Tendance IA 2026 : le contexte résoudra le paradoxe de la productivité de l’IA

Les dirigeants considèrent la productivité comme le retour le plus immédiat sur leurs investissements en IA. Même s’il existe des progrès, l’impact n’est pas encore considérable. Dans certains cas, c’est le contraire. C’est le paradoxe de la productivité de l’IA : les dirigeants s’attendent à ce que l’IA accélère les performances, mais les gens se sentent souvent plus occupés, les flux de travail sont plus fragmentés et la qualité des résultats diminue.

L’IA au travail est aujourd’hui à la fois surutilisée et sous-utilisée. De nombreuses personnes s'appuient sur l'IA pour obtenir des résultats rapides, comme résumer, peaufiner ou générer des diapositives à partir de texte. Et ces cas d’utilisation fonctionnent généralement bien. Le problème est qu’il ne s’agit pas des applications les plus précieuses de l’IA, et qu’elles créent souvent davantage de contenu que d’autres peuvent consommer – un contenu que quelqu’un d’autre utilisera plus tard l’IA pour résumer et digérer. Pendant ce temps, les cas d'utilisation à plus forte valeur échouent souvent parce que l'IA ne dispose pas du contexte nécessaire pour faire avancer le travail, ou que les invites ne sont pas suffisamment compétentes pour fournir les bons résultats. Au fil du temps, le besoin d’incitations élaborées diminuera, mais l’importance de donner à l’IA le bon contexte ne fera que croître.

Prenons un schéma familier : quelqu'un demande à l'IA de « transformer ces puces en une proposition », puis envoie ce résultat à son équipe. La personne suivante demande à l’IA de « résumer les points clés » afin de pouvoir parcourir les informations. Les deux étapes peuvent sembler efficaces, mais elles ne font pas réellement avancer le travail. L'expansion générée par l'IA ajoute du volume sans ajouter de clarté. Le résumé le compresse, introduisant encore plus de perte de signal en cours de route. Le résultat est plus de contenu, plus d’étapes et plus de travail pour toutes les personnes impliquées. Ces types de « gains rapides » ne sont pas toujours des gains. Lorsque l’IA est utilisée simplement parce qu’elle est simple, elle ajoute souvent de la friction plutôt que de la valeur.

Ce déséquilibre a laissé la plupart des lieux de travail coincés dans le désordre. L’IA est présente, mais elle n’a pas encore d’impact. Les gens utilisent l’IA pour accélérer le travail, pas pour l’améliorer. Pour faire avancer le travail, les dirigeants doivent repenser la manière dont leurs équipes utilisent l’IA, d’un outil qui produit plus à un partenaire qui comprend mieux.

prévisions 2026

Si les gens continuent d’utiliser l’IA uniquement pour obtenir des résultats rapides, les lieux de travail seront confrontés à un nouveau type de crise de productivité. Les mots, les documents et les messages se multiplieront sur des canaux déjà surchargés, mais leur contenu deviendra de plus en plus creux. Les gens trouveront l'article de la base de connaissances qu'ils recherchaient, pour se rendre compte qu'il s'agit d'un contenu magnifiquement formaté. Plus l’IA remplit nos systèmes de contenu de mauvaise qualité, plus il devient difficile de trouver les informations réellement importantes.

L’avenir de la productivité et le fondement du travail natif de l’IA dépendent d’une IA qui comprend réellement le travail qu’elle prend en charge.L'IA doit être intégrée au flux de travail, avec accès aux bases de connaissances, aux données, aux documents et aux suivis de projets de l'organisation afin qu'elle comprenne ses objectifs, ses priorités et ses publics. Lorsque l’IA fait avancer ce contexte, elle peut aller au-delà du soutien à des tâches ponctuelles pour offrir un véritable partenariat, aidant les gens à analyser, à élaborer des stratégies, à réfléchir plus en profondeur et à prendre des décisions créatives et éclairées.

À l’heure actuelle, les utilisateurs doivent fournir manuellement un contexte à l’IA en définissant des tâches et des objectifs, en fournissant des informations de base et en fournissant les nuances nécessaires pour obtenir des résultats précis. Pour bien y parvenir, il faut traduire les objectifs et le contexte de l’organisation en une orientation claire pour l’IA. Il s'agit d'un passage d'une ingénierie rapide à une ingénierie d'objectifs , où les gens se concentrent sur l'intention, les résultats et les contraintes pour obtenir des résultats de meilleure qualité. Mais dans un avenir proche, les outils natifs d’IA profondément connectés entre les outils et les flux de travail commenceront à alléger ce fardeau en apportant du contexte à la personne plutôt que l’inverse. Ces systèmes d'IA comprendront déjà l'organisation, se souviendront du projet, sauront quelles informations sont les plus importantes et offriront une assistance de manière proactive au lieu d'attendre qu'on leur demande.

Lorsque cela se produit, l’IA cesse d’encombrer le lieu de travail avec davantage de contenu et commence à être utilisée pour un travail à plus forte valeur ajoutée, comme une réflexion plus approfondie, une communication plus précise, une plus grande créativité et une meilleure prise de décision. Le résultat n'est pas seulement une production plus rapide ; c'est un travail plus intelligent et plus percutant qui fait avancer l'ensemble de l'organisation.

Points d'action pour les chefs d'entreprise

Pour résoudre le paradoxe de la productivité de l’IA, les organisations doivent se concentrer sur le contexte, et pas seulement sur les capacités. Cela signifie doter les gens de la formation et des outils appropriés pour créer un travail de meilleure qualité et plus significatif.

• Trouvez les lacunes dans lesquelles l’IA est sous-utilisée.Aidez les gens à aller au-delà des tâches superficielles et à identifier les domaines dans lesquels l’IA pourrait ajouter une valeur stratégique en soutenant l’innovation, la pensée critique et la résolution créative de problèmes.
• Formez les gens à guider efficacement l’IA.Aidez les équipes à développer des compétences en matière d’ingénierie des objectifs. Formez-les à définir clairement les problèmes, à fournir un contexte pertinent et à articuler l'intention, les résultats souhaités et les contraintes. La valeur de l’IA dépend de la qualité des informations qu’elle fournit et de la clarté des objectifs qu’elle poursuit.
• Investissez dans une IA qui fonctionne avec vos connaissances et votre contexte organisationnels.Choisissez des systèmes conçus pour s'intégrer aux données, outils et flux de travail de votre entreprise afin que les résultats soient factuels, pertinents et alignés sur le travail réel. L'IA générique ne produit pas seulement des résultats génériques ; cela en produit souvent de mauvais.
• Recentrer les objectifs de productivité.Mesurez le succès non pas par le volume de production, mais par la réalisation d'objectifs commerciaux réels. La vraie productivité signifie moins de bruit, une pensée plus claire et un travail bien fait.

Lorsque le contexte et la clarté rencontrent des outils natifs plus intelligents, l’IA cesse de contribuer au paradoxe de la productivité et commence à le résoudre.

Il ne s’agit là que d’une tendance qui façonne les fondements du travail natif de l’IA. Explorez les trois dans laliste restreinte de l'IA 2026 : 3 tendances définissant la prochaine ère de productivité native de l'IA.