Le jour où mes agents ont repeint mon année GitHub.

Mardi soir, je passe sur mon profil GitHub. Tout à droite du graphe, il y a une case vert foncé. Je la survole : « 618 contributions on October 10th ». C’était samedi.

Le reste de l’année, lui, a pâli. Des mois de travail, des journées dont j’étais plutôt content, tout est passé au même vert délavé.

Depuis fin septembre, je fais tourner une flotte d’agents IA sur une dizaine de dépôts, et ils commitent beaucoup. Leur meilleure journée est devenue la référence de mon graphe, et tout ce que j’avais fait avant s’est retrouvé écrasé en dessous.

Comment une journée repeint une année

Je pensais que GitHub colorait les cases selon un barème fixe. En fait, il prend votre jour le plus haut, coupe l’échelle en quatre tranches égales et classe chaque jour dans l’une d’elles (des développeurs l’ont vérifié en recalculant le graphe, sur Stack Overflow). Quand j’ai relevé les données quelques heures plus tard, mon maximum était à 622. La tranche la plus pâle allait donc de 1 à 155 contributions, alors que ma journée active médiane en compte 17.

Avant les agents Avec les agents

1 jour se détache du vert pâle, sur mes 248 jours actifs d'avant les agents

GitHub découpe l'échelle, de 0 au jour maximum, en quatre tranches égales. Avec un maximum à 622, tout jour sous 156 contributions est vert pâle.

Au 26 septembre, mon record était de 184, et 39 de mes 248 jours actifs se détachaient du vert pâle. Au 13 octobre, il en reste un seul. Ces journées n’ont pas bougé d’un commit, l’échelle a juste grimpé jusqu’à 622.

Ce que valent ces 622 contributions

Ce samedi, mon journal d’agents a vu passer 541 commits. C’est un petit collecteur qui tourne sur mon Mac et note mes sessions avec les agents, mes messages et les commits. Sur ces 541 commits, 487 sont co-signés par un agent. GitHub compte en plus les pull requests, les relectures et les issues, d’où l’écart avec 622.

Ce carré vert foncé, c’est donc surtout le travail de mes agents. Et je ne dois pas être le seul dans ce cas : GitHub a reçu un milliard de commits sur toute l’année 2025, et en avril 2026 son COO en annonçait 275 millions… par semaine (Kyle Daigle, cité par Simon Willison).

Et moi, dans tout ça ?

Pour le savoir, j’ai comparé mes 17 jours de travail avec des agents du 7 au 25 septembre, avant la flotte (les 2 journées sans aucune session ne comptent pas), aux 16 jours du 27 septembre au 12 octobre.

Depuis que mes agents commitent, en moyenne par jour d'activité (avant = ×1)

×1×2×4×6×8

• Commits41,8 → 285,1 par jour

  ×6,8

• Mon temps avec les agents5,1 → 9,4 h par jour

  ×1,8

• Mes changements de projet11,8 → 77,9 par jour

  ×6,6

Les commits ont été multipliés par 6,8, ça je m’y attendais. Mon temps passé avec les agents a presque doublé, de 5 h à plus de 9 h par jour, et mes changements de projet ont été multipliés par 6,6, au rythme des commits. Et encore, ces heures ne comptent que les quarts d’heure où j’ai écrit à un agent : le temps passé à relire, à tester ou à réfléchir sans rien taper n’y est pas.

Avant la flotte, je passais d’un dépôt à l’autre toutes les 26 minutes en moyenne. Maintenant, c’est toutes les 7 minutes.

Pratima Arora (Smartsheet) le dit très bien sur le blog de Stack Overflow : « The hours haven’t changed, but the density of work has » (Stack Overflow, mai 2026). Chez moi, c’est pire : les heures ont presque doublé et, en plus, la densité a plus que triplé.

Le samedi, heure par heure

Entre 18 h et 19 h, j’ai changé de projet 23 fois, en moyenne toutes les 2 minutes et 36 secondes. Sur toute la journée, de 12 h 29 à 1 h 38, ça fait 151 changements entre 13 dépôts. Après mon dernier message, les agents ont continué tout seuls et ont encore poussé 46 commits entre 2 h et 5 h du matin.

Ça me rappelle une étude de Gloria Mark (université de Californie à Irvine) sur le travail interrompu. On compense en allant plus vite, « but this comes at a price: experiencing more stress, higher frustration, time pressure and effort » (CHI 2008). En 2008, on était interrompu par un e-mail ou par un collègue. Ce samedi, je me suis interrompu moi-même 151 fois, dès qu’un agent avait fini et attendait une réponse.

Le brouillard du soir

Cette fatigue a maintenant un nom, l’« AI brain fry », proposé par le BCG. Dans leur enquête auprès de 1 488 salariés américains, 14 % de ceux qui utilisent l’IA disent l’avoir vécue, et les plus exposés supervisent plusieurs agents en même temps (Axios, mars 2026, d’après l’étude publiée dans la Harvard Business Review). Ils parlent d’un bourdonnement dans la tête et de décisions qui prennent plus de temps.

Sur GitHub, cette journée reste ma plus belle case de l’année.

Ce que j’aimerais voir à la place

J’avais déjà mesuré mes blocs de concentration dans Le pommier et le panier : 13 minutes en moyenne, contre 81 un an plus tôt. Il me manquait un compteur pour les changements de contexte.

C’est pour ça que je construis Humanload. Il compte, sur votre poste, ce que GitHub ne voit pas, comme les décisions que vous tranchez pour vos agents ou les sessions qui attendent votre réponse. Les chiffres de cet article sortent de sa version zéro, qui n’est autre que mon propre journal. Si ça vous parle, la liste d’attente est ouverte.

Quant à mon graphe GitHub, il va rester vert pâle au moins jusqu’en octobre 2027, quand ce samedi sortira de la fenêtre d’un an. Ou plus longtemps, si mes agents battent leur record d’ici là.

Méthode. Les contributions viennent de mon profil GitHub public, relevé le 13 octobre 2026 (heure de Paris). Le reste sort de mon journal d’agents, avec des journées comptées de 5 h à 5 h le lendemain. Je compte un changement de projet quand deux de mes messages consécutifs partent dans deux dépôts différents, et le temps passé avec les agents en quarts d’heure où je leur ai écrit au moins un message. Tous les dépôts de ce samedi sont personnels.