Le revers du mode IA
Une étude de chercheuses de la Business School de Berkeley montre que le recours volontaire à l’IA augmente certes la productivité des employés, mais au prix d’un « nouveau rythme » de travail multitâche et d’un « cercle vicieux » générant workslop, burnout et turnover. Elle appelle les managers et employés à prendre la mesure du phénomène avant qu’il ne soit trop tard.
Dimanche dernier, un billet de blog intitulé « La fatigue liée à l’IA est bien réelle, mais personne n’en parle » faisait le buzz sur les réseaux sociaux. Le développeur Siddhant Khare y déplorait que « quand chaque tâche prend moins de temps, on ne fait pas moins de tâches, on en fait plus. Nos possibilités semblent s’étendre, donc le travail s’étend en fonction ».
Il y soulignait également que le passage d’une gestion lente mais concentrée sur un seul problème à celle de cinq ou six sujets différents en une journée l’empêche de retrouver le même état de « concentration profonde » qu’il connaissait auparavant, s’inquiétant d’une potentielle « atrophie de la pensée ».
Lundi, une étude publiée dans la Harvard Business Review est venue confirmer ses dires. « L’IA ne réduit pas la charge de travail, elle l’intensifie », y écrivent Aruna Ranganathan et Xingqi Maggie Yew, chercheuses à la Business School de l’université de Berkeley.
Elles ont étudié pendant huit mois, d’avril à décembre 2025, la manière dont l’IA générative avait modifié les habitudes de travail dans une entreprise technologique américaine comptant environ 200 employés. Elles y sont allées deux fois par semaine afin d’observer comment y travaillaient les employés, suivant également leurs canaux de communication internes, et procédant à plus de 40 entretiens approfondis :
« Nous avons constaté que les employés travaillaient à un rythme plus soutenu, assumaient un éventail de tâches plus large et prolongeaient leur journée de travail, souvent sans qu’on leur demande de le faire. De leur propre initiative, les employés en faisaient plus parce que l’IA leur donnait le sentiment que “faire plus” était possible, accessible et, dans de nombreux cas, intrinsèquement gratifiant. »
Les chercheuses soulignent que l’entreprise en question ne leur imposait aucunement de recourir à l’IA, se bornant à leur proposer des abonnements d’entreprise à des IA disponibles dans le commerce. « Si cela peut sembler être un rêve devenu réalité pour les dirigeants, les changements induits par l’adoption enthousiaste de l’IA peuvent s’avérer insoutenables et causer des problèmes à long terme », alertent cela dit les autrices :
« Une fois l’enthousiasme des premiers essais retombé, les employés peuvent se rendre compte que leur charge de travail a augmenté discrètement et se sentir dépassés par toutes les tâches qui leur incombent soudainement. Cette augmentation insidieuse de la charge de travail peut à son tour entraîner une fatigue cognitive, un épuisement professionnel et une prise de décision affaiblie. La hausse de productivité observée au début peut laisser place à une baisse de la qualité du travail, à un turnover élevé et d’autres problèmes. »
Un pharmakon : à la fois remède, poison, et bouc émissaire
Les chercheuses ont identifié trois formes principales d’intensification : l’élargissement du périmètre des tâches effectuées, le flou qui s’instaure entre travail et vie privée, la banalisation du multitâches.
L’IA pouvant assister ses utilisateurs dans des domaines où ils n’ont pas de compétences particulières, « les employés ont progressivement assumé des responsabilités qui incombaient auparavant à d’autres », relèvent les chercheuses. Les chefs de produit ont commencé à écrire du code, les chercheurs se sont attelés à des tâches d’ingénierie quand d’autres « se sont essayés à des tâches qu’ils auraient auparavant externalisées, reportées ou évitées ».
L’IA générative a en effet rendu envisageable d’effectuer des tâches qui, jusque-là, paraissaient a priori infaisables, faute de compétences dédiées. Les chercheuses ont constaté que les employés ont commencé à prendre en charge des tâches qui auraient préalablement nécessité une aide ou du personnel supplémentaires. Non content de réduire la dépendance vis-à-vis des autres, ce recours à l’IA offre en outre « une amélioration cognitive stimulante » aux personnes ainsi « augmentées ».
Sauf que, à la manière des prises de risque que peuvent générer de faux sentiments de sécurité, cette émancipation est aussi un pharmakon, et donc à la fois un remède, un poison, et un bouc émissaire, qui n’est pas sans rappeler la potentielle émergence d’une « bêtise artificielle » contre laquelle alerte la philosophe Anne Alombert.
Les chercheuses évoquent par exemple le temps passés par des ingénieurs à devoir réviser et corriger les mémos générés par IA de personnes ne disposant pas de compétences appropriées, ou encore le temps perdu à finaliser des pull requests et à remettre au propre du code développé en mode « vibe-coding » par des dev’ ne maitrisant pas le langage de programmation en question.
Un temps perdu que nous avions déjà chroniqué dans un article consacré au « workslop », terme désignant précisément les travaux de piètre qualité obligeant employés et managers à « refaire le job » que des gens moins qualifiés ont effectué grâce à l’IA dans des domaines qu’ils ne maitrisent pas, ou pas assez.
La frontière entre travail et temps libre devient poreuse
Les chercheuses ont également constaté que le fait de pouvoir expérimenter des tâches jusqu’alors inenvisageables contribue également à alimenter un flou entre ce qui relève du travail et de la vie privée. Des employés ont ainsi commencé à expérimenter de nouvelles compétences professionnelles sur leurs temps de pause déjeuner, le soir ou le week-end.
Le fait de pouvoir avoir des « conversations » avec les chatbots, et que ces tâches s’apparentent à la fois à des défis, énigmes, missions et nouveaux apprentissages, accroît également la propension à pouvoir s’y atteler, ou y retourner, en-dehors de ses horaires de travail.
« La frontière entre le travail et le temps libre n’avait pas disparu, mais elle était devenue plus facile à franchir », résument les chercheuses, à qui des employés ont déclaré avoir réalisé, souvent après coup, qu’à mesure que le fait de travailler pendant les pauses devenait une habitude, les temps morts ne leur procuraient plus le même sentiment de récupération.
Un « nouveau rythme » de travail multitâche
Le fait de pouvoir être assisté par un « partenaire » ou « assistant » dédié, susceptible de les aider en matière de productivité dans leur charge de travail, a aussi poussé certains employés à vouloir en faire plus qu’avant, dans le même temps. L’IA a ainsi introduit un « nouveau rythme » de travail permettant à des employés de gérer plusieurs tâches actives à la fois.
Si ce mode « multitâches » peut donner l’impression d’être « boosté » voire « dopé », il requiert aussi de devoir fréquemment changer de sujet d’attention, pour vérifier et relancer les propositions de l’IA, et de faire face à un nombre croissant de tâches à la fois. De quoi générer une charge mentale cognitive supplémentaire, facilitant de surcroit les problèmes de concentration.
Cette façon de courir sur plusieurs fronts entraîne elle-même une fatigue accrue. De nombreux travailleurs ont ainsi remarqué qu’ils faisaient plus de choses à la fois et ressentaient plus de pression qu’avant d’utiliser l’IA, « même si le gain de temps résultant de l’automatisation était censé réduire cette pression », soulignent les chercheuses.
Un cercle vicieux : on ne travaille pas moins mais autant, voire plus
Alors que l’IA faisait miroiter des gains de productivité, ces derniers pourraient dès lors et dans le même temps entraîner des risques de burnout et de turnover, et donc de baisse de la productivité. Les chercheuses en concluent que ces combinaisons de travaux et (multi)tâches « augmentés » ont « créé un cercle vicieux », et que « cela place les dirigeants dans une situation délicate », voire au risque de « ne pas se rendre compte du coût de ces gains avant qu’il ne soit trop tard » :
« L’IA a accéléré certaines tâches, ce qui a accru les attentes en matière de rapidité ; cette rapidité accrue a rendu les travailleurs plus dépendants de l’IA. Cette dépendance accrue a élargi le champ d’action des travailleurs, ce qui a encore augmenté la quantité et la densité du travail. Plusieurs participants ont fait remarquer que, même s’ils se sentaient plus productifs, ils ne se sentaient pas moins occupés, et dans certains cas, ils se sentaient même plus occupés qu’auparavant. »
Comme l’a résumé un ingénieur : « On pensait que, peut-être, grâce à l’IA, on serait plus productif, on gagnerait du temps et on travaillerait moins. Mais en réalité, on ne travaille pas moins. On travaille autant, voire plus. »
Or, ce type de surmenage peut altérer le jugement, augmenter le risque d’erreurs, la fatigue voire l’épuisement professionnel, et un sentiment croissant qu’il est plus difficile de se détacher du travail, résument les chercheuses.
Contrer les effets épuisants et individualisants de l’IA
Cherchant à anticiper ce que les managers pourraient faire pour aider leurs employés à sortir de ce « cercle vicieux », elles écartent d’emblée le fait de leur demander de s’autoréguler. Elles estiment que les entreprises devraient élaborer un ensemble de normes et standards destinés à recadrer l’utilisation de l’IA, plutôt que de la laisser dévorer le temps de cerveau disponible des employés.
Elles incitent les managers à mettre en place des « pauses intentionnelles » afin d’évaluer l’état d’avancement des travaux, voire reconsidérer les hypothèses de base avant de continuer plus avant. Des propositions qui font écho à celles de Siddhant Khare, qui recommande de passer à autre chose si 30 minutes de conversation avec un chatbot ne s’avèrent pas satisfaisantes.
Les chercheuses proposent aussi de séquencer le temps de travail, avec des plages horaires protégeant les employés de toute interruption, et le regroupement des notifications non urgentes :
« Plutôt que de réagir à chaque résultat généré par l’IA au fur et à mesure qu’il apparaît, le séquençage encourage le travail à progresser par phases cohérentes. Lorsque la coordination est rythmée de cette manière, les travailleurs subissent moins de fragmentation et moins de changements de contexte coûteux, tandis que les équipes maintiennent leur rendement global. En régulant l’ordre et le calendrier du travail, plutôt qu’en exigeant une réactivité continue, le séquençage peut aider les organisations à préserver l’attention, à réduire la surcharge cognitive et à favoriser une prise de décision plus réfléchie. »
Les chercheuses invitent également les entreprises à organiser des temps de dialogue et de débriefing permettant aux employés d’échanger sur leurs pratiques respectives et ce que l’IA a pu changer. L’objectif serait tout autant d’ « interrompre l’utilisation continue et isolée de l’IA » que d’aider à « retrouver une certaine perspective », réancrer le travail dans un contexte social et « contrer les effets épuisants et individualisants d’un travail rapide et médiatisé par l’IA ».
« L’IA facilite l’accomplissement de tâches supplémentaires, mais rend plus difficile de s’arrêter », concluent les chercheuses, qui appellent à « préserver des moments de récupération et de réflexion, même lorsque le rythme de travail s’accélère » :
« La question qui se pose aux organisations n’est pas de savoir si l’IA va changer le travail, mais si elles vont activement façonner ce changement ou le laisser les façonner discrètement. »
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