L’auteur : Xu Chao, Wall Street Insights
Les outils de programmation IA promettent de libérer les ingénieurs, mais en réalité, ils ont engendré une nouvelle vague d’anxiété liée à la productivité.
Alors que les capacités des intelligences artificielles de programmation telles que Claude Code d’Anthropic, Codex d’OpenAI, continuent de progresser, les entreprises technologiques sombrent dans une obsession de « productivité » de haut en bas. Les cadres écrivent eux-mêmes du code, les employés sont poussés à augmenter la fréquence d’interaction avec l’IA, et les heures supplémentaires ne diminuent pas, mais augmentent. L’IA, qui aurait dû être un outil d’économie d’effort, devient dans de nombreux environnements de travail une nouvelle source de pression.
Les données d’enquête révèlent un décalage cognitif évident : une étude de la société de conseil Section montre que plus de 40 % des cadres de niveau C estiment que l’IA leur fait gagner au moins 8 heures par semaine, tandis que 67 % des employés non managériaux déclarent que le temps économisé grâce à l’IA est inférieur à deux heures, voire nul. Une étude continue de l’Université de Californie à Berkeley sur une organisation de 200 personnes indique que, même si les employés ont confié une grande partie de leur travail à l’IA, leur temps de travail effectif continue d’augmenter.
Cette propagation de l’anxiété a ses causes structurelles. Lorsque les CTO tapent du code à 5 heures du matin face à l’IA, et que les PDG mesurent l’effort de leur équipe en fonction du montant facturé, la conception même de la « productivité » dans l’industrie a été redéfinie — et le prix de cette redéfinition est supporté par les employés ordinaires.
La participation des cadres à la programmation, une anxiété de la performance qui se propage du haut vers le bas
Le terme « vibe coding » évoquait initialement une attente de paresse. En février 2025, l’ancien chercheur d’OpenAI Andrej Karpathy a popularisé ce concept, décrivant un nouveau mode de programmation où l’ingénieur n’a qu’à discuter avec l’IA pour réaliser le développement — « totalement immergé dans l’atmosphère ».
Mais un an plus tard, l’atmosphère s’est déjà dégradée.
Alex Balazs, CTO d’Intuit, décrit son quotidien récent : sa femme descend à 8 heures du matin et le trouve déjà en train de travailler depuis plusieurs heures. « Elle m’a demandé combien de temps j’étais levé, et j’ai dit que je m’étais levé à 5 heures pour coder. » En réalité, il guide l’IA pour qu’elle écrive du code à sa place, ce qui lui permet de se reconnecter à du code de bas niveau qu’il n’avait pas touché depuis longtemps.
Ce genre de comportement chez les cadres commence à se transmettre aux niveaux inférieurs. Greg Brockman, président d’OpenAI, a récemment publié sur X : « Chaque instant où votre agent n’est pas en train de fonctionner, c’est une occasion perdue. » Cette phrase a parfaitement résonné dans la culture de travail acharnée déjà répandue dans la tech.
Le cofondateur et CEO d’Arcade.dev, startup spécialisée dans l’IA, Alex Salazar, est plus direct. Il vérifie régulièrement la facture de Claude Code — dont le montant est directement lié à la fréquence d’utilisation par les ingénieurs — et critique ceux qui « n’en utilisent pas assez » : « Je leur dis : ‘Vous ne vous donnez pas à fond.’ » Après cette première « réunion de foi », la facture d’utilisation de l’outil d’IA a été multipliée par 10, qu’il considère comme un signe de progrès.
La gestion quantifiée des employés, une « fatigue IA » qui s’installe discrètement
Dans ce contexte, la façon dont les employés sont évalués change aussi silencieusement.
DocuSketch, une société de logiciels spécialisée dans la réparation immobilière, voit son vice-président Andrew Wirick suivre le nombre d’interactions quotidiennes des ingénieurs avec l’outil d’IA. Il suppose que plus ce chiffre est élevé, plus la productivité est forte. Claude Code génère aussi chaque semaine un rapport pour chaque ingénieur, listant tous les schémas d’interaction inefficaces avec l’IA, et proposant des améliorations.
Wirick avoue ressentir une sorte de « dépendance » : « J’ai l’impression que je dois faire plusieurs interactions supplémentaires chaque jour, et je pense à comment en faire encore plus avant de dormir. » Il attribue cet état à une « révélation » lors de l’essai du dernier modèle d’Anthropic, Opus 4.5, en novembre dernier — lorsqu’il a confié à l’IA un prototype de fonctionnalité habituellement confié à un ingénieur, et a vu le modèle décomposer et réaliser la tâche en 20 minutes, ce qui lui a donné l’impression d’un « redémarrage mental ».
Cette mentalité d’accélération généralisée commence à déborder sur la frontière entre vie professionnelle et vie privée. La recherche de Berkeley montre que, même si de nombreuses tâches sont prises en charge par l’IA, la durée de travail ne diminue pas. Certains ingénieurs commencent aussi à admettre publiquement leur « fatigue IA » — une inquiétude constante de manquer la prochaine percée, qui semble toujours à un pas.
Le fossé croissant entre cadres et employés
L’enthousiasme des cadres repose en grande partie sur la nouveauté qu’ils ont créée eux-mêmes. Salazar admet que construire un prototype avec l’IA lui donne une sensation immédiate de « productivité » supérieure à celle de la gestion quotidienne des autorisations et des décisions. Il a même récemment répondu à une demande d’un client financier important en créant une application de démonstration à partir de zéro.
Chez Intuit, les chefs de produit et les designers sont désormais encouragés à utiliser la méthode « vibe coding » pour créer eux-mêmes des prototypes dans QuickBooks. Balazs explique : « Au moins maintenant, un chef de produit peut apporter quelque chose de concret et dire : ‘Je veux quelque chose comme ça.’ »
Mais l’enquête de Section montre que ce décalage de perception est très marqué.
Le ressenti des cadres face aux bénéfices de l’IA est très différent de celui des employés de terrain. Salazar pense que cela vient en partie du coût élevé de la transition pour les employés, qui doivent s’adapter aux nouveaux outils : « On leur demande implicitement de prendre du temps pour explorer et expérimenter, mais les attentes quotidiennes n’ont pas été ajustées pour libérer cet espace. »
La crainte de perdre leur emploi est aussi bien réelle. Salazar confie qu’il envisageait de changer de fournisseur de services cloud, mais que l’équipe marketing a déjà pu mettre à jour le site web de l’entreprise avec l’aide de l’IA, ce qui a permis d’annuler cette externalisation.
« Extension des tâches » et fausse prospérité, une autre face du mythe de l’efficacité
Les chercheurs de Berkeley ont nommé ce phénomène « extension des tâches » : lorsque des collègues non techniques utilisent l’IA pour générer du code, les ingénieurs doivent consacrer du temps à nettoyer ces semi-finis, ce qui augmente leur charge de travail. Balazs admet que cela redéfinit la frontière entre les rôles, rendant la collaboration plus « hybride » et complexifiant les relations.
Mais le problème plus profond est : cette vague de construction crée-t-elle quelque chose de réellement précieux ou ne fait-elle que produire plus de choses ?
Les analystes soulignent que si cette obsession pour la productivité alimentée par l’IA n’est pas contrôlée, elle pourrait engendrer une prolifération de « busyware » — des logiciels inutiles, comme de petits changements de site web, des tableaux de bord personnalisés pour un seul utilisateur, ou des prototypes abandonnés par les responsables marketing, tous laissés aux ingénieurs. Chacun de ces éléments semble justifié sur le moment, mais la plupart finiront dans la corbeille du code obsolète.
Balazs d’Intuit affirme que la vitesse de production et de livraison du code a augmenté d’environ 30 %. Mais dans ce futur où le code devient de plus en plus « jetable », la véritable question de l’efficacité réside peut-être dans une autre réponse : quelles choses ne devraient tout simplement pas être construites.
