- Une étude ethnographique de l’UC Berkeley Haas montre que l’IA générative augmente considérablement la productivité dans les « micro-moments » comme le prompting et l’expérimentation, mais que les travailleurs se sentent plus occupés et ont plus de mal à déconnecter.
- De nombreux ingénieurs technologiques déclarent travailler plus d’heures bien qu’ils terminent leurs tâches plus rapidement, ce qui entraîne une augmentation marquée du risque de burnout.
- La théorie économique pointe deux effets : l’ « effet de revenu » qui pousse à réduire les heures de travail, et l’ « effet de substitution » qui incite à travailler plus car chaque heure génère plus de valeur.
- Avec la diffusion de l’IA, la valeur des compétences peut chuter rapidement (comme l’analogie du « plomb transformé en or »), obligeant les travailleurs à accélérer avant que le marché ne soit saturé.
- Les entreprises pourraient réduire leurs effectifs pour ne garder que quelques gestionnaires d’IA, créant un environnement de concurrence de type « winner-take-all ».
- L’histoire des technologies, comme l’e-mail ou PowerPoint, montre des gains de productivité locaux qui finissent par créer plus de « busywork » (travail futile) et de pression.
- L’IA rend les travailleurs plus multitâches, augmentant la charge cognitive et la sensation de devoir gérer constamment plusieurs flux de travail simultanément.
- Les travailleurs assument progressivement des tâches qui incombaient auparavant à d’autres, entraînant une extension incontrôlée du périmètre de travail.
- L’IA provoque également une invasion des temps de pause, car de petites tâches s’immiscent dans les courts moments de repos.
- La solution proposée est de concevoir le travail et les systèmes de manière moins « avide » (greedy jobs), tout en contrôlant l’usage de l’IA de façon planifiée plutôt que continue.
📌 L’IA générative n’est pas seulement un outil de productivité, elle change la structure du travail : elle augmente la vitesse mais allonge le temps de travail, élargit les responsabilités et accroît la pression cognitive. De l’étude de UC Berkeley aux exemples historiques comme l’e-mail, la tendance générale est que la productivité augmente, mais le sentiment de surcharge aussi. Sans une conception du travail raisonnable et une discipline d’utilisation de l’IA, un gain de vitesse par 10 pourrait se traduire par un risque d’épuisement nettement plus élevé.
