Dans les années 1990, l'email était censé simplifier la vie. Et pendant un moment, il l'a fait. Puis la boîte mail qui ne contenait qu'une dizaine de messages en a reçu cent. Les soirées ont cessé d'être des soirées. Les dimanches ont cessé d'être des dimanches. Personne n'a décidé que ça se passerait ainsi. C'est devenu la norme, un message sans réponse après l'autre. L'email n'a pas seulement changé notre façon de travailler. Il a changé ce qu'il était acceptable d'exiger.
L'IA emprunte le même chemin et la plupart d'entre nous n'ont pas encore réalisé où il mène.
L'IA nous donne l'impression d'avoir des superpouvoirs. On écrit plus vite, on fait en quelques minutes une recherche qui prenait des heures, on produit plus avec moins d'effort apparent... et c'est franchement agréable !
Dans une étude publiée dans la Harvard Business Review une équipe de chercheurs a suivi des salariés d'une entreprise pendant huit mois et mis en évidence un phénomène qu'ils ont baptisé le "workload creep" (une dérive des charges de travail). Les gens allant plus vite, les attentes ont grimpé. Ces attentes plus élevées ont entraîné un recours accru à l'IA, ce recours a élargi le périmètre des responsabilités, et cet élargissement a généré encore plus de travail. Un cycle qui s'alimente lui-même.
Une étude Upwork de 2024, portant sur 2 500 travailleurs, l'a confirmé : 77 % d'entre eux déclaraient que l'IA avait augmenté leur charge de travail, pas réduit. La plupart se sentaient plus débordés qu'avant.
Vous vous souvenez de la dernière fois où vous avez pu dire « c'est pas mon domaine de compétence » ? Cette excuse-là est en train de disparaître.
Du moment qu'un outil existe pour rédiger une clause juridique ou éplucher un tableau de données, le raisonnement est le suivant : "tu as l'outil, donc tu peux faire, maintenant c'est ta responsabilité". Et progressivement, sans que personne ne l'ait vraiment décidé, on se retrouve à assumer des tâches qui demandaient autrefois des années de formation.
Aller vite sans vraiment maîtriser son sujet, ça produit des erreurs qui ont l'air minimes jusqu'au jour où elles ne le sont plus. Un document part avec une information fausse, le client s'en aperçoit des semaines plus tard et la confiance est ébranlée. Sans compter que plus personne n'est là pour voir ce qui passe à travers les mailles.
Quand la charge de travail augmente mais que le soutien reste identique, où va la pression supplémentaire ?
Combien de temps les salariés peuvent-ils l'absorber avant que le burn-out s'installe ?
Qu'advient-il de tous ces gains de productivité quand il finit par arriver ?
Les entreprises mesurent-elles ces aspects lorsqu'elles évaluent l'impact de l'IA ?
Ce sont les questions à poser avant que le coût devienne trop élevé pour être ignoré.
Avant que la barre ne devienne trop lourde à soulever.
Références :
Upwork Research Institute – Employee Workloads Rising Despite Increased C-Suite Investment in Artificial Intelligence (2024)
Aruna Ranganathan & Xingqi Maggie Ye – AI Doesn't Reduce Work, It Intensifies It – Harvard Business Review (2026)
