Episode 178 - L’effet baguette magique : pourquoi l’IA peut nous faire travailler plus, et comment l’éviter ?

L’effet baguette magique : pourquoi l’IA peut nous faire travailler plus, et comment l’éviter

Quand je forme des équipes à l’IA générative, il y a toujours ce moment où quelqu’un réalise qu’en quelques clics, il peut rédiger un article, analyser un fichier ou créer un visuel. Le champ des possibles semble infini. C’est enthousiasmant. C’est aussi là que commence un risque dont on parle encore trop peu : celui de l’épuisement.

Dans cet épisode 178 du podcast DigitalFeeling, je reviens sur cet « effet baguette magique ». Cet article prolonge la réflexion avec les études récentes et des pistes concrètes pour les managers et les formateurs.

L’IA ne réduit pas le travail, elle l’élargit

La promesse était simple : l’IA prend en charge les tâches répétitives, on gagne du temps pour l’essentiel. La réalité observée sur le terrain est plus nuancée.

Des chercheuses de Berkeley Haas ont suivi pendant huit mois, en 2025, une entreprise technologique américaine d’environ 200 salariés. L’usage de l’IA n’y était pas imposé. Pourtant, les salariés se sont mis à travailler plus vite, sur un périmètre plus large et sur des plages horaires plus étendues. Des chefs de produit ont commencé à coder, des chercheurs ont pris en charge du travail d’ingénierie.

Qu’est-ce que l’élargissement des tâches lié à l’IA ?
C’est le phénomène par lequel un professionnel, devenu autonome grâce à l’IA sur des tâches qui relevaient d’autres métiers, les ajoute à sa charge sans qu’aucune autre ne lui soit retirée.

Je le constate dans mes formations : on devient capable de produire seul le visuel qu’on demandait au graphiste ou l’analyse qu’on attendait du contrôle de gestion. Personne ne retire ces tâches de notre périmètre. Elles s’additionnent.

Des pauses qui disparaissent sans qu’on s’en aperçoive

Le deuxième effet est plus discret. Parce qu’écrire à une IA ressemble davantage à une conversation qu’à un travail formel, on le fait partout : pendant le déjeuner, en réunion, juste avant de partir. Dans l’étude de Berkeley, certains salariés envoyaient un dernier prompt avant de quitter leur poste pour que l’IA « travaille pendant leur absence ».

Ces micro-sollicitations ne donnent pas l’impression de travailler davantage. Mais, cumulées, elles produisent des journées sans véritable coupure.

Une enquête Upwork menée en 2024 allait déjà dans ce sens : 77 % des salariés utilisant l’IA déclaraient que ces outils avaient alourdi leur charge de travail, notamment à cause du temps passé à relire et corriger les contenus générés.

Le « brain fry » : quand superviser l’IA épuise

En mars 2026, une étude du Boston Consulting Group menée auprès de 1 488 salariés américains a donné un nom à cette fatigue : le « AI brain fry ».

Qu’est-ce que le AI brain fry ?
C’est une fatigue mentale aiguë provoquée par un usage ou une supervision des outils d’IA qui dépasse nos capacités cognitives. Elle se manifeste par un brouillard mental, des difficultés de concentration, des décisions plus lentes, parfois des maux de tête.

Trois enseignements me semblent essentiels :

• 14 % des salariés interrogés déclarent l’avoir vécu, avec nettement plus d’erreurs graves et une intention de démissionner plus forte.
• Le marketing et les RH sont les fonctions les plus touchées.
• Au-delà de trois outils IA utilisés en parallèle, la productivité chute.

Brain fry et burn-out : une distinction importante

Il serait tentant de parler de « burn-out IA ». Les chercheurs du BCG font pourtant une distinction utile. Le brain fry est une fatigue cognitive aiguë. Le burn-out est un épuisement chronique, à la fois émotionnel et professionnel.

Et leur étude montre un résultat encourageant : utiliser l’IA pour remplacer les tâches répétitives réduit le burn-out. Le problème n’est donc pas l’IA en elle-même, mais la manière dont on l’intègre au travail. C’est précisément là que la formation a un rôle à jouer.

Ce que je change dans mes formations

Former à l’IA ne peut plus se limiter à montrer ce qu’elle sait faire. Aujourd’hui, j’intègre systématiquement trois réflexes :

• Faire l’inventaire. D’un côté, les tâches que l’IA nous retire vraiment. De l’autre, celles qu’elle nous ajoute. Si la seconde liste s’allonge, c’est un signal à prendre au sérieux.
• Limiter le nombre d’outils. Mieux vaut maîtriser deux ou trois outils bien intégrés que jongler avec six.
• Poser des règles d’équipe. Quand utiliser l’IA, quand s’arrêter, qui reste responsable de quelle tâche. Les chercheuses de Berkeley appellent cela une « pratique de l’IA » : des normes partagées qui incluent des pauses volontaires avant les décisions importantes.

Le BCG observe d’ailleurs que les salariés dont le manager prend le temps de répondre à leurs questions sur l’IA ressentent moins de fatigue mentale. L’accompagnement n’est pas un luxe : c’est une protection.

Questions fréquentes L’IA augmente-t-elle vraiment la charge de travail ?

Plusieurs études récentes le montrent. Sans cadre, les salariés utilisent l’IA pour faire plus, pas pour travailler moins, et prennent en charge des tâches qui n’étaient pas les leurs.

Qu’est-ce que le AI brain fry ?

C’est une fatigue cognitive aiguë liée à un usage ou une supervision excessive d’outils d’IA. Elle touche environ 14 % des salariés interrogés par le BCG.

Le burn-out lié à l’IA existe-t-il ?

L’IA peut contribuer à l’épuisement selon la façon dont elle est utilisée. Mais elle peut aussi réduire le burn-out lorsqu’elle remplace des tâches répétitives.

Combien d’outils d’IA faut-il utiliser au maximum ?

Selon l’étude du