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Qu'est-ce que la productivité augmentée par l'IA ? Définition et enjeux
La productivité augmentée par l'IA désigne les gains de production mesurables (volume traité, vitesse, qualité) qu'un travailleur réalise lorsqu'il bénéficie d'une assistance d'IA générative. Les études en conditions réelles montrent un gain moyen d'environ 15 %, fortement concentré sur les profils les moins expérimentés.
Trois études en conditions réelles, publiées entre 2023 et 2025, ont solidement établi l'ordre de grandeur des gains. Brynjolfsson, Li et Raymond, sur 5 172 agents de support client d'une grande entreprise Fortune 500 (publié dans Quarterly Journal of Economics, 2025) : 15 % de tickets résolus en plus par heure en moyenne, environ 30 % pour les agents les moins expérimentés, gains marginaux pour les experts. Cui, Demirer, Jaffe et al. (2025), sur trois essais randomisés (Microsoft, Accenture, Fortune 100), 4 867 développeurs : 26 % de tâches complétées en plus avec GitHub Copilot. Côté adoption, la Federal Reserve Bank of St. Louis (série FRED issue des travaux de Bick, Blandin et Deming) mesure 45,2 % d'actifs américains de 18 à 64 ans utilisant l'IA générative pour leur travail au deuxième trimestre 2026. Le consensus académique est désormais établi : l'IA générative produit des gains réels et mesurables, hétérogènes selon les profils.
Exemple concret
Cas illustratif. Une compagnie d'assurance européenne de 1 200 salariés mesure ses gains sur 9 mois après déploiement d'un assistant IA dans quatre métiers. Service client (180 agents) : 13 % de dossiers traités en plus, conforme à l'étude Brynjolfsson. Développement informatique (45 développeurs) : 22 % de fonctionnalités livrées en plus, proche du résultat Cui et al. Juridique (12 juristes) : pas de gain mesurable, conforme à l'hypothèse que les profils experts en bénéficient peu. Marketing (28 personnes) : 35 % de contenu produit en plus, dépassant les études du fait du caractère créatif moins contraint. Total : 28 équivalents temps plein de capacité libérée, réinvestis en croissance d'activité plutôt qu'en réduction de masse salariale.
Questions fréquentes
Qu'est-ce que la productivité augmentée par l'IA ?
Ce sont les gains de production mesurables (volume traité, vitesse, qualité) qu'un collaborateur réalise lorsqu'il bénéficie d'une assistance d'IA générative. Les études en conditions réelles établissent un gain moyen d'environ 15 %, fortement concentré sur les profils les moins expérimentés.
Quel gain de productivité peut-on réellement attendre ?
En moyenne 15 % selon l'étude Brynjolfsson, Li et Raymond sur 5 172 agents de support, mais environ 30 % pour les agents les moins expérimentés et des gains marginaux pour les experts. Sur le développement logiciel, l'étude Cui et al. mesure 26 % de tâches complétées en plus avec GitHub Copilot.
Pourquoi les gains ne sont-ils pas les mêmes selon les équipes ?
Parce qu'ils dépendent fortement de la composition de l'effectif. Un déploiement sur une équipe expérimentée donne des gains modestes, un déploiement sur des juniors ou des opérationnels donne des gains plus substantiels (environ 30 % chez les agents les moins expérimentés dans l'étude Brynjolfsson). Cibler les bonnes équipes change l'équation économique du projet.
Comment être sûr que les gains mesurés sont réels ?
Il faut une baseline métier solide avant déploiement. Sans métrique robuste établie en amont, vous ne saurez pas si vos 14 % de gains viennent de l'IA ou d'autres facteurs comme la saisonnalité, la formation ou la rotation du personnel.
Au-delà de l'efficience, l'IA a-t-elle un effet RH durable ?
Oui. L'étude Brynjolfsson documente un transfert tacite de connaissance des profils seniors vers les juniors : l'IA diffuse les bonnes pratiques des experts vers les moins expérimentés. C'est un effet stratégique plus durable que le simple gain d'efficacité à court terme.
À voir aussi
Pour aller plus loin
Generative AI at Work, Brynjolfsson, Li & Raymond, QJE, 2025
Sources
- Generative AI at Work, Brynjolfsson, Li & Raymond, Quarterly Journal of Economics vol. 140 n° 2, 2025. https://academic.oup.com/qje/article/140/2/889/7990658
- The Effects of Generative AI on High-Skilled Work: Evidence from Three Field Experiments with Software Developers, Cui, Demirer, Jaffe et al., Management Science (l'ancienne URL NBER w32760 pointait vers un autre article). https://doi.org/10.1287/mnsc.2025.00535
- Generative Artificial Intelligence, Adoption Rate for Work: Employed Adults (série RPSGENAIUSAGESHAREWORK, Real-Time Population Survey, actifs de 18 à 64 ans), FRED, Federal Reserve Bank of St. Louis, valeur du T2 2026 publiée le 4 août 2026. https://fred.stlouisfed.org/series/RPSGENAIUSAGESHAREWORK
- The State of Generative AI Adoption in 2025, Bick, Blandin & Deming, Federal Reserve Bank of St. Louis, 13 novembre 2025. https://www.stlouisfed.org/on-the-economy/2025/nov/state-generative-ai-adoption-2025