Près de la moitié des travailleurs spécialisés déclarent que les emplois dans leur domaine sont renvoyés pour être rappelés ou retravaillés au moins parfois, et la correction des erreurs et des rappels est le cas d'utilisation numéro un au travail qu'ils aimeraient que l'IA résolve. C'est la principale conclusion de Moins de rappels, d'emplois plus rapides : Comment l'IA ferme l'écart d'orientation dans les métiers spécialisés, une nouvelle enquête mondiale menée par Bourne AI auprès de 1 000 travailleurs qualifiés aux États-Unis et en Europe.
Soixante-douze pour cent des personnes interrogées dans les métiers spécialisés pensent qu'une application de tâches guidées par l'IA réduirait le temps qu'ils perdent à rechercher des informations au travail, et 66 % affirment que l'IA les rendrait plus efficaces dans l'accomplissement de leurs tâches.
« Cette enquête montre où l'IA peut aider le plus les artisans dans leur travail, et la réduction des erreurs et des rappels arrive en tête », a déclaré Dave Dickson, fondateur de Bourne AI. « Les travailleurs nous ont dit que le goulot d'étranglement consiste à obtenir une réponse fiable au moment où ils sont bloqués. Lorsque l'IA comble cet écart de guidage, le retour est concret et mesurable : moins d'emplois reviennent à retravailler, et les nouveaux travailleurs atteignent plus rapidement leur pleine productivité. »
Image gracieuseté de Bourne.
L’aggravation de la pénurie de main-d’œuvre fait monter les enjeux
Dans les secteurs de la construction, de l’industrie manufacturière et d’autres secteurs qualifiés, les employés expérimentés partent à la retraite plus rapidement qu’ils ne peuvent être remplacés : le ministère américain de l’Éducation estime que seulement deux nouveaux arrivants pour cinq travailleurs partant à la retraite (1), avec environ 2,1 millions d’emplois spécialisés non pourvus d’ici 2030 (2).
À mesure que les artisans chevronnés partent, leur savoir-faire disparaît au profit d'une main-d'œuvre plus réduite et plus verte, où 47 % des nouvelles recrues mettent plus de 7 mois pour atteindre leur pleine productivité, selon l'enquête Bourne AI. C'est précisément sur cette base plus fine que l'enquête constate les frictions quotidiennes : trop de travail revient sous forme de retravail, car les réponses nécessaires pour réussir du premier coup prennent trop de temps à trouver.
L'outil le plus utilisé dans les métiers est d'interrompre un collègue
Selon les données, la principale façon pour les artisans de se libérer d'une tâche difficile est toujours de demander à un collègue ou à un superviseur (60,5 %) un goulot d'étranglement humain qui interrompt deux personnes à la fois. Et ce n'est pas rapide : 51 % des recherches prennent 16 minutes ou plus, et un quart prennent 30 minutes ou plus. Lorsqu'une réponse rapide n'est pas disponible, 28 % des personnes interrogées procèdent selon leur meilleur jugement et acceptent le risque de retouche, et ces conjectures peuvent souvent être le point de départ d'un rappel.
Image gracieuseté de Bourne. Près de la moitié voient leur travail revenir pour être retravaillé – et ils donneraient le correctif à l'IA
49 % des travailleurs spécialisés déclarent que les emplois dans leur domaine nécessitent un rappel ou une refonte au moins parfois, et les travailleurs ont classé la réduction des erreurs et des rappels comme le cas d'utilisation n°1 de l'IA, devant les recherches de codes/spécifications, la documentation et la formation des nouveaux employés.
La réduction des rappels génère un retour sur investissement immédiat, car ils constituent le coût le plus facile à chiffrer : les références du secteur évaluent un seul rappel CVC à environ 650 $ (3) et une reprise de construction aux États-Unis à environ 5 % du coût du projet, soit plus de 31 milliards de dollars par an (4). Pendant ce temps, chaque recherche de 16 minutes est du temps rémunéré qu'une équipe en manque de personnel ne peut pas facturer.
Même avec les outils des employeurs, beaucoup cherchent encore ailleurs
La plupart des employeurs offrent déjà à leurs équipes des outils numériques, mais pas des outils de qualité IA. Les employés utilisent des applications de planification, des fichiers PDF d'employeur et des recherches occasionnelles ponctuelles sur ChatGPT, mais la plupart des lieux de travail se situent dans un milieu central établi numériquement mais pas par l'IA plutôt qu'à la pointe de la technologie. L'écart se manifeste dans le comportement : 60 % des travailleurs cherchent encore des conseils ailleurs, au moins parfois, après avoir utilisé les outils mis à disposition par leur employeur.
Image gracieuseté de Bourne. Les échanges sont prêts – et ils l’attendent bientôt
Si les outils de terrain des employeurs ne suffisent pas, il n’en va pas de même pour l’appétit pour de meilleurs outils. 72 % des travailleurs conviennent qu'une application de tâches guidées par l'IA réduirait le temps qu'ils perdent à rechercher des informations, et 66 % déclarent que cela les rendrait plus efficaces. Certains n'attendent pas du tout les outils de l'employeur : environ un tiers ont expérimenté un LLM grand public au travail.
59 % s'attendent à ce que leur employeur investisse dans des conseils en matière d'IA d'ici deux ans, et la surface préférée est résolument le smartphone d'abord : 71 % utiliseraient un guide d'emploi en IA sur leur téléphone déjà dans leur poche. Les lunettes intelligentes se classent au dernier rang des appareils que les travailleurs utiliseraient aujourd'hui, mais à mesure que les cas d'utilisation mains libres évoluent, Bourne AI s'attend à ce qu'elles deviennent une surface naturelle pour ce type de conseils au travail.
Combler le manque de conseils en moins de rappels et en tâches plus rapides
Dans le rapport publié aujourd'hui, Bourne AI cartographie les domaines dans lesquels l'écart de guidage se transforme en retouches et en temps perdu, et ce que cela vaut la peine de le combler. Au-delà de ces principales conclusions, le rapport complet ventile les données par commerce et par zone géographique.
Les services du bâtiment (CVC, plomberie, électricité et installations) constituent le grand segment le plus prêt pour l'IA, avec 81 % déclarant que l'IA permettrait de gagner du temps de recherche et 42 % utilisant déjà l'IA grand public au travail. En ce qui concerne la géographie, la différence la plus marquée réside dans l’ampleur du problème : les répondants européens signalent plus de retouches et de recherches plus longues que leurs homologues américains, même si les deux ont des opinions globalement similaires sur l’IA.
L’étude Fewer Callbacks, Faster Jobs a interrogé 1 000 travailleurs spécialisés aux États-Unis et en Europe (Royaume-Uni, Allemagne, France) entre le 28 mai et le 14 juin 2026, avec une marge d’erreur de ± 3,1 points de pourcentage.