L'utilisation intensive de l'intelligence artificielle générative dans l'évaluation des salariés a pris une ampleur inattendue, suscitant des préoccupations croissantes parmi les directions financières et les ressources humaines. Cette pratique, désignée sous le terme de « tokenmaxxing », consiste à mesurer la productivité des employés en analysant leur consommation de tokens – ces unités de calcul qui déterminent le coût des requêtes adressées aux grands modèles de langage (LLM).

Un phénomène aux implications budgétaires lourdes

L'engouement pour ces outils a conduit à une hausse spectaculaire des budgets alloués à l'IA dans de nombreuses organisations. Plusieurs grandes entreprises technologiques ont vu leurs dépenses annuelles prévisionnelles pour l'IA générative épuisées en l'espace de quelques mois seulement. Ce dépassement s'explique notamment par une utilisation non maîtrisée des agents conversationnels et des plateformes d'analyse automatisée, chaque interaction entre un salarié et un système d'IA générant des coûts récurrents.

Les directions des systèmes d'information (DSI) se trouvent confrontées à un véritable casse-tête : comment concilier l'adoption rapide de ces technologies, souvent impulsée par les équipes métiers, avec le respect des enveloppes budgétaires ? La multiplication des initiatives isolées au sein des services rend difficile toute vision d'ensemble et tout contrôle des dépenses.

Une remise en question de la pertinence managériale

Au-delà de l'aspect financier, le tokenmaxxing soulève des interrogations sur la validité même de ces méthodes d'évaluation. Les experts pointent le risque de réduire la performance humaine à une simple donnée quantitative, déconnectée de la réalité du travail. La qualité des interactions, la créativité, la collaboration ou encore la prise de décision complexe seraient mal, voire pas du tout, capturées par ces systèmes.

« Connaître l'IA va devenir aussi indispensable que Word ou Excel », a estimé le dirigeant d'IBM Consulting, soulignant que la maîtrise de ces outils constituera une compétence clé pour les années à venir. Toutefois, cette affirmation ne dissipe pas les craintes d'un fossé générationnel se creusant entre les employés à l'aise avec ces technologies et ceux qui peinent à les appréhender.

Des dérives qui ne sont pas sans rappeler le passé

Le phénomène du tokenmaxxing présente des similitudes avec des excès déjà observés lors de précédentes vagues d'automatisation. Par le passé, l'introduction de métriques basées sur le nombre d'heures travaillées ou le volume de tâches accomplies avait déjà montré ses limites, conduisant à des comportements contre-productifs de la part des salariés. L'IA générative, en offrant une apparente objectivité, pourrait aggraver ces travers.

Certaines entreprises commencent à tirer la sonnette d'alarme et à revoir leurs pratiques. La tendance serait désormais à une utilisation plus encadrée et réfléchie de l'IA dans l'évaluation des collaborateurs, privilégiant une approche combinant l'analyse algorithmique et le jugement humain. Les directions des ressources humaines sont appelées à définir des politiques claires et à former les managers à l'interprétation des données produites par ces systèmes.

Un enjeu de régulation et de transparence

Face à ces dérives, des voix s'élèvent pour réclamer une meilleure régulation de l'usage de l'IA dans le monde du travail. La question de la transparence des algorithmes et de leur possible biais est au cœur des préoccupations. Comment un salarié peut-il contester une évaluation fondée sur des critères qu'il ignore ou ne comprend pas ? Le droit du travail, jusqu'à présent peu adapté à ces nouvelles réalités, devra probablement évoluer pour offrir des garanties aux employés.

En attendant, les entreprises sont invitées à faire preuve de prudence. L'enthousiasme pour l'IA générative ne doit pas occulter les risques qu'elle comporte, notamment en matière de coûts, de pertinence et d'équité. Le tokenmaxxing, s'il n'est pas maîtrisé, pourrait bien se révéler une arme à double tranchant pour les organisations qui l'adoptent sans réflexion approfondie.