Dans son rapport Technology Trends Outlook 2026, McKinsey avance un point qu’on entend moins dans le discours sur l’IA : les assistants génératifs peuvent aussi faire baisser la productivité au travail. Le cabinet indique même qu’après l’arrivée d’outils agentiques, la productivité a recule dans 30 % des organisations. Autrement dit, automatiser ne veut pas dire, par défaut, obtenir un gain net.
Sur le terrain, les promesses de rédaction plus rapide, de résumés instantanés et de planification sans effort ne tiennent pas toujours. Un nombre croissant d’études reprises par McKinsey et par le Massachusetts Institute of Technology (MIT) va même dans l’autre sens. Quand il faut corriger les erreurs, enlever les répétitions, vérifier les faits, puis refaire une partie du travail, le bénéfice de départ peut disparaître en un rien de temps.
Le piège tient en peu de mots. Si vous passez plus de temps à réparer un texte, un résumé ou une présentation produits par la machine qu’à rédiger vous-même un premier jet, vous êtes face à ce que certains chercheurs cités par McKinsey et le MIT appellent une « friction de productivité ».
Les travaux récents mentionnés par McKinsey et le MIT montrent aussi que les salariés consacrent en moyenne 6,4 heures par semaine à superviser, contrôler et corriger les résultats produits par ces outils. Cela pèse environ 37 % de tout le temps lié à leur usage, alors que, dans le même ensemble de travaux, seulement 35 % de ce temps est jugé immédiatement productif.
Trois signaux doivent faire réagir. Le premier : vous passez vos journées à retoucher. Le deuxième : la vérification finit par prendre plus de temps que la création, surtout pour les résumés de documents, les recherches rapides ou les messages professionnels, où une erreur factuelle peut forcer à tout reprendre.
Et le troisième ne s’arrête pas à la personne qui utilise l’outil. Il se diffuse dans l’équipe. D’après les recherches citées par McKinsey et le MIT, 45 % des utilisateurs passent au moins une heure par semaine à corriger un contenu généré par un collègue.
Le plus frappant, c’est que le ressenti individuel reste souvent positif. Selon les travaux cités par McKinsey et le MIT, environ 76 % des utilisateurs disent gagner au moins une heure par semaine, mais seuls 26 % réinvestissent vraiment ce temps pour absorber davantage de travail. Même écart du côté des entreprises : d’après ces mêmes travaux, 80 % des salariés estiment être plus efficaces individuellement, mais seulement 37 % pensent que cela a amélioré l’EBIT de leur organisation.
De son côté, le Massachusetts Institute of Technology (MIT) parle d’une « courbe en J » de la productivité. Au début du déploiement, les performances baissent souvent avant de repartir, le temps que les équipes apprennent à se servir des outils et réorganisent leurs processus. Mieux vaut donc rester prudent.
Les coûts cachés, eux, ne disparaissent pas. McKinsey et le MIT citent l’augmentation de la capacité de l’infrastructure, le nettoyage des données, la formation des équipes ou encore la hausse des dépenses cloud. À elle seule, la préparation des données peut représenter 60 à 80 % du temps d’un projet. Au fond, tout se joue là : un assistant génératif n’a d’intérêt que s’il allège réellement la charge de travail globale. Sinon, le raccourci tourne vite au détour.
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Author: Manuel Bosque
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