La critique est simple et sévère : des outils de messagerie et de collaboration contribueraient à produire du « faux travail », c'est‑à‑dire des tâches et des boucles de communication inutiles. Des dirigeants du secteur estiment qu'une nouvelle génération d'outils « nés avec l'IA » pourrait remplacer les suites de productivité actuelles, mais l'expérience montre que l'automatisation partielle peut aussi accroître les frictions organisationnelles.

Le constat : promesses d'efficacité et limites pratiques

Plusieurs responsables du secteur ont récemment exprimé leur inquiétude au sujet des usages actuels. Selon ces voix, les applications de type Slack encouragent des allers‑retours et des artefacts qui ne contribuent pas réellement à l'avancement du travail. L'IA, dans ce cadre, est présentée comme une solution capable de résumer, prioriser et automatiser des tâches répétitives. L'attrait est compréhensible : des assistants pilotés par l'IA pourraient réduire le temps passé sur des activités mécaniques et rendre les équipes plus productives.

Pourtant, la pratique révèle des limites. Lorsqu'un assistant n'accède qu'à une partie des informations entourant une tâche, il peut produire des résultats incomplets. Cette « vision fragmentée » risque d'entraîner des clarifications supplémentaires, des tâches dérivées et des artefacts numériques à gérer, ce qui augmente au final la charge cognitive des collaborateurs.

Pourquoi l'automatisation fragmentée crée des frictions

Le problème central tient au contexte. Un résumé automatique ou une priorisation qui ignore l'historique, les contraintes humaines ou les interdépendances entre tâches peut donner une impression d'avancement tout en générant du travail supplémentaire. Autrement dit, l'IA peut éliminer des opérations répétitives sans pour autant réduire le nombre d'interactions nécessaires pour achever un projet.

  • Visibilité partielle : les outils voient des fragments du travail et prennent des décisions sur la base d'informations incomplètes.
  • Multiplication des micro‑tâches : une action automatisée peut créer plusieurs étapes de validation ou de correction.
  • Artefacts et bruit : commentaires, notifications et versions intermédiaires s'accumulent et augmentent le temps de tri.

Ce que cela change pour les entreprises

Le débat sur l'intégration de l'IA dans les outils de productivité porte moins sur la technologie que sur la conception et l'adoption. Pour limiter l'effet pervers du « faux travail », plusieurs orientations pratiques se dégagent :

  • Mesurer les impacts avant et après déploiement, pour détecter si l'automatisation réduit réellement la charge ou la redistribue.
  • Expérimenter des intégrations qui donnent à l'IA une meilleure vue d'ensemble des processus, afin d'éviter les décisions isolées.
  • Repenser processus et rôles, en limitant les notifications inutiles et en clarifiant les responsabilités humaines face aux suggestions automatisées.
  • Former les utilisateurs à interpréter les sorties des assistants et à rejeter les recommandations hors contexte.

Autrement dit, pour que l'IA soit un véritable collaborateur plutôt qu'un amplificateur d'inefficacité, il faudra concevoir des interfaces et des processus qui privilégient la compréhension globale plutôt que la simple exécution locale.

Ce qui reste à confirmer

Plusieurs points demeurent incertains et méritent d'être validés au fil des expérimentations :

  • Si et comment une nouvelle génération d'outils « nés avec l'IA » remplacera effectivement les suites actuelles de messagerie, courriels, documents et présentations.
  • Les approches techniques et organisationnelles qui permettront à des assistants de disposer d'un contexte suffisant sans porter atteinte à la confidentialité ou à la surcharge informationnelle.
  • Les effets à long terme sur la charge cognitive des employés : l'IA réduira‑t‑elle durablement le temps improductif ou déplacera‑t‑elle simplement les frictions vers d'autres types d'activité ?

À retenir

  • Des dirigeants pointent le « faux travail » généré par les outils de collaboration actuels.
  • L'IA peut libérer des tâches répétitives mais, si elle opère sans contexte, elle risque de créer des micro‑tâches supplémentaires.
  • La clé réside dans la conception des assistants, l'intégration systémique et la formation des équipes.
  • Les entreprises doivent mesurer les effets, mener des expérimentations et ajuster processus et responsabilités.

Article amélioré avec l'IA - Article original