« Botsitting » : 6,4 heures par semaine à surveiller l’IA au lieu d’être aidé par elle

Vous avez sans doute déjà vécu la scène : l’outil d’intelligence artificielle « gagne du temps », mais vous passez votre après-midi à le relancer, à lui réexpliquer le dossier, à vérifier ligne par ligne ce qu’il a produit. Des chercheurs ont enfin mis un mot dessus, le « botsitting », et un chiffre : 6,4 heures par semaine, soit presque une journée de travail entière, selon une enquête du Work AI Institute de Glean relayée par CIO. Ce travail invisible de surveillance est rarement reconnu, jamais payé en plus, et il explique pourquoi l’IA peut faire courir sans jamais faire avancer.

Un mot pour un agacement partagé

Le terme vient d’un rapport du Work AI Institute, le centre de recherche de l’éditeur Glean, co-signé par des universitaires de Stanford, UC Berkeley, Emory ou encore Notre Dame. L’enquête a interrogé 6 000 salariés à temps plein aux États-Unis, au Royaume-Uni et en Australie, entre décembre 2025 et janvier 2026, tous travaillant principalement sur ordinateur. Le constat tient en une formule : 87 % d’entre eux utilisent l’IA, elle automatise déjà plus d’un quart de leurs tâches, et pourtant seuls 13 % estiment qu’elle a nettement amélioré la performance de leur entreprise.

Le « botsitting », par analogie avec le babysitting, désigne tout ce travail de nounou qu’on ne voit pas : nourrir l’IA en contexte parce qu’elle ne connaît ni vos clients ni vos process, débusquer des erreurs glissées dans une sortie d’apparence impeccable, recopier la même consigne d’un outil à l’autre parce qu’ils ne se parlent pas. Rebecca Hinds, qui dirige l’institut, parle d’un « cercle vicieux » et d’une « énorme main-d’oeuvre humaine » au coeur du système. Le plus épuisant, note-t-elle, c’est de déboguer un travail qu’on n’a pas soi-même lancé : il faut d’abord remonter tout le fil pour comprendre où le robot a dérapé.

Le temps gagné qui repart aussitôt

C’est là que se cache le paradoxe le plus parlant. L’IA ferait gagner environ 11 heures par semaine aux salariés interrogés. Mais ces mêmes salariés en reperdent 6,4 à la surveiller. Résultat, près de six heures sur dix « gagnées » sont aussitôt réabsorbées par le travail de supervision. Le gain net existe, il est réel, mais il est bien plus maigre que le récit commercial du « gain de temps » ne le laisse croire.

Le graphe le dit d’un coup d’oeil : pour 11 heures officiellement gagnées, 6,4 repartent dans la nounou numérique. Le solde est positif, mais l’écart entre la promesse et le vécu suffit à expliquer pourquoi tant de salariés ont l’impression de courir sur place. Nous avions vu, avec les quelques minutes rendues aux médecins par les scribes IA, que les gains de temps réels sont souvent plus modestes que les promesses, mais bien plus crédibles une fois mesurés.

« Botshitting » : le revers qui coûte cher

À côté du « botsitting » subi, les auteurs forgent un second mot, plus cru : le « botshitting ». C’est l’inverse du soin : livrer un travail produit par l’IA sans l’avoir compris ni vérifié, parce qu’on est débordé ou pressé. Les chiffres donnent le vertige. 69 % des utilisateurs reconnaissent l’avoir déjà fait, 41 % admettent rendre parfois un travail qu’ils seraient incapables d’expliquer si on le leur demandait, et 28 % rejettent sur l’IA des erreurs qu’ils ont eux-mêmes provoquées. « Vous déchargez la pensée critique, le jugement, la compréhension, exactement ce qui doit rester humain », résume Rebecca Hinds. Le danger ne saute pas aux yeux tout de suite : il remonte trois, quatre, cinq étapes plus loin, quand il faut tout reprendre.

Et en France, un problème presque inverse

Difficile de transposer ce chiffre tel quel chez nous, car la France n’en est pas au même point. Selon l’étude Global Workforce Hopes & Fears de PwC, menée en 2025 auprès d’environ 50 000 salariés dans 48 pays dont 1 690 en France, l’Hexagone est à la traîne : plus de la moitié des actifs (54 %) n’ont pas touché à l’IA générative au cours de l’année, contre 45 % au niveau mondial, et seulement 7 % l’utilisent chaque jour, deux fois moins que la moyenne mondiale (14 %). Les salariés français comptent aussi parmi les plus réservés au monde sur ses bénéfices : 46 % seulement pensent qu’elle améliorera la qualité de leur travail, contre 60 % ailleurs.

La leçon vaut pourtant des deux côtés. Là où l’IA est massivement adoptée, elle crée une charge cachée que personne ne mesure ; là où elle peine à s’installer, comme en France, la défiance vient en partie de cette même intuition, celle d’un outil qui promet beaucoup et qui, mal cadré, donne surtout du travail en plus. Les organisations qui s’en sortent le mieux, conclut le rapport, ne sont pas celles qui utilisent le plus l’IA, mais celles qui investissent dans le travail autour : définir ce qu’est un bon résultat, former, et savoir quand ne pas confier une tâche à un modèle. Le jour où le « botsitting » apparaîtra sur une fiche de poste, il aura au moins cessé d’être invisible.

Questions courantes

Qu’est-ce que le « botsitting » ?
Le travail invisible de surveillance de l’IA : lui fournir du contexte, vérifier et corriger ses sorties, jongler entre des outils qui ne communiquent pas. L’enquête de Glean l’estime à 6,4 heures par semaine, presque une journée de travail.

L’IA ne fait-elle donc pas gagner de temps ?
Si, environ 11 heures par semaine selon les salariés interrogés. Mais 6,4 de ces heures repartent dans la supervision. Le gain net reste positif, juste bien plus modeste que la promesse du « gain de temps ».

Et le « botshitting », c’est quoi ?
Le revers : livrer un travail produit par l’IA sans l’avoir vérifié ni compris. 69 % des utilisateurs avouent l’avoir déjà fait, et 28 % imputent à l’IA des erreurs qu’ils ont eux-mêmes commises.

Les chiffres valent-ils pour la France ?
Non, directement. L’enquête a porté sur les États-Unis, le Royaume-Uni et l’Australie. En France, l’IA générative est moins utilisée au travail : 7 % des salariés s’en servent chaque jour, selon PwC, deux fois moins que la moyenne mondiale.

Article créé en collaboration avec l’IA.