Une théorie intrigante circule dans l'industrie technologique : les PDG souffiraient d'une forme de folie collective liée à l'intelligence artificielle. Aaron Levie, fondateur de Box, a explicitement qualifié ce phénomène de « psychose de l'IA » sur les réseaux sociaux. Selon lui, les dirigeants d'entreprise, trop éloignés de l'exécution opérationnelle, surestiment grandement les capacités actuelles de l'IA et s'autorisent des sauts de croyance injustifiés. Levie explique que les PDG ont tendance à expérimenter rapidement l'IA pour des prototypes ou des tâches simples, comme la rédaction de contrats, avant de conclure à tort que des agents autonomes peuvent accomplir l'ensemble du travail. Ils ne sont pas ceux qui doivent réviser le code, corriger les bogues ou détecter les bibliothèques inventées par l'IA avant le déploiement. De plus, ils ne consacrent pas des jours à l'analyse de termes complexes ou à l'entraînement des modèles sur les spécificités de leur entreprise. Cette absence de connaissance technique précise n'empêche pas ces dirigeants d'agir sur la base de leurs croyances, souvent au détriment de la réalité opérationnelle. Il est crucial de noter que Levie ne rejette pas l'IA. Au contraire, il est un partisan fervent de la technologie et investit activement dans des startups liées à l'IA. Son avertissement concerne spécifiquement la compréhension insuffisante des processus réels nécessaires pour générer de la valeur. Il suggère aux PDG d'utiliser massivement l'IA pour en éprouver les limites et développer une véritable appréciation de ses avantages réels et des efforts requis. Cependant, il semble que cette approche pragmatique soit encore minoritaire parmi les dirigeants. Les chiffres récents renforcent les inquiétudes sur l'impact réel de cette confiance aveugle. Au cours des cinq premiers mois de 2026, l'industrie tech a déjà procédé à 115 430 licenciements, un nombre proche de celui enregistré pour l'ensemble de l'année 2025. Bien que la majorité des entreprises citent l'automatisation par l'IA comme raison principale, beaucoup accusent ces entreprises de « blanchiment IA », c'est-à-dire de présenter l'IA comme un gain de productivité alors que les coupes sont motivées par d'autres décisions stratégiques. L'exemple de ClickUp, dirigé par Zeb Evans, illustre cette tendance. Après avoir déployé environ 3 000 agents d'IA pour le travail interne, Evans a licencié 22 % de ses effectifs, affirmant vouloir bâtir une organisation « 100 fois plus performante » composée de personnes supervisant ces agents. Cependant, les données scientifiques contredisent ces affirmations audacieuses. Une méta-analyse publiée dans la California Management Review n'a trouvé aucune relation robuste entre l'adoption de l'IA et une augmentation globale de la productivité. Une autre étude du National Bureau of Economic Research a observé un paradoxe où les gains perçus dépassent largement les gains mesurés. Des chercheurs du MIT ont également constaté que les agents d'IA ne parviennent pas encore à produire un travail de qualité humaine dans de nombreux cas. Ils prévoient que, selon le rythme actuel, les modèles pourraient atteindre une efficacité de 80 % à 95 % sur des tâches textuelles d'ici 2029, mais cela ne suffit pas pour surpasser les humains. Parallèlement, une étude du Harvard Business Review indique que si tout le monde utilise l'IA pour produire davantage, le goulot d'étranglement se déplace simplement vers les exécutifs, qui doivent autoriser tout le flux de travail généré. Si les dirigeants ne se préparent pas à cette réalité, l'issue la plus probable de cette psychose collective ne sera pas la prospérité, mais le chaos organisationnel. L'adoption rapide sans compréhension approfondie des limites technologiques risque de créer des déséquilibres dangereux pour la stabilité des entreprises.