La fin du théâtre de la productivité : pourquoi nous devons repenser ce qui fait un “bon travailleur” à l’ère de l’IA

Pendant des années, les organisations ont lié la productivité à l’effort visible : heures travaillées, calendriers chargés, réponses rapides aux e-mails et longues listes de tâches. Les données montrent que les employés travaillent plus longtemps que jamais, avec près d’un tiers des travailleurs qui retournent dans leurs boîtes de réception vers 22 heures. Pourtant, plus d’activité ne se traduit pas nécessairement par un impact plus grand.

L’intelligence artificielle (IA) expose que nous sommes devenus remarquablement bons pour mesurer l’activité tout en ignorant souvent ce qui fait avancer l’entreprise. Lorsque les employés peuvent automatiser des heures de travail répétitif et rediriger ce temps vers la résolution de problèmes à plus forte valeur, nous devons repenser la productivité.

Ce changement redéfinit ce que signifie être un “bon travailleur”. Plus que jamais, les dirigeants doivent se demander qui crée la plus grande valeur pour l’entreprise, plutôt que qui fait le plus de travail.

Le théâtre de la productivité devient impossible à cacher

Chaque organisation a des tâches qui gardent les gens occupés sans créer beaucoup de valeur.

Planifier des réunions sur plusieurs calendriers. Chasser les approbations. Copier des informations entre les systèmes.

Avec l’IA, cela change rapidement. Le travail de routine peut être terminé en quelques secondes. Par conséquent, mesurer les employés en fonction du volume de ces tâches ne nous dit pas grand-chose sur leur contribution. Alors que le théâtre de la productivité est exposé, il est important de comprendre comment les employés utilisent le temps qu’ils ont gagné grâce aux efficacités de l’IA pour améliorer leur travail et leurs contributions.

Qu’est-ce qui fait un “bon travailleur” à l’ère de l’IA

La véritable opportunité avec l’IA réside dans la différenciation entre le travail qui n’exige plus ou qui exige encore un effort humain.

Prenez le recrutement. Coordonner des entretiens avec plusieurs responsables du recrutement, des candidats et des fuseaux horaires peut consommer des heures chaque semaine. C’est nécessaire, mais cela ne nécessite pas de réflexion stratégique. Lorsque les coordinateurs de talents reconnaissent cela et automatisent la planification, ils gagnent du temps pour établir des relations avec les candidats, conseiller les responsables du recrutement et améliorer les décisions de recrutement.

Les recherches soutiennent ce changement. Le baromètre des emplois 2025 de PwC a constaté que les industries les plus exposées à l’IA ont connu une croissance de productivité presque quatre fois supérieure depuis que l’IA générative est devenue mainstream, tandis que le chiffre d’affaires par employé a augmenté trois fois plus vite que dans les industries moins exposées à l’IA.

Les employés qui prospèrent à l’ère de l’IA seront certainement plus rapides. Plus important encore, ils développeront une instinct plus fort pour savoir où l’expertise humaine crée la plus grande valeur et où la technologie devrait gérer leur travail de routine.

Ils seront également suffisamment curieux pour expérimenter de nouvelles façons de travailler avec l’IA, continuer à développer leur maîtrise de l’IA et partager ouvertement ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas avec leurs équipes pour aider tout le monde à progresser rapidement.

Aider plus d’employés à développer cette mentalité est là où les organisations ont une grande opportunité.

Équiper les employés des bonnes stratégies d’IA pour une meilleure productivité

Il ne suffit pas de donner aux employés accès à des outils d’IA pour obtenir des gains de productivité significatifs.

De nombreuses organisations ont passé les deux dernières années à introduire des assistants d’IA, des chatbots et des copilotes. Bien que ces outils puissent gagner du temps, l’ajout de solutions d’IA isolées à des méthodes de travail existantes change rarement les résultats par elles-mêmes.

La plus grande opportunité vient de la révision de la façon dont le travail se déroule.

Boston Consulting Group a constaté que 80 % des employés travaillant dans le cadre d’une stratégie d’IA claire ont signalé un impact commercial mesurable, contre 60 % des employés qui avaient accès à des outils d’IA sans stratégie claire. Gartner a également averti que de nombreuses organisations ont du mal à réaliser des gains de productivité significatifs parce qu’elles n’ont pas fondamentalement révisé le travail autour de l’IA.

Les plus grands gains proviennent de la conception de flux de travail répétitifs qui permettent à l’IA de gérer les tâches de routine sur tout le processus, tandis que les employés restent responsables de la supervision, de la prise de décision et des exceptions. Les flux de travail agents rendent cela possible en coordonnant plusieurs actions dans un processus connecté unique au lieu de traiter l’IA comme un autre outil autonome.

Considérez le service client. Si un client a besoin de modifier une commande, traditionnellement, un représentant du service client pourrait passer un temps précieux à confirmer les détails du compte, à vérifier l’inventaire, à mettre à jour un système de gestion des commandes, à traiter les modifications de paiement et à organiser l’expédition. L’IA agente peut orchestrer ces étapes de routine sur plusieurs systèmes dans un flux de travail unique.

Avoir ce flux de travail répétitif change le rôle de l’employé. Le temps peut maintenant être investi pour résoudre des problèmes complexes et s’assurer que chaque interaction se termine par le meilleur résultat possible. Ce sont les moments que les clients se souviennent et qui influencent la fidélité, la rétention et la performance commerciale.

Le jugement et l’expertise humains deviennent plus importants

À mesure que les organisations construisent des forces de travail hybrides – où les employés humains collaborent avec l’IA – l’avantage concurrentiel des personnes se déplace de plus en plus vers les capacités humaines uniques.

Un système d’IA peut recommander la solution la plus rapide, mais les gens comprennent si c’est la bonne solution. Les gens peuvent peser les priorités concurrentes, reconnaître le contexte organisationnel et culturel, établir la confiance avec les clients et les collègues et savoir quand une situation nécessite de la flexibilité au lieu de suivre le processus standard.

La littératie en IA devient rapidement une compétence de base sur le lieu de travail. Ce qui distingue les employés à haut rendement est leur capacité à reconnaître où la technologie supprime les frictions et où leur propre expertise a le plus d’influence sur les clients, les collègues et les résultats de l’organisation.

Si c’est ce à quoi ressemble un “bon travailleur” et une haute performance, les organisations doivent repenser la façon dont elles reconnaissent et récompensent ce travail.

La direction doit redéfinir le succès

À mesure que l’IA élargit les moyens dont les employés peuvent créer de la valeur, les dirigeants RH devraient réévaluer si leurs cadres de performance actuels capturent pleinement ces contributions. Les mesures basées sur l’activité telles que les heures travaillées, les tickets fermés et la réactivité ont longtemps été des indicateurs utiles, mais elles ne racontent plus qu’une partie de l’histoire dans les organisations alimentées par l’IA.

L’IA n’aide pas seulement les employés à terminer le même travail de manière plus efficace. À mesure que les tâches de routine sont automatisées, les employés ont une capacité accrue pour passer à des travaux plus stratégiques : résoudre des défis complexes, réduire les risques commerciaux et découvrir de nouvelles opportunités de croissance. Ces contributions ont souvent un impact plus large et plus durable sur l’entreprise que les tâches individuelles que l’IA a prises sur leur assiette.

Les conversations sur la performance devraient évoluer pour reconnaître les moyens supplémentaires dont les employés ajoutent de la valeur. Aux côtés des métriques de résultats commerciaux établis et des mesures traditionnelles, les dirigeants devraient reconnaître les employés qui utilisent l’IA pour créer de la valeur qui aide l’ensemble de l’organisation à s’adapter plus rapidement.

La planification de la main-d’œuvre doit également évoluer pour la main-d’œuvre hybride. Les décisions concernant l’embauche, la conception des emplois et le développement de carrière ne peuvent plus se prendre de manière indépendante de la planification technologique. Avant que les organisations ne décident quels rôles elles ont besoin demain, elles doivent d’abord comprendre quels flux de travail l’IA peut automatiser et où l’expertise humaine crée la plus grande valeur.

La demande de maîtrise de l’IA – la capacité d’utiliser et de gérer les outils d’IA – a augmenté de sept fois en deux ans, plus rapidement que pour toute autre compétence dans les offres d’emploi américaines. Mais créer une main-d’œuvre maîtrisant l’IA nécessite plus que de fournir aux organisations l’accès aux outils les plus récents. Les gens sont naturellement prudents face au changement, en particulier lorsqu’il affecte la façon dont leur travail est mesuré. Les dirigeants ont la responsabilité de fournir des conseils pratiques et une formation, de donner aux employés des opportunités d’expérimenter avec l’IA et d’apprendre les uns des autres, et de fixer des attentes claires sur la façon dont les mesures de succès évoluent.

Un exemple de conseils pratiques est le modèle hub-and-spoke. Un comité de pilotage central peut établir des pratiques d’IA responsables et des priorités stratégiques, tandis que les champions d’IA dans différentes fonctions commerciales peuvent identifier des cas d’utilisation pour expérimenter l’application de l’IA. Cela permet aux entreprises d’adopter l’IA de manière cohérente tout en permettant une certaine flexibilité pour résoudre les défis uniques de chaque fonction commerciale.

En fin de compte, la définition d’un “bon travailleur” évolue dans ce nouvel environnement. Les employés qui se démarquent continueront à développer leur maîtrise de l’IA, à comprendre où la technologie crée de l’efficacité et où leur propre expertise a le plus d’influence, et à partager leurs apprentissages et leurs meilleures pratiques avec les autres.

Les organisations ont un rôle critique à jouer pour aider les employés à atteindre ce nouveau succès. En révisant les flux de travail, en modernisant les mesures de performance et en favorisant une culture où l’apprentissage et l’expérimentation avec l’IA sont encouragés, elles peuvent créer des main-d’œuvres plus productives, plus grandes contributrices à la valeur commerciale et mieux préparées pour l’avenir.