Amazon supprime son classement en matière d'IA pour empêcher les employés de manipuler le système afin d'améliorer leurs scores d'utilisation : « N'utilisez pas l'IA juste pour le plaisir de l'utiliser »

Amazon supprime son classement en matière d'IA pour empêcher les employés de manipuler le système afin d'améliorer leurs scores d'utilisation : « N'utilisez pas l'IA juste pour le plaisir de l'utiliser »

Amazon a mis fin à son classement interne d'utilisation de l'IA après que des employés ont commencé à exécuter des tâches inutiles pour gonfler leurs scores, augmentant ainsi les coûts informatiques de l'entreprise. Le vice-président senior Dave Treadwell a mis fin à cette pratique et a adressé un message direct au personnel : « S’il vous plaît, n’utilisez pas l’IA juste pour le plaisir d’utiliser l’IA. » Amazon n’est pas un cas isolé. Cette tendance met en lumière un aspect plus profond de la manière dont le secteur technologique gère l’adoption de l’IA en interne : l’enthousiasme pour cette technologie a donné naissance à des structures d’incitation qui mesurent les mauvais indicateurs.

À l'instar de nombreuses grandes entreprises technologiques qui tentent de transformer des modèles d'IA « basiques » en outils rentables, Amazon se livrerait à des pratiques comptables douteuses. Selon des sources internes, l'entreprise encourage désormais activement ses employés à gonfler les indicateurs d'utilisation afin de maintenir l'élan de ses efforts dans le domaine de l'IA. Trois employés d'Amazon ont déclaré au Financial Times que les indicateurs internes d'utilisation de l'IA de l'entreprise étaient probablement gonflés. Selon ces sources, les employés utilisent MeshClaw, la plateforme d'IA interne d'Amazon, pour effectuer des tâches non essentielles dans le but de faire meilleure impression auprès de leurs responsables.

Récemment, un nouveau rapport révèle qu'Amazon a mis fin à son classement interne d'utilisation de l'IA après que des employés ont commencé à exécuter des tâches inutiles pour gonfler leurs scores, augmentant ainsi les coûts informatiques de l'entreprise. Ce classement s'appelait KiroRank et était intégré à la plateforme de développement Kiro d'Amazon. L'idée était simple : mesurer l'utilisation des outils d'IA par le personnel, classer les employés en conséquence et encourager l'adoption de ces outils dans toute l'entreprise. Le vice-président senior Dave Treadwell a depuis expliqué aux employés que le système partait d'une « bonne intention ». Mais il comportait également une faille que toute personne connaissant la loi de Goodhart aurait pu prévoir : dès qu'une mesure devient un objectif, elle cesse d'être une mesure utile.

Les employés ont rapidement compris que cet indicateur récompensait le volume. Ils ont donc trouvé des moyens de générer du volume. Les employés ont commencé à assigner des agents IA à des tâches inutiles, effectuant à plusieurs reprises des appels de faible valeur dans le but apparent de grimper dans le classement. Le terme interne utilisé par Amazon pour désigner ce comportement était « tokenmaxxing ». Il en a résulté une augmentation des coûts d’infrastructure et un classement rempli d’activités qui semblaient productives mais ne l’étaient pas. Treadwell a mis fin à cette pratique et a adressé un message direct au personnel : « S’il vous plaît, n’utilisez pas l’IA juste pour le plaisir d’utiliser l’IA. »


Une tendance dans le secteur technologique

Amazon n’est pas un cas isolé. Les employés de Meta se seraient livrés au même comportement, manipulant les tableaux internes d’utilisation de l’IA en faisant grimper la consommation de jetons sans générer de résultats significatifs. Cette tendance met en lumière un aspect plus profond de la manière dont le secteur technologique gère l’adoption de l’IA en interne : l’enthousiasme pour cette technologie a donné naissance à des structures d’incitation qui mesurent les mauvais indicateurs. L’utilisation n’est pas synonyme de valeur. Le nombre de jetons n’est pas synonyme de productivité.

Cette distinction est plus importante qu’il n’y paraît. L’infrastructure d’IA coûte cher. Chaque jeton traité consomme de la puissance de calcul, ce qui a un coût. Lorsque les employés gonflent l’utilisation pour améliorer leurs scores plutôt que pour résoudre de vrais problèmes, les entreprises absorbent des coûts réels sans aucun bénéfice commercial. À grande échelle, dans une organisation de la taille d’Amazon, cela s’accumule rapidement. L’investissement même que ces entreprises consacrent à l’IA est en partie gaspillé lorsque les incitations à l’adoption ne sont pas contrôlées.

Comme l'a rapporté le Financial Times, cet épisode illustre à quelle vitesse la pression visant à démontrer l'adoption de l'IA peut engendrer des comportements contre-productifs. L'ironie est frappante : les entreprises qui tentaient d'accélérer une véritable intégration ont fini par mesurer exactement le contraire. C'est un engagement superficiel, conçu pour satisfaire un indicateur plutôt que pour améliorer un flux de travail, que le classement a finalement récompensé.

Une leçon pour les dirigeants de la tech

La réponse d'Amazon est instructive. Plutôt que de simplement supprimer le classement et de passer à autre chose, l’entreprise a adopté un nouvel indicateur interne qu’elle appelle « déploiements normalisés », conçu pour capturer le travail significatif piloté par l’IA plutôt que le volume brut d’activité. Le cadrage est important : Amazon signale que l’objectif n’est pas d’utiliser davantage l’IA, mais de mieux l’utiliser. Qu’un cadre supérieur dise au personnel de ne pas utiliser l’IA pour l’IA elle-même constitue, dans le contexte actuel du secteur, une correction de cap notable.

Toutes les grandes entreprises technologiques se sont publiquement engagées à adopter l’IA de manière agressive en interne. Microsoft a intégré Copilot à l’ensemble de sa gamme de produits. Google a associé Gemini à ses outils de travail. Amazon a elle-même imposé une utilisation plus large des outils de codage IA au sein de ses équipes d’ingénierie. La pression pour afficher des résultats mesurables est bien réelle, et lorsque KiroRank a créé un classement visible et compétitif, cela cadrait parfaitement avec cette exigence. Le problème était que cet indicateur ne comportait aucun filtre de qualité. Seule la quantité était prise en compte.

Pour les dirigeants d'entreprise qui mettent en place des programmes d'IA en interne, la leçon est claire. Les indicateurs d'adoption qui récompensent le volume sans évaluer les résultats seront détournés. Le coût ne se limite pas au gaspillage de ressources informatiques. Il s'agit du coût, plus difficile à quantifier, lié au fait que les employés apprennent à utiliser l'IA plutôt qu'à la développer comme une véritable compétence. Cet écart aura son importance lorsque les entreprises tenteront de déterminer si leurs investissements en IA génèrent de réels gains de productivité ou ne sont qu'une simple activité.

Ce rapport rappelle des témoignages d'employés d'Amazon et une étude portant sur plus de 163 000 salariés qui convergent vers le même constat : loin de libérer du temps, l'intelligence artificielle (IA) génère une surcharge de travail inédite. Derrière les promesses d'efficacité et de semaines de quatre jours, se dessine une réalité bien plus sombre et structurelle. À cela s'ajoute le fait que les entreprises de la tech commencent à imposer l'utilisation de l'IA : les GAFAM surveillent désormais l'utilisation de l'IA par leurs employés dans le cadre des évaluations de performance.

Sources : Dave Treadwell, vice-président senior d'Amazon, Financial Times

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