Analyser les signes de l'épuisement professionnel grâce aux données et à l'IA

Il arrive que l'on ressente une fatigue intense ou une baisse de motivation, même lorsque la charge de travail semble objectivement gérable. Pour comprendre les causes de cette fatigue qui ne s'explique pas uniquement par le nombre total d'heures travaillées, j'ai décidé d'analyser mes données de suivi du temps sur un mois.

Pour cette expérience, j'ai exporté mes données ToggleWear au format CSV depuis Toggl Track et je les ai soumises à une IA (comme Google Gemini) avec une consigne simple : analyser mes habitudes de travail pour identifier des signes d'épuisement.

Exemple de données analysées

L'IA a examiné les journaux d'activité pour extraire les caractéristiques de mon rythme de travail, comme dans cet échantillon :

"Description","Duration","Member","Email","Project","Tags","Start date","Start time","Stop date","Stop time"
"Research","0:14:20","FocusSeeker","user@email.com","ToggleWear","-","2025-12-05","23:51:22","2025-12-06","00:05:42"
"Final Review","0:05:00","FocusSeeker","user@email.com","ToggleWear","-","2025-12-06","01:05:16","2025-12-06","01:10:16"

Résultats de l'analyse IA : Identifier les sources de fatigue

L'analyse a révélé que si mon temps de travail hebdomadaire avoisinait les 40 heures, c'était le rythme de ce travail qui posait problème.

1. Fragmentation travail-repos : La fatigue ne provenait pas de la quantité de travail, mais du manque de vraies pauses et des changements de contexte incessants. Les sessions de travail tardives entraînaient un « effet vampire », réduisant la concentration le lendemain matin et augmentant les temps de latence entre les tâches.
2. Changements de tâches fréquents : Les données ont montré que je changeais de projet 5 fois pendant les heures de pointe. Cette fragmentation empêche d'atteindre un état de « Deep Work » (travail profond) et augmente considérablement la fatigue cérébrale.
3. Absence de cycles de récupération : Plusieurs blocs de travail de plus de 6 heures ont été identifiés sans aucune trace de « Récupération », ignorant ainsi le cycle naturel de concentration de 90 minutes du cerveau humain.

Pistes d'amélioration basées sur les données

À partir de cette analyse, plusieurs stratégies peuvent être mises en place pour préserver son énergie :

• Gestion explicite du repos : Considérer le repos comme une activité à part entière. En créant un projet « Récupération » dans ToggleWear et en affichant l'objectif quotidien sur le cadran de la montre, on s'encourage à respecter ses temps de pause.
• Utilisation du rappel haptique : Au lieu d'une alarme sonore intrusive, utiliser les vibrations de la montre pour signaler la fin d'un cycle Pomodoro permet de faire une pause sans déranger son entourage.
• Ancrage visuel : Garder le minuteur de la tâche en cours visible sur l'écran de la montre rappelle de rester concentré sur l'objectif actuel et limite la tentation de passer prématurément à une autre micro-tâche.

Les données consignées ne sont pas seulement des traces du passé ; elles sont des indicateurs précieux pour mieux comprendre ses propres habitudes. Analyser ces données est une première étape essentielle pour prévenir le burnout et trouver un rythme de travail plus durable.

Maîtrisez votre temps avec ToggleWear