Le paradoxe de Berkeley : travailler plus pour produire plus
On nous avait promis du temps libre, on a récolté du « workload creep ». Des chercheurs de la Haas School of Business de UC Berkeley ont suivi pendant huit mois les employés d’une entreprise tech. Le constat est sans appel : au lieu de souffler grâce à l’automatisation, les salariés se sont mis à absorber de nouvelles responsabilités qu’ils déléguaient autrefois. Le sentiment de « pouvoir tout faire » grâce à l’IA pousse chacun à sortir de son domaine de compétences, augmentant mécaniquement le volume de tâches à gérer.
Ce phénomène, analysé dans la Harvard Business Review, montre que l’adoption de l’IA est souvent volontaire au début. L’outil rend le travail « accessible » et gratifiant. Mais très vite, la nouveauté s’efface pour laisser place à une surcharge ingérable. Les ingénieurs se retrouvent par exemple à corriger le code produit par des collègues non techniques, ajoutant une couche de supervision humaine épuisante et souvent ignorée par le management.
La fin des « temps morts » et la fatigue cognitive
C’est l’aspect le plus sournois de cette révolution : l’IA a colonisé nos moments de récupération. Comme prompter une IA ressemble à une discussion, on le fait partout. Entre deux réunions, dans les transports ou même pendant la pause déjeuner, les employés continuent d’avancer sur leurs projets. Ce travail « ambiant » grignote les pauses naturelles qui permettaient autrefois au cerveau de déconnecter.
« On pensait qu’être plus productif grâce à l’IA permettrait d’économiser du temps, de travailler moins. Mais en réalité, on travaille autant, voire plus. »
Cette saturation du temps de cerveau disponible crée une fatigue cognitive majeure. En multipliant les « fils » de discussion avec différents agents IA, on tombe dans le multitâche agressif. Résultat : on a l’impression d’être super-productif sur le moment, mais on finit la journée vidé, avec le sentiment de ne jamais avoir vraiment décroché.
Comment éviter l’overdose de productivité ?
Face à ce piège, les experts recommandent de sortir de la logique de vitesse pure. Josh Cardoz, consultant en stratégie IA, explique qu’il faut redéfinir ce que signifie être efficace. La solution ne viendra pas seulement de nous, mais d’une culture d’entreprise qui protège les « fenêtres de focus ». Il ne suffit pas de savoir utiliser ChatGPT, il faut savoir quand s’arrêter de l’utiliser.
- Instaurer des pauses délibérées : Ne pas lancer un prompt dès que l’on a 30 secondes de libre.
- Sanctuariser les échanges humains : Prioriser la connexion sociale qui recharge les batteries, contrairement à l’interaction machine.
- Séquencer son travail : Éviter de gérer trois IA en même temps pour limiter la fragmentation de l’attention.
- Évaluer la qualité plutôt que le volume : Produire plus de rapports ou de code ne signifie pas produire de meilleurs résultats.
L’IA crée de la capacité, pas du loisir. Si nous ne décidons pas consciemment de ce que nous faisons de ce temps « gagné », le système le remplira automatiquement par de nouvelles corvées. Pour ne pas finir esclave de nos propres outils, il devient urgent de réapprendre à ne rien faire.
