Tokens, vibe, jumeaux numériques et retour du travail manuel : 4 mutations du travail induites par l’IA

Trending Futures est un nouveau format de The Media Leader Tech, conçu avec Jérémy Lopes, analyste en tendances et prospective et fondateur du cabinet Corograf. La promesse  : décrypter les signaux faibles qui constitueront notre futur stratégique.

L’impact de l’IA sur l’emploi des jeunes en France quantifié par l’Insee a fait beaucoup de bruit ces dernières semaines. Aux États-Unis, les embauches de débutants dans les postes exposés à l’IA ont diminué de 13% par rapport aux postes moins exposés, selon le Stanford Digital Economy Lab. Un effet qui ne serait apparu qu’après la généralisation des LLM, précise l’analyse. 

En parallèle, les discours affirmant que les personnes ne s’adaptant pas à l’IA n’ont plus leur place dans l’entreprise tendent à se multiplier. Pour ne citer qu’un exemple, Paul Griggs, patron de PwC USA, affirmait récemment que les cadres qui ne sont pas « paranoïaques à l’idée d’être AI-first » risquent d’être remplacés. 

Mois après mois, l’IA déplace le curseur de la valeur du travail. Pour anticiper les mutations, voici quatre signaux de rupture (non exhaustifs) issus de l’actualité récente qui pourraient redéfinir notre futur.

Du savoir-faire à la « vibe » : la fin de l’expertise profonde ?

Le signal le plus marquant nous vient du code avec l’avènement du « vibe coding ». On ne demande plus au développeur de connaître la syntaxe, mais d’avoir une intention, une intuition créative forte pour guider l’IA sans profonde compétence technique. 

Récemment, Isaac Martin, directeur de l’innovation chez Flight Story (la marque média du podcaster/influenceur/entrepreneur Steven Bartlett), expliquait privilégier le recrutement de personnes capables de « coder intuitivement », quelle que soit leur formation technique. La communauté des ingénieurs prévient que cette pratique risque de créer des compétences superficielles chez les débutants, érodant leur capacité à concevoir et à maintenir des systèmes informatiques complexes. Une étude d’Anthropic confirme ce risque : le recours systématique à l’IA réduit l’effort cognitif, entraînant une baisse de 17% de l’apprentissage et une fragilité accrue face aux problèmes complexes. Si l’exemple du code est le plus caractéristique, il n’est pas le seul, nous sommes aujourd’hui capables de surfer sur n’importe quelle compétence ou activité. On pourrait ainsi tirer le fil et parler de « vibe writing », « vibe marketing », « vibe studying »…

Enjeu futur : le passage de l’exécution technique au pilotage intuitif menace de transformer les experts de demain en simples « chefs d’orchestre » dépourvus de la compréhension fondamentale nécessaire pour corriger la machine.

La valeur du travail peut-elle se mesurer en « tokens » ?

Le deuxième signal nous vient de la Silicon Valley, où la notion même de productivité se redéfinit. On ne compte plus (seulement) en heures humaines, mais en puissance de calcul orchestrée. C’est l’ère du « Tokenmaxxing » : l’objectif est de consommer un maximum de « jetons IA » (tokens) pour prouver l’efficacité de sa journée.

En parallèle, Jensen Huang, PDG de Nvidia, a présenté un modèle de rémunération reposant sur un « budget de tokens IA » versé en complément du salaire de base (pouvant représenter jusqu’à 50 % de celui-ci). Le but ? Permettre aux ingénieurs de financer et de déployer leurs propres flottes d’agents autonomes pour décupler leur efficacité. Le CEO ambitionne de transformer ses 42 000 « employés biologiques » en superviseurs de centaines de milliers de « collaborateurs numériques ». Dans ce nouveau paradigme, ces collaborateurs IA deviennent des clients des logiciels de l’entreprise : plus il y a d’agents, plus la demande en infrastructure explose. La boucle est bouclée.

Futur possible : l’unité de valeur du travail bascule de l’effort inscrit dans le temps vers la consommation de calcul. La performance ne dépend plus de l’exécution personnelle, mais de l’habileté à manager un capital de « tokens » pour faire travailler des machines à sa place.

Une organisation RH est-elle une machine comme les autres ?

L’entreprise devient une structure presque algorithmique. Chez Meta, Mark Zuckerberg utilise l’IA pour « aplatir la hiérarchie ». À en croire ses annonces, le PDG utilise désormais son propre agent IA de direction pour court-circuiter les strates hiérarchiques et extraire l’information instantanément. En interne, les employés créent leurs propres outils, tels que « My Claw », un secrétaire personnel gérant messages et fichiers, ou « Second Brain », un « chef de cabinet IA » capable d’indexer les savoirs de l’entreprise. L’agent IA devient l’interface principale de collaboration.

La start-up Viven pousse la logique encore plus loin en créant des « jumeaux numériques » entraînés sur les données de chaque salarié (e-mails, Slack, Docs). L’objectif : qu’un employé puisse répondre aux questions de ses collègues même en son absence. De son côté, la startup munichoise Interloom part du principe que 70 % des décisions opérationnelles d’une entreprise ne sont jamais écrites. La startup a donc développé un « graphe de contexte » pour capturer le savoir tacite des experts (les fameuses « ficelles du métier »). Un système qui a permis à Commerzbank de combler l’essentiel de son déficit de mémoire interne face au départ massif des baby-boomers à la retraite.

Futur possible : l’organisation se transforme en une base de données vivante où le savoir individuel devient extractible, immortel et disponible en permanence, rendant la présence physique du salarié secondaire face à sa persistance numérique.

Le « col bleu » est-il le vrai pilier de l’IA ?

Le dernier signal est le plus ironique. Dans notre course à l’automatisation, nous avons oublié la résistance du poids physique de l’IA. 

Pendant que des entreprises délèguent 80 % de leur code à des agents, BlackRock a lancé « Future Builders », une initiative de 100 millions de dollars visant à former 50 000 Américains aux métiers d’électricien, technicien CVC (chauffage, ventilation, climatisation), plombier et sidérurgiste. Pour Ruth Porat, Présidente et directrice des investissements chez Google et Alphabet, ces métiers manuels sont devenus « cruciaux » pour soutenir les 10 000 milliards de dollars d’investissements en infrastructures prévus d’ici 2033. Tandis que les métiers de bureau se contractent, les secteurs techniques essentiels anticipent, eux, une croissance de 5 %. 

Enjeu futut : la souveraineté technologique de demain dépendra également d’une main-d’œuvre manuelle hautement qualifiée pour bâtir et maintenir les architectures de l’IA.

Les prémices d’un nouveau monde du travail

Si ces signaux ne constituent pas encore une norme établie, ils suggèrent une mutation potentielle du travail :

• De l’exécutant au superviseur : une bascule vers l’orchestration de systèmes.
• De la compétence profonde à l’intuition : un risque de fragilisation des savoirs de base au profit de la « vibe ».
• De l’individu au jumeau numérique : un accès au savoir qui dépasse la présence humaine et survit au départ.
• Du bureau au chantier : un retour stratégique aux métiers de l’infrastructure physique.

À nous de décrypter ces signaux dès aujourd’hui pour choisir la place que nous souhaitons leur accorder.