Quan, Li, Zhang et Wang montrent que l'adoption de l'IA a un effet à double tranchant sur la performance de service des employés. L'IA améliore la performance de ceux qui s'en sentent renforcés, mais la dégrade chez ceux qui vivent une menace sur leur sentiment de compétence professionnelle.
Le discours dominant présente l'IA comme un amplificateur universel de performance. Or, les données empiriques révèlent un tableau plus contrasté : dans certains cas, l'introduction de l'IA s'accompagne d'une baisse de performance chez une partie des employés. Quan et ses collègues se proposent d'expliquer ce paradoxe en identifiant les mécanismes psychologiques qui transforment une même technologie en levier de performance pour certains et en frein pour d'autres.
Les auteurs mobilisent la théorie de l'auto efficacité de Bandura pour construire leur modèle. L'auto efficacité est la croyance d'un individu en sa capacité à accomplir avec succès une tâche spécifique. L'hypothèse est que l'IA affecte la performance de service via son effet sur l'auto efficacité des employés. Quand l'IA renforce le sentiment de compétence (en aidant efficacement sans déposséder), la performance augmente. Quand elle l'affaiblit (en montrant que la machine fait mieux, plus vite, sans erreur), la performance diminue par un mécanisme de découragement et de retrait.
L'étude utilise un design quantitatif longitudinal avec mesures répétées de la performance de service, du sentiment d'auto efficacité et de la perception de l'IA. Les participants sont des employés de services en contact avec les clients dont l'organisation a récemment introduit des outils d'IA pour assister les interactions client. La performance de service est mesurée par des indicateurs objectifs (évaluations client, temps de résolution) et subjectifs (auto évaluation, évaluation par le superviseur).
Les résultats confirment l'effet à double tranchant via deux voies distinctes. La voie positive (gain) : IA perçue comme aide, renforcement de l'auto efficacité, augmentation de la prise d'initiative, amélioration de la performance. La voie négative (pain) : IA perçue comme substitut, affaiblissement de l'auto efficacité, retrait défensif, dégradation de la performance. Les deux voies opèrent simultanément dans les mêmes organisations, voire dans les mêmes équipes, ce qui explique pourquoi les résultats agrégés masquent souvent des réalités opposées.
Parmi les modérateurs identifiés, le soutien managérial est le plus significatif. Les employés dont les managers communiquent explicitement sur le rôle complémentaire de l'IA et valorisent les compétences humaines sont plus susceptibles de suivre la voie positive. L'autonomie décisionnelle conservée par l'employé joue également un rôle modérateur : plus elle est élevée, plus l'IA est perçue comme un outil au service de l'employé plutôt que comme un concurrent.
Surveillez les indicateurs de performance de vos collaborateurs après l'introduction de l'IA, et différenciez votre analyse. Si vous observez une amélioration globale masquant des baisses individuelles, identifiez les employés en difficulté. Renforcez leur sentiment de compétence en leur montrant concrètement comment l'IA les rend meilleurs (et non comment elle les rend superflus). Un feedback positif ciblé sur la valeur ajoutée humaine peut inverser la trajectoire négative.
Selenko et al. (2022). Artificial Intelligence and the Future of Work: A Functional-Identity Perspective
Gull et al. (2023). Investigating the Role of Affective Job Insecurity in the Relationship between AI Identity Threat and Employee Well-Being
Shonhe et al. (2025). Mitigating AI-Induced Professional Identity Threat and Fostering Adoption in the Workplace
Référence: Quan, J., Li, Y., Zhang, M., & Wang, Z. (2025). Gain or pain: The double-edged sword effect of artificial intelligence adoption on employee service performance. Journal of Organizational Behavior. https://doi.org/10.1002/job.70023
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