Uber réduit de 10 % ses effectifs dans le service client mondial ; pour la première fois, l’entreprise attribue cela à « une amélioration de l’efficacité grâce à l’IA »

Uber a annoncé le 23 juillet le licenciement de 10 % des effectifs du service mondial d’exploitation des communautés (support client). Dans un e-mail, un porte-parole d’Uber indique que la société est en train de « simplifier les opérations, renforcer la collaboration sur site et continuer d’embrasser l’IA », et demande aux employés précédemment en télétravail de rejoindre les bureaux situés dans les pôles désignés. Il s’agit du deuxième plan de licenciements d’Uber en moins de deux mois, et pour la première fois, Uber relie publiquement les licenciements à l’amélioration de l’efficacité grâce à l’IA.

Détails des licenciements chez Uber : le support client réduit de 10 %

D’après la déclaration par e-mail du porte-parole d’Uber, ce plan de licenciements concerne l’équipe mondiale d’exploitation des communautés (chargée des activités de support client). Le motif invoqué est « simplifier les opérations, renforcer la collaboration sur site et continuer d’embrasser l’IA » ; les employés en télétravail doivent se rendre dans les bureaux désignés conformément à la politique de retour au bureau de la société.

Le vice-président mondial de l’exploitation des communautés chez Uber, Megha Yethatika, a indiqué dans une note interne : « Notre organisation est devenue trop complexe, trop cloisonnée. » Elle affirme que le service a « déjà fait quelques progrès » dans l’intégration de l’IA, mais précise qu’« il faut une structure organisationnelle efficace pour déployer l’IA, et ne pas mettre à l’échelle une technologie de pointe sur des processus fragmentés ».

Comparaison des deux séries de licenciements chez Uber

D’après l’article original, voici les principales différences entre les deux séries de licenciements d’Uber :

Juin 2026 (première série) : après l’arrivée d’un nouveau président, réduction de 23 % des effectifs du département des ressources humaines (moins de 1 % des 34 000 employés mondiaux d’Uber). À l’époque, l’entreprise n’a pas attribué cette vague de licenciements à l’IA.

Juillet 2026 (deuxième série) : réduction de 10 % des effectifs du service mondial d’exploitation des communautés (support client). Uber relie pour la première fois publiquement les licenciements et l’amélioration de l’efficacité liée à l’IA : il s’agit de la deuxième fois en moins de deux mois que la société licencie dans le cadre de la simplification de l’organisation.

Contexte : des entreprises tech comme Block, Oracle et d’autres licencient en invoquant l’IA

D’après un article de Bloomberg, ces derniers mois, des entreprises allant des services financiers à l’opérateur cloud Oracle ont utilisé l’IA comme motif de licenciement. Cette fois, Uber rejoint formellement cette liste : et devient l’une des principales entreprises tech à expliquer directement sa décision de licencier dans le support client en s’appuyant sur l’efficacité de l’IA.

Questions fréquentes

Quelle est l’ampleur et la raison des licenciements d’Uber de mercredi ?

D’après la déclaration par e-mail du porte-parole d’Uber, ce plan de licenciements concerne 10 % des effectifs du service mondial d’exploitation des communautés (support client), pour le motif « simplifier les opérations, renforcer la collaboration sur site et continuer d’embrasser l’IA » ; il s’agit de la première fois qu’Uber attribue publiquement les licenciements à l’amélioration de l’efficacité grâce à l’IA.

C’est la énième fois qu’Uber licencie depuis combien de temps ?

D’après l’article original, c’est la deuxième fois qu’Uber licencie en moins de deux mois. La première a eu lieu en juin 2026, après l’arrivée d’un nouveau président : réduction de 23 % des effectifs du département des ressources humaines (moins de 1 % des 34 000 employés dans le monde). À l’époque, l’IA n’avait pas été mentionnée.

Que dit le vice-président Megha Yethatika au sujet de cette série de licenciements ?

D’après la note interne de Megha Yethatika, elle indique que « l’organisation est devenue trop complexe, trop cloisonnée », et souligne qu’il faut « une structure organisationnelle efficace pour déployer l’IA, et ne pas mettre à l’échelle une technologie de pointe sur des processus fragmentés ».