Ma lecture du monde est parfois un peu binaire, je le reconnais bien volontiers… Mais dans les nombreux espaces que je traverse, je constate que le rapport à l’IA s’affirme de plus en plus comme un rapport de classe. Les pro-IA appartiennent presque exclusivement aux catégories socio-professionnelles les plus hautes, jusqu’à la caricature. Les gens qui s’y opposent et se mobilisent à son encontre, semblent plutôt appartenir à d’autres espaces sociaux, tant et si bien que cette confrontation sociale est en train non seulement de tendre les rapports autour de la technologie, mais plus encore semble raviver un conflit de classe qu’on pensait (un peu facilement) évanoui. Les huées qui répondaient aux propos pro-IA d’il y a quelques mois sont peu à peu remplacées par des colères glacées, des larmes, des hurlements et des invectives radicales de gens exaspérés par l’IA auxquels répondent le déni glacé de l’injonction, voire le sourire confiant et supérieur du « il faut s’adapter » quand ce n’est pas un panégyrique de la puissance de ces outils au prétexte de l’efficacité, de la rentabilité ou de la souveraineté. C’est un peu finalement comme si l’IA elle-même était devenue l’idéologie des classes supérieures (venant masquer sous sa puissance, le capitalisme, l’impérialisme, l’autoritarisme, idéologies devenues bien plus difficiles à défendre). Comme si l’IA était devenue l’idéologie du moment, qui recouvre d’un voile de neutralité et d’innovation celles qui l’ont fondée et l’ont structurée. Comme s’il suffisait de changer de mot pour proposer la même chose.
Entre l’homélie d’en haut et la condamnation d’en bas
« La seule chose qui croît plus vite que ce secteur de l’IA, c’est peut-être le sentiment négatif des Américains à son égard », s’inquiétait récemment le Wall Street Journal relayé par Le Monde Diplo. L’automatisation renforce une autonomisation de la tech, dans une forme de fuite en avant qui ne va pas de soi pour tous, explique le journaliste Pierre Rimbert. Et la transformation des rapports sociaux qui l’accompagne, c’est-à-dire le renforcement des revenus du capital sur ceux du travail, qui implique un renforcement des inégalités, une surveillance généralisée, une indifférence à l’environnement… révolte une grande partie du public, comme s’en défie The Economist qui dénonce le risque de montée d’une Gen Z socialiste, d’une radicalisation des plus jeunes. Un récent sondage américain le montrait d’ailleurs, « les PDG du secteur de l’IA sont encore plus impopulaires que leurs data centers », résumait Futurism. L’époque où les jeunes vouaient une admiration aveugle à l’industrie technologique qu’ils rêvaient de rejoindre semble bien révolue.
Pourtant cet affrontement n’est pas un affrontement générationnel ou un affrontement entre droite et gauche. L’affrontement est bien plus un affrontement de classe, explique l’activiste Saul Levin, directeur du Centre de recherche sur les conflits non-violents, interrogé par le journaliste Andrew Cockburn dans Harper’s Magazine. L’opposition aux data centers « ne varie pas significativement en fonction de l’âge, de l’origine ethnique, du niveau d’études, du revenu ou du degré d’urbanisation », observe l’enquête de Gallup publiée le 13 mai dernier. « L’affrontement n’oppose pas la droite à la gauche, les démocrates aux républicains, les banlieues à la campagne. En réalité, c’est le haut contre le bas ». Reste, constate Pierre Rimbert, que face à la poursuite de la numérisation à marche forcée, aux États-Unis comme ailleurs, cette contestation populaire, politiquement hétérogène, ne trouve qu’un relais limité dans les discours politiques, qui sont bien plus alignés aux objectifs de développement économique que promet la tech qu’à sa régulation.
Cette tension de classe se renforce à mesure que l’injonction à l’IAification devient une obsession, comme le soulignait le Monde ou Futurism. Face à la colonisation du moindre de nos outils numériques dans lesquels l’IA s’infiltre sans nous laisser de choix, face à ce nouvel internet sans condition (à l’image désormais de la moindre de nos requêtes sur Google qui s’ouvre par une réponse générative), l’obsession semble devenir frénétique. Tout est envahi d’IA ! Elle ne saisit pas que les entreprises et services qui fournissent des solutions devenues toutes magiques ✨, mais également leurs cadres et managers qui semblent avoir pour beaucoup basculé dans une même frénésie, comme le racontait le journaliste Jules Thomas pour Le Monde. Nombre d’employés expriment leur frustration voire leur colère face à des managers et des cadres utilisant cette technologie pour submerger leur personnel de directives absurdes, de tâches inutiles et de changements de cap incessants. Des cadres qui, sous leur propre injonction à intégrer l’IA, finissent eux-mêmes par être subvertis par les machines, comme ironisait Ed Zitron. À mesure que l’IA s’y déploie, sans contestation possible, c’est comme si les environnements de travail devenaient particulièrement toxiques. « Le lieu de travail s’est transformé en un champ de bataille permanent entre leur propre perception de la réalité et celle de l’IA – et, selon les travailleurs, leur patron choisissait systématiquement cette dernière. » Comme nous le disions à propos de la désinformation où l’IA offre les explications simples que l’on veut croire, l’IA des patrons leur confirme la vision qu’ils veulent croire. « L’IA va produire le récit que vous voulez qu’elle produise », constatent des employés confrontés aux délires de leurs boss à tout faire avec, jusqu’à finalement altérer la réalité, raffermir leurs croyances voire leurs délires et disloquer les collectifs. « Je me retrouve à devoir gérer quelqu’un qui n’a plus les pieds sur terre », explique un autre employé confronté à un patron qui a basculé dans l’IA produisant des boucles d’injonctions… qui ne fonctionnent pas. « Les organisations et les dirigeants doivent choisir : soit ils décident de s’en remettre entièrement à l’IA, soit ils font confiance aux personnes qu’ils embauchent et à leurs compétences ». Dans Futurism, la journaliste Maggie Harrison Dupré dresse les mêmes constats, mais précise cependant : « la plupart des personnes interrogées ont indiqué qu’elles utilisaient effectivement l’IA dans leur vie professionnelle et personnelle, et qu’elles lui reconnaissaient une certaine valeur lorsqu’elle était employée avec prudence et discernement. Toutefois, elles estimaient que l’usage qu’en faisaient leurs employeurs avait franchi la limite entre l’outil utile et l’élément délétère – tant pour les salariés que pour les intérêts réels des entreprises concernées.»
Cette radicalisation de l’usage de l’IA par les catégories supérieures va de pair avec la radicalisation de la détestation de l’IA par tous les autres. En trois ans, il est devenu plus difficile de parler de ce sujet, avec des cadres de plus en plus convaincus et qui laissent de moins en moins de place aux options, qui déploient des outils, des processus et des contraintes et de l’autre des gens qui se noient dans les difficultés que génèrent ces outils, leur impraticabilité, la charge de la vérification et de l’orchestration, l’intensification que cela produit et la démultiplication des injonctions. Comme le disait le sociologue Dominique Boullier : « Dès que l’on veut réellement prendre en main ces outils, contrôler leurs opérations, les vérifier ou valider leurs résultats, les mêmes utilisateurs se retrouvent déçus, inquiets voire en colère ». L’injonction à l’utiliser – la Sommation technologique –, radicalise les positions.
Les proIA évoquent facilement la puissance des outils, mais jamais leurs limites. Pour eux, les contestations, les oppositions semblent inexistantes, alors même qu’elles se démultiplient (de la contestation du déploiement de l’IA dans les systèmes de travail, dans l’éducation, à l’opposition aux systèmes de surveillance des plaques minéralogiques, aux data centers ou aux lunettes connectées… pour ne citer que quelques-unes des polémiques actuelles). C’est comme si toute opposition était niée par principe. Comme si les contestations et oppositions devaient être mises sous le tapis, silenciées au prétexte qu’elles seraient au pire irrationnelles au mieux politiques. Ce déni de réalité est marquant. Dans les entreprises comme les administrations, les contestations sont elles aussi étouffées. Le dialogue social suppose de ne jamais parler avec les contestataires. C’est comme si l’on ne voulait pas faire entrer les données problématiques dans le modèle d’entraînement. D’où d’innombrables rapports de think tanks ou d’institutions… qui parlent de l’IA pour la produire, sans jamais regarder ses limites. On a l’impression que deux mondes s’affrontent. Et, quand cela échoue (et cela échoue souvent), on passe au projet suivant. Pire, comme le pointe le Monde dans un autre article, l’IA favorise aussi des transformations stratégiques confuses.
Peut-être qu’en fait, transparaît dans ces outils, finalement, le fait qu’ils n’en soient pas. C’est ce que disent les chercheurs quand ils nous invitent à reparler de l’économie politique de l’IA et à en dépasser la technique. C’est ce que disait aussi le journaliste de Mediapart, Romaric Godin, en nous rappelant que l’IA n’est pas un outil, mais bien le vecteur d’une capture hypercapitaliste du monde. L’usage de l’IA révèle finalement le monde qui le produit et ses objectifs. Il nous dresse les uns contre les autres. Son rythme ne nous laisse aucun espace d’apaisement. Il est en passe de devenir un objet de lutte sociale ou son symbole, entre deux mondes.
Les proIA finissent par craindre le monde qui les entoure et qu’ils contribuent très activement à produire, d’une requête à l’autre. Ils regardent avec méfiance ceux qu’ils relèguent aux ordres de leurs machines : chauffeurs Uber, employés d’entrepôts sous-traités, métiers déclassés, rappelle l’historienne Kim Phillips-Fein dans une tribune pour le New York Times. « Ils ont raison de redouter la colère de ces groupes dépossédés, tout comme ces derniers ont raison d’être en colère ».
Les employés utiliseront-ils l’IA avec l’intensité des codeurs ? Pas si sûr !
Avec l’IA, on a l’impression que, en haut de la hiérarchie sociale, tout le monde est convaincu que les employés vont l’utiliser comme l’utilisent les codeurs : intensément. Avec l’espoir que tous voient leur productivité démultipliée même si elle ne se réalise pas vraiment, jusqu’au plus complet épuisement. Or, ce n’est pas ce que l’on constate toujours, comme nous le montrions dans notre article sur l’évolution des usages de l’IA en juin. Les usages récréatifs sont plus nourris que les usages professionnels et le sont de plus en plus.
En fait, hormis les développeurs, « les autres cols blancs ne sont pas encore entrés dans ce monde » constate Colin Jarvis d’OpenAI dans The Economist. Ça tombe mal. Car pour justifier leurs investissements colossaux dans les centres de données, les géants américains de l’IA ont besoin que l’adoption de cette technologie continue de se répandre rapidement, au même rythme qu’elle envahit le développement informatique. Selon The Economist, couvrir le coût de la construction des centres de données nécessitera que les revenus annuels totaux générés par l’IA atteignent 2 500 milliards de dollars d’ici la fin de la décennie, contre environ 150 milliards actuellement. Les revenus de l’IA grossissent vite… mais pas assez vite, se désole le magazine économique. Reste qu’à ce jour, l’adoption de cette technologie est de loin la plus forte parmi les développeurs de logiciels. D’après le forum en ligne Stack Overflow, quatre développeurs sur cinq déclarent utiliser un outil de programmation IA. En juin 2025, le chiffre d’affaires annuel récurrent cumulé de Cognition, Cursor, Lovable et Replit, quatre startups spécialisées dans la programmation IA, s’élevait à environ 800 millions de dollars. Il atteint aujourd’hui 6 milliards de dollars. « SemiAnalysis, un cabinet d’études, estime que pour Anthropic et OpenAI, la programmation représente désormais plus de la moitié de leur chiffre d’affaires annuel récurrent cumulé ».
L’IA donc se diffuse plus rapidement dans les secteurs où les ingénieurs logiciels représentent une part plus importante de l’emploi, comme le synthétise un graphique de The Economist qui montre que l’adoption de l’IA dépend beaucoup du pourcentage de développeurs parmi les employés. Très logiquement, elle est plus forte dans les secteurs où les développeurs sont nombreux comme les services et les entreprises logicielles que dans les secteurs comme la santé, l’industrie ou les transports. Les optimistes voient là la preuve que le boom de l’IA ne fait que commencer. Les pessimistes, que le codage risque de faire longtemps figure d’exception.
Or, souligne The Economist, trois autres secteurs sont souvent présentés comme les prochaines applications à forte croissance de l’IA : le droit, la finance et les services client. Tous connaissent une croissance significative. « Harvey, Clio et Legora, trois développeurs d’outils juridiques basés sur l’IA, ont quasiment doublé leur chiffre d’affaires annuel récurrent combiné au cours de l’année écoulée, pour atteindre 1 milliard de dollars. Harvey affirme que le temps passé par les avocats sur sa plateforme double chaque mois.» Les banquiers et autres acteurs du secteur financier adoptent également l’IA. « Rogo, une startup spécialisée dans l’IA et développant des outils pour le secteur des services financiers, a conquis 100 nouveaux clients entreprises au cours du dernier trimestre et a augmenté son chiffre d’affaires annuel récurrent de 50 %.»
L’IA prend également son essor dans le service client. « Sierra, qui développe des outils à cet effet, a atteint un chiffre d’affaires annuel récurrent de 200 millions de dollars en juin, soit le double du chiffre enregistré en novembre dernier. Les investisseurs en capital-risque sont optimistes. Depuis le début de l’année, ils ont injecté 3 milliards de dollars dans les startups d’IA de ce secteur, un montant supérieur à celui de toute autre catégorie d’application d’IA » (alors que les investissements dans les startups de programmation d’IA sont en train de stagner, notamment en raison de la domination croissante des outils de programmation internes des grandes entreprises d’IA, souligne The Economist).
Ces trois secteurs applicatifs présentent certaines similitudes avec la programmation. Ils représentent d’importants marchés potentiels et le travail est souvent répétitif. Cependant, « quatre facteurs les distinguent de la programmation à leur désavantage : la disponibilité des données d’entraînement ; la facilité de test des résultats d’un modèle ; le niveau d’interaction humaine requis ; et les ingénieurs logiciels eux-mêmes ». Les entreprises d’IA de ces secteurs s’efforcent de rendre leurs autres marchés plus semblables à la programmation, mais il n’est pas sûr qu’elles y arrivent, structurellement. Car si l’IA a connu un tel succès en tant qu’assistant de programmation, c’est en partie grâce à l’abondance de code open source disponible. Elle s’est ainsi intégrée aux modèles, représentant dans certains cas près d’un cinquième des données d’entraînement. « Un tel volume de contenu accessible au public n’existe tout simplement pas pour les réclamations clients ou les négociations contractuelles ».
Le code généré par l’IA est également relativement facile à valider, rappelle le magazine économique. « Les tests logiciels font partie intégrante du développement logiciel : un morceau de code en vérifie un autre. Cela augmente la probabilité de détecter les erreurs dans le code généré par l’IA avant qu’elles ne causent des dégâts. De plus, les tests contribuent à améliorer les performances des modèles en les alertant en cas d’erreur. Évaluer si un client mécontent a été apaisé ou si un modèle d’évaluation a correctement reflété les nuances des comptes d’une entreprise est plus complexe.»
« Les outils de développement logiciel présentent l’avantage supplémentaire que la plupart des informations nécessaires à l’exécution d’une tâche existent déjà dans le code source du programme, ou sont accessibles via les interfaces de programmation (API), qui connectent les logiciels. Dans de nombreux autres contextes, cependant, les informations cruciales ne sont pas disponibles sous forme numérique : elles résident plutôt dans l’esprit d’un employé de centre d’appels ou dans l’expression du visage de l’avocat de la partie adverse. »
Les entreprises spécialisées en IA travaillent à relever tous ces défis, souligne The Economist. Winston Weinberg, le patron de Harvey, explique que les progrès de l’IA permettent désormais à son entreprise d’entraîner ses outils en s’appuyant en partie sur des données « synthétiques », générées par les systèmes d’IA eux-mêmes. Des startups comme Mercor mettent en relation des entreprises d’IA et des professionnels experts de divers secteurs, capables de transférer leur expertise dans des modèles. « Ping Wu, patron de Cresta, affirme qu’en analysant des milliers de transcriptions d’appels, sa startup spécialisée dans le service client par IA peut déduire certaines connaissances détenues par les employés, comme la procédure de traitement des remboursements. De nombreuses entreprises d’IA dépêchent désormais des ingénieurs directement dans les locaux de leurs clients pour résoudre des problèmes et perfectionner leurs outils.»
Mais, conclut The Economist, le dernier facteur expliquant le succès de l’IA dans la programmation est peut-être le plus difficile à reproduire : ce sont les ingénieurs logiciels eux-mêmes. « À la fois passionnés de technique et habitués au changement, ils adoptent naturellement les nouvelles technologies. L’adoption de l’IA pour le codage s’est ainsi faite en grande partie de manière ascendante, les ingénieurs découvrant et expérimentant ces outils de leur propre initiative ».
À l’inverse, les agents de centres d’appels n’ont généralement ni l’incitation ni la liberté d’expérimenter dans le cadre de leur travail, et ont tendance à attendre que les technologies soient déployées selon une approche descendante. Les avocats et les professionnels de la finance doivent également faire preuve de prudence pour ne pas enfreindre les nombreuses réglementations régissant leurs métiers. Bref, la difficulté à reproduire la liberté et l’habileté technique des développeurs pourrait bien être la limite à l’expansion de l’IA au-delà du code.
D’autres applications de l’IA continueront certainement à se développer, et pourraient même s’accélérer à mesure que les modèles s’améliorent et que les entreprises se sentent plus à l’aise à l’idée de confier des tâches à des agents d’IA. Toutefois, il faudra peut-être attendre encore longtemps avant que la majorité des employés de bureau ne passent leurs journées à chuchoter dans des microphones, avec des masques sur le visage, comme le font déjà les codeurs. Reste que dans de nombreuses professions, comme l’évoque le Financial Times, les usages se déploient en ordre dispersé : les usages comme les inconvénients ou les menaces ne sont pas les mêmes selon les secteurs.
La responsabilité des productions de l’IA est socialement inversement distribuée
Ce que montre également cette tension, c’est qu’au-delà des catégories socio-professionnelles supérieures du code et du management, le rapport à l’IA n’est pas le même, structurellement. Pourquoi les employés de bureau se rebellent-ils contre l’IA alors que c’est bien moins le cas des managers et développeurs qui l’utilisent ?, questionne l’historien Brian Merchant sur son blog.
Merchant a jeté un œil sur l’étude empirique publiée par Glassdoor, le site participatif d’évaluation des environnements de travail, sur le rapport des salariés à l’IA déployée par leurs entreprises. « Les personnes qui décrivent l’IA en termes très positifs occupent, pour la grande majorité, des postes de direction ; ce sont les cadres de niveau directeur ou supérieur qui manifestent le plus d’enthousiasme à son égard. Les responsables des ventes – en somme, les chefs d’équipe commerciale – se montraient également bien plus favorables que défavorables à l’IA, dans une proportion d’environ deux pour un. Les chefs de produit, les recruteurs et les ingénieurs logiciels affichent eux aussi un avis plutôt positif, avant que les opinions ne tendent vers un certain équilibre ». A l’inverse, remarque l’historien, si l’on observe les professions qui décrivent l’IA en termes très négatifs, on voit apparaître une toute autre configuration sociale. Merchant souligne que le basculement des avis négatifs a progressé et qu’il s’affirme à mesure que les entreprises adoptent massivement des solutions d’automatisation basées sur l’IA. Mais il semble que « plus les travailleurs sont exposés à l’IA, moins ils l’apprécient ». « Comme le souligne le rapport, les critiques des employés ne se limitent pas à la peur de perdre leur emploi. Loin de là. Si la crainte du licenciement reste la raison principale pour laquelle les travailleurs rejettent l’IA, elle ne représente pas pour autant la majorité des griefs exprimés. Si beaucoup craignent d’être remplacés par l’IA (20 %), d’autres déplorent l’imposition d’outils d’IA (14 %) ou estiment que leur entreprise privilégie l’IA au détriment de son cœur de métier (13 %). Parmi les autres critiques figurent l’utilisation de l’IA pour la communication interne ou la surveillance des employés (10 %), une adoption trop lente de la technologie (9 %), des attentes irréalistes quant aux gains qu’elle peut générer (8 %) et l’appartenance à un secteur susceptible d’être bouleversé ou remplacé par l’IA (7 %). » Pour Merchant, « le ressenti vis-à-vis de l’IA au travail dépend probablement du pouvoir dont vous disposez au sein de l’entreprise ». Le rapport à l’IA est distribué selon le pouvoir dont on dispose sur ces outils. L’appréciation est directement liée à la position sociale qu’on occupe.
« Pour percevoir l’IA de manière positive, il faut avoir la main sur les décisions concernant son utilisation (ou non) et disposer d’une marge de manœuvre suffisante pour se sentir protégé contre le risque de remplacement, de surveillance ou de dégradation des conditions de travail ». « Ce n’est pas seulement dû au fait que les patrons sont plus enclins à adopter l’idée que l’IA peut leur offrir de nouveaux moyens de réduire les coûts de main-d’œuvre, de nouvelles opportunités de surveiller et de contrôler leurs effectifs, ou encore un nouveau levier pour contrer les initiatives d’organisation collective, les syndicats ou les travailleurs réclamant de meilleurs salaires ou de meilleures conditions de travail. C’est aussi parce que les patrons rendent beaucoup moins de comptes quant à leur utilisation de l’IA », et donc rendent beaucoup moins de comptes de leur pouvoir, de leurs décisions. Ils peuvent l’utiliser pour rédiger des notes, des mails, pour automatiser des tâches, sans risquer de sanction ou de licenciements en cas d’incohérence (et nombre d’employés le déplorent d’ailleurs ou s’en moquent, comme le soulignait l’article du Monde qu’on évoquait plus haut).
Pour Brian Merchant, la responsabilité éclaire la différence de perception. C’est pourquoi les emplois d’employés sont bien plus en colère contre l’IA que les cadres. Cela explique que les comptables, les conseillers clientèles ou les informaticiens de base soient mis en difficulté par ces outils, car c’est sur eux que repose la tension de la vérification entre « le patron exige que toute l’entreprise utilise l’IA » et « la moindre erreur est de votre faute et vous en êtes responsable ». Dans les entreprises de comptabilité, pour les comptables, le passage à l’IA est souvent problématique, comme le disait le Washington Post. En informatique, les ingénieurs et architectes logiciels sont souvent plus enthousiastes que les informaticiens qui eux doivent dépanner l’architecture quand elle tombe en panne. L’étude de Glassdoor par exemple montre que les employés les plus véhéments à l’égard de l’IA sont les assureurs experts du traitement des sinistres, rapporte Wired. « Nous sommes épuisés par la quantité d’IA qu’on nous impose », témoigne l’un d’eux à Wired. En fait, la profession traverse une crise majeure. Le nombre de postes a baissé de 5 % au cours de la dernière décennie et de plus de 21 % entre mai 2025 et 2026, et les postes de débutants ont chuté de plus de 50% depuis 2025. Pour le bureau des statistiques du travail américain, cette chute serait liée au déploiement technique. « Des startups spécialisées, comme Liberate ou Pace, ont levé des millions de dollars en promettant de « réinventer » l’assurance, tandis que les assureurs ont intensifié le recours à l’IA pour traiter un volume croissant de dossiers. Concrètement, cela peut se traduire par un échange avec un chatbot plutôt qu’avec une personne physique pour déclarer un sinistre. Au lieu d’envoyer des agents inspecter une habitation endommagée, des outils d’IA peuvent analyser des photos ou des vidéos pour estimer le montant des indemnisations. L’IA peut également résumer des centaines de pages de dossiers médicaux afin d’en extraire les informations essentielles. Ou bien, l’outil d’IA d’un assureur pourrait traiter les informations transmises par un assuré – photos, vidéos, documents, reçus – puis effectuer un versement, le tout en quelques secondes », comme le propose Lemonade dont le chatbot traiterait 55 % de l’ensemble des dossiers de sinistres, laissant à ses employés la gestion des dossiers les plus complexes. Mais les professionnels du secteur ont surtout l’impression d’être remplacés par des modèles d’IA… sans que les clients ne comprennent très bien que les conclusions d’une expertise (et ses erreurs) sont bien plus le fait de robots que d’experts. Les employés des services des sinistres doivent donc traiter des dossiers que les clients remplissent avec l’aide de chatbots, conduisant à une prolifération d’hallucinations, à des dossiers mal classés, déclenchant la colère des assurés en retour. Les gestionnaires de sinistres se retrouvent à être le tampon de l’automatisation.
Pour Merchant, l’étude de Glassdoor montre bien que la rancœur bouillonne auprès de ceux qui sont contraints à utiliser l’IA.
Le déploiement de l’IA pose, peut-être plus que d’autres technologies avant elle, la question de savoir qui a vraiment le pouvoir dans l’entreprise. Le malaise social de l’IA au travail est en train de cristalliser, dans une opposition hiérarchique qui risque de révéler et d’accentuer les défaillances de gouvernance des organisations. L’IA révèle le simplisme de l’autorité. En s’imposant par la vitesse (il faut aller vite), elle souligne pourtant que la gouvernance n’a pas la même cadence et que cette accélération risque de radicaliser les positions, les oppositions.
Pour le dire autrement. Peut-être que la grande ambiguïté de l’IA partout et pour tous consiste à croire que ces outils sont accessibles à tous. Ce n’est pas ce que nous disent pourtant les pratiques. Les usages avancés ne sont accessibles qu’à quelques-uns : ceux qui ont la liberté de statut pour se faire. Croire que tous les employés ou tous les agents vont demain faire des miracles parce qu’ils accèdent à des outils d’IA est peut-être l’autre leurre des outils d’IA ouverts à tous. Même les codeurs et les managers ne font pas toujours des miracles avec, bien au contraire. L’introduction de l’IA redéfinit profondément la gouvernance des organisations et pour l’instant, nombre de lieux qui la déploient ne se posent pas de question sur la réorganisation de cette gouvernance. D’où le développement de blocages hiérarchiques. Entre paralysie et résistance. L’IA reste vue comme un simple outil pour l’efficacité, alors qu’elle recompose l’organisation du travail elle-même. Pour résoudre le malaise social que génère l’IA au travail, il va falloir l’accompagner de propositions sociales, disions-nous. Désormais, pour résoudre le conflit social que génère l’IA au travail, il va falloir l’accompagner d’une reconfiguration de l’organisation sociale du travail.
