Beaucoup d'employés de bureau se rassurent avec la mauvaise question. Ils n'arrêtent pas de se demander si l'IA peut faire tout leur travail. Ce n'est pas le seuil que leur employeur retiendra. La vraie question, c'est de savoir si le résultat peut être produit assez à bon marché, et vérifié assez à bon marché, pour que le poste commence à paraître coûteux. Il ne s'agit pas de savoir si l'IA peut faire tout notre travail, mais « peut-elle l'accélérer assez longtemps pour qu'on n'ait besoin que de la moitié de mon équipe ? ». Parce que la réponse à ça, hélas, est oui.
C'est important parce qu'une grande partie du travail de bureau arrive déjà sous une forme vérifiable. Une note de marché, un brouillon, une passe de documentation, une synthèse de recherche. Une présentation. Une correction de code de routine avec des critères d'acceptation clairs. Le travail manuel derrière ces résultats reste peut-être réel, mais le produit fini est souvent assez lisible pour qu'une personne plus expérimentée puisse l'inspecter, corriger les erreurs évidentes, et dépenser quand même moins que l'ancien coût de main-d'œuvre tout compris.
C'est le mécanisme que les gens ne veulent pas regarder en face. L'IA n'a pas besoin de remplacer la confiance, le jugement ou le contexte d'un seul coup. Il lui suffit de rendre une part suffisante de la première passe productible par machine pour qu'un seul relecteur supervise ce qui demandait auparavant plusieurs personnes produisant à partir de zéro. En pratique, cela veut dire moins d'analystes, moins de coordinateurs, moins de rédacteurs juniors, moins de codeurs juniors faisant du travail de nettoyage, et plus de pression sur les personnes restantes pour valider la sortie machine au lieu de générer chaque ligne elles-mêmes.
On voit déjà le schéma dans le flux de travail ordinaire. Un manager avait l'habitude d'avoir besoin d'un analyste pour rassembler le matériel de base, rédiger la note interne et donner forme à la première recommandation. Maintenant, l'analyste existe peut-être encore, mais il peut probablement servir plusieurs managers à la fois. Ou bien un manager a besoin de moins d'analystes. La même chose se produit dans la revue de code. Un humain compte encore, parfois beaucoup, mais l'humain est tiré vers le haut, vers la validation, les cas limites et la responsabilité, tandis que la première passe bon marché est générée ailleurs.
Voilà pourquoi le travail de bureau est plus exposé que les gens ne veulent l'admettre. C'est parce que le travail d'information était coûteux. Les organisations devaient payer des humains pour la première passe parce qu'il n'y avait pas d'autre moyen d'en obtenir une. Une fois la première passe devenue bon marché, la valeur du poste est jugée plus sévèrement. Le poste n'est plus tarifé autour de la production de langage organisé. Il est tarifé autour de la responsabilité, de la vérification et des conséquences.
Le contraste avec l'art et les autres travaux difficiles à spécifier doit rester limité. Un bon travail visuel reste plus difficile à décrire précisément et plus difficile à vérifier à bon marché que du texte, de la logique de tableur ou des modifications de code de routine. Cela ne rend pas le travail créatif immunisé. Cela veut simplement dire que la logique de compression est la plus forte là où le succès est facile à décrire et l'échec bon marché à inspecter.
Le travail qui survit mieux se tient plus près du réel. Il possède des systèmes, valide des résultats, absorbe des conséquences et gère un contexte désordonné qui n'entre pas proprement dans une file de relecture. Il est plus difficile de compresser le travail de la personne qui doit valider un système physique, gérer un conflit client en direct, assumer la réponse à une panne, ou prendre une décision quand les données sont incomplètes et le coût de l'erreur réel. Si tant est, cela rend ces goulets d'étranglement humains restants plus visibles. Pour les ingénieurs par exemple, cela réduit beaucoup le coût d'écriture du code (et même des conceptions), tout en augmentant la valeur des gens capables de s'adapter et de mener quelque chose à son terme. Être une personne de bout en bout, quelqu'un capable de décomposer une idée ou une fonctionnalité en de nombreux composants, puis de les prioriser et de les exécuter, c'est ça l'ingénierie logicielle aujourd'hui. Il est peu probable que vous codiez beaucoup encore, surtout à mesure que l'IA s'y améliore. Mais vous devrez comprendre les motifs, les conceptions, l'outillage… et assembler tout cela.
Oui, l'IA seule ne construira rien. Mais une personne avec l'IA construira ce qu'une équipe de 10 faisait avant. Alors, à ces 9, on peut tout à fait dire que l'IA est en train de les remplacer.