IA et évaluations de performance : pourquoi mesurer l’usage n’est pas toujours une bonne idée - Pollen - Formation professionnelle et continue avec les meilleurs experts

La question que posent tous les DRH

La question revient souvent dans les équipes RH : « Comment prouver à la direction que l’IA est adoptée ? » 54% des salariés français n’utilisent toujours pas l’IA au travail, et la pression du ROI est réelle.

La tentation : créer un indicateur dans les évaluations annuelles. « Utilise-t-il les outils IA ? »

Duolingo a testé cette approche. Un an plus tard, le CEO a fait publiquement marche arrière.

Quand mesurer l’usage peut devenir contre-productif

Avril 2025 : Duolingo annonce que l’utilisation de l’IA sera intégrée aux performance reviews. Douze mois plus tard, le CEO fait publiquement marche arrière :

« Si l’IA ne peut pas vous aider, je ne vais pas vous forcer. » — Luis von Ahn, CEO Duolingo

Le problème ? Les collaborateurs avaient commencé à utiliser l’IA pour cocher une case, pas pour améliorer leur performance.

La même logique se répète ailleurs, sous des formes différentes. Certaines entreprises augmentent les objectifs de performance en pariant que l’IA permettra de les atteindre. L’intention : créer une incitation forte. Le risque : transformer l’IA en contrainte plutôt qu’en aide. Résultat : l’adoption se fait par pression, pas par conviction.

Quand vous mesurez l’usage au lieu de l’impact, trois choses se produisent :

Vous obtenez de la compliance, pas de la transformation : vos métriques sont vertes, mais rien ne change vraiment. Les collaborateurs utilisent l’IA de manière superficielle pour satisfaire l’évaluation.
Vous amplifiez la résistance : imposer un outil sans en démontrer la valeur génère de l’anxiété et du ressentiment. Exactement ce que vous ne voulez pas dans une transformation.
Vous vous exposez juridiquement : l’AI Act classe les systèmes d’IA utilisés dans les évaluations RH comme systèmes à haut risque. Sans consultation du CSE et conformité RGPD, vous exposez l’entreprise à des recours.

Et surtout : vous perdez votre crédibilité stratégique. Les RH qui imposent des mesures inefficaces renforcent l’image de fonction administrative, pas stratégique.

Les risques à anticiper si vous mesurez l’usage

Ce que l’exemple Mirakl nous apprend

Mirakl a atteint 90% d’adoption hebdomadaire en 3 ans. Leur approche n’est pas d’éviter la mesure : c’est de mesurer autrement. L’usage de l’IA y est suivi, mais au niveau collectif, pour comprendre où l’adoption progresse et où elle coince. L’évaluation individuelle, elle, porte sur l’impact métier : ce que l’IA a permis de faire mieux, plus vite, différemment.

Ce n’est pas « mesurer ou ne pas mesurer » qui change tout. C’est de quoi on tient chaque individu responsable, et à quel moment dans le parcours d’adoption. Duolingo a intégré l’usage individuel dans les évaluations avant d’avoir construit la culture. Ce n’est pas une faute : c’est un apprentissage, que le CEO a eu l’honnêteté de partager publiquement. D’autres entreprises font le chemin dans l’autre sens, et obtiennent des résultats différents.

Mesurer en 3 niveaux

Adoption (% d’utilisateurs actifs/semaine) → par équipe, jamais individuel Engagement (fréquence d’usage, agents créés) → par département Impact (temps gagné, qualité, NPS) → seul niveau évalué individuellement

Former massivement, puis identifier des relais

La clé n’est pas de choisir entre former tout le monde ou former quelques champions. C’est de faire les deux, dans le bon ordre selon votre contexte.

Chez Schneider Electric, 48 000 collaborateurs ont d’abord été formés aux fondamentaux de l’IA. Puis l’entreprise a identifié et formé en profondeur 1 000 AI Champions qui relaient les formations et organisent des ateliers locaux. En Inde, 10 champions ont ainsi permis de former 2 000 personnes supplémentaires en un mois.

L’important : que vous commenciez par une formation massive ou par un groupe de champions, ce qui rend l’adoption durable, c’est d’avoir des relais internes qui maintiennent la dynamique et accompagnent au quotidien.

Récompenser les résultats, pas le comportement

Votre plan d’action (3 décisions à prendre)

Démarrer par un assessment de votre maturité IA : avant tout déploiement, évaluez votre niveau réel par profil de poste, votre stack technologique et vos contraintes réglementaires. C’est le point de départ pour que la formation soit adaptée à votre contexte et non générique.
Former massivement, puis identifier vos relais internes : deux approches fonctionnent selon votre contexte. Former l’ensemble des collaborateurs aux fondamentaux, ou former en profondeur un groupe d’AI Champions qui deviennent ensuite les relais dans leurs équipes. Les deux peuvent se combiner. L’essentiel : avoir des personnes formées qui maintiennent la dynamique dans la durée et accompagnent au quotidien.
Ancrer la formation dans les vrais cas d’usage métier : chez PayFit, Alexandre Pineau, Product Manager en intelligence artificielle, est passé de 0 à 500 utilisateurs actifs grâce à 3 phases (créer une dynamique, étendre l’adoption, décentraliser). Les rituels qui ont fonctionné : AI Connect Week, hackathons, partage hebdomadaire de cas d’usage. Des pratiques ancrées dans le quotidien, pas des formations théoriques.

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La bonne question n’est jamais « combien d’heures sur ChatGPT ? ». C’est toujours « l’IA vous a-t-elle aidé à mieux faire votre travail cette semaine ? »

Ce que vous devez retenir

Le piège : mesurer l’usage de l’IA pour prouver le ROI rapidement → compliance de surface, résistance amplifiée, crédibilité RH affaiblie.
L’alternative : mesurer l’impact, former vos équipes, identifier des relais, accompagner le changement → adoption organique durable, repositionnement des RH comme pilotes stratégiques.

Votre fenêtre d’action : maintenant. Duolingo a perdu un an. Vous pouvez éviter cette erreur dès cette semaine.

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Sources : Business Insider (Duolingo CEO backtracks, avril 2026) • Business Insider (Big Tech, Wall Street Bring AI to Performance Reviews, avril 2026) • PwC, Étude adoption IA France, 2025 • AI Act européen • Pollen, « IA : quand la formation devient transformation », septembre 2025