L’adoption massive d’outils d’Intelligence artificielleEnsemble de techniques permettant à des machines d'accomplir des tâches nécessitant habituellement certaines capacités humaines, comme la reconnaissance, la prédiction ou la prise de décision. dans les entreprises se traduit par un paradoxe inattendu : si les salariés gagnent en efficacité, les dirigeants peinent à mesurer cette productivité. Une enquête Nielsen menée auprès de 1 700 cadres dans sept pays, à la demande de Monday.com, révèle que plus de la moitié des hauts responsables trouvent désormais plus difficile d’évaluer le travail de leurs équipes.

Un rendu trop lisse pour être décrypté

Le principal facteur de cette confusion est la qualité du livrable qui arrive dans la boîte de réception du manager. Les contenus générés ou affinés par l’IA arrivent souvent déjà formatés et corrigés, ce qui rend floue la part du travail réellement effectuée par l’employé. En conséquence, près de 50 % des managers déclarent passer davantage de temps à relire, corriger et guider les productions de leurs équipes qu’auparavant.

L’engouement reste fort

Malgré cette complexité, 94 % des managers interrogés se disent enthousiastes à l’idée d’utiliser l’IA pour améliorer leurs processus. Michal Miller Levi, responsable de la recherche marché chez Monday.com, compare cet engouement à l’euphorie qui entourait l’avènement d’Internet au début des années 2000. Selon elle, les dirigeants perçoivent l’IA comme une « magie » capable de TransformerArchitecture de réseau neuronal reposant notamment sur des mécanismes d'attention pour traiter des séquences de données. les méthodes de travail.

Un rythme d’évolution qui dépasse les organisations

Le même interviewé souligne toutefois que la vitesse d’évolution des modèles d’IA dépasse la capacité d’adaptation des structures organisationnelles. « L’IA fonctionne très bien pour chaque manager individuellement, mais le rôle de manager implique de piloter l’ensemble de l’entreprise », explique-t-elle. Le décalage crée une tension entre les bénéfices individuels de l’IA et la nécessité d’harmoniser les processus collectifs.

Redéfinir les critères d’évaluation

Face à ces défis, 78 % des répondants ont déjà modifié leurs méthodes d’évaluation. Le poids accordé à la capacité à formuler des prompts pertinents, à choisir les tâches à déléguer à l’IA et à expérimenter de nouveaux modes de travail a augmenté. Cette évolution reflète le passage d’une évaluation centrée sur l’exécution à une évaluation axée sur la gestion de l’outil intelligent.

Risques de biais dans les revues de performance

Le recours à l’IA pour soutenir les décisions managériales soulève toutefois la question du biais. L’enquête indique que 46 % des managers utilisent l’IA pour éclairer leurs jugements, et 39 % l’emploient pour rédiger des évaluations de performance. Des études du Luxembourg Institute of Socio‑Economic Research et d’une recherche publiée début 2025 montrent que les grands modèles de langue reproduisent les biais humains et peuvent défavoriser certaines catégories, notamment les candidats noirs masculins. Ainsi, l’utilisation de l’IA dans les revues de performance risque d’amplifier des discriminations déjà existantes.

Une charge de supervision invisible

L’IA modifie également le quotidien du manager. Au lieu de se concentrer uniquement sur la stratégie, il doit désormais sélectionner les tâches à confier aux agents IA, contrôler leurs sorties et intervenir en cas d’erreur. Ce travail de supervision, souvent non comptabilisé, constitue une nouvelle forme de « travail invisible » qui alourdit la charge managériale.

Un paysage logiciel de plus en plus fragmenté

Paradoxalement, les promesses d’allègement du parc logiciel ne se sont pas concrétisées. 57 % des managers constatent une multiplication des outils en circulation, et 51 % remarquent une plus grande interconnexion et complexité des solutions depuis l’adoption de l’IA. Seuls 29 % jugent leurs infrastructures d’IA pleinement optimisées et centralisées. La prolifération d’applications tierces et de « Shadow AIUtilisation de systèmes d'intelligence artificielle dans une organisation sans autorisation ou supervision de ses responsables. » – des outils adoptés en dehors des systèmes approuvés – complique davantage la gouvernance.

Vers une sur‑supervision des agents autonomes

L’enquête anticipe également une montée en puissance des agents IA capables d’agir de façon autonome. 58 % des managers s’attendent à superviser davantage d’agents IA que d’employés humains d’ici un an, tandis que 46 % redoutent de perdre le contrôle de leurs actions. Le sentiment de responsabilité demeure fort : 35 % des répondants craignent d’être tenus pour responsables des décisions prises par l’IA, dont la nature prédictive rend encore difficile la traçabilité des choix.

Gouvernance et productivité, deux faces d’une même pièce

Au final, les résultats montrent que l’adoption de l’IA se transforme rapidement en problème de gouvernance autant qu’en levier de productivité. Sans processus clairs, standards objectifs et infrastructure centralisée, les managers se retrouvent à jongler entre la supervision des outils, la lutte contre les biais et la gestion d’un écosystème logiciel de plus en plus dense. La capacité à instaurer des cadres de contrôle adaptés sera déterminante pour convertir les promesses d’efficacité en bénéfices mesurables pour les organisations.