L'IA générative rend chaque salarié plus rapide, plus autonome, presque « tout-puissant ». Mais à mesure que l'individu monte en puissance, quelque chose se défait discrètement autour de lui : les questions posées au collègue, les coups de main, la circulation informelle du savoir. C'est le paradoxe que pointe une chronique du Journal du Net, corroboré par un faisceau d'études : les gains de productivité se comptent tête par tête, pendant que le tissu collectif se dégrade sans bruit.

Un collègue devenu optionnel

Le point de départ est un fait bien établi : l'IA générative améliore la performance individuelle. Une expérimentation du MIT menée début 2026 sur plus de 2 000 participants a montré que les binômes humain-IA produisent environ 50 % de plus par personne, avec une qualité de texte supérieure, rapporte le Journal du Net. Le chiffre est flatteur pour l'employé, mais il porte en creux une conclusion moins réjouissante : statistiquement, le collègue devient optionnel.

Le mécanisme est presque banal. Face à une difficulté — une formule à retrouver, un bout de code à corriger, une tournure à trouver —, le réflexe n'est plus de se tourner vers le voisin de bureau ou vers l'expert de l'équipe, mais d'ouvrir une fenêtre de conversation avec un assistant. C'est plus rapide, disponible à toute heure, et cela évite d'exposer ses lacunes devant ses pairs. Or ces micro-sollicitations entre collègues n'étaient pas du temps perdu : elles étaient le canal par lequel circulait le savoir tacite, celui qui ne figure dans aucune procédure. En les supprimant, on gagne quelques minutes et on ampute lentement l'apprentissage collectif.

Les données sur les échanges vont dans ce sens. Selon les mesures citées par le chroniqueur Jean-Philippe Clair, l'usage intensif de l'IA s'accompagne d'environ 25 % de messages orientés tâche en plus, mais de 18 % d'échanges interpersonnels en moins — les interactions deviennent plus transactionnelles, moins humaines. Et l'usage intensif corrèle avec un sentiment d'isolement accru et une moindre socialisation. L'individu gagne en puissance de feu ; l'équipe perd en épaisseur.

Le « workslop », symptôme du repli

Le second mécanisme est plus insidieux : ce que la performance individuelle gagne, elle le fait parfois au détriment direct des autres. C'est le phénomène baptisé workslop par les chercheurs de BetterUp Labs et du Stanford Social Media Lab dans la Harvard Business Review. Le mot désigne un contenu généré par l'IA qui « a une belle apparence mais manque de substance pour faire avancer réellement une tâche » : un e-mail lisse, un rapport bien tourné mais creux, une note qui donne l'illusion du travail fini.

Le problème est que ce coût ne disparaît pas : il se déplace. L'expéditeur a produit vite ; c'est le destinataire qui hérite de la charge de déchiffrer, reformuler et corriger — environ deux heures par document reçu. L'enquête Stanford/BetterUp, menée fin 2025 auprès de 1 150 salariés de bureau américains, établit que 40 % d'entre eux en avaient reçu au cours du mois précédent, et 63 % au moins une dizaine de fois. Rapportée à une entreprise de 10 000 personnes, cette « taxe invisible » se chiffrerait à quelque 9 millions de dollars par an.

Au-delà du coût, c'est l'effet sur la confiance qui inquiète. Les destinataires de workslop jugent leurs expéditeurs moins compétents (50 %), moins créatifs (54 %) et moins fiables (49 %) ; ils se disent agacés, désorientés, parfois offensés, et un tiers en parlent à leur hiérarchie. Autrement dit, un outil censé fluidifier le collectif finit par y injecter de la défiance. La productivité individuelle affichée se paie en capital social entamé.

Des silos qui se recomposent

Ce repli n'est pas seulement humain, il est aussi technique. L'IA arrive rarement comme une couche unifiée : chaque logiciel embarque désormais son propre assistant — l'un dans le CRM pour la relation client, un autre dans le SIRH pour les ressources humaines, un troisième dans l'ERP pour les achats. Loin de casser les silos organisationnels, ce déploiement fragmenté risque d'en rajouter une strate, chaque département optimisant sa bulle sans que l'information circule mieux entre elles.

L'enjeu est loin d'être marginal. Les organisations où les équipes collaborent efficacement d'un service à l'autre affichent une productivité nettement supérieure, rappellent les analyses de cabinets de conseil. Si l'IA muscle chaque individu et chaque département pris isolément tout en asséchant les passerelles entre eux, le bilan net pourrait être décevant — un cas d'école du fameux paradoxe de la productivité, où les gains micro ne se retrouvent jamais dans les chiffres macro.

Ce brouillage rejoint une transformation plus large des métiers eux-mêmes. Le responsable de Claude Code chez Anthropic décrit ainsi des rôles qui se recomposent en « archétypes » plutôt qu'en postes figés, à mesure que chacun peut couvrir seul un spectre de tâches plus large. Et l'adoption est bien réelle : dans les bureaux, certains décrivent l'assistant comme « cinq personnes à leur service » — formule éloquente, mais qui dit aussi combien la tentation est grande de remplacer les collègues par la machine.

Ni techno-béatitude, ni panique

Faut-il pour autant conclure au déclin inéluctable du collectif ? Les travaux académiques invitent à la nuance. Une étude de terrain de l'INSEAD, conduite dans une entreprise technologique européenne, observe que l'IA ne réduit pas mécaniquement la collaboration : elle la reconfigure. L'outil agit à la fois comme « traducteur » — en abaissant les barrières entre spécialités, il facilite certaines coopérations — et comme « catalyseur de connaissance », en augmentant la valeur des individus les mieux informés comme sources vers lesquelles on se tourne. Dans le développement logiciel, plusieurs études qualitatives constatent moins de temps passé à écrire du code ensemble, mais davantage consacré à la revue et à l'intégration : la collaboration ne disparaît pas, elle change de nature.

Le risque n'est donc pas technologique, il est managérial. Si l'organisation ne mesure que l'adoption des outils et la vélocité individuelle, elle ne verra pas le collectif s'éroder — jusqu'à ce que la panne de transmission, la défiance ou la perte de savoir tacite se manifestent. D'où quelques pistes convergentes que dessinent les analyses : mesurer la collaboration réelle et la qualité, pas seulement le volume produit ; établir une charte d'usage qui distingue les recours légitimes à l'IA de la sous-traitance du travail bâclé à autrui ; et réinstaurer des rituels collectifs — revues, transmissions, moments d'entraide — que l'assistant, précisément parce qu'il est si commode, tend à rendre superflus.

Le vrai sujet, en somme, n'est pas de savoir si l'IA rend les salariés plus performants — elle le fait —, mais de qui capte ces gains et à quel prix pour l'ensemble. Une organisation peut être remplie de collaborateurs individuellement excellents et pourtant fonctionner mal, faute de se parler encore. C'est l'angle mort que la promesse de productivité, séduisante et bien réelle, a tendance à masquer. La transformation IA des institutions se joue là autant que dans les débats sur l'emploi et la productivité : dans la capacité à muscler l'individu sans laisser dépérir ce qui le relie aux autres.