Avez-vous recruté un assistant IA, ou gagné un travail de plus ?

Illustration conceptuelle : les réponses se multiplient, mais quelqu’un doit encore terminer le travail.

Une description TikTok de @thatlev fait facilement sourire. Il voulait simplement qu’un deuxième modèle vérifie une réponse. Plusieurs IA se sont mises à se contredire ; une heure de comparaison plus tard, le projet n’était toujours pas fini.

Cinq chats IA ouverts, un projet inachevé et une soirée de plus à se dire qu’on y est presque.

Si vous avez déjà copié la réponse d’un modèle dans un autre, puis renvoyé ses corrections au premier, vous connaissez peut-être cette fatigue. Chaque assistant répond avec application. La personne qui fait avancer le travail, c’est toujours vous.

Déléguer demande aussi de la préparation

De son côté, une vidéo du New York Times testant Muse part d’une tâche ordinaire : un journaliste demande à un agent IA d’acheter le déjeuner.

Vérifier une réponse ou commander un repas répond au même espoir : confier une tâche, puis récupérer le résultat. Dès que de vraies données et actions interviennent, préparation et vérification s’ajoutent.

Entre « il sait le faire » et « je peux lui confier », il reste du travail humain.

Réunir les sources, expliquer le contexte, comparer, vérifier, puis remettre le résultat là où les collègues travaillent : chaque étape paraît simple. L’ensemble peut devenir un nouveau travail de coordination.

Quand plusieurs systèmes sont impliqués, on devient vite l’intermédiaire : copier les notes, ajouter les données client, expliquer où l’on s’était arrêté et coller la réponse dans le groupe.

Cela rejoint l’expérience de @thatlev : davantage d’outils, et toujours à l’utilisateur de les coordonner.

Compter toute la tâche

Mesurer uniquement la génération de la réponse oublie ce qui précède et ce qui suit. Chercher des sources, ajouter du contexte, mettre en forme, vérifier et transmettre prennent du temps.

Pour évaluer un assistant IA, regardez la coordination humaine encore nécessaire pour terminer la même tâche.

Comptez la préparation avant l’exécution et le traitement après le retour du résultat.

Comptez aussi l’avant et l’après. La largeur des blocs ne représente pas une durée mesurée.

Une réponse rapide est appréciable. Un assistant devient plus intéressant à garder quand les explications diminuent au fil des tâches et que les résultats deviennent plus faciles à vérifier.

Consulter un autre modèle peut être utile. Encore faut-il savoir pourquoi : vérifier un fait ou chercher un oubli donne souvent quelque chose de plus exploitable qu’un nouveau « Qu’en penses-tu ? ». Si l’on peut tester directement, mieux vaut essayer avant d’accumuler des avis contradictoires à traiter.

Commencer par ce qu’on réexplique sans cesse

Vous présentez toujours le même projet ou réécrivez les mêmes consignes chaque semaine ? C’est un bon point de départ. Pour les informations dispersées, regardez quelles recherches et quel classement confier à l’assistant.

Leina réunit ces éléments dans le chat quotidien : Memory conserve le contexte, Apps relie les informations et actions autorisées, Skills préserve les méthodes réutilisables. L’équipe peut établir ses habitudes autour d’une tâche concrète.

Pour limiter les allers-retours, précisez ensemble les sources, le format et les critères de fin :

À partir des comptes rendus projet et de la liste de tâches de cette semaine, prépare une synthèse à partager au groupe projet. Inclus seulement les éléments terminés, les blocages actuels et les prochaines étapes déjà convenues dans les sources. Ajoute les références. Marque les responsables ou dates absents comme à confirmer, sans les inventer. Donne-moi d’abord un brouillon ici.

C’est plus facile à vérifier que plusieurs demandes d’« analyse du projet » : des éléments manquent-ils, les statuts sont-ils justes, la suite est-elle documentée ? Après quelques essais, conservez les consignes stables.

La fois suivante, il y a moins à expliquer et la relecture est plus ciblée. Clients et dates changent ; une méthode éprouvée peut rester.

Les signes utiles sont concrets : avez-vous réexpliqué le contexte une fois de moins, copié moins de documents, obtenu quelque chose de plus proche du besoin ?

Vos journées deviennent-elles plus faciles ?

Répétez quelques fois une tâche récurrente en notant le temps de préparation, de vérification, de correction et de transmission.

Pas besoin d’analyse compliquée. Sur trois essais de périmètre comparable, notez votre temps total et le nombre de retours pour correction. Si l’IA écrit plus vite mais vous laisse davantage à reprendre, la méthode reste à ajuster.

Quand votre effort diminue, vous avez une raison de déléguer davantage de tâches semblables. Sinon, le problème devient plus clair : sources manquantes, consignes imprécises ou travail encore peu adapté à la délégation.

Un détail de la description de @thatlev est révélateur : il aurait pu tester lui-même la question. Les comparaisons successives ont pris ce temps à la place.

Un bon assistant devrait faciliter la réalisation. Fermer quelques fenêtres plus tôt, avec un travail qui a avancé, constitue déjà une amélioration tangible.

Créez un Leina et commencez par une tâche hebdomadaire. Le guide du premier collègue IA propose briefs matinaux, suivis clients et rapports hebdomadaires. Choisissez ce qui ressemble le plus à votre quotidien.