Lorsqu’une entreprise déploie une intelligence artificielle, le premier indicateur observé est le temps gagné. Ces gains existent et sont considérables.

Ils masquent pourtant une autre évolution : l’IA devient progressivement un substitut à la formation, aux outils et à la conception même de l’organisation du travail. Les entreprises installent l’IA plutôt que de former et équiper les personnes, qui dépensent alors des heures de machine pour des tâches simples qu’elles ne maîtrisent plus.

Je rencontre régulièrement des personnes qui travaillent sur des fichiers Excel devenus illisibles au fil des années, avec des feuilles, formules et macros bricolées. Il leur est bien pratique de demander à une IA de retrouver une information, de rapprocher des tableaux ou de produire une synthèse. Cela permet à l’organisation de continuer à ne pas se poser la bonne question : pourquoi une activité repose-t-elle encore sur un fichier qui n’est plus adapté à son usage ? Une base de données correctement conçue avec un outil comme Grist ou Directus (même moi j’arrive à m’en servir, c’est dire…) résoudrait directement une grande partie de ces difficultés.

illustration Wikimedia

Le même mécanisme apparaît avec les fameuses présentations PowerPoint. Une information existe déjà quelque part dans un document de travail. Une nouvelle demande consiste à produire un diaporama reprenant exactement les mêmes contenus. Les personnes utilisent alors une IA pour transformer un format en un autre. Le temps gagné est réel, mais l’organisation continue à produire plusieurs versions d’une même information parce qu’elle n’a jamais interrogé ses propres circuits et formats de communication.

L’IA a un autre effet, plus grave encore : elle accélère la perte de compétences de l’organisation. Cela apparaît de manière évidente dans la programmation logicielle, mais également dans le traitement des données. Les « baromètres RH » sont un bon exemple, souvent croisés par les psys du travail. La validité scientifique du « machin » est déjà très discutable. Mais en outre, les personnes chargées de les analyser n’ont souvent reçu aucune formation en statistiques. Elles demandent donc à une IA de produire l’analyse, sans être capables de vérifier quoi que ce soit, et sans comprendre comment ça marche.

Une personne formée et disposant d’un outil gratuit comme RStudio réalise ce type d’analyse en quelques minutes. Elle sait également détecter un résultat incohérent, choisir une méthode adaptée et expliquer les limites de son interprétation.

Les compétences ne servent pas uniquement à produire un résultat. Elles permettent d’exercer un jugement sur ce résultat.

Au fil du temps, les entreprises nous ont expliqué que l’IA permet aux salarié.es de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée. Cette affirmation suppose que les tâches supprimées n’apportaient aucune valeur. Or, une partie du temps que l’on cherche aujourd’hui à éliminer correspond au temps pendant lequel se construisent des compétences professionnelles.

Le télétravail permanent, le flex office et l’éclatement des collectifs réduisent également les occasions d’apprendre des autres. Auparavant, lorsqu’un.e salarié.e rencontrait une difficulté, il ou elle pouvait solliciter un.e collègue, observer sa manière de faire ou discuter d’une méthode. Ces échanges produisaient progressivement des pratiques communes. Aujourd’hui, on ouvre directement une fenêtre de conversation avec une IA.

On « appelle un ami » qui n’en est pas un, et une compétence construite est remplacée par une prestation fournie à la demande.

wikimedia

Ce mouvement conduit à ce que l’on ne peut définir que comme une merdification du travail. Chaque difficulté locale trouve une solution rapide. Les causes qui produisent ces difficultés restent intactes, les outils inadaptés, et surtout on ne monte pas en compétences.

J’ai déjà vu des entreprises et des cabinets conseil proposer des évaluations des risques professionnels rédigées par intelligence artificielle. Cette perspective devrait inquiéter tous ceux qui s’intéressent au travail. Car une évaluation des risques n’est pas un exercice rédactionnel : aucun modèle de langage ne peut produire les connaissances mobilisées dans la démarche sans qu’elles aient été construites au préalable. L’illusion consiste à croire que produire un document revient à produire la connaissance dont ce document est censé rendre compte.

Tandis que j’écrivais ces lignes, j’ai reçu un message de David, un contact Mastodon (merci à lui), m’indiquant cette discussion à propos d’un article de HBR : https://thenextweb.com/news/ai-workslop-knowledge-decay-harvard-business-review-productivity

Je fais mienne sa conclusion : Le problème de l’IA est son intégration dans les processus de travail. Les entreprises doivent contrôler son usage afin d’éviter une dégradation progressive de leurs connaissances, en assurant la traçabilité des contenus, en limitant les usages inappropriés, en définissant la valeur réellement ajoutée par l’IA et en évaluant ses effets à l’échelle des processus plutôt qu’à celle des tâches individuelles.