent la charge de travail manuel, ce qui rend certains rôles redondants tout en créant une demande pour de nouveaux profils. Troisièmement, d'autres groupes de conseil, tels que ceux couverts par les analyses de l'acquisition d'IAMConcepts par Accenture sur DualMediaLes entreprises qui évoluent plus lentement risquent de perdre leur crédibilité auprès des clients axés sur la technologie. Les entreprises qui avancent plus lentement risquent de perdre leur crédibilité auprès des clients axés sur la technologie.
- Les fonctions techniques traditionnelles axées sur la maintenance sont plus exposées au risque d'automatisation.
- De nouveaux rôles axés sur l'IA émergent autour de l'ingénierie des données, de la conception de l'aide et de l'évaluation des modèles d'IA.
- Les fournisseurs et les partenaires, tels que ceux qui construisent des moteurs de réponse d'IA mis en évidence dans la Article de StardogLes outils utilisés quotidiennement par les collaborateurs de McKinsey sont le fruit de leur travail.
- Les équipes informatiques internes sont contraintes de montrer l'impact sur l'entreprise, et pas seulement le temps de fonctionnement.
Pour les employés, cette évolution renforce une idée simple : l'alignement sur la stratégie d'entreprise axée sur l'IA est désormais une condition de la résilience professionnelle.
Rôles pilotés par l'IA et transition de la main-d'œuvre dans le secteur du conseil
La transition de la main-d'œuvre chez McKinsey se concentre sur le remplacement des tâches technologiques répétitives par des rôles axés sur l'IA qui créent et régissent les systèmes d'IA. Cela affecte la conception des emplois dans les domaines suivants développement de logicielsLes développeurs qui écrivaient auparavant du code standard travaillent désormais avec des copilotes d'IA qui génèrent de grandes portions de code. Les développeurs qui écrivaient auparavant du code standard travaillent désormais avec des copilotes d'IA qui génèrent de grandes portions de code. Les analystes de données passent de tableaux de bord manuels à la surveillance de systèmes d'IA qui créent leurs propres visualisations. Ces changements font écho à des tendances plus larges décrites dans la recherche sur l'expérience professionnelle en matière d'IA sur les sites suivants L'expérience professionnelle de l'IA.
Pour gérer cette transition, les sociétés de conseil restructurent les parcours de carrière internes. Les rôles s'articulent autour de trois piliers : Les constructeurs d'IA, les intégrateurs d'IA et les gestionnaires de risques d'IA. Chaque groupe travaille avec des chaînes d'outils et des cadres de responsabilité différents. Les constructeurs d'IA s'occupent des modèles, des données de formation et de l'infrastructure. Les intégrateurs intègrent les services d'IA dans les flux de travail des clients. Les gestionnaires de risques se concentrent sur l'auditabilité, l'éthique et la conformité réglementaire. Les professionnels qui se positionnent dans au moins un de ces piliers augmentent leur pertinence à long terme.
- Les constructeurs d'IA, tels que les ingénieurs ML, se concentrent sur le développement et la mise au point de modèles.
- Les intégrateurs d'IA connectent les services d'IA aux plateformes ERP, CRM et industrielles.
- Les gestionnaires des risques liés à l'IA s'intéressent aux biais, à la confidentialité des données et à la gouvernance des modèles.
- Les gestionnaires du changement enseignent aux consultants et aux clients comment travailler avec les partenaires de l'IA.
Cette transition de la main-d'œuvre signale que les promotions futures dépendent de la maîtrise de la collaboration avec les systèmes d'IA, et pas seulement de l'expertise technique classique.
Pression de l'automatisation dans le secteur technologique
La réduction du nombre d'emplois chez McKinsey est liée à une vague plus large d'automatisation dans le secteur de la technologie. Des startups de logiciels aux intégrateurs mondiaux, les outils d'IA prennent désormais en charge des tâches qui étaient auparavant confiées à du personnel de niveau débutant. Les assistants de codage tels que l'IA générative réduisent le temps consacré à l'échafaudage et au remaniement. La surveillance pilotée par l'IA remplace certaines opérations manuelles. Des rapports tels que l'analyse AI stats July 2025 (statistiques de l'IA en juillet 2025) sur DualMedia montrent une adoption rapide dans des secteurs tels que la finance, le commerce de détail et l'industrie manufacturière.
Cela ne supprime pas le besoin d'ingénieurs humains. Au contraire, elle pousse les professionnels vers l'intégration complexe, la conception de systèmes et la cybersécurité. Par exemple, les travaux sur l'IA qui transforment l'analyse des données, couverts par un article sur le site de L'IA transforme l'analyse des donnéesLe rapport de la Commission européenne sur l'état de la science et de la technologie, souligne que les analystes supervisent désormais les modèles d'IA plutôt que de créer manuellement chaque diagramme. Des effets similaires apparaissent dans la réponse aux incidents, les tests et la gestion de l'infrastructure. Les tâches qui suivent des modèles stricts avec des indicateurs de performance clairs font l'objet d'une automatisation plus rapide.
- Le codage répétitif et la génération de scripts sont confiés aux copilotes IA.
- La surveillance standard et le triage des alertes sont confiés à des plateformes d'exploitation de l'IA.
- L'analyse de données basée sur des schémas devient une génération automatisée de connaissances.
- L'assistance aux utilisateurs pour les transitions de problèmes courants vers les assistants d'IA et les chatbots.
Le secteur technologique est confronté à un double défi : réduire les coûts grâce à l'automatisation tout en recyclant le personnel pour la prestation de services à l'ère de l'IA.
Transformation numérique, IA et impact intersectoriel
La transition de la main-d'œuvre de McKinsey est étroitement liée à des programmes plus larges de transformation numérique dans les industries clientes. Les détaillants, les banques et les fabricants attendent de leurs conseillers qu'ils comprennent à la fois l'automatisation et les contraintes spécifiques au domaine. Par exemple, les perspectives de l'IA dans l'hôtellerie, telles qu'analysées dans le rapport de L'IA transforme l'hôtellerieLes exemples suivants montrent comment l'analyse des commentaires des clients et l'optimisation des prix passent d'un travail manuel à des systèmes d'intelligence artificielle. Des changements similaires apparaissent dans la logistique, les soins de santé et les services publics.
La transformation numérique passe désormais par cinq couches : l'infrastructure, les données, les modèles d'IA, les flux de travail de l'entreprise et la gouvernance. Les consultants qui conseillent ces programmes doivent comprendre toutes les couches, même s'ils se spécialisent dans l'une d'entre elles. L'évolution interne de McKinsey vers des rôles pilotés par l'IA s'aligne sur la nécessité de démontrer une maîtrise pratique de ces architectures. Les clients évaluent la crédibilité par des études de cas, l'utilisation d'outils internes et les résultats obtenus, et pas seulement par des diapositives PowerPoint.
- La migration de l'infrastructure des plates-formes sur site vers les plates-formes en nuage en constitue la base.
- Les pipelines de données normalisent les données d'entrée des modèles d'IA dans les différentes unités.
- Les modèles d'IA permettent la prévision, la personnalisation et la détection des anomalies.
- La refonte des processus garantit que les humains supervisent les décisions de l'IA.
La transformation numérique devient convaincante lorsque les employés voient l'IA soutenir leur travail au lieu de remplacer entièrement leur jugement.
Intelligence artificielle, cybersécurité et risques liés à la transition des effectifs
Alors que McKinsey et d'autres entreprises préconisent des rôles axés sur l'IA, les risques en matière de cybersécurité augmentent parallèlement. Les systèmes automatisés exposent de nouvelles surfaces d'attaque, de l'injection rapide à l'empoisonnement de modèles. Les plans de transition de la main-d'œuvre qui ne tiennent pas compte de la sécurité créent des obligations à long terme. Les analystes et les consultants doivent être sensibilisés aux menaces spécifiques à l'IA, telles que celles décrites dans les articles sur les risques de cybersécurité liés à l'IA sur le site Risques de cybersécurité liés à l'IA. Les attaquants ciblent les pipelines d'IA, les données d'entraînement et les services cloud connectés.
Les équipes de sécurité réagissent avec des défenses améliorées par l'IA. Elles déploient des systèmes de détection d'anomalies, de chasse aux menaces assistée par l'IA et de triage automatisé des incidents. Exemples de stratégies de cyberdéfense dans le nuage de l'IA sur IA cloud cyberdéfense montrent comment les entreprises intègrent l'IA à la fois dans l'attaque et la défense. Cette course aux armements nécessite du personnel de cybersécurité ayant de solides connaissances en matière d'IA et des développeurs ayant de solides connaissances en matière de sécurité. La stratégie d'entreprise de McKinsey doit tenir compte de ces doubles compétences dans les plans d'embauche et de requalification.
- Les systèmes d'IA génèrent de nouveaux flux de données qui attirent les attaquants.
- Les outils basés sur des invites ouvrent la voie à la fuite et à la manipulation des données.
- Les chaînes d'approvisionnement modèles, qu'elles soient ouvertes ou propriétaires, doivent faire l'objet d'un examen de sécurité.
- Le personnel doit être formé à l'hameçonnage, à l'ingénierie sociale et aux escroqueries basées sur l'IA.
Sans programmes structurés de sécurité de l'IA, les gains de l'automatisation risquent d'être érodés par des violations de données, des atteintes à la réputation et des sanctions réglementaires.
Formation à la cybersécurité et défense renforcée par l'IA
La réduction des emplois dans l'assistance technique traditionnelle ne supprime pas le besoin de jugement humain dans la cybersécurité. Au contraire, les outils d'IA augmentent la complexité du travail de défense. Les équipes de sécurité ont besoin d'une formation ciblée qui couvre à la fois les menaces classiques et les risques spécifiques à l'IA. Des ressources telles que les programmes de formation à la cybersécurité en entreprise mis en avant dans formation à la cybersécurité en entreprise montrent comment les entreprises s'attaquent au phishing, au vol de données d'identification et à l'ingénierie sociale à grande échelle. Les courriels d'hameçonnage générés par l'IA semblent désormais plus convaincants et plus personnalisés.
Les organisations déploient de plus en plus de services de détection basés sur l'IA qui mettent en corrélation les journaux, le comportement des utilisateurs et les renseignements sur les menaces externes. Des articles tels que celui sur l'avenir de la cybersécurité par l'IA sur L'avenir de la cybersécurité par l'IA illustrent cette tendance. Ces systèmes signalent les activités suspectes plus rapidement qu'un examen manuel. Les analystes humains valident les alertes, ajustent les modèles et traitent les enquêtes complexes. Cette collaboration modifie le profil de compétences du personnel chargé de la sécurité et accroît les attentes des consultants en technologie qui donnent des conseils sur les cyberprogrammes.
- Des simulations d'hameçonnage aident les employés à reconnaître les escroqueries générées par l'IA.
- Les flux de renseignements sur les menaces de l'IA réduisent le bruit dans les centres d'opérations de sécurité.
- La formation continue permet au personnel de se tenir au courant de l'évolution des techniques d'attaque.
- Des playbooks clairs définissent ce que les humains examinent et ce que l'IA automatise.
Les stratégies efficaces de transition de la main-d'œuvre considèrent les compétences en matière de cybersécurité comme une exigence fondamentale pour toutes les fonctions liées à l'IA, et non comme une préoccupation distincte.
Stratégie d'entreprise, éthique de l'IA et impact social des réductions d'emploi
Le rapport de McKinsey sur la réduction des emplois dans la technologie soulève des questions publiques sur l'impact social de la stratégie d'entreprise axée sur l'IA. Alors que les mémos internes mettent l'accent sur la compétitivité et l'efficacité, les observateurs externes voient une tension entre les gains de productivité et la stabilité de l'emploi. Les rapports sur les débats autour de la bulle de l'IA, tels que ceux publiés dans Le débat sur la bulle de l'IA suscite des inquiétudesLe rapport de la Commission européenne sur l'automatisation de l'économie montre que certains investisseurs se demandent si les investissements dans l'IA justifient toujours des réductions d'effectifs. Les employés touchés par l'automatisation ont souvent du mal à obtenir une aide à la requalification, des indemnités de licenciement de qualité et une recherche d'emploi sur des marchés saturés par des profils similaires.
Les stratégies d'IA responsables comprennent une communication transparente, des programmes de recyclage et des critères clairs pour la redéfinition des rôles. Les sociétés de conseil qui conseillent les gouvernements et les entreprises sur la transition de la main-d'œuvre doivent aligner leur propre comportement sur leurs recommandations. Une partie de cet alignement implique des cadres d'IA éthiques, des vérifications des préjugés et une surveillance humaine. Lorsque les entreprises suppriment des rôles, elles sont confrontées à un examen minutieux concernant les membres du personnel qui bénéficient d'opportunités de transition vers des rôles pilotés par l'IA et ceux qui n'en bénéficient pas.
- Une communication claire sur les critères de sélection réduit les rumeurs et la méfiance.
- Les programmes de reconversion aident certains employés à occuper des postes axés sur l'IA.
- Des partenariats avec des universités et des organismes de formation soutiennent le personnel concerné.
- Les engagements publics sur la qualité de l'emploi influencent la réputation de l'entreprise et la confiance des clients.
Une stratégie d'entreprise qui associe l'automatisation à des efforts crédibles de développement humain tend à maintenir la valeur de la marque sur de plus longues périodes.
Exemple de cas, d'un rôle traditionnel d'informaticien à celui de consultant spécialisé dans l'IA
Prenons l'exemple d'une employée fictive de McKinsey, Laura, qui travaillait en tant qu'ingénieur système interne. Son rôle se concentrait sur la maintenance des outils internes et sur l'assistance aux consultants. Avec la réorganisation de la main-d'œuvre technique, son poste est apparu sur une liste de rôles menacés par l'automatisation. Au lieu de quitter immédiatement son poste, elle s'est inscrite à un programme de requalification combinant les principes fondamentaux de l'IA, l'ingénierie rapide et la formation à la sécurité du cloud, inspiré par des parcours de requalification similaires observés dans les analyses de l'éducation à l'IA, telles que celle de L'IA dans l'éducation.
En l'espace de douze mois, Laura est passée à un poste de consultante axée sur l'IA. Elle travaille maintenant sur des projets clients qui introduisent des assistants IA pour la gestion des connaissances et la génération de propositions. Sa compréhension préalable des systèmes internes l'aide à faire le lien entre les exigences techniques et commerciales. Son parcours illustre comment une transition structurée de la main-d'œuvre peut soutenir à la fois les objectifs de l'entreprise et les carrières individuelles. En l'absence d'une requalification ciblée, les employés occupant des postes comparables rejoignent souvent le groupe touché par la réduction d'emploi.
- L'identification précoce des rôles à risque donne au personnel le temps de se préparer.
- Les programmes d'apprentissage mixte associent un contenu en ligne à un accompagnement en direct.
- Les rotations de projets permettent aux employés de tester le travail axé sur l'IA avant un transfert complet.
- Les parcours de certification offrent des étapes claires et une reconnaissance.
Ces récits montrent que les rôles pilotés par l'IA ne sont pas toujours le fruit d'un recrutement externe ; la transformation interne reste une option solide.
Notre avis
La réduction d'emplois dans le secteur de la technologie de McKinsey met en évidence un réalignement plus large, où l'intelligence artificielle, l'automatisation et la transformation numérique définissent la prochaine décennie de conseil. Les entreprises qui se restructurent autour des rôles pilotés par l'IA gagnent en rapidité et en envergure, mais elles acceptent aussi la responsabilité de l'impact social des réductions d'effectifs. Les professionnels qui comprennent les systèmes d'IA, la cybersécurité et les programmes numériques interprofessionnels réduisent leur exposition à ces changements. Articles sur le travail et l'IA, tels que les perspectives de l'IA sur l'expérience professionnelle à l'adresse données mainframe AI insightsLa mise en place d'un système d'information sur les droits de l'homme et les droits de l'homme renforce ce message.
D'un point de vue technique, l'IA façonne désormais non seulement le fonctionnement des services, mais aussi la manière dont les organisations recrutent, forment et récompensent leur personnel. Pour les lecteurs qui travaillent dans l'ingénierie, le conseil ou la cybersécurité, la priorité est d'aligner les compétences sur la stratégie d'entreprise centrée sur l'IA. Cela implique un apprentissage actif, une expérimentation pratique des outils d'IA et une attention particulière à la sécurité et à l'éthique. Cette transition de la main-d'œuvre ne s'inversera pas. La question pertinente pour chaque professionnel devient simple : où se positionner pour que l'intelligence artificielle devienne un multiplicateur de valeur personnelle, au lieu d'être un moteur de réduction d'emplois.