L’IA ne soulage pas le travail, elle augmente le risque de burn-out
Contrairement aux attentes, l’IA ne réduit pas toujours la charge de travail. Une étude menée par l’Université de Californie à Berkeley montre que l’usage d’outils d’IA peut conduire à une intensification des tâches et à un allongement du temps de travail, même lorsque leur utilisation reste volontaire. Cette dynamique est susceptible d’accroître les risques de surcharge professionnelle.
Selon une étude menée par les chercheuses Aruna Ranganathan et Xingqi Maggie Ye de l’Université de Californie à Berkeley, l’intelligence artificielle, souvent présentée comme une promesse d’allègement de la charge de travail, peut au contraire contribuer à son intensification. Dans un article publié dans la Harvard Business Review, elles présentent les résultats préliminaires d’un projet de recherche mené pendant huit mois au sein d’une entreprise technologique américaine d’environ 200 employés.
L’étude montre que, dans un contexte où l’utilisation des outils d’IA n’est pas obligatoire mais laissée au choix des collaborateurs, de nombreux employés ont accéléré leur cadence, pris en charge un éventail plus large de tâches et prolongé leur temps de travail, souvent sans demande explicite de leur hiérarchie.
Comment l’IA intensifie le travail
Les chercheuses identifient trois mécanismes principaux à l’origine de cette intensification.
Le premier concerne l’élargissement des tâches. En abaissant les barrières techniques, les outils d’IA incitent certains collaborateurs à intervenir sur des activités qui ne relevaient pas auparavant de leur périmètre. Dans l’entreprise étudiée, des chefs de produit se sont mis à programmer, tandis que des chercheurs ont pris en charge des tâches techniques jusque-là déléguées. Selon l’étude, cette évolution a entraîné une charge supplémentaire pour les spécialistes, notamment les ingénieurs, sollicités pour relire, corriger ou accompagner ces productions.
Le deuxième mécanisme tient à une porosité accrue entre temps de travail et temps de pause. La facilité d’accès aux outils d’IA favorise l’exécution de tâches ponctuelles à tout moment de la journée, y compris en dehors des plages de travail formelles. Ces micro-tâches tendent à s’accumuler et à réduire les phases de récupération. Plusieurs personnes interrogées indiquent n’avoir pris conscience du caractère éprouvant de cette évolution qu’avec le recul, à mesure que la frontière entre travail et hors-travail devenait plus perméable.
Enfin, l’étude souligne une montée du multitâche. Utilisée comme un «partenaire» travaillant en arrière-plan, l’IA encourage certains employés à mener plusieurs processus simultanément. Dans les situations observées, des collaborateurs écrivaient par exemple du code pendant que l’IA générait une version alternative, ou relançaient des tâches précédemment mises de côté parce que l’outil pouvait les traiter en parallèle. Cette pratique accroît les changements de contexte et la sollicitation cognitive, malgré un sentiment initial de gain de productivité.
Du gain de productivité au risque de burn-out
L’étude décrit un cercle auto-entretenu. L’IA accélère certaines tâches, ce qui augmente les attentes en matière de cadence. Pour suivre ce rythme, les employés s’appuient encore davantage sur l’IA. «On aurait pu penser que, grâce à l'IA, on serait plus productif, qu'on gagnerait du temps et qu'on travaillerait moins. Mais en réalité, on ne travaille pas moins. On travaille autant, voire plus», confie l’un des ingénieurs interrogés.
Pour les entreprises, le danger est difficile à percevoir. Les gains d’efficacité à court terme peuvent masquer une augmentation progressive de la charge de travail et de la fatigue mentale. Les chercheuses évoquent des risques de lassitude cognitive et de surcharge, et avertissent que, sans intervention, cette dynamique peut mener à une baisse de la qualité des décisions, à davantage d’erreurs, puis à des burn-out et à une hausse du turnover.
Encadrer l’usage de l’IA au travail
Les auteures estiment qu’il ne suffit pas de laisser aux employés la responsabilité d’un usage sain de l’IA. Elles appellent à la mise en place d’une véritable «AI practice» au niveau de l’entreprise, c’est-à-dire de règles et de routines explicites encadrant l’utilisation de ces outils.
Elles recommandent notamment d’instaurer des pauses conscientes afin de ralentir le rythme de travail et de créer des moments de recul avant les décisions importantes. Elles suggèrent aussi de mieux séquencer les tâches, en organisant le travail en phases cohérentes plutôt que de réagir en permanence aux résultats fournis par l’IA, afin de limiter les changements de contexte.
Enfin, elles insistent sur la nécessité de renforcer l’ancrage humain, en créant volontairement des espaces d’échange, de dialogue et de réflexion collective pour contrebalancer un travail de plus en plus individualisé et assisté par l’IA.
La conclusion des chercheuses est sans appel: la question n’est pas de savoir si l’IA transforme le travail, mais si les entreprises choisissent de piloter cette transformation activement ou de laisser s’installer, presque invisiblement, une intensification du travail et un risque accru d’épuisement.
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