Les RH parmi les plus exposés à l’IA, d’après une étude Google

Les usages professionnels de l’IA ne se répartissent pas uniformément. Ils varient d’un pays à l’autre, et d’un métier à l’autre. Le 15 septembre, Google a mis en libre accès les données de son programme AI & Economy ATLAS. Ce programme mesure comment l’IA est utilisée au travail. Les fonctions RH y figurent parmi les métiers où elle touche le plus de tâches. Une position qui s’explique.

Ce que Google a compté, et comment

Google s’appuie sur les nomenclatures américaines du BLS et d’O*NET*. Elles recensent plus de 800 métiers et 4 000 tâches. Chaque métier y est décomposé en une liste de tâches précises. Pour un poste RH, cette liste comprend notamment le recrutement et les entretiens de candidats, l’explication des procédures internes, le traitement des problèmes de relations sociales ou la tenue des dossiers du personnel. Google a ensuite rattaché 14,65 millions d’interactions avec ses outils d’IA à un métier et à une tâche.

Un usage répandu, mais sur une petite partie des tâches

Premier enseignement, l’IA s’est diffusée largement sans occuper beaucoup de place. Un usage apparaît dans 68 % des métiers, qui représentent 88 % de l’emploi américain. Mais dans la moitié de ces métiers, elle ne touche pas plus de 21 % des tâches. Seuls 3 % dépassent les trois quarts. Les RH en font partie, avec les testeurs qualité logiciel et les gestionnaires de documents.

Pourquoi les RH figurent dans ce groupe de tête

L’IA se concentre sur le travail de bureau. Les tâches cognitives non routinières pèsent environ 35 % des tâches recensées par la nomenclature. Elles captent près de 65 % des interactions professionnelles. Les tâches manuelles, elles, ne représentent que 5 % de l’usage professionnel mondial. Plus un métier repose sur l’écrit et l’analyse, plus l’IA y trouve prise.

Un poste RH est presque entièrement fait de tâches de ce type. Rédiger une note de procédure, répondre à une question sur les congés, préparer un compte rendu de réunion avec les représentants du personnel… autant de tâches qui tombent dans la zone où l’IA est la plus utilisée. Un métier manuel garde, au contraire, une part de travail que l’IA ne peut pas faire. Près de trois métiers sur dix n’affichent d’ailleurs aucun usage mesurable, de la manutention à la collecte des déchets.

Le temps gagné ne suffit pas à améliorer les résultats

Dans une autre étude publiée le 15 septembre**, Google a interrogé 600 chercheurs américains et britanniques. Ils disent gagner un peu moins de 7 heures par semaine grâce à l’IA. Mais ce temps ne se traduit pas encore par davantage de découvertes. Deux raisons à cela :

1. Vérifier ce que l’IA produit prend du temps, et ce temps annule une partie du gain ;
2. Le reste du processus n’a pas accéléré non plus. Une expérience en laboratoire dure toujours aussi longtemps, et les hypothèses à tester s’accumulent.

Google en tire une leçon valable pour la plupart des métiers : accélérer une tâche ne suffit pas si l’organisation autour n’est pas revue.

Dans le recrutement, l’IA fait gagner du temps sur la rédaction des offres ou le tri des candidatures. Mais si les entretiens attendent ensuite la disponibilité des managers, le délai d’embauche reste le même. Le temps gagné au début se perd à l’étape suivante. Deux indicateurs permettent de le vérifier : la durée de chaque étape de votre processus, et le temps que vos équipes passent à relire ce que l’IA produit.

* Étude ATLAS v1.0, Google, publiée le 23 juillet 2026, à partir de 14 653 926 interactions anonymisées collectées du 6 au 19 avril 2026 sur l’application Gemini, AI Mode et l’API Gemini. Données mises en libre accès le 15 septembre 2026.

**Le volet sur les scientifiques est une étude distincte de Google, Google DeepMind et du MIT FutureTech, publiée le 15 septembre 2026.