Les travailleurs disent que l'IA leur fait gagner 11 heures par semaine — soit plus d'un quart de la semaine de travail — mais le manque de contexte annule ces gains, selon un nouveau rapport

Mountain View, CA - 10 juin 2026 - Le Work AI Institute de Glean, un collectif de recherche inédit réunissant des experts de l'IA de premier plan dans des universités de référence comme Stanford University, UC Berkeley et Harvard, et consacré à la manière dont l'IA transforme la façon dont les personnes et les organisations travaillent, a publié aujourd'hui son premier Work AI Index, révélant un décalage croissant au cœur de l'IA d'entreprise : les travailleurs utilisent l'IA, les travailleurs se sentent plus productifs, mais la plupart des entreprises ne constatent toujours pas l'impact business promis.

Sur la base d'une enquête menée auprès de 6 000 travailleurs numériques à temps plein aux États-Unis, au Royaume-Uni et en Australie, d'analyses émanant de leaders de l'IA et de l'étude de millions d'interactions anonymisées et agrégées avec l'IA sur le lieu de travail, le rapport constate que 87 % des travailleurs numériques utilisent l'IA au travail et que 75 % déclarent qu'elle les rend plus productifs. Pourtant, seuls 13 % disent que l'IA a nettement amélioré les performances de leur organisation. Les travailleurs affirment que l'automatisation par l'IA leur fait gagner environ 11 heures par semaine - soit plus d'un quart de la semaine de travail - mais une grande partie de ce temps est absorbée par un travail humain invisible, les changements d'outil, les reprises, et des résultats générés par l'IA non vérifiés.

Ces résultats remettent en cause l'une des hypothèses les plus courantes derrière les stratégies d'IA d'entreprise : plus d'utilisation de l'IA crée automatiquement plus de valeur business. Le rapport montre au contraire que les indicateurs d'adoption peuvent masquer des problèmes plus profonds - et qu'une part plus importante du temps passée dans les outils d'IA est associée à de pires résultats, pas à de meilleurs. Les livrables paraissent plus aboutis. Les tableaux de bord montent vers le haut et la droite. Les employés ont l'impression d'aller plus vite. Mais sans le bon contexte ni la bonne discipline opérationnelle, les gains s'échappent sous forme de reprises, de nettoyage et de livrables non vérifiés.

Il en résulte un nouveau paradoxe de productivité : l'IA donne l'impression que le travail individuel va plus vite, tout en transférant davantage de charge aux employés pour fournir le contexte, vérifier la qualité et relier des outils déconnectés. Le Work AI Index identifie deux comportements émergents au travail qui grignotent le « dividende IA » : le botsitting, c'est-à-dire le travail non reconnu nécessaire pour rendre l'IA utilisable, et le botshitting, c'est-à-dire le fait de livrer un travail généré par l'IA que les employés n'ont pas vérifié, ne comprennent pas pleinement, ou ne peuvent pas défendre avec confiance.

Principaux enseignements du Global Work AI Index

• L'IA devient un coéquipier plus central au travail. Les travailleurs disent que l'IA automatise déjà 27 % de leur production de travail, et 57 % disent vouloir qu'elle en automatise encore davantage. Soixante-et-un pour cent (61 %) disent que l'IA les aide davantage dans leur travail quotidien que leur manager, 52 % disent qu'il est plus facile de collaborer avec l'IA qu'avec des collègues humains, 55 % ont envoyé un jumeau numérique à une réunion à leur place, et 29 % se disent à l'aise avec le fait que l'IA soit impliquée dans des décisions de licenciement.
• Le dividende IA est taxé par un travail caché. Les travailleurs passent 6,4 heures par semaine à faire du botsitting, soit 37 % de leur temps consacré à l'IA, à fournir du contexte à l'IA, superviser ses résultats, déboguer ses erreurs, nettoyer le travail généré par l'IA et passer d'un outil à l'autre. C'est plus que les 36 % du temps d'IA qu'ils consacrent réellement à utiliser l'IA pour travailler.
• Le travail caché devient un problème de contrôle qualité. 69 % des utilisateurs de l'IA admettent faire du botshitting, dont 41 % disent livrer parfois un travail qu'ils ne sauraient pas expliquer si on leur demandait et 28 % avoir imputé à l'IA des erreurs qu'ils avaient eux-mêmes commises.
• Les travailleurs qui tirent le plus de valeur de l'IA sont aussi les plus susceptibles de contourner les règles. Parmi les high AI achievers (des personnes qui disent que l'IA a amélioré leur productivité et la qualité de leur travail), 54 % utilisent des outils non approuvés ou utilisent des outils approuvés d'une manière non conforme, 38 % minimisent l'aide apportée par l'IA auprès de leur manager, et 36 % cachent à quel point l'IA les aide.
• L'éparpillement des outils d'IA fait des employés la couche d'intégration. 77 % des utilisateurs de l'IA jonglent avec plusieurs outils d'IA chaque semaine, 33 % en utilisent quatre ou plus, et 60 % relancent le même prompt sur plusieurs outils parce que le premier résultat n'était pas assez bon.
• Une IA pauvre en contexte alimente la fatigue, le nettoyage et les contournements risqués. 53 % des travailleurs disent que les informations importantes dont ils ont besoin ne sont pas accessibles depuis leurs outils d'IA. Les travailleurs utilisant une IA pauvre en contexte sont plus susceptibles de se sentir épuisés par l'IA (50 % contre 18 %), de nettoyer les résultats de l'IA au moins chaque semaine (35 % contre 24 %), de livrer un travail IA qu'ils ne peuvent pas expliquer (54 % contre 26 %) et d'utiliser des outils d'IA non approuvés (53 % contre 21 %).
• Les entreprises qui prennent de l'avance redéfinissent le travail. Dans les organisations transformatrices, 90 % des travailleurs disent que leur employeur fournit une formation et un soutien suffisants sur l'IA, contre 52 % dans les autres organisations ; 84 % disent que leur employeur récompense formellement les compétences en IA, contre 48 % ; et 90 % disent que leur employeur considère l'IA comme une opportunité de redéfinir le travail, contre 54 %.

« Trop d'entreprises traitent l'adoption de l'IA comme un indicateur de vanité - plus de sièges, plus de prompts, plus d'utilisation » a déclaré Dr. Rebecca Hinds, Head of the Work AI Institute chez Glean. « Mais l'adoption seule ne fait pas la transformation. Si les employés dépensent le dividende de productivité en botsitting et en botshitting, les entreprises n'ont pas supprimé le travail - elles ont créé une nouvelle couche de frais généraux. Les organisations qui gagneront seront celles qui ancrent l'IA dans un contexte d'entreprise réel, appliquent les bons garde-fous et mesurent le succès à l'aune des résultats business, et non de l'activité. »

Le rapport suggère que le prochain écart dans l'IA d'entreprise n'est pas l'adoption, mais l'infrastructure humaine qui l'entoure. Les organisations qui prennent de l'avance n'incitent pas les employés à passer plus de temps dans les outils d'IA ; elles redéfinissent la manière dont le travail s'effectue autour de l'IA. Cela signifie ancrer l'IA dans le contexte de l'entreprise, former les employés à savoir quand l'utiliser et comment la vérifier, considérer les contournements comme des signaux indiquant que les outils officiels ne répondent pas aux besoins, et intégrer la gouvernance dans les décisions quotidiennes plutôt que de la laisser sur l'étagère en tant que politique.

« La prochaine phase de l'IA d'entreprise ne sera pas remportée par les entreprises qui achètent le plus d'outils ou qui affichent les plus forts chiffres d'utilisation », ajoute Hinds. « Elle sera remportée par les entreprises qui font de l'IA une partie intégrante de la manière dont le travail se fait réellement, ancrée dans le bon contexte, évaluée sur des résultats concrets, et gouvernée de façon à aider les employés à aller plus vite sans abaisser le niveau d'exigence en matière de qualité. »

Le Work AI Index complet est disponible ici.

Méthodologie

Le Work AI Index repose sur une enquête menée entre décembre 2025 et janvier 2026 auprès de 6 000 travailleurs numériques à temps plein dans l'ensemble des États-Unis, du Royaume-Uni et de l'Australie. L'échantillon comprend 3 000 répondants aux États-Unis, 1 500 au Royaume-Uni et 1 500 en Australie. Les travailleurs numériques sont définis comme des travailleurs à temps plein qui effectuent la majeure partie de leur travail sur un ordinateur ou via des outils numériques. Le rapport intègre également des enseignements issus de leaders de l'IA et l'analyse de millions d'interactions anonymisées et agrégées avec l'IA sur le lieu de travail provenant de la plateforme Glean Work AI.

À propos de Glean

Glean est la plateforme d'IA d'entreprise qui aide chacun à travailler plus intelligemment avec l'IA. Glean Assistant fournit à chaque employé un puissant assistant IA d'entreprise qui se connecte aux données de l'entreprise et les comprend via l'Enterprise Graph de Glean, et Glean Agents permet à chacun de créer, utiliser et gérer des agents IA en langage naturel. Propulsés par le moteur de recherche et agentique de Glean, les agents de Glean automatisent le travail à l'échelle de l'organisation, tout en garantissant l'application des permissions, une traçabilité complète des références, la gouvernance et la sécurité. Avec le choix du modèle, des API de personnalisation, et un large écosystème de connecteurs et de serveurs MCP, Glean offre une implémentation évolutive et clé en main d'un écosystème IA complexe sur une plateforme horizontale unique.

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