Hubstaff State of the Workweek : 46 % disent que l'IA a accru les attentes
L'étude Hubstaff State of the Workweek 2026, publiée le 27 octobre 2026, montre que les outils d'IA font gagner du temps aux salariés américains mais augmentent rarement leur production : 46 % des utilisateurs d'IA disent que le travail attendu d'eux a augmenté, alors que seuls 26 % consacrent le temps gagné à davantage de travail. L'enquête a porté sur 1 068 salariés à temps plein occupant des postes sur ordinateur. Pour les employeurs, cela signifie que les gains de productivité de l'IA doivent être mesurés à l'échelle des équipes avant d'être intégrés aux plans d'effectifs et de charge de travail.
Pourquoi le temps gagné grâce à l'IA n'atteint pas l'entreprise
Les outils d'IA font gagner du temps aux salariés, mais la plupart des entreprises ne transforment pas ce temps en production. C'est la conclusion centrale de State of the Workweek 2026, une étude de Hubstaff, éditeur de logiciels de suivi du temps et d'analyse des effectifs.
L'enquête a porté sur 1 068 salariés américains à temps plein occupant des postes sur ordinateur et a été menée via Pollfish en octobre 2026. Hubstaff indique une marge d'erreur de plus ou moins 3 points de pourcentage avec un niveau de confiance de 95 % pour l'ensemble de l'échantillon, plus large pour les sous-groupes comme les 839 utilisateurs d'IA.
Combien de temps les salariés disent gagner grâce à l'IA
Pour les individus, le gain est réel. 79 % des salariés interrogés utilisent des outils d'IA au travail. Parmi les utilisateurs d'IA qui ont chiffré leur gain, 76 % économisent au moins une heure par semaine type, et 32 % quatre heures ou plus.
Le problème, c'est ce que devient ce temps. Seuls 26 % des utilisateurs d'IA disent consacrer le temps gagné à davantage de travail. 39 % terminent leur travail plus tôt, et 15 % disent que rien ne change vraiment.
Où part le temps gagné
Une partie du temps gagné devient le travail de correction de quelqu'un d'autre. 53 % des utilisateurs d'IA reçoivent au moins une fois par mois de leurs collègues un travail généré par IA qui demande des corrections importantes, et 45 % passent une heure ou plus par semaine à relire, modifier ou corriger la production d'IA d'autres personnes.
Dans le même temps, les attentes augmentent. 46 % des utilisateurs d'IA disent que la quantité de travail attendue d'eux a augmenté depuis qu'ils utilisent l'IA, et seuls 5 % disent qu'elle a diminué.
« L'IA rend du temps aux salariés, mais la plupart des organisations ne le transforment pas en capacité. » Jared Brown, PDG de Hubstaff
Ce que les employeurs ne voient pas de la semaine de travail
Beaucoup de managers planifient avec une vision incomplète. 54 % des salariés disent que leur employeur voit la moitié ou moins de leur journée de travail réelle, et seuls 15 % pensent que leur employeur la voit en entier. Être au bureau n'y change rien : 58 % des salariés sur site disent que leur employeur voit la moitié ou moins de leur journée, contre 51 % des salariés en télétravail ou en hybride.
L'épuisement professionnel est fréquent et souvent caché. 69 % des salariés ont connu un épuisement professionnel au cours des 12 derniers mois, et 55 % ont déjà dit à un manager que tout allait bien alors qu'ils étaient débordés. Parmi les salariés épuisés dont le manager ou l'employeur était au courant, 64 % disent que rien n'a changé. 30 % ont sérieusement envisagé de démissionner au cours de l'année écoulée à cause de leur charge de travail, et 43 % travaillent le soir ou le week-end la plupart des semaines.
Ce que l'enquête signifie pour la planification de la productivité avec l'IA
Pour une entreprise, l'enjeu est la planification des capacités : décider des effectifs, de la charge de travail et des dépenses d'IA sur des faits plutôt que sur des hypothèses. L'enquête suggère que les gains de temps individuels surestiment ce que gagne une équipe, car une partie du temps sert à corriger la production d'IA des autres et une autre ne se traduit jamais en travail supplémentaire.
Selon Jared Brown, les dirigeants qui préparent leur planification des capacités pour 2027 doivent mesurer ce qui se passe réellement dans leurs équipes au lieu de supposer que les gains sont là. Hubstaff prévient aussi que les plans fondés sur une semaine de 40 heures peuvent sous-estimer les heures dont les équipes ont besoin, puisque beaucoup de travail le soir et le week-end n'est jamais demandé ni enregistré. Ces résultats viennent d'un éditeur dont le produit mesure le temps de travail, et ils décrivent ce que déclarent les salariés, pas une production mesurée.
Questions et réponses
L'IA augmente-t-elle la productivité des salariés ?
Pour les individus, souvent oui : 76 % des utilisateurs d'IA qui ont chiffré leur gain économisent au moins une heure par semaine. Mais seuls 26 % font plus de travail avec ce temps, et 45 % passent une heure ou plus par semaine à corriger le travail d'IA de leurs collègues : les gains d'équipe sont donc plus faibles.
Les employeurs attendent-ils plus de travail à cause de l'IA ?
46 % des utilisateurs d'IA disent que la quantité de travail attendue d'eux a augmenté depuis qu'ils utilisent des outils d'IA, contre 5 % qui disent qu'elle a diminué.
Combien de personnes l'enquête de Hubstaff a-t-elle interrogées ?
Hubstaff a interrogé 1 068 salariés américains à temps plein dont le travail se fait principalement sur ordinateur, via Pollfish, en octobre 2026.
Le regard de MOZGII
Comment nous le construirions
L'enquête révèle un problème de mesure plus qu'un problème d'outil. Les entreprises savent ce qu'elles dépensent en IA et, à peu près, combien de temps chaque personne dit gagner. Elles savent rarement où va ce temps. Si nous construisions un moyen de le voir, nous partirions des données que l'entreprise possède déjà : les fiches de tâches, les commentaires de relecture et le temps passé à corriger un travail avant sa livraison.
Nous ajouterions une petite étape au processus. Quand quelqu'un transmet un travail réalisé avec l'IA, il le signale, et la personne qui le reçoit note s'il a nécessité une vraie correction. Un modèle simple pourrait alors montrer quelles équipes et quels types de tâches génèrent le plus de reprises. Les managers examineraient cette vue chaque semaine, car les chiffres veulent peu dire si personne ne demande pourquoi.
Le système flancherait sur la confiance. Si les salariés pensent que les données serviront à les juger, ils cesseront de déclarer honnêtement. Nous présenterions les données à l'échelle de l'équipe, pas personne par personne, et nous dirions clairement à quoi elles servent.
L'indicateur que nous suivrions est le nombre d'heures passées chaque semaine, par équipe, à corriger la production d'IA des collègues. S'il augmente en même temps que les gains de temps individuels, les gains passent d'une personne à l'autre, pas à l'entreprise. Ensuite, nous relierions cette vue aux plans de charge, pour que les objectifs ne changent que là où le gain de temps est prouvé.
Sources
D’où viennent les faits de cet article.
- 01AI Is Saving Employees Time, but Employers Aren't Getting the Capacity They Expect, New Hubstaff Research Findsprnewswire.com
- 02AI Is Saving Employees Time, but Employers Aren't Getting the Capacity They Expect, New Hubstaff Research Findsprnewswire.com
- 03Where did the time saved by AI go? 46% in the US say 'expected workload has increased.' 45% spend over an hour a week fixing AI-generated work from colleagues.｜中塚敏明＠スキルティnote.com