Si l’intelligence artificielle permet demain de produire autant en moins de temps, faudra-t-il produire toujours davantage ? Ou transformer ses gains de productivité en temps libre, en emplois et en économies d’énergie pour compenser une partie de son empreinte environnementale ?

Nous sommes peut-être en train de commettre une étrange erreur historique. Nous introduisons dans les entreprises une technologie présentée comme capable d’automatiser des tâches, de faire gagner des heures de travail et d’augmenter considérablement la productivité. Mais nous continuons à organiser le travail selon une logique héritée du siècle précédent : cinq jours par semaine, autour de 35 ou 40 heures, avec des millions de déplacements quotidiens entre domicile et lieu de travail. Comme si l’intelligence artificielle devait tout changer, sauf notre temps de travail.

La contradiction pourrait devenir de plus en plus difficile à tenir. Si l’IA permet réellement de produire autant avec moins de travail humain, il faudra décider ce que nous faisons du temps économisé. Produire davantage ? Réduire les effectifs ? Augmenter les profits ? Ou récupérer une partie de ces gains sous forme de temps libre ? La semaine de 32 heures pourrait alors cesser d’apparaître comme une vieille revendication sociale pour devenir une question étonnamment moderne.

L’IA commence déjà à économiser du travail

Il devient difficile de considérer l’intelligence artificielle comme un phénomène marginal dans l’entreprise. En France, 47 % des salariés du privé déclaraient en 2026 utiliser l’IA générative dans leur travail, même si seulement 24 % y avaient recours au moins une fois par semaine et 7 % presque quotidiennement (1).

Surtout, les premières expériences menées en situation réelle commencent à mesurer ce que ces outils peuvent effectivement changer. Trois essais conduits auprès de 4 867 développeurs travaillant notamment chez Microsoft et Accenture ont mesuré une augmentation moyenne de 26 % du nombre de tâches réalisées chez ceux auxquels un assistant de programmation fondé sur l’IA avait été fourni. Les gains étaient particulièrement importants chez les développeurs les moins expérimentés (2).

Une autre expérimentation, menée auprès de 7 137 travailleurs du savoir dans 66 entreprises, aboutit à un résultat différent mais tout aussi intéressant. Parmi les salariés auxquels l’outil avait été fourni et qui l’utilisaient effectivement, le temps consacré aux courriels avait diminué d’environ deux heures par semaine dans la seconde moitié de l’expérience. Ils travaillaient également moins en dehors de leurs horaires habituels (3).

Il serait évidemment abusif d’en conclure que l’IA augmente de 26 % la productivité de tous les salariés ou qu’elle fait déjà gagner deux heures à chacun. Ses effets varient considérablement selon les métiers, les tâches et la manière dont elle est utilisée. L’Organisation internationale du travail, dans une synthèse publiée en juin 2026, juge les gains de productivité réels mais encore inégaux et parfois difficiles à vérifier. Les quelques pourcents de temps de travail économisés que déclarent les salariés ne se retrouvent pas encore clairement dans la production, les salaires ou l’emploi (4). Un paradoxe apparaît néanmoins : l’IA commence à économiser du travail sans réduire réellement notre temps de travail.

Mais alors, où passent les heures gagnées ? La réponse est assez simple : elles ne disparaissent pas. Imaginons une tâche qui demandait hier quatre heures et qui peut désormais être accomplie en trois grâce à l’IA. L’entreprise peut utiliser l’heure restante pour demander au salarié d’effectuer une autre tâche. Elle peut augmenter sa production avec les mêmes effectifs. Elle peut, à terme, réduire ses besoins de main-d’œuvre. Elle peut transformer le gain de productivité en marge supplémentaire. Elle peut aussi rendre une partie de cette heure au salarié. 

La technologie ne décide pas entre ces solutions. C’est pourtant ce choix qui déterminera en grande partie les conséquences sociales de l’IA. Car si chaque minute économisée est immédiatement remplacée par une nouvelle tâche, nous risquons d’aboutir à un paradoxe : inventer des machines capables de nous faire gagner du temps afin de pouvoir travailler davantage pendant exactement la même durée.

Pour l’instant, c’est largement ce qui semble se produire. L’OIT constate que les gains de temps mesurés ou déclarés ne se traduisent pas encore par une diminution équivalente de la durée du travail (4). Mais que se passera-t-il si ces gains continuent d’augmenter ?

Les 32 heures changent alors de nature

Passer de 35 à 32 heures représente une diminution de 8,6 % du temps de travail hebdomadaire. Rien ne permet aujourd’hui d’affirmer que l’IA génère déjà un tel gain à l’échelle de l’économie. Dans certains métiers et pour certaines tâches, les gains mesurés sont cependant beaucoup plus importants. Cela change la manière de poser la question des 32 heures.

Il ne s’agit plus seulement de demander si les entreprises peuvent supporter le coût d’une nouvelle réduction collective du temps de travail. Il devient possible de se demander si une partie des gains de productivité technologiques pourrait être restituée aux salariés sous forme de temps. Des expériences conduites indépendamment de l’IA montrent d’ailleurs qu’une réduction réelle du temps travaillé ne provoque pas nécessairement une baisse proportionnelle de l’activité.

Au Royaume-Uni, 61 organisations ont expérimenté en 2022 une diminution de 20 % du temps de travail pendant six mois, sans réduction de salaire. Les revenus des 23 entreprises ayant fourni des données comparables ont peu évolué, progressant même de 1,4 % en moyenne pendant l’expérimentation. Les chercheurs ont surtout constaté une baisse de 65 % des jours d’arrêt maladie et de 57 % des départs de salariés. À son terme, 56 organisations sur 61 avaient décidé de poursuivre le dispositif au moins temporairement (5).

Cela ne démontre évidemment pas que toute l’économie peut passer demain aux 32 heures sans difficulté. Les entreprises participantes étaient volontaires et certains secteurs se prêtent beaucoup mieux que d’autres à une réorganisation du travail. Mais l’expérience établit au moins une chose : le nombre d’heures passées au travail et la quantité produite ne sont pas toujours strictement proportionnels.

Un infirmier ne se remplace pas par un prompt

C’est aussi la principale limite d’une réduction uniforme du temps de travail. Un juriste peut accélérer certaines recherches documentaires. Un développeur peut automatiser une partie de son travail. Un comptable peut déléguer certaines opérations répétitives. Un salarié administratif peut produire plus rapidement une synthèse.

Mais une aide-soignante ne peut pas prendre en charge deux personnes dépendantes simultanément parce qu’une IA lui fait gagner vingt minutes sur son travail administratif. Un conducteur ne peut pas conduire deux autobus. Un professeur ne peut pas remplacer une heure devant ses élèves par vingt minutes de calcul informatique. Les gains de l’IA seront donc extrêmement inégaux.

Cela signifie que les 32 heures ne peuvent probablement pas être conçues comme une réduction uniforme dont l’IA assurerait miraculeusement le financement. Dans les activités nécessitant une présence humaine continue, travailler moins sans réduire le service suppose davantage de personnel. Le précédent des 35 heures avait déjà montré que les effets d’une réduction collective du temps de travail diffèrent fortement selon les secteurs, les possibilités de réorganisation, les gains de productivité et les besoins d’embauche.

L’IA ajoute cependant une donnée nouvelle. Dans les activités où elle permet effectivement d’accomplir le même travail en moins de temps, une partie du gain de productivité pourrait être transformée en réduction du temps travaillé plutôt qu’en augmentation de la production. Il ne s’agirait donc pas de demander aux salariés de financer leur propre temps libre par une diminution ou une stagnation de leur rémunération, mais de leur restituer une partie du temps que les gains de productivité permettent d’économiser.

Et si travailler moins permettait aussi de consommer moins ?

Cette transformation aurait également une conséquence rarement intégrée au débat : son impact environnemental. Car l’intelligence artificielle a elle-même un coût. Les centres de données nécessaires à son développement et à son utilisation consomment de l’électricité, nécessitent des équipements et des infrastructures et peuvent mobiliser d’importantes ressources en eau. Utiliser toujours davantage d’énergie pour rendre notre économie plus productive ne constitue donc pas spontanément un progrès écologique. Mais cela rend précisément plus intéressante la question de l’utilisation de cette productivité.

Si l’IA sert uniquement à produire davantage, sa consommation énergétique vient s’ajouter à celle d’une économie dont elle accélère encore l’activité. Si elle permet au contraire de produire une quantité comparable de biens et de services avec moins de travail humain, une partie de son coût environnemental peut être mise en regard des consommations évitées ailleurs.

Le premier gain possible concerne les déplacements. Une véritable semaine de quatre jours peut supprimer un aller-retour domicile-travail hebdomadaire pour les salariés concernés. Les travaux de l’Agence internationale de l’énergie consacrés au télétravail fournissent un ordre de grandeur intéressant, même s’il s’agit d’une situation différente. Si toutes les personnes dont l’emploi le permettait travaillaient depuis leur domicile une journée par semaine, l’AIE estime que les économies de transport, après prise en compte de la consommation énergétique supplémentaire des logements, permettraient d’éviter environ 24 millions de tonnes de CO₂ par an dans le monde (6).

La réduction du temps de travail pourrait également diminuer certaines consommations des bâtiments professionnels, à condition que les locaux soient effectivement fermés pendant la journée libérée. Mais rien n’est automatique. Certains bureaux resteraient occupés, les transports collectifs continueraient à fonctionner et le chauffage ou la climatisation des logements pourraient augmenter. Surtout, le temps libre supplémentaire peut lui-même être consacré à des activités fortement carbonées. Les 32 heures ne constituent donc pas en elles-mêmes une politique climatique.

Ne pas transformer toute productivité en croissance

L’effet environnemental le plus intéressant pourrait en réalité se situer ailleurs. Une étude publiée dans la revue Ecological Economics s’est précisément intéressée à ce qui se produit lorsque les gains de productivité sont transformés en réduction du temps de travail plutôt qu’en augmentation de la production. En modélisant différents scénarios pour la France, ses auteurs concluent qu’une telle stratégie peut réduire les émissions de gaz à effet de serre. Ils montrent également que les effets sur l’emploi, les revenus et les émissions varient selon les modalités retenues : il n’existe donc pas de dividende écologique automatique (7).

C’est ici que l’IA, les 32 heures et l’écologie finissent par former une seule question. Nous considérons presque spontanément qu’un gain de productivité doit permettre de produire davantage. Si une entreprise peut produire 110 avec les ressources humaines qui lui permettaient hier de produire 100, les dix unités supplémentaires deviennent la mesure de son progrès.Mais dans une économie confrontée au changement climatique, à l’épuisement des ressources et à la nécessité de réduire certaines consommations matérielles, cette définition mérite d’être interrogée. Le progrès pourrait aussi consister à continuer à produire 100 en travaillant moins.

L’enjeu environnemental de l’IA change alors de nature. Il ne s’agit évidemment pas de prétendre que quelques trajets domicile-travail supprimés « compenseront » la consommation électrique des centres de données. Aucun calcul sérieux ne permet aujourd’hui de l’affirmer. Il s’agit plutôt de se demander si une technologie énergivore peut malgré tout contribuer à une organisation économique globalement plus sobre lorsqu’une partie des gains qu’elle procure sert à réduire d’autres activités plutôt qu’à alimenter systématiquement une production supplémentaire.

Moderniser le travail, pas seulement ses outils

C’est peut-être le véritable débat que l’intelligence artificielle nous oblige à ouvrir. La modernité du travail ne peut pas consister uniquement à installer les outils les plus sophistiqués dans des organisations dont le principe resterait inchangé : utiliser chaque gain de productivité pour accomplir davantage de travail.  Si l’IA tient une partie de ses promesses, elle modifiera la quantité de travail humain nécessaire à certaines activités. Il faudra alors décider à qui appartient le temps économisé. Aux entreprises, sous forme de production supplémentaire ? Aux actionnaires, sous forme de profits ? Aux consommateurs, sous forme de baisse des prix ? À l’emploi, en partageant davantage le travail disponible ? Ou aux salariés eux-mêmes, sous forme de temps libre ?

Les 32 heures apportent une réponse possible, mais certainement pas unique. Elles permettraient de partager une partie des gains de productivité de l’IA sans les convertir systématiquement en production supplémentaire, tout en améliorant potentiellement la qualité de vie et, lorsque l’organisation du travail le permet, en réduisant certains déplacements et certaines consommations d’énergie. Cela ne ferait pas disparaître l’empreinte environnementale de l’intelligence artificielle. Cela changerait en revanche profondément la manière d’évaluer son utilité collective. Car une technologie qui consomme toujours davantage d’énergie pour nous permettre de produire toujours davantage pose un problème évident dans un monde aux ressources limitées. Une technologie qui consomme de l’énergie mais permet aussi de travailler moins, de réduire certains déplacements et de renoncer à une partie de la production supplémentaire qu’elle rend possible pose une équation autrement plus intéressante.

L’IA ne nous obligera sans doute jamais à passer aux 32 heures. Mais si elle tient ses promesses de productivité, elle pourrait nous obliger à répondre à une question beaucoup plus embarrassante : si nous pouvons produire autant en travaillant moins, pourquoi continuerions-nous à travailler, et à consommer, comme avant ?

(Photo CC)

Notes
 1 – Impact AI, KPMG France et Bouygues, juin 2026, Observatoire de l’IA responsable 2026.
 2 – Mert Demirer et al., 2026, « The Effects of Generative AI on High-Skilled Work: Evidence from Three Field Experiments with Software Developers », Management Science.
 3 – Eleanor W. Dillon, Sonia Jaffe, Nicole Immorlica et Christopher T. Stanton, novembre 2025, Shifting Work Patterns with Generative AI, NBER Working Paper n° 33795.
 4 – Organisation internationale du travail, juin 2026, The impact of GenAI on jobs, productivity and work organization: a review of the empirical evidence.
 5 – University of Cambridge, février 2023, « Would you prefer a four-day working week? ».
 6 – Agence internationale de l’énergie, juin 2020, « Working from home can save energy and reduce emissions. But how much? ».
 7 – André Cieplinski, Simone D’Alessandro et Pietro Guarnieri, janvier 2021, « Environmental impacts of productivity-led working time reduction », Ecological Economics, vol. 179.