Journées plus longues : l’IA n’est pas la preuve

Un outil censé faire gagner du temps devrait laisser une marge. Une nouvelle analyse de l’activité numérique trouve des journées observées plus longues chez les salariés qui utilisent l’intelligence artificielle que chez ceux qui ne l’utilisent pas. Le contraste mérite le temps d’un responsable. Il est aussi facile d’en faire une lecture trop large. Les tableaux comparent des groupes. Ils ne montrent pas que l’IA a fait faire une heure de plus à une personne.

Le 29 octobre 2026, le Productivity Lab d’ActivTrak a rapporté des schémas observés chez 9 140 travailleurs du savoir dans 467 entreprises, du 1er avril au 25 septembre 2026. Le communiqué dit que les plages de journée vont de 8,4 à 9,1 heures, contre 7,6 heures pour les non-utilisateurs, soit un écart pouvant atteindre 90 minutes. Le billet publié le même jour imprime 8,42 à 9,08 heures contre 7,58. Les dixièmes et les centièmes sont la même comparaison, à deux niveaux d’arrondi. Le haut de la fourchette n’est pas la hausse moyenne de chaque utilisateur d’IA, et ce n’est pas un avant-après pour un salarié.¹²

Les groupes comparés ne sont pas une expérience

Les définitions du laboratoire comptent plus que le titre. Les utilisateurs intensifs utilisent l’IA plus de 45 minutes et au moins cinq sessions par jour. Les utilisateurs légers y passent moins de 10 minutes par jour. Les utilisateurs réguliers se situent entre 10 et 45 minutes. Les non-utilisateurs n’utilisent pas d’outils d’IA générative, selon la définition de l’étude. Une plage de journée n’est ni des heures payées, ni une production, ni le temps passé dans un produit d’IA. Les données sont un comportement numérique observable sur la plateforme d’ActivTrak. La conversation hors ligne, le travail physique et la raison pour laquelle une journée s’est allongée restent hors de ce relevé.¹

Les personnes qui utilisent l’IA peuvent déjà occuper des emplois différents. Des managers et des spécialistes soumis à des échéances serrées peuvent adopter un outil et aussi travailler tard. Les équipes très occupées peuvent être les premières servies lors d’un déploiement. Sans contrôle de ces différences, un écart entre utilisateurs et non-utilisateurs n’est pas un effet causal. La citation de l’entreprise va plus loin que le dispositif. Gabriela Mauch, chief customer officer, a dit que la recherche montre que l’IA « contribue à des journées plus longues, à davantage de changements d’application et à des sessions de concentration plus courtes ». Le verbe du communiqué est « contributes ». C’est la lecture de l’éditeur. Cet article ne l’adopte pas comme une cause démontrée.¹

Le communiqué change aussi de groupe de comparaison d’une puce à l’autre. Les utilisateurs intensifs changent d’application 1,1 fois par heure, contre 0,95 pour les non-utilisateurs, ce que le communiqué appelle 15,2 % plus souvent. Le blog imprime 1,09 plutôt que 1,1. Les sessions de concentration ininterrompues durent en moyenne 37,8 minutes pour les utilisateurs intensifs et 48,2 minutes pour les utilisateurs légers, soit environ 22 % de moins, ou 10,4 minutes dans l’arithmétique du blog. La concentration oppose intensifs et légers. Les changements d’application opposent intensifs et non-utilisateurs. Réunir ces deux phrases dans une seule expérience contrôlée va au-delà du fichier.¹²

Les utilisateurs intensifs passent 3 % du temps de travail en réunions formelles, contre 5 % pour les non-utilisateurs. Ils passent 32,3 % de la journée après les heures, contre 31,9 % pour les non-utilisateurs, et la journée plus longue ajoute 18 minutes d’activité après les heures. Une part semblable d’une journée plus longue produit plus de minutes le soir sans grand changement de proportion. Aucun de ces chiffres ne dit si un client a reçu une meilleure réponse, si un rapport est devenu plus exact, ou si une personne a appris une compétence qui se transfère.¹

ActivTrak vend le logiciel qui produit la mesure. Cet intérêt commercial ne rend pas les décomptes faux. Il signifie qu’un acheteur devrait demander qui figurait dans les 467 entreprises et ce que la plateforme ne peut pas voir. CIO, le 3 novembre 2026, cite Sanchit Vir Gogia, de Greyhound Research, sur cette limite : un salarié peut utiliser l’IA et rester classé non-utilisateur si l’instrumentation ne le voit pas ; un appareil personnel, un agent en arrière-plan, une réunion hors ligne et les heures payées sont des mesures différentes ; changer d’application est plus facile à observer que changer d’attention à l’intérieur d’une seule application. Cet article n’a pas audité la liste de clients d’ActivTrak.⁴

Le rapport de mars n’est pas l’autre moitié de l’échantillon

Le 11 mars 2026, le même laboratoire a publié un rapport State of the Workplace couvrant plus de 443 millions d’heures, 163 638 salariés et 1 111 organisations, du 1er janvier 2023 au 31 décembre 2025. Sous la rubrique productivité, le communiqué dit que la journée de travail a diminué de 2 %, de 8 heures 53 minutes à 8 heures 44 minutes, et que les heures productives ont augmenté de 5 %, de 19 minutes, pour atteindre 6 heures 36 minutes. La collaboration a bondi de 34 %. Le multitâche a augmenté de 12 %. Le temps de concentration est tombé à un plus bas de trois ans. Une note dit que les constats avant-après sur l’adoption de l’IA utilisent un sous-ensemble de 376 entreprises et de 10 584 utilisateurs, en comparant 180 jours avant et après l’adoption. Les 2 % et les 5 % ne sont pas étiquetés comme ce sous-ensemble.³

CIO note que la recherche la plus récente et le résultat antérieur selon lequel on « travaillait moins » peuvent se lire comme une contradiction, et que l’article a été mis à jour pour préciser que certaines statistiques ne sont pas liées à l’IA. Les deux communiqués ne sont pas des mesures successives d’une même population. L’un décrit un large échantillon sur trois ans. L’autre compare des catégories d’utilisateurs dans une fenêtre de 2026, sur un groupe beaucoup plus petit. Les deux peuvent être vrais sans dire à un responsable si un flux précis s’est amélioré. La question de savoir où devraient aller d’éventuelles minutes gagnées est un autre article : qui récupère les heures.⁴

Le blog d’octobre ajoute une distinction que les puces du communiqué ne font qu’esquisser. Les salariés qui utilisent une IA intégrée à une application principale changent d’application 0,6 fois par heure en moyenne. Les outils dans le navigateur vont de 1,7 à 4,2. En haut de cette fourchette, les changements dépassent quatre fois le taux de 0,95 des non-utilisateurs. Le laboratoire appelle ce mouvement supplémentaire une « swivel-chair tax ». Les ingénieurs logiciels, plus susceptibles d’utiliser des outils intégrés, changent d’application 0,6 fois par heure dans le communiqué et 0,64 dans le blog, et passent 78,5 % du temps actif dans les applications centrales de code. Les responsables des opérations passent 75,5 % du temps actif dans les applications centrales, changent d’application 1,1 fois par heure en moyenne, et montent à 4,1 lors d’une coordination intense. Le blog, et non le communiqué, ajoute que les ingénieurs accomplissent 16,8 % du travail le soir et les responsables des opérations 30,5 %. Ces lignes par rôle restent des associations. Elles ne prouvent pas que le navigateur a causé la soirée.¹²

Les minutes gagnées peuvent être dépensées deux fois

Prenons une association hypothétique de dix personnes qui utilise un assistant pour des demandes de subvention. Une coordination passait six heures à rédiger et deux heures à vérifier les preuves. La rédaction tombe à trois heures. L’équipe dépose ensuite deux fois plus de demandes et a besoin de contrôles supplémentaires pour les affirmations non étayées et les informations privées. La journée de la coordination peut s’allonger alors que chaque premier jet va plus vite. L’arithmétique est une illustration. Ce n’est pas un résultat du fichier de 9 140 personnes.

Plus de demandes peuvent lever des fonds si elles sont pertinentes et étayées. Elles peuvent aussi épuiser l’équipe et évincer le travail avec les bénéficiaires. La productivité est une production utile rapportée à toutes les ressources utilisées, y compris la relecture, les corrections, la formation et la supervision. Un décompte de prompts ne tranche pas. Le même schéma peut apparaître dans un petit cabinet comptable : le classement s’accélère, et le professionnel reste responsable du jugement. Si chaque minute gagnée devient une autre tâche, le goulot se déplace. Le temps de revue qui mange un gain brut est traité dans pourquoi la revue humaine devient le goulot quand les agents sont rapides.

Un relevé pratique, pour une plus petite organisation, commence par un seul flux. Notez le temps écoulé, l’effort humain, les erreurs, les reprises et ce que le client ou le bénéficiaire a réellement reçu, avant et après. Gardez visibles les changements d’effectifs et de complexité des dossiers. Mesurez séparément le premier jet et le résultat approuvé. Un brouillon de dix minutes qui prend quarante minutes à vérifier fait gagner dix minutes sur une heure de travail manuel, pas cinquante. Convenez à l’avance de la destination d’un gain vérifié : moins d’heures supplémentaires, de la formation, du mentorat, ou un meilleur service. Si les personnes sont punies pour avoir signalé une économie, elles cesseront de la signaler.

La surveillance individuelle des frappes est une mauvaise façon de répondre à cette question. Préférez des mesures agrégées liées à un problème opérationnel précis. Dites ce qui est collecté, qui peut le voir et combien de temps c’est conservé. Ne traitez pas l’activité clavier, ni la fréquence d’ouverture d’un outil d’IA, comme la valeur du salarié. Pour un employeur européen, l’annexe III, point 4(b), du règlement européen sur l’IA liste les systèmes destinés à surveiller et évaluer la performance et le comportement dans une relation de travail. Le service desk de la Commission dit que ces règles de l’annexe III s’appliquent à partir du 2 décembre 2027. Un journal d’équipe des erreurs sur un seul flux n’est pas, par cette seule description, un tel système. Le classement dépend de la finalité prévue. Ce paragraphe n’est pas un conseil juridique. L’affectation des personnes à la supervision est une autre question, dans qui supervise le manager algorithmique.⁵⁶

Comment hilighter peut aider

hilighter ne mesure pas une journée de travail, n’installe pas de surveillance d’activité et ne décide pas si l’IA a allongé les heures de quelqu’un. L’écart d’ActivTrak laisse une question de direction : quelles tâches exigent encore une personne, et que faire du temps qu’un outil semble libérer.

hilighter aide les équipes à cartographier les compétences par rôle, à comparer les personnes à ces exigences dans Compétences et talents, à enregistrer une preuve de capacité dans Reconnaissance des acquis et à définir des parcours de développement. Sa vue Impact de l’IA sur les métiers est indicative. Ce n’est pas une feuille de temps et ce n’est pas une lecture de l’écart de 90 minutes. Une offre gratuite couvre jusqu’à trois rôles, avec un nombre illimité de salariés.

L’IA a-t-elle ajouté 90 minutes au jour de chaque utilisateur ?

Non. Le communiqué du 29 octobre dit que les plages des utilisateurs d’IA vont de 8,4 à 9,1 heures, contre 7,6 heures pour les non-utilisateurs, soit un écart pouvant atteindre 90 minutes. Le blog imprime 8,42 à 9,08 contre 7,58. C’est une comparaison de groupes dans un fichier de 9 140 travailleurs du savoir. Ce n’est pas la hausse moyenne de chaque utilisateur, et ce n’est pas un avant-après.¹²

Les chiffres de mars contredisent-ils ceux d’octobre ?

Ils répondent à des questions différentes. Le communiqué du 11 mars dit que, dans un échantillon de trois ans portant sur 163 638 salariés, la journée observée a diminué de 2 % et les heures productives ont augmenté de 5 %. Ces lignes ne sont pas étiquetées comme la comparaison des utilisateurs d’IA dans l’étude d’octobre. CIO dit que certaines statistiques du rapport antérieur ne sont pas liées à l’IA. Une journée moyenne plus courte dans un échantillon et une plage plus longue chez les utilisateurs d’IA dans un autre peuvent être publiées toutes les deux sans prouver une cause.³⁴

Faut-il suivre les clics IA de chaque personne ?

Pas comme mesure de la valeur. L’étude elle-même est un comportement numérique sur une plateforme d’éditeur, et l’analyste cité par CIO montre ce que cette instrumentation ne capte pas. Une plus petite organisation peut enregistrer les erreurs, les reprises et la destination de tout gain de temps vérifié sur un seul flux, de façon agrégée. Un système destiné à surveiller et évaluer la performance d’une personne peut relever de l’annexe III, point 4(b), ces règles s’appliquant à partir du 2 décembre 2027. Un décompte de flux n’est pas ce système du seul fait qu’il mentionne l’IA.⁴⁵⁶

Sources

1. ActivTrak Productivity Lab, AI users have workdays up to 90 minutes longer than non-users, 29 octobre 2026. 9 140 travailleurs du savoir, 467 entreprises, du 1er avril au 25 septembre 2026. Plages de 8,4 à 9,1 heures contre 7,6 pour les non-utilisateurs. Définitions intensif, léger, régulier et non-utilisateur. Changements d’application 1,1 contre 0,95 par heure (15,2 %), intensifs contre non-utilisateurs. Concentration 37,8 contre 48,2 minutes, intensifs contre légers. Réunions 3 % contre 5 %. Après les heures 32,3 % contre 31,9 %, plus 18 minutes. IA intégrée 0,6 changement par heure ; outils dans le navigateur 1,7 à 4,2. Le « contributes » de Mauch est la lecture de l’entreprise, pas un résultat causal que cet article adopte. ActivTrak vend l’analytique de la main-d’œuvre.
2. Blog d’ActivTrak Productivity Lab, AI users’ work days are up to 90 minutes longer, Sarah Altemus et Productivity Lab, 29 octobre 2026. 8,42 à 9,08 heures contre 7,58. Changements imprimés 1,09 contre 0,95. Écart de concentration de 10,4 minutes, environ 22 %. Ingénieurs logiciels 0,64 changement et 16,8 % du travail le soir ; responsables des opérations 30,5 % le soir. Ces parts du soir ne figurent pas dans le communiqué lu pour la source 1.
3. ActivTrak Productivity Lab, AI is accelerating work, not replacing it, 11 mars 2026. Plus de 443 millions d’heures, 163 638 salariés, 1 111 organisations, du 1er janvier 2023 au 31 décembre 2025. La journée a diminué de 2 % (de 8 heures 53 minutes à 8 heures 44 minutes). Les heures productives ont augmenté de 5 % (plus 19 minutes) pour atteindre 6 heures 36 minutes. La collaboration a bondi de 34 %. Le multitâche a augmenté de 12 %. Temps de concentration à un plus bas de trois ans. Note : l’avant-après sur l’adoption de l’IA utilise 376 entreprises et 10 584 utilisateurs. Les lignes de 2 % et de 5 % ne sont pas étiquetées comme ce sous-ensemble.
4. CIO, Taryn Plumb, Does AI actually save employees time ? Data is contradictory, 3 novembre 2026. Compare les échantillons d’octobre et de mars. Note une mise à jour précisant que certaines statistiques ne sont pas liées à l’IA. Cite Sanchit Vir Gogia sur les limites de l’instrumentation et sur le fait qu’ActivTrak vend la mesure. Le crédit d’image de la page dit que l’image a été générée avec un outil. Ce crédit n’est pas utilisé comme un constat sur les journées de travail.
5. Commission européenne, AI Act Service Desk, Annex III, point 4(b). Lu le 8 novembre 2026. Systèmes destinés à surveiller et évaluer la performance et le comportement dans une relation de travail. Pas un conseil juridique. Un journal d’erreurs sur un flux n’est pas ce système par cette seule description.
6. Commission européenne, AI Act Service Desk, When does enforcement start ?. Les règles de l’annexe III s’appliquent à partir du 2 décembre 2027.

Sources revues pour la dernière fois le 8 novembre 2026. Le chiffre de 90 minutes est le haut d’une fourchette entre groupes, pas un effet causal et pas une moyenne pour chaque utilisateur. La concentration et les changements d’application n’utilisent pas les mêmes groupes. Les lignes de mars à 2 % et 5 % ne sont pas la comparaison d’octobre entre utilisateurs d’IA. ActivTrak vend la mesure. Les dates de l’UE suivent le service desk de la Commission. Cet article n’est pas un conseil juridique. Ni un score de détecteur d’IA ni l’absence de pénalité Google ne peuvent être garantis. Traduction assistée par IA : une relecture native reste nécessaire.