L'ère du collaborateur augmenté: quel avenir pour le collectif

En quelques années seulement, l’IA générative est passée du statut d’innovation émergente à celui d’outil de travail du quotidien. Selon le Work Trend Index de Microsoft, elle est désormais appelée à devenir un véritable «coéquipier numérique» au sein des organisations. Le débat reste largement centré au niveau individuel: comment rendre chaque salarié plus autonome, plus rapide et plus performant grâce à l’IA? Cette question est essentielle, mais elle en occulte une autre, peut-être plus stratégique: que devient le collectif de travail lorsque chacun gagne en autonomie grâce à l’IA?

Plus d’autonomie, moins d’interdépendance

En effet, une entreprise n’est pas une simple addition de performances individuelles. Elle est avant tout un système d’interdépendances où les connaissances circulent, les idées se confrontent et les décisions se construisent collectivement. Les travaux de Woolley et collègues¹ ont montré que la performance d’une équipe dépend moins de la somme des talents individuels que de la qualité des interactions entre ses membres. De son côté, le Project Aristotle de Google² a mis en évidence que les équipes les plus performantes sont celles où les collaborateurs partagent librement leurs idées dans un climat de confiance et de sécurité psychologique. C’est précisément cette architecture que l’IA commence à transformer. Hier, un collaborateur sollicitait spontanément un collègue pour obtenir un avis, enrichir une réflexion ou résoudre un problème. Aujourd’hui, une partie croissante de ces interactions est remplacée par un dialogue avec une IA, privilégiée pour sa rapidité, sa disponibilité permanente et la simplicité de l’échange qu’elle offre. L’IA ne transforme donc pas uniquement les tâches, elle modifie progressivement les relations de travail.

Le véritable défi: réinventer le collectif au travail

Le paradoxe est alors évident: plus les collaborateurs gagnent en autonomie grâce à l’IA, moins ils ont naturellement besoin de solliciter leurs collègues. Or, ce sont précisément ces échanges qui nourrissent l’apprentissage, la créativité et l’innovation. Le risque n’est donc pas que les individus deviennent moins performants, il est que les organisations cessent progressivement d’apprendre collectivement. Les résultats de l’Observatoire Data & IA en Suisse 2026³ illustrent parfaitement ce défi. Si 82% des organisations considèrent la conduite du changement comme un facteur critique de réussite des projets d’IA, seules 11% déclarent avoir réellement repensé les rôles autour de la collaboration entre humains et IA. Les auteurs concluent ainsi que «le défi devient organisationnel avant d’être technologique» et le rapport souligne que l’urgence n’est plus de déployer la technologie, mais de «convertir les initiatives individuelles en une véritable intelligence collective»⁴.

En effet, un collectif augmenté ne se résume pas à une équipe dont chaque membre utilise l’IA de son côté. C’est une équipe qui a appris à tirer parti de l’IA ensemble, pour partager ce qu’elle produit, l’interroger collectivement et construire à partir de ses résultats. Cela suppose de nouvelles routines de travail, de nouveaux espaces d’échange et surtout, une intention managériale explicite de maintenir la coopération comme moteur de la performance. Les professionnels RH ont donc ici un rôle déterminant à jouer. Leur mission ne consiste plus uniquement à former les collaborateurs aux usages de l’IA, mais à repenser les mécanismes qui favorisent le partage des connaissances, l’apprentissage collectif et la coopération.

À cet égard, la méthodologie proposée par François Gonin dans un précédent article publié dans HR Today consacré aux performances collectives⁵ prend une résonance particulière dans ce contexte de transformation numérique puisqu’elle propose des leviers concrets pour limiter le risque d’individualisation du travail que pourrait accentuer l’IA.

1 Woolley, A. W., Chabris, C. F., Pentland, A., Hashmi, N., & Malone, T. W. (2010). Evidence for a Collective Intelligence Factor in the Performance of Human Groups. Science, 330(6004), 686-688.

2 Google. (2015). Understand team effectiveness. Google re:Work.

3 Colombus Consulting, Oracle & HEG Genève. (2026). Observatoire Data & IA en Suisse 2026.

4 Idem.

5 Gonin, F. (2023). Mobiliser l’intelligence collective: le défi de la mise en œuvre. HR Today.