L'IA améliore-t-elle réellement la productivité ? Les preuves sont floues.

On parle beaucoup de productivité ces derniers temps, notamment parmi les responsables politiques. Et pour cause : la croissance de la productivité du travail en Australie est à son plus bas niveau depuis 60 ans .

Pour y remédier, le Premier ministre Anthony Albanese en Australie a convoqué une table ronde sur la productivité le mois prochain. Cette réunion coïncidera avec la publication d'un rapport intermédiaire de la Commission de la productivité, qui examine cinq piliers de la réforme. L'un d'eux est le rôle des données et des technologies numériques , notamment l'intelligence artificielle (IA).

Ce sera une douce mélodie aux oreilles des secteurs technologique et commercial, qui vantent avec enthousiasme les avantages de l'IA en matière de productivité. D'ailleurs, le Business Council of Australia a également déclaré le mois dernier que l'IA représente la plus grande opportunité de toute une génération pour améliorer la productivité .

Mais que savons-nous réellement de l’impact de l’IA sur la productivité ?

Qu'est-ce que la productivité ?

En termes simples, la productivité correspond à la quantité de biens et de services que nous pouvons produire à partir d'une quantité donnée d'intrants (comme la main-d'œuvre et les matières premières). Elle est importante car une productivité plus élevée se traduit généralement par un niveau de vie plus élevé. La croissance de la productivité a représenté 80 % de la croissance des revenus en Australie au cours des trois dernières décennies .

La productivité peut être considérée comme individuelle, organisationnelle ou nationale.

Votre productivité individuelle reflète l'efficacité avec laquelle vous gérez votre temps et vos ressources pour accomplir vos tâches. À combien d'e-mails pouvez-vous répondre en une heure ? Combien de produits pouvez-vous vérifier pour détecter des défauts en une journée ?

La productivité organisationnelle mesure la capacité d'une organisation à atteindre ses objectifs. Par exemple, dans un organisme de recherche, combien d'articles de recherche de haute qualité sont produits ?

La productivité nationale est l'efficacité économique d'une nation, souvent mesurée par le produit intérieur brut par heure travaillée. Il s'agit en réalité d'un agrégat des autres formes de productivité. Or, il est notoirement difficile de suivre l'évolution de la productivité individuelle ou organisationnelle en termes de PIB national par heure travaillée.

L'IA et la productivité individuelle

Les recherches naissantes examinant la relation entre l’IA et la productivité individuelle montrent des résultats mitigés.

Une étude en conditions réelles sur l'IA et la productivité, menée en 2025, a porté sur 776 professionnels expérimentés des produits de la multinationale américaine Procter & Gamble. L'étude a montré que les individus assignés aléatoirement à l'utilisation de l'IA obtenaient d'aussi bons résultats qu'une équipe de deux personnes sans IA. Une étude similaire réalisée en 2023, menée auprès de 750 consultants du Boston Consulting Group, a révélé que les tâches étaient 18 % plus rapides grâce à l'IA générative.

Une étude de 2023 a fait état d'un premier système d'IA générative utilisé par 5 200 agents du service client d'une entreprise de logiciels du Fortune 500. Ce système a montré une augmentation de 14 % du nombre de problèmes résolus par heure. Pour les agents moins expérimentés, la productivité a augmenté de 35 %.

Mais l’IA n’augmente pas toujours la productivité individuelle.

Une enquête menée auprès de 2 500 professionnels a révélé que l'IA générative augmentait la charge de travail de 77 % des travailleurs. Environ 47 % ont déclaré ne pas savoir comment exploiter les gains de productivité. L'étude pointe des obstacles tels que la nécessité de vérifier et/ou de corriger les résultats de l'IA, la nécessité de perfectionner les compétences en IA et des attentes déraisonnables quant à ses capacités.

Une étude récente du CSIRO a examiné l'utilisation quotidienne de Microsoft 365 Copilot par 300 employés d'une organisation gouvernementale. Si la majorité d'entre eux ont déclaré des gains de productivité, une minorité non négligeable (30 %) n'en a pas fait état. Même les employés ayant fait état d'une amélioration de leur productivité s'attendaient à des gains supérieurs à ceux obtenus.

L'IA et la productivité organisationnelle

Il est difficile, voire impossible, d'attribuer l'évolution de la productivité d'une organisation à l'introduction de l'IA. Les entreprises sont sensibles à de nombreux facteurs sociaux et organisationnels, dont chacun peut être à l'origine d'une baisse de productivité.

Néanmoins, l’Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE) a estimé que les avantages en termes de productivité de l’IA traditionnelle – c’est-à-dire l’apprentissage automatique appliqué à une tâche spécifique à un secteur – se situent entre zéro et 11 % au niveau organisationnel .

Un article de synthèse de 2024 cite des études indépendantes montrant une augmentation de la productivité organisationnelle grâce à l'IA en Allemagne, en Italie et à Taïwan.

En revanche, une analyse réalisée en 2022 auprès de 300 000 entreprises américaines n'a pas révélé de corrélation significative entre l'adoption de l'IA et la productivité, contrairement à d'autres technologies comme la robotique et le cloud computing. L'explication probable est que l'IA n'a pas encore eu d'impact sur de nombreuses entreprises, ou simplement qu'il est trop difficile d'en démêler l'impact, car elle n'est jamais appliquée isolément.

Les gains de productivité de l'IA peuvent parfois être masqués par le travail humain supplémentaire nécessaire à la formation ou à l'exploitation des systèmes d'IA. Prenons l'exemple de la technologie « Just Walk Out » d'Amazon pour les magasins.

Lancé publiquement en 2018 , il visait à réduire la main-d'œuvre grâce à l'automatisation complète des achats des clients. Cependant, il aurait nécessité l'embauche d'environ 1 000 travailleurs en Inde pour le contrôle qualité. Amazon a qualifié ces informations d'« erronées ».

Plus généralement, pensez au nombre inconnu (mais probablement des millions) de personnes payées pour étiqueter les données des modèles d’IA.

L'IA et la productivité nationale

Le tableau au niveau national en Australie est encore plus sombre.

De toute évidence, l'IA n'a pas encore eu d'impact sur la productivité nationale. On peut affirmer que les avancées technologiques mettent du temps à affecter la productivité nationale, car les entreprises doivent comprendre comment utiliser la technologie et mettre en place l'infrastructure et les compétences nécessaires.

Toutefois, cela n'est pas garanti. Par exemple, s'il existe un consensus sur le fait qu'Internet a permis d'améliorer la productivité, les effets des téléphones portables et des réseaux sociaux sont plus controversés, et leurs impacts sont plus visibles dans certains secteurs (comme le divertissement) que dans d'autres .

La productivité ne consiste pas seulement à faire les choses plus rapidement

Le discours dominant autour de l'IA et de la productivité est que l'IA automatise les tâches répétitives, nous permettant d'être plus rapides et de consacrer plus de temps à la créativité. Il s'agit pourtant d'une vision naïve du fonctionnement du travail.

Ce n'est pas parce que vous traitez votre boîte de réception plus rapidement que vous passerez votre après-midi à la plage. Plus vous envoyez d'e-mails, plus vous en recevez, et le cycle continue.

Plus vite n'est pas toujours synonyme de mieux. Parfois, il faut ralentir pour être plus productif . C'est là que naissent les grandes idées.

Imaginez un monde où l'IA ne se contenterait pas d'accélérer les tâches, mais nous ralentirait proactivement, nous laissant ainsi la possibilité d'être plus innovants et plus productifs. C'est là que réside la véritable opportunité inexploitée de l'IA.

https://theconversation.com/does-ai-actually-boost-productivity-the-evidence-is-murky-260690