L’IA accroît la productivité, mais complique encore le travail

Résumé

Une enquête menée auprès de 1 700 dirigeants révèle que l’IA rend l’évaluation des salariés plus difficile et alourdit la supervision des équipes.

Les faits

Plus de la moitié des cadres dirigeants interrogés déclarent avoir davantage de difficultés à évaluer le travail de leurs collaborateurs depuis l’adoption de l’IA. L’enquête Nielsen, commandée par Monday.com, a été menée auprès de 1 700 directeurs et cadres supérieurs dans sept pays. Les productions livrées aux managers étant souvent déjà très abouties, il devient plus difficile de distinguer la contribution humaine de celle de l’IA. Près de la moitié des managers consacrent désormais davantage de temps à examiner et orienter le travail de leurs équipes. L’enthousiasme reste néanmoins marqué : 94 % des managers interrogés se disent impatients d’améliorer leur travail grâce à l’IA. Michal Miller Levi, responsable des études de marché et de la connaissance client chez Monday.com, estime que les entreprises peinent surtout à suivre le rythme d’évolution de la technologie. « L’IA fonctionne très bien pour eux individuellement, mais leur rôle de managers est différent : ils doivent aussi faire avancer l’organisation. Leur difficulté vient du fait que l’IA évolue plus vite que les processus organisationnels », explique-t-elle. L’IA transforme également les critères d’évaluation. 78 % des répondants indiquent avoir changé leur manière de juger les salariés, en accordant davantage d’importance à la capacité à rédiger des instructions, à choisir les tâches à déléguer à l’IA et à expérimenter de nouvelles méthodes de travail. Par ailleurs, 46 % des managers utilisent l’IA pour éclairer leurs décisions et 39 % s’en servent pour rédiger des évaluations de performance, ce qui pourrait renforcer les biais du processus. La gestion des outils et des agents autonomes ajoute une couche de complexité. 57 % des managers constatent que leur organisation utilise davantage d’outils qu’auparavant, tandis qu’environ 51 % jugent ces outils plus interdépendants. Seuls 29 % estiment leur infrastructure IA pleinement optimisée et centralisée. Dans le même temps, 58 % s’attendent à superviser davantage d’agents IA que de salariés au cours de l’année suivante, et 46 % craignent de perdre le contrôle de leurs actions.

Pourquoi c’est important

Ces résultats montrent que le déploiement de l’IA ne se résume pas à un gain d’efficacité individuelle. Les managers doivent vérifier les productions des agents, décider quelles tâches leur confier et intervenir lorsque leurs résultats posent problème. Cette supervision constitue une nouvelle forme de travail invisible, alors même que les organisations disposent encore de processus insuffisamment adaptés. L’enjeu devient donc autant une question de gouvernance que de productivité. La multiplication des outils, les usages non approuvés et la difficulté à attribuer les contributions humaines compliquent la responsabilité managériale. Les entreprises devront encadrer les critères d’évaluation, maintenir une intervention humaine dans les décisions importantes et mieux centraliser leur infrastructure pour éviter que l’IA ne déplace simplement la charge de travail.

Questions fréquentes

Pourquoi l’IA rend-elle l’évaluation des salariés plus difficile ?

Les productions étant souvent très abouties, les managers distinguent moins facilement la contribution du salarié de celle de l’IA.

Combien de managers ont modifié leurs critères d’évaluation ?

78 % des répondants déclarent avoir changé leur manière d’évaluer les salariés après l’adoption de l’IA.

Les managers utilisent-ils l’IA pour évaluer leurs équipes ?

Oui. 46 % l’utilisent pour éclairer leurs décisions et 39 % pour rédiger des évaluations de performance.

Combien de managers s’attendent à superviser davantage d’agents que de salariés ?

58 % des managers interrogés s’attendent à superviser davantage d’agents IA que de salariés au cours de l’année suivante.

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Rédaction spécialisée dans la veille et l’analyse de l’actualité de l’intelligence artificielle, des puces IA, des robots, des agents IA et de la recherche.