Canva supprime 1 271 postes, des études contestent le récit des suppressions liées à l'IA

Canva supprime un cinquième de ses effectifs

Canva a annoncé des suppressions de postes et une vaste réorganisation, rapporte Bloomberg le 3 novembre 2026. Dans une note aux salariés publiée sur le site de l'entreprise, la directrice générale Melanie Perkins indique que 1 271 personnes, soit 22% des effectifs, perdront leur emploi, changeront de fonction ou seront relocalisées dans des hubs centraux. Selon Bloomberg, l'intelligence artificielle impose une remise à plat structurelle à l'une des entreprises technologiques les plus en vue d'Australie. Le média décrit aussi un ralentissement de la croissance, une première pour l'éditeur de logiciels de design.

Des effectifs réduits suffiront à faire tourner les outils de design dont dépendent les utilisateurs de Canva. L'entreprise regroupera les fonctions dans des hubs centraux.

Canva n'a pas précisé combien de salariés concernés partiront, changeront de fonction ou seront relocalisés. L'entreprise n'a pas indiqué combien coûte ou rapporte cette réorganisation.

Pour la recherche, l'IA modifie des tâches, pas des métiers entiers

Un livre blanc de l'IIT Madras soutient que l'IA automatise des tâches précises à l'intérieur des métiers. Elle ne supprime pas des professions entières, affirment ses auteurs. Le document a été publié sur le site de l'institut le 26 octobre 2026. Il s'intitule « How AI Is Reconfiguring Work in India » et a été présenté lors d'une rencontre sur la gouvernance de l'IA le 22 octobre. Le professeur Balaraman Ravindran, qui dirige le Centre for Responsible AI de l'IIT Madras, estime que ces travaux contestent l'idée selon laquelle l'IA supprime toujours des emplois. « La plupart des métiers comportent des tâches, et seules certaines d'entre elles peuvent être confiées à l'IA », dit-il. Les auteurs identifient sept voies par lesquelles l'IA peut transformer le travail, dont l'automatisation dictée par les coûts et les tâches qui exigent un jugement humain ou une responsabilité réglementaire.

Automatiser des tâches routinières de niveau junior pourrait affaiblir les parcours professionnels classiques, avertit le document.

Le livre blanc esquisse une « géographie des coûts de l'IA ». Des outils bon marché et spécialisés se répandent dans les petites entreprises, tandis que les travaux avancés, comme la recherche juridique et l'imagerie médicale, restent aux mains d'organisations de grande taille et bien financées. Les auteurs présentent leur cadre comme une hypothèse à tester. Ils recommandent des outils d'IA abordables, des recherches adaptées à l'Inde et des dispositifs de reconversion plus solides.

Les données d'embauche montrent un écart entre acheter l'IA et l'utiliser

L'étude d'iCIMS et Kyle & Co. a interrogé 500 responsables RH et du recrutement ainsi que 1 000 candidats aux États-Unis. Elle montre que 45% des responsables RH jugent leur déploiement de l'IA très réussi, alors que les organisations ne mettent en production qu'environ la moitié des capacités d'IA qu'elles ont achetées. Les organisations les plus performantes utilisent en moyenne six des sept capacités d'IA dédiées au recrutement, contre 2,5 chez les moins performantes. Environ un quart des répondants avaient déployé l'IA agentique à pleine échelle sur des processus de recrutement en plusieurs étapes. Cette proportion atteint 42% chez les plus performantes et 9% chez les moins performantes.

Les candidats en voient moins que ce que les employeurs imaginent. Parmi ceux qui pensaient avoir été triés par une IA, 32% seulement déclarent que les employeurs l'ont dit clairement, et 41% soupçonnent un usage non divulgué.

Kyle Lagunas est le fondateur de Kyle & Co. Selon lui, l'écart ne sépare pas les organisations qui disposent de l'IA de celles qui n'en ont pas. « Il sépare l'achat de capacités et la construction des compétences, de la propriété des données et des pratiques opérationnelles qui permettent de les faire fonctionner », dit-il.

Les salariés apprennent l'IA sans leur employeur

Un livre blanc de l'University of Phoenix publié le 31 octobre 2026 s'appuie sur son Career Optimism Index pour décrire comment les salariés acquièrent seuls des compétences en IA. La moitié des salariés disent apprendre à utiliser l'IA de façon autonome, sans formation formelle de leur employeur, et 60% souhaitent davantage d'accompagnement sur ces outils. Côté employeurs, 62% estiment que leurs salariés développent des compétences en IA plus vite que leur organisation ne parvient à s'adapter. Ils sont par ailleurs 48% à s'inquiéter de retenir les collaborateurs à l'aise avec l'IA.

Une autre étude a porté sur 45 travailleurs du savoir d'une université publique américaine. Elle montre que demander délibérément à l'IA de contester leurs idées améliorait leurs performances. Monideepa Tarafdar, professeure de systèmes d'information à l'University of Massachusetts Amherst, appelle cette méthode la création de friction.

Tarafdar explique que les chatbots glissent vers l'approbation et répètent aux utilisateurs ce qu'ils pensent déjà. Elle avertit que les outils partagés poussent la réflexion vers ce qu'elle nomme une « homogénéisation collective ». « Ne me dites pas des choses avec lesquelles je suis d'accord, dit-elle. Dites-moi des choses avec lesquelles je ne suis pas d'accord, contredisez-moi ou essayez de trouver des failles dans mon argumentation. »