Les travailleurs de la tech chinois sont sommés d’apprendre à l’IA à les remplacer

Un projet satirique a mis au jour une peur bien réelle au travail

Un projet GitHub devenu viral en Chine a cristallisé une anxiété croissante au sein du secteur technologique du pays : les travailleurs ont de plus en plus le sentiment qu’on leur demande d’aider à construire les systèmes susceptibles de les remplacer. Le projet, baptisé Colleague Skill, se présentait comme un moyen de cloner les compétences et la personnalité d’un collègue dans un agent d’IA réutilisable. Il s’agissait d’une parodie, mais la réaction a montré que le scénario semblait dangereusement plausible.

Selon MIT Technology Review, des travailleurs ont déclaré au magazine que leurs patrons les encouragent déjà à documenter leurs flux de travail afin que des outils d’agents d’IA puissent automatiser des tâches et des processus précis. La blague a fait mouche parce qu’elle faisait écho à un modèle managérial émergent. Dans cette version de l’automatisation du travail, les employés ne font pas que s’adapter à de nouveaux logiciels. On leur demande de transformer leur propre expertise en instructions lisibles par machine.

Comment le projet fonctionne et pourquoi il a résonné

Les mécanismes rapportés de Colleague Skill expliquent en partie pourquoi il s’est diffusé si vite. Les utilisateurs nomment un collègue, ajoutent des informations de profil, importent des historiques de chat et des fichiers provenant d’applications professionnelles comme Lark et DingTalk, puis génèrent des manuels décrivant non seulement les tâches, mais aussi les particularités du style de communication. Le résultat est présenté comme un “collègue” IA portable capable d’aider à déboguer du code et à répondre instantanément.

Même en tant que coup médiatique, le projet a saisi un véritable changement dans la manière dont de nombreuses entreprises envisagent aujourd’hui le travail de connaissance. L’accent n’est plus seulement mis sur les chatbots généralistes. Il s’agit d’extraire des personnes un savoir-faire tacite sur les processus et de le transformer en actifs opérationnels répétables. Cela soulève une inquiétude différente de l’adoption ordinaire d’un logiciel. La menace n’est pas seulement la pression à l’efficacité. C’est la possibilité que des travailleurs individuels deviennent des modèles.

Une travailleuse de la tech à Shanghai, Amber Li, a déclaré au magazine avoir utilisé l’outil pour recréer un ancien collègue à titre d’expérience. Selon elle, le fichier généré reproduisait étonnamment bien les habitudes de la personne, y compris ses réactions et même son style de ponctuation. Cette plausibilité technique semble être l’une des raisons pour lesquelles le projet est devenu plus qu’une simple plaisanterie.

La pression à l’automatisation rencontre l’insécurité de l’emploi

Le créateur de Colleague Skill, l’ingénieur Tianyi Zhou du Shanghai Artificial Intelligence Laboratory, aurait expliqué que le projet avait été suscité par des licenciements liés à l’IA et par la tendance des entreprises à demander à leurs employés de s’automatiser eux-mêmes. Ce détail est important, car il inscrit le débat dans un contexte économique plus large. L’adoption de l’IA n’est pas reçue uniquement comme un gain de productivité. Pour beaucoup de travailleurs, elle arrive dans un climat d’insécurité professionnelle et de pression managériale.

La tension est particulièrement vive dans le secteur technologique, où beaucoup d’employés font partie des premiers adopteurs enthousiastes des outils d’IA. Cela rend le retour de bâton d’autant plus notable. La résistance ne vient pas seulement de travailleurs hostiles à l’automatisation ou peu familiers avec la technologie. Elle vient de personnes qui comprennent suffisamment bien les systèmes pour voir à quel point des documents, des journaux de discussion et des fichiers internes peuvent rapidement devenir une infrastructure de remplacement.

L’article relie cette inquiétude à la popularité fulgurante d’outils d’agents d’IA comme OpenClaw ou Claude Code. Une fois ces outils devenus des moteurs de workflow crédibles, le fait de rédiger la manière dont un travail s’effectue a commencé à ressembler moins à un support de formation qu’à une voie de migration loin du jugement humain.

Dignité, individualité et avenir du travail de bureau

Le débat qui a suivi la diffusion du projet a dépassé le simple risque de perte d’emploi. Il a aussi touché à la dignité et à l’individualité. Si le rôle d’un travailleur peut être réduit à des manuels, des exemples et des marqueurs stylistiques, l’organisation peut alors commencer à traiter l’identité professionnelle comme quelque chose de modulaire et de transférable. Le travailleur est alors moins मूल्यé comme une personne qui prend des décisions que comme un ensemble d’habitudes pouvant être capturées, rejouées et mises à l’échelle.

Cela ne signifie pas que les agents d’IA sont sur le point de remplacer des équipes entières du jour au lendemain. Les éléments disponibles ne permettent pas une conclusion aussi radicale. Mais ils montrent que les travailleurs considèrent de plus en plus la capture des connaissances comme un processus contesté. La documentation était autrefois un signe de maturité et de continuité. Dans un environnement de travail fortement marqué par l’IA, elle peut aussi être perçue comme un mécanisme de transmission.

Le débat chinois est susceptible de trouver un écho bien au-delà de la Chine. De nombreuses entreprises dans le monde explorent des outils agentiques qui promettent de formaliser les meilleures pratiques, de standardiser les résultats et de réduire la dépendance à des employés individuels. Le débat chinois est un संकेत précoce de la vitesse à laquelle ces ambitions peuvent entrer en conflit avec la confiance des salariés.

Ce que les managers pourraient sous-estimer

La principale leçon de l’épisode Colleague Skill est que les organisations pourraient sous-estimer le coût social des programmes d’automatisation qui reposent sur l’auto-extraction des savoirs par les travailleurs eux-mêmes. Les employés acceptent souvent de nouveaux outils lorsqu’il s’agit d’augmenter leurs capacités. Ils peuvent réagir très différemment lorsque le processus leur demande explicitement de se modéliser eux-mêmes en vue d’être remplacés.

Cette différence pourrait devenir l’une des questions managériales déterminantes de l’ère des agents. Les outils techniques progressent rapidement. Le problème le plus difficile pourrait être de convaincre les travailleurs qualifiés que les systèmes qu’ils entraînent sont censés les aider, et non les évincer. Dans le secteur technologique chinois, cette assurance semble déjà difficile à maintenir.

Cet article s’appuie sur le reportage de MIT Technology Review. Lire l’article original.