Avec l’IA, l’organisation d’informations qui prenait autrefois une heure peut ne prendre que dix minutes. Nous pouvons alors considérer les cinquante minutes restantes comme du « temps libre » et vouloir y ajouter une autre tâche. Puisque le travail s’est terminé plus tôt que prévu, utiliser ce temps pour avancer davantage paraît efficace. Mais lorsque nous répétons ce schéma, quelque chose d’étrange se produit. Chaque tâche devient plus rapide avec l’IA, pourtant davantage de travail est entassé dans la journée, et un petit problème peut plus facilement perturber l’ensemble du programme. Même lorsque la vitesse crée du temps, si nous transformons immédiatement ce temps en une autre tâche, aucune marge ne reste du côté humain.
Ce qu’il faut considérer ici, c’est de savoir si le temps disponible n’a pas de valeur précisément parce qu’il « n’a pas encore été utilisé ». Supposons qu’une partie importante d’une tâche à rendre dans cinq jours puisse prendre forme dès le premier jour. Les quatre jours restants ne sont pas simplement un surplus. En donnant une forme concrète au travail, nous pouvons découvrir une difficulté inattendue. Nous pouvons remarquer une différence de compréhension avec la personne qui l’a demandé, ou nous rendre compte que des informations nécessaires manquent. Si rien ne se produit, nous pouvons terminer calmement. La valeur du fait d’avancer tôt ne réside donc pas seulement dans l’anticipation de l’achèvement, mais aussi dans le fait de laisser du temps pour agir après la découverte d’un problème.
Cette différence apparaît même dans un emploi du temps simple. Lorsqu’on se rend à un aéroport, tout le monde ne quitte pas son domicile exactement une heure avant le départ simplement parce que le trajet prend normalement une heure. Les retards de circulation, les changements de porte, les objets oubliés et d’autres événements ne peuvent pas être déterminés à l’avance. Si nous arrivons tôt et que rien ne se passe, cette marge reste finalement inutilisée. Mais inutilisée ne signifie pas sans valeur. Son existence augmentait la possibilité qu’un événement inattendu puisse être absorbé sans bouleverser l’ensemble du plan. La valeur de la marge ne réside pas seulement dans ce qui a été fait pendant ce temps, mais aussi dans le fait d’avoir une autre action possible si quelque chose survenait.
Le même problème se pose dans la collaboration avec l’IA. L’IA peut réduire considérablement le temps nécessaire pour rédiger un texte, organiser des informations et comparer plusieurs options. Mais si tout le temps économisé est consacré à des générations supplémentaires, la vitesse de l’IA ne devient pas une marge de manœuvre humaine. Trois idées deviennent dix ; une recherche terminée tôt conduit à élargir encore la recherche ; l’achèvement d’un document conduit immédiatement à une autre tâche. Chaque choix peut sembler rationnel pris isolément, mais tant que chaque gain d’efficacité est réinjecté dans le processus suivant, il reste peu de temps pour examiner des problèmes inattendus ou reconsidérer si la direction elle-même est la bonne.
Ainsi, lorsque nous réfléchissons à l’efficacité, nous avons besoin d’une autre mesure que « combien de choses supplémentaires ont été faites dans le même temps ». Si nous abordons tôt les parties importantes, la véritable difficulté du travail devient elle aussi visible tôt. Une fois la difficulté visible, nous pouvons modifier le plan, consulter quelqu’un, vérifier les conditions ou même abandonner la méthode initiale. À l’inverse, si nous terminons uniquement les parties faciles les unes après les autres et laissons la partie difficile pour la fin, tout peut sembler bien se dérouler alors que, lorsque le problème apparaît, il ne reste plus de temps pour changer. La vitesse peut servir non seulement à augmenter le volume traité, mais aussi à rencontrer l’incertitude plus tôt.
De ce point de vue, la marge apparaît différente du « temps passé à ne rien faire ». C’est du temps délibérément laissé sans usage fixe parce que nous ne savons pas encore ce que l’avenir apportera. Si chaque unité de temps reçoit dès maintenant un rôle, le plan actuel peut sembler dépourvu de gaspillage. Mais lorsque les conditions futures changent, le plan n’a nulle part où se déplacer. Choisir délibérément de ne pas utiliser tout le temps disponible signifie reconnaître que l’avenir ne peut pas être prédit avec précision tout en créant malgré tout un état dans lequel nous pouvons réagir.
Pour Sai＊aus aussi, la question de savoir en quelle valeur la vitesse de l’IA devrait être convertie constitue une importante question de conception. Une IA plus rapide n’exige pas des jugements humains plus rapides. Si l’IA peut organiser quelque chose tôt, les personnes peuvent gagner davantage de temps pour examiner les prémisses. Si elle peut produire un brouillon tôt, cela ne doit pas déclencher immédiatement la production en masse des brouillons suivants ; cela peut laisser la possibilité de prendre du recul et de relire. Le temps créé par l’IA peut être converti non seulement en davantage d’activité de l’IA, mais aussi en espace permettant aux personnes de reconsidérer.
Ce n’est pas un argument contre l’efficacité. C’est un argument pour reconsidérer ce que nous voulons obtenir de la vitesse. Lorsque l’objectif est d’accroître le volume traité, utiliser le temps économisé pour la tâche suivante peut être approprié. Mais dans un travail où les erreurs ont de graves conséquences ou où les conditions sont susceptibles de changer, préserver une marge peut en soi protéger le résultat. L’important n’est ni que le temps disponible doive toujours être utilisé, ni qu’il doive toujours être préservé. C’est de pouvoir choisir entre l’utiliser maintenant et maintenir son usage indéterminé.
À l’ère de l’IA, nous aurons peut-être besoin non seulement de techniques pour accélérer le travail, mais aussi de techniques pour ne pas consommer tout ce que cette vitesse nous apporte. Lorsque nous voyons du temps inutilisé, nous avons tendance à y mettre quelque chose. Pourtant, c’est précisément parce qu’un espace vide existe que nous pouvons agir lorsqu’un événement inattendu se produit. Au lieu de convertir chaque gain d’efficacité en nouveau travail, nous pouvons en préserver une partie comme capacité future de changement. La vitesse de l’IA devient alors non pas simplement une augmentation de la charge de travail, mais une marge permettant aux personnes de porter des jugements sans être pressées.
Pas des réponses. De la compréhension.