La fin du travail comme futur indépassable ?

Lorsque Francis Fukuyama évoquait, au début des années 1990, la fin de l’histoire, il ne parlait ni de la fin des événements ni de la fin des transformations, mais de la fin d’un régime historique de légitimation. Sa thèse portait sur l'affirmation d’un grand récit structurant, celui selon lequel le progrès économique, la croissance et l’extension des libertés politiques proposaient un horizon indépassable de sens et de reconnaissance. En s’appuyant sur Hegel et Kojève, Fukuyama montrait que les sociétés modernes tenaient par une promesse implicite que l’effort présent, le travail et l’engagement individuel trouveraient leur reconnaissance dans un futur stabilisé et pérenne. Ce futur constituait son mythe organisateur, capable de relier activité, valeur et dignité humaine dans un même mouvement continu. Comme nous le savons, ce futur sanctuarisé par le progrès économique et la généralisation de la démocratie libérale ne s’est jamais réalisé. L’histoire récente, bien au contraire, a montré la persistance des conflits, la diversité irréductible des trajectoires politiques et l’épuisement progressif de la promesse selon laquelle le futur garantirait mécaniquement le sens et la reconnaissance.

Plus de 30 ans plus tard, l’intelligence artificielle semble pourtant déplacer cette intuition vers un autre terrain. Elle ne signe pas la fin du travail au sens trivial, mais fragilise notre compréhension de l'horizon concernant les liens entre activité, valeur et promesse sociale. Depuis plusieurs années, les avancées rapides de l’intelligence artificielle transforment progressivement la manière dont les sociétés se représentent le progrès, la valeur et le rôle du travail humain. Ces évolutions nourrissent des interrogations croissantes qui dépassent largement le seul champ technologique. Les progrès questionnés ou avérés de l'IA suscitent des débats dans les entreprises, les administrations et la société civile. Ces IA engendrent des inquiétudes persistantes sur l’emploi, la place de l’humain, la cohésion sociale et la soutenabilité des modèles économiques. Longtemps cantonnée à des usages spécialisés ou à des horizons prospectifs, l’IA s’impose cependant comme une technologie d’usage général, visible, accessible et directement mobilisable dans des activités ordinaires.

Dans ce contexte, l’impact de l’intelligence artificielle sur la société et les entreprises ne peut plus être interprété comme une simple vague technologique supplémentaire, ni comme une question limitée d’outillage ou de productivité. Pour en saisir la portée réelle, nous devons quitter les discours vagues, généraux et confortables pour ancrer l’analyse dans des constats concrets et observables, afin de suivre pas à pas les implications qu’ils rendent inévitables.

Le point de départ du raisonnement repose sur un constat dorénavant difficilement contestable. L’IA pourra automatiser à grande échelle des tâches cognitives non routinières, longtemps considérées comme indissociables de l’expertise humaine. Synthèses documentaires, analyses complexes, recommandations, diagnostics argumentés, planification et aide à la décision seront concernés. Leur coût marginal tendra vers zéro, leur disponibilité sera continue et leur reproductibilité quasi parfaite. Il ne s’agit plus d’une projection abstraite, mais d’une réalité déjà partiellement observable. Pour les entreprises qui s’inscrivent dans des trajectoires longues de numérisation, cette évolution ne produit pas une rupture brutale. En général, ces entreprises disposent de données exploitables, de processus partiellement ou complètement formalisés et d’une culture suffisante de l’outillage numérique. Elles capteront donc plus facilement des gains d’efficacité, de vitesse d’exécution et de coordination. À l’inverse, celles dont la numérisation reste fragmentaire voient leurs dysfonctionnements internes rendus extrêmement visibles, car l’IA ne compense pas le désordre organisationnel. Elle l'expose et en accentue les effets. L'IA agit donc, en premier lieu, comme un amplificateur d'autres manques!

Dans cette phase initiale, l’impact se concentre principalement sur les fonctions support et intermédiaires. Juridique, ressources humaines, finance, contrôle de gestion, marketing, relation client et ingénierie documentaire constituent les premiers espaces d’absorption. L’IA n’y supprime pas de postes, mais comprime progressivement le volume de travail standard, accélère les cycles et élargit les périmètres de responsabilités individuelles. Le risque dominant n’est pas encore l’exclusion, mais la surcharge cognitive, la perte de maîtrise subjective du travail et l’érosion progressive du contrôle de sa qualité. Très rapidement cependant, une dynamique plus structurelle s’enclenchera. En effet, l’IA ne s’attaque pas aux métiers comme à des blocs homogènes, mais aux tâches qui les composent. Cette approche par les composants élémentaires de l'activité est essentielle à comprendre pour saisir la nature réelle de la transformation qui va s'opérer. Plus les tâches centrales d’un métier deviennent automatisables, plus l’emploi vacille, allant jusqu’à interroger la justification même du métier concerné. Ce métier, et le travail qu'il engage, cesse alors d’être défini par une fonction stable et devient un assemblage de tâches automatisées tendant à se dissoudre et, potentiellement, à disparaitre !

À ce stade, une rupture conceptuelle majeure apparaît. En effet, les sociétés industrielles ont longtemps confondu activité cognitive et contribution humaine. Cette confusion n’est pas idéologique, mais structurelle, parce que l’intelligence mobilisable dans la production a longtemps été rare, coûteuse à former, lente à déployer et profondément située dans les individus. Elle a ainsi constitué un indicateur commode de la valeur, tant économique que sociale. Les travaux de David Autor sur l’économie des tâches montrent précisément que ce ne sont pas les métiers qui portent cette valeur, mais certaines tâches cognitives spécifiques, historiquement protégées par leur complexité et leur « non routinisation ». Lorsque ces dernières deviennent automatisables, ce n’est pas seulement l’emploi qui est affecté, mais le fondement même de la reconnaissance attachée au métier qu'elles servent. L’IA s'attaque à un lien quasi « sacré » et rend progressivement la capacité d’exécution cognitive détachable des personnes et massivement scalable. Erik Brynjolfsson montre alors que cette nouvelle abondance déplace la rareté vers d’autres dimensions, notamment la disposition à définir les bons problèmes, à exercer un jugement contextualisé et à orienter l’action collective. C'est pour cela qu'il est abusif d'affirmer que l’IA remplace l’humain. Toutefois, elle tend à modifier en profondeur et surtout en volume la médiation historique par laquelle la valeur humaine était évaluée, en dissociant l’exécution cognitive de la contribution humaine et individuelle au sens fort.

Pour les entreprises, cette dissociation produit des effets profonds. Elle révèle que de nombreuses activités internes contribuent moins à la création de valeur qu’à l'organisation globale et à la « fluidité » du système productif. Cette intuition rejoint les analyses de David Graeber sur la prolifération d’activités dont la fonction principale n’est pas la production de valeur, mais la maintenance symbolique et organisationnelle du système lui-même. Reporting, coordination, justification de l’activité et production de conformité à tous les échelons ne sont que quelques exemples de ces missions qui occupent du temps humain et n'ont d’utilité que le formalisme. L’IA agit sur ces aspects du travail comme un révélateur brutal. Si une activité peut être automatisée sans perte manifeste de valeur collective, sa légitimité humaine devient nécessairement questionnable. Cette remise en cause ne relève pas d’une dérive technologique, mais d’un déplacement plus profond du cadre de responsabilité. Les travaux de Luciano Floridi montrent que, dans un environnement informationnel saturé et automatisé, la valeur humaine se déplace inexorablement de l’exécution vers la gouvernance, la responsabilité et l’orientation des systèmes. Appliquée à l’entreprise, cette lecture éclaire la manière dont l’IA transforme non seulement les tâches, mais également la nature même de ce qui constitue une contribution humaine pertinente.

Cette révélation doit être interprétée comme l’aboutissement d’une trajectoire historique très longue. Bien avant la mécanisation industrielle, plusieurs ruptures avaient déjà contribué à désolidariser progressivement travail humain et valeur. La sédentarisation agricole et la division sociale des tâches ont introduit une première dissociation entre subsistance directe et activité productive spécialisée. L’invention de l’écriture et des systèmes comptables dans les premières sociétés étatiques a ensuite permis de séparer la coordination économique de l’expérience individuelle du travail, faisant émerger une intelligence administrative abstraite. Plus tard, la rationalisation marchande et juridique de l’époque moderne a transformé le travail en unité mesurable, échangeable et comparable, préparant sa réduction à une variable économique. La mécanisation industrielle, à partir du XIXᵉ siècle, a alors retiré au travail musculaire son statut ontologique central en substituant la force mécanique à l’effort humain, faisant du corps un facteur secondaire de la production. L’informatisation, au cours de la seconde moitié du XXᵉ siècle, a opéré un déplacement comparable en automatisant le calcul, la comptabilité, la gestion et le traitement symbolique. Cela a fragilisé la valeur attachée à l’expertise formelle et à la manipulation de règles. L’intelligence artificielle s’attaque désormais au travail intellectuel standardisé, c'est-à-dire aux activités de raisonnement, d’analyse et de décision fondées sur des régularités explicites. À chaque étape de cette trajectoire historique, une part supplémentaire de justification du travail humain est retirée, révélant progressivement le caractère contingent et historiquement situé de sa centralité. Le travail cesse progressivement d’apparaître comme un invariant anthropologique pour se révéler comme une pure construction historique liée à un régime de rareté dorénavant dépassé. Dans l’entreprise, cette évolution transforme la source de la valeur qui ne se concentre plus dans la détention d’une expertise technique ou d’un statut hiérarchique. Elle sera bientôt logée dans la capacité à formuler des problèmes pertinents, à interpréter des résultats algorithmiques, à arbitrer dans l’incertitude et à assumer des décisions engageantes. Les structures hiérarchiques rigides se fragilisent, tandis que des dépendances nouvelles émergent autour de profils hybrides souvent invisibles dans les organigrammes actuels.

La fonction économique même de l’entreprise se transforme. Historiquement, elle a été un dispositif de coordination de ressources rares, notamment le capital, le travail et l’expertise. À mesure que la capacité d’exécution cognitive devient abondante et distribuable, l’entreprise cesse d’être un lieu de concentration des compétences cognitives. Elle se transforme en un espace d’orchestration, d’arbitrage et de responsabilité. Sa valeur repose alors moins sur l’accumulation de compétences ou de potentialités d’exécution que sur la nature des choix qu’elle opère, sur les finalités qu’elle poursuit, sur les parties prenantes qu’elle engage et sur les conséquences économiques, sociales et symboliques qu’elle assume. Cette mutation affecte également les structures organisationnelles. Les modèles fonctionnels hérités perdent progressivement leur pertinence à mesure que l’IA absorbe une part croissante des expertises. Les entreprises évoluent vers des formes en apparence plus souples, mais en réalité plus exigeantes, dans lesquelles la valeur est produite par l’aptitude à poser les bons problèmes et à assumer des décisions. Les trajectoires de carrière linéaires, les référentiels de compétences figés et les systèmes de reconnaissance fondés sur l’ancienneté ou la hiérarchie sont durablement remis en cause. La frontière physique de l’entreprise devient également plus poreuse. L’IA facilite désormais l’externalisation cognitive, la collaboration distribuée et l’intégration temporaire d’agents artificiels provenant de plateformes. La capacité à maintenir une cohérence stratégique, culturelle et éthique dans cette malléabilité devient alors un facteur déterminant de résilience. Parallèlement, la question de la responsabilité prend une importance croissante. Plus l’IA intervient dans l’analyse, la recommandation et l’optimisation, plus la responsabilité humaine devient interrogeable. En conséquence, la transparence adoptée de façon intelligible est non seulement une obligation, mais surtout un avantage compétitif en soi.

Les entreprises ont donc longtemps été légitimées par leur capacité à fournir des emplois et de la croissance, inscrivant leur action dans un récit du progrès qui se voulait cumulatif et dont le futur apparaissait comme une extension prévisible du passé. Ce récit est aujourd’hui remis en question et ce sont des penseurs venus d'horizons variés qui nous éclairent. Les travaux de Yuk Hui montrent, par exemple, que cette projection linéaire du futur n’est pas universelle, mais historiquement et culturellement propre à une certaine modernité très occidentale qui a confondu développement technique et horizon de sens. L’intelligence artificielle agit alors comme un révélateur de cette impasse narrative, en rendant obsolète l’idée selon laquelle l’accumulation de facultés techniques suffirait à produire une orientation collective. Dans le même mouvement, Byung-Chul Han éclaire les effets subjectifs de cette bascule. Il montre que les sociétés de la performance ont progressivement internalisé l’exigence de productivité, transformant le travail cognitif en espace d’auto-exploitation. L’IA, en automatisant une partie de ces activités, ne libère pas mécaniquement les individus, mais rend visible la fragilité d’un système qui avait fait de l’activité permanente une valeur en soi. Dans l’entreprise, cette désorientation se traduit par la perte de repères stables reliant effort, compétence, carrière et reconnaissance.

Cette perte de repères ne concerne pas uniquement les sociétés industrialisées. Achille Mbembe montre que le capitalisme contemporain produit des formes de superfluités humaine, non par échec économique, mais par transformation du régime de valeur. Par superfluité, entendez une situation dans laquelle certaines activités et positions humaines deviennent structurellement non nécessaires au fonctionnement du système productif, indépendamment de toute intention économique explicite. Appliquée à l’entreprise, cette lecture permet de comprendre que l’automatisation cognitive ne crée pas uniquement des gains d’efficacité. Elle rend également visible une frontière nouvelle entre les activités jugées légitimes et celles qui deviennent périphériques, voire dispensables, dans l’ordre productif. Face à ce constat, Felwine Sarr propose un déplacement décisif. Il invite à sortir d’une définition strictement productiviste de la valeur pour interroger ce qui mérite réellement d’être soutenu, transmis et reconnu. Cette perspective permet de reformuler la question centrale posée par l’IA. Il ne s’agit plus seulement d’adapter le travail à la technologie, mais de décider collectivement quelles formes de contributions humaines doivent désormais structurer l’entreprise et, au-delà, la société.

Dans ce contexte, l’IA ne propose pas seulement un outillage plus performant. Elle touche à la centralité de l’activité cognitive humaine comme fondement de la valeur économique et sociale. En restant dans un cadre trop strict et fermé qui continue à reconnaître au travail une valeur centrale dans l’organisation sociale, de nombreuses analyses s’arrêtent précisément au seuil de la bascule anthropologique que l’IA rend probablement inévitable.

La question décisive n'est donc plus quelles tâches ou quels métiers seront automatisés, mais quels métiers existeront demain. Et, au-delà encore, quelle forme de contribution humaine une société choisira de reconnaître, de soutenir et d’institutionnaliser dans un monde qui rendra abondante la capacité d’exécution cognitive ? C’est à ce point de notre cheminement intellectuel que s’impose un déplacement plus radical encore. L’intelligence artificielle ne se contentera pas de transformer l’économie ou l’organisation du travail. Elle mettra fin à une illusion structurante, celle d’un futur conçu comme une simple prolongation du passé par accumulation de progrès techniques. En ce sens, l’intelligence artificielle réactive, dans un autre registre, l’intuition formulée par Francis Fukuyama. Comme pour la fin de l’histoire, il ne s’agit pas de la fin des événements, des innovations ou des transformations, mais de l’épuisement d’un régime de projection qui structurait silencieusement le sens de l’action. Le futur ne joue plus son rôle de mythe organisateur reliant effort présent, travail, progression et reconnaissance différée. Dans l’entreprise, ce futur linéaire, cumulatif et porteur de promesses cesse d’opérer comme principe de cohérence et de légitimation. Il n’y a plus de garantie que l’accumulation de savoirs techniques ou cognitifs produise mécaniquement de la valeur sociale. Le futur cesse d’être un espace de projection passive et héritée pour redevenir un territoire à construire, à investir et à orienter. Il ne se donne plus comme une promesse automatique, mais comme un espace de responsabilité collective et de choix à  assumer. Ce qui compte n’est plus seulement ce que l’entreprise ou la société espèrent devenir demain, mais la manière dont elles décideront, dès aujourd’hui, de façonner ce futur, d’en définir les finalités et d’en porter les conséquences.

L’IA ne condamne donc pas le travail à disparaître. Elle nous contraint à sortir de l’attentisme et de la simple adaptation continue qui s'avéraient confortables. Elle déplace l'entreprise d’un rôle de producteur de valeur par l’exécution vers un rôle de producteur de valeur par le discernement. Les entreprises qui refusent cette mutation pourront continuer à fonctionner formellement, mais elles se condamnent à optimiser des processus dont la finalité leur échappera progressivement. Celles qui l’assument deviennent des lieux explicites de décision sur ce qui mérite d’être fait, sur ce qui vaut d’être soutenu, et sur la manière dont une société choisit de donner sens à l’activité humaine, au-delà de la seule production de biens ou de services.