Uber a licencié environ 10 % de son personnel de service client dans le cadre d'une restructuration plus large de sa division support, couplée à une transition accélérée vers des outils de service client alimentés par l'intelligence artificielle.

Les suppressions d'emplois, confirmées jeudi, reflètent une tendance croissante dans les secteurs de la technologie et du transport par applications à l'échelle mondiale, où les entreprises déploient de plus en plus l'IA pour accomplir des fonctions qui nécessitaient autrefois de grandes équipes d'agents humains.

Uber n'a pas communiqué le nombre exact d'employés concernés. Cependant, une réduction de 10 % au sein de la division service client d'une entreprise opérant dans plus de 70 pays constitue une diminution d'effectifs substantielle.

La restructuration s'inscrit dans le cadre des investissements massifs d'Uber dans des outils d'IA conçus pour gérer les demandes client de routine, notamment les litiges liés aux trajets, les demandes de remboursement, les signalements d'objets perdus et les problèmes de compte. Il s'agit d'interactions à volume élevé et répétitives que les systèmes d'IA peuvent traiter plus rapidement et pour une fraction du coût d'un agent humain. Pour une entreprise de l'ampleur d'Uber — traitant des millions de trajets quotidiennement et gérant un volume considérable de demandes d'assistance — la logique financière de l'automatisation est claire. Uber a publié son premier bénéfice d'exploitation annuel en 2023 après des années de pertes, et l'entreprise est soumise à une pression soutenue de la part des investisseurs pour démontrer que cette rentabilité peut être maintenue et développée grâce à la rigueur opérationnelle.

Uber n'est pas la seule entreprise à emprunter cette voie. Plus tôt cette année, Klarna, l'entreprise suédoise de paiement échelonné, a déclaré que son assistant IA accomplissait le travail de 700 agents de service client. Duolingo a réduit ses effectifs de sous-traitants plus tôt dans l'année, en invoquant l'IA. Salesforce a annoncé qu'elle n'embaucherait pas de nouveaux ingénieurs logiciels car l'IA absorbait cette charge de travail. La tendance est cohérente : les entreprises identifient les segments de leur main-d'œuvre qui traitent des tâches structurées et reproductibles, et les remplacent par des systèmes d'IA qui ne nécessitent ni pauses, ni formation aux produits, ni avantages sociaux. Le support client est apparu comme l'une des applications d'IA générative en entreprise les plus précoces et les plus mesurables, ce qui explique pourquoi plusieurs entreprises de secteurs différents prennent des décisions similaires en matière d'effectifs à peu près au même moment.

La réaction en ligne a été rapide et largement sceptique. « Le support client vient de devenir du prompt client », a écrit un utilisateur sur X. Un autre a déclaré sans détour : « Désormais, il n'y a plus de place pour le service client. La plupart des choses sont déjà automatisées par l'IA. » Un troisième a exprimé une préoccupation pertinente : « J'espère que l'IA peut vraiment gérer le chaos qui accompagne les trajets Uber. On a toujours l'impression d'un pansement sur un problème plus profond. »

Cette préoccupation met en lumière un défi spécifique au service client dans le secteur du transport par application. Une part importante des interactions n'est pas routinière. Elles sont souvent complexes, émotionnelles et contextuelles, d'une manière que les systèmes d'IA actuels peinent à traiter efficacement.

Considérez les types d'expériences Uber frustrantes que les utilisateurs signalent couramment : un chauffeur se rend au mauvais endroit et annule le trajet tout en facturant des frais d'annulation ; un passager oublie un objet de valeur dans un véhicule et le chauffon ne répond pas ; la tarification dynamique est appliquée à un trajet qui semblait ordinaire ; un compte est signalé pour fraude après une connexion depuis un nouvel appareil en voyage.

Ces scénarios ne sont pas de simples catégories de tickets avec des résolutions simples. Ils exigent du jugement, de la discrétion, la capacité d'interpréter ce qu'un client frustré cherche réellement à exprimer, et parfois l'autorité d'accorder une exception. L'IA gère bien les cas standards mais peine avec les cas atypiques — or, dans le service client, ce sont souvent ces cas atypiques qui déterminent si un client reste fidèle ou part.

Cela ne signifie pas que l'IA n'a pas sa place dans le support client. Elle en a clairement une, et pour des demandes telles que « où est mon chauffeur » ou « comment mettre à jour mon mode de paiement », l'IA est manifestement efficace. Les gains d'efficacité sont réels. Cependant, les entreprises qui automatisent entièrement le support et suppriment le recours à l'intervention humaine découvrent souvent, parfois douloureusement, que les clients incapables d'obtenir une résolution satisfaisante auprès d'un robot ne l'acceptent pas simplement. Ils contestent les frais auprès de leur banque, publient des avis publics négatifs ou se tournent vers un concurrent.

Pour les travailleurs, les conséquences sont immédiates. Dix pour cent d'un personnel de service client perdant leur emploi à cause de l'IA n'est pas un débat abstrait sur l'avenir du travail — ce sont des personnes qui perdent leurs revenus aujourd'hui. Contrairement aux bouleversements des vagues technologiques précédentes, qui ont fini par créer de nouvelles catégories d'emplois pour absorber les travailleurs déplacés, l'IA progresse suffisamment rapidement pour que les nouveaux rôles qu'elle génère n'apparaissent pas au même rythme ni aux mêmes endroits que les postes qu'elle élimine. Les décideurs politiques des États-Unis et de l'Union européenne ont commencé à discuter de garanties liées à l'IA et au travail, bien qu'aucune réglementation contraignante ciblant spécifiquement le déplacement lié à l'IA dans les emplois de service client n'ait été adoptée à ce jour.

« L'IA transforme rapidement le service client », a observé un compte en ligne, « mais les entreprises doivent encore trouver un équilibre entre efficacité et expérience client de haute qualité. » Cet équilibre reste le véritable test, et pour les utilisateurs d'Uber qui ont un jour compté sur un représentant humain pour résoudre un problème, les mois à venir révéleront si l'entreprise l'a trouvé.