Après avoir remplacé 90 % de son équipe par l'IA, un entrepreneur indien dévoile un bilan inattendu.

Une start-up indienne de commerce numérique a choisi de remplacer presque l’ensemble de ses salariés par des chatbots.

Un an plus tard, le bilan a de quoi surprendre.

Ce pari extrême, porté par un jeune PDG misant sur l’intelligence artificielle, relance - chiffres à l’appui - le débat sur l’avenir du travail humain dans les entreprises digitales.

Le cas Dukaan : quand le chatbot devient un salarié

Au centre de cet épisode, on trouve Dukaan, une plateforme indienne qui permet aux petits commerçants de créer rapidement une boutique en ligne. Plutôt que d’étoffer les équipes chargées du service client et du support, son fondateur, Suumit Shah, a fait l’inverse au milieu de l’année 2023 : il a licencié environ 90 % du personnel et a installé des chatbots pour prendre le relais.

L’annonce, à l’époque, a été faite avec une franchise dérangeante. Shah expliquait que l’entreprise devait réduire ses coûts de manière agressive et gagner en capacité dans un marché sous pression, pris entre des concurrents et des investisseurs impatients. Les fonctions les plus visées : le support client et les opérations répétitives.

“L’entreprise a pratiquement transformé le service client en un produit logiciel, opéré par des modèles d’IA générative et des flux automatisés.”

Cette décision a immédiatement divisé. Certains critiques ont reproché au dirigeant de se servir de l’IA comme prétexte à des licenciements massifs. À l’inverse, ses défenseurs ont soutenu qu’il n’avait fait qu’accélérer une évolution jugée inévitable dans des activités à fort volume et faibles marges. Un an après, les indicateurs communiqués par le PDG lui-même permettent de mieux mesurer l’effet concret de ce choix.

Ce qui a réellement changé avec 90 % d’effectifs en moins

D’après Shah, c’est le service client qui a connu la transformation la plus visible. Auparavant, Dukaan s’appuyait sur une équipe humaine pour traiter les questions et les réclamations des commerçants utilisant la plateforme. Désormais, l’immense majorité des demandes passe par un chatbot entraîné en plusieurs langues, alimenté par l’historique des conversations, la documentation interne et les politiques de l’entreprise.

Les indicateurs de performance les plus marquants

• Temps moyen de réponse : passé de près de 2 minutes à des réponses quasiment instantanées.
• Temps moyen de résolution : descendu de plus de 2 heures à quelques minutes pour les sollicitations simples.
• Coût par interaction : en forte baisse, la masse salariale ayant été drastiquement réduite.
• Disponibilité : assistance automatisée 24 heures sur 24, sans roulement ni astreintes.

Ces chiffres, publiés par le PDG, étayent l’idée que les chatbots peuvent absorber un volume important de demandes de façon régulière, sans pause et sans retard. Dans une activité de commerce en ligne, cela se traduit par moins d’attente, moins de dossiers en cours et moins de situations qui s’éternisent sur plusieurs jours.

“L’IA s’est montrée efficace sur des tâches standardisées : répondre aux questions récurrentes, vérifier le statut des commandes, effectuer des remboursements simples, guider l’utilisateur via des tutoriels et détecter des erreurs fréquentes.”

Sur un plan strictement opérationnel, le bilan présenté par Shah est, selon ses propres mots, “positif”. L’entreprise a abaissé ses coûts, amélioré certains indicateurs de support et maintenu le service en fonctionnement, sans incidents majeurs rapportés publiquement.

Quand le “positif” devient polémique

Ce que le PDG présente comme un progrès technologique a, pour une partie significative de l’opinion, des allures de signal d’alarme. Remplacer quasiment toute une équipe humaine par de l’IA est devenu le symbole d’un phénomène plus large : la normalisation de coupes franches au nom de l’efficacité.

L’affaire a ravivé un débat structuré autour de deux positions très nettes :

Vision pro-IA	Vision critique de l’IA
Voit dans l’automatisation un levier pour réduire les coûts et accroître la productivité.	Anticipe un risque tangible de chômage structurel à grande échelle.
Estime que les humains peuvent se concentrer sur des tâches plus créatives et stratégiques.	S’interroge sur la capacité des nouveaux emplois à apparaître au même rythme que les suppressions de postes.
Juge les chatbots adaptés aux demandes simples et répétitives.	Rappelle que l’empathie, la négociation et la compréhension du contexte restent des points faibles de l’IA.

Dans le cas de Dukaan, des organisations de défense des travailleurs et des spécialistes de l’éthique numérique ont critiqué l’opacité autour du devenir des salariés licenciés. Y a-t-il eu des formations pour favoriser leur reclassement ? Une aide financière ou un accompagnement psychologique ? Ces éléments ont, en tout cas, été bien moins mis en avant que les métriques d’efficacité.

Les effets concrets pour les clients et pour les travailleurs

Côté clients, l’appréciation paraît plus mitigée. Les commerçants qui recherchent une assistance rapide, factuelle et directe ont tendance à valoriser l’immédiateté. En revanche, ceux qui rencontrent des situations hors scénario rapportent de la frustration : réponses jugées trop génériques et difficulté à joindre un interlocuteur humain lorsque le problème ne rentre pas dans le cadre prévu.

Pour les travailleurs, le constat est plus rude. Les professionnels affectés au support, aux tâches d’arrière-guichet et aux missions routinières ont vu leurs fonctions absorbées par des circuits automatisés. Dans des économies où la protection sociale est plus limitée - comme dans certaines parties du marché indien - le choc est encore plus brutal.

“Ce cas met en évidence un point sensible : l’IA ne se contente pas d’améliorer des processus. Elle redistribue le pouvoir, les revenus et les opportunités, souvent sans débat public préalable.”

Des spécialistes du marché de l’emploi soulignent que les agents de support, les opérateurs de centres d’appels, les analystes juniors et les assistants administratifs figurent parmi les profils les plus exposés à l’automatisation par l’IA. L’exemple de Dukaan renforce cette trajectoire, en montrant qu’une seule décision stratégique peut refaçonner entièrement l’architecture d’une entreprise.

Ce que d’autres entreprises peuvent tirer de l’expérience Dukaan (chatbots, IA)

Même s’il est extrême, le mouvement opéré par Dukaan ressemble à un laboratoire à ciel ouvert de ce qui pourrait survenir dans d’autres activités numériques. Plusieurs enseignements se dessinent :

• Automatiser sans plan de transition pour les humains renforce le rejet social de l’IA.
• Les indicateurs de support progressent plus vite que la confiance des utilisateurs.
• Les processus simples se prêtent bien à l’IA ; les exceptions continuent d’exiger une supervision humaine.
• L’image de marque peut se dégrader si le discours se résume à “réduction des coûts”.

Des entreprises brésiliennes tentées de remplacer une partie des équipes par des chatbots peuvent considérer le cas indien comme un avertissement et un point de comparaison. La pression sur les coûts existe également, mais la sensibilité sociale et le cadre réglementaire tendent à différer, avec des syndicats plus structurés et un débat public plus intense.

Termes et notions utiles pour comprendre ce dossier

Deux concepts reviennent souvent lorsqu’on analyse ce type de virage organisationnel :

Automatisation des tâches vs automatisation des postes

Automatiser des tâches consiste à utiliser l’IA pour accélérer des segments d’un métier : répondre aux questions fréquentes, générer des rapports, résumer des échanges. L’automatisation des postes va plus loin : elle redessine la fonction dans son ensemble, jusqu’à supprimer le besoin d’une personne à ce poste.

Dukaan ne s’est pas contentée d’automatiser quelques actions : l’entreprise a redéfini des postes entiers dans le support, en choisissant une organisation nettement plus légère et fortement dépendante de systèmes.

L’IA comme “chef” invisible

Un autre changement, plus discret, concerne l’usage de l’IA pour fixer des priorités, répartir le travail et suivre la performance. Des systèmes capables de décider automatiquement quels dossiers sont urgents, quels clients doivent être servis en premier et quelles réponses sont jugées acceptables finissent par jouer le rôle d’un manager numérique.

On se retrouve alors dans des configurations où les salariés restants répondent davantage à des métriques dictées par des algorithmes qu’à des arbitrages humains. La frontière entre outil et autorité devient floue.

Scénarios à venir et risques pour les entreprises digitales

Si davantage d’entreprises empruntent la voie de Dukaan, certains scénarios gagnent en crédibilité. Les plateformes comptant des millions d’utilisateurs auront tendance à standardiser toujours plus l’assistance via l’IA, en réservant le contact humain aux cas critiques, coûteux ou juridiquement sensibles.

Un risque d’effet domino apparaît : lorsqu’une société réduit massivement sa masse salariale tout en maintenant l’activité, ses concurrentes peuvent se sentir contraintes d’adopter des stratégies similaires pour rester compétitives. Cela peut déclencher une course vers le bas en matière d’emplois d’entrée de carrière.

En parallèle, la demande augmente pour des profils capables de :

• concevoir des parcours de conversation efficaces ;
• entraîner des modèles d’IA avec des données de qualité ;
• surveiller les biais et les erreurs systématiques ;
• définir des politiques internes d’usage responsable de la technologie.

L’expérience de Dukaan montre que le débat ne se limite pas à la technologie : il touche aussi à des arbitrages moraux, réglementaires et économiques. Jusqu’où une entreprise peut-elle automatiser sans négocier de contreparties avec la société ? Cette question devrait apparaître de plus en plus souvent dans les conseils d’administration, les syndicats et les tables de négociation à travers le monde.