Titre français : Nouvelle étude d’OpenAI : L’utilisation de l’IA par les travailleurs entraîne-t-elle une augmentation de leur charge de travail ?

L’IA n’est pas là pour vous prendre votre emploi, elle est là pour “emprunter” l’intelligence de vos collègues

Bonjour à tous, je suis votre observateur financier. Récemment, OpenAI a publié un rapport assez intéressant intitulé *Frontiers du travail : comment les travailleurs déverrouillent de nouveaux modes de fonctionnement*. Lorsque l’on entend les mots “IA”, la première réaction est souvent : “C’est la fin, je vais perdre mon emploi ?” ou “Mon poste va être remplacé ?”

Mais ce rapport nous montre une réalité plus subtile et plus concrète : votre emploi est toujours là, mais votre “descriptif de poste” est en train d’être détruit et réécrit.

En d’autres termes, l’IA ne vous élimine pas directement ; elle rend simplement plus faciles les tâches que vous ne devriez pas faire, que vous ne savez pas faire ou pour lesquelles vous n’avez pas le temps. Vous commencez à utiliser l’IA pour effectuer des travaux appartenant à d’autres départements, et ces tâches deviennent rapidement votre routine quotidienne.

Voici comment je décrypte ce rapport en cinq points, pour vous expliquer cette nouvelle logique professionnelle en langage simple.

1. **Découverte fondamentale : du “développement de compétences” à l’“emprunt de compétences”**

Avant, parler de “cross-disciplinarité” signifiait généralement que vous deviez apprendre vous-même une nouvelle compétence. Par exemple, un programmeur qui voulait se lancer dans le marketing devait suivre des cours, lire des livres et s’entraîner.

Mais OpenAI a constaté que, face à l’IA, l’attitude des travailleurs a complètement changé. Ils ne cherchent plus à apprendre ; ils cherchent à emprunter des compétences existantes.

Le rapport utilise un terme très illustratif : “Borrow Expertise” (emprunter des compétences professionnelles).

• Logique d’avant : “Je veux apprendre à programmer en Python, alors je demande à l’IA : ‘Expliquez-moi les bases du Python et donnez-moi des exercices.’”
• Logique actuelle : “Je suis commercial, mais je dois écrire un simple script de données. Je demande à l’IA : ‘Voici la situation… Voici le contexte… Faites-le pour moi, et donnez-moi le code fonctionnel.’”

Les données montrent que lorsque les gens demandent à l’IA de réaliser des tâches hors de leur domaine de compétence, leurs instructions (les “prompt”) sont en moyenne 20 caractères plus courtes que pour des tâches habituelles, et ils préfèrent donner directement le contexte et demander le résultat plutôt qu’un tutoriel. Cela montre que les gens ne veulent plus être des étudiants ; ils veulent être des “entrepreneurs” et externaliser les tâches professionnelles à l’IA, comme un “stagiaire polyvalent”.

2. **Changement de comportement : de “essayer” à “normaliser”

Ce qui est le plus surprenant, ce n’est pas que les gens peuvent utiliser l’IA pour d’autres tâches, mais que ils le font réellement et de plus en plus fréquemment.

OpenAI a suivi environ 6 200 employés et a observé une tendance étonnante :

• Avril : Seulement 13,1 % des activités impliquant l’IA étaient “interdisciplinaires” (c’est-à-dire hors de leur domaine de compétence).
• Juillet : Ce pourcentage est passé à 25,9 %.

En quatre mois, le pourcentage a presque doublé !

Qu’est-ce que cela signifie ? Cela signifie que l’utilisation de l’IA pour d’autres tâches n’est plus une activité occasionnelle ou novatrice ; elle devient un processus de travail répétitif.

Un autre chiffre révélateur : si vous avez utilisé l’IA pour une tâche interdisciplinaire ce mois, il y a 23,6 % de chances que vous le fassiez à nouveau le mois prochain ; si vous ne l’avez pas fait le mois dernier, il y a seulement 8,4 % de chances que vous le fassiez le mois suivant.

Cela montre que une fois qu’une habitude est prise, elle se renforce d’elle-même. Une fois que vous constatez que l’IA peut rapidement générer des résumés juridiques, votre première réaction sera de lui confier ces tâches plutôt que de demander à un collègue juridique.

3. **Effet de contagion au travail** : si vos collègues l’utilisent, vous n’avez pas le choix de ne pas le faire non plus

L’utilisation de l’IA a également une forte dimension sociale, ou plutôt un “effet de diffusion au sein de l’entreprise”.

Le rapport montre que si un collègue utilise l’IA pour une tâche interdisciplinaire, il y a 3,1 % de chances que les autres collègues essaient également de le faire le mois suivant ; dans le cas contraire, ce pourcentage est de seulement 2,5 %.

Bien que la différence entre 3,1 % et 2,5 % ne semble pas significative, elle prouve statistiquement que voir les autres l’utiliser encourage plus facilement l’adoption de nouveaux modes de travail.

Imaginez :

• Scénario A : Vous utilisez secrètement l’IA pour rédiger des textes de marketing, et vous vous sentez un peu hésitant.
• Scénario B : Vous voyez que les textes de marketing générés par l’IA dans l’équipe voisine ont été félicités par le patron et que l’efficacité est élevée.

Dans ce cas, votre réticence disparaît. L’adoption de nouveaux outils au travail repose souvent moins sur l’héroïsme individuel que sur la psychologie de groupe et la pression des pairs.

4. **Quelles tâches sont les plus faciles à “cross-disciplinaires” ? Le risque détermine les limites**

Toutes les compétences professionnelles ne peuvent pas être facilement “empruntées” par l’IA. OpenAI a analysé les probabilités de réutilisation des tâches interdisciplinaires un mois après leur première utilisation, et les résultats sont intéressants :

🔥 Hautes probabilités de réutilisation :

• Communication avec les clients : 54,1 % (plus de la moitié des personnes continuent d’utiliser l’IA).
• Textes publicitaires/promotionnels : 44,2 %.
• Création de matériaux de marketing : 37,3 %.

❄️ Faibles probabilités de réutilisation :

• Explication des informations financières aux clients : 15,0 %.
• Présentation d’informations commerciales : 14,9 %.
• Recherche juridique : 9,9 %.

Pourquoi ce différence ?

Pour une raison simple : le niveau de risque.

• Rédiger un e-mail de marketing ou organiser des documents de communication avec les clients peut être amélioré par l’IA, même si le résultat n’est pas parfait ; vous pouvez simplement le modifier, et au pire, vous perdez un peu de crédibilité, mais rien de grave ne se produira.
• En revanche, la recherche juridique ou l’explication financière peuvent entraîner de graves conséquences si l’IA commet des erreurs (amendes importantes, procès perdus, pertes financières pour les clients).

Ainsi, l’IA brise les barrières professionnelles de manière inégale, en commençant par les domaines à faible risque et à haute tolérance aux erreurs. Les domaines à haute tolérance aux erreurs et aux conséquences graves conservent donc leurs frontières.

5. **Quelles conséquences pour les entreprises et les individus ?**

Ce rapport sonne l’alarme pour les entreprises et les travailleurs, mais dans une direction peut-être différente de ce que vous imaginez.

Pour les travailleurs :

• Votre compétitivité ne repose plus seulement sur vos compétences de base. Avant, être un bon programmeur suffisait. Aujourd’hui, si vous pouvez utiliser l’IA pour rédiger rapidement des textes de marketing, analyser des données ou même organiser des clauses juridiques de base, votre valeur augmente considérablement.
• Le concept de “talent en forme de T” devient un “talent en forme de π” ou même de “sécateur”. Vous devez avoir non seulement une compétence de base solide, mais aussi des compétences supplémentaires acquises grâce à l’IA.
• Faites attention à la “dégradation des compétences”. Si vous dépendez longtemps de l’IA pour des tâches interdisciplinaires, assurez-vous de conserver votre capacité à juger les questions professionnelles essentielles ; sinon, si l’IA fait une erreur, vous ne saurez pas comment corriger les choses.

Pour les entreprises :

• La conception des postes de travail doit être révisée. Les “murs” entre les départements sont en train de disparaître. Les personnes du marketing peuvent effectuer des tâches de développement, et les personnes du service client peuvent effectuer des tâches de vente. Les entreprises doivent réfléchir : quels travaux peuvent être partagés entre différents départements ? Quels processus doivent être simplifiés ?
• La stratégie d’IA ne consiste pas seulement à acheter des outils, mais aussi à réorganiser les processus. Si tous les employés utilisent l’IA pour des tâches interdisciplinaires, les processus d’approbation, de collaboration et les critères d’évaluation doivent être adaptés.
• La capacité de jugement professionnel reste précieuse. L’IA peut vous aider à “emprunter” des compétences, mais elle ne peut pas prendre en charge la responsabilité professionnelle. Dans des domaines à haut risque tels que la finance, le droit ou la santé, la valeur des personnes qui assurent le “contrôle final” devient encore plus importante.

**Conclusion**

Ce rapport d’OpenAI nous montre que à l’ère de l’IA, les frontières professionnelles deviennent fluides.

Vous n’avez pas besoin de vous inquiéter que l’IA vous remplace immédiatement, mais vous devez vous demander : si vos collègues utilisent l’IA pour emprunter des compétences d’autres domaines et deviennent ainsi plus forts, plus rapides et plus complets, et que vous restez confiné à votre propre domaine, vous êtes vraiment en danger.

Votre emploi est toujours là, mais la forme de l’“bol” dans lequel votre travail est stocké a changé.