La dernière étude du Boston Consulting Group (BCG) montre qu'une amélioration de l'efficacité de l'IA au sein des entreprises est déjà observable, mais de nombreuses entreprises n'ont pas réellement transformé le temps économisé en résultats commerciaux. La question plus directe ne réside pas dans les outils eux-mêmes, mais dans le fait que la direction n'a pas clarifié comment l'IA devrait être utilisée ni où les temps économisés devraient être investis.
42 % des employés économisent 8 heures par semaine
BCG a interrogé près de 12 000 employés de première ligne dans son rapport « Global Workplace AI 2026 ». Les résultats montrent que 42 % des répondants affirment que l'utilisation régulière de l'IA leur permet d'économiser environ 8 heures par semaine, soit l'équivalent d'une journée de travail.
Cependant, l'amélioration de l'efficacité ne se traduit pas automatiquement par une production plus élevée. 66 % des répondants ont déclaré que leur entreprise n'offrait presque aucune orientation claire sur la manière d'utiliser le temps économisé ; la moitié d'entre eux ont indiqué que ce temps n'avait pas été consacré à des tâches plus stratégiques.
David Martin, responsable mondial des pratiques en ressources humaines et organisationnelles chez BCG, a déclaré à Fortune que de nombreux cadres supérieurs peinent encore à expliquer clairement leur stratégie et leurs objectifs en matière d'IA. Cela amplifie l'insécurité des employés et ralentit l'adoption et la collaboration ultérieures.
L'entreprise suit d'abord l'utilisation, puis calcule les coûts.
L'article mentionne que, ces derniers temps, de nombreuses entreprises technologiques ont mis l'accent sur « l'augmentation rapide de l'utilisation de l'IA », mais cette approche révèle des problèmes de coûts. En raison des frais élevés de fonctionnement des modèles et du modèle de facturation par token qui continue d'augmenter les dépenses, la croissance des coûts d'IA des entreprises dépasse désormais l'amélioration de la productivité dans certains scénarios.
Selon des rapports citant plusieurs entreprises, Microsoft aurait annulé certaines licences directes pour les outils de code Claude ; Uber aurait épuisé son budget annuel pour les outils d'IA de codage au cours des quatre premiers mois de 2026. Mustafa Suleyman, responsable de l'IA chez Microsoft, a également déclaré cette semaine que les services d'Anthropic étaient trop chers et que l'entreprise cherchait des alternatives.
Bryan Catanzaro, vice-président de l'application de l'apprentissage profond chez NVIDIA, a également déclaré que, pour son équipe, le coût de la puissance de calcul dépasse désormais le coût des employés.
L'incitation «刷 token» commence à faiblir
Dans un contexte où les entreprises exigent que les employés utilisent davantage l'IA, certaines ont fixé la quantité d'utilisation comme indicateur de performance. Le Financial Times britannique a rapporté le mois dernier que les employés d'Amazon avaient temporairement pratiqué le « tokenmaxxing », consistant à appeler les modèles autant que possible pour atteindre les objectifs internes d'IA. Des entreprises comme Meta ont également adopté des pratiques similaires, par exemple en établissant des classements d'utilisation de l'IA.
Mais ce type d'incitation est en train de s'essouffler. Martin estime que les entreprises avaient précédemment distribué des outils d'IA à presque tout le monde, sans distinguer les besoins liés aux postes ni établir de critères clairs de retour sur investissement. Aujourd'hui, les entreprises réévaluent : qui a besoin d'accès, si les investissements en valent la peine et si les objectifs sont atteints.
Le Financial Times a également rapporté qu'Amazon a supprimé la traque de l'utilisation interne de l'IA la semaine dernière, car certains employés utilisaient des robots d'IA pour accomplir des tâches sans valeur réelle. Il est rapporté que le dirigeant d'Amazon, Dave Treadwell, a indiqué aux employés de ne pas utiliser l'IA pour l'utiliser.
Les employés s'inquiètent de ralentir la mise en œuvre
Outre les coûts, la préoccupation des employés quant à la substitution de leurs postes influence également la mise en œuvre de l’IA. Martin indique que si les entreprises décrivent les agents IA comme des « employés numériques » plutôt que comme des outils, les employés ressentent plus facilement une pression d’être remplacés. Cela réduit le partage au sein des équipes et augmente l’utilisation privée de l’IA, ralentissant ainsi la progression globale de l’organisation.
Il estime qu'une approche plus efficace consiste à intégrer l'IA dans le modèle opérationnel global de l'entreprise, accompagnée d'une formation systématique. Les employés qui comprennent mieux les limites des outils sont plus à même de les utiliser et sont généralement plus disposés à partager leurs expériences et ressources.
L'article cite également les avis des dirigeants d'Okta et de Rakuten International selon lesquels de nombreuses entreprises ne manquent pas de slogans comme « passer à l'IA », mais manquent véritablement d'ajustements en matière de structure organisationnelle, de répartition des responsabilités et de modes de gestion. L'IA permet déjà de gagner du temps, mais la capacité des entreprises à transformer ce temps gagné en nouvelles productions dépend toujours de la clarté des orientations fournies par la direction.