IA : 3 dettes qui s'accumulent
Nouveau Départ, Nouveau Travail #89 | Laetitia Vitaud
✍️ Nouveau Départ, Nouveau Travail. Voici un nouvel article de ma série “Nouveau Départ, Nouveau Travail” où je partage, par écrit, des réflexions sur les mutations du travail, inspirées par l’actualité, des expériences vécues ou mes lectures du moment. Je me suis fixé le défi de vous proposer des articles courts et percutants 💡
Vous vous souvenez peut-être de ma newsletter de l’an dernier, « IA : allons-nous tous finir débiles ? » Je posais la question à moitié en plaisantant, à moitié sérieusement. Depuis, j’ai l’impression qu’on a avancé dans la réponse et que celle-ci n’est pas franchement rassurante.
Quand on parle de « dette » à propos de l’IA générative, la première image qui vient à l’esprit, c’est la dette environnementale. En effet, la consommation énergétique des data centers qui font tourner nos IA a explosé. Elle représente déjà, à l’échelle mondiale, la consommation énergétique d’un pays comme la France. C’est donc un sujet majeur qui se soldera sans doute par une forte augmentation des prix des IA (ce qui pourrait mettre un coup de frein à la croissance exponentielle). Mais comme beaucoup d’autres en parlent mieux que moi, je veux me concentrer sur trois autres dettes, moins médiatisées et peut-être plus insidieuses.
Le point commun entre ces dettes ? Elles sont toutes le produit d’un même arbitrage : optimisation à court terme contre robustesse sur la durée. On brûle les réserves pour être performant maintenant, et on massacre ses chances de durer. C’est le paradoxe de l’IA en entreprise : les gains immédiats semblent à portée de main ; les coûts sont différés et peu visibles.
Dette n°1 : la dette cognitive
J’ai revu récemment WALL-E. Ce film de Pixar, sorti en 2008, n’a pas pris une ride. Les humains y sont des êtres aux muscles et aux cerveaux atrophiés, incapables du moindre effort physique ou intellectuel parce qu’ils ont tout délégué à des machines obéissantes et performantes.
Bien sûr, la perte de certaines capacités cognitives n’est pas nouvelle. Depuis les smartphones, on ne retient plus les numéros de téléphone. Depuis les calculettes, peu d’entre nous savent encore faire une division à la main. Depuis Google, on n’apprend plus les dates ni les faits « vérifiables en deux secondes ». On s’en est accommodé. On s’est dit : ce n’est pas grave, ce sont des tâches mécaniques, l’essentiel est ailleurs.
Sauf que là, il y a de nombreuses tâches cognitives d’un coup. Elles sont au cœur de ce qui nous permet de « penser » : écrire (et donc structurer sa pensée), mémoriser, argumenter, synthétiser, porter attention à quelque chose pendant plus de dix secondes. L’IA générative touche précisément les étapes cognitives par lesquelles on apprend à apprendre, par lesquelles on mémorise quoi que ce soit.
J’utilise souvent une métaphore que je trouve imparable. Imaginez un immeuble de dix étages. On installe un ascenseur. Personne ne prend plus les escaliers. Les jambes s’atrophient, le souffle raccourcit. Le jour où l’ascenseur tombe en panne — et les pannes arrivent toujours — plus personne n’est capable de monter à pied. C’est exactement ce qui pourrait se passer avec nos capacités cognitives… Une étude de Carnegie Mellon et Microsoft parue en 2025 l’a bien documenté : plus on utilise l’IA, plus notre esprit critique se détériore et plus notre capacité à résoudre des problèmes de façon autonome s’étiole.
Dette n°2 : la dette technique
Les développeurs le voient depuis plusieurs années déjà. J’en avais parlé dans ma newsletter « Le blues du développeur » : de créateurs, ils sont devenus vérificateurs. L’IA génère du code, eux valident, corrigent, déboguent. Fini le software craftsmanship (l’artisanat du code), on est dans la surveillance d’une chaîne de production automatisée.
Le problème, c’est que ce code généré massivement et rapidement est souvent fragile. Fonctionnel en surface, mal intégré en profondeur. Les systèmes deviennent de plus en plus complexes, de moins en moins compréhensibles, de moins en moins maintenables. Gartner (un cabinet de conseil américain spécialisé sur l’IT) estime que d’ici 2030, la moitié des entreprises vont faire face à des retards ou à des surcoûts liés à des projets IA mal construits ou abandonnés. 40 % d’entre elles connaîtront des incidents de sécurité liés à des systèmes IA non maîtrisés.
Ce qu’on appelle « dette technique », c’est toute une série de décisions prises vite, pour aller vite, qui vont vraisemblablement générer des coûts futurs massifs. Des rustines sur des rustines. Des applications orphelines que personne ne comprend plus vraiment. Des pannes qui arrivent au mauvais moment (les pannes arrivent toujours au mauvais moment, évidemment).
L’IA est censée accélérer le développement. Et elle l’accélère. Mais elle accélère aussi l’accumulation de fragilité dans les systèmes qu’elle produit. Si on ajoute à ça la chute spectaculaire du nombre d’étudiants qui apprennent à coder (ce qu’on comprend, vu qu’on ne les recrute plus à la sortie des études), il manquera du monde pour réparer les pannes…
Dette n°3 : la dette de compétences
C’est peut-être la dette qui m’inquiète le plus sur le long terme, parce qu’elle s’accompagne d’un problème social majeur pour les jeunes.
Pour avoir des professionnels expérimentés demain, il faut former des juniors aujourd’hui. Les experts de demain sont les débutants d’aujourd’hui. C’est vrai dans tous les métiers. Or en ce moment, de nombreuses entreprises réduisent leurs recrutements de juniors au motif qu’on peut automatiser leurs tâches, précisément les tâches d’entrée dans le métier. En France, les embauches de cadres juniors ont baissé de 19 % en 2024. Au Royaume-Uni, les offres pour diplômés tech ont chuté de 46 % la même année.
Ce qu’on ne voit pas dans ces chiffres, c’est ce que ces tâches « automatisables » produisaient de la formation. Les tâches laborieuses (ou pas laborieuses) que font les juniors sont autant de manières d’accumuler l’expérience et l’expertise nécessaires pour devenir sénior un jour. Par exemple, passer trois jours à structurer une synthèse depuis des sources brutes, cela permettait d’apprendre à détecter une source peu fiable, à sentir qu’un argument ne tient pas ou à repérer deux données qui se contredisent. C’est ainsi que se construit le jugement professionnel. En automatisant ce travail, on a effacé les premiers barreaux de l’échelle. Dans dix ans, on pourrait se retrouver avec trop peu de seniors qualifiés capables de superviser les machines qu’on aura déployées.
C’est le comble. Les jeunes sont peu nombreux et le seront de moins en moins. On manque déjà de main-d’œuvre dans de nombreux secteurs. Et pourtant, on trouve le moyen de ne pas bien les traiter, de ne pas investir en eux, de les priver de l’expérience qui les rendra précieux dans quinze ans. (Déjà qu’ils ont le plus grand mal à accumuler du patrimoine, voilà maintenant qu’ils ne peuvent plus accumuler de l’expertise ?!)
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Alors que faire ?
La réponse consiste peut-être à préserver délibérément ce que l’IA ne doit pas remplacer, à accepter quelques redondances et « inefficacités » aujourd’hui pour être robustes demain.
L’aviation civile l’a compris après plusieurs accidents liés à la sur-dépendance aux automatismes : les pilotes ont des heures de vol manuel obligatoires, même quand le pilote automatique est disponible, même quand c’est moins efficace. Le cabinet d’avocats américain Barclay Damon a décidé que les avocats juniors doivent faire leur travail sans l’IA pendant leurs trois premières années, avant d’en valider le résultat avec l’outil.
Aujourd’hui, on parle essentiellement, dans les organisations, de « former tout le monde à l’IA ». Mais presque personne ne se demande comment créer des espaces de formation sans IA (à part à l’Education nationale). Or on va avoir besoin de ces espaces où l’on apprend à penser, à écrire, à raisonner, à apprendre sans assistance, précisément pour être capable, ensuite, de mieux utiliser l’assistance…
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