L’IA au travail fait-elle gagner du temps aux employés, ou leur ajoute-t-elle du travail et des interruptions ? Deux rapports d’ActivTrak aboutissent à des conclusions différentes, soulignant à quel point il est difficile de mesurer l’effet de l’IA sur la productivité.

La dernière étude de l’entreprise a suivi les données comportementales de 9 140 travailleurs du savoir dans 467 entreprises, entre le 1er avril et le 25 septembre 2026. Les grands utilisateurs de l’IA travaillaient entre 8,42 et 9,08 heures par jour, contre 7,58 heures pour les employés qui n’utilisaient pas l’IA. Leurs séances de concentration étaient également 22 % plus courtes que celles des utilisateurs occasionnels : 37,8 minutes contre 48,2 minutes. Les grands utilisateurs passaient d’une application à l’autre 15 % plus souvent.

Ces résultats diffèrent de ceux des recherches antérieures d’ActivTrak, qui avaient analysé 443 millions d’heures de travail de 163 638 employés dans 1 111 organisations entre 2023 et 2025. Ce rapport concluait qu’avec l’IA, la durée moyenne des journées de travail avait diminué d’environ neuf minutes, soit 2 %. Il faisait également état d’une hausse de 19 minutes du temps quotidien consacré à des activités productives, qui atteignait six heures et 36 minutes, tandis que la durée des séances productives augmentait de 13 %.

Les études diffèrent également par leur ampleur et leur durée, ce qui rend les comparaisons directes difficiles. Le rapport précédent d’ActivTrak indiquait que l’efficacité de la concentration était tombée à son plus bas niveau en trois ans, soit 60 %, au cours de la période étudiée, et que la durée moyenne des séances de concentration avait baissé de 9 % entre 2023 et 2025. Le multitâche avait augmenté de 12 %, soit de plus de 10 minutes.

Dans la dernière étude, les employés qui utilisaient des outils d’IA intégrés à d’autres logiciels changeaient d’application 0,6 fois par heure. Ceux qui utilisaient des outils d’IA sur le Web passaient d’une application à l’autre entre 1,7 et 4,2 fois par heure, soit jusqu’à quatre fois plus souvent que les employés qui n’utilisaient pas l’IA. ActivTrak qualifie le surcroît d’effort lié au passage d’une application à l’autre de « taxe du fauteuil pivotant ». Les utilisateurs occasionnels de l’IA consacraient également une plus grande part de leur temps de travail actif aux applications essentielles à leur métier que les grands utilisateurs : 81,4 %, contre 78 %.

Sarah Altemus, responsable du ActivTrak Productivity Lab, a déclaré qu’une utilisation plus fréquente de l’IA ne signifiait pas nécessairement un travail plus concentré. Elle a également averti que tout gain de temps pouvait être annulé si les responsables confiaient aux employés des tâches supplémentaires sans fixer de limites claires à leur charge de travail.

Sanchit Vir Gogia, analyste en chef chez Greyhound Research, a déclaré qu’ActivTrak pouvait montrer comment le travail passe d’une application à l’autre, mais a fait remarquer que l’entreprise vend les outils utilisés pour effectuer ces mesures. Il a également souligné que les systèmes de suivi pouvaient ne pas détecter l’utilisation de l’IA sur des appareils personnels, le travail effectué par des agents ou des API en arrière-plan, ainsi que les activités qui ne génèrent pas de session sur ordinateur. Il a ajouté qu’il était plus facile d’observer les changements d’application que les variations de l’attention au sein d’une même application.

Gogia a déclaré que les organisations qui évaluent l’IA devraient aller au-delà de la question de savoir si une tâche initiale prend moins de temps, et déterminer qui a bénéficié du travail et qui a fourni les efforts à l’origine de cette amélioration.

Sources: Computerworld.