IA : le temps gagné ne devient pas du temps disponible

« Une abondance d'information crée une pauvreté d'attention. » — Herbert A. Simon, 1971

Dans Être Présent, je proposais de réécrire le vieux « métro, boulot, dodo » en « scroll, boulot, scroll, insomnie ». Quatre ans plus tard, il faudrait une nouvelle version : « prompt, relecture, réunion ».

J'exagère un peu. Certainement. Mais pas tant que ça.

L'IA a tenu une partie de sa promesse : elle produit vite. Un rapport en trois minutes, dix variantes d'un e-mail, la synthèse d'un dossier de quarante pages. Et pourtant, beaucoup de cadres que je rencontre me disent la même chose : ils produisent davantage, sans avoir plus de temps pour penser.

Le paradoxe n'est qu'apparent.

Le goulot d'étranglement a changé de place

Rédiger, calculer, mettre en forme : ces tâches occupaient une bonne partie du travail de bureau. L'IA en accélère aujourd'hui beaucoup.

Mais une autre limite demeure : notre capacité à lire, comparer, juger et décider. Notre mémoire de travail ne retient que quelques éléments à la fois. Elle n'a reçu aucune mise à jour.

Chaque texte destiné à être utilisé doit être relu. Chaque variante peut demander une comparaison. Chaque réponse importante doit être vérifiée avant de circuler. Produire davantage, c'est aussi créer davantage de matière à absorber.

Nous ne manquons plus de bras. Nous manquons de tête.

Herbert Simon l'avait formulé dès 1971, bien avant le premier smartphone : quand l'information devient abondante, c'est l'attention qui devient rare. L'IA n'a pas inventé ce problème. Elle peut l'accélérer.

Ce que montrent les études

Dans une enquête Upwork de 2024, 77 % des salariés qui utilisent l'IA déclarent qu'elle a ajouté à leur charge de travail. 39 % consacrent davantage de temps à relire ou corriger des contenus générés.

40 % des employés de bureau interrogés aux États-Unis disent avoir reçu, le mois précédent, du « workslop » : un contenu produit par l'IA, soigné en apparence mais insuffisant pour faire avancer le travail. Les répondants estiment à environ deux heures, en moyenne, le temps nécessaire pour résoudre chaque cas (BetterUp Labs et Stanford Social Media Lab, 2025).

Pendant huit mois, des chercheurs de l'Université de Californie à Berkeley ont observé une entreprise technologique d'environ 200 personnes. Le travail ne s'y est pas allégé, il s'est intensifié : davantage de tâches, plusieurs activités en parallèle, et du travail qui déborde sur les pauses et le soir (Ranganathan et Ye, 2026).

Entendons-nous bien : l'IA fait gagner du temps. Mais un outil peut accélérer une tâche tout en ajoutant du travail autour : vérification, coordination, nouvelles demandes.

La vraie question est donc : que reste-t-il du gain, une fois tout ce travail compté ?

Ce que je vois sur le terrain

Mes propres enquêtes montrent que la charge numérique dépasse la seule question de l'IA. Sur 184 cadres et collaborateurs interrogés en 2025, 82 % estiment qu'elle freine leur progression sur leurs priorités.

Lors d'un Check-up récent, 11 répondants sur 18 décrivaient une attente de réponse rapide, même sans urgence. Seuls 3 sur 17 estimaient que la concentration était autant valorisée que la disponibilité. De petits chiffres, mais qui mettent des mots sur des habitudes qui, dans une équipe, passent souvent pour normales.

Un responsable m'a raconté récemment une scène qui résume bien le problème. Avant une formation, il avait demandé à un collaborateur de définir ses objectifs. Quelques lignes auraient suffi. Il a reçu quatre pages. Bien rédigées, bien structurées… et presque inutilisables : du workslop dans toute sa splendeur.

Plutôt qu'un long discours, il a répondu avec la même arme : quatre pages générées par l'IA. Le message est passé.

Huit pages pour une demande qui tenait en quelques lignes.

Ce qui m'intéresse dans cette histoire, c'est l'absence de consigne. Une règle toute simple, « pour tes objectifs, quelques lignes écrites par toi », aurait évité deux lectures et un malentendu.

Théo Compernolle compare le multitâche à un couteau suisse dont toutes les lames seraient ouvertes. Avec l'IA, nous avons ajouté quelques lames. Et nous les avons rendues plus rapides.

Un geste pour que le temps gagné reste gagné

En équipe, poser des règles du jeu.

C'est souvent là que les gains individuels se perdent. Souvenez-vous des quatre pages. Quand l'IA est-elle bienvenue, et quand attend-on quelques lignes écrites par soi ? Qui vérifie un contenu généré avant qu'il circule ? Quel format suffit pour décider ? Quel délai de réponse est réellement attendu ? On peut commencer petit : une réunion d'équipe, trois usages fréquents, quelques règles explicites. Par exemple : vérifier les faits avant de transmettre un texte, placer la demande principale en tête d'un message, préciser les situations qui exigent une réponse rapide. Sans règles communes, chacun gagne du temps sur sa tâche… et en fait perdre aux autres.

Il ne s'agit pas d'être pour ou contre l'IA. Il s'agit de choisir ce qu'on fait du temps qu'elle libère.

Pour l'humain, avec la technologie.

Et dans votre organisation ?

Si vos équipes produisent plus mais avancent moins sur l'essentiel, regardez les règles, souvent implicites, qui entourent leurs outils : ce qui doit être vérifié, ce qui mérite de circuler, ce qui est urgent et ce qui peut attendre.

Le Check-up charge numérique permet, en trois semaines et à distance, de rendre visibles ces frictions et de choisir trois priorités d'action. Découvrir le Check-up →

Questions fréquentes

L'IA réduit-elle vraiment la charge de travail ?

Elle réduit le temps de certaines tâches, comme rédiger, résumer ou mettre en forme. Mais ce gain ne garantit pas une baisse de la charge globale : il faut aussi compter la vérification, la coordination et les nouvelles tâches. Dans l'enquête Upwork de 2024, 77 % des salariés interrogés qui utilisent l'IA déclarent qu'elle a ajouté à leur charge de travail.

Pourquoi l'IA peut-elle sembler fatigante ?

Parce qu'elle déplace une partie de l'effort vers la lecture, la comparaison et la validation, et qu'elle encourage à multiplier les itérations et les tâches en parallèle. Elle sollicite votre capacité de jugement, qui dépend elle-même de votre attention : on juge mal ce sur quoi on n'arrive pas à se concentrer.

Que peut faire une organisation pour conserver les gains de temps de l'IA ?

Définir des règles communes : quels usages sont utiles, qui vérifie les contenus générés, quel niveau de qualité suffit, quels délais de réponse sont réalistes. Puis vérifier si ces gains servent vraiment les priorités. Le Check-up charge numérique aide à identifier les trois priorités à traiter en premier.

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

Herbert A. Simon, « Designing Organizations for an Information-Rich World », 1971. Citation traduite de l'anglais.

Upwork Research Institute, From Burnout to Balance: AI-Enhanced Work Models for the Future, 2024. Enquête déclarative aux États-Unis, au Royaume-Uni, en Australie et au Canada auprès de 2 500 personnes (625 salariés, 625 indépendants, 1 250 dirigeants). Le chiffre de 77 % porte sur les salariés qui utilisent l'IA.

BetterUp Labs et Stanford Social Media Lab, Workslop: The Hidden Cost of AI-Generated Busywork, 2025. Enquête déclarative auprès de 1 150 employés de bureau à temps plein aux États-Unis.

Aruna Ranganathan et Xingqi Maggie Ye, « AI Doesn't Reduce Work—It Intensifies It », Harvard Business Review, février 2026. Recherche qualitative de huit mois dans une seule entreprise ; les résultats ne valent pas pour toutes les organisations.

Enquêtes OFF/ON, 184 cadres et collaborateurs, 2025. Données déclaratives, échantillon non représentatif. Le Check-up mentionné est une intervention distincte ; le nombre de réponses varie selon la question.

Théo Compernolle, comparaison du couteau suisse reprise dans Gabriel Pitt, Être Présent, 2022.