La suppression de 23% des effectifs du département People and Places est directement liée à la nomination de Jill Hazelbaker au poste de Chief Corporate Affairs Officer & President il y a moins d'un mois (Bloomberg, 3 juin 2026). Hazelbaker, qui travaille chez Uber depuis 2015, a hérité de la supervision des opérations de sécurité et de l'organisation People and Places en plus de ses responsabilités précédentes. Dans une note interne aux employés, elle a justifié les coupes par la nécessité de créer une organisation « plus connectée, moderne et opérationnellement excellente » (CNBC, 3 juin 2026). Son diagnostic est sans appel :
« Les équipes sont devenues trop complexes et fragmentées, avec des responsabilités qui se chevauchent, une propriété floue, et des équipes qui opèrent trop loin des métiers et des partenaires qu'elles doivent soutenir. » — Jill Hazelbaker, note interne Uber, 3 juin 2026 (Business Insider)
Cette restructuration est emblématique d'un phénomène plus large : alors que les entreprises technologiques ont massivement embauché entre 2020 et 2023, elles entrent désormais dans une phase de rationalisation des fonctions support. Chez Uber, les équipes RH et recrutement — qui avaient grossi pour accompagner une croissance rapide post-COVID — sont les premières touchées par ce recentrage. L'entreprise maintient néanmoins plus de 800 offres d'emploi actives, notamment dans les métiers supportant la commercialisation des services de robotaxis (KFI AM 640, 3 juin 2026).
La question de l'IA est centrale, même si Uber nie officiellement tout lien de causalité direct avec les licenciements. Le directeur technique d'Uber a révélé que l'entreprise avait dépassé l'intégralité de son budget IA pour l'année 2026 en seulement quatre mois (The Information, mai 2026). Plus significatif encore, le COO Andrew Macdonald a déclaré que les gains de productivité générés par l'IA ne sont « pas proportionnels aux dépenses en tokens AI » (Business Insider, 3 juin 2026). Cette déclaration est un signal important : elle suggère qu'Uber, comme d'autres entreprises technologiques, investit massivement dans les outils d'IA (Claude Code, GitHub Copilot, modèles internes) mais peine à transformer ces dépenses en gains d'efficacité mesurables.
Un signal de l'intensité capitalistique de la transformation IA et des difficultés à aligner dépenses et productivité réelle
Ce paradoxe — des dépenses IA qui explosent sans gains proportionnels — n'est pas propre à Uber. Il reflète une phase d'expérimentation où les entreprises « sur-investissent » dans l'IA pour ne pas prendre de retard, quitte à devoir rationaliser ensuite. Le fait qu'Uber réduise ses effectifs RH (dont une partie du travail peut être automatisée par l'IA générative : screening de CV, rédaction de fiches de poste, évaluation de performances) tandis que ses dépenses IA explosent suggère que la substitution capital-travail est bien à l'œuvre, mais de manière indirecte et progressive, pas par remplacement un-pour-un comme le laissent entendre les discours les plus alarmistes.
Le cas d'Uber s'inscrit dans un mouvement sectoriel plus large. Plusieurs entreprises technologiques ont cité l'IA comme facteur de réduction des effectifs en 2026 (CNBC, 3 juin 2026). Les fonctions RH, traditionnellement considérées comme peu automatisables, sont de plus en plus exposées à la vague d'automatisation portée par l'IA générative. Les tâches de screening de CV, de rédaction d'offres d'emploi, d'évaluation des compétences et de gestion des performances sont désormais partiellement réalisables par des modèles de langage. Selon une étude de McKinsey (2025), jusqu'à 30% des tâches des départements RH pourraient être automatisées d'ici 2030 grâce à l'IA générative.
Cependant, Uber se distingue par son discours officiel : l'entreprise refuse explicitement d'attribuer ces suppressions à l'IA (Business Insider, 3 juin 2026). Ce déni a plusieurs lectures possibles : une prudence de communication (éviter d'alimenter le narratif « l'IA tue l'emploi »), une volonté de préserver le moral des équipes restantes, ou une réalité plus complexe où l'IA est un accélérateur de tendances préexistantes plutôt qu'une cause directe.
La restructuration des RH intervient à un moment charnière pour Uber. L'entreprise est engagée dans trois transformations simultanées : le déploiement commercial de sa flotte de robotaxis (500 véhicules de collecte de données prévus pour 2026, selon TechCrunch, 3 juin 2026), la recherche de rentabilité durable (après des années de pertes), et une réorganisation interne sous la nouvelle présidence de Jill Hazelbaker.
Le maintien de 800 offres d'emploi actives, dont une partie significative dans les métiers liés aux véhicules autonomes, indique qu'il ne s'agit pas d'un gel de l'embauche mais d'une redirection des ressources. Uber réduit ses effectifs dans les fonctions support tout en recrutant dans les métiers techniques et commerciaux liés à son pivot vers la mobilité autonome. Cette réaffectation est cohérente avec une stratégie de recentrage : moins de gestion interne, plus d'innovation produit.
« Uber réduit ses effectifs de support pour investir davantage dans les métiers qui construisent l'avenir de la mobilité : robotaxis, IA, et logistique automatisée. » — Analyse NOETRA
Par ailleurs, la nomination de Hazelbaker — qui ajoute les opérations de sécurité et les RH à son périmètre — peut être interprétée comme un signal de consolidation du pouvoir autour d'une figure de confiance de la direction. Cela suggère que Khosrowshahi prépare Uber pour une phase de maturation organisationnelle, où l'efficacité opérationnelle prime sur la croissance à tout prix.
- Risque de perte de capital humain : En réduisant ses RH de près d'un quart, Uber perd une part significative de sa capacité à recruter, former et retenir les talents. Dans un marché où la guerre des talents IA est intense (Anthropic, OpenAI, Google, Tesla recrutent massivement), cette réduction pourrait affaiblir la position concurrentielle d'Uber sur le long terme, particulièrement si la reprise de l'embauche s'avère nécessaire.
- Déconnexion entre discours et réalité de l'IA : Le déni officiel du lien entre IA et licenciements contredit les déclarations antérieures de la direction (Khosrowshahi sur la réduction des besoins d'embauche liée à l'IA, COO Macdonald sur la non-proportionnalité dépenses/productivité). Cette incohérence narrative pourrait fragiliser la confiance des employés et créer une dissonance entre la communication externe et la réalité opérationnelle.
- Paradoxe budgétaire IA : Si les dépenses IA continuent d'augmenter sans gains de productivité mesurables, Uber pourrait se retrouver dans une impasse où la pression sur les coûts nécessite des coupes supplémentaires dans d'autres départements. Le dépassement du budget IA en quatre mois pose la question de la gouvernance des dépenses technologiques et de l'alignement entre investissement et retour mesurable. Sans cadre de mesure de la productivité IA, le risque est celui d'un « puits sans fond » budgétaire.