MIT Technology Review : pourquoi appeler les agents d'IA des « collègues » est une erreur

De grandes entreprises ont commencé à donner des prénoms comme « Alex », « Maya » ou « Sam » à des agents d'IA et à les présenter aux salariés comme de « nouveaux collègues ». MIT Technology Review analyse pourquoi cette pratique modifie le rapport des gens à ces outils, pas toujours en bien.

À quoi cela ressemble concrètement

Imaginez : vous arrivez au travail et apprenez que vous avez un nouveau subordonné, Alex. Alex n'est pas une personne, c'est un outil d'IA de votre entreprise. Mais la direction le présente délibérément ainsi : « nouveau membre de l'équipe », « votre assistant numérique », « un collègue à qui l'on peut confier des tâches ».

Ce scénario n'a plus rien de la science-fiction. De grandes entreprises du monde entier ont choisi d'anthropomorphiser les outils d'IA : des études montrent que les salariés acceptent bien plus facilement le changement lorsque le système a un nom et au moins un semblant de personnalité. « Système d'automatisation v2.3 » suscite l'inquiétude et le sentiment d'être remplacé. « Alex » paraît familier et neutre.

Le phénomène a déjà son propre vocabulaire en entreprise : les « agents ». C'est ainsi que des sociétés comme Microsoft, Salesforce et des dizaines d'autres appellent leurs systèmes d'IA, en choisissant délibérément un terme qui souligne l'autonomie. L'étape suivante, ce sont les prénoms. Après les prénoms viennent les « postes de travail » et les « rôles ».

Le problème des attentes

Les prénoms n'arrivent jamais seuls : des présupposés les accompagnent. Quand un salarié entend le mot « collègue », il projette automatiquement sur l'IA des qualités humaines :

• la responsabilité du résultat et de ses conséquences
• la capacité d'expliquer son comportement en termes humains
• l'empathie envers ceux que ses décisions touchent
• la capacité de gérer des situations ambiguës
• le jugement moral dans les cas de conflit

Mais un agent d'IA ne possède pas ces qualités au sens où on les attend d'un humain. Il peut fournir des réponses plausibles et imiter la compréhension, mais il n'assume aucune responsabilité des conséquences, ne comprend pas le contexte au niveau des normes sociales et n'est pas capable d'un véritable jugement moral. Quand quelque chose tourne mal, personne ne peut être tenu pour responsable : une IA n'est pas passible de sanctions disciplinaires.

Le marketing comme outil de management

MIT Technology Review souligne que, lorsqu'une entreprise donne un prénom humain à un agent d'IA et l'appelle « collègue », il ne s'agit pas d'une caractéristique technique, mais d'une décision de management. L'objectif : réduire les résistances au déploiement, atténuer la peur de l'automatisation et rendre la technologie moins menaçante.

À court terme, cela fonctionne très bien. Mais les conséquences à long terme soulèvent des questions. Les salariés qui perçoivent l'IA comme un partenaire à part entière commencent à lui déléguer leur jugement dans des situations où c'est dangereux. C'est particulièrement sensible dans les domaines à forts enjeux : médecine, droit, recommandations financières. Une erreur de l'IA n'y est plus une panne technique, mais la conséquence d'une mauvaise compréhension de la nature de l'outil.

« Imagine coming in to work to learn that a new underling will report to you.

The worker is not a person but an AI tool » : c'est dans ce paradoxe que MIT Technology Review voit le cœur du problème.

Ce que cela signifie

La tendance à anthropomorphiser les agents d'IA va continuer de se renforcer : les entreprises y ont trouvé un outil efficace de conduite du changement. Pour les salariés, il est important de garder les idées claires : un prénom et une « personnalité » ne changent pas la nature du système. « Alex » est une IA dotée de capacités précises et de limites précises, pas un collègue doté de jugement et de responsabilité.

Comprendre cela n'est pas du scepticisme envers la technologie, mais une compétence professionnelle à l'ère de l'IA.