Il y a quelques mois, une entreprise a fait ce que beaucoup rêvaient de faire discrètement : elle a coupé une bonne partie de son service client et l'a remplacé par de l'IA, en le disant publiquement, presque fièrement. Klarna, la fintech suédoise, a réduit ses effectifs de près de moitié en misant sur l'automatisation.

Depuis, elle réembauche. Pas en silence non plus. Les outils n'ont pas tenu la promesse à l'échelle attendue, et Klarna n'est pas un cas isolé : plusieurs entreprises qui ont licencié pour remplacer par de l'IA sont en train de reconstituer une partie de ce qu'elles ont défait.

L'explication la plus commode est de dire que l'IA a été survendue. Je pense que le vrai problème est ailleurs, et qu'il tient en une distinction simple, trop souvent absente des tableurs Excel qui justifient ce genre de décision.

Aristote utilisait le mot ergon pour désigner la fonction propre d'une chose, ce qu'elle seule accomplit et qui la définit dans son essence. Appliqué à un rôle professionnel, l'ergon est la part de jugement qui engage une responsabilité, celle qui tient compte d'un contexte qu'aucune procédure n'a jamais entièrement capturé.

En face, il y a l'enveloppe : l'exécution répétable et documentée qui entoure ce jugement, sans jamais le constituer.

Un service client n'est pas une fonction homogène, même si les tableaux de bord le traitent souvent comme tel. Une bonne partie relève de l'enveloppe : répondre à une question déjà posée mille fois, appliquer une politique de remboursement écrite noir sur blanc. Une autre partie relève de l'ergon : décider si tel client mécontent, dans telle situation ambiguë, mérite une exception à la règle parce que la relation vaut plus cher que le remboursement lui-même.

Klarna, comme d'autres avant elle, a taillé dans cette fonction en supposant qu'elle était entièrement de l'enveloppe. Le résultat a été un service qui traite vite les cas simples et perd pied sur les cas qui comptent, les seuls qui, au fond, déterminent si un client reste ou s'en va.

Un cabinet juridique qui confie à un modèle la rédaction de contrats types gagne du temps sur l'enveloppe. S'il en déduit que le poste de juriste junior n'a plus de raison d'être, il coupe aussi la personne qui, avec le temps, aurait appris à repérer les clauses qui méritent d'être négociées différemment selon le client. C'est de l'ergon, pas de l'enveloppe, et ça ne s'automatise pas parce que ça n'a jamais été écrit nulle part sous forme de procédure.

La bonne question, avant une décision de ce type, n'est donc pas combien de temps l'IA fait gagner sur une fonction. C'est quelle proportion de cette fonction est réellement de l'enveloppe. Une fonction peut sembler mécanique en surface et contenir un ergon dense en profondeur, invisible tant qu'on ne l'a pas cherché.

Il y a une manière confortable de lire tout ce qui précède : identifiez votre ergon, protégez-le, et vous voilà à l'abri. C'est rassurant, et c'est en grande partie faux.

Ce qui relevait de l'ergon il y a dix ans ne l'est plus nécessairement aujourd'hui. Un radiologue qui repérait une anomalie sur un cliché exerçait un jugement fin, nourri par des années d'expérience et d'exceptions rencontrées une à une. Une partie de ce jugement est désormais capturée par des modèles entraînés sur des millions de clichés annotés, qui repèrent certains motifs mieux que l'œil humain. Ce qui était de l'ergon, incontestablement, il y a une décennie, a glissé vers l'enveloppe pour une partie des cas.

La frontière entre les deux n'est donc pas une ligne tracée une fois pour toutes dans un métier. C'est une ligne qui se déplace, à chaque nouvelle génération de modèles, en fonction de la quantité de données disponibles sur les décisions passées. Plus un jugement a été documenté, tranché, répété dans des situations comparables, plus il devient capturable. Plus il reste rare, ambigu, contextuel au point de ne jamais vraiment se ressembler d'un cas à l'autre, plus il résiste.

Ce qui devrait occuper un dirigeant n'est donc pas la photographie actuelle de son organisation, mais sa trajectoire : quelles décisions, aujourd'hui perçues comme du jugement fin, sont en train de devenir suffisamment documentées et répétées pour glisser de l'autre côté de la frontière dans les prochaines années.

Un manager peut se faire résumer un rapport d'équipe par une IA. Il ne peut pas se faire remplacer au moment où il doit sentir qu'un silence en réunion cache un vrai désaccord, et décider s'il faut le faire sortir maintenant ou attendre le bon moment. Ce jugement-là ne repose sur aucune donnée qu'un modèle pourrait avoir ingérée, parce qu'il n'existe qu'au moment précis où il se produit.

C'est cette part-là, contextuelle jusqu'à l'os, qui résiste et qui continuera probablement de résister le plus longtemps, quelle que soit la vitesse à laquelle la frontière se déplace ailleurs.

Il y a un effet secondaire de tout ça qu'on mentionne rarement, et qui me semble pourtant le plus important pour un dirigeant.

Tant que l'enveloppe occupait le plus clair du temps d'une équipe, la qualité du jugement de chacun restait largement invisible, diluée dans le volume de tâches accomplies. Un collaborateur médiocre en jugement mais rapide et consciencieux sur l'enveloppe pouvait sembler tout aussi précieux qu'un collaborateur au jugement excellent mais plus lent sur l'exécution. Le volume masquait la qualité.

Quand l'IA absorbe l'enveloppe, ce mécanisme de camouflage disparaît. Il ne reste plus, à l'œil de tous, que la partie jugement, exposée sans le bruit qui l'entourait auparavant. Un collaborateur dont l'ergon était en réalité fragile n'a plus nulle part où se cacher derrière un agenda chargé de tâches répétitives bien exécutées.

C'est une bonne nouvelle pour les organisations qui sauront regarder, mais une nouvelle nettement moins confortable pour celles qui ont, pendant des années, confondu occupation et contribution. L'IA ne fait pas seulement gagner du temps. Elle retire, à terme, l'endroit où l'on pouvait dissimuler la qualité réelle d'un jugement.

Il serait tentant de conclure que la prudence commande de protéger un maximum de rôles au nom de l'ergon qu'ils contiendraient peut-être. C'est l'erreur inverse de celle de Klarna, et elle coûte tout aussi cher, simplement de façon plus silencieuse.

Une organisation qui, par excès de précaution ou par confort, refuse d'automatiser une fonction dont l'enveloppe est en réalité écrasante, ne protège personne. Elle immobilise des ressources sur de l'exécution répétable pendant qu'un concurrent les redéploie sur du jugement, et elle finit par perdre sur les deux tableaux : ni plus rapide sur l'enveloppe, ni plus riche en ergon disponible pour ce qui compte vraiment.

La question n'est donc jamais protéger ou automatiser. Elle est de tracer la frontière avec honnêteté, quitte à ce qu'elle déplace des rôles entiers d'un côté ou de l'autre, et à accepter qu'elle continuera de se déplacer.

C'est cette question, précisément, que j'essaie de creuser chaque semaine dans The Ergon Report. Pas des prédictions, pas des y'a qu'à faut qu'on. Une thèse, appuyée sur une décision réelle prise quelque part cette semaine-là, et ce qu'elle implique concrètement pour vous dans les prochaines semaines, les prochains mois, les prochains dix-huit mois.

Je m'appelle Salim Cherkaoui, j'écris ce rapport depuis Genève, pour des dirigeants qui doivent trancher sur l'IA sans se raconter d'histoires, ni se laisser raconter les leurs.

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