Technostress et IA générative : le remplacement n’est pas le cœur du problème

« Je pense effectivement que le secteur va un peu changer. Mais ce n’est pas comme si vous pouviez être remplacé. »

Sortis des ronces des études économiques qui prétendent que le travail sera automatisé, il suffit d’une quinzaine d’entretiens pour saisir que les travailleurs sont les premiers comprendre que le « remplacement » n’aura pas lieu, en tout cas pas dans les termes des gros titres.

Dans ce papier, plusieurs chercheurs ont interrogé des jeunes travailleurs (moins de 5 ans d’expérience, en R&D, IT, marketing, finance) sur leur rapport à l’IA générative. Ils ont tenté de valider/invalider les facteurs de « technostress » (perte d’emploi, augmentation de la charge et de la complexité du travail, « invasion » de technologies qui obligent à être présent pour répondre). À revers, les facteurs d’amélioration du travail sont également interrogés (produire plus vite, faire autre chose, gagner en autonomie).

Le résultat le plus saillant est qu’aucun ne valide l’idée selon laquelle ils seront « remplacé ». Face à l’IA, il faut encore un très bon niveau d’expertise. Les effets négatifs (augmentation de la charge ou gestion du caractère probabiliste des IA) sont diversement distribués, selon les jobs. Certains se plaignent qu’il faille travailler sur son temps libre pour « keep up » avec des outils qui évoluent tout le temps. D’autres s’inquiètent des sujets éthiques (privacy, droits d’auteur). Même la perte des compétences ne fait pas l’unanimité.

Bien sûr, l’IA accélère tout, et surtout le changement. Il faut apprendre davantage, plus vite, vérifier tout le temps. Mais les enquêtés rapportent aussi des effets positifs : gains de temps, simplification du travail, motivation, plaisir d’expérimenter, soutien à l’idéation, sentiment d’apprendre, etc.

15 entretiens, ça reste peu, et il faudrait scruter de plus près le travail, mais l’unanimité des réponses dit déjà quelque chose. M’est avis que ce papier plaide pour trois choses : 1/ ne pas tirer de conclusion hâtive sur les « effets » de l’IA; 2/ regarder le travail réel et 3/ mettre à distance les discours déterministes sidérants.

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