Quelque part, en ce moment même, un employé(e) est en train de réaliser seul(e) ce qui nécessitait autrefois toute une équipe. La différence tient aux outils et aux systèmes intégrés dans ses processus de travail. A mesure que ces processus deviennent plus rapides et plus simples, le besoin de niveaux hiérarchiques intermédiaires diminue. Cette évolution, encore discrète, s’impose comme l’un des changements organisationnels les plus marquants de cette décennie. De nombreuses entreprises commencent à peine à en mesurer l’ampleur.

Introduction

Le 26 février 2026, Jack Dorsey, PDG de Block, a annoncé une réduction de 40% des effectifs, faisant passer les équipes de plus de 10’000 employés à un peu moins de 6000. Cette décision est intervenue malgré des performances solides. Le bénéfice brut a progressé de 17% sur un an et les prévisions ont été relevées. Les marchés ont salué l’annonce, le titre a gagné plus de 20% dans la foulée. A première vue, la décision pouvait sembler contre-intuitive.

L’explication tient à des transformations déjà à l’œuvre au sein de l’entreprise. En interne, des systèmes d’intelligence artificielle transformaient progressivement les méthodes de travail. L’agent de programmation développé par Dorsey, Goose, permettrait aux ingénieurs de gagner entre huit et dix heures par semaine. Au moment de l’annonce de la restructuration, près de 90% des nouvelles lignes de code étaient déjà générées par des systèmes d’IA. «Les outils d’intelligence ont changé ce que signifie construire et piloter une entreprise», a déclaré Dorsey aux investisseurs. «Une équipe bien plus réduite, équipée des outils que nous développons, peut faire davantage, et mieux.»

Il ne s’agit pas d’un cas isolé. Dans de nombreux secteurs, les entreprises commencent à fonctionner sous des contraintes différentes de celles qui ont façonné les organisations traditionnelles. A mesure que l’accès à l’information s’élargit, la coordination devient plus simple et l’exécution s’accélère. Si les conditions qui justifiaient les structures hiérarchiques évoluent, leur pertinence, dans leur forme actuelle, mérite d’être questionnée.

L’érosion des hiérarchies traditionnelles

Depuis plus d’un siècle, l’organisation des entreprises repose sur un modèle pyramidal. A son sommet siègent le PDG et un cercle restreint de dirigeants; en dessous s’empilent des couches successives de cadres intermédiaires et de superviseurs, jusqu’à une large base d’employés opérationnels. Bien avant les grandes entreprises modernes, dans l’Egypte ancienne, la construction des pyramides elle-même reposait sur une logique comparable: architectes et planificateurs au sommet, encadrants et coordinateurs au centre, et une main-d’œuvre massive à la base.

Dans ce type de structure, les décisions se prennent en haut puis se diffusent vers le bas. La stratégie, l’allocation du capital, les investissements majeurs, les plans de recrutement ou les choix tactiques relèvent de la direction et de ses équipes proches. Les niveaux inférieurs exécutent, avec une marge de manœuvre limitée. Ce fonctionnement vertical s’inscrit dans l’héritage du management industriel, largement inspirés des chaînes de commandement militaires, puis affinés à mesure que les entreprises se sont développées au XXe siècle.

L’asymétrie d’information en constitue le socle du pouvoir. Les dirigeants contrôlent les flux de données, les prévisions de marché, les modèles financiers, l’intelligence concurrentielle et les plans de long terme. L’information est ensuite filtrée et distribuée au fur et à mesure qu’elle descend la pyramide. Ceux qui occupent le sommet sont perçus comme disposant de la vision la plus large et ainsi de la légitimité la plus forte pour décider.

Ce modèle a toutefois été conçu pour un monde où l’information était coûteuse à traiter et lente à circuler. Des couches organisationnelles entières se sont structurées autour de cette contrainte. Les analystes collectaient les données, les managers les consolidaient, et les dirigeants les interprétaient avant toute décision. Chaque étape apportait de la structure, mais aussi des délais.

Comme le soulignent Jack Dorsey et Roelof Botha dans leur article «From Hierarchy to Intelligence», les entreprises restent aujourd’hui fortement marquées par ces schémas hérités, où la coordination, le reporting et l’alignement passent par des niveaux hiérarchiques multiples. Dans de nombreux cas, la complexité elle-même est devenue un facteur de résilience. Les organisations ont bâti des processus entiers autour de logiciels d’entreprise sophistiqués, nécessitant souvent des équipes dédiées pour les exploiter, les maintenir et les interpréter. Avec le temps, la maîtrise de ces outils est devenue une compétence, voire une trajectoire de carrière. Un système auto-entretenu s’est ainsi installé. La complexité justifie des niveaux de coordination supplémentaires, qui renforcent à leur tour le besoin d’outils et de processus toujours plus complexes.

Pourtant, des signes de rupture apparaissent. Ces dernières années, plusieurs entreprises ont réduit leurs effectifs, en particulier dans les fonctions de coordination et de support, sans baisse proportionnelle de leur production. Dans certains cas, la productivité est restée stable, voire s’est améliorée. De grands groupes comme Amazon, Meta, Microsoft ou Oracle ont annoncé des réductions d’effectifs significatives tout en poursuivant leur expansion et en intensifiant leurs investissements dans l’automatisation et les systèmes fondés sur l’IA. Selon Nikkei Asia, le secteur technologique a supprimé près de 80’000 emplois dans le monde au premier trimestre 2026, dont près de la moitié dans le cadre de restructurations liées à l’automatisation et à l’IA. La pyramide hiérarchique a été pensée pour répondre à la rareté de l’information, des capacités de traitement et des moyens de coordination.

Source: Bloomberg, Bureau of Labor statistics

Le grand changement  

Le changement le plus profond ne se situe pas au niveau des organisations, mais au niveau des individus. Dans tous les secteurs, un nouveau profil apparaît: le «10x employé». Il s’agit d’un collaborateur équipé d’outils d’intelligence artificielle, capable d’accomplir seul ce qui nécessitait auparavant une équipe entière. Les gains de productivité sont concrets et mesurables. Par exemple, les développeurs utilisant GitHub Copilot réalisent leurs tâches environ 55% plus vite. En finance, des analystes appuyés par des modèles d’IA réduisent des travaux de due diligence ou de modélisation de plusieurs jours à seulement quelques heures. En marketing, l’IA générative permet de produire cinq à dix fois plus de contenus, sans augmenter les effectifs. Dans tous les cas, l’IA ne remplace pas le jugement humain. Elle élimine surtout les tâches lentes et répétitives. La limite ne vient donc plus de la capacité à produire, mais de la qualité de la réflexion et de la prise de décision.

Source: McKinsey

Un second bouleversement, cette fois structurel, transforme le fonctionnement des organisations. Dans les modèles traditionnels, l’information circulait vers le sommet, où se concentrait le pouvoir décisionnaire. Les managers justifiaient leur valeur-ajoutée dans leur vision plus large des données, des équipes et des dynamiques internes. Cet avantage s’efface avec l’arrivée de l’IA. Aujourd’hui, des analystes équipés de modèles d’IA bien configurés et connectés aux données internes peuvent réaliser des analyses qui relevaient auparavant du management senior. Ils peuvent synthétiser rapidement des informations, tester des hypothèses, identifier des problèmes et formuler des recommandations solides. Surtout ils n’ont plus besoin d’attendre les validations formelles ou les réunions hebdomadaires pour avancer. Ainsi, la capacité d’analyse et de décision se diffuse dans l’organisation, au plus près de l’action.

Source: PwC

Les collaborateurs dépendent de moins en moins de leurs managers pour l’analyse et l’orientation stratégique, longtemps au cœur du management. Le rôle du manager évolue il n’est plus seulement décideur, mais devient davantage un validateur, chargé d’évaluer des livrables produits plus rapidement et au plus près du terrain. Le rapport 2025 du World Economic Forum sur l’avenir du travail identifie cette réduction du temps de décision comme une transformation majeure du travail intellectuel, non pas liée à une réorganisation formelle, mais à la diffusion directe des capacités d’IA auprès des individus.

Ce basculement fait émerger une hiérarchie de compétence plutôt que de position. L’influence repose désormais moins sur le titre ou l’ancienneté que sur trois facteurs: la capacité à exploiter l’IA, la rapidité à passer de la question à la réponse, et la qualité du jugement pour orienter et évaluer ces systèmes. Le prompting et le jugement deviennent centraux. A mesure que l’IA progresse, la limite reste humaine, en effet une question mal formulée produit une réponse fluide mais creuse, tandis qu’une question précise génère une analyse utile. Ainsi, la combinaison entre expertise métier et maîtrise de l’IA devient déterminante. Selon Deloitte, les entreprises investissant ayant une culture IA structurée enregistrent une augmentation de 34% d’engagement et une baisse de 22% du turnover parmi leurs talents. La performance managériale ne se mesure plus au volume produit, mais à la qualité du jugement appliqué à des systèmes hautement productifs. Les organisations qui adaptent rapidement leurs critères d’évaluation éviteront de nouvelles inefficiences.

Source: BCG

Qui sont les grands gagnants

Dans un monde façonné par l’IA, la résilience devient un véritable avantage concurrentiel. D’ici 2030, les entreprises qui réussiront seront celles qui auront compris que l’IA redistribue la création de valeur en bousculant les hiérarchies traditionnelles, et qui auront su adapter leur modèle en conséquence.

Les principaux gagnants sont ceux qui contrôlent l’ensemble de la chaine de l’IA: les modèles, les données et l’infrastructure. Des acteurs comme OpenAI, Google ou Microsoft captent une part importante de la valeur en jouant le rôle d’intermédiaires incontournables, via leurs API, leurs données et leur pouvoir de fixation des prix. Les entreprises qui utilisent ces outils gagnent en productivité, mais restent dépendantes de ces plateformes. Selon Goldman Sachs, les fournisseurs d’infrastructure IA pourraient capter environ 40% de la valeur économique totale d’ici 2030. Dans ce contexte, les gains de marge liés à l’adoption de l’IA risquent d’être temporaires, car les mêmes outils deviennent rapidement accessibles à tous. A long terme, l’avantage revient aux entreprises qui développent leurs propres données, créent des modèles sur mesure et conservent un certain contrôle sur leur infrastructure. D’après BCG, ces organisations bénéficient d’une prime de valorisation de 30 à 40%. Pour la majorité des entreprises, l’enjeu n’est donc pas de concurrencer les géants technologiques, mais de considérer la donnée comme un actif stratégique, d’intégrer l’IA en profondeur et de limiter les risques de dépendance.

Le rôle du management change profondément, il passe de la supervision à l’orchestration. En parallèle, de nombreuses tâches de contrôle sont automatisées, ce qui réduit leur valeur économique. Les entreprises qui s’adaptent gagnent en efficacité, font moins d’erreurs et récupèrent rapidement leurs investissements. Celles qui ne font pas évoluer leurs rôles risquent, au contraire, de perdre des talents, d’augmenter leurs coûts de recrutement et de remplacement. Au final, les compétences essentielles telles que la stratégie, le jugement et l’éthique restent humaines. Les développer et les retenir devient un élément central de la solidité de l’entreprise.

Conclusion

Pendant l’essentiel de l’histoire économique moderne, les entreprises se sont développées en ajoutant des effectifs et des niveaux d’organisation. La hiérarchie apportait un cadre dans un environnement marqué par la rareté de l’information et des coûts de coordination élevés. A mesure que ces contraintes s’estompent, les structures qui en découlaient perdent en pertinence. La création de valeur se rapproche de l’individu. Le travail est produit plus rapidement, les décisions sont prises plus tôt, et la distance entre analyse et action se réduit. Dans ce mouvement, le collaborateur gagne en capacités, en autonomie, et en impact. Les organisations qui conservent des structures inchangées risquent de s’alourdir inutilement et de freiner des processus qui n’en ont plus besoin.