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Le paradoxe des gains Copilot à l'épreuve de Lecko

L'étude annuelle Lecko 2026, conduite avec Ipsos auprès d'organisations publiques et privées de plus de 250 salariés, vient faire vaciller un présupposé structurant des comités de pilotage IA publics. Une expérimentation contrôlée de trois mois auprès de cinquante-cinq managers équipés de Microsoft 365 Copilot ne parvient pas à produire de gains de temps mesurables au niveau de l'organisation. Ce résultat, rapproché d'un taux de 49 % d'usages professionnels non déclarés à la hiérarchie (shadow AI), invite à déplacer la question centrale. Le problème n'est plus l'adoption. C'est l'appropriation, et l'écart entre les deux n'est pas un défaut d'accompagnement, c'est une caractéristique du produit.

AM
Par Alexandre Berge27 avril 2026 · 17 min de lecture
Illustration éditoriale pour « Le paradoxe des gains Copilot à l'épreuve de Lecko »
Entre ambition et réalité : les transformations à l’épreuve du terrain.

Une invalidation méthodique plutôt qu'un réquisitoire

Le rapport Lecko 2026, dont l'enquête Ipsos a été conduite en décembre 2025 sur cinq cents répondants (moitié public, moitié privé) au sein d'organisations de plus de deux cent cinquante collaborateurs, dessine d'abord un paysage de verrouillage. 75 % des environnements de travail reposent sur Microsoft 365, Outlook occupe 77 % du privé et 76 % du public, et seules 14 % des organisations publiques utilisent une messagerie alternative. Ce socle n'est pas anecdotique. Il fixe le terrain de jeu dans lequel Copilot arrive, déjà préinstallé, déjà facturé, déjà intégré à la chaîne documentaire.

Sur l'intelligence artificielle générative, la dynamique déclarative est spectaculaire. L'adoption passe de 16 % en 2023 à 39 % en 2025, avec un pic de 74 % chez les 18-24 ans. Les chiffres du baromètre Ifop-Talan (vague 3, avril 2025) confirment la tendance générale avec 45 % d'utilisateurs dans le grand public. Mais Lecko ajoute trois éléments que ces mesures d'adoption ne capturent pas. D'abord, 57 % des usages restent personnels, donc étrangers au périmètre organisationnel. Ensuite, 49 % des usages professionnels se font sans information de la hiérarchie. Enfin, seuls 15 % des utilisateurs en entreprise sont formés, chiffre identique à celui relevé par Ifop-Talan.

Le cœur analytique du rapport réside cependant dans un protocole rarement conduit à cette échelle en France. Pendant trois mois, cinquante-cinq managers volontaires ont été accompagnés dans l'usage de Microsoft 365 Copilot sur trois axes (réunions, écriture, recherche d'information). Résultat, formulé par les auteurs et repris par IT for Business le 6 février 2026 sous la plume de Laurent Delattre : les résultats « ne montrent aucun changement significatif » des rythmes de travail à l'échelle collective. Les utilisateurs déclarent gagner entre quinze et trente minutes par jour. Ces minutes ne se lisent pas dans les indicateurs opérationnels. Seules les tâches de substitution, fréquentes et cœur de métier, produisent un gain mesurable. Sur tout le reste, l'étude parle d'« industrialisation du bruit » plutôt que de création de valeur.

Ce résultat, contre-intuitif au regard du discours institutionnel, ne disqualifie pas l'outil. Il disqualifie trois argumentaires dominants dans les comités de pilotage IA publics. Les « minutes gagnées par prompt » comme métrique de ROI perdent leur valeur d'indicateur dès lors qu'elles ne transitent pas vers le KPI métier. Le taux d'adoption déclaratif cesse d'être une preuve de valeur. Et surtout, l'hypothèse selon laquelle la formation résoudra l'écart se heurte à un constat plus structurel. La cible n'est pas l'utilisateur insuffisamment préparé, c'est l'architecture des tâches.

Quand la performance expectancy se dédouble

Le cadre théorique le plus mobilisé pour penser l'adoption des technologies en entreprise reste celui des modèles d'acceptation. Davis, en 1989, postule que deux variables (utilité perçue et facilité d'usage perçue) prédisent l'usage. Venkatesh, Morris, Davis et Davis, en 2003, synthétisent les modèles concurrents sous l'appellation UTAUT et placent au cœur du dispositif la performance expectancy, définie comme « the degree to which an individual believes that using the system will help him or her to attain gains in job performance ». Ce construit agrège toute la littérature préexistante sur l'utilité attendue.

Les données Lecko ne contredisent pas UTAUT. Elles révèlent une configuration que le modèle, dans sa formulation canonique, capture mal. L'attente de performance nourrie par les utilisateurs ne porte pas sur l'outil officiellement déployé. Elle porte sur l'outil shadow, accessible sur navigateur, sans compte entreprise, sans traçabilité. Les 49 % d'usages professionnels non déclarés construisent une performance expectancy parallèle, déconnectée du portefeuille applicatif homologué. L'adoption officielle et l'adoption effective cessent de coïncider.

Cette dissociation est d'autant plus significative que les déterminants classiques de UTAUT (conditions facilitantes, influence sociale, attente d'effort) plaident normalement en faveur de l'outil institutionnel. Copilot est préinstallé, intégré à Outlook et Teams, soutenu par une communication corporate, et l'effort d'adoption y est minimal. Pourtant, les usages concrets migrent ailleurs. Le praticien observe ici le symptôme de ce que la sociologie néo-institutionnelle nomme un decoupling.

Encadré conceptuel — Le découplage institutionnel (Meyer & Rowan 1977)

Dans leur article fondateur paru dans l'American Journal of Sociology (vol. 83, n° 2, 1977, p. 340-363), John W. Meyer et Brian Rowan montrent que les organisations adoptent certaines structures formelles non pour leur efficacité technique, mais pour se conformer aux « mythes rationalisés » de leur environnement institutionnel. Pour préserver à la fois la légitimité externe et l'efficacité opérationnelle, elles « découplent » la façade formelle des activités réelles, substituant à l'inspection une « logique de confiance et de bonne foi ». Appliqué à Copilot dans un ministère, le cadre éclaire un scénario désormais crédible. L'organisation affiche l'adoption d'un assistant IA (conformité au mythe de la modernisation), la hiérarchie s'abstient d'inspecter finement l'usage (logique de confiance), et les agents recourent en parallèle à des outils publics pour leurs tâches réelles (flexibilité opérationnelle). Le tout sans tension apparente, tant qu'aucun KPI métier n'est interrogé.

La conséquence pratique est directe. Mesurer l'adoption (connexions, prompts, utilisateurs actifs) revient à mesurer la conformité rituelle. Mesurer l'appropriation suppose de suivre l'impact sur la production effective, ce que seuls les KPI métier stabilisés permettent. L'écart entre ces deux mesures n'est pas un artefact. Il est la manifestation empirique du découplage.

Un air de paradoxe de Solow, trente-neuf ans plus tard

En 1987, dans le New York Times Book Review du 12 juillet, Robert Solow livrait une remarque devenue canonique : « You can see the computer age everywhere but in the productivity statistics ». Le paradoxe ainsi nommé allait structurer trois décennies de recherches. Erik Brynjolfsson, dans Communications of the ACM en décembre 1993, en proposait quatre explications possibles (erreurs de mesure, délais d'apprentissage, redistribution des profits plutôt que création, mauvaise gestion des systèmes d'information). Les années qui ont suivi ont validé la deuxième hypothèse. Les gains de productivité informatique ont fini par apparaître, à partir de la fin des années 1990, sous condition d'une restructuration organisationnelle profonde (processus, chaînes de décision, compétences, design des tâches).

Le rapprochement avec l'IA générative s'impose et n'échappe pas aux économistes. Daron Acemoglu, dans The Simple Macroeconomics of AI (NBER Working Paper 32487, 2024, publié en 2025 dans Economic Policy), estime que la hausse cumulée de productivité totale des facteurs imputable à l'IA ne dépasserait pas 0,66 % sur dix ans en scénario central. Plus récemment, Torsten Slok (Apollo Global Management) reprend littéralement la formule de Solow en déclarant en février 2026 que « AI is everywhere except in the incoming macroeconomic data ». Les études microéconomiques donnent des résultats plus élevés mais fortement hétérogènes. Brynjolfsson, Li et Raymond (Quarterly Journal of Economics, mai 2025) mesurent un gain moyen de 14 % d'issues par heure sur cinq mille agents de centres d'appels, mais concentré sur les novices (+34 %) et quasi nul chez les experts. Noy et Zhang (Science, 14 juillet 2023) observent un raccourcissement de 37 % du temps de rédaction sur tâches incentivées. Dell'Acqua et ses coauteurs, dans leur étude « Navigating the Jagged Technological Frontier » conduite avec les consultants BCG, mesurent un gain de 40 % sur la qualité des livrables à l'intérieur des tâches couvertes par l'outil, mais une chute de dix-neuf points de pourcentage sur la justesse des réponses hors frontière.

Ces études n'invalident pas Lecko. Elles en précisent la portée. Les gains IA existent, sont substantiels, mais ils se matérialisent sur des tâches de substitution frontales, fréquentes, évaluables, exactement la catégorie que l'étude française identifie comme seule zone de gain mesurable. Le reste, c'est-à-dire la majorité du travail managérial réel (arbitrage, coordination, négociation, écriture finalisée), bénéficie peu, et le peu qu'il bénéficie ne remonte pas dans les compteurs organisationnels. Comme dans le paradoxe de Solow première version, la résolution viendra (si elle vient) au prix d'une restructuration des tâches. Cette restructuration, une administration publique ne la conduit pas en un trimestre.

Louvois, ou le précédent du découplage technologique public

Le secteur public français dispose d'un précédent précieux pour comprendre ce que produit un déploiement technologique dont la promesse organisationnelle n'est pas tenue. Le logiciel Louvois (Logiciel unique à vocation interarmées de la solde), lancé en 1996 par le ministère de la Défense pour unifier le calcul de la solde d'environ deux cent cinquante mille militaires, en offre l'archétype. Déployé à partir de 2011 après un premier échec (2001-2003), il accumule dès sa mise en service des dysfonctionnements massifs. Sur la seule année 2012, plus de soixante mille militaires reçoivent un trop-perçu pour un total de 106 millions d'euros, tandis que d'autres contractent des crédits pour pallier des soldes non versées. La Cour des comptes, dans son référé n° 68579, chiffre le coût initial à environ 80 millions d'euros et les surcoûts induits à 157 millions d'euros supplémentaires, avant remplacement par Source Solde.

Le diagnostic de la Cour n'est pas principalement technique. Il porte sur l'écart entre la logique du progiciel (intégrer et automatiser des règles stables) et la réalité du métier (cent soixante-quatorze primes et indemnités interdépendantes, environ deux cent cinquante critères par solde, une fiscalité mouvante). Pour faire fonctionner l'outil officiel, les équipes paie ont neutralisé les contrôles automatiques. La façade automatisée subsistait, mais l'activité réelle s'était largement déplacée vers des traitements manuels ou contournés. Louvois n'était pas un mauvais logiciel mal déployé. C'était un outil dont la promesse d'intégration n'était pas atteignable sans restructurer préalablement les règles métier, ce que l'institution ne pouvait pas faire à court terme.

Le parallèle avec Copilot tient à une géométrie, non à une amplitude. Personne n'annonce de catastrophe à 263 millions d'euros sur un déploiement Microsoft 365. Mais la structure du problème se répète. Un outil institutionnalisé produit un gain théorique que la configuration réelle des tâches n'autorise pas, un usage de façade s'installe, et un système de contournement (manuel pour Louvois, shadow pour Copilot) assure la continuité de l'activité réelle. Le découplage est la solution silencieuse par laquelle l'organisation préserve à la fois sa conformité affichée et son fonctionnement effectif.

Ce que les COPIL IA publics persistent à ne pas voir

Le paysage français de l'IA dans l'administration, documenté par la Cour des comptes dans son rapport de novembre 2025 sur la Stratégie nationale pour l'IA, est celui d'une ambition forte confrontée à une transformation jugée « très décevante » par la juridiction financière. Le programme Albert, porté par la DINUM depuis l'été 2023, illustre cette trajectoire. Présenté en avril 2024 par le Premier ministre Gabriel Attal comme la brique centrale d'une « IA de l'État », sa déclinaison Albert France services a été discrètement arrêtée en janvier 2025 sans bilan public chiffré, la DINUM reconnaissant que le produit ne serait « pas généralisé dans sa forme actuelle ». Lui succède désormais l'Assistant IA interministériel, fondé sur Mistral Medium 3, hébergé en SecNumCloud chez Outscale, et déployé depuis le 22 octobre 2025 auprès de dix mille agents volontaires dans huit ministères pour une phase de huit mois. Un bilan est annoncé pour l'été 2026.

Les rapports disponibles à ce stade relèvent principalement du déclaratif. France Travail, dont la Cour des comptes a publié en janvier 2026 une analyse rétrospective sur dix ans d'usage de l'IA, indique que 56 % de ses agents utilisaient l'IA au printemps 2025. La juridiction juge les gains d'efficience « légèrement supérieurs aux coûts », tout en relevant que dix-sept projets ont été abandonnés ou se sont révélés peu utiles sur ceux évalués. Le Royaume-Uni, hors espace économique européen et donc moins contraint pour Copilot, documente sur un pilote de vingt mille fonctionnaires un gain moyen déclaratif de vingt-six minutes par jour, soit l'équivalent de deux semaines par an et par agent. Ce chiffre, abondamment cité, relève cependant du même régime que celui rejeté par Lecko. Il mesure ce que les utilisateurs déclarent, pas ce que l'organisation produit en plus.

L'angle mort du discours institutionnel français se situe précisément là. Les comités de pilotage IA publics continuent à suivre des indicateurs d'adoption (nombre d'agents formés, nombre de prompts, taux de connexion mensuel), présentés comme des preuves d'appropriation. La Cour des comptes, en appelant à « changer d'échelle », ne modifie pas fondamentalement cette grille. Elle en demande l'extension, pas la refonte. Or le résultat Lecko suggère qu'une extension à coût constant de la même logique produira les mêmes constats dans dix-huit mois. L'outil sera plus largement déployé, l'adoption sera élevée, les gains déclaratifs seront flatteurs, et les KPI métier (délais de traitement, qualité de service, volumes traités par ETP) ne bougeront pas dans les mêmes proportions. Le découplage sera intact.

Encadré analytique — Les quatre construits d'UTAUT (Venkatesh et al. 2003)

Dans leur article « User Acceptance of Information Technology : Toward a Unified View » (MIS Quarterly, vol. 27, n° 3, 2003, p. 425-478), Venkatesh, Morris, Davis et Davis synthétisent huit modèles concurrents en quatre construits déterminants de l'intention d'usage. La performance expectancy mesure l'attente de gain de performance professionnelle. L'effort expectancy mesure la facilité d'usage perçue. L'influence sociale mesure l'effet des attentes perçues de l'entourage pertinent. Les conditions facilitantes mesurent la disponibilité des ressources techniques et organisationnelles. Le modèle postule que l'intention prédit l'usage. La critique post-2003 (Bagozzi 2007, Venkatesh et al. 2016) a montré la faiblesse externe du lien intention-usage en contexte contraint, ce que le cas Copilot illustre empiriquement.

Hypothèse vérifiable, horizon 2027-2028

Le résultat Lecko appelle une mise à l'épreuve explicite plutôt qu'une adhésion implicite. L'article formule donc une hypothèse testable, volontairement restreinte à un périmètre public générique hors sphère Assurance Maladie, CPAM, CNAM et Sécurité sociale (le cas d'observation évoqué initialement par l'utilisateur ayant été écarté pour conflit d'intérêts, cf. note méthodologique infra).

Hypothèse. Sur un déploiement d'assistant IA de type Mistral ou Albert, conduit pendant douze mois dans un organisme public hors sphère sociale (ministère, opérateur de l'État, collectivité territoriale d'au moins mille agents), l'écart entre deux ratios sera d'au moins vingt points de pourcentage.

  1. Ratio A : proportion d'agents équipés déclarant un gain de temps hebdomadaire dans une enquête interne ou un baromètre social de référence, horizon fin 2027.
  2. Ratio B : proportion d'agents équipés dont la contribution individuelle à un KPI métier consolidé (volumes traités, délais moyens, taux de qualité) est mesurablement améliorée par l'outil, documentée dans un bilan public d'exécution, un rapport annuel d'activité, un référé de la Cour des comptes ou un rapport parlementaire, horizon mi-2028.

La validation de l'hypothèse impliquera que le dispositif observable de mesure d'appropriation reste dominé par le déclaratif. Son infirmation supposera l'émergence, d'ici dix-huit à vingt-quatre mois, de protocoles d'évaluation publics alignés sur des KPI métier, capables de rendre visible le gain réel et, s'il advient, de le distinguer du gain ressenti. Les premiers candidats naturels de ce test sont le bilan Assistant IA interministériel attendu pour l'été 2026, les rapports annuels 2027 de France Travail, et les rapports d'exécution 2027-2028 des ministères économiques et financiers, de la Justice, ou des régions et départements ayant mis en place une direction de projet IA dédiée (Occitanie, Hauts-de-France, Loiret, Nord, Savoie).

Conclusion analytique

Le rapport Lecko 2026 ne dit pas que Copilot est un mauvais outil. Il dit qu'un outil d'assistance, aussi intégré soit-il, ne produit pas mécaniquement un gain organisationnel lorsqu'il est greffé sur des tâches dont la structure n'a pas été repensée. Ce résultat, lu avec les lunettes de Davis, de Venkatesh et des institutionnalistes, reconfigure la question de fond. Le couple adoption-formation n'est pas le levier pertinent. Le levier, c'est la restructuration des tâches, et cette restructuration engage des décisions de gouvernance, de processus et de métier que les seuls comités de pilotage IA ne peuvent pas prendre.

La conséquence pour les acteurs publics français est double. D'une part, le discours du ROI rapide devient difficilement tenable face à un protocole contrôlé dont les résultats sont rendus publics. D'autre part, l'expérimentation de l'Assistant IA interministériel entre dans une fenêtre critique. Son bilan, prévu pour l'été 2026, se jouera sur les indicateurs choisis. Si ces indicateurs demeurent déclaratifs, l'État reproduira le paradoxe de Solow version 2026 avec le même retard que celui qu'il a mis à intégrer les leçons des ERP des années 2000. S'ils glissent vers des KPI métier alignés sur la production réelle, une fraction de l'écart documenté par Lecko deviendra visible, et donc actionnable. La bifurcation est étroite. Elle tient à une décision méthodologique, pas à une innovation technologique.

⚠️⚠️ Note méthodologique

L'article s'appuie sur l'enquête Ipsos réalisée pour Lecko en décembre 2025 (cinq cents répondants, organisations de plus de deux cent cinquante salariés, moitié public, moitié privé), restituée dans le référentiel Lecko 2026. Les chiffres ont été recoupés entre trois reprises de presse indépendantes (IT for Business 6 février 2026, Archimag 2 février 2026, iTPro 30 janvier 2026), ainsi qu'avec le baromètre Ifop-Talan (vague 3, avril 2025) pour triangulation. Le rapport primaire complet n'étant accessible que via téléchargement sur le site de Lecko, certaines interprétations analytiques reposent sur les synthèses de presse et les commentaires publics des auteurs. ⚠️⚠️ Le cas d'observation CPAM / Assurance Maladie / CNAM / Sécurité sociale, initialement évoqué dans le brief utilisateur, a été écarté pour conflit d'intérêts. Le terrain d'hypothèse retenu est générique et public hors sphère sociale. La causalité propre à Copilot, par rapport à d'autres facteurs organisationnels (hyperconnexion, bruit, intensification), n'est pas rigoureusement isolée dans le protocole Lecko, ce qui invite à formuler la portée des conclusions en termes de signal convergent plutôt que de preuve expérimentale au sens strict.

Sources

Sources primaires institutionnelles

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