Plus d'un actif sur deux estime que l'intelligence artificielle le fait paraître plus compétent qu'il ne l'est réellement, d'après une étude internationale publiée mardi par la plateforme Use.AI. Le décalage croissant entre la qualité du livrable et les véritables compétences des salariés interroge directement la manière dont les entreprises mesurent la performance et préparent les évolutions de carrière.
Une enquête menée auprès de près de 10 000 actifs
Use.AI a interrogé 9 684 travailleurs aux États-Unis, au Royaume-Uni, au Canada, dans l'Union européenne et en Amérique latine. Les résultats dressent un tableau précis des usages professionnels de l'IA générative : 64 % des répondants ont accompli des missions qu'elles n'auraient pas pu réaliser seules, et 43 % ont accepté des responsabilités pour lesquelles elles ne se sentaient pas encore qualifiées. Par ailleurs, 35 % reconnaissent qu'elles auraient des difficultés à exécuter certaines parties de leur travail sans l'IA.
Un décalage souvent invisible pour les managers
Le phénomène concerne aussi la reconnaissance au sein des équipes : 39 % des salariés ont rendu un travail assisté par l'IA sans le signaler, et 30 % ont accepté des félicitations pour un travail largement produit par la technologie. Conséquence directe sur la trajectoire professionnelle, 19 % affirment qu'une réalisation assistée par l'IA a contribué à leur obtention d'une promotion. Le résultat livré au manager ne reflète donc qu'imparfaitement les compétences réelles de son auteur.
Faut-il rendre obligatoire la déclaration d'usage ?
Ihor Herasymov, cofondateur et PDG de Use.AI, rejette l'idée d'une déclaration systématique à chaque interaction avec l'IA, qu'il juge impraticable à mesure que ces outils s'intègrent aux logiciels courants. Il propose un critère plus restreint : signaler l'assistance lorsque l'IA a généré une part significative d'une analyse, d'une recommandation, d'une présentation ou de code ayant des conséquences. Pour lui, l'enjeu n'est pas la surveillance mais la capacité des managers à juger à la fois le travail rendu et la contribution humaine.
Repenser la performance à l'ère des modèles génératifs
Pour Herasymov, savoir utiliser l'IA avec discernement constitue désormais une compétence à part entière, ce qui n'exonère pas les employeurs d'adapter leurs critères d'évaluation. Selon lui, les managers devraient vérifier si un collaborateur peut expliquer le raisonnement derrière son travail, détecter les erreurs d'une réponse générée, prendre des décisions avec des informations incomplètes et formuler la bonne question. Un point de vigilance demeure : lorsque la dépendance à l'IA empêche de reconnaître une réponse erronée ou de porter un jugement autonome, le gain de productivité s'apparente à une fragilité. Les organisations n'ont pas encore stabilisé de modèle pour évaluer la performance à l'ère de l'IA, un défi appelé à s'amplifier à mesure que les systèmes gagnent en autonomie.