Un article très intéressant du Wall Street Journal donne à voir, à travers plusieurs histoires personnelles de fondateurs de startups, un effet encore peu documenté du travail avec des agents IA. Plus les machines deviennent autonomes et rapides, plus elles peuvent accélérer le rythme auquel les humains doivent décider, superviser et répondre.
Les situations décrites sont extrêmes, mais elles permettent d’apercevoir plusieurs enjeux très concrets pour la santé au travail, notamment l’intensification, l’hyperconnexion, la réduction des temps de récupération, le brouillage des frontières entre vie professionnelle et vie personnelle, voire le workaholisme.
Des agents qui ne dorment jamais
Aditya Sharma, cofondateur de Keel, explique qu’il peut rester éveillé très tard afin d’éviter que ses agents ne se retrouvent bloqués pendant la nuit. Même lorsqu’il n’est plus devant son ordinateur, il dit avoir du mal à décrocher mentalement et continue à se demander si ses agents ont besoin de lui.
L’enjeu n’est donc plus seulement la durée du travail. C’est aussi l’impossibilité de s’en détacher psychologiquement. Lorsque l’activité continue en arrière-plan et peut solliciter l’utilisateur à tout moment, les périodes normalement consacrées à la récupération risquent de devenir de simples temps d’attente entre deux interventions.
Peter Pezaris, fondateur de Proxon, travaille quant à lui régulièrement jusqu’à deux heures du matin et décrit l’utilisation des agents comme « addictive ». Il estime que son entreprise, qui compte six développeurs humains, fonctionne environ trente fois plus vite grâce à eux.
Mais cette accélération a un effet paradoxal. Le travail des agents produit à son tour du travail humain. On peut développer plus rapidement, intégrer davantage de clients et lancer davantage de projets, mais il faut ensuite traiter plus de demandes, prendre plus de décisions et superviser un volume d’activité supérieur.
C’est un mécanisme classique d’intensification du travail. Un gain de productivité à l’échelle de la tâche ne se traduit pas nécessairement par du temps libéré. Il peut être immédiatement réinvesti dans de nouveaux objectifs.
“Every minute that I’m not working, I’m missing out on not doing a week’s worth of work.”
Quand une heure passée avec des agents permet théoriquement d’accomplir ce qui aurait auparavant nécessité plusieurs jours, le repos peut progressivement être perçu comme une occasion productive perdue.
Abby Grills, cofondatrice de Riveter, décrit un autre phénomène. Son entreprise ne compte que deux personnes et repousse régulièrement ses recrutements parce que de nouvelles tâches peuvent être confiées aux agents. Elle reconnaît pourtant être constamment fatiguée.
L’IA peut ainsi permettre à des organisations très petites de prendre en charge un volume d’activité autrefois réservé à des équipes beaucoup plus importantes. Mais si les effectifs ne suivent pas l’augmentation de la capacité productive, le risque est de concentrer davantage de responsabilités, de décisions et de charge mentale sur un nombre réduit de personnes.
Enfin, Ajay Kalia, fondateur d’Alt, travaille approximativement de 5 h 30 à 22 h. Il a commencé à piloter certains de ses agents depuis son Apple Watch, qui peut vibrer toutes les dix minutes pour lui demander une autorisation, y compris lorsqu’il fait du sport.
L’exemple est particulièrement parlant. Le travail ne s’arrête plus lorsque l’on quitte son bureau. Il accompagne l’individu dans les moments qui devraient justement permettre de récupérer. La fragmentation attentionnelle et l’hyperconnexion deviennent alors des caractéristiques directes de l’organisation du travail.
Les agents peuvent-ils favoriser le workaholisme ?
Ces témoignages font également penser au workaholisme, qui ne désigne pas simplement le fait de beaucoup travailler.
Il renvoie à une manière de travailler à la fois excessive et compulsive, caractérisée notamment par une difficulté à s’arrêter et à se détacher mentalement du travail.
Les agents IA pourraient constituer un environnement particulièrement propice à ce phénomène. Ils peuvent continuer à produire pendant que l’humain dort, mange ou fait du sport. Chaque tâche terminée, chaque notification ou chaque agent momentanément bloqué crée une nouvelle possibilité d’intervention.
La disponibilité permanente de la capacité productive peut alors transformer progressivement la perception du repos. Ne pas travailler revient à avoir l’impression de laisser une ressource inutilisée.
L’intérêt de ces exemples pour la santé au travail est précisément là. Une technologie peut améliorer spectaculairement la productivité d’une tâche tout en détériorant les conditions de travail du système dans lequel cette tâche s’insère.
Que peuvent regarder les professionnels de la santé au travail ?
L’arrivée d’agents IA dans une organisation ne devrait donc pas être évaluée uniquement à partir du temps qu’ils permettent théoriquement de gagner. Il faut aussi observer ce que l’organisation fait de ce gain de productivité.
- Repérer l’intensification réelle du travail.
Il faut chercher à savoir si l’IA réduit effectivement la charge ou si elle permet simplement d’augmenter le nombre de dossiers, de clients, de projets ou d’objectifs traités dans un même temps. - Évaluer la disponibilité attendue vis-à-vis des agents.
Il est utile de déterminer si un salarié doit répondre lorsqu’un agent est bloqué, si les agents continuent à fonctionner la nuit ou le week-end et si leurs notifications sont susceptibles d’interrompre les temps de repos. - Protéger de véritables périodes de déconnexion.
L’organisation devrait définir des moments pendant lesquels aucune supervision humaine n’est attendue, même si un agent est temporairement immobilisé. Le coût d’un agent qui attend quelques heures ne devrait pas devenir un motif d’interruption systématique du repos humain. - Surveiller le dimensionnement des équipes.
L’augmentation de la capacité productive ne doit pas automatiquement conduire à retarder les recrutements ou à élargir indéfiniment le périmètre des postes existants. - S’intéresser au travail invisible créé par les agents.
La vérification des résultats, la correction des erreurs, la relance des agents, les arbitrages, la gestion des exceptions et la coordination constituent du travail à part entière. Il doit être identifié et intégré à l’évaluation de la charge. - Rechercher les signes d’une difficulté à décrocher.
Consulter compulsivement l’état des agents, intervenir la nuit, ressentir de la culpabilité lorsque l’on ne travaille pas ou considérer chaque période de repos comme une perte de productivité peuvent constituer des signaux d’alerte. - Ne pas mesurer uniquement la productivité.
Une évaluation pertinente du déploiement devrait également suivre l’évolution des horaires, des interruptions, de la charge perçue, de l’autonomie, des temps de récupération et du collectif de travail.
La question à poser lors du déploiement d’agents n’est donc peut-être pas simplement « Combien de temps cette technologie nous fait-elle gagner ? »
Il faudrait aussi se demander « Que devient ce temps une fois qu’il a été gagné ? »
C’est probablement là que se joue une grande partie de l’effet réel de l’IA agentique sur le travail et, à terme, sur la santé.