Grâce à l’IA, vos managers produisent plus. Mais managent-ils mieux ?

Documents impeccables, effort invisible, relations oubliées : l’ère de « l’opacité de l’effort » est à nos portes. La question se pose désormais : le véritable progrès réside-t-il dans le fait de rendre aux managers le temps de manager ?

Depuis l’introduction de l’IA générative dans les entreprises, les managers semblent enfin se voir décharger d’une partie de leur charge administrative. Les premiers retours montrent que cette technologie améliore la capacité de production, mais soulève la question de la qualité des interactions humaines et de la collaboration au sein des équipes.

Une étude révélatrice

Une analyse des usages de Microsoft 365 dans plusieurs entreprises internationales a révélé que, chez les utilisateurs intensifs, les actions liées à la production ont augmenté de 21,2 %, tandis que celles relatives à la communication n’ont progressé que de 7,1 %. Cette tendance indique un déplacement vers un travail plus individuel, notamment dans la création de contenus (Yu et al., 2026).

Un autre projet de recherche, mené auprès de 7 137 employés pendant six mois, a montré que les utilisateurs de Microsoft 365 Copilot ont réduit leur temps consacré aux e-mails d’environ deux heures par semaine. Cependant, aucune transformation significative des tâches n’a été observée (Dillon et al., 2025).

Implications pour le management

Ces résultats soulèvent des interrogations sur l’utilisation du temps gagné. Les managers pourraient consacrer ce temps à des interactions plus qualitatives, comme des entretiens individuels ou du coaching, au lieu de produire des documents supplémentaires peu utiles.

L’IA, tout en facilitant la production, pourrait également contribuer à l’industrialisation du management, où l’accent est mis sur la quantité plutôt que sur la qualité des interactions humaines.

Conclusion

Il est essentiel de ne pas confondre l’augmentation de la productivité avec une amélioration du management. Les entreprises doivent réfléchir à la manière dont elles réinvestissent le temps libéré par l’IA dans des interactions humaines significatives, afin d’éviter une simple augmentation de la cadence de travail.

Sources principales :

• Yulin Yu, Yan Chen, Rui Hu, Siddharth Suri et Scott Counts, « Adoption of Generative AI in the Workplace », arXiv, 16 août 2026.
• Eleanor Wiske Dillon, Sonia Jaffe, Nicole Immorlica et Christopher T. Stanton, « Shifting Work Patterns with Generative AI », arXiv, version révisée le 13 novembre 2025.