Le 1er janvier 2026, Steve Yegge a lancé Gas Town, une plateforme open source pour coordonner des agents d’intelligence artificielle. Bien que prometteuse pour la productivité, son utilisation a généré une augmentation du stress chez les utilisateurs, selon une recherche menée par des scientifiques.
Le 1er janvier 2026, le programmeur américain Steve Yegge a présenté Gas Town, une plateforme open source conçue pour coordonner simultanément des dizaines d’agents d’intelligence artificielle capables d’écrire du code de manière autonome. L’objectif était de démontrer comment la plateforme pouvait réduire le temps de travail grâce aux systèmes multi-agents. Cependant, les tests ont révélé un résultat inattendu.
En effet, le temps de travail était réduit, mais ceux ayant utilisé Gas Town ont ressenti une étrange sensation de stress. Le système en action semblait donner l’impression que “trop de choses se produisaient trop rapidement pour vraiment comprendre ce qui se passait”.
Cette situation a attiré l’attention d’un groupe de chercheurs de l’université de Harvard, qui étudient depuis longtemps l’impact de l’intelligence artificielle sur le travail cognitif. Pour déterminer si le phénomène était isolé ou répandu, les chercheurs ont lancé une étude avec des analystes du secteur technologique, impliquant des travailleurs utilisant quotidiennement des systèmes d’IA générative et des plateformes multi-agents. Les résultats indiquent que l’augmentation de productivité promise par l’IA peut avoir un coût caché, appelé brain fry : un surcroît cognitif qui transforme l’automatisation en une nouvelle source de stress.
L’illusion de l’automatisation qui libère du temps
De plus en plus d’entreprises demandent à leurs employés d’utiliser simultanément des agents de recherche, des générateurs de code, des systèmes d’analyse de données, des chatbots ou des logiciels de design. Théoriquement, ces outils sont censés réduire la charge de travail, mais en pratique, ils nécessitent souvent une supervision continue.
Certaines entreprises ont même commencé à mesurer la productivité en fonction de l’utilisation de l’IA. Par exemple, le nombre de lignes de code générées par des outils automatiques est devenu un indicateur de performance. Cette approche incite les employés à utiliser plus d’agents simultanément, les transformant de fait en coordinateurs de systèmes complexes.
Le résultat est que de nombreux professionnels passent leur journée à vérifier des outils, valider des résultats, corriger des erreurs et naviguer entre différentes interfaces.
D’une fatigue à un surcroît cognitif
Dans les forums et sur les réseaux sociaux dédiés à l’IA, les utilisateurs évoquent récemment de la fatigue mentale, des difficultés de concentration et une sensation de “saturation de l’attention”. La littérature scientifique a longtemps montré des résultats contradictoires : certains travaux indiquent que l’automatisation réduit le stress en supprimant des tâches répétitives, tandis que d’autres soulignent que l’utilisation intensive de l’IA peut accroître le risque de burnout.
Un nouveau phénomène apparaît, différent du burnout traditionnel : une fatigue mentale aiguë liée à la supervision ininterrompue des outils digitaux.
L’étude sur 1.488 travailleurs
Pour mieux comprendre le problème, un groupe de chercheurs de Harvard a interrogé 1.488 travailleurs à temps plein aux États-Unis, provenant de grandes entreprises et de divers secteurs, sur leur utilisation de l’intelligence artificielle et les effets constatés sur leur travail.
Le résultat le plus étonnant est l’identification d’un phénomène nommé “AI brain fry” : une forme de fatigue mentale liée à l’utilisation ou à la supervision d’outils dépassant la capacité cognitive de la personne.
Les personnes concernées décrivent des difficultés de concentration, un ralentissement des prises de décisions, des moments de confusion mentale, des douleurs à la tête, et un besoin régulier de faire des pauses pour retrouver leur clarté d’esprit. Selon les données recueillies, ce type de fatigue est associé à un plus grand nombre d’erreurs, à plus d’indécision et à une forte intention de quitter leur poste.
Le véritable facteur de stress : superviser l’IA
Ce n’est donc pas l’utilisation de l’intelligence artificielle elle-même qui engendre une fatigue accrue, mais le niveau de supervision nécessaire. D’après les chercheurs, ceux qui doivent surveiller en permanence les agents digitaux dépensent environ 14 % d’effort mental en plus, rapportent 12 % de fatigue cognitive supplémentaire et ressentent un surcroît d’informations supérieur de 19 %.
Un autre facteur décisif est l’augmentation de la charge de travail. Lorsque l’IA ne remplace pas des tâches mais s’y ajoute, l’employé doit gérer plusieurs processus en même temps, entraînant un stress mental inévitable.
Ce phénomène est en accord avec ce que la psychologie cognitive démontre depuis des décennies : le multitâche réduit l’efficacité, malgré une apparence inverse.
Les professions les plus impactées
La fatigue mentale provoquée par l’IA varie considérablement selon le rôle occupé. D’après l’étude, le marketing, les ressources humaines, les opérations et l’ingénierie font partie des fonctions les plus touchées, alors que les secteurs juridique et de conformité sont parmi les moins exposés.
La raison en est simple : les emplois nécessitant une coordination accrue entre les outils et un plus grand traitement d’informations sont également ceux qui risquent le plus de connaître un surcroît.
Quand l’IA est véritablement bénéfique
Cependant, il existe une utilisation efficace de l’intelligence artificielle. Par exemple, elle peut servir à éliminer des tâches répétitives, des vérifications, des formatages, et des opérations standard. Ceux qui parviennent à déléguer à l’IA les tâches les plus monotones se sentent plus engagés et disposent de davantage de temps pour des activités créatives ou relationnelles.
Cela souligne une distinction cruciale : le burnout concerne principalement la dimension émotionnelle, tandis que le “brain fry” est lié au surcroît cognitif. L’IA peut atténuer le premier, mais accentuer le second.
La nouvelle défi : gérer l’attention
Les experts recommandent plusieurs lignes directrices pour mieux gérer l’intelligence artificielle en milieu de travail. D’abord, déterminer combien d’agents une personne peut superviser, clarifier les attentes concernant la productivité et la charge de travail, et surtout, considérer l’attention humaine comme une ressource limitée.
Les compétences telles que le jugement, la créativité et la prise de décision nécessitent une concentration approfondie. Si toute l’énergie mentale est consacrée à contrôler des outils, ces capacités se trouvent nécessairement réduites.