Introduction

L’IA générative et Copilot se répandent à grande vitesse comme des « outils magiques qui réduisent le travail humain ». Rédaction de rapports, complétion de code, recherches, synthèses de documents : ce qui prenait des heures se boucle désormais en quelques minutes.

Dans ce monde où l’IA nous soulage du travail répétitif, de quoi les humains se fatiguent-ils vraiment ? Notre quotidien devient-il pour autant plus simple ?

Certains terrains montrent déjà l’inverse. On pose une question à ChatGPT : il répond, mais la charge de choisir la réponse à retenir augmente. Copilot propose du code : le temps passé à vérifier qu’il est vraiment correct ne diminue pas.

Au lieu d’être éreintés par l’exécution, nous pourrions bientôt être vidés par l’obligation constante de juger et d’assumer. Voilà ce que j’appelle la « fatigue liée à l’IA ».

Première partie : l’anatomie de la fatigue liée à l’IA

La fatigue liée à l’IA n’est pas une simple question d’yeux fatigués à force de regarder des écrans. Son cœur réside dans un transfert de charge cognitive.

Qu’est-ce que la fatigue décisionnelle ?

L’IA présente toujours plusieurs options. Un marketeur demande des slogans publicitaires à ChatGPT : dix propositions tombent. Un·e développeur·se sollicite Copilot pour une fonction : plusieurs versions apparaissent.

C’est pratique, mais il faut choisir à chaque fois. La plupart des options sont dans une zone grise : « à moitié juste mais légèrement hors sujet », « chacune a ses compromis ».

Accumuler ce type de décisions impossibles à trancher est la première source de fatigue.

Qu’est-ce que la fatigue de vérification ?

Les sorties de l’IA sont d’autant plus piégeuses qu’elles ont l’air justes. Le texte est fluide, le code bien formaté — pourtant des hallucinations ou des risques de sécurité se cachent en arrière-plan.

Sur le terrain, « tout relire pour être sûr » devient inévitable, et cette fatigue de vérification ne fera que croître.

De la fatigue d’exécution à la fatigue de responsabilité

Hier, la fatigue venait des frappes de clavier ou des heures de mise en page. Demain, quand l’IA fera le travail, il ne restera que « choisir » et « porter la responsabilité ».

La fatigue liée à l’IA, c’est l’épuisement causé par des décisions à assumer en boucle.

Deuxième partie : la perspective historique — comment l’épuisement humain a évolué

Ce basculement ne sort pas de nulle part ; il s’inscrit dans l’histoire du travail humain.

  • L’ère de la fatigue physique : l’usine et les métiers manuels consommaient muscles et endurance.
  • L’ère de la fatigue des tâches répétitives : la tertiarisation et l’informatique ont imposé la lassitude de la saisie et des process.
  • L’ère de la fatigue cognitive : avec l’IT et l’automatisation, nous avons été poussés vers la décision et la vérification, augmentant la charge mentale.
  • L’ère de la fatigue de responsabilité (fatigue liée à l’IA) : l’IA exécute, les humains se fatiguent de juger et d’endosser.

Troisième partie : concevoir le travail pour éviter la fatigue liée à l’IA

On ne peut pas se contenter d’efforts individuels pour l’éviter. Il faut reconcevoir notre manière de travailler.

Meta-IA : utiliser l’IA pour contrôler l’IA

Confier à une autre IA la vérification des résultats. Des agents de revue de code ou de fact-checking existent déjà à l’état de test.

Si le schéma « une IA propose → une IA vérifie → l’humain fait la validation finale » devient la norme, la charge de jugement et de vérification baissera.

Concevoir la chaîne de décision : qui décide de quoi ?

Aujourd’hui, beaucoup d’équipes fonctionnent sur le principe « toutes les propositions de l’IA sont tranchées par des humains ». Cette concentration épuise.

Demain, il faudra délimiter clairement ce qui peut être confié aux agents et ce que les humains doivent assumer. Confier les zones à faible risque à l’IA, réserver les zones à fort enjeu à une revue humaine systématique.

Répartir la charge dans l’équipe : ne pas laisser une seule personne porter le poids

La fatigue liée à l’IA s’aggrave quand toute la responsabilité repose sur un seul leader. Mettre en place des rotations de reviewers et partager les décisions n’est pas un luxe : c’est un dispositif de protection de la santé.

Quatrième partie : l’épreuve de la fatigue du leadership

Le stade ultime pourrait bien être la « fatigue du leadership ».

L’IA peut proposer et conseiller, mais elle ne choisit pas la trajectoire. Définir la direction d’une organisation ou d’un projet et en assumer les conséquences restent des missions humaines.

Les leaders sont face à un déluge de choix et doivent décider sans relâche. Même refuser une idée suggérée par l’IA exige une justification, et la responsabilité se concentre sur eux.

Cinquième partie : question philosophique — de quoi les humains s’épuiseront-ils ensuite ?

Si, un jour, l’IA remplace même la prise de décision, sur quoi reposera notre fatigue ?

  • L’IA peut-elle reproduire des fondations profondément humaines — dignité, conviction, sens du devoir ? Voir « Ce qui manque cruellement à l’IA générative ».
  • Même si l’IA « simule la responsabilité », sans douleur ni honte, l’expérience reste d’une autre nature que celle des humains.

La fatigue liée à l’IA deviendra un angle pour rappeler que les humains restent des sujets responsables.

Conclusion

L’IA réduit la charge d’exécution. En échange, elle augmente la charge de jugement et de responsabilité.

L’essence de la « fatigue liée à l’IA » est ce glissement de la fatigue d’exécution vers la fatigue de responsabilité.

Demain, il faudra :

  • Automatiser la vérification grâce à la meta-IA
  • Clarifier qui juge et qui porte la responsabilité
  • Répartir la charge décisionnelle dans l’équipe
  • Redéfinir le leadership

Au bout du compte, ce qui épuise, c’est d’assumer la responsabilité. La façon dont nous partagerons et concevrons ce poids dessinera le travail à l’ère de l’IA.

FAQ (Foire aux questions)

Q : Qu’est-ce que la fatigue liée à l’IA ? R : C’est le phénomène où l’IA réduit le travail manuel, mais où les humains s’épuisent à force de « juger » et de « prendre la responsabilité ».

Q : Comment prévenir cette fatigue ? R : En automatisant la vérification via une meta-IA, en clarifiant les responsabilités de jugement et en concevant des équipes qui partagent la charge.

Q : S’agit-il d’un problème inédit ? R : Non. C’est l’étape suivante d’une évolution historique : fatigue physique → fatigue d’exécution → fatigue cognitive → fatigue de responsabilité.