Enquête « Global Human Capital Trends 2026 »

Les organisations ont deux fois plus de chances de dépasser leurs attentes en matière de retour sur investissement lorsqu’elles s’attachent à définir les conditions de travail et les interactions entre l’humain et la machine. Pour relever ce défi, elles doivent intégrer les niveaux et le type d’interaction requis. Le niveau d’interaction doit tenir compte à la fois des macroperspectives (stratégie organisationnelle, gouvernance, éthique) et microperspectives (tâches spécifiques, rôles, composition des équipes), tandis que les types d’interaction humain-machine peuvent assigner à l’IA toute une gamme de rôles : de chef à travailleur autonome, en passant par coach, collaborateur, assistant, subordonné direct, « double ». Choisir le bon rôle au bon moment pour chaque type de tâche et chaque type de main-d’œuvre est essentiel.

Les contenus générés par l’IA brouillent les frontières de la paternité intellectuelle, amplifie les biais et sème la confusion entre le vrai et le faux. L’érosion de l’agentivité complique la distinction entre les contributions de l’humain et celles de l’IA et alimente ainsi des inquiétudes quant à la productivité et à l’équité d’évaluation. Une surdépendance à l’IA est susceptible d’éroder le jugement critique et l’expertise sectorielle, et peut influencer le recrutement de talents sur la base de faux CV et de « candidatures deepfake ». Les organisations doivent passer de la cybersécurité à la « sécurité contre la désinformation » en mettant en œuvre la traçabilité de l’IA, en réalisant des simulations de risques liés à l’IA et en adoptant l’authentification d’identité en temps réel.

L’IA a le potentiel de transformer le processus décisionnel, mais l’utilisation de l’IA dans la prise de décision va au-delà de la capacité de supervision des organisations avec, à la clé, un brouillage des chaînes de responsabilité et un recul de l’appropriation humaine. Il appartient aux organisations de hisser la prise de décision humaine au rang de discipline ; pour ce faire, elles sont appelées à utiliser des cadres décisionnels, à promouvoir une base et une culture décisionnelles solides et à moderniser les droits en matière de prise de décision ainsi que la gouvernance de l’IA. Il est impératif de développer les capacités humaines de prise de décision, de former les dirigeants à la gestion de l’IA et de leur en donner les moyens, et d’évaluer avec rigueur les performances de l’IA en mettant en place un suivi continu ainsi que des points d’ancrage pour la responsabilité.

Sur le plan des ressources humaines, l’IA soulève des questions fondamentales en termes d’équité, d’effort et de sécurité de l’emploi, qui, si elles restent sans réponse, aboutissent à une dette culturelle. Les organisations doivent poser des fondations solides et établir des priorités en matière d’évolution culturelle. Cela passe par une harmonisation du leadership, un ancrage résolu dans la mission et les valeurs de l’organisation ainsi qu’une communication transparente. Il est essentiel d’instaurer la confiance et de renforcer les liens humains, notamment en intégrant l’IA dans une nouvelle définition du travail et en plaçant les interactions entre les humains au cœur de la démarche.

L’orchestration permet aux organisations d’être à la fois grandes et agiles en améliorant simultanément la réactivité, la qualité et les coûts. Une orchestration efficace passe par une prise de décision plus rapide et efficace, ainsi que par la création d’une modularité « plug-and-play » pour des équipes mixtes composées d’humains et d’IA. En outre, une telle coordination doit s’appuyer sur des leviers stratégiques afin de créer des compétences et des capacités : définition d’une stratégie « Build, Buy, Borrow, Bot », mise à profit de « multiplicateurs », par exemple par un mix de capacités humaines et de l’IA, stimulation de la productivité et construction de passerelles transfrontalières entre les talents. L’IA peut également aider à orchestrer les compétences et les capacités grâce à des outils tels que les jumeaux numériques et l’IA agentique pour une surveillance en temps réel.

Si les fonctions ont été conçues dans une optique de fiabilité et de spécialisation, elles peinent aujourd’hui à répondre aux exigences de rapidité, d’orchestration et de collaboration interfonctionnelle nécessaires pour relever des défis tels que la mise en œuvre de l’IA et l’innovation. Les organisations devraient séparer la gestion des « affaires courantes » (qui peuvent être centralisées et automatisées) des activités de « développement » (qui nécessitent des équipes multidisciplinaires orientées résultat). Les options de transformation vont de la collaboration renforcée à la constitution d’équipes orientées solutions, en passant par une approche radicalement nouvelle du travail. Une telle démarche implique souvent l’intégration de flux de travail et, potentiellement, de fonctions entières, par exemple les RH et l’informatique, afin de créer de nouvelles ressources au sein de l’entreprise.

La main-d’œuvre est confrontée à un rythme de changement vertigineux avec, au bout du compte, une baisse du niveau de bien-être et un alourdissement de la charge de travail. La « disposition au changement » nourrit les capacités de la main-d’œuvre à s’adapter, à expérimenter et à apprendre, et à y voir un exercice quotidien plutôt qu’une expérience disruptive. Les organisations peuvent relever ce défi en instaurant un « système immersif à 360° » autour d’expériences adaptatives intégrées au flux de travail, telles que le coaching par IA en temps réel et les microdéfis. L’IA permet de migrer vers le changement et l’apprentissage à l’échelle individuelle en localisant et en hyper-personnalisant les initiatives en fonction des motivations et des besoins de chacune et de chacun.

La confiance dans les institutions s’érode, tandis que les décisions des conseils d’administration affectent la durabilité humaine (compétences, employabilité, bien-être, sentiment d’appartenance), la vigueur du marché du travail, la transparence et la confiance (intégrité des données), ainsi que la santé économique en général. Chaque tendance abordée dans le rapport engendre des implications sociétales à long terme. Des relations humain-machine mal pensées peuvent saper l’empathie, alors qu’une gouvernance des données robuste préserve la légitimité institutionnelle. L’absence de contrôle du processus décisionnel de l’IA menace la confiance, tandis qu’une gouvernance réfléchie permet d’étendre les capacités humaines. Les conseils d’administration doivent prendre à bras-le-corps ces problématiques de long terme et étendre leur influence au-delà des frontières organisationnelles, ce afin de dessiner un avenir plus humain.