Enjeux

Travailler avec l’IA

Adopter l’IA ne suffit pas. Encore faut-il que vos équipes travaillent mieux avec elle, sans lui céder leur jugement.

Nous mobilisons les sciences cognitives et comportementales pour installer des usages qui renforcent l’attention, l’expertise et la décision.

Discutons de votre projet

Le paradoxe

L’IA libère du temps ? Les données disent autre chose.

60%d’efficacité de concentration, le plus bas niveau en trois ans.
13mindurée moyenne d’une session de travail profond.
−9%de temps de concentration chez les utilisateurs d’IA.
275interruptions par jour, soit une toutes les deux minutes.

Loin de réduire la charge de travail, l’IA l’amplifie.

Évolution du temps passé par catégorie, 180 jours avant et après l’adoption. Aucune n’a diminué : l’IA s’ajoute au travail, elle ne le remplace pas.

Messagerie+145 %
E-mail+104 %
Outils de pilotage+94 %
Collaboration+5 %

Seuls 3 % des salariés atteignent l’usage le plus productif : 7 à 10 % de leur temps.

Part des salariés selon le temps passé sur des outils d’IA. Source : ActivTrak Productivity Lab, 2026 State of the Workplace (163 638 salariés, 1 111 entreprises, 2023-2025).

Ce que disent les sciences cognitives

Le risque n’est pas l’outil, c’est ce qu’il fait à notre façon de penser.

Adopter l’IA, c’est l’installer. Travailler avec l’IA, c’est apprendre à s’en servir sans perdre ce qui fait la valeur du travail humain : l’attention, l’expertise, le jugement.

Délestage cognitif
Cognitive offloading
Confier à l’IA ce que l’on devrait encore savoir faire. Utile pour libérer la mémoire de travail, risqué quand il érode l’expertise et l’esprit critique.
Notre levier
Distinguer ce qui se délègue de ce qui s’entraîne.
Reddition cognitive
Cognitive surrender
Accepter une réponse parce qu’elle est fluide et assurée, sans l’examiner. Ce biais d’automatisation érode le jugement là où il reste irremplaçable.
Notre levier
Placer des points de vérification au bon moment du flux.
Fragmentation de l’attention
Attention residue
Les sollicitations se superposent : plus de messages, plus d’allers-retours, des sessions de travail profond plus courtes.
Notre levier
Protéger des plages de concentration et des rituels sans outil.
Économie de l’intention
Intention economy
Un assistant qui « comprend ce que nous voulons » façonne aussi la demande. La question devient : qui formule l’intention ?
Notre levier
Apprendre à cadrer sa demande avant de solliciter l’IA.

Sources : Risko & Gilbert, Trends in Cognitive Sciences, 2016 ; Holzinger et al., 2024 ; Searls, 2012 ; Chaudhary & Penn, Harvard Data Science Review, 2024.

Délégation raisonnée

Toutes les décisions ne se délèguent pas de la même façon.

Le MIT CISR propose de répartir les droits de décision entre humains et IA selon deux critères : l’ambiguïté de la décision et le risque en cas d’erreur.

Le manager devient designer de flux : il arbitre ce qui s’automatise et ce qui reste sous contrôle humain. Nous entraînons les comportements qui rendent cet arbitrage possible au quotidien.

Sources : Sebastian et al., MIT CISR Research Briefing, 2026 ; El Betioui, IJMSM, 2025.

−Risque+

Conséquentielle

L’IA agit dans des garde-fous explicites.

Stratégique

L’humain décide, l’IA éclaire.

Routinière

L’IA exécute, l’humain contrôle par sondage.

Exploratoire

L’IA élargit les options, l’humain choisit.

−Ambiguïté+

Notre protocole

SPARK^©, une démarche empirique et séquentielle.

Chacune de nos interventions applique la méthode scientifique à la modification des comportements au travail, du ciblage à l’ancrage.

01
Ciblage comportemental
Traduire l’objectif en comportements observables.
02
Diagnostic des facteurs influents
Comprendre ce qui freine ou facilite l’action.
03
Design d’intervention
Choisir les leviers et concevoir les dispositifs.
04
Prototypage et expérimentation
Tester sur un périmètre pilote, puis ajuster.
05
Mesure d’impact et ancrage
Mesurer ce qui change et l’inscrire dans la durée.

Découvrir le protocole SPARK^©

FAQ

Travailler avec l’IA.

Qu’est-ce que le délestage cognitif (cognitive offloading) ?

C’est le fait de confier à un outil une partie de l’effort mental : mémoriser, calculer, rédiger, chercher. Utilisé à bon escient, il libère la mémoire de travail pour des tâches à plus forte valeur. Systématisé, il peut éroder l’expertise et l’esprit critique, en particulier sur les compétences que l’on cesse de pratiquer. L’enjeu est de distinguer ce qui peut se déléguer de ce qui doit continuer à s’entraîner.

Pourquoi l’IA ne fait-elle pas toujours gagner du temps ?

Parce qu’elle s’ajoute souvent au travail existant au lieu de le remplacer. Les données comportementales observées après adoption montrent davantage de messagerie, d’e-mails et d’allers-retours, et des sessions de travail profond plus courtes. Le gain obtenu sur une tâche peut être absorbé par la vérification, les reprises et la fragmentation de l’attention.

Comment éviter que les équipes acceptent les réponses de l’IA sans les vérifier ?

Le biais d’automatisation conduit à faire confiance à une réponse fluide et assurée, surtout sous pression. Rappeler la règle ne suffit pas. Nous plaçons des points de vérification au bon moment du flux de travail, entraînons les équipes à repérer une réponse plausible mais fausse et clarifions qui reste responsable de la décision finale.

Quelles décisions confier à l’IA, et lesquelles garder sous contrôle humain ?

Tout dépend de l’ambiguïté de la décision et du risque en cas d’erreur. Une décision routinière peut être largement automatisée ; une décision stratégique reste humaine, l’IA venant éclairer les options. Nous aidons vos managers à cartographier ces décisions et à fixer, pour chacune, le niveau de délégation et les garde-fous adaptés.

En quoi travailler avec l’IA diffère-t-il de l’adoption de l’IA ?

L’adoption vise à installer l’outil et à en généraliser l’usage. Travailler avec l’IA vise la qualité de cet usage : préserver l’attention, l’expertise et le jugement, formuler clairement son intention avant de solliciter l’outil et répartir les rôles entre humains et IA. Les deux démarches sont complémentaires, et la seconde conditionne la valeur réelle de la première.

Comment mesurez-vous les effets de vos interventions ?

À partir de comportements observables définis dès le cadrage : part du temps passé sur les outils d’IA, durée des plages de concentration, taux de vérification avant envoi ou qualité des livrables sur un échantillon. Ces indicateurs sont mesurés avant et après l’intervention, puis croisés avec les retours des équipes.

Notre approche

Les sciences comportementales appliquées au changement.

UNREST s’appuie sur les sciences comportementales appliquées, la psychologie des organisations et le développement organisationnel, des disciplines structurées notamment aux États-Unis et au Royaume-Uni. Nous en mobilisons les méthodes pour comprendre les freins au changement, concevoir des interventions adaptées au travail réel et en mesurer les effets.

Scientifique
Nous valorisons la recherche récente en sciences comportementales appliquées au travail.
Nous nous appuyons sur des modèles et des instruments issus de la recherche, validés et documentés, pour mesurer ce qui, dans le facteur humain, fait réussir ou échouer une transformation. Objectif : éclairer votre prise de décision.
Empirique
Le comportement est notre unité de travail. Nous développons des compétences comportementales ciblées qui ont un impact mesurable sur la performance et la capacité à s’adapter au changement.
Analytique
Nous objectivons le facteur humain avec des instruments de mesure validés et des comportements observables. Vous disposez de repères pour préparer la transformation, suivre les progrès et ajuster l’action dans la durée.
Découvrir notre approche