L’IA ne vous remplace pas, elle vous démonte

[Billet publié le 26 avril dernier]

Un métier est rarement un bloc uniforme, c’est un assemblage de tâches souvent hétérogènes, traversé de jugements et d’arbitrages, dont la richesse même résiste à une automatisation totale.

Tout ça pour dire que je pensais avoir épuisé le sujet avec cette distinction… et puis le terrain m’a rattrapée. C’est le passage classique du dogme à la réalité : le terrain montre que le sujet est, en fait, bien plus complexe et mouvant.

L’IA est-elle « good enough » ?

À l’origine, c’est une discussion sur le sous-titrage audiovisuel qui m’y a ramenée. Une traductrice confiait récemment que les outils d’automatisation y sont désormais déployés massivement, parce qu’ils sont jugés « good enough ».

Évidemment, elle ne peut que prêcher pour sa paroisse et m’expliquer que ces outils peinent encore à capter la rythmique, l’implicite d’un ton, la manière dont une phrase doit être déplacée, raccourcie ou même trahie pour rester juste à l’écran, quitte à s’adapter à des mots ou des usages qui n’existaient pas encore. Elle n’allait pas me dire le contraire. Et puis, si on pousse la critique jusqu’au bout, on peut aussi se demander si le travail humain n’avait pas, lui aussi, déjà glissé vers une forme de « good enough ».

Le risque : s’habituer à l’acceptable

Néanmoins, dans les deux cas, cette formule soulève quelque chose. Que se passe-t-il lorsque ce niveau « acceptable » devient notre point de référence ? C’est là que s’installe une forme de dépendance au sentier : on s’engage dans une voie, et il devient de plus en plus difficile d’en sortir, même si l’on réalise qu’elle n’est pas la plus satisfaisante. Le glissement est imperceptible.

L’infrastructure et les habitudes se cristallisent autour de ce nouveau standard. À terme, le regard lui-même finit par se transformer, happé par une forme d’atrophie du goût où l’exigence s’émousse à force de ne plus être sollicitée.​​​​​​​​​​​​​​​​

Et si ce mouvement s’installe aussi facilement, c’est qu’il ne se présente rarement comme une perte. Il s’accompagne, au contraire, d’une promesse bien connue : celle d’une IA qui nous libérerait des corvées pour nous permettre de nous concentrer sur les tâches à « valeur ajoutée ».

Toute tâche automatisable n’a pas vocation à l’être forcément

Vraiment ? Le problème, c’est que certaines tâches chronophages sont des ancres, elles vont rythmer la journée, stabiliser l’esprit et offrir des zones de pilotage automatique qui allègent la charge mentale. Ce qui m’amène à une réflexion de fond : ce n’est pas parce qu’une tâche peut être automatisée qu’elle doit l’être.

Exemple. En 2018, la Silicon Valley nous vend le futur avec Amazon Go : des magasins sans caisse et la promesse d’un monde sans friction Au même moment, à contre-courant total, la chaîne néerlandaise Jumbo lance ses « chat checkouts » : des caisses volontairement lentes, conçues pour donner la priorité à la conversation.

D’un côté, l’obsession de la transaction fluide ; de l’autre, la transformation d’un point de vente en espace social. L’un paraissait inévitable, l’autre économiquement incongru. Résultat des courses en 2026 ? Le soufflé est retombé : Amazon Go a mis la clé sous la porte. Côté européen, en revanche, plus de 200 « caisses de bavardage » ont été déployées à travers les Pays-Bas.

Vous voyez ? Je le répète : ce n’est pas parce qu’une tâche peut être automatisée qu’elle doit l’être.

Pour automatiser un job, il faut le mettre en pièces détachées

Avec l’arrivée de l’agentique dans les entreprises, on passe un cap. Pour automatiser des scénarios, encore faut-il pouvoir les reproduire. Et pour les reproduire, il faut les démonter. On démonte le processus, le rôle et, au bout du compte, le métier. On isole chaque étape, on explicite les règles, on met des mots sur des réflexes ou des intuitions qui restaient jusque-là implicites. En somme, pour automatiser un job, il faut d’abord l’avoir mis en pièces détachées.

C’est un exercice très révélateur. Ça met à nu la valeur réelle … mais il y a aussi quelque chose d’ingrat, presque violent. Ça vient dissiper cette ambiguïté confortable qu’on entretenait sur notre propre travail. L’humain est-il vraiment prêt à ce face-à-face ? Le Cardinal de Retz le formulait déjà : « On ne sort de l’ambiguïté qu’à son détriment. » … 

Et si, depuis le début, on posait mal la question ? Plutôt que de se demander si l’IA va remplacer nos métiers, il vaudrait mieux observer comment elle nous pousse à les démonter, pièce après pièce.

Ce qui risque de surprendre, au bout du processus, ce n’est pas tant ce qu’elle prend… mais ce qu’il reste. Une fois tout étalé sur la table, ces professions qui nous définissent depuis un siècle apparaîtront sans doute autrement, peut-être moins évidentes qu’on ne le pensait.

MD

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