Le responsable de l'IA chez Microsoft se consacre à des tâches administratives pendant 18 mois.

Mustafa Suleyman, responsable de l'IA chez Microsoft, a déclaré à Financial Times Cette semaine, il a été affirmé que « la plupart, voire la totalité » des tâches informatiques des cols blancs seraient « entièrement automatisées » d'ici 12 à 18 mois. Avocats, comptables, chefs de projet, spécialistes du marketing – tous, a-t-il déclaré, verront leur travail quotidien géré par l'IA avant le milieu de l'année 2027.

C'est une affirmation surprenante. Elle mérite également un examen bien plus approfondi que les titres sensationnalistes qu'elle a suscités.

Suleyman n'est pas un commentateur comme les autres. Cofondateur de DeepMind, il a lancé Inflection AI et dirige aujourd'hui la division IA grand public de Microsoft. Il a été témoin de l'évolution de l'IA, de la simple curiosité de recherche au produit commercial, de près que quiconque. Quand il parle, le secteur est à l'écoute. Mais il est aussi, à l'heure actuelle, la personne la plus responsable du succès de Microsoft Copilot auprès des entreprises – un produit qui ne représente que 1.2 % du marché des chatbots IA, malgré la présence inégalée de Microsoft sur Windows, Office et Azure.

Ce contexte est important. Suleyman prédit l'avenir et le commercialise simultanément.

Ce qu'il a réellement dit

Il convient d'examiner la citation complète : « Le travail de col blanc, où l'on est assis devant un ordinateur, que l'on soit avocat, comptable, chef de projet ou spécialiste du marketing, la plupart de ces tâches seront entièrement automatisées par une IA d'ici 12 à 18 mois. »

Il a cité le génie logiciel comme preuve que ce changement est déjà en cours, affirmant que les développeurs utilisent désormais « le codage assisté par l'IA pour la grande majorité de leur production de code » — une transformation qui, selon lui, s'est produite « au cours des six derniers mois ».

Cette même interview a révélé la stratégie globale de Microsoft en matière d'IA : développer ses propres modèles de pointe pour atteindre une véritable autonomie en IA et réduire sa dépendance à OpenAI. L'entreprise souhaite être compétitive à tous les niveaux de la chaîne de valeur de l'IA, de l'infrastructure aux applications.

Là où il a raison

Ignorer Suleyman serait une erreur. Dans le domaine du développement logiciel en particulier, les preuves d'une adoption rapide de l'IA et de son potentiel de rupture sont plus que réelles.

Gustav Söderström, co-PDG de Spotify, a déclaré cette semaine que les meilleurs développeurs de l'entreprise « n'ont pas écrit une seule ligne de code depuis décembre », attribuant ce résultat à Claude Code et aux systèmes d'IA internes. Curseur Claude Code a atteint un chiffre d'affaires annuel d'un milliard de dollars en aidant les développeurs à produire davantage avec moins de frappes. Claude Code représente désormais 4 % de tous les commits publics sur GitHub, un chiffre qui a doublé en un seul mois. Outils de codage d'IA sont passées du statut de nouveauté à celui de nécessité plus rapidement que presque toutes les autres catégories de logiciels d'entreprise de l'histoire.

Anthropique Indice économique de janvier 2026 Une étude a révélé que 49 % des emplois peuvent désormais faire appel à l'IA pour au moins un quart de leurs tâches, contre 36 % un an auparavant. C'est une véritable accélération.

Et le marché intègre déjà cette perturbation dans ses calculs. collègueLe lancement de cette solution le mois dernier a déclenché une vente massive d'actions du secteur des logiciels, d'une valeur de 285 milliards de dollars, les investisseurs ayant recalculé quels produits SaaS un agent d'IA pourrait remplacer.

Là où il a tort

Mais il existe un fossé entre « l'IA peut aider à accomplir des tâches » et « la plupart des tâches seront entièrement automatisées ». Suleyman a aboli cette distinction, ce qui risque de fausser la réalité.

Le même rapport d'Anthropic qui a constaté une exposition des tâches à 49 % a également montré que seulement 9 % des entreprises déclarent avoir entièrement remplacé les postes. Quarante-cinq pour cent d'entre elles ont réduit leurs embauches de débutants – ce qui est significatif – mais une réduction des embauches ne signifie pas que les tâches sont « entièrement automatisées ». C'est dans cet écart que se situe la réalité de la plupart des cols blancs.

Prenons l'exemple des professions citées par Suleyman. L'IA peut-elle rédiger un contrat ? Oui. Peut-elle pratiquer le droit — gérer les relations clients, les dynamiques judiciaires, les subtilités réglementaires et la responsabilité professionnelle ? Pas avant 18 mois. L'IA peut-elle élaborer un plan marketing ? Absolument. Peut-elle comprendre pourquoi le public d'une marque est sensible à l'ironie mais pas à la sincérité ? C'est une toute autre question.

Le schéma est bien connu. L'IA excelle dans les tâches structurées et répétitives du travail intellectuel. Elle peine en revanche avec les aspects ambigus, relationnels et contextuels, qui constituent pourtant la part la plus importante du temps des professionnels. Automatiser 40 % des tâches d'un avocat ne revient pas à automatiser l'avocat. Cela accroît sa productivité de 40 %, ce qui est certes précieux, mais fondamentalement différent de ce que Suleyman a décrit.

Il y a ensuite Copilot lui-même. Malgré l'adoption de Microsoft 365 Copilot par 70 % des entreprises du Fortune 500, la plupart des organisations mènent encore des projets pilotes. L'adoption de l'IA en entreprise s'est avérée systématiquement plus lente, plus complexe et plus délicate sur le plan politique que ne le promettent les fournisseurs. Si le produit de Microsoft n'a pas automatisé les tâches administratives dans les entreprises qui le financent déjà, le délai de 18 mois pour une automatisation généralisée met à rude épreuve sa crédibilité.

Le problème des antécédents

Les dirigeants du secteur technologique ont une longue tradition de promesses excessives concernant les délais d'automatisation. En 2016, Business Insider prévoyait 10 millions de voitures autonomes sur les routes d'ici 2020.Watson d'IBM était censé révolutionner l'oncologie. Les usines entièrement autonomes étaient toujours considérées comme une perspective à cinq ans.

Ces prédictions présentaient un défaut commun : elles extrapolaient à partir du rythme des progrès techniques sans tenir compte des obstacles à l’adoption institutionnelle, de la complexité réglementaire et des comportements humains. L’IA en 2026 est plus avancée que ne l’étaient les technologies précédentes à leur apogée, mais les freins à son adoption persistent.

Le parcours de Suleyman est mitigé. Sous sa codirection, DeepMind a réalisé de véritables percées scientifiques. Inflection AI, l'entreprise qu'il a fondée après son départ de Google, a levé 1.5 milliard de dollars avant son départ pour Microsoft, et sa technologie a été en grande partie intégrée à la division IA de Microsoft. Il comprend les capacités mieux que quiconque. Mais capacités et déploiement sont deux choses différentes.

Que se passe-t-il réellement en 18 mois ?

La prédiction la plus réaliste vient du PDG d'Anthropic, Dario Amodei, qui a averti à Davos, aux côtés du PDG de DeepMind, Demis Hassabis, que l'IA touchera d'abord les embauches de début de carrière, avant que les remplacements plus importants ne prennent entre un et cinq ans. Ils ont reconnu que leurs propres entreprises embauchent déjà moins de jeunes travailleurs. — une affirmation plus honnête et vérifiable que les prévisions générales de Suleyman.

L'espace projets du Forum économique mondial On prévoit un gain net de 78 millions d'emplois dans le monde d'ici 2030, avec 170 millions de créations et 92 millions de suppressions. Les offres d'emploi pour débutants ont déjà diminué de 29 % depuis janvier 2024. C'est un problème réel, mais il s'agit d'une évolution structurelle progressive, et non d'une catastrophe imminente.

D'ici mi-2027, les outils d'IA prendront en charge une part bien plus importante des tâches routinières. Les professionnels qui maîtriseront ces outils seront plus performants que les autres. Certains postes, notamment les postes juniors composés principalement de tâches structurées, se réduiront ou disparaîtront. Les organisations seront lentes à réagir, se disputeront sur les achats et sous-investiront dans la formation.

La transformation est bien réelle. Le calendrier pourrait être exagéré.

Suleyman a raison de dire que l'IA va transformer le travail des cols blancs. Il se trompe peut-être en pensant que cela se produira dans 18 mois. C'est dans l'écart entre ces deux perspectives que réside le véritable enjeu – et c'est une histoire qui prendra des années, et non des mois, à se concrétiser.