Statistiques sur l'IA en milieu de travail 2025-2035

L'IA aura un impact sur le travail entre 2025 et 2035 similaire à celui d'Internet entre 2000 et 2010.

L'automatisation de telle ou telle tâche s'est transformée en une refonte discrète de pratiques entières, notamment le recrutement et le service client, ainsi que la rédaction, la recherche et le graphisme.

Les données dont nous disposons pour 2024-2025 montrent déjà la tendance : des taux d’adoption dépassant les 70 %, des améliorations concrètes de la productivité et des préoccupations concernant la créativité, l’équité et la fiabilité.

Ce document rassemble les données internationales les plus récentes sur l'IA au travail, notamment l'étendue de son utilisation, les secteurs et les professions où elle se répand le plus rapidement, et l'attitude des travailleurs eux-mêmes à son égard.

Elle examine les indicateurs observables : les applications spécifiques les plus couramment utilisées, l’influence sur la productivité et l’innovation, et les premiers signes de retour sur investissement.

La somme de ces chiffres ne se contente pas de dresser un tableau de la situation actuelle de l'IA ; elle met en lumière les fondements d'une future économie du travail dans laquelle la distinction entre humains et algorithmes deviendra superflue.

Taux mondial d'adoption de l'IA en milieu de travail (2019 à 2025)

Au cours des sept dernières années, l'IA est passée du statut d'idée marginale à celui de pratique courante, selon la plupart des entreprises.

La proportion d'entreprises utilisant l'IA dans au moins une fonction, telle que mesurée par l'enquête mondiale à long terme de McKinsey, a diminué pendant la crise du COVID-19, mais a depuis rebondi avec l'émergence de l'IA générative : 72 % dans l'enquête du début de 2024 et 78 % dans notre dernière enquête (2025).

Cette hausse est confirmée par le rapport AI Index 2025 du Stanford Institute for Human-Centered AI, qui indique que 78 % des organisations utilisaient l'IA en 2024, contre 55 % en 2023.

Aperçu de l'adoption

*Lecture début 2024 ; plusieurs rapports de fin d’année indiquent que la proportion était d’environ 78 % à la fin de 2024, ce qui correspond au niveau « le plus récent » indiqué par l’enquête de 2025.

Sources : série d’enquêtes McKinsey sur l’état de l’IA dans les entreprises (voir l’encadré « Données démographiques de l’enquête » pour plus de détails sur la méthodologie et les profils des répondants), les niveaux de 2024 et 2025 étant confirmés par l’indice d’IA de Stanford.

Que signifient les données ?

Le taux d'adoption s'est stabilisé autour de 50 à 56 % entre 2020 et 2022 avant d'augmenter en 2023 et 2024, lorsque les entreprises ont commencé à déployer des projets pilotes d'IA générative en production, principalement dans les domaines de l'informatique, du marketing et des ventes, et des applications de service à la clientèle.

Cela implique une forte intégration ou connexion de l'IA, mais pas nécessairement une transformation profonde des processus métier ; il s'agit néanmoins d'une étape importante vers l'élargissement de la « boîte à outils » de l'employé type.

Commentaire d'analyste

Selon moi, cette tendance représente la courbe en S que l'on observe généralement dans l'évolution de l'adoption technologique, avec une réserve : dans ce cas précis, les entreprises ont mis en œuvre l'adoption plus rapidement qu'elles n'en tireront la valeur correspondante.

De nombreuses entreprises ont opté pour une IA « facile » ou intégrée (par exemple, via des modules complémentaires ou une fonctionnalité de copilote), de sorte que le numérateur (la proportion d'entreprises ayant adopté l'IA) a augmenté plus rapidement que le dénominateur (la valeur).

Si l'on se projette sur les deux prochaines années, je m'attends à ce que le taux d'adoption continue d'augmenter, quoique modestement, étant donné le peu de marge de manœuvre disponible, tandis que l'attention se porte désormais sur l'intégration de ces outils, la rationalisation des applications et des outils, et l'amélioration du modèle opérationnel d'un petit nombre de processus métier essentiels où l'IA peut générer des gains d'efficacité significatifs.

Les entreprises qui abordent l'IA comme n'importe quelle autre capacité (en définissant un responsable, un budget, des indicateurs clés de performance [KPI] et un processus pour mettre fin aux investissements qui ne répondent pas à leurs objectifs commerciaux) seront celles qui bénéficieront d'améliorations durables de leur productivité grâce à l'adoption de l'IA.

Cas d'utilisation dans l'industrie (2025)

Les tendances sectorielles en 2025 sont suffisamment distinctes pour orienter les investissements.

Les deux principaux secteurs en termes de déploiement de l'IA de nouvelle génération dans les opérations quotidiennes sont la technologie et les services professionnels, suivis des médias et des télécommunications et des industries de pointe (qui comprennent les entreprises électroniques, aérospatiales et automobiles), tandis que les secteurs de la consommation, de la finance et les secteurs généralement fortement réglementés et à forte intensité capitalistique sont à la traîne (voir l'encadré « Notre enquête sur l'état de l'IA en 2025 »).

Selon la dernière enquête mondiale de McKinsey sur l'état de l'IA, 71 % des répondants indiquent que leur organisation utilise l'IA de génération de nombres dans au moins une fonction, mais les taux varient considérablement selon les secteurs.

Aperçu par secteur

Source : Enquête mondiale McKinsey sur l’état de l’IA (menée au second semestre 2024, publiée en 2025). Les chiffres représentent l’utilisation de l’IA générative dans tous les secteurs d’activité, soit le pourcentage d’organisations utilisant l’IA générative dans au moins une fonction métier.

Les implications

À mon avis, ces résultats témoignent de la relative facilité d'intégration de l'IA dans les processus métier.

Les entreprises technologiques ont tendance à intégrer l'IA à leurs produits et services ; les services professionnels s'appuient sur la gestion des connaissances et la rédaction. Les médias et les télécommunications utilisent l'IA dans leurs opérations de service.

Les secteurs de la santé et de l'énergie semblent accuser un retard, non pas par manque de cas d'utilisation, mais parce que, pour atteindre la maturité de la production, des exigences telles que la sécurité, la gouvernance des données et l'intégration avec les systèmes existants doivent être satisfaites.

Le secteur financier a tendance à privilégier la gouvernance par rapport au déploiement, un processus plus lent, mais probablement plus durable à long terme.

Par ailleurs, pour mettre en perspective la répartition sectorielle, le paysage commercial mondial dans son ensemble a connu une augmentation significative de l'utilisation de l'IA ces dernières années (voir l'encadré « L'essor de l'IA dans les entreprises à l'échelle mondiale »).

Point de vue de l'analyste

Pour les besoins de la planification, je suppose que le taux d'adoption ne sera pas la contrainte, mais la profondeur.

Les leaders de chaque secteur passent d'une approche superficielle à une refonte fondamentale de quelques processus à haut débit (par exemple, le traitement des réclamations, la production de contenu marketing, le support client de niveau 1, la correction des bugs).

Le prochain niveau de différenciation proviendra de l'infrastructure de données et de la gestion des risques : extraction de données intégrée à des ensembles de données gouvernés, suivi de l'utilisation et points de contrôle humain.

Deux indicateurs opérationnels de maturité de l'IA que je recherche sont (1) un propriétaire unique pour le risque opérationnel de l'IA et (2) une approche de portefeuille d'investissement qui met fin à tout ce qui ne se rentabilise pas en ressources informatiques.

Les secteurs les plus réglementés rattraperont leur retard à mesure que la fiabilité et l'explicabilité des modèles deviendront la norme, et ces deux éléments sont plus proches qu'on ne le pense.

Adoption de l'IA par fonction (2025)

Voici les pourcentages pour 2025, ventilés par fonction. L'IA de génération 2 est plus répandue dans les fonctions orientées vers l'extérieur, riches en contenu et de développement logiciel, et moins courante dans les fonctions impliquant des capitaux ou un contrôle rigoureux.

Ces chiffres proviennent d'une nouvelle enquête mondiale de McKinsey (menée au second semestre 2024 et publiée en 2025) sur les fonctions où l'IA générale est régulièrement utilisée. Les fonctions identifiées dans l'enquête sont ce que j'appelle les « rôles fonctionnels ».

Globalement, nous voyons le marketing et les ventes au sommet, le développement des produits et services, l'informatique et les opérations de service au milieu, et la gestion des risques et la conformité, la chaîne d'approvisionnement et la production en queue de peloton (du moins pour le moment).

Aperçu par type de rôle (part des organisations utilisant régulièrement l'IA de génération)

Source : Étude mondiale McKinsey sur l’état de l’IA (données du second semestre 2024, publiées en 2025). Les pourcentages représentent les « entreprises qui utilisent régulièrement l’IA générale dans au moins un cas d’usage » par fonction. « Gestion des connaissances » est l’appellation utilisée par McKinsey pour regrouper d’autres fonctions d’entreprise.

Points clés à retenir

J'observe deux tendances. Premièrement, les fonctions qui impliquent intrinsèquement du texte, des images, du code et des données structurées (marketing, produit, informatique et développement logiciel) sont relativement plus faciles à modéliser.

Deuxièmement, les risques et la conformité, la chaîne d'approvisionnement et la fabrication figurent plus bas dans la liste car ils impliquent des contrôles plus stricts, un accès aux données plus rigoureux et des justifications de sécurité plus strictes.

Par ailleurs, le fait que l'adoption globale de l'IA de nouvelle génération ait explosé en 2024 (voir l'adoption de l'IA de nouvelle génération dans l'ensemble des entreprises) explique en partie pourquoi même les fonctions les plus élémentaires affichent une certaine progression.

Avis des analystes

À mon avis, 2025 est la dernière année où la pénétration du marché sera le principal facteur déterminant.

Ces fonctions de pointe ne se contenteront pas d'« adopter l'IA » dans ces rôles ; elles automatiseront de bout en bout quelques tâches sélectionnées et fréquentes dans ces domaines, telles que la planification de campagnes et les tests A/B en marketing, la correction de bogues en génie logiciel et la recherche de connaissances avec audit dans les fonctions de support.

Trois signes signaleront la maturité de l'IA de génération : (1) un propriétaire nommé du risque opérationnel de l'IA, (2) des fonctions de recherche de données connectées à des sources de données bien gouvernées (et non à l'internet ouvert), et (3) un pipeline avec des règles de mise hors service pour les prototypes qui ne génèrent pas suffisamment de valeur pour justifier leur consommation d'énergie.

Je m'attends également à ce que les fonctions situées à droite du graphique (chaîne d'approvisionnement et production) prennent de l'importance à mesure que la maîtrise des outils et des pipelines de données synthétiques se renforce. En bref : l'intelligence artificielle générale en général est terminée. Place à l'intelligence artificielle générale en profondeur.

Exposition des employés aux outils d'IA (2023 à 2025)

En 2025, une nette distinction se dessine entre les différents types de rôles. L'IA générative imprègne les emplois à forte présence externe et riches en contenu, ainsi que ceux liés au développement logiciel. Elle est moins répandue dans les secteurs d'activité nécessitant d'importants investissements ou l'obtention d'autorisations.

La dernière enquête mondiale de McKinsey (menée au second semestre 2024 ; publication en 2025) révèle les domaines où les entreprises déploient désormais régulièrement l’IA de nouvelle génération, par fonction. Je considère ces fonctions comme des indicateurs pratiques des « types de rôles » au sein de l’organisation.

En résumé : le marketing et les ventes sont les secteurs les plus exposés, suivis par un important ensemble de fonctions liées au développement de produits ou de services, à l’informatique et aux opérations de service. Les rôles les moins susceptibles d’utiliser l’IA de nouvelle génération aujourd’hui se situent dans la gouvernance, la chaîne d’approvisionnement et la production.

Aperçu par type de rôle (part des organisations utilisant régulièrement l'IA de génération)

Source : Enquête mondiale McKinsey sur l'état de l'IA (données du second semestre 2024 ; publication en 2025).

Les chiffres représentent « l’utilisation régulière de l’IA générale dans au moins un cas d’usage » par fonction. La « gestion des connaissances » regroupe les autres fonctions métier.

Points clés à retenir. Quelles sont les principales observations à retenir ?

Pour moi, il y en a deux. Premièrement, les fonctions qui utilisent déjà beaucoup de texte, d'images, de code ou de représentations de connaissances comme entrées (par exemple, le marketing, les produits, l'informatique, les logiciels) sont plus faciles à appréhender. Les modèles s'y intègrent directement.

Deuxièmement, les domaines de l'entreprise nécessitant davantage d'autorisations ou d'actifs (risque/conformité, chaîne d'approvisionnement, fabrication) figurent plus bas dans la liste, car l'assurance, le contrôle d'accès et la sécurité juridique sont plus importants que la génération de résultats novateurs.

Il convient de noter que l'adoption par les entreprises a globalement progressé tout au long de l'année 2024. Ainsi, même celles qui accusent un retard en matière d'adoption constatent au moins une certaine amélioration.

L'avis de l'analyste.

Comment interpréter ces résultats ? Selon moi, 2025 sera l’année où la pénétration cessera d’être le facteur déterminant.

Les entreprises les plus avancées auront trouvé le moyen d'intégrer l'utilisation de l'IA de génération dans ces rôles, mais plus important encore, elles l'utiliseront pour réécrire de bout en bout quelques tâches clés à volume élevé (par exemple, la génération d'idées par le biais de tests A/B en marketing, la correction de bugs en ingénierie ou la recherche de connaissances avec traçabilité dans le support).

Je vais rechercher ici trois indicateurs de maturité : (1) une seule personne désignée comme responsable du risque opérationnel de l'IA, (2) des processus de recherche ou d'autres processus de récupération utilisant des corpus gérés (par opposition à Internet), et (3) un portefeuille de cas d'utilisation qui met discrètement hors service les projets qui ne rentabilisent pas le calcul.

Les secteurs les plus réglementés combleront l'écart dès que les questions d'assurance et de provenance deviendront courantes, et c'est plus proche qu'on ne le pense.

L’impact des outils d’IA sur la productivité (2024-2025)

En analysant les dernières données sur l'impact de l'IA sur la productivité, je remarque deux tendances : il existe des avantages concrets (lorsqu'on s'y prend bien) et une importante note de bas de page précise que « cela dépend de la manière dont on s'y prend ».

La Banque fédérale de réserve de Saint-Louis constate que, « parmi les utilisateurs salariés d'IA générative aux États-Unis, cette nouvelle technologie a contribué à hauteur de 6 % à 24.9 % de leurs heures de travail totales (au cours de leur semaine d'utilisation) fin 2024 ».

Une autre étude révèle que « chaque heure d'utilisation de l'IA générative était environ 33 % plus productive qu'une heure de travail classique ».

Voici un tableau simple qui rassemble ces résultats :

Que nous disent ces chiffres ?

Selon mon interprétation, ces résultats impliquent que lorsque les employés interagissent de manière pertinente avec ces outils, il existe effectivement un gain de productivité à la clé.

Cependant, le fait que ce dividende plafonne à 24.9 % des « heures assistées » implique que la plupart des gens ne permettent pas à ces outils d'occuper tout leur temps de travail.

Le gain de productivité de 33 % par heure est formidable, mais il ne concerne que les heures d'utilisation de l'outil, et non l'ensemble de la semaine.

Et, rapportés à l'ensemble de l'économie, les bénéfices se situent entre 0.3 et 3.0 points de pourcentage de croissance annuelle de la productivité.

Autrement dit, tout cela n'en est qu'à ses débuts ; les avantages sont réels mais encore concentrés entre les mains de quelques-uns.

Mon avis

Pour les dirigeants, la conclusion est que les gains faciles en matière de productivité grâce à l'IA sont à portée de main, mais que leur généralisation nécessitera une refonte des processus, une montée en compétences et une gestion efficace.

Les dirigeants doivent passer de « super, mettons ces outils à la disposition de tous » à « quels processus sommes-nous prêts à remanier ? » « À quelles heures l’outil sera-t-il réellement utile ? »

« Dans quels processus métier pouvons-nous intégrer cet outil et où pourrons-nous mesurer les gains de productivité heure par heure ? »

Tant que nous ne serons pas capables de faire cela, nous resterons coincés dans un monde de barres partielles (6 pour cent à 24.9 pour cent des heures assistées), et non de barres complètes.

Le défi à relever n'est pas de trouver le gain de productivité ; il s'agit de l'institutionnaliser, de l'internaliser et de le diffuser dans toute l'organisation.

Les offres d'emploi mentionnent déjà les compétences en IA parmi les exigences.

Le marché du travail n'a pas le temps de débattre de la question ; il a déjà ajouté la « maîtrise de l'IA » comme exigence à de nombreuses offres d'emploi.

LinkedIn a récemment indiqué que les offres d'emploi mentionnant la « maîtrise de l'IA » comme critère de sélection – notamment l'expérience avec ChatGPT, GitHub Copilot et l'ingénierie des prompteurs – ont été multipliées par plus de six au cours de l'année écoulée.

Bien que ces offres d'emploi restent relativement rares (soit 0.2 % de toutes les offres d'emploi rémunérées dans le monde), leur taux de croissance est indéniable.

De même, Indeed a rapporté en janvier 2025 que les offres d'emploi aux États-Unis faisant référence à l'IA générative avaient augmenté de 170 % au cours de l'année précédente, tandis que le pourcentage d'offres restait relativement faible, à environ 0.3 %.

Aperçu des mentions de compétences en IA dans les offres d'emploi

Mon interprétation

Il s'agit d'une situation classique de « tendance abrupte et à queue fine ». Le nombre d'offres d'emploi exigeant des compétences en « littératie en IA » reste faible (bien en dessous de 1 %), mais la tendance est très marquée (multipliée par six en un an sur LinkedIn et par 2.7 sur Indeed).

De toute évidence, de nombreux emplois évoluent : la simple possession d’une expérience « atout » en matière d’outils d’IA devient une maîtrise « indispensable » de ces outils.

On observe d'abord l'apparition de ce langage dans les offres d'emploi pour des postes techniques (par exemple, développement de logiciels, science des données) et des postes de consultant, puis sa diffusion à d'autres rôles de travailleurs du savoir à mesure que l'utilisation des outils d'IA se standardise au sein des organisations.

Avis des analystes

Si j'étais à la tête d'une équipe, je considérerais la « maîtrise de l'IA » comme je considère aujourd'hui la « maîtrise des tableurs ». Elle n'est pas indispensable pour tous les emplois, mais elle est attendue pour de nombreux postes impliquant de l'analyse, de la rédaction ou du service à la clientèle.

Pour répondre au besoin de compétences en IA, les responsables du recrutement devraient faire deux choses. Premièrement, ils devraient identifier les postes qui requièrent la maîtrise d'outils d'IA spécifiques et l'indiquer dans la description du poste.

Cela permet de maintenir les exigences du poste ancrées dans la réalité et d'aider les candidats à déterminer s'ils possèdent les compétences requises.

Deuxièmement, ils devraient dispenser une formation sur l'utilisation des outils d'IA aux nouveaux employés, comprenant des tutoriels sur l'utilisation des outils les plus populaires, des exemples de cas d'utilisation acceptés et des outils permettant de mesurer les avantages de chaque cas d'utilisation.

C’est parce que les signes sont là : les descriptions de poste incluront de plus en plus la maîtrise des outils d’IA à mesure que la réalité du travail rattrapera les descriptions de poste.

L’opinion des travailleurs sur l’IA (2025)

J'ai consulté les recherches récentes sur l'attitude des travailleurs face à l'IA au travail. Il en ressort un certain optimisme, une certaine inquiétude et une perception de la complexité du sujet.

D’un côté, les travailleurs savent que les choses vont changer, de l’autre, ils ne savent pas ce que cela signifiera pour eux personnellement.

Les chiffres

D'après une nouvelle enquête du Pew Research Center auprès des travailleurs américains (début 2025) :

52 % se disent inquiets de l'utilisation de l'IA au travail. 36 % se disent optimistes quant à son impact sur leur activité professionnelle. 16 % indiquent qu'une partie de leurs tâches est déjà réalisée grâce à l'IA. 25 % envisagent que certaines de leurs tâches actuelles soient effectuées avec l'IA.

Une étude mondiale menée par KPMG International et l'Université de Melbourne (48 340 participants, dans 47 pays) a révélé que 57 % des employés admettent avoir dissimulé leur utilisation d'outils d'IA au travail.

Tableau des indicateurs de satisfaction des travailleurs

Que nous révèlent ces chiffres ?

De mon point de vue, il existe deux tendances sur le marché du travail. Nombreux sont les travailleurs qui connaissent l'IA et ses possibilités, mais rares sont ceux qui se sentent pleinement à l'aise ou préparés.

Le fait que plus de la moitié des personnes soient inquiètes suggère que le déploiement et la communication ne sont pas encore au niveau requis.

Le fait qu'un bon tiers des personnes interrogées se disent optimistes suggère que l'opportunité est évidente et tangible.

La statistique concernant la « dissimulation de l'utilisation » est particulièrement intéressante ; elle suggère un décalage entre le déploiement et le confort (ou la divulgation) des travailleurs, car ces derniers utilisent des outils mais ne se sentent peut-être pas en sécurité ou soutenus pour le dire ouvertement.

Ma prise

Ces résultats mitigés devraient nous alerter. Les organisations ne devraient pas présumer que la confiance des employés s'installera d'elle-même, simplement parce que la technologie est disponible.

Les organisations doivent plutôt collaborer avec leurs employés pour instaurer la confiance, clarifier les modalités d'utilisation et former les travailleurs.

Mon conseil est d'investir dans des politiques claires concernant l'utilisation de l'IA, d'impliquer les travailleurs dans l'élaboration de ces politiques et de suivre l'évolution de la confiance parallèlement à l'utilisation.

La technologie est prête, mais les gens ne le sont pas encore.

En résumé, nous avons dépassé la phase de choc et d'émerveillement de l'IA au travail, et il est maintenant temps pour la phase d'alignement.

Outils d'IA les plus fréquemment utilisés (2025)

Qu’en est-il des outils d’IA auxquels les employés accèdent réellement dans le cadre de leur travail ? On y voit deux aperçus : l’un des développeurs et l’autre des utilisateurs en entreprise.

Destiné aux développeurs : Dans le segment des développeurs, deux outils de productivité prêts à l’emploi se distinguent particulièrement.

D'après l'enquête Stack Overflow de 2025, 82 % des développeurs utilisent ChatGPT, tandis que 68 % utilisent GitHub Copilot, suivi de Gemini (47 %), Claude/Claude Code (41 %), Microsoft Copilot (31 %) et Perplexity (16 %). Il est important de noter qu'il s'agit de pourcentages de développeurs utilisant au moins un outil d'IA, et non de l'ensemble des utilisateurs.

Entreprises : Du côté des entreprises, les données de télémétrie des navigateurs en conditions réelles confirment cette tendance : selon le rapport 2025 de LayerX, ChatGPT représente 92 % de l’utilisation de l’IA générale en entreprise, suivi par Gemini (15 %), Claude (5 %) et Copilot (2 à 3 %). Le rapport estime également que 45 % des employés utilisent un outil d’IA générale, ce qui témoigne de la popularité croissante de ces outils.

Aperçu : les outils d'IA les plus utilisés au travail (2025)

Contexte : Les données de Stack Overflow reposent sur les déclarations des développeurs concernant l’utilisation des outils, tandis que celles de LayerX sont basées sur les données de télémétrie des navigateurs d’entreprise. Ces deux rapports ont été publiés en 2025.

Interprétation

Mon interprétation est simple : bien que la longue traîne soit effectivement longue, les outils que les employés utilisent réellement au travail sont relativement peu nombreux.

ChatGPT reste la porte d'entrée pour la plupart des utilisateurs, qu'il s'agisse des développeurs ou (en termes de trafic relatif) des entreprises au sens large.

Copilot séduit particulièrement les développeurs, mais peine à s'imposer en entreprise car la plupart des cas d'utilisation concernent des chatbots destinés aux consommateurs et accessibles via des comptes personnels.

La seconde histoire est celle de la fragmentation : si des outils comme Gemini, Claude et Perplexity ont des cas d’utilisation solides, ils n’ont pas remplacé le modèle général consistant à « ouvrir un chatbot, obtenir une réponse ».

Implications en matière de planification

Si je devais planifier des déploiements, je prévoierais un outil généraliste unique et un petit nombre d'outils spécialisés pour couvrir la plupart des cas d'utilisation.

La clé résidera dans la gouvernance et l'intégration : acheminer la plupart des requêtes quotidiennes via un chatbot géré de manière centralisée ayant accès aux données et aux journaux de l'entreprise, tout en permettant aux employés d'accéder facilement à des outils spécialisés (par exemple, des copilotes de codage ou des outils de recherche avancés) depuis la même interface.

Suivez non seulement le nombre d'utilisateurs actifs mensuels (MAU), mais aussi le pourcentage de tâches prises en charge et le temps gagné par tâche ; c'est là que réside la valeur.

Le fait que la plupart de vos employés se concentrent sur un seul outil d'accueil n'est pas un problème ; c'est une opportunité de standardiser les invites, les journaux et les garde-fous afin que ces avantages puissent se généraliser sans chaos.

Résultats en matière de productivité et de créativité (2024-2025)

Après avoir examiné les dernières recherches, je constate que les outils d'IA générative ont un impact positif et significatif sur la productivité, tandis que leur impact sur la créativité est plus nuancé.

Autrement dit, les entreprises évoluent plus rapidement, mais il est moins évident qu'elles deviennent plus créatives.

Principales conclusions

En 2025, l'Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE) a constaté que les travailleurs qui utilisaient des outils d'IA générative étaient environ 40 % plus rapides lorsqu'ils rédigeaient ou résumaient des textes, et que la qualité de leur travail était supérieure d'environ 18 %, selon les évaluateurs.

Une méta-analyse de 28 études (impliquant plus de 8 000 participants) réalisée en 2025 a révélé que les personnes qui travaillaient avec l'IA étaient plus performantes dans la production d'œuvres créatives (avec une taille d'effet de g ≈ 0.27), mais que la diversité des idées qu'elles généraient diminuait (avec une taille d'effet de g ≈ -0.86).

Aperçu : résultats en matière de productivité et de créativité

Ce que suggèrent les chiffres

D'après mon analyse des données, le gain de productivité est plus évident. Grâce aux outils d'IA, les employés accomplissent leurs tâches plus rapidement et produisent un travail de meilleure qualité dans certains domaines, comme la rédaction et la synthèse. En revanche, l'impact sur la créativité est plus subtil.

Il est vrai que les personnes qui collaborent avec l'IA sur des tâches créatives sont plus performantes (g ≈ 0.27), mais la diversité des idées qu'elles proposent s'en trouve réduite (g ≈ -0.86). Cela suggère que les systèmes d'IA pourraient amener les humains à proposer des solutions similaires plutôt que des solutions véritablement originales.

Point de vue de l'analyste

Selon moi, cela signifie que les entreprises doivent dissocier productivité et créativité. Si l'on souhaite améliorer la rapidité, la régularité et la qualité des tâches répétitives, l'IA est une évidence.

Si vous souhaitez innover radicalement, générer des idées ou explorer de toutes nouvelles possibilités, vous devrez toutefois gérer plus attentivement l'interaction entre les humains et les machines.

Vous devrez permettre aux gens de conserver leur autonomie, garantir une diversité de contributions et veiller à ce que les machines ne dominent pas le processus de génération d'idées.

Si vous souhaitez tirer pleinement parti de l'IA d'ici mi-2025, je vous suggère de suivre une approche à deux volets : à court terme, concentrez-vous sur les tâches que vous pouvez accélérer et améliorer en qualité ; en parallèle, investissez dans des espaces d'expérimentation où la divergence (et non la convergence) est l'objectif.

L'IA dans le recrutement et l'automatisation des RH (2025)

Nous sommes en 2025 et les équipes RH utilisent l'IA et l'automatisation pour le recrutement, l'intégration et la gestion des employés. Les projets pilotes, autrefois expérimentaux, sont désormais incontournables.

En réalité, 99 % des responsables du recrutement affirment utiliser déjà l'IA dans leur processus d'embauche, et 98 % font état d'« améliorations significatives » grâce à elle.

De même, 65 % des petites entreprises affirment qu'elles utilisent déjà l'IA à des fins RH (principalement pour le recrutement) et plus de la moitié prévoient d'accroître leurs investissements l'année prochaine.

Aperçu : indicateurs clés en 2025 pour le recrutement et l’automatisation des RH

Alors qu’est-ce que cela signifie réellement ?

Je suis le premier à avouer être quelque peu surpris par la rapidité avec laquelle l'IA s'est imposée dans les RH, même si elle n'en est qu'à ses balbutiements en matière de recrutement. Mais la progression fulgurante, de l'expérimentation à une quasi-omniprésence, est inattendue.

De nombreux processus sont actuellement automatisés, tels que la recherche de candidats, la sélection des CV, la planification des entretiens, et même certains aspects du processus d'entretien lui-même.

Ces procédés sont sans aucun doute plus efficaces. Le travail est souvent accompli plus rapidement et avec moins d'intervention humaine.

Mais il y a aussi un revers à la médaille. Une fois que 99 % des responsables du recrutement utilisent l'IA, celle-ci ne constitue plus un facteur de différenciation en soi.

L'élément différenciateur concurrentiel résidera dans la manière dont vous le mettrez en œuvre, dans la réflexion que vous y porterez, dans l'équité de sa mise en œuvre et dans la façon dont vous l'intégrerez au jugement humain.

À titre d'exemple, 65 % des petites entreprises ont adopté l'IA pour leurs processus RH (principalement le recrutement), ce qui indique qu'il ne s'agit pas d'un phénomène exclusivement réservé aux grandes entreprises.

Notre point de vue

Deux implications importantes pour les analystes me viennent à l'esprit.

Premièrement, la gouvernance, les risques et le contrôle doivent devenir des enjeux prioritaires. L'IA étant désormais partie intégrante de la plupart des décisions d'embauche, des questions telles que les biais, l'explicabilité, l'expérience candidat et la conformité deviennent monnaie courante.

Si l'automatisation peut certes accélérer la phase initiale du recrutement (sourcing), elle modifie aussi profondément les pouvoirs de décision, l'audit et l'équité. Il s'agit d'une transformation, et non d'une simple optimisation.

Deuxièmement, vous devrez vous concentrer sur la collaboration entre l'humain et l'IA.

L'IA peut certes accélérer et optimiser les processus de recrutement, mais au final, la valeur réside dans l'évaluation humaine : l'adéquation culturelle, l'adéquation stratégique et l'adéquation à l'avenir.

Les entreprises qui utilisent l'IA pour analyser et suggérer des candidats, tout en conservant le débat humain sur les personnes à embaucher, obtiendront de meilleurs résultats que celles qui délèguent l'intégralité de la décision à l'IA.

Nous ne nous demandons plus si les RH peuvent être automatisées. C'est possible. La question est de savoir dans quelle mesure cette automatisation est efficace, bien encadrée et intégrée aux processus humains.

2024 – 2025 : valeur et retour sur investissement dans l’IA

Passons maintenant aux prévisions de retour sur investissement pour 2024-25. Pour commencer, au sein des fonctions opérationnelles, les dirigeants font état de résultats directs (augmentation des revenus, réduction des coûts) grâce à leurs investissements dans l'IA générative.

Toutefois, à l'échelle de l'entreprise, la réalité est plus nuancée. Malgré quelques succès, rares sont ceux qui ont permis d'améliorer significativement l'EBIT global.

D’après notre dernière enquête mondiale, une majorité de dirigeants de tous les secteurs d’activité déclarent avoir constaté des économies de coûts et des gains de revenus au cours du second semestre 2024.

Plus de 80 % des entreprises interrogées n'ont constaté aucun impact significatif sur leur résultat d'exploitation (EBIT). Seules 17 % indiquent que l'IA générative a généré 5 % ou plus de leur EBIT total au cours de l'année écoulée.

Aperçu : Où apparaît le retour sur investissement (part des répondants signalant une valeur, par unité commerciale, S2 2024) Source : État de l’IA en 2024, enquête mondiale McKinsey (2025).

Aperçu : Où apparaît le retour sur investissement (part des répondants signalant une valeur, par unité commerciale, S2 2024) Source : État de l’IA en 2024, enquête mondiale McKinsey (2025).

Les indicateurs de performance montrent la proportion de répondants qui déclarent que leurs applications d'IA générative ont généré de nouveaux revenus ou réduit leurs coûts au cours des 12 derniers mois.

En ce qui concerne les résultats commerciaux, le tableau est cependant très différent : plus de 80 % déclarent n’avoir pas encore constaté d’impact significatif de l’IA générative sur leur EBIT, et seulement 17 % indiquent que l’IA générative a représenté 5 % ou plus de leur EBIT total au cours de l’année écoulée.

Que représentent ces chiffres ?

À mon avis, c'est ce que nous devrions observer. Les solutions ponctuelles donnent satisfaction. La question est maintenant de savoir si elles peuvent être déployées à plus grande échelle.

Les résultats les plus significatifs au niveau fonctionnel sont obtenus dans les domaines intrinsèquement numérisés et axés sur les indicateurs de performance : stratégie et finance, chaîne d’approvisionnement, opérations de service et ingénierie. Après tout, il est plus facile de mesurer les gains d’efficacité et de performance.

Cependant, pour obtenir un EBIT global à partir de ces optimisations ponctuelles, il ne suffit pas d'ajouter quelques outils supplémentaires.

Vous devez standardiser les API avec les systèmes centraux, attribuer les responsabilités en matière de risques et de retour sur investissement liés à l'IA et, surtout, réinvestir le temps gagné dans des activités à valeur ajoutée et éviter qu'il ne soit simplement dissipé.

C’est aussi pourquoi la plupart des équipes peuvent fièrement faire état d’un impact positif sur l’activité, mais le directeur financier n’est toujours pas prêt à affirmer que toute l’entreprise a été transformée.

L'avis de l'analyste

Si je devais élaborer une stratégie pour 2025-2026, je la baserais sur un retour sur investissement sur trois fronts interdépendants :

1. a. Au niveau des cas d'utilisation (ex. : réduction des minutes, réduction des erreurs, pourcentage de ventes additionnelles par appel) ; b. Au niveau du portefeuille (ex. : consolidation des outils, abandon d'un projet pilote peu rentable, allocation des ressources d'IA) ; c. Au niveau de l'entreprise (ex. : EBIT, CCC), avec un processus clair de réaffectation des ressources à l'activité.

Nous savons qu'il y a un potentiel de gain. Les données le confirment. Il suffit de mettre en place les infrastructures nécessaires. Il faut traduire ces avantages locaux en bénéfices concrets grâce à une gouvernance efficace, une simplification des processus et des analyses pertinentes.

En prenant du recul et en examinant tous ces différents indicateurs, une chose s'impose : l'IA n'est pas seulement aux portes du monde du travail. Elle y est déjà présente.

Nous constatons un fort taux d'adoption. Nous constatons une utilisation des outils. Nous observons des signaux mitigés concernant le retour sur investissement, mais nous constatons bel et bien un retour sur investissement.

La productivité augmente plus vite que la créativité, ce qui signifie que la phase initiale de cette transition est davantage axée sur l'efficacité que sur l'innovation radicale.

Derrière ces mesures de productivité se cache toutefois une évolution plus subtile : un passage progressif du travail d’exécution à la prise de décision, à la gestion et à l’amélioration des tâches.

D’ici 2035, nous ne parlerons plus de notre utilisation de l’IA. Nous parlerons plutôt de la mesure dans laquelle nous aurons renforcé nos systèmes de confiance, sécurisé nos données, perfectionné les compétences de nos employés et, outre la productivité, évalué notre intelligence collective et notre capacité d’innovation.

Après avoir appris à coexister avec l'IA dans les années 2020, nous apprendrons à collaborer avec elle dans les années 2030.

Données de 2025 sur l'utilisation quotidienne de l'IA par les employés

D’ici 2025, l’IA sera omniprésente dans le monde des affaires, ce qui signifie qu’un nombre croissant de travailleurs s’appuieront quotidiennement sur des outils d’IA. L’époque d’une utilisation ponctuelle est révolue : de nombreuses tâches professionnelles dépendent désormais autant de l’IA que des courriels et d’Excel.

Nombre moyen d'heures hebdomadaires économisées grâce à l'IA

L'avantage le plus souvent cité de l'IA au travail est l'efficacité. De nombreuses heures de tâches manuelles auparavant effectuées par des humains sont désormais prises en charge par l'IA. En 2025, les travailleurs gagneront en moyenne plusieurs heures par semaine, qu'ils pourront ensuite consacrer à des activités à plus forte valeur ajoutée.

Pourcentage de tâches entièrement automatisées par l'IA

L'IA tend de plus en plus à automatiser des tâches de bout en bout sans intervention humaine. En 2025, une grande partie des tâches répétitives, telles que la saisie de données, la planification et l'analyse de données simples, seront entièrement automatisées par l'IA. Les employés pourront ainsi se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée.

Taux d'adoption selon le niveau hiérarchique (débutant vs cadre supérieur)

L'utilisation de l'IA dépend du niveau hiérarchique de l'employé. Les débutants peuvent s'en servir pour se perfectionner, tandis que les cadres supérieurs peuvent l'utiliser pour la prise de décision et l'élaboration de stratégies. En 2025, elle sera omniprésente, et les différences résideront dans son usage.

Pourcentage de dirigeants qui utilisent l'IA pour prendre des décisions

De plus en plus de dirigeants se tournent vers l'IA pour faciliter leur prise de décision. Cela leur permet d'analyser de plus grandes quantités de données, de prévoir les résultats ou d'explorer différents scénarios. D'ici 2025, nombreux sont ceux qui utiliseront l'IA pour obtenir un second avis.

Comment l'IA est-elle utilisée aujourd'hui dans votre entreprise pour la communication et la collaboration internes ?

L'IA peut faciliter la collaboration en interne. Elle peut transcrire les réunions, rédiger des comptes rendus, créer des courriels et assurer le suivi des données et des informations. Cela fluidifie les échanges et renforce la cohésion des équipes. 2025 ne fera pas exception.

Quel est le pourcentage d'employés préoccupés par le risque de perte d'emploi liée à l'IA ?

Malgré les avantages potentiels, les employés s'inquiètent de la mesure dans laquelle l'IA pourrait automatiser leurs tâches. L'année 2025 ne fera pas exception.

L'essor de la formation à l'IA en milieu professionnel

Les entreprises investissent davantage dans la formation de leurs employés à l'IA. La maîtrise de l'IA est aujourd'hui très recherchée. Les formations à l'IA seront plus accessibles en 2025. Le perfectionnement des compétences est essentiel à la transition vers l'IA.

% des entreprises ayant des politiques d'utilisation de l'IA

L'IA étant désormais plus répandue, les entreprises élaborent des lignes directrices pour son utilisation. Ces politiques peuvent inclure des règles relatives à la confidentialité des données, à l'éthique et aux bonnes pratiques d'utilisation. De plus en plus d'entreprises ont formalisé ces lignes directrices en 2025, favorisant ainsi une adoption responsable.

L'utilisation de l'IA dans les emplois du service client

Le service client est un domaine où l'intelligence artificielle (IA) joue un rôle crucial. Elle permet de répondre aux questions fréquentes, de générer des réponses types et d'assister les conseillers. Son utilisation devrait accroître la productivité et l'efficacité d'ici 2025, permettant ainsi au personnel de se concentrer sur les situations plus complexes.

Quel pourcentage d'employés utilisent l'IA pour la rédaction et la création de contenu ?

L'IA est principalement utilisée dans les outils d'écriture, tels que les logiciels de rédaction d'e-mails, de rapports et de présentations. Dès 2025, de nombreuses personnes utiliseront des outils d'IA pour leurs tâches d'écriture, ce qui permettra aux équipes de communiquer plus rapidement et plus précisément.

Dans quels secteurs l'IA accroît-elle l'efficacité du travail ?

Bien que l'IA accroisse l'efficacité du travail dans de nombreux secteurs, le pourcentage de la population active qui peut en bénéficier varie considérablement d'un secteur à l'autre. Généralement, ce pourcentage est le plus élevé dans les secteurs qui reposent principalement sur des tâches intellectuelles. De nombreux secteurs exploitent déjà le gain d'efficacité que leur apportera l'IA en 2025 pour transformer leur mode de fonctionnement.

Quel pourcentage des organisations utilisent l'IA pour l'analyse des données ?

L'IA permet d'analyser de vastes ensembles de données en quelques secondes. En 2025, certaines organisations utilisaient déjà l'IA pour obtenir rapidement des informations et des synthèses à partir de leurs données. L'analyse de données par l'IA tend à devenir la norme, et l'utilisation d'outils d'IA permet aux entreprises d'obtenir plus rapidement des réponses basées sur leurs données.

Quels sont les domaines d'utilisation de l'IA en gestion de projet ?

L'IA aide les équipes de gestion de projet à planifier, suivre et optimiser leurs projets en fournissant des échéanciers, des évaluations des risques et une allocation des ressources. En 2025, l'IA permettra de gérer les projets avec une efficacité accrue et une charge de travail considérablement réduite.

Quel pourcentage de personnes s'appuient sur l'IA pour prendre des décisions ?

Bien que l'IA inspire plus confiance que jamais, certaines personnes restent réticentes à suivre ses recommandations. En 2025, un certain nombre de personnes utilisent déjà les recommandations des outils d'IA, tandis qu'un autre pourcentage s'en méfie. D'ici 2025, le niveau de confiance envers l'IA dépendra de la familiarité des utilisateurs avec ce système. La confiance envers l'IA progresse et, à mesure que les systèmes d'IA se généralisent, elle se renforce.

Conclusion

Les preuves sont là : l'intelligence artificielle devient un aspect important du travail à part entière, et non plus un simple outil novateur permettant d'accomplir les tâches plus efficacement.

Que ce soit pour automatiser les tâches répétitives, faciliter la prise de décision ou améliorer la collaboration au sein des équipes et entre elles, les technologies d'IA ont déjà un impact profond sur le travail dans l'ensemble des secteurs d'activité.

Malgré tous ces avantages potentiels, d'importantes préoccupations subsistent quant à des questions telles que la confiance, la sécurité de l'emploi et la manière dont les individus et les organisations adapteront finalement leurs méthodes de travail.

À mesure que nous approchons de 2035, il est probable que les processus de travail continuent d'évoluer, nécessitant de nouvelles compétences et capacités pour diverses fonctions économiques, et que la collaboration homme-IA se généralise. Ceux qui sauront tirer le meilleur parti de l'IA seront ceux qui en bénéficieront le plus.

Sources et références

• McKinsey & Compagnie – L'état de l'IA : comment les organisations se réinventent pour capter la valeur (2025)
• Institut d'IA centrée sur l'humain de Stanford – Rapport sur l'indice de l'IA 2025
• Banque fédérale de réserve de Saint-Louis – L'impact de l'IA générative sur la productivité au travail (2025)
• Plongée RH – La productivité des travailleurs augmente à chaque heure passée à utiliser l'IA générative (2025)
• Graphique économique de LinkedIn – Rapport sur les changements de travaux 2024
• Indeed Hiring Lab – L’intelligence artificielle générative dans les offres d’emploi : mise à jour 2025
• Centre de recherche Pew – Les travailleurs américains sont plus inquiets qu'optimistes quant à l'utilisation future de l'IA sur le lieu de travail. (2025)
• KPMG / Université de Melbourne – Étude sur la confiance dans l'IA 2025
• Stack Overflow – Sondage des développeurs 2025
• Couche X – Rapport 2025 sur la sécurité des données en IA et SaaS pour les entreprises
• OCDE – Les effets de l'IA générative sur la productivité, l'innovation et l'entrepreneuriat (2025)
• arXiv – Méta-analyse : Collaboration humain-IA dans les tâches créatives (2025)
• Insight Global – Rapport sur l'IA dans le recrutement 2025
• Journal des affaires de Rochester – L'IA dans les RH : recrutement, risques juridiques et avantages (2025)
• Apollo Technique – L'IA au travail : des statistiques surprenantes à l'horizon 2025