Emploi et compétences 7 min de lecture

L’IA au travail progresse lentement, et presque une fois sur deux en dehors du cadre de l’employeur

L’université de Constance a diffusé le 8 septembre 2026 les résultats de la troisième vague de son enquête longitudinale sur l’usage de l’intelligence artificielle au travail ; la version anglaise du communiqué a été relayée le 18 septembre par la plateforme EurekAlert!, ce qui a porté l’étude au-delà de l’espace germanophone. Le titre retenu par l’université résume la conclusion : l’usage est lent, informel et inégal. Menée en Allemagne, l’étude décrit un phénomène que les directions des ressources humaines françaises observent sans toujours le mesurer : l’IA entre dans les entreprises par les salariés plus que par les directions, et l’écart entre les deux ne se réduit pas.

Ce que dit l’étude

La « Konstanzer KI-Studie 2026 » est signée par Florian Kunze, Carolina Opitz et Elena Gerdiken, du cluster d’excellence « The Politics of Inequality » de l’université de Constance, financé par la Deutsche Forschungsgemeinschaft. Le rapport de résultats a été déposé en septembre 2026 ; le communiqué de l’université (PI n° 83/2026) est daté du 8 septembre 2026.

Le dispositif est longitudinal, à trois vagues : 2 019 répondants en mars 2024, 1 024 en mai 2025, 1 105 salariés en mai 2026 pour la vague la plus récente. Le terrain est allemand, ce qui impose une réserve de transposition — mais la structure du marché du travail allemand et sa composition sectorielle en font un comparant raisonnable pour la France.

Une progression de trois points en un an

38 % des salariés déclarent utiliser l’IA dans leur travail, contre 35 % un an plus tôt. Trois points de progression annuelle, dans une période où l’investissement des entreprises dans ces technologies a fortement augmenté : c’est l’écart le plus frappant de l’étude. La diffusion réelle ne suit pas la courbe des annonces.

45 % des usages échappent au cadre de l’employeur

Seuls 55 % des utilisateurs déclarent que l’outil qu’ils emploient le plus souvent a été officiellement introduit par leur employeur. Autrement dit, près d’un usage principal sur deux repose sur un outil que le salarié a choisi seul — compte personnel, version gratuite, extension de navigateur, application mobile.

C’est la donnée la plus directement opérationnelle du rapport. Elle signifie qu’un DRH qui raisonne à partir des licences achetées par l’entreprise travaille sur une image partielle de la réalité, et que les données traitées par ces outils échappent, pour une part, à la politique de sécurité de l’entreprise.

Une fracture qui se creuse

L’étude documente trois écarts nets :

  • Par niveau de diplôme : 56 % d’usage chez les diplômés du supérieur, contre 21 % chez les moins diplômés.
  • Par type de poste : 49 % dans les fonctions de bureau et de travail intellectuel, contre 25 % dans la production et les métiers manuels.
  • Par ouverture du sujet : 51 % des salariés en travail de bureau déclarent que l’IA se discute ouvertement dans leur équipe, contre 28 % en production.

Le dernier chiffre est peut-être le plus révélateur. Là où l’IA ne se discute pas, elle s’utilise quand même — mais en silence.

La taille de l’entreprise détermine l’encadrement

Dans les petites structures, 11 % des salariés déclarent avoir bénéficié d’une formation à l’IA et 10 % indiquent l’existence de règles d’usage contraignantes. Les taux sont deux à trois fois supérieurs dans les grandes entreprises. Par ailleurs, selon la taille de l’organisation, seuls 16 à 25 % des salariés considèrent leur manager direct comme un interlocuteur régulier sur le sujet.

Des craintes générales, peu de craintes personnelles

40 % des répondants anticipent un effet négatif de l’IA et de l’automatisation sur le marché du travail en général, mais 17 % seulement craignent pour leur propre emploi. 12 % constatent une diminution des postes juniors dans leur environnement, et 23 % estiment que l’IA crée une valeur significative pour leur entreprise.

Une deuxième source indépendante confirme le diagnostic

Un travail distinct, publié le 8 janvier 2026 par le ZEW — Leibniz-Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung — avec l’IAB, le BIBB et la BAuA, aboutit à un constat convergent sur un échantillon nettement plus large. Intitulé « Low Barriers, High Stakes: Formal and Informal Diffusion of AI in the Workplace », il repose sur une enquête menée auprès de près de 10 000 salariés allemands — 9 410 entretiens exploitables —, collectée du 18 juillet au 1er décembre 2024, et signée par Melanie Arntz, Myriam Baum, Eduard Brüll, Ralf Dorau, Matthias Hartwig, Britta Matthes, Sophie-Charlotte Meyer, Oliver Schlenker, Anita Tisch et Sascha Wischniewski.

Ses résultats principaux :

  • 64 % des salariés déclarent utiliser des outils d’IA, mais seulement 20 % environ le font fréquemment. Les auteurs parlent d’une marge extensive élevée et d’une marge intensive faible : beaucoup de gens y ont touché, peu s’en servent vraiment.
  • Un tiers seulement des utilisateurs déclarent une introduction par l’employeur ; les deux tiers restants relèvent d’une adoption individuelle.
  • L’adoption formelle double quasiment le taux d’usage intensif. Elle est aussi associée à la participation à des formations structurées et à des gains de productivité perçus supérieurs.
  • L’adoption est fortement corrélée au niveau de qualification, avec 10 à 15 points d’écart pour les diplômés du supérieur et les titulaires d’une maîtrise professionnelle.
  • Les femmes ont environ 6 points de probabilité en moins de déclarer une augmentation de leur usage.
  • Le secteur public fait exception, avec une probabilité d’adoption formelle inférieure d’environ 7 points.

Les deux études ne partagent ni leur échantillon, ni leur période de collecte, ni leur méthodologie. Elles convergent pourtant sur le point central : l’encadrement de l’usage est ce qui transforme un essai individuel en gain collectif, et c’est précisément ce qui manque.

Ce que cela implique pour un employeur français

Le « shadow IA » n’est pas un phénomène marginal

Quand près de la moitié des usages principaux reposent sur des outils non fournis par l’entreprise, la question n’est plus de savoir s’il faut autoriser l’IA, mais de constater qu’elle est déjà utilisée. Une politique d’interdiction sans alternative produit mécaniquement de l’usage clandestin : le salarié qui a gagné deux heures par semaine ne renonce pas à cet avantage, il cesse simplement d’en parler.

L’écart d’usage est un facteur d’inégalité interne

Les différences de 20 à 35 points selon le diplôme et le type de poste signifient que le bénéfice de l’IA se concentre là où les compétences sont déjà les plus élevées. Pour un DRH, c’est un sujet d’équité interne autant que de performance : les fonctions les moins exposées à ces outils sont aussi celles dont les perspectives d’évolution sont les plus étroites.

L’obligation de maîtrise de l’IA a changé de formulation, pas d’objet

Le règlement (UE) 2024/1689 impose depuis le 2 février 2025, à son article 4, des exigences en matière de maîtrise de l’IA au sein des organisations qui fournissent ou déploient ces systèmes. Le règlement (UE) 2026/1744 du 8 juillet 2026, dit « Omnibus IA », publié au JOUE le 24 juillet 2026, a réécrit cet article : les fournisseurs et les déployeurs « prennent des mesures pour favoriser le développement de la maîtrise de l’IA » par leur personnel, là où le texte initial leur demandait d’y « veiller ».

L’allègement est réel. Il ne dispense pas d’agir, et les chiffres de l’étude de Constance — 11 % de formation dans les petites structures — indiquent où se situe le retard.

Cette question de la capacité de formation rejoint un autre mouvement en cours sur le marché français, la contraction du principal opérateur public de formation des adultes, que nous analysons dans notre article sur le plan de réorganisation de l’Afpa.

Ce qu’il faut faire

Mesurer l’usage réel, pas les licences. Une enquête interne anonyme, courte, sur les outils effectivement utilisés et les tâches concernées, donne une image plus juste que n’importe quel tableau de bord d’administration. Posez explicitement la question des comptes personnels.

Fournir une alternative avant d’interdire. Un outil d’entreprise correctement contractualisé, disponible rapidement et réellement utilisable, fait disparaître l’essentiel du shadow IA. L’interdiction seule le déplace hors de votre visibilité.

Traiter la formation comme un sujet de couverture, pas de volume. L’enjeu n’est pas le nombre d’heures dispensées, mais la part des effectifs atteinte — et en particulier la part des fonctions de production et des salariés les moins diplômés, chez qui l’usage plafonne à 21-25 %.

Faire du manager direct l’interlocuteur du sujet. Entre 16 et 25 % des salariés seulement considèrent leur responsable comme un interlocuteur régulier sur l’IA. Tant que la ligne managériale n’est pas outillée, la politique d’entreprise reste une note de service.

Écrire des règles d’usage courtes et opposables. Deux pages suffisent : données interdites, outils autorisés, obligation de relecture humaine des productions, canal de signalement d’un résultat aberrant. Le taux de 10 % de règles contraignantes dans les petites structures montre que le simple fait d’en avoir constitue déjà un avantage.

Suivre les effets, pas les intentions. Les auteurs de l’étude de Constance recommandent explicitement de mesurer les impacts constatés plutôt que les gains attendus. Fixez deux ou trois indicateurs par cas d’usage et relevez-les à six mois.

Sources

Sources primaires

Analyses secondaires

Rédaction Carrière Web
Fondatrice de Carrière Web — BT Communication

Cheffe d'entreprise, diplômée de journalisme, à la tête d'une agence de communication spécialisée dans le webmarketing. Férue de nouvelles technologies. Accompagne les TPE et PME dans l'intégration de l'intelligence artificielle : diagnostic, déploiement, mesure des gains. Anime également les formations en communication et marketing digital du catalogue.

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