Dépendance à l'IA et les risques pour les entreprises
- il y a 5 jours
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L'IA ne remplace pas une équipe, elle crée une dépendance à gérer. Depuis quelques années, le discours dominant est qu’il faut offrir à ses employés l’accès à l’IA pour qu’ils deviennent plus productifs ou qu’on produise autant avec moins de monde.
Sur papier, cela peut paraître logique, mais, dans la réalité, cette vision oublie que l'IA n'est pas un outil stable et prévisible. Il s'agit d'un système qui change, qui dépend d'entreprises externes et qui peut être limité, modifié ou dégradé sans que l'utilisateur ait vraiment de contrôle.
La productivité promise par l'IA est plus complexe qu'annoncé
La promesse de productivité associée à l'IA ne résiste pas bien à l'épreuve de l'utilisation intensive. Je connais très bien l'informatique, je suis débrouillard, et ça fait environ quatre ans que je me sers de l'IA au quotidien. Malgré tout, je ne suis pas deux fois plus productif.
Définitivement pas.
Oui, certaines tâches vont plus vite. L'IA aide à rédiger, à structurer, à coder, à analyser, à reformuler et à accélérer certaines étapes, mais ce gain n'est jamais gratuit. Il faut relire, valider, corriger, vérifier les hypothèses et repérer les erreurs subtiles. La productivité augmente seulement si l'utilisateur garde assez de compétence pour juger le résultat. Sinon, on ne gagne pas vraiment du temps, on déplace simplement le problème ailleurs.
La qualité des outils d'IA peut se dégrader sans préavis
Les outils d'IA ne maintiennent pas une qualité constante, et des cas documentés le confirment. Une personne qui les utilise de façon intensive finit par le constater: parfois, l'outil répond moins bien, comprend moins bien ou produit quelque chose qui semble bon au premier regard, mais qui demande beaucoup de correction après coup.
Anthropic l'a reconnu dans un bilan publié en avril 2026. L'entreprise y explique avoir enquêté sur des rapports d'utilisateurs affirmant que les réponses de Claude s'étaient détériorées pour certaines tâches, et a retracé ces problèmes à trois changements:
une modification du niveau d'effort de raisonnement,
une optimisation de cache boguée, et
une modification de l'invite de commande (system prompt).
Voilà où se trouve le cœur du problème.
L'IA peut être très utile, mais elle ajoute aussi une instabilité, une dépendance et une responsabilité de validation que plusieurs entreprises sous-estiment encore.
Dans un billet publié en avril, je documente concrètement les limites d'utilisation, la consommation de jetons et la performance des outils d'IA payants, qui restent largement opaques pour les utilisateurs.
L'IA est davantage un assistant personnel qu'un outil
L'IA n'est pas un outil passif comme une perceuse ou un tableur. Plusieurs dirigeants se trompent dans leur analyse. En réalité, collaborer avec une intelligence artificielle revient souvent à travailler avec une autre personne. Il faut lui donner du contexte, préciser l'objectif de la tâche à mener, surveiller ce qu'elle fait, corriger ses erreurs et réviser le résultat.
En construction, une perceuse rend un travail plus rapide parce qu'elle fait exactement ce qu'on attend d'elle. Elle perce. Elle ne décide pas soudainement de changer de méthode.
Imaginez maintenant une perceuse qui devient parfois moins performante, qui arrête parfois de fonctionner, qui perce parfois au mauvais endroit et qui oblige l'employé à vérifier chaque trou après coup. Ce n'est plus seulement un outil de productivité, et une tâche supplémentaire de supervision s'ajoute.
Remplacer trop vite les employés par l'IA comporte des risques
L'IA ne remplace pas complètement l'humain, surtout pas dans les tâches qui exigent du jugement, de la responsabilité et une qualité constante.
Pourtant, il y a eu de nombreux licenciements, parfois justifiés ouvertement par l'arrivée de l'IA, parfois déguisés derrière ce discours. Certaines entreprises ont réellement cru que l'IA allait remplacer une partie importante du travail humain.
L'IA peut produire, mais elle ne porte pas la responsabilité. Elle peut accélérer, mais elle peut aussi ralentir si elle se trompe. Elle peut donner l'impression d'une économie, mais cette économie disparaît vite si on doit passer beaucoup de temps à corriger, à encadrer ou à refaire.
La compétence humaine pour évaluer et valider le résultat reste indispensable.
Le coût de l'IA en entreprise est sous-estimé
L'IA n'est pas gratuite, et son coût réel dépasse largement ce que plusieurs entreprises ont anticipé. Au début, plusieurs ont eu l'impression que c'était presque un bar ouvert avec un forfait mensuel, quelques licences, et ensuite une productivité augmentée à faible coût. La réalité s'est toutefois révélée beaucoup plus complexe.
L'unité de base de l'IA, c'est le jeton (token), et chaque jeton a un coût informatique, énergétique et financier. Plus on utilise l'IA, plus on consomme de jetons. Plus les requêtes sont longues, complexes ou nombreuses, plus le coût augmente. L'IA est une infrastructure massive qui consomme de l'énergie, des serveurs, des calculs et de l'argent.
Bryan Catanzaro, vice-président de l'apprentissage profond appliqué chez Nvidia, a reconnu que, pour son équipe, le coût computationnel de l'IA dépasse largement le coût des employés. Autrement dit, l'IA n'est pas automatiquement moins chère que le travail humain. Dans certains contextes, elle peut même coûter plus cher que les personnes qu'elle est censée remplacer.
L'argument économique du remplacement des employés par l'IA est donc beaucoup moins solide qu'il en a l'air. Une entreprise qui supprime trop vite des postes peut simplement remplacer un coût humain relativement prévisible par un coût technologique variable, difficile à contrôler et dépendant de fournisseurs externes.
Un dossier de La Presse illustre l'ampleur du phénomène. Le PDG de Google, Sundar Pichai, a dit que la consommation de jetons par les clients de Gemini est désormais 300 fois plus élevée qu'à l'été 2024. En tout, la demande pour Gemini aurait atteint 3,2 mille billions de jetons en un seul mois (mille billion c'est 1 suivi de 15 zéros)!
Par ailleurs, le cabinet Gartner prédit que, même si le coût des jetons va baisser de 90% d'ici 2030, la facture totale continuera d'augmenter, puisque la complexité et le volume des requêtes augmentent plus vite que les prix ne baissent. Comme le résume le montréalais Jean-Luc Sanscartier:
«Les entreprises l'utilisent beaucoup, mais leurs budgets ont été définis selon le coût d'abonnement mensuel des applications Web, pas selon le volume d'utilisation.»
Jean-Luc prédit d'ailleurs que des entreprises vont réembaucher des employés de niveau d'entrée pour des tâches de base, car leur coût finira par être inférieur à celui de l'IA.
La dépendance à un fournisseur d'IA devient un risque majeur
Remplacer l'expertise interne par une dépendance à un fournisseur externe est le danger imminent de la transition vers l'IA. Quand une entreprise se délaisse trop rapidement de ses compétences humaines en pensant qu'un fournisseur ou une IA va compenser, elle devient vulnérable. Elle dépend désormais d'un fournisseur qui peut changer ses prix, modifier ses limites, réduire la qualité des sorties, imposer des conditions ou orienter ses produits selon ses propres priorités plutôt que selon les besoins de ses clients.
Mettre tous ses œufs dans le même panier technologique n'a jamais été une bonne stratégie, et c'est encore plus vrai quand ce panier appartient à une entreprise externe qui contrôle les règles du jeu.
Les écosystèmes d'IA vont devenir de plus en plus fermés
Les grands fournisseurs d'IA construisent délibérément des écosystèmes dont il devient difficile de sortir. OpenAI a lancé l'entreprise OpenAI Deployment Company, avec plus de 4G$ d'investissement initial, pour aider les entreprises à intégrer l'IA dans leurs opérations.
OpenAI a aussi acquis Tomoro, une firme de conseil et d'ingénierie en IA, pour ajouter des ingénieurs et des spécialistes du déploiement dès le départ. Anthropic avance dans une logique comparable, avec des initiatives orientées vers l'intégration de l'IA dans les entreprises.
Si OpenAI ou Anthropic aide une entreprise à revoir ses processus, à connecter ses données, à structurer ses automatisations et à former ses équipes, cette entreprise ne devient pas seulement cliente d'un outil, elle devient progressivement dépendante d'une façon de travailler. Plus l'intégration est profonde, plus le changement de fournisseur devient coûteux.
On a déjà vu cette logique avec les grands écosystèmes, comme Microsoft 365, voulant garder les utilisateurs dans un environnement complet dont il devient difficile de sortir.
Garder le contrôle humain et technique pour rester autonome
L'IA doit rester un levier, pas devenir une béquille.
Je reste favorable à son utilisation, mais pas au détriment de la compétence humaine ni au prix d'une dépendance complète envers un seul fournisseur.
Il est essentiel de conserver une expertise interne, de former les employés et d'éviter de bâtir toute sa productivité autour d'un seul fournisseur. Une entreprise doit être capable de tirer parti de l'IA tout en conservant la flexibilité nécessaire pour changer d'outil au besoin. L'objectif est d'exploiter l'IA sans perdre le contrôle de ses méthodes de travail, de ses données, de ses dépenses ou de ses compétences.
Cette réalité pourrait inciter des entreprises à se tourner davantage vers des solutions hébergées à l'interne. Une telle approche comporte toutefois ses propres enjeux: infrastructure, entretien du matériel, sécurité et expertise technique. Malgré ces contraintes, plusieurs pourraient juger ce compromis préférable afin de retrouver une plus grande maîtrise de leurs outils et de réduire leur dépendance envers des fournisseurs externes.
L'IA au service des compétences, pas à leur place
Les entreprises qui tireront le mieux parti de l'IA ne seront pas celles qui auront simplement remplacé des employés par des outils, ce seront celles qui auront compris que l'IA est une force de collaboration, pas un substitut complet à l'intelligence humaine.
L'IA peut aider énormément, mais elle doit rester au service des personnes compétentes. Dès qu'une entreprise oublie ça, elle ne gagne pas vraiment en efficacité. Elle devient simplement dépendante d'un système qu'elle ne contrôle plus.
Pour aller plus loin et structurer votre utilisation de l’IA dans une approche claire et maîtrisée, visitez mon site Web ou contactez-moi à l'adresse info@jimmygilbert.com
Jimmy Gilbert, Conseiller et formateur en technologie. Enseignant en informatique au Cégep de Sainte-Foy, Jimmy évolue à la croisée de la pédagogie, du développement logiciel et de l’intelligence artificielle. Il forme la relève en combinant rigueur technique et vision concrète du marché du travail, tout en intégrant activement les outils d’IA dans ses pratiques. Parallèlement, il agit comme coach technologique, accompagnant des particuliers et des professionnels dans l’adoption efficace des technologies, de l’automatisation et de l’IA.
FAQ sur la dépendance à l'IA en entreprise
Est-ce que l'IA peut vraiment remplacer des employés en entreprise?
L'IA peut accélérer certaines tâches, mais elle ne remplace pas complètement l'humain. Elle ne porte pas de responsabilité, ne garantit pas une qualité constante et produit des résultats qui demandent toujours une validation humaine. Les entreprises qui misent sur un remplacement rapide sous-estiment le temps et l'expertise nécessaires pour superviser et corriger les sorties de l'IA.
Quel est le vrai coût de l'IA pour une entreprise?
Le coût réel de l'IA en entreprise dépasse les licences mensuelles des applications Web. Chaque requête consomme des jetons avec un coût informatique, énergétique et financier. Selon Bryan Catanzaro de Nvidia, le coût computationnel de l'IA dépasse déjà largement le coût des employés dans certaines équipes. À cela s'ajoutent les coûts de validation, de correction et de formation continue.
Qu'est-ce que le risque de dépendance à un fournisseur d'IA?
Le risque de dépendance à un fournisseur d'IA désigne la situation où l'on construit ses processus, ses automatisations et ses formations autour d'un seul outil d'IA. Si ce fournisseur change ses conditions, ses prix ou la qualité de son produit, l'on se retrouve vulnérable et le changement d'outil devient coûteux, comme on l'a vu avec Microsoft 365, par exemple.
La qualité d'un outil d'IA est-elle toujours fiable?
Non. La qualité des outils d'IA peut varier sans préavis. Anthropic a lui-même publié un post-mortem reconnaissant que les réponses de Claude s'étaient détériorées pour certaines tâches, en raison de trois changements techniques apportés à ses produits. Cette instabilité est inhérente aux systèmes d'IA gérés par des fournisseurs externes. Par ailleurs, les hallucinations de l'IA sont une conséquence directe du fonctionnement des systèmes d'IA.
Comment une entreprise peut-elle utiliser l'IA sans en devenir dépendante?
Une entreprise peut limiter sa dépendance à l'IA en maintenant son expertise humaine interne, en diversifiant ses outils et fournisseurs, et en évitant de construire toute sa productivité autour d'un seul écosystème. Il est aussi conseillé d'évaluer progressivement les solutions maison ou sur serveurs internes, surtout pour les processus critiques.
