Sergey Brin pousse les équipes de Google à 60 heures par semaine pour l’IA

Sergey Brin remet la pression sur les équipes d’intelligence artificielle de Google. Dans un mémo interne révélé par la presse américaine en février 2025, le cofondateur de l’entreprise recommande aux salariés qui travaillent sur Gemini de passer au moins chaque jour ouvré au bureau et de viser 60 heures de travail par semaine. L’objectif est clair : accélérer le développement des modèles de Google dans une compétition devenue centrale pour toute l’industrie technologique.

La formule frappe parce qu’elle associe deux sujets particulièrement sensibles : le retour au bureau et l’allongement du temps de travail. Elle est aussi chargée d’un paradoxe. Les ingénieurs concernés développent des systèmes capables d’automatiser une part croissante des tâches intellectuelles, notamment l’écriture de code. Pourtant, le message de Sergey Brin ne dit pas que Google s’apprête à remplacer ses ingénieurs. Il plaide avant tout pour une mobilisation plus intense afin que Google conserve, ou retrouve, une position de premier plan dans l’IA.

Ce que Sergey Brin demande aux équipes de Gemini

Le mémo ne s’adresse pas indistinctement à tous les salariés de Google. Il vise les équipes mobilisées sur Gemini, la famille de modèles et de produits d’IA de Google. Sergey Brin y présente 60 heures hebdomadaires comme le « niveau idéal de productivité ». Il recommande parallèlement de travailler au bureau chaque jour ouvré.

La distinction est importante. Le message décrit une orientation forte portée par l’un des fondateurs de Google, mais il ne détaille pas une nouvelle règle contractuelle applicable à l’ensemble du groupe. Il ne précise pas non plus les modalités concrètes qui accompagneraient cette recommandation, par exemple le suivi du temps de travail, les exceptions possibles ou l’organisation des équipes.

Le choix des mots traduit une vision très compétitive. Sergey Brin évoque une « course finale » vers l’intelligence artificielle générale, souvent désignée par le sigle AGI, pour artificial general intelligence. Cette expression ne correspond pas à une capacité précisément définie ni à un seuil scientifique unanimement reconnu. Elle désigne, dans le débat technologique, l’idée d’une IA qui serait capable de réussir un très large éventail de tâches intellectuelles avec une souplesse comparable à celle d’un humain.

Pourquoi le cofondateur de Google revient au premier plan

Sergey Brin a cofondé Google avec Larry Page en 1998. Avec la création d’Alphabet en 2015, il est devenu président de la maison mère, tandis que Sundar Pichai dirigeait Google puis Alphabet. En décembre 2019, Sergey Brin et Larry Page avaient annoncé leur retrait de leurs fonctions exécutives, tout en restant membres du conseil d’administration et actionnaires majeurs.

Son implication plus visible dans l’IA témoigne de l’importance stratégique prise par ce domaine. Google possède depuis longtemps des compétences de premier rang en recherche informatique. L’entreprise a notamment réuni ses activités de recherche sous la bannière Google DeepMind en 2023. Mais l’arrivée de ChatGPT, lancé par OpenAI à la fin de 2022, a modifié le rythme du marché et les attentes du public.

Google doit désormais faire face à plusieurs concurrents aux stratégies différentes :

• OpenAI, dont les modèles ont popularisé les assistants conversationnels et dont le partenariat avec Microsoft offre une large capacité de diffusion.
• Meta, qui développe des modèles de la famille Llama et met l’accent sur une diffusion plus ouverte de certaines de ses technologies.
• D’autres acteurs, des jeunes pousses spécialisées aux grands groupes technologiques, qui recrutent des chercheurs, achètent des capacités de calcul et intègrent l’IA dans leurs produits.

Dans ce contexte, l’engagement personnel de Sergey Brin a une portée symbolique. Il rappelle que la course à l’IA ne se joue pas uniquement dans les démonstrations de produits. Elle dépend aussi de la vitesse à laquelle une entreprise peut améliorer ses modèles, les évaluer, les déployer et corriger leurs défauts.

Pourquoi privilégier le bureau et 60 heures de travail ?

Le raisonnement de Sergey Brin repose sur une idée simple : les travaux les plus complexes progressent plus vite lorsque les personnes qui les mènent échangent fréquemment et directement. Concevoir un modèle d’IA de grande taille implique des chercheurs, des ingénieurs logiciels, des spécialistes des infrastructures, des équipes chargées de l’évaluation et des responsables produits. Une correction apportée à un modèle peut avoir des effets sur son coût d’exécution, ses réponses, sa sécurité ou son intégration dans un service.

Pour le cofondateur de Google, la présence physique doit donc réduire les frictions : une décision est discutée plus vite, un problème technique est signalé plus tôt, une idée peut passer plus facilement d’une équipe à l’autre. Cette conviction explique son insistance sur le travail sur site.

Les 60 heures représentent toutefois un seuil élevé. Rapportées à une semaine de cinq jours, elles correspondent en moyenne à douze heures quotidiennes. Même sans constituer une règle formelle annoncée à l’échelle du groupe, une telle recommandation venant d’un fondateur peut peser sur les attentes des salariés et des managers.

L’intensité du travail ne garantit pas à elle seule une percée technologique. Les avancées en IA dépendent également de la qualité de la recherche, de l’accès aux données, de la puissance de calcul, de la fiabilité des évaluations et de la capacité à attirer et retenir les talents. Des semaines plus longues peuvent accélérer certains cycles de développement, mais elles soulèvent aussi la question de la durée dans le temps d’un tel effort.

L’IA peut-elle réellement remplacer les ingénieurs qui la construisent ?

Le titre du débat est tentant : faut-il travailler davantage à construire des outils susceptibles, un jour, de remplacer une partie de son propre travail ? La réalité est plus nuancée. Les modèles génératifs peuvent déjà produire du code, expliquer des fonctions, proposer des tests ou aider à repérer des erreurs. Ils peuvent ainsi automatiser certaines tâches répétitives et accélérer la production d’un premier brouillon technique.

Mais le code généré doit être vérifié. Un outil peut proposer une solution erronée, introduire une faille de sécurité, méconnaître le contexte d’un produit ou produire une réponse qui fonctionne dans un cas très limité. Les ingénieurs restent responsables de définir le problème, d’arbitrer entre plusieurs options, de tester le résultat et d’assumer les conséquences de la mise en production.

Le mémo de Sergey Brin encourage justement les équipes à employer davantage les outils d’IA dans leur activité quotidienne. La logique est circulaire, mais cohérente avec la stratégie de Google : des ingénieurs qui utilisent l’IA pour coder ou expérimenter peuvent, en théorie, développer plus rapidement une IA elle-même utile aux programmeurs.

Une consigne qui ravive le débat sur l’équilibre de vie

La promesse d’une meilleure productivité peut difficilement être séparée de ses effets humains. Une semaine de 60 heures laisse moins de place au repos, à la vie familiale, aux déplacements et aux activités personnelles. Or les métiers de recherche et d’ingénierie exigent aussi de la concentration, de la créativité et une attention soutenue aux détails. Ces qualités ne se mesurent pas uniquement au nombre d’heures passées devant un écran ou dans un bureau.

Le sujet est d’autant plus sensible que les entreprises technologiques ont beaucoup expérimenté le travail hybride depuis la pandémie de Covid-19. Le retour au bureau a déjà suscité des débats dans de nombreux groupes, entre les défenseurs de la flexibilité et ceux qui estiment que la proximité physique facilite l’innovation. Sergey Brin prend clairement parti pour la seconde approche dans les équipes qui travaillent sur Gemini.

Il faut également distinguer une culture de mobilisation ponctuelle d’un modèle durable. Lorsqu’un projet connaît une phase critique, une équipe peut accepter une charge de travail exceptionnelle. Lorsque ce rythme devient une norme implicite, le risque est que les salariés évaluent leur engagement non plus à la qualité de leurs résultats, mais à leur disponibilité permanente. Le mémo ne répond pas à cette tension, mais il la rend particulièrement visible.

Ce que cette stratégie dit de la course à Gemini

Gemini n’est pas seulement un projet de recherche. Pour Google, c’est une plateforme destinée à alimenter des assistants, des outils de création, des fonctions de recherche et des services pour les particuliers comme pour les entreprises. Le défi consiste donc à faire progresser les capacités des modèles tout en les rendant fiables, rapides et utilisables à très grande échelle.

Cette ambition explique l’insistance de Sergey Brin sur l’adoption interne des outils d’IA. Une entreprise qui veut convaincre le public et les organisations d’utiliser ses modèles doit aussi montrer que ses propres équipes en tirent parti. L’usage quotidien peut révéler des défauts qu’un test en laboratoire ne détecte pas, améliorer les retours produits et pousser les équipes à corriger rapidement ce qui bloque les utilisateurs.

La course ne se limite toutefois pas à publier un modèle plus performant. Google doit aussi répondre à plusieurs questions : les outils donnent-ils des réponses suffisamment fiables ? Sont-ils simples à intégrer dans les services existants ? Leur coût est-il soutenable ? Comment limiter les erreurs, les usages abusifs ou la fuite d’informations sensibles ? Le rythme de travail peut influer sur la vitesse de réponse à ces questions, mais il ne les résout pas automatiquement.

Ce qu’il faut surveiller

La première inconnue concerne la traduction de cette recommandation dans l’organisation quotidienne de Google. Deviendra-t-elle une simple exhortation réservée à une période de forte mobilisation, ou une norme plus durable pour les équipes de Gemini ? La différence est majeure pour les salariés concernés.

Il faudra aussi observer si l’usage accru de l’IA par les ingénieurs se traduit par des gains de productivité mesurables et par de meilleurs produits. Le développement assisté par IA promet d’accélérer certaines tâches, mais il impose également de nouvelles méthodes de vérification pour éviter que des erreurs ne se propagent plus vite.

Enfin, la déclaration de Sergey Brin pose une question qui dépasse Google : dans une industrie où les outils sont conçus pour automatiser une part du travail intellectuel, la réponse des entreprises sera-t-elle de réduire le temps de travail grâce aux gains de productivité, ou de demander une production toujours plus intense ? En ce mois de février 2025, le message envoyé aux équipes de Gemini privilégie sans ambiguïté la seconde option.