L'intelligence artificielle était censée alléger la charge de travail des employés et réduire les délais d'exécution des tâches. Or, la réalité dans les entreprises développant les modèles les plus avancés est tout autre. D'anciens et actuels employés d'OpenAI, d'Anthropic, de Meta et de Google témoignent de travail le week-end, de réunions nocturnes, d'échéances critiques et de semaines de travail pouvant atteindre 90 heures. Le problème ne se limite pas à la pression liée aux nouveaux modèles. L'IA accélère l'exécution de nombreuses tâches, mais elle accroît aussi les attentes envers les humains. Si un programmeur peut écrire plus de code en moins de temps, les entreprises peuvent s'attendre à davantage de modifications de sa part. Par conséquent, la technologie censée libérer du temps libre a, pour certains, engendré un rythme de travail encore plus soutenu. Un ancien employé d'OpenAI a confié à la BBC qu'avant de quitter l'entreprise, il travaillait au moins 70 heures par semaine. Il a évoqué des réunions de crise régulières, du travail le week-end et un système d'évaluation des employés très strict. Ce témoignage est d'autant plus intéressant qu'OpenAI a par le passé encouragé d'autres entreprises à expérimenter la semaine de quatre jours, en mettant en avant la capacité de l'IA à accomplir les tâches plus rapidement. Cependant, un ancien employé affirme que durant son passage chez OpenAI, aucune solution de ce type n'a été mise en œuvre. Au lieu de réduire le temps de travail, on a constaté une augmentation des tâches et des exigences accrues en matière de résultats.

Des personnes ayant travaillé chez Meta ont décrit des expériences similaires. Selon d'anciens employés, certains ingénieurs ont été transférés dans des équipes d'intelligence artificielle par le biais d'un processus interne appelé « réaffectation ». Selon certaines sources de la BBC, les employés n'avaient d'autre choix que de refuser. Refuser signifiait de fait qu'ils devaient quitter l'entreprise. Ces équipes travaillent notamment sur des outils d'IA pour les développeurs et l'infrastructure. L'un de leurs objectifs est d'évaluer la capacité des modèles à réaliser des tâches auparavant effectuées par des humains. D'après d'anciens employés, travailler sur de tels systèmes peut s'avérer un processus continu de tests et d'améliorations. Anthropic dresse un tableau bien plus optimiste de l'impact de l'IA sur l'ingénierie. L'entreprise affirme qu'au deuxième trimestre 2026, ses développeurs fusionnaient huit fois plus de code par jour qu'en 2024. Anthropic indique également que plus de 80 % du code intégré à sa base de données principale a été fourni par Claude. Il s'agit d'un énorme bond en avant en matière de productivité, mais cela soulève une question importante : qu'advient-il du temps gagné ? Si un programmeur peut accomplir deux fois plus de travail grâce à l'IA, l'entreprise n'est pas obligée de réduire automatiquement sa journée de travail. Au contraire, elle peut augmenter le nombre de tâches. C'est précisément le mécanisme décrit par les professionnels du secteur.

Le problème ne s'arrête pas à la génération de code ou de texte. Les résultats produits par les modèles doivent être vérifiés, corrigés et validés. Le temps gagné lors de la création de contenu peut ainsi être partiellement récupéré grâce au contrôle qualité. Une étude de huit mois menée dans une entreprise technologique américaine a mis en évidence un phénomène similaire : les employés utilisant l’IA accomplissaient leurs tâches plus rapidement, assumaient davantage de responsabilités et étaient plus susceptibles de travailler pendant des heures auparavant inoccupées. Neil Thompson, du MIT, a mis en évidence un mécanisme simple : réduire le temps nécessaire à l’exécution des tâches existantes n’entraîne pas nécessairement une semaine de travail plus courte. Avec la technologie viennent de nouvelles tâches. C’est peut-être là l’un des paradoxes les plus importants de l’essor actuel de l’IA : plus un employé est performant dans l’exécution de ses tâches, plus on peut lui confier de responsabilités.

Le débat sur l'impact de l'IA sur l'emploi porte depuis des années sur la question de savoir si l'automatisation permettra aux humains de travailler moins d'heures. En théorie, cela semble logique : si une machine effectue une partie du travail, un humain devrait avoir besoin de moins de temps pour accomplir la tâche entière. Cependant, la pratique montre que les entreprises peuvent tirer parti des gains de productivité d'une manière totalement différente. Au lieu de réduire les heures de travail, elles peuvent augmenter les cadences de production, le nombre de projets et les résultats escomptés. Le secteur de l'IA connaît un cycle de développement exceptionnellement rapide. De nouveaux modèles apparaissent à un rythme soutenu, les concurrents améliorent sans cesse les capacités de leurs systèmes et les entreprises s'efforcent de tirer profit de chaque nouvelle avancée le plus rapidement possible. Pour les employés, cela signifie être en concurrence non seulement avec d'autres entreprises, mais aussi avec les capacités des outils qu'ils contribuent à créer.

Les entreprises technologiques promettent que l'intelligence artificielle libérera les humains des tâches les plus fastidieuses. Parallèlement, les employés chargés du développement de cette technologie décrivent des responsabilités croissantes, des horaires à rallonge et des difficultés à maintenir un rythme de travail normal. Dario Amodei, PDG d'Anthropic, avait déjà averti que le développement de l'IA pourrait entraîner des pertes d'emplois. Parallèlement, les personnes qui conçoivent ces systèmes sont confrontées à des exigences de productivité très élevées. Il en résulte une situation où l'IA peut accomplir plus de travail en moins de temps, mais cela ne libère pas nécessairement plus de temps libre pour les humains. Le temps ainsi gagné peut être immédiatement consacré à d'autres tâches. L'augmentation de la productivité ne garantit pas à elle seule une semaine de travail plus courte. Les entreprises doivent décider comment utiliser le temps gagné grâce à l'automatisation. Sans ces changements, l'IA pourrait avoir des conséquences bien différentes pour les employés par rapport à ce qui a été annoncé lors des présentations. Au lieu de quatre jours de travail, ils pourraient en avoir cinq, à un rythme encore plus soutenu. Le plus grand défi n'est donc plus simplement de créer une technologie capable de travailler plus vite que les humains. La question est de savoir qui, au final, bénéficiera du temps ainsi récupéré : l'employé ou l'entreprise qui lui trouvera immédiatement une nouvelle tâche ?