Nous avons un problème avec l'IA. Ceux qui étaient les plus enthousiastes au début commencent à en avoir assez.
La promesse la plus prometteuse concernant l’IA au travail aujourd’hui n’est pas qu’elle nous remplacera, mais qu’elle pourrait nous libérer d’une partie du fardeau que nous portons chaque jour. Ces dernières années, une grande partie du discours technologique a insisté sur cette idée, portée également par l'arrivée dans les entreprises d'assistants comme ChatGPT, Gemini ou les différents copilotes intégrés aux logiciels du quotidien : moins de tâches routinières, plus de temps pour réfléchir, créer ou décider sereinement. Cependant, à mesure que ces outils commencent à être véritablement utilisés dans des environnements réels, une question se pose et ne peut plus être ignorée : que se passe-t-il lorsque cette promesse de soulagement est confrontée à la pratique quotidienne du travail ?
Système d'épuisement. Le récit du soulagement commence à se fissurer lorsque la recherche universitaire s’intéresse à ce qui se passe au sein des entreprises. Une étude publiée par Harvard Business Review décrit que, dans le cas observé, l’IA n’a pas réduit le travail, mais a plutôt eu tendance à l’intensifier, même sans ordre explicite de produire davantage. Ces résultats peuvent être interprétés comme le signe d’un problème émergent, où l’augmentation des capacités peut pousser certaines organisations vers une dynamique proche de l’épuisement structurel, plus liée à une accélération constante qu’à l’efficacité promise.
D’où proviennent les données. Le travail susmentionné a été développé pendant huit mois au sein d'une entreprise technologique américaine comptant environ 200 employés, combinant observation en personne deux jours par semaine, surveillance des canaux de communication internes et plus de 40 entretiens approfondis avec des profils d'ingénierie, de produit, de conception, de recherche et d'exploitation. L’entreprise n’a pas imposé l’utilisation de l’IA ni fixé de nouveaux objectifs de performance, bien qu’elle ait proposé des abonnements aux outils professionnels, ce qui lui a permis d’analyser ce qui s’est passé lorsque l’adoption est survenue à l’initiative des travailleurs.
Le modèle derrière la promesse. Loin d’être un changement brutal, l’intensification décrite par les chercheurs prend la forme d’un processus reconnaissable. Le magazine résume ses conclusions en trois mécanismes qui, combinés, transforment l'expérience de travail quotidienne : l'expansion progressive des responsabilités, les frontières de plus en plus floues entre activité et repos et la gestion simultanée de plusieurs tâches supportées par l'IA.
L'augmentation de l'activité a commencé, dans de nombreux cas, par quelque chose qui semblait positif à première vue : le sentiment de pouvoir faire plus par soi-même. Ce n’est un secret pour personne que l’IA permet d’aborder des tâches qui nécessitaient auparavant un soutien externe ou des connaissances spécifiques, en élargissant progressivement le périmètre de son rôle. Cependant, cette croissance n'a pas remplacé les responsabilités antérieures, mais s'est plutôt ajoutée à celles-ci et a déclenché de nouvelles demandes d'encadrement et d'ajustement au sein des équipes.
Quand la pause n'est plus une pause. L’étude montre également que cette dynamique naît non seulement du fait de faire plus de choses, mais aussi de les faire à des moments différents. En réduisant l’effort initial requis pour démarrer une tâche, l’IA a facilité le déplacement du travail dans des espaces traditionnellement réservés au repos, comme les repas, les intervalles courts ou la fin de la journée. Au fil du temps, cette continuité à peine perceptible a transformé l’expérience de travail en quelque chose de plus constant et moins délimité, diminuant la résilience même sans augmenter formellement les horaires.
Fragmentation de l'attention. Harvard Business Review souligne que la possibilité d'exécuter plusieurs actions en même temps, en s'appuyant sur des systèmes qui fonctionnent en arrière-plan, a poussé de nombreux professionnels à maintenir un nombre croissant de tâches ouvertes simultanément. Cette multiplication des fronts a généré un sentiment d’élan et de soutien, mais a également nécessité de revoir fréquemment les résultats produits par l’IA et un contexte en constante évolution. À mesure que ce comportement devenait habituel, les attentes en matière de rapidité avaient tendance à augmenter au sein de l’organisation.
Une issue possible. L’étude suggère que le problème ne réside pas dans la technologie elle-même, mais dans l’absence de cadres régissant son utilisation quotidienne. Il propose donc de développer une « pratique de l’IA » basée sur des pauses intentionnelles qui permettent de reconsidérer les décisions, un séquencement du travail qui réduit la fragmentation et des moments de connexion humaine qui contrecarrent l’isolement. Dans ce scénario, le défi pour les entreprises n’est plus d’adopter davantage d’IA mais d’intégrer ses capacités sans éroder l’équilibre du travail quotidien.
Images | Vitali Gariev
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