Tubbydev

Depuis environ 2 ans, l’IA générative est commentée partout. Trop souvent avec des slogans, des promesses floues ou des visions catastrophistes. Rarement avec des données sérieuses.

Le dépôt GitHub working-with-ai publié par Microsoft (https://github.com/microsoft/working-with-ai ) fait partie des pépites à vraiment prendre en considération et à fouiller. Ce n’est pas un gadget marketing, ni un projet open source à la mode. C’est un ensemble de données issues d’un travail de recherche lourd, discret, et beaucoup plus instructif que la majorité des livres blancs circulant sur LinkedIn.

Encore faut-il savoir ce qu’on y cherche, et surtout ce qu’on peut en tirer.

Un github sans paillettes, mais riche en signaux faibles

Dans ce Github, pas d’interface, pas de démonstration spectaculaire, pas de code à lancer mais comme si c’était du code beuh/meuh qu’on trouve habituellement des fichiers et précisément:

• des fichiers CSV,
• des scores,
• des correspondances entre tâches professionnelles et usages de l’IA,
• des métriques froides, peu lisibles sans contexte.

Ce que Microsoft a réellement mesuré

Contrairement à ce que beaucoup font, Microsoft n’a pas essayé de répondre à la question :
« Quels métiers vont disparaître ? »

La démarche est beaucoup plus « fine » :

• analyse des tâches professionnelles, pas des intitulés de poste ;
• observation des usages réels d’une IA générative (type copilote) ;
• mesure de la réussite, de la fréquence et de la pertinence de l’IA sur ces tâches.

Le message sous-jacent est clair : l’IA ne touche pas des métiers, elle touche des fragments de travail.

Et ce point change absolument tout pour les entreprises.

Les données confirment plusieurs réalités qu’on observe sur le terrain depuis des mois.

1. L’IA est avant tout un outil cognitif textuel

Les scores élevés concernent massivement :

• la rédaction,
• la reformulation,
• la synthèse,
• la recherche d’information,
• l’analyse de documents.

Tout ce qui est verbal, structurable, reproductible.

À l’inverse, dès que l’on sort du texte, du raisonnement ou du document, l’efficacité chute.
Cela remet à leur place beaucoup de discours sur « l’IA qui va tout faire ».

2. Les métiers qualifiés sont en première ligne

Les données montrent que :

• juristes,
• consultants,
• cadres,
• fonctions support,
• marketing,
• finance,

sont souvent plus exposés que les métiers manuels ou techniques de terrain.

Non pas parce qu’ils sont remplaçables, mais parce qu’une grande partie de leur temps est absorbée par des tâches assistables, ce que nous appelons chez Tubbydev de la besogne.

C’est un point que beaucoup de décideurs refusent encore d’admettre.

3. L’IA agit comme un accélérateur, pas comme un remplaçant

Le modèle dominant n’est pas l’automatisation totale. C’est la coproduction humain–IA.

L’IA prépare, propose, structure, reformule. L’humain arbitre, valide, contextualise, engage sa responsabilité.

Les entreprises qui comprennent cela avancent vite. Les autres s’épuisent à chercher des remplacements impossibles.

Attention à respecter également un principe essentiel et valable dans tellement de domaines: le mieux est l’ennemi du bien !

Les données de Microsoft dans le Github ne parlent pas :

• d’organisation interne,
• de formation,
• de gouvernance,
• de risques juridiques,
• de dépendance aux outils,
• de qualité réelle du travail produit.

Autrement dit, elles montrent ce qui est faisable, pas ce qui est souhaitable, ni ce qui est maîtrisé.

Et c’est précisément là que le vrai travail commence.

Ce dépôt est une mine pour les dirigeants et les professionnels

Si vous êtes dirigeant, DRH, consultant, avocat, expert-comptable ou cadre, ce dépôt permet de :

• sortir des discours abstraits sur l’IA ;
• raisonner en tâches concrètes ;
• identifier où l’IA apporte de la valeur, et où elle n’en apporte pas ;
• éviter les projets gadgets poussés par le marketing.

Ce type de données nourrit une conviction.

👉 le vrai sujet n’est pas l’IA, mais l’organisation du travail autour de l’IA.

Ce n’est pas une question d’outil, mais :

• de méthode,
• de structuration des usages,
• de clarté dans les attentes,
• de maîtrise des limites.

L’IA transforme le travail par petites touches, là où il est déjà structuré, documenté et répétable.

Le reste relève encore largement du fantasme.

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