Les employés déclarent que l’IA leur fait gagner 11 heures par semaine — plus d’un quart de la semaine de travail — mais le manque de contexte réduit ces gains, révèle un nouveau rapport

Mountain View, CA - 10 juin 2026 - Le Work AI Institute de Glean, une collaboration de recherche inédite avec des experts de premier plan en IA issus des meilleures universités comme Stanford University, UC Berkeley et Harvard, axée sur la manière dont l’IA transforme la façon dont les personnes et les organisations travaillent, a publié aujourd’hui son tout premier Work AI Index, révélant un décalage croissant au cœur de l’IA en entreprise : les employés utilisent l’IA, se sentent plus productifs, mais la plupart des entreprises ne constatent toujours pas l’impact business promis.

Fondé sur une enquête menée auprès de 6 000 travailleurs numériques à temps plein aux États-Unis, au Royaume-Uni et en Australie, sur les retours de leaders de l’IA et sur l’analyse 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% affirment qu’elle les rend plus productifs. Pourtant, seuls 13% déclarent que l’IA a significativement amélioré la performance de leur organisation. Les employés indiquent que l’automatisation par l’IA leur fait gagner environ 11 heures par semaine — plus d’un quart de la semaine de travail — mais qu’une grande partie de ce temps est perdue dans du travail humain caché, le passage d’un outil à l’autre, la reprise, et des résultats générés par l’IA non vérifiés.

Ces conclusions remettent en cause l’une des hypothèses les plus répandues derrière les stratégies d’IA en entreprise : que davantage d’usage de l’IA crée automatiquement plus de valeur business. Au contraire, le rapport montre que les métriques d’adoption peuvent masquer des problèmes plus profonds — et que passer une plus grande part de son temps dans des outils d’IA est associé à de moins bons résultats, et non à de meilleurs. Les résultats paraissent plus aboutis. Les tableaux de bord montent et vont vers la droite. Les employés se sentent plus rapides. Mais sans le bon contexte et une discipline opérationnelle adaptée, les gains s’échappent sous forme de reprise, de nettoyage et de résultats non vérifiés.

Il en résulte un nouveau paradoxe de productivité : l’IA donne l’impression d’accélérer le travail individuel, tout en reportant davantage de charge sur les employés, qui doivent fournir le contexte, contrôler la qualité et recoller des outils déconnectés. Le Work AI Index identifie deux comportements émergents au travail qui grèvent le « dividende de l’IA » : le botsitting, le travail non reconnu nécessaire pour rendre l’IA exploitable, et le botshitting, le fait de livrer un travail généré par l’IA que les employés n’ont pas vérifié, ne comprennent pas entièrement ou ne peuvent pas défendre avec assurance.

Principales conclusions du Global Work AI Index

• L’IA devient un coéquipier plus central au travail. Les employés indiquent que l’IA automatise déjà 27% de leur production de travail, et 57% souhaitent qu’elle en automatise davantage. Soixante-et-un pour cent (61%) déclarent que l’IA les aide davantage dans leur travail au 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 en leur nom, et 29% sont à l’aise avec le fait que l’IA soit impliquée dans des décisions de licenciement.
• Le dividende de l’IA est taxé par du travail caché. Les employés consacrent 6,4 heures par semaine au botsitting, soit 37% de leur temps IA, à fournir du contexte à l’IA, superviser les résultats, déboguer les erreurs, nettoyer le travail généré par l’IA et passer d’un outil à l’autre. C’est plus que les 36% de leur temps IA qu’ils passent à utiliser effectivement l’IA pour travailler.
• Le travail caché devient un problème de contrôle qualité. 69% des utilisateurs d’IA reconnaissent faire du botshitting, dont 41% qui disent livrer parfois un travail qu’ils ne pourraient pas expliquer si on le leur demandait, et 28% qui ont imputé à l’IA des erreurs dont ils étaient responsables.
• Les employés qui tirent le plus de valeur de l’IA sont aussi ceux qui contournent le plus souvent les règles. Parmi les high AI achievers (les personnes qui déclarent que l’IA a amélioré leur productivité et la qualité de leur travail), 54% utilisent des outils non approuvés ou utilisent des outils approuvés de manière non conforme, 38% minimisent l’aide de l’IA auprès de leur manager, et 36% cachent à quel point l’IA les aide.
• La prolifération des outils d’IA fait des employés la couche d’intégration. 77% des utilisateurs d’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 suffisamment bon.
• Une IA pauvre en contexte entraîne fatigue, nettoyage et contournements risqués. 53% des employés disent que des informations importantes dont ils ont besoin ne sont pas accessibles depuis leurs outils d’IA. Les employés qui utilisent une IA pauvre en contexte sont plus susceptibles de se sentir épuisés par l’IA (50% contre 18%), de nettoyer après 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 repensent le travail. Dans les organisations transformatrices, 90% des employés déclarent que leur employeur fournit suffisamment de formation et de soutien sur l’IA, contre 52% dans les autres organisations  84% disent que leur employeur récompense formellement les compétences en IA, contre 48%  et 90% indiquent que leur employeur considère l’IA comme une opportunité de repenser le travail, contre 54%.

« Trop d’entreprises traitent l’adoption de l’IA comme une métrique de vanité — plus de licences, plus de prompts, plus d’usage », a déclaré la Dre Rebecca Hinds, Head of the Work AI Institute chez Glean. « Mais l’adoption seule ne signifie pas transformation. Si les employés dépensent le dividende de productivité en botsitting et en botshitting, les entreprises n’ont pas éliminé du travail — elles ont créé une nouvelle couche de frais généraux. Les organisations qui gagneront seront celles qui ancrent l’IA dans le contexte réel de l’entreprise, appliquent les bons garde-fous et mesurent le succès par les résultats business, et non par l’activité. »

Le rapport suggère que le prochain écart dans l’IA en entreprise n’est pas l’adoption, mais l’infrastructure humaine qui l’entoure. Les organisations qui prennent de l’avance ne poussent pas les employés à passer plus de temps dans des outils d’IA  elles repensent la manière dont le travail se fait 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 sous forme de politique.

« La prochaine phase de l’IA en entreprise ne sera pas remportée par les entreprises qui achètent le plus d’outils ou affichent les chiffres d’usage les plus élevés », a ajouté Hinds. « Elle sera remportée par les entreprises qui font de l’IA une composante de la façon dont le travail est réellement accompli, ancrée dans le bon contexte, mesurée à l’aune de résultats concrets, et gouvernée de manière à aider les employés à aller plus vite sans abaisser l’exigence de qualité. »

Le Work AI Index complet est disponible ici.

Méthodologie

Le Work AI Index est basé sur une enquête menée auprès de 6 000 travailleurs numériques à temps plein aux États-Unis, au Royaume-Uni et en Australie, réalisée entre décembre 2025 et janvier 2026. 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 employés à temps plein qui effectuent la majeure partie de leur travail sur un ordinateur ou via des outils numériques. Le rapport intègre également des retours de leaders de l’IA et l’analyse de millions d’interactions anonymisées et agrégées avec l’IA sur le lieu de travail, issues de la plateforme Glean Work AI.

À propos de Glean

Glean est la plateforme d’IA pour l’entreprise qui aide chacun à travailler plus intelligemment grâce à l’IA. Glean Assistant offre à chaque employé un puissant assistant d’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 autorisations, une traçabilité complète des références, la gouvernance et la sécurité. Avec le choix des modèles, des API pour la personnalisation et un vaste écosystème de connecteurs et de serveurs MCP, Glean propose une mise en œuvre évolutive et clé en main d’un écosystème d’IA complexe sur une plateforme horizontale unique.

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