Un ingénieur logiciel a mis en garde contre une « fatigue liée à l’IA », un phénomène qui résonne profondément chez de nombreux développeurs. Siddhant Khare, ingénieur chez ONA, affirme que si les outils d’intelligence artificielle ont considérablement augmenté sa productivité — il a livré plus de code en un trimestre qu’à tout moment de sa carrière —, ils ont aussi accru son épuisement physique et mental. « On appelait autrefois l’ingénieur un créateur, aujourd’hui c’est plutôt un vérificateur », explique-t-il. « Chaque jour, je suis comme un juge sur une chaîne de montage infinie, en train d’approuver sans relâche des pull requests. » Dans un long essai intitulé « La fatigue liée à l’IA est réelle et personne n’en parle », Khare décrit cette fatigue comme une forme d’épuisement que ni les outils ni les optimisations de workflow ne peuvent résoudre. Il pointe un paradoxe : l’IA réduit le coût de production du code, mais augmente exagérément celui de la coordination, de la revue et de la prise de décision. Son emploi du temps, autrefois consacré à des sessions de concentration profonde sur un seul problème, est désormais fragmenté entre jusqu’à six tâches différentes. « Chaque tâche ne prend qu’une heure avec l’IA », écrit-il, « mais le basculement de contexte entre six problèmes est extrêmement coûteux pour le cerveau humain. L’IA ne se fatigue pas. Moi, si. » Les réactions de la communauté technique ont été immédiates. Sur X, Hacker News et Lobsters, de nombreux développeurs partagent des expériences similaires. « Je suis désormais sur le “plan d’entraînement Claude Code” », écrit un utilisateur, en évoquant ses squats et étirements pendant que l’IA génère du code. D’autres décrivent leur journée comme un « c’mont, fais quelque chose » en attendant une réponse d’un agent d’IA. « Avant, je m’immergeais pendant des heures dans mon travail », confie un autre. « Maintenant, je suis constamment interrompu : j’envoie une requête, j’attends, puis je dérive vers le web. » Une étude de huit semaines publiée par le Harvard Business Review, menée avec 200 employés d’une entreprise technologique américaine, confirme ce constat : les outils d’IA n’ont pas réduit le volume de travail, mais l’ont intensifié. « Une fois l’excitation de l’expérimentation passée, les travailleurs constatent que leur charge de travail a augmenté discrètement, les laissant épuisés à gérer une multitude de tâches nouvelles », note le rapport. Ce surcroît de pression peut entraîner une fatigue cognitive, du burnout et une dégradation de la qualité des décisions. Khare souligne aussi la pression liée à l’actualité constante des outils d’IA. « Dès que je m’ouvre mon ordinateur, mon téléphone, Slack, Twitter, LinkedIn, GitHub me crient : “Regarde-moi !” », dit-il. La course aux mises à jour d’OpenAI, Anthropic ou d’autres acteurs crée une anxiété de type FOMO (peur de manquer quelque chose). « Je passais mes week-ends à tester de nouveaux outils, lire les changelogs, regarder les démos », écrit-il. « J’avais peur de me retrouver en retard. » Le plus inquiétant, selon lui, est l’atrophie des compétences humaines. « Quand quelqu’un me demande de résoudre un problème de concurrence au tableau blanc, sans ordinateur ni IA, je bloque », écrit-il. Il compare cela à l’usage excessif de GPS : on perd progressivement la capacité à se repérer mentalement. Andrej Karpathy, ancien responsable de l’IA chez Tesla et créateur du terme vibe coding, partage ce constat : « Je commence à remarquer que mes capacités à écrire du code à la main s’atrophient. » Pour s’en sortir, Khare a établi des règles personnelles — comme une pause de 14 jours sans IA, ou une limite de 30 minutes par jour d’utilisation. Mais il reconnaît que c’est difficile à tenir. Il appelle aussi les entreprises d’IA à intégrer des garde-fous, comparant leur approche à celle des jeux addictifs : « Il faut protéger les humains, sinon ils s’autodétruisent. »