Ce que les organisations qui comblent l’écart d’impact de l’IA font différemment

La plupart des organisations traitent encore la performance de l’IA comme un problème d’adoption.

Quand les résultats ne sont pas au rendez-vous, elles ajoutent plus d’outils, de licences, d’agents, de directives et de tableaux de bord. Mais l’accès n’a jamais suffi. La vraie question était de savoir si l’IA pouvait fonctionner au sein des workflows, du contexte de l’entreprise et des pratiques opérationnelles qui déterminent comment le travail se fait. L’adoption n’est plus la contrainte principale.

Le Work AI Index 2026, du Work AI Institute de Glean, a révélé que 87% des travailleurs du numérique utilisent l’IA au travail, 75% disent qu’elle les rend plus productifs, et les travailleurs déclarent gagner environ 11 heures par semaine grâce à l’automatisation par l’IA.

Pourtant, seuls 13% disent que leur organisation affiche des performances nettement meilleures grâce à elle.

Nous les appelons des organisations transformatrices : des entreprises dont les employés disent que l’IA a significativement amélioré la performance et les résultats de l’organisation.

Nous avons interrogé 6 000 travailleurs du numérique à temps plein aux États-Unis, au Royaume-Uni et en Australie, échangé avec des dizaines de leaders de l’IA, et analysé des interactions d’IA en entreprise anonymisées et agrégées issues de la plateforme d’IA pour l’entreprise de Glean afin de comprendre ce qui les distingue.

La différence la plus surprenante tient à la façon dont leurs employés utilisent leur temps.

Dans les organisations ne déclarant aucun impact, un impact négatif ou de l’incertitude, les travailleurs consacrent 49% de leur temps lié à l’IA à l’utilisation directe d’outils d’IA. Dans les organisations transformatrices, ce chiffre tombe à 27%.

Ils n’évitent pas l’IA. Ils consacrent davantage de leur temps lié à l’IA au travail qui l’entoure : fournir du contexte, vérifier les résultats, intégrer ces résultats dans de vrais workflows et décider quand l’IA ne doit pas être utilisée.

C’est la différence entre l’activité IA et l’impact IA.

Ils mesurent les résultats, pas seulement l’activité

De nombreuses organisations suivent l’IA à travers ce qui est le plus facile à compter :

• Tokens consommés
• Prompts soumis
• Outils activés
• Agents créés
• Lignes de code générées
• Taux de connexion et d’adoption

Ces métriques peuvent montrer si les employés utilisent l’IA. Elles ne peuvent pas montrer si le travail est exact, utile ou prêt à être poursuivi.

Les organisations transformatrices mesurent l’IA selon 5 dimensions en moyenne, contre 3 dans les autres organisations. Elles sont plus susceptibles de suivre la qualité, la productivité, le temps gagné, les compétences en IA, l’engagement des employés et la croissance du chiffre d’affaires.

Cette vision plus large est importante, car chaque métrique indique aux employés ce que l’organisation valorise. Elles façonnent la manière dont les employés définissent la réussite et où ils choisissent d’investir leur attention. 

Dans les organisations qui ne mesurent que la productivité, 74% des travailleurs déclarent faire du botshitting. Cela signifie livrer un travail généré par l’IA qu’ils n’ont pas suffisamment relu, qu’ils ne comprennent pas entièrement ou qu’ils ne pourraient pas défendre avec assurance. Dans les organisations qui mesurent à la fois la productivité et la qualité, ils sont 64%.

Le même schéma apparaît dans la façon dont les travailleurs évaluent le résultat. Lorsque les organisations mesurent la qualité en plus de la productivité, 83% des travailleurs disent que l’IA a amélioré la qualité de leur travail. Dans les environnements axés uniquement sur la productivité, 68% disent la même chose.

Les métriques d’activité gardent de la valeur. Elles peuvent montrer quels outils sont utilisés, où l’adoption progresse et quels workflows peuvent nécessiter du support. Mais elles doivent s’accompagner de mesures qui répondent à une question plus importante : le travail s’améliore-t-il ?

Ils transforment les données d’usage en feedback

Qui peut voir les données d’usage de l’IA compte presque autant que ce que l’organisation suit.

Les organisations transformatrices sont plus susceptibles de surveiller l’usage de l’IA :

• 73% le suivent, contre 44% des autres organisations.
• 71% laissent les employés voir leurs propres données d’usage, contre 40%.

Quand les données d’IA ne remontent que vers le haut, les employés peuvent les vivre comme de la surveillance ou comme une note de performance. Ils optimisent la métrique, cachent là où les outils créent des problèmes, et jouent la version de l’adoption que la direction semble récompenser.

Lorsque les employés peuvent voir eux-mêmes les données, cela peut aider à poser de meilleures questions :

• Où l’IA fait-elle gagner du temps ?
• Quelles tâches demandent plus de relecture que de valeur ?
• Où les personnes quittent-elles à répétition les systèmes approuvés ?
• Quels workflows produisent de meilleurs résultats ?
• La qualité et l’expérience employé s’améliorent-elles en même temps que l’adoption ?

L’objectif n’est pas de classer les employés selon leur usage de l’IA. Il s’agit de donner aux équipes une vision plus claire des endroits où l’IA améliore le travail et de ceux où elle doit changer.

Ils rendent la gouvernance utilisable

La plupart des organisations ont une politique d’IA. Cela ne veut pas dire que les employés savent quoi faire quand la décision devient difficile.

La gouvernance compte lorsqu’une échéance approche, que l’outil approuvé produit une réponse faible et qu’un système non approuvé semble mieux fonctionner. Elle compte quand quelqu’un décide si un agent peut agir, à quelles informations il peut accéder et à quel point son travail doit être examiné de près.

Les organisations transformatrices rendent ces décisions plus claires. Par rapport aux autres organisations, elles sont plus susceptibles de :

• Revoir régulièrement leur politique d’IA : 93% contre 55%
• Expliquer pourquoi la politique existe : 91% contre 57%
• Rendre claires les conséquences des violations : 85% contre 56%
• Définir qui peut créer ou déployer des agents d’IA : 89% contre 61%

La gouvernance fonctionne lorsque les employés disposent de directives claires qu’ils peuvent appliquer de manière réaliste aux décisions auxquelles ils sont confrontés au quotidien.

Si les employés ne comprennent pas la raison d’être d’une règle, ils sont plus susceptibles de la considérer comme une contrainte. Si le système approuvé ne peut pas accomplir la tâche, ils chercheront une autre option. Si la responsabilité du déploiement des agents n’est pas claire, les équipes peuvent se retrouver avec des workflows dupliqués, des contrôles incohérents et personne de clairement responsable quand quelque chose se passe mal.

Le résultat d’une meilleure gouvernance, c’est la confiance. 93% des travailleurs dans les organisations transformatrices disent faire confiance à la stratégie IA de leur entreprise, contre 57% ailleurs.

Les travailleurs qui ont confiance dans la stratégie de leur organisation ont aussi 28% de chances en moins de chercher activement un autre emploi.

Les employés ont besoin de plus qu’une liste de règles. Ils doivent comprendre ce que l’organisation cherche à accomplir, où se situent les limites et qui reste responsable de ce que l’IA produit.

Ils partent du travail

Pour beaucoup d’organisations, la stratégie IA commence par la technologie qu’elles possèdent déjà.

Un fournisseur ajoute de l’IA à un produit existant. Un contrat s’étend. Un nouvel outil devient disponible. On demande ensuite aux équipes de trouver des cas d’usage.

Cette séquence facilite la mesure de l’adoption, mais elle ne garantit pas que la technologie répond aux problèmes les plus importants de l’organisation ni qu’elle s’adapte au travail. 

Les organisations qui réduisent l’écart commencent par identifier où le travail est bloqué :

• Quels transferts ralentissent les équipes ?
• Où les employés reconstruisent-ils sans cesse le contexte ?
• Quel travail doit être refait en aval ?
• Quelles décisions sont bloquées parce que la bonne information arrive trop tard ?
• Où les clients ou les employés sont-ils régulièrement frustrés ?
• Quelles tâches devraient être automatisées ?
• Quelles parties nécessitent encore un jugement humain ?

Puis elles choisissent la technologie adaptée à ces problèmes.

Les travailleurs dans les organisations transformatrices sont moins susceptibles de dire que les fournisseurs existants contraignent leur stratégie IA, 33% contre 49% ailleurs. Ils sont aussi plus susceptibles de décrire les déploiements d’IA comme collaboratifs avec les fournisseurs, 78% contre 44%.

Partir du travail change la définition du succès. Activer l’outil ne suffit pas. La véritable mesure est de savoir si le workflow s’améliore.

Cette amélioration peut venir de la suppression d’un transfert lent, de la réduction du travail répétitif, de l’aide apportée à quelqu’un pour prendre une meilleure décision ou de la création de capacité que l’équipe pourra utiliser ailleurs.

Ils donnent à l’IA un contexte complet, pas seulement un accès

Choisir le bon workflow n’est que la première étape. Les organisations doivent aussi s’assurer que l’IA dispose du contexte nécessaire pour exécuter ce travail efficacement.

Donner à un système d’IA l’accès aux données de l’entreprise ne revient pas à lui donner le contexte requis pour utiliser ces données correctement.

L’accès permet à l’IA de récupérer un document ou un enregistrement. Le contexte l’aide à comprendre :

• Si l’information est à jour
• Quelle source fait autorité
• Comment l’information se rapporte à la tâche
• Quelles définitions internes s’appliquent
• Ce que l’employé est autorisé à voir ou à faire
• Ce qui doit se passer ensuite

Ce contexte se trouve souvent réparti sur plusieurs systèmes ou dans l’expérience de l’employé qui réalise le travail.

Un outil d’IA peut être capable de récupérer toutes les prévisions sans savoir laquelle est définitive. Il peut trouver le processus officiel sans comprendre la solution de contournement que l’équipe utilise en pratique. Il peut faire remonter le bon dossier client sans savoir quelle partie de cet historique compte pour la décision.

53 % des travailleurs disent que des informations critiques dont ils ont besoin ne sont pas accessibles via leurs systèmes d’IA.

Quand ce contexte manque, les employés comblent eux-mêmes les lacunes. Ils copient des informations dans les prompts, expliquent la tâche à plusieurs reprises, comparent des réponses contradictoires et déplacent le travail vers des outils non approuvés lorsque les systèmes approuvés ne peuvent pas aider.

Les travailleurs dans des environnements d’IA riches en contexte décrivent une expérience différente :

• 18% se sentent épuisés par l’IA, contre 50 % dans des environnements pauvres en contexte.
• 26% livrent un travail qu’ils ne peuvent pas expliquer, contre 54 %.
• 21% utilisent des outils non approuvés, contre 53 %.
• 48% relancent des prompts dans différents outils, contre 70 %.

Un meilleur contexte ne supprime pas la nécessité d’une revue humaine. Il réduit le travail répétitif que les employés doivent accomplir avant que la revue utile puisse commencer.

Lorsque l’IA peut travailler avec un contexte d’entreprise fiable, à jour et respectant les autorisations, les employés passent moins de temps à rendre l’outil exploitable et plus de temps à décider quoi faire du résultat.

Ils investissent dans les personnes

Donner aux employés accès à l’IA ne crée pas, à lui seul, la maîtrise.

Les personnes ont besoin de temps pour apprendre où un outil aide, où il échoue et quel travail requiert encore leur jugement. Les organisations doivent aussi montrer que ces compétences comptent.

Les travailleurs des organisations transformatrices sont plus susceptibles de dire que leur entreprise :

• Fournit suffisamment de formation et de support sur l’IA : 90% contre 52%
• Récompense formellement les compétences en IA : 84% contre 48%
• Reconnaît publiquement les contributions utiles de l’IA : 83% contre 48%
• Donne aux employés les compétences en IA dont ils ont besoin : 93% contre 70%

Ces investissements aident les employés à construire leur jugement par le travail réel plutôt que de « jouer » la maîtrise pour un tableau de bord d’adoption.

Les managers ont aussi un rôle important à jouer ici.

Les managers qui sont de hauts performeurs en IA (des travailleurs qui déclarent des gains à la fois de productivité et de qualité du travail grâce à l’IA) délèguent 32 % de travail de coordination en plus à l’IA que les autres managers. Des tâches comme la rédaction de mises à jour de routine, la synthèse de réunions, la préparation de suivis et la collecte de contexte peuvent libérer plus de temps pour le coaching, le feedback, la priorisation et le développement des compétences.

L’IA peut faire avancer une partie du travail. Les managers doivent toujours aider les personnes à améliorer le travail, et le jugement qui le sous-tend.

Ils repensent le travail au lieu d’ajouter du volume

La différence la plus nette réside peut-être dans ce que les organisations transformatrices font du temps que l’IA crée.

L’IA peut accélérer une tâche existante sans changer la façon dont l’organisation fonctionne. L’employé finit plus tôt, reçoit davantage du même travail et continue d’opérer dans le même processus. Le temps gagné disparaît dans un volume plus élevé, la revue et le nettoyage.

90 % des travailleurs dans les organisations transformatrices disent que leur employeur considère l’IA comme une opportunité de repenser le travail, contre 54 % ailleurs.

Repenser le travail, c’est décider :

• Quelles étapes peuvent disparaître entièrement
• Quelles tâches ne nécessitent plus une personne
• Où le jugement humain doit encore guider
• Qui reste responsable lorsque l’IA contribue
• Quelles compétences les employés doivent acquérir ensuite
• À quoi doit servir le temps économisé par l’IA

Ces choix déterminent si l’IA crée de meilleurs résultats, plus de production, ou plus de travail à absorber pour les employés.

Supprimer une étape répétitive peut créer plus d’espace pour l’analyse, le travail client, le coaching ou des décisions plus solides. Automatiser la partie d’un rôle où les employés développent leur expertise et leur jugement peut affaiblir les capacités dont l’organisation dépend encore.

La technologie crée de la capacité. La conception du travail détermine si cette capacité devient de la valeur.

L’avantage se situe autour du modèle

Les outils d’IA continueront de s’améliorer, et davantage d’organisations auront accès aux mêmes capacités sous-jacentes.

Cela rend l’adoption plus facile à réaliser et moins significative comme facteur de différenciation.

Ce qui est plus difficile à copier, c’est tout ce qui se trouve autour du modèle, notamment le contexte d’entreprise qu’il peut utiliser, les normes de qualité appliquées à ses résultats, les décisions qu’il est autorisé à prendre, et les personnes qui savent quand s’y fier et quand intervenir.

Ce sont des choix organisationnels.

Les entreprises qui comblent l’écart d’impact de l’IA n’attendent pas qu’un meilleur modèle le résolve à leur place. Elles construisent les dispositifs de mesure, de gouvernance, de contexte et de conception du travail nécessaires pour transformer une production plus rapide en un travail auquel l’entreprise peut faire confiance.

Lisez l’Work AI Index 2026 en intégralité pour voir comment les organisations comblent l’écart entre l’adoption de l’IA et l’impact sur l’entreprise.