ERE de productivité de l’IA en Espagne : documenter le jugement

La leçon de carrière inconfortable dans la dernière histoire espagnole sur l’IA au travail n’est pas que les logiciels peuvent générer davantage d’images, de code ou de textes. C’est qu’un employeur peut transformer cette affirmation de productivité en argument de gestion des effectifs. Pour les travailleurs, la réponse faible consiste à ajouter une vague ligne de compétences en IA sur un CV. La réponse plus solide consiste à documenter les parties du poste qui ne relèvent pas seulement du volume de production.

El Confidencial a rapporté ce qu’il a appelé la « Primera sentencia en España » liant un Expediente de Regulación de Empleo, ou ERE, à l’intelligence artificielle. Cela rend l’affaire utile au-delà du gros titre juridique. Elle donne aux apprenants et aux professionnels en milieu de carrière une question pratique à résoudre avant qu’une restructuration ne le fasse : si l’IA change l’hypothèse de productivité autour de votre rôle, quelles preuves montrent votre jugement, votre responsabilité, votre compréhension du contexte client et votre maîtrise du flux de travail ?

Ce qu’El Confidencial dit avoir changé dans l’argument de productivité

Selon El Confidencial, l’arrêt no 864/2026 de la chambre sociale de la Haute Cour de justice de Madrid a tranché un appel lié à un licenciement collectif dans une entreprise de développement de jeux vidéo et a donné raison à l’entreprise. L’entreprise a soutenu que l’IA améliorait la qualité visuelle des jeux vidéo, les évaluations des utilisateurs, l’agilité et l’efficacité, selon le même rapport. Cela ne revient pas à dire que chaque rôle créatif ou technique est remplaçable. C’est un signal plus précis : les employeurs peuvent de plus en plus présenter l’IA non comme un avantage d’outil, mais comme une raison de redessiner la quantité de travail nécessaire à un flux de travail.

Pour les carrières, le titre sur le badge compte moins que la trace de valeur derrière le travail. Un designer qui ne présente que des éléments finalisés est plus facile à décrire comme une capacité de production. Un designer qui peut montrer comment il a interprété les retours des joueurs, géré les contraintes de marque, rejeté des générations risquées, coordonné avec l’ingénierie et pris en charge les validations dispose d’un dossier de preuves différent. Il en va de même pour les analystes, les marketeurs, les responsables du support, les producteurs et les développeurs : ne dites pas seulement que vous utilisez l’IA, montrez où vous prenez les décisions dont l’outil ne peut pas être responsable.

Les chiffres du HuffPost montrent pourquoi le contexte compte

HuffPost a rapporté que l’entreprise de conception de jeux vidéo avait appliqué un ERE à 13 travailleurs en décembre 2024, en invoquant des pertes et des outils d’IA capables d’accélérer le travail. Il a aussi indiqué que le chiffre d’affaires était passé de 7,99 millions d’euros en 2023 à 4,59 millions d’euros en 2024, tandis qu’un bénéfice de 646 297 euros s’était transformé en une perte de 3,54 millions d’euros. C’est important, car l’argument lié à l’IA n’est pas apparu seul dans le récit. Il s’inscrivait aux côtés d’une situation commerciale qui se détériorait, ce qui est souvent la manière dont les changements d’effectifs sont justifiés en pratique.

HuffPost a également rapporté que l’entreprise affirmait que les images générées par l’IA pouvaient améliorer la qualité visuelle, réduire le temps de travail et soutenir la réorganisation dans les domaines créatifs et de production graphique. Mais il a averti que le jugement « no entra a valorar la legitimidad » du remplacement de travailleurs par l’IA ni à établir une doctrine sur cette question. En termes simples de carrière, ne surinterprétez pas une décision comme une règle universelle. Lisez-la plutôt comme un avertissement : un changement mesurable dans le flux de travail peut devenir une partie de la manière dont les employeurs discutent des effectifs.

La page du BOE consacrée au Statut des travailleurs espagnol montre que le texte consolidé a été mis à jour pour la dernière fois le 21 octobre 2026. Les travailleurs confrontés à un véritable ERE ont besoin de conseils qualifiés en droit du travail, pas d’un fil LinkedIn ou d’un webinaire d’un vendeur de certificats. Mais les personnes qui planifient leur prochain investissement en compétences peuvent tout de même tirer une leçon claire du mécanisme d’emploi : la culture de l’IA ne suffit pas si votre contribution est décrite uniquement comme une production plus rapide.

Le signal de compétence passe de l’utilisation de l’outil à la maîtrise du travail

L’enquête 2024 de Stack Overflow auprès des développeurs a révélé que 76 % des répondants utilisent ou prévoient d’utiliser des outils d’IA dans leur processus de développement. Quand une compétence devient aussi courante, elle cesse d’être un facteur de différenciation à elle seule. Dire que vous savez rédiger des prompts pour un modèle, c’est comme dire que vous savez utiliser des feuilles de calcul dans un rôle financier : parfois nécessaire, rarement suffisant. Le signal se déplace vers le flux de travail autour de l’outil.

L’OCDE indique que plus d’un tiers des individus dans les pays de l’OCDE ont utilisé des outils d’IA générative en 2025, et elle signale des risques pour la vie privée, la sûreté, la sécurité et l’autonomie humaine. Ces risques ne sont pas de simples décorations abstraites de carrière. Ce sont précisément les endroits où la responsabilité humaine peut devenir visible : décider quelles données ne doivent pas être collées dans un outil, vérifier si un résultat peut être livré sans danger, expliquer les compromis à un client, ou assumer les conséquences lorsque le travail automatisé affecte les utilisateurs.

C’est là que l’inflation des diplômes et certificats est mise à nu. Une formation courte qui enseigne les mots à la mode de l’IA peut vous aider à commencer, mais elle ne prouvera pas que vous pouvez gérer un flux de travail sous contraintes. Un parcours d’apprentissage utile devrait vous laisser avec des preuves concrètes : cartographies de processus avant et après, contrôles qualité, journaux de prompts liés à des décisions, grilles d’évaluation, notes de parties prenantes et exemples de moments où vous avez écarté ou corrigé la sortie d’un modèle. Les recruteurs et les comités de promotion internes ne le formuleront peut-être pas aussi clairement, mais ils cherchent la preuve que l’on peut vous faire confiance avec le travail, pas seulement avec l’outil.

Ce que les travailleurs devraient documenter ensuite

Le rapport d’El Confidencial devrait pousser les travailleurs à constituer un dossier de valeur, et non à acheter des certificats dans la panique. Pour chaque tâche récurrente, notez ce que l’outil produit, ce que vous décidez, qui dépend de cette décision et quel risque vous portez si les choses tournent mal. Si vous avez 25 ans, ce dossier vous aide à transformer une production de niveau junior en preuve de jugement opérationnel. Si vous avez 45 ans, il aide à traduire la mémoire institutionnelle et le contexte client en éléments visibles avant que le prochain tableau de restructuration ne soit construit.

Le geste pratique consiste à rendre votre poste plus difficile à réduire à un simple nombre d’unités. Conservez des exemples de briefings ambigus que vous avez clarifiés, de défauts que vous avez détectés, de clients que vous avez compris, de contraintes que vous avez équilibrées et de passations que vous avez améliorées. L’IA peut modifier les hypothèses de productivité, et dans certains lieux de travail, elle l’a déjà fait. Votre réponse ne consiste pas à revendiquer une immunité face à l’automatisation, mais à rendre la partie humaine du flux de travail précise, prouvée et difficile à ignorer.