L’IA : un soulagement ou une nouvelle source de stress ? Pourquoi l’humain reste indispensable malgré la GenAI

Comment l’intelligence artificielle générative transforme-t-elle le travail des développeur·euses de logiciels et permet-elle réellement de réduire leur charge de travail ? C’est la question sur laquelle se sont penché·es des chercheur·euses de l’Institute Digital Technology Management dans le cadre de notre projet soutenu par le FNS¹. L’étude repose sur 26 entretiens menés auprès de professionnel·les DevOps de deux entreprises suisses des secteurs de la finance et de l’assurance. Les résultats montrent que la GenAI peut soulager les collaborateur·rices, tout en créant de nouvelles exigences et de nouvelles formes de technostress.

L’intelligence artificielle générative transforme rapidement le monde du travail. Elle rédige des textes, génère du code ou résume des documents et promet ainsi de rendre le travail plus efficace (Merkel & Dörpinghaus, 2025 ; Nguyen-Duc et al., 2025). Mais davantage d’automatisation signifie-t-il réellement moins de charge de travail ? Notre recherche montre que l’IA peut faciliter le quotidien professionnel, tout en faisant émerger de nouvelles formes de stress liées aux technologies numériques, également appelées technostress. Celui-ci peut notamment apparaître lorsque les collaborateur·rices doivent constamment apprendre à utiliser de nouveaux outils, travailler simultanément avec plusieurs systèmes ou gérer un flux important d’informations (Jeyam et al., 2026).

Cette réalité est particulièrement visible dans le développement logiciel. Les changements technologiques continus font partie du quotidien et impliquent désormais également l’utilisation de l’IA générative. Afin de mieux comprendre comment les collaborateur·rices vivent cette évolution, nous avons mené 26 entretiens avec des professionnel·les DevOps de deux entreprises suisses des secteurs de la finance et de l’assurance. Les personnes interrogées voient de nombreux avantages à la GenAI : l’IA aide à écrire du code, à résumer la documentation ou à analyser des problèmes techniques. Les tâches routinières peuvent ainsi être réalisées plus rapidement. Mais de nouveaux défis apparaissent également : l’IA ne fournit pas toujours des résultats corrects et peut produire ce que l’on appelle des hallucinations. Il s’agit de contenus générés par un modèle d’IA qui semblent réalistes, mais qui s’écartent des informations fournies dans les données ou sources d’entrée. Les suggestions de l’IA doivent donc être vérifiées, évaluées et, si nécessaire, corrigées. La responsabilité ne disparaît donc pas : elle se déplace.

«Still in the loop»

Nos entretiens nous ont ainsi conduits au concept de « Still in the Loop ». Contrairement au concept bien connu de « Human in the Loop », cette notion décrit le fait que les professionnel·les ne se contentent pas de contrôler certains résultats produits par l’IA. Ils et elles restent responsables de l’ensemble du processus de travail : de la formulation des instructions jusqu’à l’évaluation et à la mise en œuvre des résultats. Plus l’IA devient performante, plus les compétences humaines telles que la pensée critique, l’expertise métier et la capacité de jugement deviennent importantes. Le travail ne disparaît donc pas : il se transforme.

Le technostress ne peut pas être géré uniquement par la résilience individuelle. Nos résultats montrent que les organisations jouent un rôle central. Le partage des connaissances, la formation continue, des outils standardisés et une culture ouverte face aux erreurs contribuent à réduire les sources de stress et à favoriser une utilisation productive de l’IA. L’introduction de l’IA générative ne devrait donc pas être considérée uniquement comme un projet technologique. Il est tout aussi important de préparer les collaborateur·rices à l’évolution des exigences et de concevoir les processus de travail de manière à ce que l’IA apporte réellement un soutien.

L’IA générative offre de grandes opportunités pour le travail fondé sur les connaissances. Parallèlement, elle crée de nouvelles formes de technostress, car les collaborateur·rices doivent comprendre, vérifier et assumer la responsabilité des résultats produits par l’IA. L’humain reste donc « still in the loop ». Le succès durable de la GenAI dépend moins des performances de la technologie que de la capacité des entreprises à organiser efficacement la collaboration entre les personnes et l’IA.

Quelle est la prochaine étape ?

Mais toutes les personnes vivent-elles de la même manière leur interaction avec l’IA ? Dans la suite de notre recherche, nous étudions le rôle de l’âge et du genre dans l’expérience du technostress. Nous nous intéressons notamment à la question de savoir si différents groupes perçoivent et utilisent la GenAI différemment et s’ils gèrent de manière différente les contraintes qui y sont associées.

Car la prochaine question après « Still in the Loop » est la suivante : qui vit la collaboration avec l’IA de quelle manière ?

L’article est basé sur cet article scientifique :

Dharneeka Jeyam, Anna Wiedemann, Gerhard Schwabe, and Kadircan Güney. 2026. “Still in the Loop”: Coping with Technostress in DevOps Teams and the Impact of GenAI. In Proceedings of the IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering: Software Engineering in Practice (ICSE-SEIP ’26). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 590–600. https://doi.org/10.1145/3786583.3786899 

Références

Merkel, M., Dörpinghaus, J. The transformative potential of AI in software engineering: a case study on LeetCode and ChatGPT. Empir Software Eng 31, 180 (2026). https://doi.org/10.1007/s10664-026-10912-5

Anh Nguyen-Duc, Beatriz Cabrero-Daniel, Adam Przybylek, Chetan Arora, Dron Khanna,TomasHerda,UsmanRafiq,JorgeMelegati,EduardoGuerra,Kai-Kristian Kemell, Mika Saari, Zheying Zhang, Huy Le, Tho Quan, and Pekka Abrahamsson. 2025. Generative Artificial Intelligence for Software Engineering—A Research Agenda. Software: Practice and Experience n/a, n/a (2025). doi:10.1002/spe.70005 _eprint: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1002/spe.70005.