L’attention n’est pas réglée. Et l’IA est déjà là.
Il m’est arrivé de préférer passer ma pause à scroller sur les réseaux sociaux plutôt que d’aller prendre un café avec mes collègues.
Le travail s’arrêtait quelques minutes. Mon attention restait tournée vers un écran.
Je repense à ces moments quand je parle d’habitudes numériques. Ils touchent à la place que nous faisons aux autres, à nos pauses et à ce qui compte pour nous dans une journée.
Cette question traverse mon livre Être présent : comment retrouver du choix dans nos habitudes numériques ? Elle reste ouverte. Nous essayons encore de faire une place à la concentration, aux échanges sans écran et aux soirées qui ne se prolongent pas en scroll.
Il faut maintenant apprendre à travailler avec des outils qui peuvent rédiger, analyser et proposer à notre place.
Dans mon premier article, j’expliquais pourquoi le temps gagné avec l’IA ne devient pas automatiquement du temps disponible. La suite de cette question concerne notre attention : dans quelles conditions pouvons-nous encore comprendre, vérifier et décider ?
Nous partons avec des habitudes déjà bien installées
Au travail, il suffit parfois d’un message pour quitter une tâche. Mais il arrive aussi qu’on ouvre sa messagerie sans qu’elle ait sonné, simplement parce qu’on bute sur une phrase ou qu’on attend une réponse.
Mes enquêtes OFF/ON se poursuivent en 2026. Sur la base déjà consolidée de 2 138 répondants, 73 % disent avoir du mal à rester concentrés.[4]
Ce chiffre décrit les personnes interrogées. Il ne permet pas d’attribuer cette difficulté à une technologie en particulier. Il rappelle toutefois que la concentration mérite déjà notre attention, pendant que les usages de l’IA se développent.
Gloria Mark, chercheuse à l’université de Californie à Irvine, étudie ces changements d’attention depuis des années. Elle rappelle que nous nous interrompons aussi nous-mêmes. Ses observations l’amènent à défendre une évolution des pratiques individuelles et de l’organisation du travail.[1]
C’est un point essentiel. Une personne qui sait désactiver ses notifications peut toujours travailler dans une équipe où une réponse immédiate est attendue.
La formation à un nouvel outil arrive dans ce quotidien-là. Les anciennes habitudes continuent pendant que de nouvelles s’installent.
Avec l’IA, une autre difficulté apparaît
Prenons une situation simple. Vous demandez à un assistant de préparer une recommandation. Il vous propose trois options, les avantages de chacune et une conclusion convaincante.
Vous avez de quoi commencer plus vite. Il vous reste à déterminer si la question était bien posée, si les informations sont exactes et si la recommandation convient à votre situation.
Cela demande de connaître le sujet, de tenir les éléments en tête et de suivre un raisonnement suffisamment longtemps pour en voir les limites.
Le document est disponible. Votre attention peut être ailleurs.
C’est là que les deux sujets se rejoignent. Nous comptons sur le jugement humain pour contrôler les résultats de l’IA, alors que les conditions de travail peuvent déjà rendre ce jugement difficile à exercer.
Écrire « validation humaine » à la fin d’un processus laisse entière la question du temps et de l’attention disponibles pour le faire.
Les recherches invitent à regarder les usages de près
Une étude publiée à CHI en 2025 a interrogé 319 professionnels sur leur utilisation de l’IA générative. Une confiance plus élevée dans l’outil était associée à un moindre recours déclaré à la pensée critique. Les participants décrivaient aussi un déplacement de l’effort vers la vérification et l’intégration des réponses.[2]
Cette enquête ne démontre pas que l’IA fait perdre des capacités intellectuelles. Elle nous invite à examiner ce que nous faisons encore nous-mêmes lorsque nous l’utilisons.
Une enquête BCG publiée en juin 2026 apporte un éclairage complémentaire. Parmi les utilisateurs réguliers d’IA interrogés, 67 % disent qu’elle améliore leur satisfaction au travail. Dans ce même groupe d’utilisateurs réguliers, 41 % font état d’une charge cognitive accrue.[3]
Ce sont des perceptions déclarées. Elles montrent l’intérêt de suivre plusieurs dimensions à la fois : le plaisir de travailler, les gains obtenus et l’effort demandé.
J’utilise moi-même l’IA pour rechercher, produire et expérimenter. Elle peut aider à comprendre un sujet, à examiner une autre hypothèse ou à dépasser une difficulté. Je tiens aussi à pouvoir expliquer les choix que je retiens.
Faire évoluer les pratiques avec les outils
Nous avons donc deux choses à travailler en parallèle : les habitudes qui dispersent notre attention et la manière dont nous confions certaines tâches à l’IA.
Une équipe peut apprendre à rédiger de meilleurs prompts tout en continuant à tout traiter dans l’urgence. Un collaborateur peut produire une analyse rapidement et peiner à en défendre les conclusions en réunion.
Pour moi, accompagner ces usages suppose de regarder ce que les personnes peuvent réellement faire du résultat : l’expliquer, le discuter, le corriger et l’utiliser à bon escient.
Cela concerne les conditions de travail autant que les compétences. Demander une vérification sérieuse implique de lui laisser une place dans la journée.
Un point de départ : trois lignes avant le premier prompt
Pour une tâche qui demande de l’analyse ou une décision, je propose un petit essai : formuler son propre point de départ avant de solliciter l’IA.
Prenez deux minutes pour écrire :
- Le problème que je cherche à résoudre.
- Mon avis ou mon hypothèse à ce stade.
- Ce qui pourrait me faire changer d’avis.
Puis utilisez l’IA pour explorer, contester ou compléter cette première réflexion.
Votre hypothèse peut être fausse. L’outil peut vous aider à la corriger. Ces trois lignes vous donnent simplement une position à mettre à l’épreuve, plutôt qu’une réponse à accepter parce qu’elle paraît convaincante.
C’est une pratique à tester, à adapter à la tâche et à discuter en équipe.
L’attention reste un chantier ouvert. L’IA nous oblige déjà à réfléchir à la place que nous voulons garder dans le travail : celle de personnes capables de comprendre ce qu’elles font et d’en répondre.
For human, with technology.
Et dans votre organisation ?
Lorsque vos équipes utilisent l’IA, ont-elles les conditions nécessaires pour examiner ses réponses et décider de ce qu’elles en font ?
Le Check-up charge numérique aide à rendre visibles les points de friction liés aux outils numériques et à l’IA, puis à choisir trois priorités d’action, à distance, en trois semaines.
Questions fréquentes
Pourquoi l’attention reste-t-elle importante avec l’IA ?
Parce que comprendre un résultat, vérifier ses sources et juger de sa pertinence demandent toujours de l’attention. L’automatisation d’une tâche ne garantit pas que ces conditions seront réunies.
L’IA réduit-elle notre esprit critique ?
L’étude de Lee et ses collègues relève une association entre confiance dans l’IA et moindre mobilisation déclarée de la pensée critique. Elle ne démontre pas une perte générale de nos capacités ni un effet causal.[2]
Comment conserver une réflexion personnelle avec l’IA ?
Pour une tâche d’analyse, on peut commencer par écrire le problème, son hypothèse et ce qui pourrait la remettre en cause, puis utiliser l’IA pour examiner cette réflexion. C’est la pratique proposée dans cet article.
Gabriel Pitt est conférencier, auteur d’Être présent et fondateur d’OFF/ON®. Il accompagne les organisations sur le travail numérique, l’attention et l’IA.
Sources et méthode
[1] UC Irvine, entretien avec Gloria Mark, « Regaining Focus in a World of Digital Distractions », 26 janvier 2023. Présentation de ses recherches et de son ouvrage Attention Span ; les observations décrites ne constituent pas une mesure universelle de la capacité d’attention humaine.
[2] Hao-Ping Lee et coll., « The Impact of Generative AI on Critical Thinking », CHI 2025. Enquête auprès de 319 professionnels, avec 936 exemples d’utilisation de l’IA. Données déclaratives ; les associations observées ne permettent pas de conclure à un effet causal.
[3] BCG, « AI Is Reshaping Jobs Faster Than Companies Are Reshaping Work », 3 juin 2026, synthèse de l’enquête AI at Work 2026. Échantillon total : 11 749 travailleurs dans 14 marchés. Les chiffres de 67 % et 41 % concernent les utilisateurs réguliers d’IA. Il s’agit d’une enquête de cabinet de conseil, fondée sur les déclarations des répondants.
[4] Enquêtes OFF/ON, menées depuis 2024 et poursuivies en 2026. Le chiffre cité, 73 %, porte sur une base déjà consolidée de 2 138 répondants. Chiffre publié sur le site de Gabriel Pitt. Données déclaratives décrivant les personnes interrogées ; ce résultat ne démontre pas un effet causal du numérique ou de l’IA sur la concentration.
La situation de recommandation assistée par IA est une illustration. Les trois lignes proposées constituent une piste pratique de l’auteur, qui n’a pas été évaluée comme intervention dans les études citées.