Le technostress à l'ère de l'IA : pourquoi rester à jour fatigue autant

« J’ai fait en une heure, avec l’IA, ce qui me prenait une semaine. » Ce genre de message circule chaque jour sur LinkedIn et laisse à beaucoup de lecteurs une question inconfortable : « Et moi, qu’est-ce que je fais ? »

Cette inquiétude porte un nom depuis quarante ans : le technostress. Ce qui change avec l’intelligence artificielle, c’est la vitesse : des outils qui apparaissent chaque mois et des règles qui changent avant qu’on ait pu les apprendre. Ce que beaucoup appellent la fatigue numérique y prend un relief nouveau.

Cet article explique ce qu’est le technostress, pourquoi l’IA l’intensifie et ce que disent les données, avec l’aide d’un philosophe qui l’avait vu venir : Byung-Chul Han, auteur de La Société de la fatigue et lauréat du prix Princesse des Asturies de la communication et des humanités 2025.

En bref

• Le technostress est le stress associé à la technologie. Craig Brod l’a décrit en 1984, et en Espagne l’INSST le considère comme un risque psychosocial évitable.
• Selon Byung-Chul Han, aujourd’hui le « tu peux » nous fatigue davantage que le « tu dois » : personne ne nous oblige, nous nous l’imposons nous-mêmes. L’IA multiplie ce « tu peux ».
• L’IA fait gagner du temps, mais elle en consomme aussi : 77 % de ceux qui l’utilisent disent qu’elle leur a ajouté du travail (Upwork, 2024).
• La peur de devenir obsolète a augmenté : de 15 % à 22 % des travailleurs américains entre 2021 et 2023 (Gallup).
• L’utiliser davantage ne rassure pas toujours : dans une étude portant sur 1 151 personnes, les utilisateurs de l’IA obtenaient un score d’anxiété légèrement plus élevé.
• De la peur à la fatigue : aux États-Unis, les recherches sur « AI fatigue » sont désormais trois fois plus nombreuses que celles sur « AI anxiety » (analyse réalisée par nos soins à partir de données Ahrefs).

Qu’est-ce que le technostress

Le terme a été forgé par le psychologue américain Craig Brod en 1984, dans un livre au sous-titre éloquent : le coût humain de la révolution informatique. Brod y décrivait des employés de bureau débordés par les premiers ordinateurs personnels.

En Espagne, la référence est la note technique de prévention 730 (NTP 730) de l’Institut national de sécurité et de santé au travail (INSST), signée par Marisa Salanova, Susana Llorens et Eva Cifre, de l’Universitat Jaume I, et Clotilde Nogareda. Son approche situe l’origine hors de la personne : le technostress y est présenté comme un risque psychosocial que l’organisation peut prévenir.

Les cinq visages du technostress, appliqués à l’IA

En 2007, Monideepa Tarafdar et son équipe ont publié dans le Journal of Management Information Systems le modèle le plus cité sur le sujet. Ils ont identifié cinq sources de technostress. Pensées pour le courrier électronique et les logiciels d’entreprise, elles s’appliquent à l’IA presque mieux qu’à la technologie de l’époque :

Source	Ce qu’elle décrit	Ce que cela donne avec l’IA
Surcharge	La technologie oblige à travailler plus et plus vite	Plus de brouillons, plus de versions, plus de choses à vérifier
Invasion	Le travail s’infiltre à tout moment	Le sentiment qu’on pourrait toujours automatiser quelque chose
Complexité	On ne finit jamais de maîtriser l’outil	Une nouvelle application chaque mois, chacune avec sa logique
Insécurité	Peur d’être remplacé par la technologie ou par ceux qui la maîtrisent	« L’IA fera-t-elle cela mieux que moi ? »
Incertitude	Les changements constants empêchent d’asseoir ce qu’on a appris	Ce qui marchait en janvier ne sert plus en juin

Le plus frappant, c’est qu’aucune des cinq ne dépend d’un mauvais fonctionnement de l’IA : elles apparaissent justement parce qu’elle fonctionne bien et qu’elle change vite.

Byung-Chul Han : du « tu dois » au « tu peux »

En 2010, le philosophe Byung-Chul Han (Séoul, 1959), professeur à Berlin, a publié un court essai devenu un phénomène éditorial : La Société de la fatigue (paru en français chez Circé en 2014). Sa thèse aide à comprendre pourquoi l’IA fatigue autant, même si Han n’en parlait pas à l’époque.

De la société disciplinaire à la société de la performance

Han part d’une distinction :

• La société disciplinaire, celle du XXe siècle, fonctionnait avec des interdits et des ordres venus de l’extérieur : tu dois, tu ne peux pas. Le chef, l’usine, l’horaire.
• La société de la performance, celle d’aujourd’hui, fonctionne avec un autre verbe : tu peux. Projets, initiative, motivation. Personne ne vous oblige ; c’est vous qui vous obligez.

Le changement ressemble à une libération, et il l’est en partie. Mais il a un prix : quand tout est possible, ne pas le faire devient votre faute.

L’exploiteur et l’exploité dans la même personne

C’est l’idée la plus connue du livre : pour Han, celui qui exploite est en même temps celui qui est exploité. Le sujet de la performance se croit libre, mais il exige de lui-même plus que ne le ferait n’importe quel chef. L’auto-exploitation est plus efficace que l’exploitation par autrui, parce qu’elle s’accompagne d’un sentiment de liberté. Personne ne se révolte contre soi-même.

Han associe ce modèle à ce qu’il appelle les maladies neuronales du XXIe siècle : la dépression, le TDAH, le trouble de la personnalité borderline et le syndrome d’épuisement professionnel, le burn-out. Leur origine, selon lui, tient à un excès de positivité, de possibilités, plutôt qu’à un ennemi ou à un interdit.

L’IA comme le « tu peux » ultime

Voici une lecture qui est la nôtre, et non celle de Han : l’IA pousse le « tu peux » à l’extrême. Si un outil permet d’écrire, de programmer, de concevoir ou d’analyser en quelques minutes, toute limite ressemble à une excuse. Il n’y a plus de « je ne sais pas faire » qui serve de frein : il existe toujours un tutoriel, un prompt ou une nouvelle application qui réglerait la question.

Il est rare qu’un supérieur ait besoin d’ordonner l’apprentissage de l’outil à la mode. On se l’ordonne à soi-même, à onze heures du soir, devant une vidéo de « dix astuces d’IA ». C’est le mécanisme que décrit Han.

Beaucoup d’onglets, peu d’attention

Han consacre un autre passage au multitasking. Sa conclusion est sans appel : à ses yeux, le multitâche n’est pas un progrès. Sauter d’un stimulus à l’autre relève d’une attention large mais superficielle, celle d’un animal dans la nature qui surveille tout à la fois. Ce qui se perd, c’est l’attention profonde, celle qui permet de s’arrêter sur quelque chose. Quiconque travaille avec trois assistants d’IA ouverts tout en répondant à ses courriels reconnaîtra la scène.

Dans Undinge (2021, inédit en français à notre connaissance), Han aborde directement l’IA : il soutient que l’intelligence artificielle calcule, mais ne pense pas, parce que la pensée humaine commence par quelque chose qui nous affecte et nous émeut. La thèse se discute, mais elle laisse une idée utile : se comparer à une machine, c’est se mesurer à une aune qui n’est pas humaine.

Le paradoxe : des outils qui font gagner du temps et donnent plus de travail

Si l’IA fait gagner du temps, pourquoi tant de gens ont-ils l’impression de travailler davantage ? L’histoire offre des précédents.

• En 1930, John Maynard Keynes prédisait que ses petits-enfants travailleraient environ quinze heures par semaine grâce au progrès technique.
• En 1983, l’historienne Ruth Schwartz Cowan a montré dans More Work for Mother que les appareils électroménagers n’avaient pas réduit le travail domestique autant qu’ils le promettaient : les exigences avaient augmenté (du linge plus propre, plus souvent) et des tâches autrefois partagées s’étaient concentrées sur une seule personne.

Avec l’IA, les données vont dans le même sens. En 2024, l’Upwork Research Institute a interrogé des salariés et des dirigeants :

• 77 % des salariés qui utilisaient l’IA ont déclaré qu’elle avait alourdi leur charge de travail.
• 39 % passaient plus de temps à vérifier ce que l’IA produisait.
• 23 % consacraient plus de temps à apprendre à s’en servir.
• 21 % recevaient davantage de demandes comme conséquence directe de l’IA.
• 47 % ne savaient pas comment atteindre la productivité que leur entreprise attendait d’eux.

Le temps gagné est réinvesti, et rarement dans le repos.

Dépassé si vous ne l’utilisez pas, remplaçable si vous l’utilisez

L’IA crée en outre une double contrainte dans laquelle aucune option ne rassure tout à fait. Le Work Trend Index 2024 de Microsoft et LinkedIn, mené auprès de 31 000 personnes dans 31 pays, l’illustre bien :

• 52 % des personnes qui utilisaient l’IA au travail ne voulaient pas admettre qu’elles s’en servaient pour leurs tâches les plus importantes.
• 53 % craignaient que l’utiliser pour ces tâches les fasse paraître remplaçables.

Sans elle, on craint d’être distancé ; avec elle, on craint que cela se voie. Les deux issues génèrent de l’anxiété, ce qui aide à comprendre pourquoi tant de gens l’utilisent sans le dire.

FOBO : le même sigle, une autre peur

Dans l’article sur le FOMO, nous expliquions que FOBO signifie fear of a better option, la peur qu’une meilleure option se présente. Au travail, le même sigle désigne autre chose : fear of becoming obsolete, la peur de devenir obsolète. C’est la forme la plus concrète de ce que l’on nomme couramment la peur de l’IA.

Gallup l’a mesurée aux États-Unis en août 2023 :

• 22 % des travailleurs craignaient que la technologie rende leur poste obsolète, contre 15 % en 2021.
• La hausse venait surtout des diplômés de l’enseignement supérieur : de 8 % à 20 % en deux ans.
• Chez les travailleurs de 18 à 34 ans, le chiffre atteignait 28 %.

Pendant des décennies, l’automatisation inquiétait surtout le travail manuel. Le bond chez les diplômés suggère que l’IA générative a porté cette inquiétude jusque dans les bureaux, chez ceux qui écrivent, analysent ou programment.

De la peur à la fatigue : ce que disent les recherches en ligne

Pour cet article, nous avons examiné l’évolution de quelques recherches sur Google depuis 2020, à partir des estimations mensuelles de l’outil Ahrefs. Ce sont des approximations, mais elles dessinent une tendance nette :

• « AI anxiety » (anxiété liée à l’IA) n’était presque pas recherché aux États-Unis avant 2023 : entre 7 et 15 fois par mois. Après l’arrivée de ChatGPT, le terme a bondi à 588 en mai 2023 et oscille depuis entre 400 et 500.
• « AI fatigue » (fatigue de l’IA) ne suscitait presque aucune recherche jusqu’en 2023. Le terme a dépassé « AI anxiety » pour la première fois à l’été 2024 et tourne en 2026 autour de 1 200 recherches par mois, soit le triple.
• « Technostress » en France se situe entre 15 et 120 recherches par mois. De 2020 à 2025, août a été chaque année le mois le moins recherché : le terme suit le calendrier du travail.

Notre lecture est que la conversation est passée de la peur de ce que l’IA pourrait faire à la fatigue de vivre avec elle. C’est le glissement que décrit Han : la fatigue de celui qui peut tout faire.

Comment mesure-t-on l’anxiété face à l’IA

L’instrument le plus utilisé est l’échelle AIAS (Artificial Intelligence Anxiety Scale), publiée en 2019 par Yu-Yin Wang et Yi-Shun Wang. Elle distingue quatre dimensions :

1. Apprentissage : l’inquiétude de devoir apprendre à s’en servir.
2. Remplacement professionnel : la peur de perdre son emploi.
3. Cécité sociotechnique : le sentiment que la société adopte l’IA plus vite qu’elle n’en comprend les conséquences.
4. Configuration : le malaise face à des machines qui imitent des traits humains.

Ce qui ressort d’une étude sur 1 151 personnes

En 2025, Naciye Güliz Uğur et Faruk Dursun ont publié dans Frontiers in Psychiatry une étude portant sur 1 151 adultes en Turquie, qui mesurait neuf dimensions de l’anxiété face à l’IA sur une échelle de 1 à 5. Quelques résultats :

• Le score le plus élevé est allé à l’envie d’en apprendre davantage sur l’IA (4,03). Inquiétude et intérêt coexistent.
• La cécité sociotechnique obtenait aussi un score élevé (3,41).
• La technophobie, le rejet de la technologie, figurait parmi les plus bas (2,86).

L’utiliser davantage ne rassure pas toujours

On entend souvent que l’anxiété face à l’IA disparaît à l’usage. Les données sont moins nettes :

• Dans l’étude turque, ceux qui utilisaient l’IA obtenaient un score d’anxiété générale légèrement plus élevé que ceux qui ne l’utilisaient pas (3,82 contre 3,60). Et ceux qui s’en servaient depuis quatre ou cinq ans exprimaient plus de peur du remplacement professionnel que ceux qui s’en servaient depuis un an ou moins.
• Dans une étude saoudienne portant sur 300 personnes (Alkhalifah et ses collègues, 2024), ceux qui connaissaient l’IA sans l’avoir essayée présentaient une anxiété légèrement supérieure. Le lien avec la fréquence d’utilisation n’était pas significatif.

La conclusion prudente est que la familiarité n’est pas un antidote automatique. Mieux connaître l’outil, c’est aussi mieux voir ce qu’il est capable de faire.

Technostress et technophobie, deux choses distinctes

• La technophobie est un rejet de la technologie. La personne qui en souffre évite de l’utiliser.
• Le technostress apparaît souvent chez celui qui s’en sert tous les jours et en tire parti. Ce qui pèse, c’est le rythme, l’exigence et l’incertitude.

Cela rejoint les données précédentes : dans l’étude turque, la technophobie obtenait un score bas, et chez Gallup la crainte progressait surtout chez les jeunes et les diplômés. Il tient davantage de la fatigue face au connu que de la peur de l’inconnu.

Qui le vit avec le plus de sérénité

Les études ne décrivent pas de formule, mais certains traits reviennent chez les personnes qui traversent ce changement plus sereinement.

Une plus grande tolérance à l’incertitude. En 2016, le psychologue Nicholas Carleton a avancé que la peur de l’inconnu pourrait être la peur de fond de bien d’autres. Ceux qui supportent mieux de ne pas savoir comment une chose finira souffrent moins face à une technologie dont personne ne connaît l’avenir.

Des environnements qui accompagnent. En 2008, l’équipe de Tarafdar a identifié ce qui réduit le technostress dans les organisations : la formation à l’outil, un support technique accessible et la participation des salariés à la manière dont il est déployé. L’environnement pèse autant que la personne.

Un autre rapport à la performance. Han conclut La Société de la fatigue sur une idée positive empruntée à Peter Handke : face à la fatigue qui isole, celle de qui s’épuise seul à poursuivre sa performance, il existe une fatigue qui rapproche, celle qui permet de s’arrêter, de regarder et d’être avec les autres. Pour Han, cette capacité à s’arrêter est précisément ce qui nous distingue d’une machine qui calcule.

Ce que l’on ne sait pas

• Quels emplois changeront, et quand. Les prévisions sur l’emploi et l’IA ont été révisées tant de fois que cet article n’en fait aucune.
• Comment on le vit en France et dans les pays francophones. La plupart des données viennent des États-Unis ou d’enquêtes mondiales.
• Comment il évolue dans le temps. Presque toutes les études sont transversales : elles mesurent des personnes à un seul moment.
• Jusqu’où va Han. C’est un philosophe, pas un chercheur empirique : ses essais offrent un cadre de réflexion, pas des preuves.

Ce qui semble solide, en revanche, c’est l’idée centrale : l’IA change à la fois ce que nous faisons au travail et ce que nous pensons devoir faire. Pour qui s’intéresse à son propre rapport à l’exigence, le test de burn-out, celui sur le perfectionnisme et celui sur le syndrome de l’imposteur offrent une orientation, pas un diagnostic. Et pour ceux à qui le stress fait parfois un trou noir aux pires moments, l’article sur pourquoi le stress bloque la mémoire explique ce qui se passe dans le cerveau.

Sources

• Ahrefs, Keywords Explorer. Volume mensuel estimé de recherches pour « AI anxiety » et « AI fatigue » (États-Unis) et « technostress » (France), janvier 2020 à octobre 2026. Requête effectuée par nos soins le 14 octobre 2026.
• Alkhalifah, J. M., Bedaiwi, A. M., Shaikh, N., Seddiq, W. et Meo, S. A. (2024). Existential anxiety about artificial intelligence (AI): Is it the end of humanity era or a new chapter in the human revolution: questionnaire-based observational study. Frontiers in Psychiatry, 15, 1368122. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2024.1368122
• Brod, C. (1984). Technostress: The Human Cost of the Computer Revolution. Reading (Massachusetts) : Addison-Wesley.
• Carleton, R. N. (2016). Fear of the unknown: One fear to rule them all? Journal of Anxiety Disorders, 41, 5-21. https://doi.org/10.1016/j.janxdis.2016.03.011
• Cowan, R. S. (1983). More Work for Mother: The Ironies of Household Technology from the Open Hearth to the Microwave. New York : Basic Books.
• Gallup (2023, septembre). More U.S. workers fear technology making their jobs obsolete. https://news.gallup.com/poll/510551/workers-fear-technology-making-jobs-obsolete.aspx
• Han, B.-C. (2014). La Société de la fatigue. Paris : Circé. (Original allemand : Müdigkeitsgesellschaft, 2010).
• Han, B.-C. (2021). Undinge. Umbrüche der Lebenswelt. Berlin : Ullstein.
• Keynes, J. M. (1930). Economic possibilities for our grandchildren. Dans Essays in Persuasion (1931). Londres : Macmillan.
• Microsoft et LinkedIn (2024). 2024 Work Trend Index Annual Report: AI at Work Is Here. Now Comes the Hard Part.
• Ragu-Nathan, T. S., Tarafdar, M., Ragu-Nathan, B. S. et Tu, Q. (2008). The consequences of technostress for end users in organizations: Conceptual development and empirical validation. Information Systems Research, 19(4), 417-433.
• Salanova, M., Llorens, S., Cifre, E. et Nogareda, C. (2006). NTP 730: Tecnoestrés: concepto, medida e intervención psicosocial. Madrid : Instituto Nacional de Seguridad e Higiene en el Trabajo. https://www.insst.es/documentacion/colecciones-tecnicas/ntp-notas-tecnicas-de-prevencion/21-serie-ntp-numeros-716-a-750-ano-2006/ntp-730-tecnoestres-concepto-medida-e-intervencion-psicosocial
• Tarafdar, M., Tu, Q., Ragu-Nathan, B. S. et Ragu-Nathan, T. S. (2007). The impact of technostress on role stress and productivity. Journal of Management Information Systems, 24(1), 301-328.
• Upwork Research Institute (2024, juillet). Upwork study finds employee workloads rising despite increased C-suite investment in artificial intelligence. https://www.upwork.com/press/releases/upwork-study-finds-employee-workloads-rising-despite-increased-c-suite-investment-in-artificial-intelligence
• Uğur, N. G. et Dursun, F. (2025). The social anatomy of AI anxiety: gender, generations, and technological exposure. Frontiers in Psychiatry, 16, 1641546. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2025.1641546
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