Le futur est déjà là. Il n’est simplement pas équitablement réparti.

Le 25 juillet 2026, le mathématicien Kirwin Hampshire publiait The Dark Night of Mathematics. Il n’y exprimait pas seulement une inquiétude face aux performances de l’intelligence artificielle. Il décrivait la détresse de voir une technologie s’approcher du cœur même de ce qui donnait du sens à son métier : chercher, découvrir, créer et être reconnu pour une expertise patiemment construite.

« Je traverse une profonde crise spirituelle en raison de ces développements. Je hurle intérieurement depuis des jours. J’ai l’impression de vivre dans un cauchemar. »

Kirwin Hampshire · traduction de l’anglais

Sept jours plus tard

Le 1er août, OpenAI annonçait dix résultats en mathématiques et en informatique théorique produits par une version interne d’Astra, son prochain modèle majeur. Chacun résout un problème ouvert de longue date ou permet une avancée substantielle. Selon OpenAI, le volume de calcul nécessaire à la recherche de ces solutions représenterait environ 2 000 dollars aux tarifs API de Sol.

Les manuscrits ont ensuite été préparés par des humains avec le même modèle, puis les arguments formalisés sous forme de certificats Lean. Certains de ces problèmes occupaient les communautés mathématiques depuis longtemps. Leur résolution illustre un déplacement rapide de la frontière entre assistance à la recherche et production directe de connaissances.

Le contraste est saisissant : d’un côté, une annonce de capacités scientifiques inédites ; de l’autre, un professionnel qui décrit ce que leur arrivée fait déjà au sens qu’il donne à son activité.

La transformation peut commencer avant la disparition des emplois

Ce qui se passe aujourd’hui en mathématiques préfigure peut-être ce que d’autres professionnels vivront demain. L’anxiété liée à l’obsolescence, la perte de reconnaissance, le sentiment de dépossession du métier, les conflits de valeurs ou la réduction de l’autonomie ne sont pas des effets secondaires abstraits de l’IA.

Ils peuvent devenir de véritables facteurs de risques psychosociaux lorsque la technologie transforme l’activité plus vite que les travailleurs et les collectifs ne peuvent se l’approprier. Un témoignage individuel ne permet pas de généraliser ni d’établir un effet causal sur la santé. Mais il peut révéler précocement une tension que les indicateurs d’emploi ou de productivité ne montrent pas encore.

La déferlante de l’IA ne pourra être durable, efficace et socialement acceptable que si l’organisation du travail évolue avec elle. Cela suppose de discuter la place qui reste à la découverte humaine, les critères de reconnaissance, les trajectoires professionnelles, les marges de décision et le rôle des collectifs lorsque l’IA entre au cœur de l’expertise.

Le futur est déjà là.
Les professionnels de la santé au travail doivent l’être aussi.