Shadow AI : les salariés ont-ils compris avant leurs dirigeants où se trouvent les vrais gains de productivité ?

Les salariés utilisent parfois l'IA sans autorisation pour contourner des outils inadaptés. Et si ces usages révélaient surtout ce qui complique inutilement leur travail?

Deux professionnels sur trois constatent des usages non encadrés de l’intelligence artificielle dans leur entreprise. Ce chiffre, issu du baromètre Forvis Mazars–ESSCA publié le 1er octobre 2026, devrait retenir l'attention des dirigeants. Pas uniquement pour les risques qu'il révèle. Il pose une question méritant d’être examinée : pourquoi tant de salariés préfèrent-ils chercher leurs propres solutions plutôt que d’utiliser celles que leur employeur met à leur disposition ?

On appelle cela le "Shadow AI". Derrière cette expression se cache une pratique assez banale: utiliser ChatGPT ou un autre outil d'intelligence artificielle sans passer par les circuits de validation de l'entreprise.

Les directions informatiques y voient, à juste titre, un risque. Des données confidentielles peuvent se retrouver exposées, des résultats inexacts circuler sans vérification, des informations sensibles être confiées à des fournisseurs externes. Le sujet mérite des règles claires.

Seulement voilà: en concentrant toute leur attention sur les risques, les entreprises pourraient bien passer à côté d'un enseignement autrement plus utile.

Des outils officiels qui compliquent parfois le travail

Il suffit de s'intéresser au quotidien d'un service client pour comprendre le problème. Un conseiller doit retrouver l'historique d'une demande dans un premier logiciel, consulter une procédure dans une base de connaissances, vérifier une information dans l’ERP, puis rédiger sa réponse. Un enchaînement qui peut prendre plusieurs minutes, sans apporter la moindre valeur au client.

Que se passe-t-il si ce conseiller découvre qu'un outil d'IA peut lui faire gagner du temps? Il sera naturellement tenté de l'utiliser, même si son entreprise ne l'a pas prévu.

Le phénomène ne concerne pas seulement les centres de relation client. Les responsables opérationnels connaissent bien ces tableaux Excel qui circulent entre services, ces reportings que chacun reconstruit à sa manière, ces validations dont personne ne sait vraiment expliquer l'utilité. Le travail finit par s'organiser autour des contraintes des systèmes plutôt qu'autour de ce qu'il faut produire.

Bien entendu, rien ne prouve que tous les usages clandestins de l'IA répondent à de telles difficultés. Certains relèvent de la curiosité ou de la simple commodité. Mais lorsqu'un collaborateur prend l'initiative de contourner son environnement de travail pour accomplir une tâche plus facilement, il y a probablement quelque chose à examiner. L'entreprise aurait tort de se priver de cette information.

Les petites pertes de temps dont personne ne parle

On parle beaucoup de productivité, généralement sous l'angle du coût du travail, de l'automatisation ou des investissements. On parle moins de ce que les organisations font perdre, chaque jour, à leurs propres équipes.

Prenons une entreprise de 500 personnes. Dix minutes perdues quotidiennement par salarié représentent, sur 220 jours travaillés, plus de 18 000 heures par an. Évidemment, ces heures ne pourraient pas toutes être récupérées ni converties directement en économies. Mais l'ordre de grandeur donne matière à réflexion.

Une information recherchée plusieurs fois, un dossier renvoyé au mauvais service, une demande traitée deux fois: ce sont autant d'activités qui mobilisent des ressources sans améliorer le résultat.

Ces inefficacités ont une particularité: elles finissent par devenir normales. Les salariés s'y habituent. Les managers composent avec elles. Et comme elles ne figurent pas toujours dans les tableaux de bord, elles échappent souvent aux décisions d’investissement. Puis arrive un outil capable de supprimer une partie de ces contraintes en quelques secondes. Faut-il s'étonner qu'il soit adopté?

La question mérite d'autant plus d'être posée que, selon le baromètre Forvis Mazars–ESSCA, 58% des répondants indiquent que leur entreprise prévoit d'augmenter ses investissements dans l'IA. Or, avant d'ajouter de nouvelles technologies, peut-être faudrait-il regarder de plus près ce que les collaborateurs cherchent déjà à corriger.

Gagner du temps n'est pas toujours gagner en performance

Il existe une confusion tenace entre rapidité d'exécution et amélioration de la performance.

Imaginons qu'un service utilise l'IA pour réduire de moitié le temps consacré à préparer ses rapports mensuels. Le résultat paraît excellent. Mais si ces rapports ne sont presque jamais exploités, le véritable progrès consisterait à s'interroger sur leur utilité, pas à les produire plus vite.

Même raisonnement dans la relation client. Une entreprise peut réduire son temps moyen de traitement grâce à l'IA et constater, quelques semaines plus tard, une hausse des réclamations. Les conseillers répondent plus rapidement, mais les clients doivent rappeler pour obtenir une solution.

Sur le papier, un indicateur s'améliore. Dans les faits, l'entreprise travaille davantage pour un résultat moins satisfaisant. C'est l'un des pièges de l'automatisation: elle peut rendre une activité plus efficace sans que cette activité soit réellement utile.

Pour évaluer les bénéfices de l'IA, il faut donc regarder ce qui se passe après son utilisation. La demande a-t-elle été résolue? Le dossier a-t-il nécessité une nouvelle intervention? Le client a-t-il dû reprendre contact? Le temps économisé à une étape a-t-il simplement été perdu ailleurs?

Ces questions sont moins séduisantes qu'une démonstration technologique. Elles sont pourtant beaucoup plus proches de la réalité économique d'une entreprise.

Le Shadow AI, une occasion de revoir les méthodes de travail

La réponse serait-elle de laisser chaque collaborateur choisir librement ses outils? Certainement pas. Les risques sur les données, les obligations réglementaires et la nécessité de disposer d'informations fiables imposent un cadre.

Mais entre l'interdiction générale et le laisser-faire, il reste de la place pour une politique plus intelligente. Pourquoi ne pas demander aux équipes quelles tâches elles ont cherché à simplifier avec l'IA? Quels outils leur manquent? Quelles procédures les ralentissent? Les réponses permettraient de distinguer les initiatives réellement utiles des pratiques dangereuses ou sans intérêt.

Une entreprise pourrait découvrir, par exemple, que plusieurs équipes passent chaque semaine des heures à reconstituer les mêmes informations. Plutôt que d'acheter immédiatement un assistant supplémentaire, elle pourrait commencer par revoir la circulation de ces données.

Ailleurs, l'IA sera effectivement la bonne solution. L'important est de ne pas décider de la réponse avant d'avoir compris le problème. Cette démarche exige de faire travailler ensemble les responsables des opérations et les équipes informatiques. Les premiers connaissent les difficultés quotidiennes, les secondes peuvent évaluer les solutions et les risques. Encore faut-il que leurs échanges ne se limitent pas à un arbitrage budgétaire ou à une validation technique.

Il faudra aussi accepter de supprimer certaines tâches, et pas seulement de les automatiser. C'est souvent la partie la plus délicate: remettre en cause un processus implique parfois de questionner les habitudes, les responsabilités et les indicateurs sur lesquels les managers sont évalués.

Un sujet de direction générale, pas seulement d'informatique

Le Shadow AI ne dit pas à lui seul si une entreprise est bien ou mal organisée. Il ne garantit pas davantage que les solutions improvisées par les salariés soient efficaces. En revanche, son ampleur devrait inciter les directions générales à s'intéresser à ce qui motive ces pratiques.

Pendant des années, les entreprises ont investi dans des systèmes destinés à standardiser les opérations, contrôler les activités et faciliter le pilotage. Ces investissements ont apporté des progrès considérables. Ils ont aussi, dans certains cas, multiplié les étapes, les interfaces et les contraintes administratives.

L'IA remet ce modèle sous tension. Un salarié découvre qu'il peut accomplir en quelques minutes ce qui lui prenait auparavant une heure. Son premier réflexe n'est pas nécessairement de questionner la gouvernance informatique. Il se demande pourquoi son travail était aussi compliqué.

C'est peut-être là que se trouve l'enseignement le plus intéressant du Shadow AI.

Plutôt que de chercher uniquement à reprendre le contrôle sur les outils utilisés, les dirigeants devraient se demander ce que ces usages leur apprennent sur le fonctionnement réel de leur entreprise.

Car le risque n'est pas seulement de voir les salariés utiliser des technologies non autorisées. Il est aussi de continuer à investir dans l'IA sans toucher aux lourdeurs qui freinent la productivité, renchérissent les opérations et compliquent la vie des clients.

À quoi bon disposer des technologies les plus avancées si l'on continue à faire travailler ses équipes selon des méthodes qui n'ont plus de raison d'être?