L’IA accélère le travail. En l’entendant, nous pensons naturellement : « Alors, nous devrions être moins occupés. » S’il faut moins de temps pour rédiger un texte, organiser de longs documents ou comparer plusieurs options, il semble logique que davantage de marge apparaisse dans la journée. Pourtant, dans la pratique, de nouvelles tâches peuvent s’ajouter à celles qui sont devenues plus rapides, davantage de résultats peuvent devoir être vérifiés et davantage de possibilités peuvent devoir être sélectionnées. Réduire la durée d’une tâche et rendre une personne moins occupée ne sont pas un seul et même événement.
Supposons qu’une personne qui consacrait auparavant une heure à préparer un brouillon de documents de réunion puisse désormais le faire avec l’IA en quinze minutes. Si les quarante-cinq minutes restantes servent à vérifier le contenu, à reconsidérer la signification des chiffres et à confirmer certains points avec d’autres personnes, le gain de temps fonctionne comme une marge de manœuvre. Mais si un autre document est inséré dans ces quarante-cinq minutes, puis qu’une nouvelle tâche est ajoutée au temps ainsi gagné, l’emploi du temps se remplit de nouveau. L’IA a accru la capacité de traitement, mais elle n’a pas accru le temps pendant lequel une personne peut s’arrêter et réfléchir.
Le point important est de ne pas supposer que l’IA crée elle-même directement l’occupation. L’IA peut soutenir une grande quantité de traitement en peu de temps, mais l’usage qui est fait de cette capacité relève d’une autre question de conception. Tout le temps gagné peut être converti en production supplémentaire, ou une partie peut être préservée pour la vérification et le réexamen. L’accélération du traitement contient les deux possibilités : davantage de marge et davantage de travail. La direction prise dépend de la manière dont le temps gagné est traité.
Dans notre relation avec l’IA, cette différence devient encore plus importante. Là où une personne seule n’aurait peut-être le temps de comparer que trois idées, l’IA peut en présenter dix en peu de temps. Mais davantage de possibilités signifie aussi davantage de travail pour l’humain qui doit les comparer. Si de grandes quantités de résultats de recherche peuvent être rassemblées, quelqu’un doit encore juger l’importance de chacun. L’IA peut supprimer certaines charges en effectuant du traitement à notre place, tout en créant d’autres charges : lire, choisir et vérifier ce qu’elle a produit.
Pour transformer la vitesse de l’IA en marge de manœuvre humaine, nous devons donc décider de ce que nous ne ferons pas une fois qu’une chose est devenue plus rapide. Si suffisamment d’idées ont été comparées, ne pas continuer à en ajouter. Si les informations nécessaires ont été réunies, ne pas étendre la recherche sans limite. Si un brouillon est terminé tôt, ne pas seulement passer immédiatement à la tâche suivante ; laisser du temps pour prendre du recul par rapport au contenu. Laisser intentionnellement inutilisée une partie du temps gagné peut aider à éviter d’être entraîné par les résultats eux-mêmes.
Le temps préservé ne sert pas uniquement au repos. Il peut servir à se demander si la proposition de l’IA correspond à l’objectif, à vérifier si une prémisse est erronée, à écouter le point de vue d’une autre personne ou, si nécessaire, à modifier la demande elle-même. Ces actions ne deviennent pas inutiles parce que l’IA répond plus vite. Au contraire, parce que les résultats apparaissent plus tôt, le temps disponible pour reconsidérer les choses avant l’échéance peut être avancé.
Chez Sai＊aus, cet usage du temps peut être envisagé comme une partie de la relation entre les personnes et l’IA. Même si l’IA avance plus tôt sur les parties qu’elle peut traiter en premier, le jugement humain n’a pas besoin d’être automatiquement accéléré avec elle. Les personnes peuvent lire ce que l’IA a organisé, exprimer un malaise, modifier les conditions et préserver la possibilité de revenir en arrière si nécessaire. En considérant la vitesse non seulement comme un signal pour lancer le processus suivant, mais comme un moyen d’allonger la période pendant laquelle une correction reste possible, les personnes n’ont pas à continuer de se presser au rythme de l’IA.
Bien sûr, toutes les tâches n’exigent pas une grande marge. Dans des procédures stables où les conséquences d’un échec sont faibles, il peut être rationnel d’utiliser directement le temps gagné grâce à l’IA pour la tâche suivante. Mais lorsqu’une erreur de jugement aurait des effets graves, que les conditions risquent de changer pendant le travail ou que l’accord de plusieurs personnes est nécessaire, préserver le temps gagné en amont devient plus précieux. Ce qui compte, c’est de ne pas convertir automatiquement la vitesse en charge de travail.
Il n’y a rien d’étrange à ce que les personnes restent occupées alors même que l’IA devient plus rapide. Entre la réduction du temps de traitement et l’augmentation de la marge de manœuvre se trouve un autre choix : la manière dont le temps est réparti. Remplissons-nous tout le temps créé par l’IA avec de nouvelles tâches, ou en préservons-nous une partie afin que les personnes puissent vérifier, consulter et reconsidérer ? Selon ce choix, une IA plus rapide peut devenir soit une force qui augmente le travail, soit une force qui soutient la marge de manœuvre humaine.
Pas des réponses. De la compréhension.