L'IA en entreprise : vraiment plus productifs, ou juste différemment occupés ?

Ce que quatre leaders de KPMG, Notion, AXA et Salesforce ont dit sur scène à VivaTech 2026.

À VivaTech 2026, Julie Ranty, CEO et cofondatrice de Pollen, a réuni sur la Red Stage quatre dirigeants au cœur de la transformation IA : Steve Chase (KPMG), Emma Auscher (Notion), Matthieu Caillat (AXA), et Susan Emerson (Salesforce). Quarante minutes pour poser la vraie question : l'IA nous rend-elle vraiment plus productifs ?

La réponse, unanime, était nuancée. Oui, les gains sont réels. Mais la productivité telle qu'on la mesure aujourd'hui ne capture pas ce qui est en train de changer. Et la plupart des organisations sont encore loin d'avoir franchi le cap.

1. Le problème des 12%

La statistique qui a recadré toute la conversation est venue d'Emma Auscher, Global Head of Customer Experience chez Notion. Selon leur enquête menée auprès de milliers de décideurs et utilisateurs IA :

90% des organisations utilisent encore l'IA uniquement pour des tâches personnelles : prise de notes, résumés, rédaction. Seulement 12% l'utilisent comme un système, intégré de manière transversale dans leurs processus et leurs équipes.

Steve Chase de KPMG a confirmé cette fracture avec ses propres données : 54% des entreprises déploient désormais des agents IA, mais seulement 11% qualifient comme "leaders", c'est-à-dire des organisations capables de traduire l'IA en valeur mesurable à l'échelle.

Le vrai sujet en 2026 n'est donc plus l'adoption. C'est le fossé entre utiliser un outil et transformer un système. Comme l'a dit Emma Auscher : "Cette transformation ne sera efficace que si on repense les systèmes fondamentaux de l'entreprise, plutôt que d'essayer de greffer un outil de productivité par-dessus."

2. Redéfinir la productivité : le plancher, pas le plafond

Matthieu Caillat, Group Technology & AI Officer et CEO d'AXA Group Operations, a apporté l'angle le plus saisissant de la matinée. Pour lui, définir la productivité comme "faire la même chose avec moins de ressources", c'est passer à côté de l'essentiel.

L'exemple qu'il a cité illustre parfaitement ce changement de paradigme. L'an dernier en Europe, les incendies de forêt ont détruit le double de la surface habituelle. AXA a développé un modèle IA, le DCP Wildfire, capable de lire 20 paramètres en temps réel pour prévenir ses clients jusqu'à 72 heures à l'avance et leur permettre de prendre des mesures préventives.

"L'IA ne nous rend pas seulement plus productifs. Elle nous permet de faire quelque chose que nous ne pouvions tout simplement pas faire avant."

C'est là que la définition de la productivité bascule : non plus faire plus vite, mais faire autrement, prévenir plutôt qu'indemniser, créer de la valeur là où elle n'existait pas.

3. La gouvernance : le nouveau différenciateur

Steve Chase a apporté le contrepoids indispensable à l'enthousiasme ambiant. Oui, l'adoption des agents IA explose. Mais la majorité des organisations courent vers un piège qu'il a nommé l'"agent sprawl" : la prolifération incontrôlée d'agents non coordonnés qui génèrent plus de complexité qu'ils n'en résolvent.

"J'entends souvent des gens se vanter d'avoir déployé 10 000 agents. Je me sens toujours mal quand j'entends ça. Pensez à la charge cognitive pour vos utilisateurs."

Il a identifié deux nouvelles disciplines que la plupart des organisations n'ont pas encore développées. La première est l'orchestration : quelques grands agents qui coordonnent un large écosystème de capacités valent infiniment mieux que des milliers d'agents isolés. La seconde est la gestion des tokens comme ressource réelle, avec un coût de consommation à piloter, pas seulement un budget IT à dépenser.

Sa règle pour tout dirigeant engagé dans cette transformation : "Avancer vite, fort et responsablement. On ne choisit pas deux des trois."

4. Ce qui reste humain : une décision délibérée

Susan Emerson, SVP Product AI Global COE chez Salesforce, a orienté la conversation vers la question que peu d'organisations posent vraiment : qu'est-ce qu'on choisit de garder humain ?

Chez Salesforce, cette réflexion est devenue une méthode. Ils organisent des ateliers avec leurs clients où l'on place l'humain d'un côté de l'écran et la machine de l'autre, pour cartographier les attributs qui accélèrent réellement la performance commerciale. Empathie, goût, gestion de l'ambiguïté, relation de confiance : ces qualités ne se délèguent pas à un algorithme.

Son exemple est resté dans les mémoires. En gestion de patrimoine, on garde l'humain parce que c'est la relation qui retient les actifs sous gestion. En banque de détail de masse, on automatise. "Tout est automatisé dans un motel bas de gamme. Mais au Ritz-Carlton, c'est un être humain qui vous accueille. Le luxe, c'est la personne."

Cette décision de ce qui reste humain n'est pas une question de culture ou de valeurs abstraites. C'est une décision de modèle opérationnel, avec des critères clairs et un test applicable secteur par secteur.

5. Le upskilling : une condition d'emploi, plus un avantage

Les trois entreprises représentées sur scène ont chacune posé l'enjeu de formation de manière frappante.

AXA a formé 30 000 collaborateurs à l'IA générative. Mais le détail qui dit tout : le programme a commencé par les 200 premiers dirigeants du groupe. Parce que, comme l'a rappelé Matthieu Caillat, "quelle crédibilité aurions-nous à demander à tout le monde de se former si nous ne le faisions pas nous-mêmes ?"

Salesforce a été encore plus direct. Susan Emerson l'a dit sans détour : maîtriser l'IA est désormais une condition non négociable pour rester dans l'entreprise. "Understanding AI is a non-negotiable right to stay on payroll every day and every week."

Notion a adapté sa stratégie de recrutement. Emma Auscher l'a expliqué simplement : l'entreprise recrute davantage de profils juniors, récemment diplômés, parce qu'ils arrivent avec une forte culture IA, moins d'aversion au risque et beaucoup d'enthousiasme pour l'avenir. Le type de poste a évolué autant que les outils.

La conclusion s'impose : le upskilling à grande échelle n'est plus une initiative RH. C'est un impératif stratégique.

Conclusion : l'exécution n'est plus le goulot d'étranglement

À la clôture du panel, Julie Ranty a posé le chiffre qui résume peut-être le mieux ce que cette conférence a mis en lumière : 70% de la valeur créée par l'IA vient des personnes. 30% vient de l'algorithme et des outils.

Avec l'IA, l'exécution cesse d'être le goulot d'étranglement. Le temps cesse d'être la contrainte principale. Ce qui devient rare, ce qui devient précieux, c'est l'attention et le jugement humain.

C'est précisément sur ce terrain que Pollen travaille chaque jour avec les organisations : non pas déployer la technologie, mais construire les capacités humaines qui permettent d'en tirer une valeur réelle et durable.

Comme l'a conclu Steve Chase : "C'est un moment pour diriger. Il n'y a pas eu beaucoup de moments comme celui-ci où le leadership dans l'organisation est à ce point nécessaire."

Cet article s'appuie sur les échanges du panel "AI in the Office: Are We Really More Productive?", modéré par Julie Ranty lors de VivaTech 2026, avec Steve Chase (KPMG), Emma Auscher (Notion), Matthieu Caillat (AXA) et Susan Emerson (Salesforce).