L'IA au travail
La réalité sur le terrain pour la main-d'œuvre mondiale
Une approche « de la base vers le sommet » sur la manière dont l'IA et les agents IA transforment nos méthodes de travail
La nouvelle réalité de l'IA
La plupart des discussions sur l’IA au travail partent encore du sommet de la hiérarchie. Les dirigeants font des prévisions dans les salles de réunion, les analystes du secteur publient des prévisions générales, et les gros titres oscillent entre un optimisme effréné et des scénarios apocalyptiques imminents. Mais ce qui se passe réellement sur le terrain, dans le quotidien des employés, quels que soient leur poste, leur niveau hiérarchique et leur secteur d’activité, est bien plus susceptible d’avoir un impact à long terme sur la réussite ou l’échec des projets d’IA au sein de l’entreprise — et c’est également un aspect qui retient beaucoup moins l’attention.
C’est cette lacune que le présent rapport vise à combler. En collaboration avec le cabinet d’études de marché 3GEM, nous avons mené une enquête auprès de 3 000 salariés, cadres intermédiaires et dirigeants issus d’organisations aux États-Unis, au Royaume-Uni et en Allemagne, dans des secteurs allant du commerce de détail à l’industrie manufacturière, en passant par la santé et l’éducation. Nous mettons ainsi en lumière la manière dont se déroule l’adoption de l’IA et les répercussions que cela peut avoir sur la réussite de cette technologie.
Ces résultats révèlent une adoption généralisée, mais inégale. L'IA fait déjà partie du quotidien de la majorité des collaborateurs, mais le niveau de confiance et d'enthousiasme varie considérablement selon le poste occupé au sein de l'entreprise, l'ancienneté et les fonctions exercées.
De la simple curiosité au compagnon du quotidien
Il existe aujourd’hui sur le marché une vaste gamme d’outils d’IA — allant des assistants IA tels que ChatGPT ou Gemini jusqu’aux agents IA capables de prendre des décisions de manière autonome et d’effectuer des actions pour atteindre un objectif.
Compte tenu de la notoriété et de la popularité croissantes de ces outils, il n’est pas surprenant que 78 % des actifs déclarent déjà utiliser l’IA d’une manière ou d’une autre dans le cadre de leur travail (Fig. 1). En effet, pour de nombreux utilisateurs, les outils d’IA sont devenus des compagnons du quotidien : 97 % d’entre eux les utilisent chaque semaine, et près des deux tiers (62 %) les utilisent quotidiennement.
Mais malgré une adoption et une utilisation importantes, un fossé encore plus grand se cache : celui qui sépare les cadres du reste du personnel.
Parmi les cadres, le taux d’adoption de l’IA s’élève à 79 %, tandis que seuls 54 % des employés non cadres déclarent utiliser l’IA dans leur travail (Fig. 2). L'ancienneté dans le poste joue également un rôle : les personnes ayant entre six et quinze ans d'expérience affichent le taux d'adoption le plus élevé (82 %), contre seulement 68 % pour celles qui occupent leur poste depuis plus de quinze ans.
Le secteur d’activité dans lequel les personnes travaillent peut également modifier radicalement leur rapport à l’IA. Dans les services financiers, 68 % des utilisateurs de l’IA déclarent l’utiliser quotidiennement (fig. 3). Dans l’éducation, ce chiffre tombe à 49 %. L’industrie manufacturière s’établit à 65 %, le secteur de la santé et l’industrie pharmaceutique à 62 %, et le commerce de détail à 59 %. En moyenne, tous secteurs confondus, les employés interagissent avec l’IA en moyenne 6,5 jours par semaine, ce qui suggère que, pour certains, l’utilisation de l’IA devient aussi courante que l’envoi d’un e-mail.
Interrogés sur les utilisations les plus courantes de l'IA sur leur lieu de travail, les personnes interrogées ont cité l'analyse de données, la synthèse des réunions et la rédaction de rapports comme les trois principales tâches pour lesquelles elles ont le plus recours à l'IA. Sans grande surprise, on observe des différences régionales dans la manière dont les personnes interrogées utilisent l’IA. Alors que tous les marchés étudiés classent l’analyse de données parmi les trois principales utilisations, le Royaume-Uni et les États-Unis incluent également la recherche dans ce trio de tête, aux côtés de la synthèse des réunions. En revanche, l’Allemagne classe la relecture et la traduction parmi les trois principales utilisations, aux côtés de l’analyse de données.
Comment l'IA fait son entrée dans le monde du travail
La généralisation de l'IA sur le lieu de travail résulte rarement d'une décision unique imposée par la hiérarchie. Au contraire, son adoption s'opère par de multiples voies, la majorité des personnes interrogées (32 %) étant des « pionniers de l'IA » (fig. 4), c'est-à-dire qu'elles reconnaissent avoir commencé à utiliser des outils d'IA au travail de leur propre initiative, sans y avoir été incitées.
Les différences régionales jouent également un rôle ici. Il est intéressant de noter que les personnes interrogées aux États-Unis (13 %) et en Allemagne (14 %) étaient plus susceptibles d’avoir reçu une directive de la direction concernant l’IA que celles du Royaume-Uni (9 %). En revanche, les personnes interrogées au Royaume-Uni étaient plus susceptibles de disposer d’outils d’IA fournis par leur service informatique (30 %) que celles des États-Unis (23 %) ou d’Allemagne (23 %).
Pour favoriser l'adoption de l'IA, on recourt plus souvent à l'encouragement qu'à la contrainte, 57 % déclarent avoir été encouragés à utiliser l’IA sur leur lieu de travail, et au Royaume-Uni et aux États-Unis, cette incitation explicite atteint 32 % (contre 23 % en Allemagne). Parmi les cadres, 57 % se sentent encouragés à utiliser l’IA, contre seulement 34 % des non-cadres (fig. 5).
L'essor des agents d'IA
Si les outils d'IA font désormais partie intégrante de notre quotidien, les agents d'IA, quant à eux, sont les derniers arrivés, et ils ne manquent pas de faire sensation. Ces systèmes autonomes sont capables d'exécuter des tâches comportant plusieurs étapes, de prendre des décisions et de s'intégrer dans les workflows manière qui semble fondamentalement différente de celle des outils d'IA précédents.
La moitié des salariés (50 %) déclarent utiliser déjà des agents IA dans le cadre de leur travail, et 44 % indiquent qu’ils le font efficacement. À l’avenir, 60 % s'attendent à utiliser les agents IA de manière plus efficace au cours de l'année à venir, et 69 % se disent optimistes quant à leur utilisation — un chiffre qui n’a rien de surprenant, étant donné que 67 % estiment également que le recours à des agents IA dans leur travail quotidien leur facilitera la tâche !
Pour la plupart des gens, les agents d'IA deviennent des assistants de confiance au quotidien, les aidant à accomplir toutes sortes de tâches.
En moyenne, les personnes interrogées estimaient que le recours à des agents IA leur permettrait de gagner 3,1 heures par semaine en les aidant à accomplir leurs tâches professionnelles.
Dans ce contexte, il n’est pas surprenant que, lorsqu’on leur a demandé de classer ce qu’ils considéraient comme les aspects les plus intéressants des agents IA au travail, les personnes interrogées aient cité le gain de temps, l’augmentation de la productivité et la réduction de la charge de travail comme les trois principaux avantages (fig. 6).
Loin de remplacer purement et simplement certains rôles, cet engouement met en avant les agents IA en tant qu’accélérateurs, libérant ainsi du temps pour des tâches à plus forte valeur ajoutée, menées par des humains.
Cependant, là encore, les avantages liés à cette adoption ne sont pas répartis de manière égale. En effet, les personnes interrogées estiment que ceux qui tirent le plus grand bénéfice de l’IA et des agents IA sont les personnes occupant des postes à responsabilité. Ce sont en effet les cadres intermédiaires et supérieurs qui devraient en tirer le plus grand profit (fig. 7).
Le paysage émotionnel de l'IA au travail
Malgré toutes les spéculations concernant la réticence à l'égard de l'IA et des agents IA, la réalité est extrêmement positive, puisque 88 % des personnes interrogées associent des émotions positives à l’utilisation de l’IA : 66 % ont indiqué qu’elle leur donnait le sentiment d’être productives, 59 % se sentaient plus créatives, 55 % se sentaient enthousiastes et 49 % se sentaient autonomes.
Les émotions négatives sont rares. Seuls 13 % des personnes interrogées en font état. Le stress (5 %), la confusion (4 %), la frustration (4 %) et le sentiment de déconnexion (3 %) sont à peine perceptibles par rapport aux sentiments positifs.
Cet optimisme se reflète également dans la façon dont les gens envisagent l’avenir du travail. La moitié des personnes interrogées (50 %) estiment qu’elles auront davantage de chances de diriger des agents IA plutôt que des personnes dans leur future carrière, et 55 % pensent que diriger des agents serait plus facile que de diriger des êtres humains. Près de la moitié (47 %) pensent même qu’il est probable qu’elles soient elles-mêmes dirigées par un agent IA à l’avenir (fig. 8).
Briser les barrières
Malgré son élan, l'adoption de l'IA se heurte encore à des obstacles de taille. Pas moins de 94 % des personnes interrogées affirment qu'il existe des freins à une utilisation plus généralisée au sein de leur organisation, citant des raisons allant des préoccupations liées à la confidentialité et à la sécurité des données au manque de compréhension, en passant par une formation insuffisante et même des préjugés culturels qui empêchent une adoption à plus grande échelle (fig. 9).
Les générations, la confiance et le fossé en matière d'adoption
L'un des principaux défis liés à l'IA et à l'adoption des agents IA semble être un fossé d'adoption résultant d'une disparité dans la confiance accordée à l'IA sur le lieu de travail.
Alors que 69 % des personnes interrogées se sentent très ou extrêmement à l'aise avec l'utilisation des outils d'IA, 23 % ne se sentent qu'assez à l'aise et continuent d'éprouver des inquiétudes quant à la manière d'utiliser ces outils en toute sécurité. Enfin, 8 % ne se sentent pas du tout à l'aise (fig. 10).
Ce sont les Américains qui se montrent les plus confiants : 73 % d'entre eux déclarent être très à l'aise avec l'utilisation des outils d'IA, contre 69 % au Royaume-Uni et 65 % en Allemagne.
Il est intéressant de noter que, si l'utilisation de l'IA est la plus répandue chez les 25-44 ans (qui représentent près des deux tiers de l'ensemble des utilisateurs), les plus jeunes actifs ne sont pas forcément ceux qui s'en servent avec le plus d'assurance.
Parmi les 18-24 ans, 76 % se disent très à l’aise avec les outils d’IA, mais 4 % admettent ne pas l’être du tout — un taux plus élevé que dans certaines tranches d’âge plus âgées. La confiance atteint son apogée chez les 25-34 ans (80 % se disent très à l’aise) avant de diminuer progressivement avec l’âge. Chez les plus de 55 ans, moins de la moitié (46 %) se disent très à l’aise, tandis que 21 % déclarent ne pas l’être du tout.
L'expérience en matière de gestion constitue une fois de plus un facteur de différenciation : 70 % des cadres ont pleinement confiance en l'IA, contre seulement 43 % des non-cadres (Fig. 11).
Le chiffre le plus révélateur est peut-être celui-ci : 38 % des personnes interrogées n'encouragent pas leur équipe à utiliser des agents IA, car elles estiment ne pas les comprendre suffisamment elles-mêmes.
Confiance : les collègues d’abord, l’IA juste derrière
Compte tenu des niveaux de confiance mitigés, il n’est pas surprenant que la confiance soit l’un des principaux obstacles à l’IA sur le lieu de travail. Ce problème de confiance s'explique en partie par le fait que 45 % des personnes interrogées estiment que l'utilisation d'outils d'IA est encore stigmatisée comme un signe de paresse ou de manque de fiabilité, tandis que 39 % ont le sentiment d’être jugés ou remis en question lorsqu’ils utilisent l’IA.
Malgré cela, l'écart entre la confiance accordée à un être humain et celle accordée à une machine se réduit. Interrogés à ce sujet, 87 % des personnes interrogées ont indiqué qu'elles feraient généralement confiance à l'IA pour accomplir une tâche qui lui serait confiée, contre 96 % qui feraient confiance à un collègue pour la même tâche. Cependant, la confiance dans l'IA est plus élevée chez les cadres (88 %) que chez les non-cadres (77 %), et elle varie selon les tâches.
Les tâches stéréotypées et répétitives, telles que l'analyse de données, suscitent un niveau de confiance de 65 % envers les agents d'IA, tandis que ce chiffre tombe à 48 % pour les tâches nécessitant davantage de sensibilité humaine, comme les décisions de recrutement (fig. 12).
Il est intéressant de noter que de nombreux participants affirment faire davantage confiance aux agents IA qu’aux jeunes employés ou aux stagiaires, ce qui témoigne clairement de l’évolution des perceptions en matière de compétence (fig. 13).
La formation est le chaînon manquant
La formation reste un point faible récurrent dans l'adoption de l'IA. Alors que 81 % déclarent avoir suivi une formation sous une forme ou une autre, seul un tiers a bénéficié d’une formation officielle dispensée par l’entreprise. Par ailleurs, 32 % sont entièrement autodidactes, et 16 % ont appris uniquement par essais et erreurs (fig. 14).
Les cadres sont nettement plus susceptibles d'avoir suivi une formation (82 %) que les non-cadres (62 %), et les niveaux de formation varient considérablement d'un secteur à l'autre. Le secteur des services financiers arrive en tête, avec seulement 2 % des personnes interrogées déclarant n'avoir suivi aucune formation, tandis que ce chiffre s'élève à 13 % dans l'éducation, à 17 % dans la santé et l'industrie pharmaceutique, et à 19 % dans le commerce de détail.
Cette approche très hétérogène et incohérente de la formation explique peut-être pourquoi 45 % des personnes interrogées ont signalé un décalage entre l’enthousiasme des dirigeants pour l’IA et les formations proposées en la matière au sein de leur organisation. Soulignant ce point, les personnes interrogées ont placé la formation en tête de liste des mesures que les entreprises pourraient améliorer pour favoriser une adoption plus large (fig. 15).
Le plus inquiétant est que, bien que la majorité des personnes interrogées (97 %) reconnaissent que la formation à la sécurité de l’IA et à la sécurité des données est importante pour les employés sur leur lieu de travail, seules 63 % d’entre elles ont suivi une formation recommandée ou imposée par leur entreprise dans ce domaine. En effet, 22 % n’ont reçu aucune formation à ce sujet et n’ont pas non plus cherché à s’informer par elles-mêmes. Pire encore, 44 % des employés non cadres n’ont reçu aucune formation dans ce domaine, bien que 93 % d’entre eux en reconnaissent l’importance (fig. 16).
Ce problème persiste également dans l'ensemble des secteurs d'activité : seuls 52 % des professionnels du secteur de l'éducation ont suivi une formation sur la sécurité de l'IA et la sécurité des données, contre 54 % dans le commerce de détail, 58 % dans le secteur de la santé et de l'industrie pharmaceutique, 69 % dans l'industrie manufacturière et 80 % dans les services financiers.
Classement des secteurs d'activité
Le rôle de l'IA sur le lieu de travail ne varie pas seulement en fonction du poste occupé ou du pays, il évolue considérablement selon le secteur, ce qui reflète peut-être la grande diversité des applications possibles de l'IA et des agents intelligents.
Services financiers
- En tête tant en termes d'adoption que de confiance, avec 68 % d’entre eux utilisent l’IA quotidiennement et 82 % ont pleinement confiance en leurs compétences. Le taux de formation est élevé, seuls 2 % des personnes interrogées déclarant n’avoir suivi aucune formation.
- Les entreprises de ce secteur sont à l'avant-garde de l'utilisation d'agents d'IA pour la détection des fraudes, le traitement des prêts et des demandes d'indemnisation, ainsi que les workflows de rapprochement comptable. Elles parviennent ainsi à accélérer la clôture de fin de mois, à réduire les erreurs et à optimiser leurs recommandations financières grâce à des sources de données actualisées.
Santé et industrie pharmaceutique
- Une utilisation quotidienne modérée (62 %), mais un niveau de confiance plus faible (59 % se disent très confiants) et d’importantes lacunes en matière de formation, notamment en matière de sécurité et de protection des données.
- Malgré cela, on observe une adoption croissante dans des domaines à fort impact : les agents d’IA contribuent de plus en plus à la découverte de nouveaux médicaments en automatisant l’analyse de la littérature, en synthétisant les données issues des essais cliniques et en identifiant des cibles chimiques prometteuses. En recoupant rapidement les résultats de recherche avec des bases de données moléculaires, ces agents d’IA permettent de réduire la durée des premières phases de R&D de plusieurs mois à quelques semaines, ce qui libère les scientifiques et leur permet de se concentrer sur la conception et la validation des expériences plutôt que sur la collecte manuelle de données.
Manufacturing
- Un taux d'adoption élevé (65 % d'utilisateurs quotidiens) et un niveau de confiance important (73 % se disent très confiants). L'IA est souvent utilisée pour des tâches liées à l'efficacité opérationnelle.
- Les fabricants déploient des agents d'intelligence artificielle pour la maintenance prédictive, le contrôle qualité et l'automatisation de la chaîne d'approvisionnement. Ces agents analysent les données issues des capteurs et des lignes de production afin de signaler les défauts ou pannes imminents, ce qui permet en fin de compte d'optimiser la disponibilité des équipements et de réduire le gaspillage.
L'éducation
- Les utilisateurs les plus prudents, avec seulement 48 % d'utilisation quotidienne et un niveau de confiance plus faible (59 % se disent « très confiants »). Les inquiétudes concernant la confidentialité des données et le caractère approprié de l'utilisation restent élevées.
- Malgré ces réserves, les enseignants tirent tout de même profit des agents d'IA pour l'aide à la notation, la gestion des emplois du temps des élèves et le soutien scolaire en ligne, ce qui leur permet de se libérer des tâches administratives pour se concentrer sur leur métier.
Retail / Vente
- Un niveau de confiance plus faible (57 % se disent très confiants) et une formation moins poussée, mais l’IA est de plus en plus utilisée pour le service client et l’optimisation des stocks.
- De nombreux commerçants se sont intéressés aux agents basés sur l'IA pour soutenir les fonctions de service en contact avec la clientèle. Mais le potentiel va bien au-delà, puisqu'il inclut notamment des recommandations personnalisées pour les acheteurs en ligne et une gestion plus dynamique des stocks.
Ces différences laissent penser que la culture d'entreprise, le cadre réglementaire et la nature des tâches quotidiennes influencent tous la courbe d'adoption de l'IA.
Cas d'utilisation dans le secteur
Spirent Communications, fournisseur mondial de solutions automatisées de test et d’assurance qualité, était confronté à un environnement d’intégration fragmenté, reposant sur des plateformes distinctes pour l’intégration des données et des applications, ce qui augmentait la complexité et les coûts tout en limitant l’évolutivité. Des processus de business intelligence manuels et un environnement ERP hérité peu flexible entravaient en outre sa capacité à adopter des améliorations basées sur l’IA. Pour surmonter ces défis, Spirent a adopté la plateforme d’intégration Agentic de SnapLogic, simplifiant ainsi la connectivité des données et des applications en un seul et même endroit et réduisant les coûts plateforme de 90 %. Cette modernisation a permis à l’entreprise de se préparer au déploiement à grande échelle de capacités d’IA de nouvelle génération (GenAI).
Grâce à une infrastructure compatible avec l’IA générative (GenAI), Spirent a rapidement développé et déployé un outil interne d’intelligence commerciale en utilisant SnapLogic comme couche d’orchestration pour les API des grands modèles linguistiques (LLM). Cette solution basée sur l’IA a fourni des analyses pré-synthétisées et synthétisées sur les clients et la concurrence, directement intégrées dans les workflows plus de 200 commerciaux, améliorant ainsi instantanément la prise de décision. Moins de 90 jours après sa mise en service, Spirent a enregistré une augmentation de 25 % de la productivité de ses équipes chargées de l’intelligence d’affaires, prévoit une hausse de 5 % de la productivité commerciale et s’attend à réaliser une économie annuelle de 144 000 dollars grâce à la consolidation de ses abonnements aux services d’IA.
Aptia, un partenaire spécialisé dans la gestion, s’appuyant sur la technologie, de programmes complexes dans les domaines de la santé, des avantages sociaux et des retraites, souhaitait éliminer les processus manuels et chronophages liés au traitement des choix d’avantages sociaux des clients et des données relatives aux demandes de remboursement. Ces les workflows, qui prenaient auparavant plusieurs heures, reposaient en grande partie sur la saisie, la validation et l’acheminement manuels des données, ce qui créait des goulots d’étranglement opérationnels et augmentait le risque d’erreurs.
Grâce à AgentCreator de SnapLogic, Aptia a développé des agents IA basés sur des modèles de langage à grande échelle (LLM) qui automatisent l’extraction, la classification, la traduction et la validation de documents, réduisant ainsi les délais de traitement de plusieurs heures à quelques minutes. Intégrés à plateforme « low-code » de SnapLogic, ces agents IA gèrent de manière proactive les workflows de bout en bout, améliorant ainsi la précision, accélérant la livraison et réduisant les coûts de main-d’œuvre. Grâce au Prompt Composer et à l’Agent Visualizer AgentCreator . AgentCreator , Aptia peut désormais affiner et étendre ses agents IA afin qu’ils prennent en charge des tâches répétitives supplémentaires à haut volume, libérant ainsi le personnel qui peut alors se concentrer sur des tâches stratégiques tout en créant une base IA évolutive pour la croissance future.
Que devraient faire les organisations à présent ?
Comment les entreprises peuvent-elles non seulement intégrer l'IA, mais aussi s'assurer qu'elle porte ses fruits ?
Commencez par disposer de données prêtes pour l'IA en mettant en place une infrastructure adaptée
Aucun agent ne peut automatiser ce à quoi il n’a pas accès. Veillez à ce que vos ensembles de données soient propres, structurés et évolutifs, afin de faciliter leur utilisation par les agents. Cela implique également de moderniser l’infrastructure et l’architecture de données sous-jacentes, en abandonnant les systèmes hérités fragiles au profit de plateformes flexibles et cloud, capables de soutenir la croissance et l’agilité. En connectant les sources existantes, en éliminant les silos et en garantissant que les données sont prêtes pour l’IA, vous permettez aux agents IA de travailler de manière autonome pour accomplir leurs tâches en toute sécurité et à grande échelle.
Intégrer la gouvernance dans le cycle de vie des agents
Les agents d'IA déployés au sein d'une organisation doivent être à la fois performants et fiables. Lorsque vous leur confiez une tâche, vous ne devriez pas vous demander comment ils sont parvenus à prendre certaines décisions. Vous devriez pouvoir examiner chaque étape du processus décisionnel, afin de garantir la traçabilité, la vérifiabilité et la confiance.
Mettez en place dès le début des cadres de gouvernance. Définissez la propriété des données, les protocoles d'accès, les mesures de sécurité pour les tests et les pistes d'audit afin que les agents puissent travailler à partir de données fiables et en toute transparence.
Investir dans la culture d'entreprise et la formation
Les outils ne suffiront pas à eux seuls à favoriser l'adoption de ces solutions. Ce sont les personnes qui en seront le moteur. Plutôt que de compter sur les employés pour qu'ils se débrouillent seuls, proposez des programmes de formation structurés et des ateliers abordant les questions de sécurité, d'éthique et présentant des exemples concrets d'utilisation.
Par ailleurs, envisagez de créer au sein de l'organisation un centre d'excellence dédié à l'IA, qui facilitera le partage en interne des meilleures pratiques, des modèles types et des modèles de gouvernance.
Intégrer l'ensemble des fonctions de l'entreprise
La véritable valeur ajoutée apparaît lorsque les agents IA s'intègrent les workflows services : Finance, RH, Commercial, Informatique et Marketing. En regroupant vos données à l'échelle de l'entreprise pour alimenter vos agents IA, ceux-ci seront à leur tour en mesure d'apporter des réponses plus pertinentes et plus rapides aux tâches qui leur sont confiées.
Mesurer, itérer, adapter à grande échelle
Mesurez l'impact à l'aide d'indicateurs clés de performance (KPI) clairs : gain de temps, baisse des taux d'erreur, augmentation de la satisfaction des utilisateurs. Par exemple, après avoir déployé des agents, Spirent a constaté une hausse de 25 % de la productivité de son équipe de veille stratégique, une amélioration de 5 % de l'efficacité commerciale et une économie annuelle de 144 000 dollars sur les coûts d'abonnement.
Tirez parti de ces succès pour créer une dynamique. Déployez cette approche à l'échelle de l'entreprise en renforçant les effectifs, en mettant en place les workflows plus sophistiqués et en organisant des revues de conception interfonctionnelles.
Construire une entreprise « agentique » qui place l'humain au premier plan et qui soit centrée sur l'agent
L'IA n'est pas de la magie, c'est une aide au travail. Les données issues d'une approche ascendante que nous avons examinées ici montrent que l'IA et les agents IA allègent déjà la charge de travail, stimulent la créativité et redéfinissent la manière dont le travail est effectué. Cependant, des disparités persistent en matière d'adoption, de confiance et de formation, qui trouvent leur origine dans le contexte industriel, le rôle au sein de l'organisation et les différences générationnelles.
En s'appuyant sur des cas d'utilisation concrets, en facilitant l'accès à des données propres et contrôlées, en mettant en place une gouvernance transparente, en formant les collaborateurs à tous les niveaux et en favorisant l'intégration entre les différents services, les organisations peuvent passer d'une phase expérimentale à une maturité stratégique.
C’est là l’essence même de l’entreprise « agentique ». Il ne s’agit pas d’une entreprise qui confie tout le contrôle aux machines, mais d’une entreprise où les humains et les agents travaillent côte à côte, chacun mettant à profit ses points forts. Car l’avenir du travail ne consiste pas à remplacer les personnes. Il s’agit de laisser l’IA se charger des tâches répétitives, afin que nous puissions nous concentrer sur ce qui est propre à l’être humain : la réflexion, l’innovation et les relations humaines.
À propos de la recherche
Cette étude a été menée par 3GEM pour le compte de SnapLogic. Elle a porté sur un échantillon de 3 000 travailleurs du savoir issus d'entreprises situées aux États-Unis, au Royaume-Uni et en Allemagne.
À propos de 3GEM
Fondée en 2015, 3Gem Research and Insights est un prestataire complet de services d’études de marché en ligne, disposant de vastes panels en ligne de consommateurs et de professionnels (B2B) très actifs dans plus de 65 pays à travers le monde. Respectant les directives de la MRS et accrédité par l’ESOMAR, 3Gem conçoit des solutions d’étude créatives qui génèrent des informations fiables et exploitables ; ces données servent généralement de base à des campagnes de leadership d’opinion percutantes, ou aident les entreprises à prendre des décisions stratégiques en toute confiance. En tant qu’agence spécialisée dotée de capacités étendues, 3Gem propose des solutions intégrées d’études et de médias de manière rapide et rentable, et constitue l’agence de référence pour de nombreuses marques et agences leaders du secteur, opérant dans un large éventail de domaines.
