L’adoption d’outils d’intelligence artificielle ne produit pas uniquement les gains de productivité attendus par les entreprises. D’après une enquête Nielsen menée auprès de 1 700 directeurs et cadres dirigeants dans sept pays, plus de la moitié des répondants déclarent avoir davantage de difficultés à évaluer le travail de leurs équipes depuis l’arrivée de ces outils.
L’étude a été commandée par Monday.com, une entreprise spécialisée dans les logiciels de gestion du travail. Ses résultats, rapportés par TechCrunch, décrivent une situation où les livrables reçus par les managers sont plus aboutis, mais où leur origine devient plus difficile à distinguer. Les responsables peuvent ainsi avoir du mal à déterminer la part produite par un salarié et celle générée ou transformée par une IA.
Des évaluations qui changent de critères
Le problème ne signifie pas que les managers rejettent l’intelligence artificielle. Au contraire, 94 % des personnes interrogées disent être enthousiastes à l’idée d’améliorer le travail grâce à l’IA. Selon Michal Miller Levi, responsable des études de marché et des informations clients chez Monday.com, les entreprises adoptent cependant ces technologies plus rapidement qu’elles ne font évoluer leurs processus internes.
Cette tension modifie déjà les pratiques d’évaluation. Soixante-dix-huit pour cent des répondants indiquent avoir changé leur manière de juger les employés après l’adoption de l’IA. Ils accordent notamment davantage d’importance à la capacité à rédiger des prompts, à décider quelles tâches déléguer à une IA et à expérimenter de nouvelles méthodes de travail.
Près de la moitié des managers déclarent également consacrer plus de temps qu’auparavant à la vérification et à l’accompagnement des productions de leurs équipes. L’outil censé accélérer la réalisation des tâches ajoute donc une activité de supervision qui n’était pas nécessairement prévue dans les processus de départ.
L’IA entre aussi dans les décisions managériales
L’évaluation devient encore plus complexe lorsque les managers utilisent eux-mêmes des systèmes d’IA pour prendre leurs décisions. L’enquête indique que 46 % d’entre eux s’appuient sur l’IA pour éclairer leurs décisions, tandis que 39 % des dirigeants l’utilisent pour rédiger des évaluations de performance.
La source souligne le risque d’introduire de nouveaux biais dans cette chaîne de décision. Des travaux cités dans l’article indiquent que les grands modèles de langage peuvent reproduire des schémas d’évaluation humains lorsque les critères objectifs sont insuffisants. Une autre étude, publiée début 2025, a observé des biais envers les candidats masculins noirs, avec des différences de direction et d’ampleur selon les groupes sociaux.
Ces travaux ne démontrent pas que chaque évaluation assistée par IA est biaisée. Ils montrent plutôt que la fiabilité du processus dépend des critères utilisés et de la manière dont les résultats sont contrôlés. Interrogée sur ce point, Michal Miller Levi a indiqué que les entreprises n’avaient pas encore déterminé comment traiter ces difficultés.
Plus d’outils et une supervision invisible
L’IA transforme également l’organisation quotidienne du travail managérial. Les responsables doivent choisir les tâches à confier à des agents d’IA, contrôler leurs productions et intervenir lorsqu’un résultat pose problème. Le rapport décrit cette surveillance comme une possible nouvelle couche de « travail invisible ».
La gestion du parc logiciel devient elle aussi plus difficile. Cinquante-sept pour cent des managers déclarent que leur organisation utilise désormais davantage d’outils qu’auparavant. Environ 51 % estiment que ces outils sont devenus plus interdépendants et davantage regroupés depuis l’adoption de l’IA. Seuls 29 % décrivent leur infrastructure d’IA comme entièrement optimisée et centralisée.
Selon Monday.com, les entreprises espéraient réduire le nombre de logiciels utilisés. Les déclarations rapportées indiquent au contraire une hausse du nombre d’applications, d’intégrations et d’usages d’outils non approuvés officiellement, parfois qualifiés de « shadow AI ». Cette évolution rend le contrôle des environnements de travail plus difficile.
Les agents autonomes ajoutent une responsabilité
La question devient plus sensible avec le déploiement d’agents d’IA capables d’agir de manière autonome. Cinquante-huit pour cent des managers interrogés s’attendent à devoir superviser davantage d’agents d’IA que de salariés au cours de l’année suivante. Dans le même temps, 46 % craignent de perdre le contrôle de leurs actions.
La responsabilité associée aux décisions automatisées constitue une autre préoccupation : 35 % des répondants redoutent d’être tenus responsables de décisions prises par une IA. Les propos rapportés de Michal Miller Levi indiquent que les managers ne souhaitent pas nécessairement une autonomie complète des agents. Ils veulent que des personnes restent impliquées et consultées pour les tâches et décisions importantes.
Les conséquences concrètes sont donc moins liées à une absence d’intérêt pour l’IA qu’à un décalage entre son adoption et l’organisation qui doit l’encadrer. Les entreprises doivent désormais suivre l’origine des productions, définir des critères d’évaluation compréhensibles, contrôler les biais possibles et clarifier la responsabilité humaine. Sans ces mécanismes, l’IA peut ajouter des outils, des tâches de supervision et des incertitudes au lieu de simplifier le travail managérial.
Source : AI promises productivity, but for managers, it’s mostly a headache for now
