Les salariés chinois jouent désormais la comédie de la productivité de l'IA pour leurs patrons

En janvier, le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a déclenché ce que les salariés de la tech chinoise appellent désormais la vague du Tokenmaxxing. Sa remarque, largement relayée en ligne, était qu’il serait profondément mal à l’aise si un ingénieur payé 500 000 dollars par an consommait pour moins de 250 000 dollars de tokens en un an. Dans les grandes entreprises internet chinoises, le nombre de tokens consommés par les outils d’IA est rapidement devenu un indicateur de l’effort. Utiliser massivement les modèles vous donnait l’air engagé ; les utiliser légèrement, vous donnait l’air de ne pas faire votre travail.

En juin, la facture est arrivée. Les entreprises qui avaient encouragé un usage quasi illimité des grands modèles de langage ont commencé à examiner le retour de ces dépenses. Ce revirement n’a rassuré personne. Au contraire, selon un récit largement partagé de cette année dans les entreprises technologiques chinoises, il a accentué l’anxiété : les salariés devaient désormais démontrer que les outils d’IA étaient rentables, même lorsque ces outils faisaient peu du travail.

Il en résulte un nouveau type de représentation de bureau. Les employés gardent des sessions ouvertes, génèrent de longs documents et lancent des requêtes dont le but principal est de laisser une trace visible d’activité. L’important n’est pas le résultat mais la preuve de l’effort. Un salarié qui exécute discrètement une tâche sans IA risque de paraître plus lent qu’un collègue qui enveloppe la même tâche dans une épaisse couche de brouillons générés par le modèle. Dans une année où les décisions d’effectifs se prennent sur des indicateurs de productivité, c’est un risque réel.

C’est le milieu inconfortable de l’histoire de l’adoption de l’IA. Les outils sont réellement utiles pour rédiger, résumer et coder, mais les gains sont inégaux et difficiles à attribuer à une seule personne. Les managers veulent un chiffre mesurable. Les comptages de tokens, les historiques de requêtes et les tableaux de bord d’usage en fournissent un. Ce qu’ils mesurent, c’est l’activité, pas la valeur, et les salariés ont appris à optimiser pour la mesure plutôt que pour l’objectif.

Le schéma rappelle les déploiements antérieurs de logiciels d’entreprise, lorsque la fréquence de connexion et le nombre de licences sont devenus l’étalon d’outils que personne n’utilisait bien. L’IA ajoute une torsion : comme les modèles sont bon marché à appeler et faciles à exécuter en parallèle, la représentation est presque gratuite à produire. Un salarié peut fabriquer en un après-midi une impression convaincante d’efficacité pilotée par l’IA, ce qui rend l’indicateur encore moins fiable.

Pour les entreprises chinoises, l’enjeu dépasse les luttes de bureau. Les firmes sont sous pression pour justifier de lourdes dépenses en puissance de calcul et en abonnements aux modèles, et beaucoup réorganisent leurs équipes en supposant que l’IA augmentera la production. Si les gains de productivité sont en partie théâtraux, ces plans reposent sur du sable. Certaines organisations réagissent en passant à des évaluations fondées sur les résultats, jugeant le travail achevé plutôt que l’usage des outils, mais la transition est inégale.

Il y a aussi un coût humain. Les salariés décrivent une fatigue à maintenir une représentation qui ne s’arrête jamais, et une réticence à admettre qu’un outil n’a pas aidé. La peur de rester à la traîne, le FOMO qui a alimenté le boom des tokens, n’a pas disparu ; il a simplement changé de forme. Désormais, l’anxiété consiste à prouver des retours plutôt qu’à prouver de l’enthousiasme.

Le prochain test viendra lorsque les entreprises fixeront leurs budgets pour l’année à venir. Il faudra voir si les employeurs chinois abandonnent les tableaux de bord de tokens et d’usage au profit des produits livrés, des tickets résolus et du chiffre d’affaires, et si les salariés cessent de considérer l’activité d’IA comme une forme de sécurité de l’emploi. D’ici là, le signe le plus visible de l’adoption de l’IA dans de nombreux bureaux pourrait bien être son apparence.