IA : matérialisation d’une « productivité à crédit », mettant en risque le travail et la performance collective de nos organisations.
J’ai déjà partagé ici certains constats préoccupants de la diffusion de l’intelligence artificielle chez des clients et partenaires (TPE/PME comme plus grandes structures) :
- des personnes aux usages sophistiqués proche de l’épuisement, en surcharge cognitive dangereuse,
- des progressions locales de productivité allant de pair avec des baisses de qualité et/ou de rentabilité, couplées à une instabilité et une variabilité qui interrogent,
- des blocages dans les process liés à des pertes de compréhension/connaissance provoquées par des outils d’IA introduits trop vite (j’exclue volontairement de la photo les inquiétudes cyber).
Dans l’esprit de la théorie des contraintes, cela ressemble à une progression d’optimums locaux abimant les personnes et dégradant la performance globale. Faute de réfléchir avec un discernement suffisant à l’introduction des techno d’IA dans le travail réel, coûts cachés et effets pervers progressent de façon sournoise : l’illusion de productivité devient un facteur d’inefficacité aux enjeux financiers et cognitifs qui ne peuvent plus être ignorés.
Yann FERGUSON dans un article tout juste publié sur Management & Datascience (porté par Romain ZERBIB, PhD, HDR – Learning) parle de « productivité à crédit », en s’appuyant sur de nombreux travaux de recherche récents (Une productivité à crédit ? Pour un management socio-économique du déploiement de l’IA).
Yann propose une catégorisation en cinq familles de coûts cachés, recouvrant treize dettes (legacy) dont les effets peuvent ne se matérialiser qu’avec retard. Je vous incite à lire l’article (en commentaire) qui met des termes précis sur des réalités parfois diffuses ou mal pensées.
Il définit cette productivité à crédit » comme une « situation dans laquelle une accélération immédiate génère des dettes dont les intérêts se manifestent ultérieurement dans l’activité et l’organisation ». Parmi celles-ci : « supervision accrue, intensification, non-qualité, fragilisation des apprentissages, dépendances technologiques ou tensions sociales »
Une productivité à crédit ? Pour un management socio-économique du déploiement de l’IA – Yann Ferguson
Introduire les techno d’IA ne peut se réduire à une simple logique d’adoption ou de prévention des risques : l’infographie qu’il propose permet de penser les « conditions dans lesquelles les gains locaux peuvent devenir une performance collective durable ».
Vouloir infuser de l’IA partout sans questionner son utilité et ses effets relève de l’illusion : les coûts cachés et effets pervers, bien réels, ne sont que rarement visibles et immédiats.
Penser le travail en flux (cf. les réflexions de la sociologie du travail et des organisations, de la ToC ou du TPS) permet d’observer sur le terrain les effets de l’activité de chacun (et des outils) sur celle de tous et sur l’organisation. Un contrepoids nécessaire pour lutter contre cette pression technologique court-termiste à laquelle nous sommes poussés.
Publié initialement sur LinkedIn : voir le billet d’origine
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