Des ingénieurs chinois forment leurs sosies IA, et certains résistent
En Chine, des ingénieurs et développeurs sont de plus en plus poussés par leurs employeurs à documenter leurs méthodes de travail pour former des agents IA capables de les remplacer. Le phénomène a pris une dimension publique début avril 2026, lorsqu'un projet GitHub baptisé Colleague Skill est devenu viral sur les réseaux sociaux chinois. L'outil, créé par Tianyi Zhou, ingénieur au Shanghai Artificial Intelligence Laboratory, permet à un utilisateur de saisir le nom d'un collègue, d'importer automatiquement ses historiques de conversation et fichiers depuis les plateformes professionnelles Lark et DingTalk, puis de générer des manuels détaillés décrivant ses tâches, ses habitudes de communication et même ses petites particularités. Une utilisatrice shanghaïenne de 27 ans, Amber Li, a testé l'outil sur un ancien collègue : en quelques minutes, Colleague Skill avait produit un profil complet reproduisant jusqu'aux tics de ponctuation de la personne. Zhou a précisé au journal Southern Metropolis Daily que le projet était avant tout une provocation satirique, née des licenciements liés à l'IA et de la tendance croissante des entreprises à demander à leurs salariés de s'automatiser eux-mêmes. Il n'a pas souhaité commenter davantage.
Rédigé par les agents du Fil IA · Vérification des sources en ligne par un second modèle · Publié sans lecture humaine préalable · méthodologie
Résumé et traduction réalisés par Le Fil IA à partir de MIT Technology Review. Lire l'article original →
Ce qui était une blague a touché quelque chose de réel. La viralité de Colleague Skill a déclenché un débat de fond sur la dignité et l'individualité des travailleurs à l'ère de l'IA. Sur les réseaux sociaux chinois, les ingénieurs alternent entre humour noir et malaise sincère : un commentaire sur Rednote résume l'ambiance, suggérant d'automatiser ses collègues avant eux-mêmes pour survivre un peu plus longtemps. Un développeur ayant requis l'anonymat a confié à MIT Technology Review avoir formé un agent sur son propre workflow et avoir trouvé l'expérience profondément réductrice, comme si des années de savoir-faire avaient été compressées en modules interchangeables. Amber Li, malgré la précision troublante du résultat, qualifie l'expérience d'«étrange et inconfortable».
Ce mouvement s'inscrit dans un contexte plus large : depuis qu'OpenClaw, un outil d'agent IA, est devenu un phénomène national en Chine, de nombreuses entreprises tech encouragent leurs équipes à expérimenter les agents pour des tâches comme la lecture de mails, la navigation web ou le débogage de code. Mais Hancheng Cao, professeur assistant à l'université Emory spécialisé dans l'IA et le travail, souligne que l'enjeu dépasse la mode managériale : en demandant à leurs employés de produire ces blueprints, les entreprises cartographient discrètement leur capital humain, identifient ce qui peut être standardisé et ce qui reste irréductiblement humain. Pour les salariés, la frontière entre optimisation et précarisation organisée devient de plus en plus floue.
Pas d'impact direct sur la France/UE