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Two professionals talking

Passer d’une stratégie IA à des résultats

Le chaînon manquant entre les investissements en IA de votre organisation et des résultats concrets : C’est le travail lui-même

Aperçu | 01 juin 2026 |

L’intelligence artificielle (IA) révolutionne nos façons de faire depuis quatre ans. De nombreuses organisations canadiennes ont investi dans des stratégies, des cadres de gouvernance et des pratiques responsables en matière d’IA. Elles ont commencé à déployer et à prioriser des cas d’utilisation. Et un grand nombre de fournisseurs se montrent très optimistes quant à l’évolution des capacités de l’IA.

Or, pour bon nombre d’organisations, l’adoption progresse lentement et les retombées se font toujours attendre. Seulement 14 % des près de 50 000 employés ayant répondu à notre Enquête mondiale sur les espoirs et les craintes disent utiliser l’IA générative au quotidien. Cette donnée est bien en deçà des estimations de nombreux dirigeants mondiaux, et ne représente qu’une légère hausse par rapport au taux de 2024, soit 12 %. Notre récente étude mondiale sur la performance en IA révèle que, pour la plupart des organisations, les activités liées à l’IA ne se traduisent pas encore par un rendement mesurable des investissements. En fait, 74 % des retombées générées par l’IA sont concentrées entre les mains de seulement 20 % des entreprises sondées à l’échelle mondiale.

Alors, qu’est-ce qui fait défaut? Ici, au Canada, nous voyons de nombreuses organisations passer directement de la stratégie IA au déploiement d’agents. Mais les agents d’IA ne font pas qu’augmenter la productivité, ils collaborent avec les humains. La plupart des organisations n’ont pas encore remis en question les idées profondément ancrées qui sous-tendent l’organisation du travail, lesquelles ne sont plus valables dans un monde où la main-d’œuvre est composée d’humains et d’IA.

Selon notre 29e Enquête mondiale auprès des PDG – Perspective canadienne, seulement 37 % des PDG canadiens dont l’organisation a commencé à utiliser l’IA indiquent disposer d’une feuille de route clairement définie en matière d’IA. Même dans le cas des organisations qui tendent à optimiser un processus ou un cas d’utilisation à la fois, le potentiel n’égalera jamais celui d’une main-d’œuvre composée d’humains et d’agents d’IA.

Offrir les meilleurs outils à vos employés n’est qu’une partie de la solution. Sans un effort conscient et systématique pour repenser le travail, on continuera d’observer une certaine réticence à utiliser ces outils et une inquiétude quant à leurs répercussions sur le travail. Les organisations ne doivent pas ménager leurs efforts pour redéfinir les façons de faire, déterminer les tâches qui relèvent encore des humains et créer des parcours de développement de carrière et de compétences permettant à leurs employés d’évoluer en phase avec l’IA. 

20%

des organisations mondiales captent 74 % des retombées de l’IA

Étude mondiale de PwC sur la performance en IA

Six étapes pour réinventer le travail en fonction de l’IA

Chez PwC Canada, nous avons défini ce à quoi ressemble concrètement cette évolution grâce à un cadre de maturité de l’IA en six étapes. Chaque étape représente une transformation progressive de la manière dont les organisations conçoivent et organisent le travail avec les humains et l’IA. Les organisations n’ont pas nécessairement besoin de les commencer dans l’ordre, mais elles doivent acquérir une certaine maturité à chaque étape si elles veulent maintenir une progression marquée.

Pour la première étape, les organisations encouragent leurs employés à adopter l’IA en l’intégrant à leurs tâches quotidiennes. Il s’agit d’un exercice de gestion du changement et de perfectionnement professionnel.

Notre Enquête mondiale sur les espoirs et les craintes montre qu’il est avantageux de surmonter les obstacles à l’adoption de l’IA. Neuf employés sur dix qui utilisent l’IA générative au quotidien affirment avoir constaté une hausse de la productivité et de la qualité, et prévoient en retirer encore plus de valeur. En revanche, les employés qui utilisent l’IA moins souvent ne profitent pas de ces avantages et sont nettement plus susceptibles de s’inquiéter de l’incidence de l’IA sur leur rôle.

Au-delà des gains de productivité, les données sont claires : plus une personne utilise l’IA, plus elle a tendance à être curieuse et enthousiaste, plutôt qu’inquiète.  

La plupart des organisations se concentrent d’abord sur l’implantation de l’IA. Bien que cette approche soit justifiée, elle ne permet pas, à elle seule, d’accroître de façon importante la productivité ou les capacités. Nous constatons que de nombreuses organisations stagnent à cette étape.

À l’étape suivante, les équipes commencent à établir, à prioriser et à tester les cas d’utilisation intégrant l’IA dans leurs flux de travail précis. Le processus reste encore décentralisé et démocratisé. Les organisations cherchent surtout à déterminer les domaines où l’IA crée de la valeur au sein de chaque fonction, sans toutefois consolider leur infrastructure d’IA ni mesurer les retombées à l’échelle de l’entreprise.

Cette étape a un apport important : un portrait plus clair des domaines où l’IA crée le plus de valeur dans l’organisation, ainsi que l’élan nécessaire pour dépasser la phase d’expérimentation.  

Les organisations qui se trouvent à l’étape de restructuration ont dépassé la phase d’expérimentation; elles sont prêtes à instaurer les changements de manière permanente. Désormais, les dirigeants de l’ensemble de l’organisation doivent revoir le travail en profondeur, en déconstruisant les processus et les chaînes de valeur entre les services, les rôles et les plateformes. L’objectif est de repenser les processus dans leur intégralité, plutôt que d’optimiser des tâches individuelles.

Au fil de la restructuration des processus, les tâches individuelles sont automatisées, les postes sont fusionnés et redéfinis, et les responsabilités sous-jacentes sont augmentées. Le défi pour les organisations est de soutenir consciemment cette évolution plutôt que de la laisser se produire d’elle-même. À ce stade, les organisations reconfigurent les chaînes de valeur individuelles, mais elles n’en sont pas à analyser comment les changements qui en découlent transformeront les fonctions dans leur ensemble.  

Dans le passé, de nombreuses organisations adoptaient des pratiques de centralisation, de standardisation et de consolidation, car l’expertise était limitée et la capacité de production dépendait de la main-d’œuvre. Aujourd’hui, l’IA élimine bon nombre de ces contraintes. Il n’existe plus de limites propres à l’expertise ni à la capacité de croissance. Le jugement humain et la responsabilité resteront toujours essentiels. Cela dit, les connaissances et la productivité ne se limitent plus à l’humain. Désormais, les contraintes portent plutôt sur la confiance, l’adoption et la capacité des employés à apprendre et à désapprendre rapidement.

Cette étape de la transformation du travail marque un point d’inflexion. La courbe de difficulté s’accentue fortement, mais la valeur générée augmente également. À ce stade, les organisations remodèlent leur stratégie, leur gouvernance, leur modèle opérationnel, et leur pile technologique agentique. Des fonctions entières, comme celles liées aux ressources humaines et aux finances, sont repensées avec l’IA comme moteur de création de valeur.

Concrètement, cette étape consiste à passer d’un modèle dans lequel l’IA assiste les employés à un modèle où l’IA crée la valeur principale grâce aux perspectives, aux opérations et aux analyses qu’elle génère. Les humains interprètent l’information et organisent le travail pour obtenir des résultats tangibles. 

À cette étape, l’IA fait partie intégrante du fonctionnement de l’organisation – il ne s’agit plus seulement d’un ensemble de fonctions intégrant l’IA. Une multitude de fonctions sont modelées et orchestrées de façon similaire et, surtout, il y a consensus à l’échelle de l’entreprise quant au fait d’intégrer la main-d’œuvre agentique à la stratégie. Au sommet de l’organisation, une structure centrale définit la stratégie et le cadre, lesquels sont ensuite déployés dans l’ensemble de l’organisation par les différentes fonctions, qui y adhèrent pleinement et disposent des moyens nécessaires pour les mettre en œuvre.

Les organisations disposent désormais d’une stratégie IA bien définie, mais évolutive, ainsi que d’un modèle de gouvernance et d’un cadre d’utilisation responsable. Elles établissent délibérément leurs seuils de risque et leur tolérance à cet égard, et savent dans quels domaines elles chercheront à repousser les limites – et dans lesquels elles s’en abstiendront.

C’est ce qui rend possible la dernière étape de réinvention du travail. Si elles n’intègrent pas l’IA à la base même de leur fonctionnement, les organisations ne peuvent ni explorer de nouvelles sources de valeur ni se positionner efficacement sur différents marchés. 

Finalement, les organisations passent à la dernière étape de la réinvention du travail. L’IA devient alors le pilier du modèle opérationnel de l’entreprise, ce qui permet aux organisations d’explorer de nouvelles activités commerciales et sources de revenus.

Réfléchissez à ce qu’il faut pour pénétrer des secteurs et des marchés entièrement nouveaux, comme le fait pour une entreprise de passer du secteur des logiciels à celui de l’énergie, puis au secteur de l’exploration spatiale. Pour créer de la valeur et croître dans ces secteurs très distincts, les organisations ont besoin d’une fondation solide en matière d’IA ainsi que d’employés dont les compétences transversales leur permettent d’évoluer d’un domaine à l’autre. On voit déjà de nouvelles entreprises bâties selon ce modèle. Pour les organisations établies, le chemin est plus long, mais l’objectif reste le même.

Cette étape ne peut pas être précipitée. Il est difficile de la réussir sans avoir d’abord créé un momentum à partir des étapes précédentes de la réinvention du travail. Certaines organisations ont réussi en mettant en place des équipes qui travaillent à part, en parallèle, indépendamment des activités de base, et qui avancent rapidement. Cela dit, pour la plupart, ce type de reconfiguration du modèle d’affaires basé sur l’agentique exige des assises qui ne peuvent être bâties qu’aux premières étapes de la réinvention du travail.

Les organisations qui n’ont pas encore atteint la troisième ou la quatrième étape ont peu de chance d’obtenir les gains de productivité escomptés. Les efforts requis à chaque étape augmentent considérablement, mais les retombées aussi, à condition d’une bonne exécution.  

L’avenir du travail appartient aux équipes curieuses et à fort potentiel

Les dernières étapes de la réinvention du travail approchent. La question est de savoir si les organisations les franchiront de manière réfléchie ou y seront entraînées par la pression concurrentielle. Quoi qu’il en soit, les organisations qui tendent vers une telle reconfiguration sans toutefois accompagner leurs employés susciteront des préoccupations.

Pour les dirigeants prêts à relever le défi, l’inverse se produira. Si vous obtenez l’adhésion de vos employés, vous gagnerez des travailleurs curieux à fort potentiel, passionnés par leur travail, qui considéreront l’IA comme un moyen de développer davantage leurs capacités au-delà de ce qui était possible auparavant.

Les organisations qui réduisent l’écart entre le déploiement de l’IA et la réinvention du travail obtiendront les résultats escomptés, en plus de créer des environnements de travail favorables à l’épanouissement de leurs équipes.

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Farbod Nassiri

Farbod Nassiri

Associé et leader, Réinventer le travail, PwC Canada

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