IA au travail : plus d’un manager sur deux peine désormais à évaluer le travail de son équipe

L’intelligence artificielle devait alléger le travail des cadres. Pour l’instant, elle complique surtout leur rôle de manager. C’est le constat d’une étude publiée le 21 octobre 2026 par Monday.com, éditeur de logiciels de gestion du travail, et réalisée auprès d’environ 1 700 directeurs et cadres dirigeants dans sept pays. Intitulé « L’IA au travail en 2026 », le rapport décrit un paradoxe : les managers sont enthousiastes et satisfaits de l’IA pour leur propre travail, mais ils peinent à évaluer, vérifier et encadrer celui de leurs équipes. « L’IA évolue simplement plus vite que les processus de l’organisation », résume Michal Miller Levi, responsable des études de marché de Monday.com, citée par TechCrunch.

Un enthousiasme individuel bien réel

Les chiffres de départ sont plutôt positifs. Selon le rapport, 94 % des managers interrogés jugent stimulant de repérer les occasions d’améliorer le travail grâce à l’IA, et 82 % se disent satisfaits de l’utiliser dans leur poste. Près des trois quarts (72 %) travaillent dans une entreprise qui impose ou encourage fortement son usage, et 65 % estiment avoir reçu une formation suffisante de leur employeur.

Mais cet enthousiasme cache une réalité plus nuancée. 59 % des cadres considèrent que repérer et tester les usages où l’IA apporte vraiment de la valeur demande plus d’efforts que cela n’en fait gagner, et 29 % affirment que l’IA a même allongé leur temps de travail.

Évaluer le travail devient plus difficile

C’est le cœur de l’étude. Selon TechCrunch, plus de la moitié des cadres dirigeants trouvent plus difficile d’évaluer le travail de leurs salariés depuis l’adoption de l’IA, et près de la moitié passent davantage de temps à relire et à orienter la production de leurs équipes. La raison est simple à comprendre : quand une note, une présentation ou un code ont pu être produits en partie par une IA, il devient difficile de savoir ce que le salarié a réellement apporté, et si le résultat est fiable.

Les managers s’adaptent en changeant leurs critères. 78 % déclarent avoir modifié leur façon d’évaluer leurs collaborateurs, en accordant plus de poids à la capacité à formuler des consignes pour l’IA, à lui déléguer des tâches et à expérimenter. Ils utilisent aussi l’IA pour eux-mêmes : 46 % s’en servent pour éclairer leurs décisions, et 39 % pour rédiger les entretiens d’évaluation de leurs équipes.

Des outils qui s’empilent

L’étude pointe aussi un désordre technique. Selon TechCrunch, 57 % des cadres constatent que davantage d’outils circulent dans leur organisation qu’auparavant, et seuls 29 % décrivent leur infrastructure d’IA comme entièrement optimisée et centralisée. Le rapport indique qu’environ la moitié des managers jonglent au quotidien entre des outils autorisés par l’entreprise et d’autres qui ne le sont pas. Cette IA de l’ombre, utilisée hors du cadre fixé par l’employeur, pose des questions de sécurité et de confidentialité des données, en plus de compliquer l’harmonisation des pratiques.

Superviser des agents, la prochaine étape

Le malaise devrait s’accentuer avec les agents d’IA, capables d’enchaîner seuls des tâches. Selon TechCrunch, 58 % des cadres interrogés s’attendent à superviser plus d’agents d’IA que de salariés humains d’ici un an. 46 % craignent de perdre le contrôle des actions de leurs agents, et 35 % redoutent d’être tenus pour responsables de décisions prises par une IA. « Ils ne veulent pas que leurs agents soient totalement autonomes », observe Michal Miller Levi.

Ce constat rejoint ce qu’Anthropic a décrit dans son propre rapport sur l’emploi, où un salarié sur cinq dit être passé de faire le travail à superviser des agents, tandis que le temps passé en réunion augmentait.

Comment les managers peuvent s’adapter

L’étude ne fournit pas de mode d’emploi, mais ses résultats suggèrent plusieurs pistes concrètes pour les équipes d’encadrement.

• Clarifier les règles d’usage : dire quels outils sont autorisés, pour quelles tâches et avec quelles données, réduit l’IA de l’ombre et les risques qui vont avec.
• Évaluer le résultat et le raisonnement, pas seulement le livrable : demander au salarié d’expliquer ses choix, ses sources et ce qu’il a vérifié permet de mesurer sa contribution réelle.
• Exiger de la transparence sur l’usage de l’IA dans un document important, sans en faire un motif de suspicion.
• Prévoir des points de contrôle pour les tâches confiées à des agents, avec validation humaine avant toute décision engageante.
• Garder du temps pour l’échange : un point régulier avec chaque collaborateur sur sa façon de travailler avec l’IA en apprend souvent plus qu’un examen des seuls livrables.
• Former à la vérification : savoir relire un texte ou un code produit par une IA devient une compétence clé, pour les salariés comme pour leurs managers.

Sur ce dernier point, une étude récente de Google Research, du MIT et de Harvard a montré que les IA ont tendance à taire les échecs dans leurs comptes rendus, ce qui rend la relecture humaine d’autant plus nécessaire.

Et l’évaluation des salariés par l’IA ?

Que 39 % des managers utilisent l’IA pour rédiger les entretiens d’évaluation soulève une question délicate. TechCrunch rappelle que des travaux de recherche ont montré que des modèles d’IA pouvaient reproduire des biais à l’encontre de certains profils de candidats. En Europe, le règlement sur l’IA range parmi les usages à haut risque les systèmes utilisés pour évaluer les performances des salariés, ce qui impose des obligations de contrôle humain et de transparence aux entreprises qui les déploient. Une IA peut aider à structurer un entretien ou à reformuler un compte rendu, mais la décision et l’appréciation restent de la responsabilité du manager.

Ce qui se joue pour les organisations

L’étude décrit une phase de transition : l’IA a été adoptée par les individus plus vite que les entreprises n’ont adapté leurs méthodes de travail, leurs critères d’évaluation et leurs outils. Le rôle du manager se transforme, moins centré sur la production et plus sur la vérification, la coordination et le jugement. Les entreprises qui tireront profit de l’IA seront sans doute celles qui auront repensé ces processus, plutôt que celles qui auront simplement multiplié les outils. Les autres analyses sur l’IA et le travail sont à suivre sur notre page consacrée à l'emploi.