Par Jared Spataro – Chief Marketing Officer, AI at Work
Passez du temps aujourd’hui avec n’importe quelle équipe d’ingénierie logicielle et vous observerez quelque chose qui mérite toute votre attention. Ces dernières années, la manière dont les logiciels sont développés a évolué à travers quatre modèles distincts de collaboration entre humains et agents — et ces mêmes modèles commencent désormais à apparaître dans d’autres fonctions de l’entreprise.
- Auteur : vous produisez le travail vous-même, en faisant appel à l’IA lorsque nécessaire — une ligne de code, une phrase, un graphique.
- Éditeur : vous définissez l’intention, et l’IA crée une première version que vous modifiez et approuvez.
- Directeur : vous créez une spécification et déléguez des tâches entières à l’IA, qui les exécute en arrière-plan.
- Orchestrateur : vous concevez un système dans lequel plusieurs agents travaillent en parallèle tout au long d’un workflow, en vous signalant les exceptions et les escalades.
Tous les dirigeants d’entreprise savent que le monde est en train de changer, mais beaucoup moins nombreux sont ceux qui ont une vision claire de ce qu’il faut faire face à cette évolution. Ces quatre modèles constituent le point de départ. Le véritable travail qui attend les dirigeants consiste à repenser le modèle opérationnel de leur entreprise autour de ces modèles de collaboration.
À mesure que l’utilisation des agents augmente, l’implication humaine ne disparaît pas — elle change de forme. Ce qui diminue, c’est la part du travail tactique, étape par étape, que les humains réalisent eux-mêmes. Ce qui augmente, en revanche, c’est le besoin pour les humains de fixer la direction, de définir les standards et d’évaluer les résultats.
En définitive, l’objectif n’est pas de faire passer chaque tâche et chaque processus métier au quatrième modèle. Il revient plutôt aux dirigeants d’aider leurs organisations à clarifier quels workstreams correspondent au bon modèle de collaboration. C’est ainsi que se dessine la Frontier Firm : elle se définit par la manière dont les dirigeants conçoivent délibérément le travail à travers les fonctions, en alignant le niveau d’implication humaine sur le résultat attendu.
Ce que montrent les données
Notre étude Work Trend Index 2026 confirme cette évolution à travers les rôles et les secteurs. Nous avons analysé des billions de signaux de productivité anonymisés issus de Microsoft 365 et interrogé 20 000 travailleurs utilisant l’IA dans dix pays. Nous avons également échangé avec des expert·es de premier plan en IA, travail et psychologie organisationnelle afin de mieux comprendre les enseignements tirés des données et la direction que prend cette transformation. La conclusion est cohérente : la contrainte n’est plus ce que les personnes peuvent faire, mais la manière dont le travail est structuré autour d’elles.
- L’IA renforce le potentiel individuel. Une analyse préservant la confidentialité de plus de 100 000 conversations dans Microsoft 365 Copilot montre que 49 % de toutes les conversations soutiennent le travail cognitif — en aidant les collaborateurs à analyser des informations, résoudre des problèmes, évaluer et réfléchir de manière créative. Cette évolution est déjà visible dans les résultats : 58 % des utilisateurs d’IA déclarent produire aujourd’hui un travail qu’ils n’auraient pas pu réaliser il y a un an. Ce chiffre atteint 80 % chez les Frontier Professionals, les utilisateurs d’IA les plus avancés de notre étude. Par ailleurs, lorsque les utilisateurs d’IA ont été interrogés sur les compétences humaines les plus importantes à mesure que l’IA prend en charge davantage de travail, deux compétences arrivent en tête : le contrôle qualité des résultats produits par l’IA (50 %) et l’esprit critique — c’est-à-dire la capacité à analyser objectivement l’information et à formuler un jugement raisonné (46 %).
- Le paradoxe de la transformation. Nous observons l’émergence d’un point de tension au sein des organisations, là où la pression de la performance entre en collision avec l’impératif de transformation. 65 % des utilisateurs d’IA interrogés craignent de prendre du retard s’ils n’utilisent pas l’IA pour s’adapter rapidement, tandis que 45 % déclarent qu’il leur semble plus sûr de se concentrer sur les objectifs actuels plutôt que de repenser le travail avec l’IA. Et seuls 13 % des travailleurs indiquent être récompensés pour avoir réinventé le travail avec l’IA, même lorsque les résultats ne sont pas atteints. Les mêmes forces qui accélèrent l’adoption de l’IA la freinent également.
- Chaque organisation est un système d’apprentissage. Nos résultats montrent que les facteurs organisationnels tels que la culture, le soutien des managers et les pratiques de gestion des talents représentent plus de deux fois l’impact de l’IA par rapport aux facteurs individuels comme l’état d’esprit et le comportement (67 % contre 32 %). Plus précisément, les résultats soulignent l’importance d’un environnement prêt pour l’IA : une culture qui considère l’IA comme un avantage stratégique et encourage l’expérimentation, des managers qui donnent l’exemple et encouragent l’utilisation de l’IA, ainsi que des pratiques de gestion des talents qui développent les compétences et créent l’espace nécessaire pour les appliquer. La vraie question n’est pas de savoir si les personnes disposent des bonnes compétences, mais si l’organisation est conçue pour les libérer.
Les entreprises qui construisent aujourd’hui un nouveau modèle opérationnel ne se contenteront pas d’aller plus vite à court terme. Elles bâtiront quelque chose de plus durable, se préparant à créer de la valeur de manières que nous ne pouvons pas encore imaginer : une organisation qui apprend plus vite que ses concurrents, qui accumule sa propre intelligence et qui devient plus difficile à rattraper à chaque cycle.
Pour une analyse plus approfondie, consultez le Work Trend Index Report 2026.
Permettre la Frontier Firm avec Copilot Cowork — désormais mobile, extensible et prêt pour l’entreprise
Aucun système organisationnel ne peut passer à l’échelle sans une infrastructure qui rassemble les personnes et les agents dans un même flux de travail, avec des données connectées et la capacité de gérer et de gouverner l’ensemble. Microsoft 365 Copilot est conçu précisément pour cela.
Aujourd’hui, nous enrichissons Copilot Cowork de nouvelles fonctionnalités destinées aux clients Frontier, afin d’aider les organisations à passer de tâches d’IA isolées à un travail coordonné en plusieurs étapes. Cowork permet aux personnes de définir des résultats et de déléguer du travail à travers les applications, les systèmes métier et les données, avec une exécution qui reste orientée et contrôlée de bout en bout.
Cette mise à jour introduit Copilot Cowork Mobile pour iOS et Android, ainsi qu’un écosystème de plugins en pleine expansion pour Cowork, permettant d’intégrer davantage d’outils et de données d’une organisation à ces expériences. Cela inclut des plugins natifs pour les services Microsoft tels que Dynamics 365 et Fabric, ainsi que des intégrations partenaires disponibles dans les prochaines semaines, notamment LSEG (London Stock Exchange Group), Miro, monday.com, S&P Global Energy et d’autres. Les organisations peuvent également développer des plugins personnalisés afin de transformer leurs propres workflows et expertises en processus réutilisables et évolutifs. Par ailleurs, une première vague de connecteurs Copilot fédérés dans Researcher et Microsoft 365 Copilot Chat est disponible dès aujourd’hui de manière générale, avec des partenaires tels que HubSpot, LSEG (London Stock Exchange Group), Moody’s, Notion et d’autres.
Ensemble, ces mises à jour font évoluer Copilot Cowork d’un assistant orienté tâches vers une plateforme extensible qui aide à orchestrer le travail à travers les systèmes Microsoft et tiers. Grâce à la gestion et à la gouvernance via Microsoft Agent 365, les organisations peuvent déployer et faire évoluer des agents dans des fonctions métier clés telles que la vente, le service et les opérations.
Pour en savoir plus sur ces innovations produit : Microsoft 365 blog.
L’IA n’est plus une expérimentation. C’est un défi d’exécution. Les collaborateurs travaillent déjà selon ces quatre modèles. La question ouverte pour chaque équipe dirigeante est de savoir si elle peut rattraper son retard. L’accès à l’IA ne constituera plus un avantage pendant très longtemps. La manière dont le travail est conçu autour de l’IA, elle, le sera.