Navigating the Future with AI, partie 7. Bienvenue dans ce nouvel épisode de Navigating the Future with AI.
Une question fondamentale s’impose aujourd’hui à tout dirigeant, architecte d’entreprise et décideur économique : si l’intelligence artificielle générative et les systèmes agentiques multiplient notre productivité individuelle par deux, trois, cinq, voire dix sur certaines activités, la définition même de notre contrat de travail, historiquement indexée sur un volume horaire fixe, ne doit-elle pas être intégralement révisée ?
Ces multiplicateurs ne sont pas une promesse uniforme. Ils posent une question : lorsque le gain est réel, mesuré et durable, qui en bénéficie ?
Du chronomètre à la vélocité : l’illusion du volume horaire chez les cols blancs
Pour comprendre l’ampleur de ce changement de paradigme, il faut revenir à la genèse de notre rapport au temps de travail. Dans une économie manufacturière, artisanale ou mécanisée, la relation entre le temps de présence et la production est souvent plus directement observable. Elle reste soumise aux capacités des machines, aux compétences et aux contraintes physiques du métier.
Prenons l’exemple concret d’une boulangerie : le processus de production du pain et des viennoiseries obéit à une horloge physique difficilement compressible. Dans notre exemple, le pétrissage et la cuisson démarrent à 5 h pour absorber le premier flux de clientèle dès 6 h 30 ou 7 h. Le rythme opérationnel est dicté par la synchronicité entre l’effort de production et l’acte de vente.
Dans le monde des « cols blancs », qu’il s’agisse des fonctions administratives de l’État, des ingénieurs logiciels, des architectes, des designers ou des Product Managers, l’équation est radicalement différente. Bien qu’il soit notoirement complexe d’y quantifier la valeur par le seul prisme du temps passé, nos contrats demeurent largement organisés autour de repères horaires hérités de l’ère industrielle.
Ces repères n’ont pas tous la même nature juridique : 35 heures constituent la durée légale de référence en France, tandis que la durée ordinaire est limitée en principe à 40 heures au Luxembourg. Aux États-Unis, 40 heures représentent notamment le seuil fédéral des heures supplémentaires pour les salariés couverts et non exemptés. En Suisse, une semaine contractuelle de 42 heures est un exemple possible, pas une durée légale uniforme : les heures contractuelles et les plafonds légaux doivent être distingués.
En réalité, derrière ce forfait de 40 heures hebdomadaires, l’entreprise n’achète pas seulement du temps : elle attend un niveau implicite de performance et de vélocité.
L’anatomie d’une journée dans l’IT et la relativité de la performance
Observons l’industrie informatique, aujourd’hui en première ligne de la révolution de l’IA générative et des agents autonomes. La journée type d’un professionnel de la tech est une mosaïque d’activités cognitives hétérogènes :
- L’analyse systémique et la formalisation des exigences métiers, les requirements ;
- L’écriture du code, la configuration et les tests ;
- Le déploiement continu à travers les environnements jusqu’à la mise en production, la release ;
- La résolution d’incidents complexes et le support de troisième niveau face aux problématiques métiers des utilisateurs ;
- Les sessions d’alignement stratégique avec le management et les équipes transverses ;
- Les tâches administratives, comme les timesheets et le reporting d’imputation projet, et les temps de respiration nécessaires à l’équilibre cognitif.
Dans cet écosystème, un manager ne devrait pas évaluer un collaborateur sur sa seule présence devant l’écran, mais selon une performance relative et la valeur du travail livré. Cette évaluation est pondérée par la séniorité, le temps d’intégration nécessaire pour s’approprier la culture d’entreprise, le domaine fonctionnel et la base de code, ainsi que par le fonctionnement du reste de l’équipe.
C’est précisément ce déplacement du geste technique vers la compréhension, l’orchestration et le jugement que j’explore dans Prompt Over Code, le deuxième chapitre de la série (en anglais).
Le choc empirique de l’IA : des gains mesurés aux ambitions 10x
Ce référentiel de vélocité est aujourd’hui bousculé. Les outils d’IA peuvent accélérer certaines tâches de manière spectaculaire. Mais accélérer une tâche, augmenter le débit d’une équipe et créer davantage de valeur économique sont trois mesures différentes.
- L’approche AI Engineering et l’ambition 10x. Didier Girard, co-CEO de SFEIR, porte une vision AI Only et une approche Software Factory 10x. Cette ambition transforme la façon de concevoir le cycle de vie logiciel. Elle ne constitue pas, à elle seule, la démonstration qu’une semaine entière de travail serait dix fois plus productive dans tous les contextes.
- GitHub Copilot. Dans une expérience contrôlée sur une tâche de programmation, le groupe équipé a terminé la tâche environ 55 % plus vite. Ce résultat concerne le protocole étudié, pas l’ensemble des activités d’un développeur.
- Le MIT. L’étude de Noy et Zhang sur des tâches de rédaction professionnelle a observé une réduction moyenne du temps de 40 % et une amélioration de la qualité de 18 %. Ce n’était pas une étude de développement logiciel.
- Google. Le 29 octobre 2024, Sundar Pichai indiquait que plus d’un quart du nouveau code de Google était généré par l’IA, puis revu et accepté par les ingénieurs. Une part de code généré ne mesure pas directement un gain de productivité ni une part de code déployé en production.
- Le rapport DORA 2025. 90 % des répondants déclarent utiliser l’IA au travail et plus de 80 % estiment qu’elle a augmenté leur productivité. Le rapport observe une relation positive avec le débit de livraison, mais aussi des risques pour la stabilité. L’organisation du travail reste déterminante.
Il faut aussi regarder les résultats qui résistent au récit d’une accélération automatique. METR a mesuré un ralentissement de 19 % avec des outils du début de 2025 chez des développeurs expérimentés sur leurs propres dépôts. Sa mise à jour de février 2026 suggère une évolution favorable avec les outils plus récents, tout en soulignant des biais de sélection qui empêchent une estimation fiable et générale du gain.
Le sujet n’est donc pas de décréter que tout le monde est devenu 10x. Il est de mesurer le gain net sur un périmètre réel, puis de décider de son allocation. C’est le prolongement de la Digital Augmentation : augmenter la capacité d’agir, sans confondre production de contenu et création de valeur.
Les trois voies de refondation du contrat social en entreprise
Si la base contractuelle de 40 heures correspondait hier à un volume d’extrants donné, V, et que l’employé augmenté par l’IA délivre désormais ce même volume avec une productivité doublée ou triplée, nous faisons face à un choix sociétal et managérial majeur. Trois modèles d’allocation de ce « dividende de productivité » se dessinent. Ils peuvent se combiner.
1. La restitution du temps au travailleur et le prérequis architectural
Si nous normalisons le contrat sur la valeur produite plutôt que sur le temps de présence, délivrer la charge hebdomadaire attendue plus rapidement devrait permettre de restituer une partie du temps au collaborateur, à rémunération constante. Ce temps libéré redevient un espace de vie personnelle, de formation ou d’engagement citoyen.
Dans le cas théorique où l’ensemble de la charge passerait de 40 à 20 heures, une productivité x2 permettrait de la réaliser en 2,5 journées de huit heures. Une semaine de 3 ou 3,5 jours correspond à un autre équilibre, qui conserve davantage de disponibilité. Accélérer seulement le coding ne divise pas mécaniquement toute la semaine par deux.
Cette transition exige de lever le verrou de la synchronisation : dans l’IT comme dans les fonctions tertiaires, une part importante de la présence répond à un besoin de disponibilité synchrone, comme le support, la gestion d’incidents ou l’alignement transversal. Pour qu’une semaine réduite fonctionne sans perte de vélocité collective, les entreprises devront organiser la continuité, avec des relais humains, des systèmes multi-agents et des bases de connaissances vivantes. Le travailleur pourra alors se découpler d’une partie du flux continu, dans les limites de ce qui peut être délégué.
Cette continuité est une question d’architecture de l’organisation. C’est aussi le sujet de mon white paper Enterprise Morphogenesis : garder l’entreprise cohérente pendant qu’elle change.
2. La réallocation stratégique vers la résilience et l’offensive
Si le cadre des 40 heures est maintenu, le temps économisé sur le delivery classique ne doit pas servir à alimenter une course aveugle au volume. Il peut être réinvesti sur des chantiers structurels trop souvent sacrifiés par manque de bande passante :
- L’adoption d’une posture commerciale et d’innovation plus offensive ;
- Le renforcement de la cybersécurité et de la sûreté des systèmes ;
- L’élévation de la résilience opérationnelle et de la conformité réglementaire, dans l’esprit de cadres comme le Digital Operational Resilience Act, applicable au secteur financier depuis janvier 2025 ;
- L’excellence dans la gestion de la connaissance, la documentation vivante des architectures et les plans de continuité d’activité.
Le règlement européen DORA et le programme de recherche DevOps DORA sont deux références distinctes. Dans les deux cas, accélérer sans construire les conditions de fiabilité expose l’entreprise.
Ce réinvestissement prolonge la question de The $1 Trillion Agent Factory : que fait-on de la puissance supplémentaire, au-delà de la seule productivité ?
3. L’indexation salariale et le bonus de performance algorithmique
Si le collaborateur maintient son engagement sur cinq jours tout en démultipliant sa production grâce à sa maîtrise des outils d’IA, n’est-il pas légitime de réviser sa rémunération à la hausse ?
Une approche naïve consisterait à exiger un doublement mécanique des salaires. Elle se heurterait rapidement à un plafond économique : la rétribution dépend notamment de la valeur que l’entreprise parvient réellement à vendre ou à préserver sur son marché.
En revanche, lorsque ces gains se traduisent par des ventes supplémentaires, une meilleure satisfaction client, des coûts évités ou un retour sur investissement net, une part de cette création de valeur doit, à mon sens, revenir au travailleur. Il faut d’abord déduire les coûts de licences, d’infrastructure, de jetons, d’intégration, de vérification et d’exploitation. L’IA n’est pas gratuite.
Pour préserver l’équilibre financier de l’entreprise face aux aléas conjoncturels et à la concurrence, ce mécanisme n’a pas nécessairement vocation à rigidifier le salaire fixe. Il peut s’incarner dans un dividende ou bonus dynamique d’hyper-performance, indexé sur les résultats périodiques de cette augmentation technologique. La contribution collective et la qualité doivent y compter, pas seulement le volume individuel.
Le réalisme face à l’hyper-compétition : une décision d’architecture de société
Si l’on analyse ces trois trajectoires au prisme de la mondialisation et de la concurrence au sein d’une même industrie, je considère qu’une réduction aussi drastique du temps de travail que le passage généralisé à 2,5 ou 3 jours reste la voie la moins probable à court terme. C’est une lecture prospective, pas une loi économique.
Une entreprise qui réduirait unilatéralement son temps d’engagement, sans avoir sécurisé sa continuité ni sa valeur livrée, pourrait être supplantée par des concurrents internationaux maintenant leurs horaires tout en augmentant leur vélocité grâce à l’IA. Dans cette course mondiale, le modèle combinant réinvestissement offensif et adaptation de la compensation financière me paraît avoir davantage de chances de s’imposer.
Mais ne nous y trompons pas : il n’y a là aucune fatalité purement technique. Arbitrer entre le gain de temps libre et le gain de puissance économique relève avant tout d’un choix sociétal. C’est, au sens le plus noble du terme, une véritable décision d’architecture de société.
De la révolution industrielle à la robotique autonome : éviter le piège de l’éviction
L’histoire économique montre que de nombreux avantages technologiques finissent par devenir une norme industrielle. Lorsque nos économies sont passées de la calèche à l’automobile, au chemin de fer puis au transport aérien pour acheminer les marchandises, la mécanisation s’est diffusée. Ce qui différenciait un acteur a pu devenir, quelques décennies plus tard, une condition pour rester dans le marché.
Aujourd’hui, cette lame de fond dépasse le logiciel. Aux côtés de l’IA cognitive, la robotisation multifonctionnelle progresse dans l’agriculture, la logistique, les drones et le transport à la demande. Les services de robotaxis de Waymo et d’Apollo Go, chez Baidu, donnent déjà des exemples d’exploitation sans conducteur dans des zones définies.
Pendant cette phase de transition, l’IA génère une anxiété légitime. Ce que je conteste, c’est le réflexe qui consiste à investir dans la R&D et l’automatisation avec pour seule finalité la réduction des effectifs. Une entreprise existe pour servir ses clients, rémunérer ses actionnaires, mais aussi pour faire prospérer ses collaborateurs et la société dans son ensemble.
Nos sociétés ont déjà prouvé leur capacité à réinterroger la métrique du temps de travail. En France, les lois Aubry de 1998 et 2000 ont organisé le passage de 39 à 35 heures, avec une entrée en vigueur en 2000 pour les entreprises de plus de vingt salariés et en 2002 pour les autres. Leur objectif affiché portait sur l’emploi et la réduction du chômage. Les jours de RTT constituent l’un des dispositifs d’organisation de cette réduction ; ils n’ont pas été attribués uniformément à tous les salariés.
De même que le débat public réinterroge l’âge de départ à la retraite face au vieillissement démographique, nous devons avoir le courage politique et managérial de recalculer l’équation du temps et de la valeur lorsque l’IA réduit l’effort nécessaire à certaines activités.
Créer une incitation à somme positive
Repenser le contrat de travail, par la libération de temps ou par le partage financier du ROI de l’IA, n’est pas qu’une question de justice sociale. C’est un levier majeur d’adoption technologique.
En offrant une incitation directe et tangible au collaborateur qui s’approprie ces outils, on aligne l’intérêt individuel avec la performance collective. Le travailleur peut alors percevoir l’IA autrement que comme une menace d’obsolescence ou une injonction à l’épuisement : comme un catalyseur d’émancipation et de prospérité méritocratique.
C’est à cette condition que nous bâtirons des entreprises augmentées, résilientes, et une économie où chaque acteur de la chaîne de valeur peut ressortir gagnant.
Cette réflexion rejoint The Human Moat in the AI Economy : la place de l’humain se construit aussi par sa compréhension des systèmes, son jugement et sa capacité à agir.
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