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Ralentissement économique, tensions géopolitiques, incertitude, pression sur les marges, baisse de rentabilité… l’heure est à la sobriété dans les entreprises, avec une tendance marquée à la rationalisation. Cette tendance peine cependant à se concrétiser : 96 % des entreprises placent l’excellence opérationnelle dans leur plan stratégique à 3 ans, mais 53 % en sont encore au stade du pilote et patientent avant de passer à l’échelle (1).
Autre point de prudence : si les approches classiques d’optimisation des dépenses dans une démarche de performance opérationnelle apportent un bénéfice à court terme, leurs effets s’estompent rapidement, réduisant la capacité des entreprises à réinvestir l’innovation et la croissance à long terme (2).
L’enjeu est fort : les entreprises ont besoin en contexte contraint de maîtriser leur trajectoire budgétaire, et de sécuriser l’efficience de leur modèle opérationnel. Les injonctions le sont également : accroître la performance en recherchant à la fois l’optimisation et les gains d’efficacité ; réduire les coûts sans sacrifier l’humain, en privilégiant des projets à isopérimètre.
Pour dépasser les limites des approches classiques, les apports de l’intelligence artificielle en matière de performance opérationnelle doivent être étudiés en priorité. L’intelligence artificielle offre en effet un potentiel considérable pour optimiser les opérations, améliorer l’efficacité et la qualité de service, réduire les coûts et stimuler l’innovation.
Concrètement, l’intelligence artificielle peut constituer un levier d’efficacité à plusieurs niveaux :
• Organisation : réallocation des ressources sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, et réallocation de ressources vers les équipes et activités pertinentes, offshoring, nearshoring ;
• Processus : suppression des tâches redondantes par l’automatisation, la standardisation et la simplification de processus ;
• Outils : meilleure intégration des écosystèmes digitaux et introduction de l’IA.
Dans ce contexte, les projections sur l’impact de l’IA à l’échelle mondiale donnent la mesure du changement à venir. Repenser la performance avec l’IA pourrait ainsi augmenter la productivité mondiale de plus de 40 % d’ici à 2030 (3) et de 20 % en France d’ici à 2035 (4).
Libérer du temps en automatisant les tâches répétitives
Dans un contexte où chaque ressource compte, l’automatisation permet de recentrer les efforts humains sur des activités à plus forte valeur ajoutée, libérer du temps, réduire les coûts récurrents et augmenter la qualité de services. En 2024, 60 % des entreprises avaient déjà adopté une forme d’automatisation avec en moyenne une baisse de 22 % de leurs coûts opérationnels, tout en libérant du temps pour des activités à plus forte valeur ajoutée (5).
Les entreprises commencent souvent par des agents conversationnels basés sur des modèles de langage (LLM), capables de traiter des demandes simples mais limités par l’absence de mémoire et de planification. Ces assistants passifs offrent une première couche d’automatisation utile, mais insuffisante pour optimiser des processus métiers complexes. L’approche basée sur les connaissances, en revanche, permet aux agents d’exploiter des bases internes structurées pour raisonner et répondre à des requêtes plus élaborées. Ce niveau d’automatisation, bien que non autonome, favorise une réorganisation intelligente des tâches et une meilleure allocation des ressources, contribuant ainsi à une trajectoire budgétaire maîtrisée et durable.
Ce type d’automatisation se traduit déjà par des cas d’usage concrets dans les entreprises, permettant des gains de temps significatifs et une meilleure allocation des ressources : rédaction automatisée réduisant la gestion administrative, synthèse de données complexes facilitant la prise de décision, chat bots RH répondant instantanément aux demandes courantes – comme MAIA dans le Groupe BPCE –, et bien d’autres…
Augmenter l’efficacité grâce à des outils intelligents
L’essor des LLM ouvre également une nouvelle ère : celle des workflows intelligents et des agents autonomes, capable de tâches complexes et spécialisées. Les LLM ne se résument pas à l’automatisation de tâches simples : dans un environnement suffisamment mature, ils permettent de bâtir de véritables écosystèmes d’agents intelligents, capables de coopérer, d’apprendre et d’enchaîner des opérations complexes. À mesure que leur fiabilité progresse, ces agents s’approchent d’une autonomie quasi complète, où l’humain devient davantage superviseur que réalisateur.
Le potentiel de ces agents est considérable. Selon une étude récente de McKinsey, l’automatisation intelligente et l’IA générative pourrait générer jusqu’à 4 400 milliards de dollars (6) de valeur par an dans le monde, essentiellement par la rationalisation des processus et la réduction des inefficacités. Chez Equinix, l’agent autonome E-Bot, intégré à Microsoft Teams, traite les tickets IT avec 96 % de fiabilité en 30 secondes contre près de 5 heures auparavant, réduisant de 33 % les délais de résolution et libérant du temps au sein des équipes pour traiter les cas complexes.
D’autres exemples traduisent des cas d’usage de l’IA au service de la performance. Un acteur majeur du secteur de l’énergie est parvenu à doubler le chiffre d’affaires de son activité dédiée aux déchets dangereux, passant de 1 à 2 milliards de dollars, en s’appuyant sur deux leviers complémentaires : l’IA pour transformer ses opérations et l’industrialisation de ses fusions-acquisitions. Sur le terrain, l’introduction de solutions intelligentes a permis de rationaliser la gestion des déchets dans 1 300 sites aux États-Unis. L’entreprise optimise désormais la répartition des déchets, réduisant ses coûts de 11 % par an, soit près d’un million de dollars d’économies. Un système intelligent d’alimentation des incinérateurs a, quant à lui, permis de réduire la consommation de gaz tout en garantissant la conformité aux normes environnementales.
Lorsqu’elle est pensée comme un catalyseur d’efficacité et de croissance, l’IA peut donc transformer un secteur exigeant, en conjuguant performance immédiate et expansion durable.
Optimiser la performance grâce à l’IA tout en préservant l’humain
Reste une question essentielle : comment faire pour que l’IA ne soit pas un substitut à l’humain mais un outil pour l’augmenter ? Matthieu Courtecuisse alerte sur son impact déjà visible sur l’emploi aux États-Unis, où l’intelligence artificielle bouleverse les métiers et le marché du travail (7). Face à l’essor des entreprises “natives de l’IA”, les dirigeants se heurtent à un nouveau mantra “si vous augmentez vos-effectifs, vous êtes perdants”. Ce nouveau paradigme est poussé par l’industrie technologique américaine, qui finance de plus en plus de start-ups natives de l’IA qui emploient le moins de personnes possibles. En conséquence, les entreprises du secteur sont poussées à réduire leurs effectifs de 30 % par an dans les domaines du codage et du service à la clientèle, et bientôt dans toutes les fonctions, face à des programmes d’adoption “hyper-agressifs » de l’IA. Le choc provoqué par l’IA générative sera comparable à celui de l’ubérisation, et on anticipe d’ores et déjà l’émergence du concept de “travailleur indépendant augmenté” par l’IA et les agents IA.
Le rôle de l’IA doit en premier lieu permettre aux collaborateurs de se décharger des tâches répétitives et chronophages afin de transférer l’effort humain vers des activités plus stratégiques et gratifiantes, et sur ce qui fait sa valeur ajoutée : le sens, la créativité, la relation…
Par ailleurs, trop confier de taches à la machine comporte des risques. L’exemple d’Amazon, qui avait testé un système de recrutement automatisé pénalisant inconsciemment les candidatures féminines, rappelle combien les biais d’IA peuvent être dangereux lorsqu’ils ne sont pas surveillés. Loin de se corriger, les IA continuent d’induire en erreur et d’inventer quand elles n’ont pas la réponse, comme l’ont démontré de récentes études sur les hallucinations et les erreurs en hausse chez les principaux LLM utilisés. La vigilance humaine reste donc indispensable, notamment pour les décisions impliquant des enjeux éthiques, humains ou sociaux dans des démarches de performance opérationnelle.
La véritable performance se mesurera dans la capacité des entreprises à faire coexister – dans leurs démarches de performance opérationnelle – innovation technologique et capital humain, pour bâtir des organisations à la fois plus efficaces, éthiques et humaines.
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(1) Excellence opérationnelle, un levier de modernisation de l’outil productif, PWC, 2022
(2) Reduce Costs or Grow? Successful Transformations Achieve Both, BCG, 2025
(3) AI could increase corporate profits by $4.4 trillion a year, according to new research, McKinsey Global Institute, 2023
(4) Pourquoi l’intelligence artificielle représente le futur de la croissance, Accenture and Frontier Economics
(5) Statistiques sur l’automatisation 2025 : Données sectorielles et analyses de marché, Thunderbit
(6) McKinsey, Economic potential of generative AI, 2023
(7) “AI and the Transformation of Employment: an American Tale”, Matthieu Courtecuisse, Les Echos, 2025