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Productivité , Efficacité
26 de août de 2026 - 15h08m
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Votre employé pourrait faire le travail de trois postes différents sans même que vous vous en rendiez compte.
L’intelligence artificielle transforme bien plus que la vitesse à laquelle les tâches sont effectuées.
Elle transforme également les personnes qui accomplissent ces tâches.
Une nouvelle étude d’OpenAI révèle un phénomène de plus en plus évident sur le marché du travail : les professionnels utilisent l’IA pour prendre en charge des activités qui, traditionnellement, relevaient d’autres professions.
Dans une analyse de plus de 800 000 messages liés au travail, OpenAI a constaté que 43,5 % des messages propres à certaines professions portaient sur des tâches associées à une autre profession, après exclusion des activités génériques.
Le résultat est une transformation silencieuse de la structure des postes.
Un professionnel du marketing peut analyser des données.
Un vendeur peut explorer une base de clients.
Un professionnel des ressources humaines peut effectuer des tâches qui nécessitaient auparavant l’intervention de spécialistes.
Et cela soulève une question importante pour les entreprises :
Si les postes évoluent, la façon de mesurer la productivité doit-elle aussi évoluer?
Pendant longtemps, les entreprises ont organisé le travail autour de fonctions relativement bien définies.
Le marketing s’occupait du marketing.
Les ventes s’occupaient des ventes.
Les RH s’occupaient des employés.
Les TI s’occupaient des systèmes.
Les finances s’occupaient des chiffres.
Lorsqu’une tâche dépassait les limites d’un secteur donné, il y avait généralement un transfert : le travail était confié à un autre professionnel ou service.
L’intelligence artificielle réduit une partie de ce besoin.
Grâce aux outils d’IA, un professionnel peut effectuer des activités qui nécessitaient auparavant la participation d’un autre secteur.
OpenAI appelle ce phénomène « task crossover », ou croisement des tâches : des activités historiquement associées à une profession apparaissent dans l’utilisation de l’IA par des personnes exerçant d’autres professions.
Cela ne signifie pas nécessairement qu’une personne remplace trois professionnels.
Cela signifie que la portée du travail s’élargit.
43,5 % : un chiffre qui mérite notre attention
La principale donnée de l’étude est particulièrement révélatrice.
Parmi les messages propres à une profession analysés par OpenAI, 43,5 % étaient liés à des tâches qui ne relevaient pas de la profession de l’utilisateur, après exclusion des activités considérées comme génériques.
Autrement dit, une part importante de l’utilisation professionnelle de l’IA se produit précisément à la frontière entre différentes fonctions.
L’étude a observé ce phénomène avec encore plus d’intensité dans certains domaines :
Cela montre que l’IA ne fait pas qu’accélérer des tâches qui faisaient déjà partie d’un poste.
Dans de nombreux cas, elle permet aux professionnels de prendre en charge des tâches qui auraient auparavant été confiées à quelqu’un d’autre.
Imaginez un professionnel du marketing.
Avant, il pouvait dépendre d’un analyste pour interpréter certaines données, d’un développeur pour résoudre un problème simple sur un site Web ou d’un autre spécialiste pour structurer une analyse.
Aujourd’hui, avec l’aide de l’IA, il peut être en mesure d’effectuer lui-même une partie de ces activités.
La même chose se produit dans d’autres secteurs.
Ventes + analyse de données
Un vendeur peut utiliser l’IA pour explorer une base de clients et repérer des tendances qui auraient auparavant pu être analysées par un spécialiste des données.
Marketing + technologie
Un professionnel du marketing peut résoudre des problèmes simples sur un site Web sans devoir attendre l’intervention d’un développeur.
RH + activités spécialisées
Les professionnels des ressources humaines peuvent utiliser l’IA pour effectuer des tâches qui nécessitaient auparavant un soutien spécialisé.
Petites entreprises
Ce phénomène pourrait être encore plus important dans les petites entreprises.
L’étude d’OpenAI a révélé une proportion plus élevée de tâches provenant d’autres professions chez les utilisateurs de petits environnements de travail. Chez les utilisateurs moyens, cette proportion était de 18,9 % dans les environnements comptant de 2 à 5 utilisateurs, contre 16,3 % dans ceux comptant plus de 100 utilisateurs.
Dans une petite entreprise, il n’y a pas toujours un spécialiste disponible pour chaque besoin.
Lorsqu’un problème survient, il est plus probable que la personne qui l’a identifié essaie elle-même de le résoudre.
Et l’IA rend cela beaucoup plus facile.
L’IA crée-t-elle des professionnels plus généralistes?
C’est peut-être l’un des changements les plus importants provoqués par l’intelligence artificielle.
Pendant des décennies, le marché a accordé de plus en plus de valeur à la spécialisation.
Nous observons maintenant un mouvement complémentaire :
des spécialistes capables d’effectuer des tâches qui dépassent leur propre domaine d’expertise.
Cela ne signifie pas que la spécialisation a perdu de son importance.
Bien au contraire.
Les connaissances spécialisées demeurent essentielles.
Mais l’IA peut permettre de combiner ces connaissances avec des compétences qui nécessitaient auparavant l’intervention d’autres personnes.
Le résultat est un professionnel plus polyvalent.
Et pour les entreprises, cela peut représenter un changement important dans la façon d’organiser les équipes.
L’étude d’OpenAI montre que le marketing est particulièrement intéressant dans ce phénomène de croisement.
Les professionnels du marketing ont consacré 24,3 % de leurs messages à des tâches associées à d’autres professions.
Parallèlement, les tâches de marketing sont apparues dans 8,9 % des messages de professionnels d’autres secteurs, soit la plus forte proportion de diffusion parmi les professions analysées.
Cela contribue à expliquer une réalité que de nombreux gestionnaires commencent déjà à constater.
Aujourd’hui, une personne en vente peut créer du contenu.
Un professionnel des produits peut analyser des campagnes.
Un fondateur peut produire du matériel marketing.
Un designer peut effectuer des tâches techniques.
Et un professionnel du marketing peut travailler avec les données, la technologie et l’automatisation.
Les frontières entre les postes deviennent moins rigides.
Le problème : les indicateurs de productivité doivent eux aussi évoluer
Voici l’une des conséquences les plus importantes de cette transformation.
Si les postes évoluent, les indicateurs utilisés pour évaluer ces postes doivent eux aussi être réévalués.
Imaginez un professionnel qui, auparavant, consacrait une grande partie de sa journée à effectuer les tâches propres à sa fonction.
Maintenant, il utilise l’IA pour automatiser certaines de ces activités et consacre son temps à :
Si l’entreprise continue d’évaluer la productivité uniquement à partir d’anciens indicateurs, elle risque de mal interpréter le travail effectué.
Le temps consacré à une activité n’est pas nécessairement synonyme de valeur créée.
De la même façon :
être occupé ne signifie pas nécessairement être productif.
Plus d’activités ne signifie pas plus de productivité
C’est un point fondamental pour les gestionnaires.
Lorsqu’un poste devient plus hybride, le nombre d’activités réalisées par une personne peut augmenter considérablement.
Mais cela ne signifie pas que toutes ces activités ont le même impact.
Un professionnel peut passer deux heures sur une tâche opérationnelle et générer peu de résultats.
Un autre peut passer 30 minutes à analyser un problème et prendre une décision qui permet à l’équipe d’économiser des dizaines d’heures.
C’est pourquoi les entreprises doivent commencer à considérer la productivité de manière plus globale.
Pas seulement :
« Combien de temps cette personne a-t-elle passé à travailler? »
Mais aussi :
« Où ce temps a-t-il été consacré? »
« Quelles activités prennent le plus de temps? »
« Y a-t-il des goulots d’étranglement? »
« Quelles tâches pourraient être optimisées? »
« Comment le travail est-il réellement réparti? »
Qu’est-ce que cela change pour les gestionnaires?
1. Les descriptions de poste peuvent devenir désuètes
La fonction décrite lors du processus de recrutement peut ne plus représenter exactement ce que fait ce professionnel quelques mois plus tard.
L’IA permet d’intégrer rapidement de nouvelles activités à la routine.
2. Les équipes peuvent devenir plus multidisciplinaires
Un professionnel peut prendre en charge des tâches qui dépendaient auparavant d’autres secteurs.
Cela peut réduire les goulots d’étranglement et accroître l’autonomie.
3. La productivité peut devenir plus difficile à interpréter
Si les activités changent, comparer les professionnels uniquement en fonction du temps consacré à certaines tâches peut mener à des conclusions erronées.
4. Les données deviennent encore plus importantes
Plus la routine de travail devient complexe, plus il est difficile de comprendre la productivité uniquement à partir de perceptions.
Il faut observer les tendances.
Comment les entreprises peuvent-elles suivre ce changement?
La première étape consiste à abandonner l’idée que la productivité signifie simplement être occupé pendant les heures de travail.
Une analyse plus complète doit tenir compte de la façon dont le temps est utilisé.
Par exemple :
Temps productif : activités directement liées aux livrables et aux objectifs.
Temps consacré aux réunions : quelle proportion de la routine est consacrée aux réunions.
Temps passé dans les outils : quelles applications et quels systèmes concentrent le travail.
Temps d’inactivité : périodes pendant lesquelles aucune activité n’est enregistrée.
Répartition du temps : comment les différents types d’activités occupent la journée de travail.
Ces données ne doivent pas nécessairement servir à contrôler chaque mouvement de l’employé.
L’objectif devrait être de comprendre les opérations.
Monitoo aide les entreprises à transformer les données d’utilisation des ordinateurs en informations sur la productivité.
La plateforme permet notamment d’analyser le temps que les employés passent sur certains sites Web et programmes, en plus d’offrir des tableaux de bord et des rapports pour faciliter l’analyse.
Cela permet aux gestionnaires d’avoir une vision plus claire de la façon dont le temps est réparti.
Et cette vision devient encore plus importante lorsque les postes deviennent moins prévisibles.
Car si une personne assume des tâches provenant de différents secteurs, vous devez peut-être comprendre non seulement combien elle travaille, mais aussi comment son travail évolue.
La technologie peut aider à répondre à des questions comme :
Les données ne remplacent pas la gestion.
Mais elles peuvent rendre les décisions de gestion beaucoup plus précises.
L’avenir des postes pourrait être moins axé sur les fonctions et davantage sur les compétences
L’étude d’OpenAI met en évidence une transformation qui pourrait aller bien au-delà de l’intelligence artificielle comme simple outil.
Si les professionnels peuvent assumer des tâches provenant de différents secteurs, l’avenir du travail sera peut-être moins défini par :
« Quel est votre poste? »
et davantage par :
« Que pouvez-vous faire? »
Ce changement pourrait créer des équipes plus flexibles, des professionnels plus autonomes et des processus plus rapides.
Mais il exige également que les entreprises repensent la façon dont elles structurent les fonctions, répartissent les responsabilités et évaluent la productivité.
OpenAI souligne elle-même que les tendances d’utilisation de l’IA peuvent servir de signal précoce des changements dans les professions, avant même que ces transformations apparaissent officiellement dans les descriptions ou les titres de poste.
L’intelligence artificielle permet de plus en plus facilement aux professionnels de dépasser les limites traditionnelles de leurs fonctions.
Et les données d’OpenAI montrent que cela se produit déjà.
43,5 % des messages propres aux professions analysés impliquaient des tâches associées à une autre occupation.
Cela signifie que le travail devient plus hybride.
Et le plus grand défi pour les gestionnaires n’est peut-être pas de découvrir quels emplois l’IA va remplacer.
Il s’agit peut-être plutôt de comprendre :
« Comment les emplois que nous avons déjà sont-ils en train de changer? »
Parce que votre employé pourrait faire du marketing, de l’analyse, de la technologie et de la stratégie en même temps.
Et vous pourriez ne même pas vous en rendre compte.
La question n’est pas seulement de savoir combien votre équipe travaille.
C’est de comprendre comment le travail évolue et où le temps est investi.
Que sont les postes hybrides?
Il s’agit de fonctions qui combinent des activités traditionnellement associées à différentes professions. L’intelligence artificielle peut faciliter ce croisement en permettant aux professionnels d’effectuer des tâches qui dépendaient auparavant d’autres secteurs.
Qu’a révélé l’étude d’OpenAI sur l’IA et les professions?
L’analyse de plus de 800 000 messages provenant d’utilisateurs de ChatGPT aux États-Unis a révélé que 43,5 % des messages propres aux professions, après exclusion des tâches génériques, impliquaient des tâches associées à une autre occupation.
Quelles professions présentent le plus de croisements de tâches?
Dans l’étude, le phénomène était particulièrement marqué chez les professionnels de l’expérience client, les designers, les professionnels des RH, les professionnels du droit et les professionnels du marketing. Parmi les messages propres à ces professions, les tâches provenant d’autres professions représentaient respectivement 77 %, 75 %, 69 %, 56 % et 53 %.
L’IA élimine-t-elle la spécialisation?
Pas nécessairement. Les données montrent plutôt une expansion des activités réalisées par les professionnels. Les spécialistes peuvent continuer à exercer leur fonction principale tout en assumant des tâches supplémentaires avec l’aide de l’IA.
Comment mesurer la productivité lorsque les postes deviennent plus hybrides?
Il est important d’analyser davantage que les seules heures travaillées. Les données sur la répartition du temps, les outils utilisés, les activités, les périodes d’inactivité et les processus peuvent aider les gestionnaires à mieux comprendre comment le travail est réellement effectué.
Source
OpenAI — How AI is expanding what people do at work
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