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Que faut-il pour que l’IA produise vraiment la productivité attendue ?
23 FÉVRIER 2026
En 1987, Robert Solow écrivait qu'on voyait l'informatique partout, sauf dans les statistiques de productivité. Quarante ans plus tard, la même phrase semble s'appliquer à l'IA générative — mot pour mot.

Une étude du CEPR (Centre for Economic Policy Research) publiée le 17 février 2026 sur 12 000 entreprises européennes vient de le confirmer avec une précision qui donnera matière à réfléchir aux professionnels de formation : l'IA augmente la productivité du travail de 4 % en moyenne dans l'UE. Cela dit, à la condition explicitement mentionnée d'investir dans le capital humain ; à défaut, on ne mesure pas de gain. Le paradoxe de Solow (on y reviendra) n'est donc pas une fatalité technologique ; il se nourrit notamment d'un manque de formation. Ce que l'on peut d'ores et déjà constater dans la plupart des entreprises françaises.

Le paradoxe, mode d'emploi

Solow n'avait pas tort sur les ordinateurs. Il avait raison trop tôt. La productivité a fini par décoller — une décennie après le déploiement massif des PC, quand les organisations ont reconfiguré leurs processus, formé leurs collaborateurs, réorganisé le travail autour des outils. La technologie seule n'avait rien produit ; l'intégration organisationnelle avait fini par produire les résultats escompté. L'IA générative reproduit la séquence à l'identique, avec une accélération qui rend l'attente plus coûteuse. Une enquête ManpowerGroup publiée simultanément à l'étude du CEPR mesure le phénomène en temps réel : l'utilisation régulière de l'IA par les collaborateurs a progressé de 13 % en 2025 ; dans le même temps, leur confiance dans l'utilité de ces outils a chuté de 18 %. On utilise sans transformer. On déploie sans former. Le paradoxe est en cours de constitution.

Ce que le CEPR dit sans le dire

L'étude identifie deux conditions de captation des gains : la taille de l'entreprise et la capacité à intégrer l'IA « à travers des investissements dans les actifs intangibles et le capital humain ». Les grandes entreprises en tirent davantage de bénéfices, non parce qu'elles ont plus d'IA, mais parce que leur capacité organisationnelle pour l'absorber est largement supérieure. Les petites et moyennes entreprises qui n'ont pas construit cette capacité n'observent pas de gains significatifs. La technologie est identique. La différence est ailleurs, elle réside dans le capital humain. Ce que les responsables formation reconnaissent immédiatement : des compétences construites, des usages réels installés, des pratiques de travail reconfigurées. Le résultat est sans appel : les 4 % de gain moyen masquent un écart considérable entre les entreprises qui ont préparé leur organisation et celles qui ont seulement ouvert un accès. L'étude du CEPR ne prescrit rien en matière de formation. Elle en décrit pourtant l'effet avec une rigueur causale que peu d'études RH atteignent — et elle le fait sur des données européennes, ce qui rend le résultat difficilement contestable pour les décideurs français.

L'adoption sans formation ?

Bpifrance Le Lab documentait le paradoxe avant même qu'il soit nommé : fin 2024, plus d'une PME française sur deux était sans stratégie IA. Parmi celles qui avaient commencé à déployer des outils, 43 % n'utilisaient toujours pas l'analyse de données pour piloter leur activité (leur déploiement de l'IA générative se faisait sur un socle numérique inexistant). On pouvait s’y attendre : des usages de surface, un manque de confiance qui s'installe, une productivité invisible dans les chiffres. Soit la structure exacte du paradoxe de Solow ! Les ordinateurs faisaient des rapports de plus en plus détaillés que personne ne lisait ; les outils IA produisent des synthèses toujours plus fluides que personne n'intègre dans ses décisions. L'outil tourne. Le travail ne change pas. La productivité ne bouge pas. Il suffira alors de quelques trimestres pour que les directions générales en concluent que l'IA n'a pas tenu ses promesses — sans jamais avoir financé ce qui aurait permis qu'elle les tienne.

Trois décisions immédiates pour les services formation

Passer le gué ne demande pas d'attendre que les économistes publient leurs preuves définitives. Trois décisions peuvent être prises dès aujourd’hui par les services formation. D’abord, distinguer le déploiement de l'adoption. Déployer un outil, c'est ouvrir un accès ; l'adoption est un processus de transformation des pratiques qui prend du temps, exige de l'accompagnement et doit être mesuré — sans ce distinguo, les budgets vont aux licences, pas aux compétences. Ensuite, ancrer les usages dans les métiers réels. Les gains documentés par les études — 40 % en consulting, 55 % en développement logiciel, 14 % en service client — sont des gains sur des tâches spécifiques, dans des contextes précis ; la formation générique à l'IA ne produit rien de mesurable, la formation à l'usage dans le poste produit les gains que le CEPR observe. Enfin, plus structurant, construire une mesure. Ce que le paradoxe de Solow a caché pendant une décennie, c'est l'absence d'indicateurs intermédiaires entre le déploiement technologique et la croissance macroéconomique ; la fonction formation dispose d'un levier que les économistes n'ont pas — elle peut mesurer les usages, la confiance, la transformation des pratiques, avant que le PIB daigne bouger. C'est précisément là que se joue le passage du gain individuel au gain organisationnel ; c'est là que la productivité micro devient, ou ne devient pas, de la croissance.

Source : CEPR / Aldasoro et al.Fortune / ManpowerGroup — Bpifrance Le Lab, enquête IA auprès de 1 209 dirigeants de PME, décembre 2024.

Par la rédaction d'e-learning Letter

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