Auto-automatisation
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L'information
Le projet colleague-skill fait actuellement le buzz en Chine. Son objectif : "distiller" les compétences, les processus de travail et même la personnalité d’un collègue pour en créer un clone numérique, un agent IA capable de reproduire son savoir-faire.
La promesse sous-yacente est bien connue : multiplier la productivité afin de libérer du temps pour les tâches à plus forte valeur ajoutée. Mais quand on apprend que des patrons chinois commencent à demander à leurs employeurs de se "distiller" (1) on ne peut pas éviter de soulever un sourcil. Les raisons évoquées concernent la sécurisation des savoir-faire, la consignation des processus de travail des employés ou encore de leurs méthodes de prise de décision.
Pourtant une lecture pessimiste de cette "distillation" nous incite à penser que l'employeur pourrait avec cette distillation identifier, et peut-être automatiser, les tâches répétitives de certains postes si ce n'est pas le poste dans son entièreté. Si on est jusqu’au-boutistes on peut alors se demander qu'est-ce qui se passerait si un pays comme la Chine arrive à tirer un avantage significatif des agents distillés ? Le reste du monde suivra-t-il sous la pression de la compétitivité ?
Le CEO IA de Microsoft dépeint dans "The coming wave" (2) un scénario compatible avec cette idée. Selon lui, la valeur du travail humain pourrait être encodée puis transformée en services pour être commercialisée par la big tech. Colleague-skill, qui est apparu après cet ouvrage, semble en résonance avec ce scénario et pourrait s'apparenter à un test préalable.
Excédés par le coté aliénant de ce procédé, des citoyens chinois ont lancé des initiatives capables de court-circuiter colleague-skill ont vu le jour pour rendre la documentation produite difficilement exploitable par l'IA agentique.
Cette vision doomer est vraiment trop simpliste. Afin de la nuancer, je vous propose quelques clés de lecture :
Les clones numériques vont-ils nous libérer du temps ?L'état de l'art de l'IA agentique permet de le faire ?Le jobpocalypse aura-t-il lieu ?
1. Les clones numériques vont-ils nous libérer du temps ?
Si quelqu'un, ou quelque chose, fait une partie de notre travail à notre place, la réponse à la question ne peut être qu'affirmative. Mais que se passe-t-il avec ce temps désormais disponible ?
L'étude "AI Doesn’t Reduce Work—It Intensifies It" (3), menée auprès de 200 employés d’une entreprise technologique américaine, révèle un phénomène contre-intuitif : l’IA générative n’a pas réduit la charge de travail de ces travailleurs utilisant de manière intensive l'IA. Au contraire, elle a accéléré le rythme, élargi le champ des tâches et allongé les journées de travail souvent sans demande explicite de la hiérarchie. Certains employés, armés d’outils toujours plus puissants, sont pris de l'ivresse d'en faire simplement… plus et la charge mentale explose. C'est la peur de devenir obsolète ?
La psychoterapiste Amy Morin abonde dans ce sens en affirmant ce qui semble du bon sens : “We only have so much attention and so much mental bandwidth. And if we’re doing these high-level tasks all day long, we’re going to run out of energy way faster” (4).
Cette intensité n'est pas par ailleurs synonyme de productivité. Un papier de 2022 intitulé "The Microstructure of Work: Understanding Productivity Benefits and Costs of Interruptions" (5) conclut après avoir étudié le travail de 211 ouvriers manuels que pour chaque 5 minutes de pauses avec effort et distractions réduits, la productivité augmentait tout suite après de 7.12%.
Bien que limitées, ces études ont le mérite de soulever des sujets inattendus qui appellent des recherches plus approfondies.
2. L'état de l'art de l'IA agentique permet de faire des clones numériques ?
L'utilité de ces agents distillés sera, au mieux, proche de celle du vibe coding : ça peut fonctionner dans un périmètre limité et sous conditions comme une demande bien formulée, peu de complexité métier, un niveau de responsabilité engagée très faible et la possibilité d'itérer pour assurer un résultat qualitatif.
Pourquoi prende le vibe coding comme référence ? Parce que les IA de génération de code disposent d'un nombre d'exemples bien supérieur à la plupart des autres domaines d'activité humaine. Avec cette premise il semble difficile que la production d'un seul individu "distillé" (ou de plusieurs exerçant le même métier) puisse servir de base pour le remplacer. Le code offre par ailleurs un autre avantage car on peut souvent le tester : ça marche ou ça marche pas. Cela permet à un agent IA de valider sans ambiguïtés sa production, ce qui n'est pas possible à tous nos domaines d'activités humaines.
Les IA de génération de code sont, actuellement, l'un des exemples les plus aboutis de cette technologie. Elles excellent à faire le lien entre des informations disperses sur une base de code, à maintenir une documentation détaillée et à produire du code en un temps record.
Et pourtant elles ont besoin d'être guidées au point que l'encadrement de mes demandes prends souvent des allures de cahier de charges. Parfois, il faut venir à leur rescousse car elles butent sur des faux problèmes qui ne font pas de sens pour nous humains. Cela peut arriver car leur technologie subjacente, les LLMs, sont des outils probabilistes dont la frontière des capacités diffère essentiellement de la nôtre (6) ce qui explique aussi bien leurs prouesses que leurs échecs.
Par ailleurs, il ne faut pas s'attendre d'elles qu'elles fassent preuve de curiosité ou de volonté. Ces traits, bien qu'on puisse les imiter avec un bon prompt, restent l'apanage des humains et ne semblent pas transposables aux clones numériques.
En tout cas, mon constat est clair : si l'IA générative de code a remplacé quelques développeurs, elle a bien transformé ou transformera le métier de tout le reste.
Une référence technique mondiale, Andrej Karpathy ,réfute l'idée que 2026 soit "l'année des agents" (7) car bien que les premiers agents soient impressionnants, ils souffrent de déficits cognitifs fondamentaux (manque d'intelligence générale, de multimodalité, d'apprentissage continu) qui nécessiteront environ une décennie de recherche et de développement pour être surmontés.
Puis, n'oublions pas les questions du coût économique et énergétique de l'IA agentique qui peuvent constituer une barrière ou limite à leur utilisation. Il est très difficile de généraliser, mais l'IA agentique mobilise typiquement plusieurs LLM de manière itérative ce qui implique des consommations multipliant facilement par 10 celles de l'IA générative "traditionnelle".
Sans contrôle humain la production de l'IA agentique devrait se limiter à des tâches aux périmètres bien connus et sans enjeux de responsabilité importants. Pour tâches changeantes ou complexes, le combo gagnant est composé du muscle de l'IA avec le discernement d'un humain. Celui-ci est par ailleurs le seul qui peut porter la responsabilité des actions de l'agent.
3. Le jobpocalypse aura-t-il lieu ?
Salesforce, Microsoft, Accenture, ... la presse relaye régulièrement de nombreuses annonces de licenciements liés à l'adoption de l'IA qui viennent se joindre aux études et prédictions plus ou moins catastrophiques.
Cette narrative, très présente dans les médias et qui s'apparente à du "AI washing", mérite d'être mise en perspective :
Il y a une diminution constatée (8) dans le recrutement de juniors, notamment dans le développement informatique et dans le support client. Cependant il n'y a pas de licenciement de ceux qui sont en poste. Nous pourrions bien être face à une phase d'ajustement ;L'IA est parfois instrumentalisée pour des réductions d’effectifs qu'auraient eu lieu de toute façon (9) par exemple par cause de mauvais résultats. Mettre la faute sur l'IA permet à certains patrons de se dédouaner ;Certaines organisations sont obligées de faire machine arrière après avoir voulu remplacer toute l'équipe support par des IA (Klarna) ;De leur part, les laboratoires qui créent les modèles les plus performants tirent un énorme profit de cette panique. Après tout, s'ils détiennent une technologie aussi puissante il vaut mieux y investir ;Les sociétés qui facturent 100€/an/utilisateur pour un logiciel en SaaS peuvent augmenter leurs tarifs s'ils fournissent des agents IA capables de remplacer un salarié qui peut coûter des dizaines de milliers d'euros par an.
Bien entendu, il est tout à fait possible que les agents IA sans être 100% parfaits réussissent à s'imposer simplement car ils permettent des nouveaux équilibres entre coût et qualité du type "On diminue les équipes et la qualité mais on diminue bien plus le prix". Après tout, c'est bien cela le fast food ou le low cost.
Conclusion
L'IA peut beaucoup apporter à l'humanité comme le prouve le projet Alphafold. Cette IA a permis prédire les structures de centaines de millions de protéines tout en les rendant publiquement accessibles via la base de données publique AlphaFold DB, accélérant ainsi la recherche en biologie, médecine et biotechnologie.
Les tâches répétitives seront probablement automatisées progressivement dans les années à venir. Mais des nouveaux champs d'action apparaîtront pour les humains capables de porter une vision, une initiative et ayant appris à piloter la puissance des IA génératives.
Le chemin est semé d’embuches comme la transformation de l'assistance IA en intensification laboral. Nous avons besoin d'alterner des défis avec de tâches de faible intensité et gérer en permanence les décisions critiques des agents dont nous avons la responsabilité a de quoi provoquer des burn-out.
Le danger n'est pas une IA surhumaine. Il se trouve dans notre utilisation irresponsable de la puissance de l'IA, attisée par la compétition économique qui fait sauter les gardes-fous les plus élémentaires de peur de prendre du retard. Il se trouve dans l'utilisation sans supervision d'une technologie dont l'intelligence se base sur des des représentations vectorielles et des opérations mathématiques sur des tokens, sans "comprendre" les mots au sens humain.
L'IA est un miroir qui augmente nos actions qu'elles soient bonnes ou mauvaises. Tâchons de ne pas devenir les victimes de nos propres créations comme les Krell dans Forbidden Planet (10).
Et vous, seriez-vous prêt à "distiller" vos compétences pour les confier à une IA ?
(1) https://www.technologyreview.com/2026/04/20/1136149/chinese-tech-workers-ai-colleagues/
(2) The coming wave. Mustafa Suleyman
(6) https://www.hbs.edu/faculty/Pages/item.aspx?num=64700