Symbiose #22 - La job apocalypse n'aura pas lieu

Pourquoi l'IA ne va pas nous mettre au chômage

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Bonjour !

Ça fait longtemps que je veux écrire à ce sujet et je sens que vous allez dire qu’elle est trop facile. Oui, je n’ai jamais cru à une job apocalypse, ce moment où l’IA allait tous nous remplacer pour qu’on finisse avec un revenu universel. Le dire maintenant est facile, mais je l’ai toujours pensé et je n’ai pas changé d’avis, même après l’arrivée de Fable 5 sur Claude.

Je me suis pris (gentiment) le chou avec certaines personnes à ce sujet, même si généralement, j’arrête rapidement le débat, car j’aime pas trop ça. Mais dernièrement, c’est Sam Altman lui-même qui a annoncé la même chose. Bien sûr, certains loueront son opportunisme, alors qu’il avait annoncé le contraire quelques années auparavant (pour attirer des investisseurs ? 😃).

Quand bien même, Altman constate peut-être enfin que l’IA, aussi puissante soit-elle, ne détruit pas l’emploi. Et au fond, c’est plutôt logique quand on comprend comment tout ça fonctionne. Mais aussi tout ce qui entoure l’IA et son usage, ce qui est pour le coup très ignoré.

#1 - L’IA automatise la tâche, mais la tâche n’est pas l’emploi

Commençons par démonter l’erreur de base qui nourrit toute la peur du remplacement.

Quand on imagine une job apocalypse, on raisonne comme si un métier était une tâche unique que l’IA pourrait avaler d’un coup. C’est faux.

Un emploi, c’est un agrégat de tâches très différentes, dont certaines sont clairement automatisables, mais d’autres ne le sont pas. L’IA peut t’enlever 30 ou 40 % de tes tâches. Certaines sont même automatisables à 90 %. Mais non, ton métier ne disparaît pas pour autant. En revanche, il est complètement transformé et faire sans IA dans les 3 ans qui viennent, c’est pas une méthode ingénieuse pour conserver son boulot/

Je l’ai déjà expliqué dans l’édition 4 avec l’exemple que je connais le mieux : les avocats. Aujourd’hui, l’IA fait l’analyse des pièces, leur interprétation au regard du droit, la proposition d’une solution plausible. Pour être honnête, c’est une immense partie du travail, et certains avocats continuent de faire l’autruche.

Mais il reste le last mile, les 5 % qui changent tout : l’audience, l’arbitrage final, la relation avec un client qui a peur et qui a besoin d’un humain en face, l’engagement de sa responsabilité face à une IA qui n’en a aucune. Ces 5 % ne se délèguent pas à une machine probabiliste.

Ce schéma va bien au-delà du droit. Dans le secteur de l’insertion professionnelle que j’ai accompagné via une vingtaine de formations en Suisse, l’IA peut préparer un atelier, structurer un parcours, générer des supports. Mais elle ne tient pas la salle, ne capte pas le découragement d’une personne en reconversion, ne décide pas quand il faut sortir du programme prévu. Pareil pour la formation : je m’appuie sur l’IA pour produire, jamais pour animer. D’ailleurs, les personnes pourraient se former seules. Mais elles ne le font pas.

Ceux qui se sentent vraiment menacés, ce sont souvent ceux qui se sont réduits eux-mêmes à une tâche automatisable. Ils ont arrêté d’exercer le jugement, l’arbitrage, la relation, tout ce que l’IA ne fait pas. C’est une comparaison sans intention : on se mesure à la machine sur un terrain où elle est bonne et on conclut qu’on est foutu. Sauf que personne ne te paie pour recracher une analyse standard, mais pour ce qui vient ensuite.

Tant que tu restes un agrégat de tâches dont plusieurs ne s’automatisent pas ou mal, ton emploi ne s’effondre pas, mais il évolue (grandement).

#2 - L’IA s’améliore vite, mais certaines failles perdurent

Je précise tout de suite : je suis très technophile, donc tu ne vas pas me lire en train de minimiser ce que l’IA sait faire. Fable 5, sorti chez Anthropic le 9 juin, est impressionnant, utilisé pour des cas d’usage vraiment complexes. Les modèles progressent à une vitesse qui surprend même ceux qui suivent ça de près. Mais cette progression ne supprime pas les failles structurelles.

La première faille, je la répète depuis longtems, c’est qu’un modèle d’IA est et restera probabiliste. Il calcule des séquences de mots, il ne pense rien. Quand il te répond, il prédit ce qui est statistiquement plausible, pas ce qui est vrai.

D’où les hallucinations, qui n’ont pas disparu avec les nouvelles versions. Elles sont juste devenues plus rares (et même très rares quand on construit un système IA). Elles peuvent aussi être plus difficiles à repérer, parce que le texte est mieux écrit et plus assuré.

La deuxième faille, j’en ai fait toute l’édition 20 : la sycophancy. Une IA est entraînée pour te plaire, donc elle a tendance à te donner raison, à valider, à trouver un avantage à chacune de tes options.

Or, la valeur d’un bon collaborateur, c’est précisément l’inverse. Il te résiste, il tranche, il hiérarchise, il te dit que ton idée est mauvaise quand elle l’est. Une machine qui acquiesce ne remplace pas quelqu’un dont le métier est de te contredire utilement. Tu ne licencies pas ton bras droit pour un oui-oui. Là aussi, la sycophancy se corrige dans un système IA performant, mais combien ne le font pas ? Beaucoup.

Reste la question des agents IA, qu’on brandit souvent comme la preuve que le remplacement arrive. Honnêtement, ils sont bluffants et quand on voit comment Claude Code me sort un site web entier, je me demande à quoi vont servir les graphistes à l’avenir. Mais là encore, il faut aller plus loin.

Sur des tâches courtes et cadrées, les agents sont fantastiques. Mais plus la chaîne de tâches s’allonge, plus le risque d’erreur s’accumule à chaque étape. Pour un site web ou des applications complexes, le risque est que l’IA soit incapable de corriger le bug. Pour mon app locale d’anonymisation, il y a encore et toujours des éléments qui passent au travers du filtre.

Pour une automatisation, sur un workflow de 10 actions enchaînées sans contrôle humain, la probabilité que tout soit juste de bout en bout, chaque jour, chaque voire chaque minute, chute avec le temps. À un moment donné, ça plantera. Mais de plus en plus tard.

Le « vite » de mon titre est donc à nuancer. Oui, les modèles s’améliorent vite. Mais ils déplacent leurs failles plus qu’ils ne les éliminent, et tant qu’elles existent, l’humain reste dans la boucle pour décider, vérifier, trancher.

#3 - Et les « gens » dans tout ça ?

Il y a un dernier point que presque tout le monde oublie quand on agite la job apocalypse, notamment ceux qui bossent dans le secteur et le commentaires : “les gens”. Les vraies personnes qui travaillent. Là, 2 réalités s’imposent.

La première, c’est l’adoption réelle. Sur le terrain, en formation, je vois la même chose mois après mois : la grande majorité des actifs n’a aucun usage avancé de l’IA.

Le fameux 95 % dont je parle depuis longtemps. La plupart en sont à reformuler un mail ou poser une question simple, point. Beaucoup se voient même imposer en interne de mauvais outils comme Copilot, mal intégrés, mal expliqués, qu’ils finissent par à peine utiliser.

Très peu de monde touche réellement aux derniers modèles de Claude, de ChatGPT voire à OpenClaw. Une job apocalypse suppose une diffusion technologique quasi instantanée à toute la population active. Ce n’est pas du tout ce que j’observe, ni ce que les autres formateurs observent autour de moi. La techno avance vite, son adoption traîne très loin derrière.

La seconde réalité, c’est le choix humain, et c’est un pilier de tout ce que je raconte dans Symbiose. Beaucoup de gens et beaucoup d’entreprises décident, en conscience, de ne pas tout automatiser. Le non-usage assumé existe, je le pratique moi-même quand je reprends l’écriture de mes posts. À l’échelle d’une boîte, c’est encore plus net : la plupart traitent l’IA comme un outil de plus dans la pile, pas comme un levier qui réorganiserait toute leur production. Ce frein-là est volontaire et il pèse lourd. L’humain garde la main parce qu’il choisit de la garder.

Voilà pourquoi je n’y crois pas. La technologie ne suffit pas à elle seule, il faut une adoption massive et une volonté d’automatiser jusqu’au bout, et les deux manquent.

D’ailleurs, ce décalage entre la puissance des modèles et la lenteur du terrain, il s’explique aussi par autre chose qui monte sérieusement : le mouvement anti-IA. Un rejet de plus en plus visible, organisé, notamment chez les jeunes, qui freine la diffusion bien plus qu’on ne le pense. J’en ferai le sujet de la prochaine édition, sauf actu importante d’ici-là.

À très vite,
Benjamin