La surcharge est un défaut de priorisation

5 juillet 2026 · Aliocha Iordanoff

Les agents d’intelligence artificielle que nous déployons reçoivent tous des limites explicites : un budget de calcul, un nombre maximal d’itérations, des règles d’arrêt, des garde-fous qui leur interdisent certaines actions. Isaac Asimov l’avait posé dès 1942 dans ses trois lois de la robotique : la troisième impose aux robots de protéger leur propre existence. Nous savons écrire l’autopréservation dans le code de nos machines ; je cherche encore l’organisation qui l’a écrite pour ses équipes.

Quand une équipe s’épuise, le diagnostic qui vient est celui de la surcharge : trop de travail pour trop peu de bras. Le mot lui-même place la cause à l’extérieur des personnes et de leurs choix, et ouvre le registre de la victime, première position du triangle dramatique décrit par Stephen Karpman. Une fois la victime installée, le persécuteur ne tarde jamais (la direction, le client, l’outil), ni le sauveur appelé à la rescousse ; et de fait, ce diagnostic appelle toujours des réponses de sauveur : recruter, automatiser, tenir. Ce que j’observe est différent. La surcharge est le plus souvent le symptôme d’un défaut de priorisation, et ce défaut se loge à trois étages : la personne, qui ne hiérarchise pas son propre travail ; l’équipe, donc son manager, qui ne tranche pas entre les demandes ; l’organisation entière, où le savoir-faire de priorisation n’a jamais été construit. À chacun de ces étages, le travail en attente n’est pas trié. Il s’accumule.

L’IA rend la priorisation plus difficile, pas moins nécessaire

L’arrivée des IA dans le travail intellectuel ajoute une difficulté nouvelle : les délais deviennent imprévisibles. Une partie des travaux s’exécute dix fois plus vite qu’avant ; une autre, qu’on croyait expédiée, s’enlise dans la vérification, la reprise, le cadrage qu’il aurait fallu faire d’abord. Les plans de charge, déjà fragiles, perdent leur matière première : des durées à peu près fiables.

Et le raccourcissement des temps ne supprime pas l’arbitrage, il le densifie. Plus une équipe peut produire dans une même semaine, plus la liste de ce qu’elle pourrait faire s’allonge, et plus le choix de ce qu’elle fera est complexe. Le tri que l’on pouvait différer quand la réalisation était plus lente devient une activité à maintenir tout au long des journées, qui conditionne tout le reste.

Peut-être la dernière mission confiée aux humains

Je crois que la priorisation est en train de devenir le cœur du travail humain, peut-être son dernier territoire réservé : décider par quoi on commence, à quoi on renonce, jusqu’où on pousse la qualité avant de déclarer le travail terminé. Cela heurte notre perfectionnisme : s’arrêter avant la fin, choisir le good enough que défend le psychologue Thomas Curran dans The Perfection Trap, est un acte de priorisation à part entière dont certains leaders ont le talent.

Les IA formulent sur tout cela des préconisations argumentées, souvent pertinentes, et je m’en sers. La décision reste pour l’instant très humaine. Elle engage une responsabilité, un rapport au risque, une vision de ce qui compte. Personne ne délègue cela à un outil, pour l’instant du moins.

Mon pari : l’IA ne résoudra pas la surcharge

Les entreprises où la surcharge fait des dégâts sont, dans ce que j’observe, celles où il n’existe ni savoir-faire ni culture de la priorisation relative du travail, et donc pas davantage de culture de l’arrêt : on n’y abandonne jamais un projet, on le laisse mourir sans le dire. Mon pari est que l’IA n’y réglera rien. Donner des outils plus rapides à une organisation qui ne sait pas prendre des décisions accélère la file d’attente sans jamais décider de ce qui en sort.

Le courant agile l’a introduite très tôt, le kanban en a fait une mécanique : limiter le travail en cours, forcer le tri, assumer ce qu’on ne fait pas. Très peu d’équipes ont su le tenir durablement et en faire une culture, parce que la mécanique ne suffit pas quand la décision d’abandonner n’est pas portée par le haut de la pyramide d’autorité.

Ce que l’Holacracy a compris de la hiérarchie

Le cadre le plus abouti que je connaisse sur ce point vient de l’Holacracy, que je pratique depuis des années dans ma propre organisation. Chaque leader de rôle y priorise lui-même son travail, à une condition : respecter les priorités posées par le leader du cercle où vit son rôle, et ainsi de suite, par emboîtements successifs, jusqu’au sommet de l’organisation.

Ce paradigme réhabilite la hiérarchie en explicitant ce qu’on attend d’elle. Le sommet n’a plus à distribuer les tâches ; il lui est demandé un immense talent de priorisation générale, assez clair et assez tenu pour que chacun, à son étage, puisse trancher sans remonter demander. La hiérarchie cesse d’être un circuit d’assignation et devient une architecture de priorités emboîtées. C’est exigeant, bien plus que de faire des to-do lists, et c’est ce qui permet à l’autonomie de ne pas se dissoudre dans l’arbitraire.

La version organisationnelle de la troisième loi d’Asimov pourrait se résumer ainsi : savoir, à chaque étage, par quoi on commence, ce qui peut attendre et ce qu’on abandonne. Cette compétence se construit, comme se construit un référentiel de rôles ou un circuit de décision. Elle se travaille mieux avant l’arrivée des outils qu’après.