Un mail rédigé en quelques secondes, une série de slides bouclée en quelques minutes pour la réunion du lendemain, des lignes de code produites presque instantanément… l’IA générative promet de libérer du temps. Mais que devient le temps ainsi économisé ? Une étude menée auprès de 25 000 salariés danois apporte une réponse nette à la question de son usage. Une étude menée auprès de 25 000 salariés danois apporte un premier élément de réponse : 85 % des utilisateurs consacrent le temps gagné à d'autres tâches professionnelles.
Ce constat rejoint une série de travaux récents qui bousculent le discours triomphant accompagnant le déploiement de l’IA dans les entreprises. L’outil tend à intensifier le travail de ceux qui l’utilisent. Et les gains économiques promis restent introuvables à grande échelle.
Quand l’IA pousse à travailler toujours plus
C’est un phénomène inattendu qu’ont observé deux chercheuses de l’université de Californie à Berkeley. D’avril à décembre 2025, Aruna Ranganathan et Xingqi Maggie Ye ont étudié les pratiques professionnelles au sein d’une entreprise technologique américaine d’environ 200 salariés. Leurs travaux, présentés en février 2026 dans la Harvard Business Review, reposent notamment sur plus de 40 entretiens approfondis. Cette enquête qualitative, encore en cours, ne prétend pas décrire la situation de tous les salariés. Elle met en lumière un mécanisme.
L’entreprise avait mis des outils d’IA à disposition de ses employés, sans en rendre l’usage obligatoire ni fixer de nouveaux objectifs. Les chercheuses ont pourtant constaté une intensification progressive du travail. Les salariés ont accompli davantage de tâches, élargi spontanément leurs responsabilités et prolongé leur activité au-delà de leurs horaires. Personne ne le leur demandait : l’IA rendait simplement ce surcroît de travail possible.
Le piège de la productivité sans limites
Trois mécanismes expliquent cette évolution. D’abord, l’élargissement des missions : un salarié peut désormais prendre en charge des tâches qu’il aurait confiées à un collègue ou à un spécialiste. Ensuite, l’effacement des pauses : interroger une IA prend quelques secondes, alors pourquoi ne pas le faire pendant le déjeuner, avant une réunion ou le soir ? Enfin, le multitâche. Certains employés supervisent plusieurs agents d’IA en parallèle tout en poursuivant leurs propres activités. Ils jonglent entre les tâches, surveillent les résultats, corrigent les erreurs. La charge cognitive augmente, même quand chaque tâche paraît plus facile.
Cette intensification est d’abord vécue positivement. Les salariés se sentent plus efficaces, plus autonomes, capables de réaliser des choses jusque-là hors de portée. Puis ce rythme devient la norme : l’effort supplémentaire d’hier devient la performance ordinaire d’aujourd’hui. Dans un entretien publié par l’école de commerce de Berkeley, Xingqi Maggie Ye prévient : un gain de productivité à court terme peut devenir difficile à maintenir dans la durée. À force de multiplier les sollicitations et de réduire les temps de récupération, les risques de fatigue et d’erreurs augmentent.
Le temps gagné est aussitôt réinvesti
L'enquête de Berkeley porte sur une seule entreprise. Une étude menée au Danemark auprès de 25 000 salariés montre toutefois que le temps libéré par l'IA ne se transforme pas nécessairement en temps libre. Il est très largement réinvesti dans d'autres tâches professionnelles.
Résultat : 85 % des utilisateurs consacrent le temps gagné à d’autres tâches. Les salariés qui déclarent les plus gros gains de temps sont aussi ceux qui ont le plus souvent hérité de nouvelles missions. Et ces gains restent modestes car, rapportés à l’ensemble du temps de travail, ils représentent quelques points de pourcentage. Sur les salaires et les heures travaillées, l’étude ne détecte aucun effet (données arrêtées fin 2024, avant l’essor des agents d’IA). Le travail change de contenu, sans que cela se voie dans les fiches de paie.
Des gains de temps réels, mais ciblés
À l’inverse, une expérience randomisée, la méthode la plus robuste parmi ces travaux, montre des gains concrets. Microsoft a donné accès à Copilot à 7 137 salariés de 66 entreprises. Dans la seconde moitié de l’essai, ceux qui l’utilisaient effectivement ont passé environ deux heures de moins par semaine sur leurs mails. Sur l’ensemble des salariés qui y avaient accès, utilisateurs ou non, la baisse tombe à 1,4 heure. Ils ont aussi moins travaillé en dehors de leurs horaires. Les chercheurs, dont certains sont salariés de Microsoft, n’ont en revanche observé aucun changement dans la nature ou le nombre des tâches accomplies.
Ce résultat ne contredit pas nécessairement celui de Berkeley. Les deux études portent sur des contextes différents : l'une mesure les effets de l'accès à un assistant intégré aux logiciels professionnels, l'autre observe comment des salariés s'emparent spontanément de l'IA pour élargir leurs missions. Autrement dit, gagner du temps sur une tâche ne signifie pas forcément alléger sa journée de travail.
L’Organisation internationale du travail arrive à un constat proche dans une synthèse publiée en juin 2026 : les gains de productivité liés à l’IA existent, mais ils sont inégaux et difficiles à vérifier. Les économies de temps déclarées ne se traduisent pas automatiquement par une hausse mesurable de la production ou des revenus.
L’IA rapporte-t-elle aux entreprises ?
Cette intensification devrait, en théorie, se traduire par des gains de productivité. À l'échelle de l'économie, ils peinent encore à se matérialiser dans les statistiques. Dans une note publiée le 24 octobre 2026, Torsten Slok, économiste en chef du fonds d’investissement américain Apollo, compare les sept géants boursiers américains (Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia et Tesla) aux 493 autres sociétés de l’indice S&P 500.
Le contraste est net. Chez les sept géants, le chiffre d’affaires par salarié progresse, tout comme les marges. Pour les 493 autres, considérées collectivement, ces deux indicateurs stagnent. Et ces sept grands groupes occupent une position particulière car plusieurs commercialisent les infrastructures et les services qui alimentent l'essor de l'IA. Leur croissance ne saurait donc être assimilée aux gains de productivité procurés par son utilisation. Pour les 493 autres entreprises, abonnements, outils et services d'IA représentent des dépenses supplémentaires dont la rentabilité reste à démontrer.
Cette analyse ne permet pas d’isoler l’effet propre de l’IA, d’autres facteurs pèsent sur les chiffres d’affaires et les marges, et certains gains peuvent mettre du temps à apparaître dans les comptes. Mais le constat rejoint celui de l’étude danoise : les effets de l’IA restent introuvables dans les indicateurs économiques classiques.
Produire plus, ce n’est pas créer plus de valeur
Une IA produit un compte rendu en quelques secondes, rédige une analyse, génère du code. Rien ne garantit que ces productions soient utiles. Le travail ne disparaît pas, une partie se déplace de la production vers le contrôle. L’étude danoise le chiffre. Parmi les nouvelles tâches nées de l’IA, environ un tiers consistent à superviser l’outil, comme vérifier ses productions, contrôler leur conformité juridique, repérer les devoirs rédigés par une machine, etc. Un quart relèvent de son intégration : rédiger des chartes d’usage, paramétrer des assistants. Même 4 % des salariés qui n’utilisent jamais l’IA déclarent une charge de travail nouvelle liée à l’outil.
Et quand produire devient facile, la tentation est grande de multiplier les livrables sans s’interroger sur leur pertinence. Comprendre un contexte, arbitrer entre des intérêts, établir une relation de confiance : ces dimensions de la création de valeur échappent à la course aux livrables, et à sa mesure.
Pour les entreprises, l’enjeu n’est donc pas d’accélérer le travail, mais d’identifier où l’IA apporte une valeur réelle. Cela suppose de mesurer les résultats en comptant aussi le temps de supervision, les erreurs à corriger et les effets sur les conditions de travail. Les chercheuses de Berkeley recommandent de préserver des temps de concentration, de regrouper les sollicitations non urgentes et de maintenir des espaces de réflexion collective. Objectif : éviter que chaque minute économisée devienne une nouvelle tâche.
Le succès de l'IA ne se mesurera pas au nombre de mails envoyés ou de lignes de code produites. Ni même au temps économisé. Mais à ce que les entreprises et leurs salariés décideront d'en faire.
