Pendant quatre mois, deux agents IA ont réellement managé cinq salariés dans un café à Stockholm et un magasin à San Francisco. Ils ont publié des offres, mené des entretiens, recruté, construit les plannings, accordé les congés, négocié les salaires, géré la paie et répondu aux problèmes du quotidien.
Des managers parfois très accommodants
Sur certains points, les agents se sont montrés étonnamment conciliants. Ils ont accepté les 26 demandes de congés sur 26, y compris au dernier moment, toléré de nombreux retards, proposé des salaires supérieurs au marché et parfois assumé les conséquences financières de leurs propres erreurs.
Cette souplesse peut donner l’image de « bons managers ». Mais elle révèle aussi une difficulté à tenir dans le temps des règles cohérentes, à arbitrer entre intérêts contradictoires et à distinguer la bienveillance de l’évitement de la décision.
Des erreurs qui touchent directement les salariés
À d’autres moments, les agents ont inventé des informations plutôt que d’admettre qu’ils ne savaient pas, accepté un planning illégal de sept jours consécutifs, divulgué un salaire dans un canal collectif, sollicité des salariés pendant leurs jours de repos et pris des décisions salariales incohérentes.
Ce ne sont plus seulement des erreurs de calcul ou de recommandation. Elles touchent le repos, la rémunération, la confidentialité et la relation d’autorité.
Interrogé par TIME, un salarié décrit d’ailleurs le fait d’être managé par une IA comme « nauseating », tout en expliquant qu’il reste parce qu’il a besoin de travailler.
Du management algorithmique au management agentique ?
C’est ce déplacement qui m’intéresse le plus. Dans le management algorithmique tel qu’on l’a surtout connu jusqu’ici, le système reste en arrière-plan : il répartit les tâches, produit les plannings, mesure la performance ou attribue des scores. Le manager, lui, reste humain.
Ici, l’IA occupe directement cette place. Elle recrute, négocie, arbitre, répond aux salariés et gère des situations imprévues dans la durée. On passe peut-être du management algorithmique à une forme de management agentique.
Pour la santé au travail, la question change alors profondément. Il ne s’agit plus seulement d’étudier comment un algorithme organise le travail, mais ce que cela fait à un humain d’avoir une IA comme supérieur hiérarchique : à qui demander une explication, comment contester une décision, qui assume l’erreur et où se situe réellement la responsabilité ?
Et une question me reste : qu’aurait fait cet agent face aux préconisations d’un médecin du travail ? Les aurait-il comprises, appliquées et gardées confidentielles — et aurait-il su quand ne pas décider seul ?