L’IA intensifie le travail : pourquoi ?

Pour cette édition de Marketing for You, on adopte une approche plus investigative autour d’une question qui revient régulièrement depuis quelques semaines.

Un article de Harvard Business Review qui circule beaucoup — “AI Doesn’t Reduce Work—It Intensifies It” — signé par Aruna Ranganathan et Xingqi Maggie Ye, nous a donné une excellente raison d’examiner ce qui se passe vraiment à l’intérieur des organisations.

Leur constat central est très clair : l’IA peut augmenter la charge de travail, parce qu’elle ajoute des couches autour du travail — coordination, vérification, révisions et pilotage des outputs assistés par IA — au lieu de simplement supprimer des tâches.

Si tu veux lire l’article d’abord, il est ici.

Pourquoi ça arrive ?

Si tu as déjà vécu des transformations, ce schéma est familier.

Une nouvelle capacité arrive. L’organisation conserve l’ancien modèle opérationnel. La capacité est donc insérée dans des étapes existantes — et les étapes se multiplient.

C’est là que la promesse de “moins de charge” se casse dans la vraie vie : l’IA remplace rarement un workflow par défaut. Le plus souvent, elle s’y greffe.

Ce qui crée une friction très prévisible :

• Tu as toujours la tâche d’origine, plus la gestion des prompts.
• Tu as toujours besoin d’un accord, plus la vérification de l’output IA.
• Tu as toujours besoin d’alignement, plus davantage de cycles d’itération.
• Tu portes toujours du risque, plus une nouvelle catégorie de risque (qualité, hallucinations, exposition de données, conformité).

En conduite du changement, c’est la différence entre adopter un outil et changer un modèle opérationnel. La plupart des équipes font le premier — tout en attendant des résultats que seul le second peut produire.

D’où cette conclusion : l’IA intensifie le travail lorsqu’elle est superposée à un workflow inchangé.

Ce qui réduit réellement le travail est moins “glamour”, mais plus fiable : reconstruire le workflow depuis zéro — clarifier les résultats attendus, la responsabilité des décisions, les standards, ce qui doit être supprimé — et seulement ensuite intégrer l’IA là où elle remplace de vraies étapes.

Choisir des outils dans un marché saturé

Autre contrainte que l’article HBR suggère implicitement : même si le diagnostic est juste, l’exécution est difficile.

Il existe aujourd’hui des centaines de vendeurs IA. Beaucoup de démos sont convaincantes. Beaucoup d’outils se recoupent. Le choix ne se joue donc pas sur “la meilleure IA”, mais sur l’adéquation et l’opérabilité.

Un filtre pratique que nous utilisons (et que nous recommandons) consiste à demander :

• Où, exactement, cet outil se situe-t-il dans le workflow ?
• Quelle étape supprime-t-il — et pas seulement accélère-t-il ?
• Qui est propriétaire de l’output, et qui le valide ?
• Quel est le mode d’échec — et quel est le coût quand c’est faux ?
• Peut-on mesurer l’impact (temps, coût, taux d’erreur) en 2–3 semaines ?
• Quels changements de rôles, d’approbations et de standards l’adoption exige-t-elle ?

Si un outil ne répond pas clairement à ces questions, il n’est généralement pas prêt pour le workflow que tu opères — peu importe la qualité du modèle.

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👉️ Si tu veux plus de contexte à partir de ce qu’on a observé sur le terrain — là où la conversation bascule de la “possibilité” vers le “déploiement” — notre récapitulatif du World AI Cannes Festival est ici :