JPMorgan Chase a mis en place un système interne sophistiqué pour surveiller et classer l'utilisation de l'intelligence artificielle par ses ingénieurs, créant une pression significative au sein de sa division technologique mondiale qui compte environ 65 000 employés. La direction exige que ces développeurs démontrent une amélioration concrète, tant en qualité qu'en volume, de leur code en intégrant des outils d'IA comme GitHub Copilot ou Claude d'Anthropic. Pour mesurer ce progrès, la banque a développé des tableaux de bord visibles par des milliers de collègues, permettant de classer les employés selon leur niveau d'adoption de ces technologies. Bien que la Banque ne déclare pas utiliser ces données directement pour les évaluations de performance individuelles, des sources internes ont confirmé que les managers utilisent ces indicateurs pour identifier les sous-performateurs et encourager l'adoption. Des captures d'écran révèlent des systèmes catégorisant les utilisateurs en « non », « léger » ou « lourd », avec des détails sur l'activité récente, la localisation et la ligne hiérarchique de près de 70 000 personnes. Un document interne décrit même une formule de scoring quotidien pondérant les actions proactives, comme la rédaction de prompts, par rapport aux actions passives, telles que l'acceptation de code généré, pour produire une note trimestrielle comparant les employés à la médiane de leur secteur. Cette situation suscite l'anxiété parmi les ingénieurs. Certains craignent d'être étiquetés comme des sous-performants ou d'être identifiés dans ce qui a été décrit ironiquement comme une « liste noire » si leur utilisation ne augmente pas, malgré l'objectif affiché de simplification. Un développeur a même signalé à ses collègues de se connecter au moins une fois par mois à l'outil pour éviter d'être repéré. Un autre ingénieur a rapporté que son manager lui avait explicitement indiqué qu'il apparaissait comme un « non-utilisateur » et devait modifier son comportement. La direction de JPMorgan, dirigée par le PDG Jamie Dimon qui soutient activement cette stratégie avec un budget technologique de 20 milliards de dollars, assure que le suivi vise à évaluer l'efficacité des investissements en IA et à orienter la formation. Un porte-parole a déclaré que la banque comprend que la puissance des outils ne se réalise que lorsque les personnes, les processus et la technologie convergent. Toutefois, l'expérience de JPMorgan n'est pas isolée. Des géants technologiques comme Meta et Google font également pression sur leurs employés pour adopter l'IA, bien que le suivi au niveau individuel reste rare dans le secteur bancaire selon des experts comme Sameer Gupta de EY. Les employés craignent que ces outils, censés faciliter le travail, n'augmentent paradoxalement les exigences de productivité. De plus, cette surveillance s'inscrit dans un contexte d'incertitude lié à des licenciements prévus, exacerbant la peur parmi les travailleurs qui se sentent observés sur leur productivité quotidienne, y compris leur présence sur les plateformes de communication. Alors que les ingénieurs tentent de s'adapter à cette nouvelle norme où l'utilisation intensive de l'IA devient une exigence de survie professionnelle, la question de l'équilibre entre innovation technologique et bien-être au travail reste centrale dans le secteur financier.