L'IA est en train de supprimer les managers intermédiaires

La direction d’ouvres de Huang Renxun compte environ 60 cadres qui lui rendent directement compte. Il ne nomme pas de “numéro deux” et n’organise pas de réunions individuelles une à une. Il dit : « Je ne rencontre jamais chacun d’eux en tête-à-tête. S’il y a un problème, on le met sur la table, et tout le monde s’y attaque ensemble. »

Selon la gestion traditionnelle, le nombre maximal de personnes qu’un leader peut gérer efficacement est de 3 à 8 ; au-delà, il devient facile de perdre le contrôle. Mais Huang Renxun, grâce à cette structure extrêmement aplatie, est parvenu à se hisser parmi les trois premières capitalisations boursières mondiales.

Quand Elon Musk a pris en main Twitter en 2022, il a, en quelques semaines, réduit fortement les 7 500 employés à environ 1 500. Le grand public prévoyait largement que la plateforme allait s’effondrer ; au final, Twitter (aujourd’hui X) a non seulement survécu, mais l’itération produit a continué.

Ces deux cas mettent en lumière la question tacite qui subsiste dans les entreprises modernes : dans une structure en pyramide, à quoi servent exactement les cadres intermédiaires ?

Intermédiaires : relais de l’information

La vérité peut être un peu cruelle : nous avons conservé depuis deux mille ans des systèmes de management par strates ; ce n’est jamais, en soi, une solution optimale pour l’évolution d’une organisation. Ce n’est qu’un pis-aller contraint par des défauts physiologiques humains.

Qu’il s’agisse du système des commanderies et districts de la Chine des Qin, de la hiérarchie de commandement imbriquée de l’armée romaine, ou encore du rôle d’officier d’état-major créé spécifiquement lors de la reconstruction de l’armée prussienne au XVIIIe siècle, dans l’histoire de l’humanité, toute conception hiérarchique des grandes organisations a, au fond, le même objectif : comment l’information doit circuler correctement dans une population massive.

La fonction centrale des managers intermédiaires se résume à une seule chose : traduire les décisions prises plus haut en instructions exécutables en bas, et agréger les situations en bas en une information lisible par ceux d’en haut. Ils ne sont pas un outil de pouvoir : ce sont des protocoles d’information.

Lors de l’expansion initiale de Huawei, Ren Zhengfei a consacré beaucoup d’efforts à créer des départements et à définir des processus de collaboration ; la logique du fond est la même : comment faire coopérer plusieurs dizaines de milliers de personnes, tout en empêchant l’information de se déformer pendant la transmission.

En regardant maintenant le licenciement chez Twitter, la démarche de Musk est logiquement très claire : il vérifie quels postes créent réellement le produit, et lesquels ne font que de la transmission d’information et de la coordination interne.

Quand Musk dépasse ces relais d’information et fait directement travailler les ingénieurs face au code, la machine continue de fonctionner. En revanche, la méthode adoptée par Twitter est brutale. Après de grandes suppressions d’emplois, de nombreuses fonctions de coordination réellement utiles disparaissent aussi, et certains problèmes de la plateforme finissent alors par se révéler.

Conclusion : supprimer des postes ne suffit pas à résoudre le problème de fond. Il faut un mécanisme de remplacement.

Trois expériences dans les grands groupes chinois

Avant l’apparition d’un mécanisme de remplacement, face à la concurrence féroce, les entreprises chinoises de l’Internet avaient déjà conscience des pertes pendant la circulation de l’information, et ont tenté de pousser l’efficacité de coopération humaine à son maximum via des systèmes extrêmes.

ByteDance a cherché à briser les cloisons informationnelles grâce à une transparence très élevée. Avec des outils de collaboration interne comme Feishu, elle fournissait aux employés assez de contexte pour réduire les ordres et les procédures d’approbation, et diminuer la dépendance au commandement des cadres intermédiaires. Mais avec l’augmentation de l’échelle, ByteDance est finalement revenue à une architecture de départements séparés par lignes métier ; la hiérarchie est revenue discrètement. La transparence de l’information seule ne suffisait pas.

Pinduoduo a rationalisé la hiérarchie jusqu’à l’extrême, avec une orientation très forte vers les résultats, ce qui lui a permis de courir sur le segment e-commerce avec des chiffres d’efficacité sans équivalent. Mais cette voie est presque impossible à reproduire. Elle repose sur une densité extrême de talents et une pression culturelle ; la majorité des entreprises ne peuvent pas se permettre ce coût.

Zhang Ruimin de Haier, en 2005, a scindé 80 000 employés en plus de 4 000 unités de “mini-entrepreneuriat”. Chaque unité est directement responsable devant les utilisateurs, et de nombreux postes de management intermédiaire ont été supprimés. Mais en l’espace de 10 ans, plus de 20 000 employés sont partis, car ils n’arrivaient pas à s’adapter à ce modèle à forte autonomie. Plus l’entreprise grandit, plus les coûts de coordination augmentent ; une simple restructuration par le système, une fois à terme, ne suffit plus.

Ces trois trajectoires confirment une réalité : dans une organisation purement humaine, chercher une horizontalité extrême entraîne souvent un dilemme entre perte de contrôle et pression intense. Retirer les cadres intermédiaires fait facilement se rompre la circulation de l’information. En s’appuyant sur le système et la culture pour améliorer l’efficacité de la coordination, ce que les mécanismes humains peuvent faire est, fondamentalement, arrivé à sa limite.

Manus : 78 personnes, 125 millions de dollars

Un mécanisme de remplacement capable de briser réellement ce plafond est en train d’émerger.

En 2025, une entreprise d’IA née en Chine puis installée à Singapour, Manus, a apporté la réponse ultime. En s’appuyant uniquement sur une équipe de 78 personnes, elle a atteint en 9 mois un chiffre d’affaires annualisé équivalant à environ 125 millions de dollars. À la fin 2025, Meta l’a acquise pour plus de 2 milliards de dollars.

Chez Manus, il n’y a pas de processus d’approbation traditionnel, ni de chef de projet qui coordonne au milieu. Leur système fonctionne en collaboration via plusieurs programmes d’IA : l’un décompose les tâches, un autre exécute, et un autre vérifie les résultats. L’IA accomplit toute la coordination de manière autonome, tandis que ces 78 personnes se concentrent sur les parties que le système ne peut pas atteindre temporairement : jugement intuitif, limites de la valeur, et les premières étapes dans de nouveaux contextes.

Ce n’est pas une entreprise de démarrage “chanceuse”. C’est la preuve que, une fois un “trou” comblé, l’efficacité peut aller aussi loin que possible. Une petite équipe qui déclenche une énorme valeur commerciale : c’est précisément la transformation d’efficacité rendue possible quand l’IA prend en charge le rôle de coordination.

IA : une infrastructure pour la prise en charge de la coordination

Manus n’est pas un cas isolé ; cette tendance se produit à une échelle bien plus grande.

En début d’année, le fondateur de la société américaine de fintech Block (qui possède des applications de paiement connues comme Square et Cash App), Jack Dorsey, a mené une réorganisation d’architecture marquante. Le nombre d’employés, qui dépassait les 10 000, a été réduit à moins de 6 000 ; l’essentiel des suppressions a porté sur les postes de management intermédiaire, de product managers et d’analystes.

Dans une lettre aux actionnaires, le responsable écrit : il s’agit de reconstruire une nouvelle façon de travailler, avec des outils intelligents et des équipes plus petites et plus aplaties. Le marché a réagi positivement : le cours de l’action a fortement augmenté en une seule journée.

Mais plus digne d’attention que ces licenciements, c’est ce qu’ils construisent. Pour que l’IA remplace vraiment les cadres intermédiaires, il faut deux éléments.

D’abord, une “vue” interne en temps réel. Block pratique le travail à distance : la prise de décision, le code, le design — tout laisse des traces numériques. Le système lit ces données pour connaître en temps réel l’état interne de toute l’entreprise : qui fait quoi, où ça bloque, et où se trouvent les ressources. Dans le passé, cela nécessitait que les managers se synchronisent via des réunions ; à présent, l’IA effectue automatiquement cet alignement de l’état interne.

Ensuite, un modèle de “vérité client”. La mission centrale des cadres intermédiaires traditionnels et des product managers consiste à comprendre les besoins des utilisateurs et à les transformer en orientations produit. Mais les entretiens et les questionnaires introduisent naturellement des biais : ce que les gens disent et ce qu’ils font sont souvent incohérents. Block, en traitant des millions de transactions réelles de données, transforme les flux de fonds en faits comportementaux. Les variations des flux de trésorerie des commerçants, les migrations d’utilisateurs, les transferts de structures de consommation : tout cela peut être capturé et combiné en entrées de décision.

L’addition de ces deux couches de capacités remplace intégralement les fonctions d’intégration de l’information et de coordination décisionnelle auparavant assumées par les cadres intermédiaires. L’organisation commence à se contracter autour de trois types de rôles :

des experts approfondis, qui travaillent directement dans le contexte complet fourni par le système ; des responsables d’un sujet, qui obtiennent un problème précis et, dans un délai limité, ont le pouvoir de mobiliser toutes les ressources nécessaires ; une fois le problème résolu, ce rôle est dissous ; des experts qui encadrent, qui font à la fois le travail concret et forment les personnes autour d’eux.

De nombreuses réunions d’alignement sur l’avancement disparaissent, parce que le système synchronise déjà l’information à la base. La forme durable d’existence des managers intermédiaires commence à être réécrite.

Mais tout cela repose sur une condition : l’entreprise dispose-t-elle de données numériques suffisamment denses et suffisamment réelles, pour que le système puisse construire ces deux “cartes de la réalité” ? Sans cette base, l’IA n’est qu’un outil plus efficace, et non l’organisation elle-même.

La disparition des cadres intermédiaires n’est pas due au fait qu’ils ne font pas d’efforts

Huang Renxun, avec 60 personnes en direct, contourne les strates ; l’Inde Nvidia de 30 000 personnes conserve la vitesse de décision d’une start-up ; après avoir supprimé 80 % des effectifs, la plateforme fonctionne normalement ; Block confie la moitié du travail de coordination au système ; Manus produit le niveau d’une entreprise de taille moyenne avec 78 personnes.

Ces choses ne sont pas dues au hasard, ni à des exceptions de génies individuels. C’est la manifestation d’une même tendance à différents endroits.

Depuis deux mille ans, la raison d’exister des strates n’avait qu’un seul fondement : les humains étaient alors le seul mécanisme de relais d’information disponible. Cette prémisse a changé.

La disparition des managers intermédiaires ne vient pas du fait qu’ils ne font pas d’efforts ; elle vient du fait que la chose grâce à laquelle ils existent — collecter, agréger, transmettre, traduire l’information — est désormais faite plus vite, avec plus de justesse, et à moindre coût par le système.

Les deux mille ans de compromis s’arrêtent ici.