IA et productivité : où sont les gains ?

L’IA fait gagner des heures, mais ce sont les processus qui déterminent les gains de productivité réels

L’IA générative permet d’accomplir certaines tâches beaucoup plus rapidement. Pourtant, ces gains de temps se reflètent encore peu dans la productivité économique. Comment l’expliquer ? En grande partie par la présence de maillons faibles au sein des processus et des organisations. C’est là un enseignement essentiel pour les entreprises manufacturières qui envisagent d’investir dans l’IA.
 

L’IA fait gagner du temps, mais cela ne suffit pas

Lorsqu’on utilise aujourd’hui l’IA générative, ses effets se font immédiatement sentir. La rédaction de textes s’accélère. Le code informatique est généré plus rapidement. Il en va de même pour la recherche et le traitement d’informations techniques.

Une enquête de la Banque centrale européenne vient confirmer ce constat. En 2026, 52 % des salariés de la zone euro utilisent l’IA dans le cadre de leur travail. Ils n’étaient encore que 26 % en 2024. Les utilisateurs font par ailleurs état d’un gain de temps médian d’environ trois heures par semaine. À première vue, le gain de productivité serait donc considérable. Pourtant, ce gain n’est pas aussi marqué dans les indicateurs économiques.

Dans l’Union européenne, la productivité du travail par heure travaillée a progressé de 1,4 % en 2025. Au premier trimestre 2026, elle n’avait augmenté que de 0,1 % par rapport à l’année précédente. Il existe donc un décalage frappant entre les gains de temps spectaculaires permis par l’IA sur certaines tâches et les progrès effectivement observés à l’échelle de l’économie.

Les maillons faibles de la productivité

Pour Charles Jones, économiste à Stanford, ce constat n’a rien de surprenant. Dans son article AI and Our Economic Future, il souligne le rôle des weak links, c’est-à-dire des maillons faibles d’un processus. Tant que certaines étapes indispensables resteront difficiles à accélérer, elles limiteront la productivité de l’ensemble du processus.

Ce principe est bien connu dans l’industrie manufacturière. Même si une machine d’une ligne de production devient dix fois plus rapide, le volume produit par l’usine n’augmente pas automatiquement dans les mêmes proportions. Il reste en effet tributaire des maillons faibles du processus, et non de son étape la plus rapide.

C’est ce que l’on observe aujourd’hui dans les activités basées sur le traitement d’informations. Un commercial établit une offre plus rapidement et un ingénieur analyse plus vite des informations techniques. Mais ces gains de temps ne créent véritablement de la valeur que si le reste du processus suit.

Ce constat est particulièrement pertinent pour les entreprises manufacturières, car leur chaîne de valeur associe des processus numériques et physiques. Grâce à l’IA, un préparateur de production élabore plus rapidement les instructions de travail, sans que la machine produise pour autant plus vite. L’IA peut donc accélérer spectaculairement une tâche sans entraîner une hausse équivalente de la productivité globale.

Les gains de productivité liés à l’IA appelés à augmenter progressivement

Jones ne se montre pas pessimiste pour autant. Il insiste toutefois sur une condition essentielle : le progrès technologique ne devient un progrès économique que si les organisations évoluent elles aussi. Les nouvelles possibilités offertes par l’IA doivent être intégrées aux processus, aux systèmes et à l’organisation elle-même.

Les données doivent être fiables et directement exploitables. Les collaborateurs doivent acquérir de nouvelles compétences. Les rôles et les responsabilités doivent parfois être redéfinis. Ces transformations prennent du temps.

Les précédentes technologies de rupture ont suivi une évolution comparable. L’électricité et l’informatique n’ont pas non plus produit immédiatement tous les gains de productivité escomptés. Il faut donc s’attendre à ce que l’IA améliore elle aussi la productivité de manière progressive. Lorsqu’il évalue les effets économiques de l’IA, Jones raisonne ainsi davantage en décennies qu’en années.

Voyez au-delà de votre cas d’usage de l’IA

Pour les entreprises, le principe des maillons faibles a une conséquence très concrète : il ne faut pas seulement examiner ce que l’IA automatise, mais surtout repérer ce qui limite les performances du processus dans son ensemble. La feuille de route IA ne doit donc pas se limiter à la question des tâches que vous pouvez automatiser grâce à l’IA. Posez-vous avec autant d’attention la question suivante :

Qu’est-ce qui empêche l’ensemble de notre processus de gagner en rapidité, en efficacité ou en qualité ?

Passez en revue le processus, de la demande du client à l’offre, ou de la commande au produit fini. Repérez les points de ralentissement. À quelles étapes le travail s’accumule-t-il ? Où les informations font-elles défaut ? À quels endroits la prise de décision se bloque-t-elle ? Où des connaissances essentielles ne sont-elles détenues que par une seule personne ? Ce sont autant d’indices pointant vers de potentiels maillons faibles.

L’IA peut remédier efficacement à certains maillons faibles. D’autres nécessitent d’abord d’améliorer la qualité des données ou de simplifier les processus. Il faut parfois commencer par clarifier les responsabilités. Dans d’autres cas, les systèmes communiquent insuffisamment entre eux.

Repérez chaque nouveau maillon faible

À mesure que l’IA prendra en charge davantage de tâches, les maillons faibles apparaîtront à d’autres étapes du processus. Pour les entreprises, l’IA n’est donc pas un projet isolé, mais une démarche continue. Elles doivent repérer ce qui limite actuellement leurs performances, puis déterminer comment associer l’IA, l’amélioration des processus et l’évolution de l’organisation pour lever ces freins.

C’est ainsi que naissent de véritables gains de productivité : non pas parce qu’une tâche est exécutée dix fois plus vite, mais parce que l’ensemble du processus s’accélère progressivement.

En résumé

L’IA accélère spectaculairement certaines tâches, mais n’apporte pas automatiquement de gains équivalents à l’ensemble de l’entreprise. Les faiblesses liées aux processus, aux données, aux systèmes et à l’organisation limitent les résultats obtenus. Pour accroître sa productivité grâce à l’IA, il ne suffit donc pas d’en multiplier les cas d’usage : il faut améliorer l’ensemble de la chaîne de valeur.

Conclusion : faites de l’IA un levier de performance pour vos processus

Voyez au-delà d’un cas d’usage isolé de l’IA. Repérez successivement les nouveaux maillons faibles et combinez l’IA avec l’amélioration des processus, la fiabilisation des données et l’évolution de l’organisation. Les gains de temps réalisés sur certaines tâches se traduiront ainsi progressivement par des gains de productivité pour l’ensemble du processus.