L’étude internationale la plus rigoureuse à ce jour sur l’impact de l’IA au niveau des entreprises a été publiée, et ses principales conclusions sont plus constructives que prévu. Chez près de 6 000 cadres vérifiés dans quatre pays, l’IA a généré de modestes changements globaux en termes de productivité ou d’emploi au cours des trois dernières années. L’impact mesuré reflète les premières phases de déploiement plutôt qu’un échec de la technologie.
Le document de travail (PDF), publié par le Bureau national de recherche économique et produit par des équipes de la Federal Reserve Bank d’Atlanta, de la Banque d’Angleterre, de la Deutsche Bundesbank et de l’Université Macquarie, révèle que plus de 90 % des entreprises ne signalent aucun changement mesurable dans leurs effectifs attribuable à l’IA au cours des trois dernières années. Compte tenu du court horizon temporel et de la concentration de l’utilisation de l’IA dans des fonctions discrètes, de tels effets incrémentiels plutôt que transformateurs sont cohérents avec l’évolution historique des technologies à usage général.
L’adoption de l’IA est répandue. Environ 69 % des entreprises utilisent déjà une forme d’IA, en tête de liste la génération de texte basée sur le LLM à 41 %, le traitement des données via l’apprentissage automatique à 28 % et la création de contenu visuel à 29 %. Au Royaume-Uni, l’adoption au niveau des entreprises est passée de 61 % à 71 % en 2025. Les outils d’IA sont intégrés aux flux de travail quotidiens, et bien que l’impact mesuré au niveau des entreprises soit souvent en retard sur leur adoption, la tendance est généralement à la hausse.
Les chiffres d’impact de l’IA vers l’avant indiquent une accélération
Les dirigeants s’attendent à des effets plus marqués au cours des trois prochaines années. En moyenne, ils s’attendent à une augmentation de la productivité de 1,4 % et à une augmentation de la production de 0,8 %. Les dirigeants américains prévoient un gain de productivité de 2,25 %, tandis que les entreprises britanniques s’attendent à un gain de productivité de 1,86 %. Dans les économies confrontées à une faible croissance de la productivité depuis plus d’une décennie, des gains de cette ampleur sont remarquables : des améliorations progressives, cumulées dans tous les secteurs, modifient la production nationale.
Sur l’épineux sujet de l’emploi, les dirigeants s’attendent à une modeste réduction des effectifs de 0,7% dans les quatre pays sur la même période. Au Royaume-Uni, environ deux tiers de cet ajustement devraient provenir d’embauches plus lentes plutôt que de licenciements purs et simples. Cette tendance suggère une réallocation progressive des rôles plutôt que des licenciements brusques. Comme pour les vagues précédentes d’automatisation, les chiffres globaux ne rendent pas compte de la création d’emplois dans des rôles adjacents et, dans le cas de l’IA, ceux-ci pourraient inclure des rôles liés à la gouvernance des données, à la surveillance des modèles, à l’ingénierie rapide et au développement de services basés sur l’IA, dont beaucoup seraient de nouveaux rôles.
Interpréter l’écart des attentes
L’étude compare également les attentes des dirigeants avec celles des travailleurs. Les chercheurs ont posé des questions parallèles aux employés américains dans le cadre de l’Enquête sur les modalités et attitudes de travail. Les salariés s’attendent à ce que l’IA augmente l’emploi dans leur entreprise de 0,5 % au cours des trois prochaines années, tandis que les dirigeants américains s’attendent à une réduction de 1,2 %. Les salariés prévoient des gains de productivité de 0,92%, en dessous des prévisions des dirigeants de 2,25%.
Cette divergence reflète des points de vue différents. Les dirigeants observent les structures de coûts et la pression concurrentielle, tandis que les employés bénéficient d’une augmentation du niveau de leurs tâches et de nouvelles capacités. Dans la pratique, les systèmes d’IA sont souvent déployés pour assister plutôt que remplacer, en particulier dans les travaux à forte intensité de connaissances. Les preuves issues d’essais contrôlés, y compris l’utilisation à grande échelle de modèles linguistiques dans le support client et les services professionnels, montrent que les gains de productivité sont concentrés parmi le personnel moins expérimenté, avec des améliorations de la qualité apparaissant parallèlement à de meilleurs résultats. Lorsque la communication et la formation sont claires, l’adoption tend à se faire avec une résistance limitée.
Pourquoi ces données sur l’impact de l’IA méritent notre attention
La conception de l’enquête influence les déductions de toutes les statistiques, et dans ce cas particulier, les chercheurs ont noté une variation entre leurs propres chiffres et ceux d’une enquête McKinsey réalisée au cours de la même période, par exemple, qui mettait l’adoption à 88 % des organisations (l’enquête en question ici fixe ce chiffre à seulement 69 %). D’autre part, l’enquête américaine Census Business Trends and Outlook Survey, qui s’appuie sur une base de répondants plus large, estime l’utilisation de l’IA à environ 9 % début 2024, pour atteindre 18 % en décembre 2025. Cet écart reflète les différences d’échantillonnage, de formulation des questions et d’ancienneté des répondants. Les enquêtes auprès des dirigeants ont tendance à capturer les intentions et les déploiements au niveau de l’entreprise, tandis que les enquêtes plus larges auprès des entreprises peuvent refléter des définitions plus étroites de l’IA ou des étapes antérieures de mise en œuvre.
Dans l’étude en question, les personnes interrogées étaient des PDG et des directeurs financiers vérifiés par téléphone, non rémunérés, dont plus de 90 % venaient du Royaume-Uni et d’Allemagne. Les données ont été recoupées avec dix années de chiffres macroéconomiques et d’emploi provenant des agences nationales de statistiques.
Le point d’inflexion prévu par les dirigeants pourrait se produire au cours des trois prochaines années, à mesure que les déploiements mûriront et que l’intégration s’améliorera, de la même manière que de nombreuses nouvelles technologies ont émergé sur le lieu de travail jusqu’à devenir des outils quotidiens. La question centrale n’est pas tant de savoir si l’IA affectera la productivité et l’emploi, mais plutôt de savoir à quelle vitesse les organisations peuvent transformer l’adoption plus large de la technologie en gains économiques mesurables.
Voir aussi : La poussée d’entreprise d’OpenAI : l’histoire cachée derrière la course aux ventes de l’IA
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