C’est comme une nouvelle version de « La Tortue et le Lièvre ». Un groupe d’ingénieurs logiciels expérimentés a participé à une expérience dans laquelle ils étaient chargés d’accomplir une partie d’une tâche à l’aide d’un outil d’IA. Pensant comme des lapins rapides, les développeurs espéraient que l’IA les aiderait à travailler plus vite et à être plus productifs. Au contraire, la technologie l’a encore plus ralenti. Compte tenu des circonstances de l’expérience, l’approche de la tortue sans IA aurait été plus rapide.
Les résultats de cette expérience, qui font partie d’une étude récente, ont été une surprise pour les développeurs de logiciels responsables de l’utilisation de l’IA, ainsi que pour les auteurs de l’étude, Joel Becker et Nate Rush, membres du personnel technique de l’organisation de recherche technologique à but non lucratif Model Evaluation and Threat Research (METR).
Les chercheurs ont demandé à 16 développeurs de logiciels ayant en moyenne cinq ans d’expérience d’effectuer 246 tâches. Chaque tâche fait partie d’un projet sur lequel vous travailliez déjà. Pour la moitié des tâches, les développeurs ont été autorisés à utiliser des outils d’IA, et la plupart ont choisi les éditeurs de code Cursor Pro ou Claude 3.5/3.7 Sonnet. Pour l’autre moitié, les développeurs ont réalisé eux-mêmes les tâches.
Les développeurs de logiciels qui pensaient que les outils d’IA pourraient augmenter la productivité prédisaient que la technologie réduirait le temps d’exécution des tâches de 24 % en moyenne. Au lieu de cela, grâce à l’IA, leur temps de travail a augmenté de 19 % par rapport à l’époque où ils n’utilisaient pas la technologie.
« Même si nous aimerions croire que l’utilisation de l’IA dans notre travail n’a pas réduit la productivité, il est possible que l’IA n’ait pas été aussi utile que nous l’espérions, ou même qu’elle ait entravé nos efforts », a écrit Philipp Burkhardt, participant à l’étude, dans un article de blog sur son expérience.
Pourquoi l’IA ralentit certains travailleurs
Alors, où le lapin s’est-il égaré ? L’étude a révélé que les développeurs expérimentés étaient plus susceptibles de travailler au milieu de leurs propres projets avec beaucoup de contexte supplémentaire que l’assistant d’IA n’avait pas, ce qui signifiait qu’ils devaient adapter leurs propres agendas et stratégies de résolution de problèmes à la sortie de l’IA, et qu’ils passaient également beaucoup de temps à le déboguer.
« La majorité des développeurs qui ont participé à l’étude ont également parlé du fait que même lorsqu’ils obtiennent des résultats de l’IA qui leur sont généralement utiles, et du fait que l’IA est souvent capable de faire un travail très impressionnant ou une sorte de travail très impressionnant, ces développeurs ont déclaré qu’ils devaient encore passer beaucoup de temps à nettoyer le code résultant afin de l’adapter réellement à leur projet », a déclaré Rush, auteur de l’étude, à Fortune.
D’autres développeurs perdaient du temps à rédiger des invites de chatbot et à attendre que l’IA génère des résultats.
Les résultats contredisent les nobles promesses concernant la capacité de l’IA à transformer l’économie et la main-d’œuvre, notamment en augmentant le PIB américain de 15 % d’ici 2035 et, à terme, en augmentant la productivité de 25 %. En fait, de nombreuses entreprises n’ont pas encore obtenu de retour sur leurs investissements en IA. Selon un rapport du MIT publié en août, seules 5 % des 300 mises en œuvre de l’IA ont permis une accélération rapide des revenus. Selon un rapport de recherche de Harvard Business Review and Analysis Services publié le mois dernier, seules 6 % des entreprises font pleinement confiance à l’IA pour mettre en œuvre leurs principales pratiques commerciales.
Mais Rush et Becker évitent de faire des déclarations radicales sur ce que leurs découvertes signifient pour l’avenir de l’IA.
Premièrement, l’échantillon de cette étude était petit et non généralisable, et comprenait uniquement des groupes spécialisés complètement nouveaux dans ces outils d’IA. L’étude a également mesuré la technologie à un moment précis, et les auteurs affirment qu’elle n’exclut pas la possibilité que des outils d’IA soient développés à l’avenir pour contribuer réellement à améliorer les flux de travail des développeurs.
D’une manière générale, l’objectif de cette étude était de freiner l’adoption massive de l’IA sur le lieu de travail et ailleurs, en reconnaissant que davantage de données sur les effets réels de l’IA doivent être connues et accessibles avant que de nouvelles décisions ne soient prises concernant son application.
« Certaines des décisions que nous prenons actuellement concernant le développement et le déploiement de ces systèmes peuvent avoir des conséquences très importantes », a déclaré Rush. « Si vous décidez de faire cela, effectuons des mesures de haute qualité au lieu de simplement prendre la réponse évidente. »
L’impact considérable de l’IA sur la productivité
Les économistes affirment déjà que les recherches du METR sont cohérentes avec le discours plus large sur l’IA et la productivité. Aneesh Raman, responsable des opportunités économiques chez LinkedIn, a déclaré que l’IA commence à réduire les emplois de premier échelon, mais que les avantages pour les travailleurs qualifiés tels que les développeurs de logiciels expérimentés pourraient diminuer.
« Pour les personnes qui ont déjà 20 ans d’expérience, cinq ans dans cet exemple spécifique, si leur méthode de travail actuelle fonctionne déjà bien pour eux, ce n’est peut-être pas leur tâche principale de nous chercher et de les forcer à utiliser ces outils », a déclaré à Fortune Anders Humram, professeur adjoint d’économie à la Booth School of Business de l’Université de Chicago.
Humram a également mené des recherches sur l’impact de l’IA sur la productivité. Dans une étude de mai sur le travail, il a constaté que parmi 25 000 travailleurs répartis sur 7 000 lieux de travail au Danemark, un pays qui a adopté l’IA au même titre que les États-Unis, la productivité n’a augmenté que de 3 % pour les employés utilisant l’outil.
Les recherches de Humram soutiennent l’argument de Daron Acemoglu, économiste du MIT et lauréat du prix Nobel, selon lequel les marchés surestiment les gains de productivité issus de l’IA. Acemoglu affirme que seulement 4,6 % des opérations au sein de l’économie américaine seront rendues plus efficaces grâce à l’IA.
« Si les entreprises se précipitent pour tout automatiser, même les processus qui ne devraient pas l’être, elles perdront du temps et de l’énergie et passeront à côté des avantages promis en matière de productivité », a déjà écrit Acemoglu dans Fortune. « La dure vérité est que l’augmentation de la productivité grâce à n’importe quelle technologie nécessite un alignement organisationnel, une variété d’investissements complémentaires et l’amélioration des compétences des employés grâce à la formation et à l’apprentissage sur le terrain. »
Des exemples de baisse de productivité chez les développeurs de logiciels démontrent la nécessité de réfléchir de manière critique lors de la mise en œuvre d’outils d’IA, a déclaré Humram. Alors que les recherches précédentes sur la productivité de l’IA se sont concentrées sur les données autodéclarées ou sur des tâches spécifiques et précises, les données sur les défis des travailleurs qualifiés utilisant la technologie compliquent la situation.
« Dans le monde réel, de nombreuses tâches ne sont pas aussi simples que de simplement les saisir dans ChatGPT », explique Humlum. « De nombreux professionnels ont accumulé une expérience très utile. Nous ne devons pas l’ignorer et abandonner la précieuse expertise accumulée. »
« Je voudrais considérer cela comme un bon rappel de la nécessité d’être très prudent lorsque vous utilisez ces outils », a-t-il ajouté.
Une version de cette histoire a été publiée pour la première fois sur Fortune.com le 20 juillet 2025.
