L’IA ne vous fera pas gagner de temps

#03. Pourquoi l’obsession du “temps gagné” et de l’automatisation vous fait perdre la boussole

« Gagnez 10 heures par semaine grâce à l’IA. »

C’est une promesse séduisante. On l’a tous entendue, des dizaines de fois.

Et pourtant, elle est non seulement trompeuse, mais surtout contre-productive.

Car en réalité, l’IA ne va pas vous faire gagner du temps (tout de suite).

Elle vous demande d’en investir. De réfléchir différemment. De repenser vos méthodes, vos outils, vos processus.

Et c’est tant mieux.

Les professionnels qui tirent vraiment parti de l’IA ne cherchent pas à aller plus vite.

Ils cherchent à aller plus loin.

Dans cette édition, je vous propose de démonter trois idées reçues qui peuvent freiner votre progression en IA:

• Mythe #1 : Vous gagnerez X heures dès la première semaine (il faut toujours investir avant de gagner)
• Mythe #2 : L’IA va automatiser vos tâches répétitives (spoiler : elles n’existent pas)
• Mythe #3 : Plus vite = mieux (la différence cruciale entre efficience et efficacité)
• L’outil à tester : NotebookLM, l’assistant IA spécialisé dans la compréhension et la synthèse de vos propres contenus.

Mythe #1 : « Vous gagnerez X heures dès la première semaine »

L’équation cachée du temps

Septembre 2025. Cabinet de conseil parisien. Cet outil IA permet de gagner 5 heures par semaine sur les études de marché. »

3 mois plus tard :

– Formation équipe : 15 heures

Nettoyage données : 18 heures 

Corrections d’erreurs : 15 heures

Intégration systèmes : 10 heures

Ajustements process : 12 heures

TOTAL INVESTI : 70 heures

Pour « récupérer » ces 70 heures à 5h/semaine… il faudrait 14 semaines “parfaites”.

Sans bugs. Sans apprentissage. Sans adaptation.

La formule réaliste

Temps « gagné » = Temps de tâche initiale – (Temps d’apprentissage + Temps de prompt + Temps de correction + Temps de surveillance + Temps de maintenance)

Les vendeurs de solutions et outils IA ne vous montrent que le premier terme : « Temps de tâche initiale ».

Pourtant, très souvent, cette équation est négative les 6 premiers mois.

Et c’est normal.

Le problème n’est pas l’investissement. C’est de le cacher derrière des promesses irréalistes.

Le piège ? Nous voulons croire au mirage parce qu’il répond à notre frustration : le sentiment de manquer de temps et la peur d’en perdre davantage.

Mythe #2 : « L’IA va automatiser vos tâches répétitives »

Ou pourquoi les tâches répétitives sont comme des licornes

Depuis l’arrivée de ChatGPT, une obsession s’est installée : identifier les tâches répétitives pour les confier à l’IA.

Données Google Trends, un outil gratuit qui montre l’évolution de l’intérêt des internautes pour un mot ou une expression dans le moteur de recherche Google

Ce graphique illustre que l’automatisation des tâches répétitives était un sujet de niche avant 2022, mais qu’avec l’arrivée de ChatGPT et la vague IA générative, l’intérêt a explosé à l’échelle mondiale.

En réalité, les tâches répétitives sont populaires sur Internet, mais difficiles à trouver dans le quotidien

Cette soudaine popularité de l’automatisation que prônent les vendeurs d’IA camoufle un problème : la plupart de ces tâches n’ont rien de répétitif.

Prenons un exemple apparemment banal : rédiger un email de relance.

Répétitif ? En apparence, oui.

Maintenant, répondez :

• Même ton pour un nouveau client difficile ou un client fidèle ?
• Même approche pour 500€ et 50 000€ ?
• Même style pour une startup et une institution ?

Si vous avez répondu « non » une seule fois, votre tâche n’est pas répétitive. Elle est contextuelle.

En pratique, chaque relance dépend de variables multiples :

• Le ton : formel, amical, insistant ?
• Le contexte : premier message ou cinquième tentative ?
• L’historique : quels échanges ont déjà eu lieu ?
• L’enjeu : lenteur administrative ou risque d’insolvabilité ?
• La personnalité du destinataire : comment communique-t-il ?
• Le timing : urgence ou simple suivi ?

Oui, l’IA peut rédiger l’email.

Mais qui va lui donner les bonnes instructions ? Qui va vérifier qu’elle respecte le ton ? Qui va l’ajuster ? Vous.

Le grain de sable dans l’automatisation : récurrent ≠ répétitif

• Récurrent : Une tâche récurrente revient souvent. Vous refaites souvent la même action (écrire des emails, analyser des contrats, préparer des présentations)
• Répétitif : Une tâche répétitive est identique chaque fois. Vous refaites exactement la même action, dans le même contexte, avec les mêmes paramètres

La différence ? Le contexte.

Et le contexte, c’est 80% du travail intellectuel.

Ce que l’on appelle répétitif est en réalité variable selon le contexte.

Pourtant, le contexte, c’est précisément ce que l’IA peine à saisir seule et ce pourquoi l’humain reste déterminant.

Mythe #3 : « Plus vite = mieux »

Rappel : “La vitesse n’a pas d’importance si vous allez dans la mauvaise direction.” (Gandhi)

L’IA est un formidable accélérateur. Elle permet de produire plus vite, de générer plus d’idées, de répondre plus rapidement.

Mais, ce n’est pas parce que l’IA permet d’aller vite qu’il faut perdre de vue le bon objectif.

Effectiveness vs. efficiency : la nuance qui change tout

En français, on traduit souvent les deux par « efficacité », mais c’est une erreur.

Voici la différence fondamentale :

Efficience (efficiency) = faire les choses bien

• Définition : Initialement, le mot « efficient » était surtout employé en philosophie pour désigner une « cause efficiente », c’est-à-dire celle qui produit un effet. Depuis les années 1950, sous l’influence de l’anglais efficient, son usage s’est élargi dans le langage courant, principalement en management, pour désigner ce qui produit un effet avec un minimum de ressources, sans perte de temps ni d’efforts (autrement dit, ce qui est « efficace » mais optimisé).
• Question : « Comment faire cette tâche plus vite/moins cher ? »
• Focus : La méthode, la vitesse, l’optimisation des ressources
• Mesure : Temps gagné, coûts réduits, processus accélérés

Efficacité (effectiveness) = Faire les bonnes choses

• Définition : “Qui produit l’effet attendu ; qui réussit à atteindre le but fixé ou à remplir sa tâche”. Ici il s’agit d’atteindre l’objectif fixé, peu importe la quantité de ressources engagées (temps, argent, efforts). On est efficace quand on fait les bonnes choses et qu’on aboutit au résultat prévu ;
• Question : « Est-ce que je fais ce qu’il faut pour atteindre mon objectif ? »
• Focus : Le résultat, l’impact, la pertinence de l’action
• Mesure : Objectifs atteints, résultats obtenus, valeur créée

Pourquoi cette nuance est cruciale dans le domaine de l’IA

Efficience avec l’IA :
« ChatGPT m’aide à rédiger mes posts LinkedIn cinq fois plus vite. »
→ Résultat : 20 posts médiocres qui ne touchent personne.

Efficacité avec l’IA :
« L’IA m’aide à comprendre pourquoi mes posts n’engagent pas. »
→ Résultat : 3 posts ciblés qui génèrent des conversations et des leads.

Le piège de l’efficience : L’IA nous rend très efficient : on produit plus vite, on automatise, on optimise. Mais on peut devenir super efficient… à faire les mauvaises choses.

La puissance de l’efficacité : L’IA peut également nous aider à identifier ce qui fonctionne vraiment, à nous concentrer sur les actions à fort impact.

Être efficace c’est atteindre le but, être efficient c’est atteindre le but avec le moins d’efforts et de ressources.

Comme le disait le gourou du management Peter Drucker : « Il n’y a rien de plus inutile que de faire efficacement ce qui ne devrait pas du tout être fait. »

3 principes à suivre

1. Cherchez l’efficacité avant l’efficience

Demandez-vous : « Cette tâche mérite-t-elle d’être optimisée ? »

Astuce : Utilisez l’IA pour identifier ce qui ne fonctionne pas bien. Ensuite, cherchez des pistes d’améliorations.

2. Investissez dans la compréhension avant l’optimisation

Apprenez où l’IA excelle (et où elle échoue).

Développez votre intuition avant de chercher la vitesse

3. Mesurez la valeur créée, pas le temps « gagné »

Focus sur l’impact de vos actions

Préférez 1 heure bien utilisée à 3 heures « optimisées »

Exemples concrèts

Mieux vaut être lent à faire la bonne chose qu’être rapide à faire n’importe quoi.

Donc, utilisons l’IA moins pour l’efficience (faire plus vite) et utilisons-la pour plus pour l’efficacité (faire ce qui compte vraiment).

NotebookLM : L’assistant IA que tous les professionnels du conseil et travailleurs de la connaissance doivent tester d’urgence

NotebookLM est un assistant IA de Google qui résume, analyse et organise vos documents, en s’appuyant uniquement sur vos sources pour donner des réponses plus fiables.

Contrairement à des IA comme ChatGPT, NotebookLM ne s’appuie pas sur l’ensemble des données trouvées sur Internet (ou dans les données d’entraînement de l’IA), mais uniquement sur les documents, notes, vidéos, PDF, liens web, audios, images ou Google Docs que vous lui fournissez.

NotebookLM vous demande un investissement initial (organiser vos sources, structurer vos documents) pour vous offrir une vraie valeur ajoutée : la compréhension approfondie de vos contenus.

Les principaux avantages de NotebookLM :

• Multipliez les sources et amplifiez vos connaissances : NotebookLM accepte une variété impressionnante de formats – PDFs, Google Docs, sites web, vidéos YouTube, fichiers audio (MP3/WAV), et des fichiers Google Slides. Avec jusqu’à 300 sources par notebook et un contexte de 25 millions de mots, l’outil peut traiter des volumes considérables d’information.
• Citations précises : Chaque réponse inclut des citations directes avec des liens vers les passages exacts dans vos documents sources, réduisant fortement les risques d’hallucination IA.
• Confidentialité : Les documents uploadés restent privés, ne servent pas à l’entraînement du modèle, et la gestion des données permet une traçabilité et sécurité accrue.
• Synthèse et rédaction : Génération de fiches Q&A, plans, synthèses structurées, podcasts audio à partir de vos documents, etc. Le tout directement lié à votre base de données documentaire et exportable.
• Audio et Vidéos Overviews : NotebookLM attire beaucoup d’attention pour sa capacité à transformer vos documents en discussions audio de style podcast entre deux hôtes IA de 5 à 30 minutes offrent une synthèse engageante de vos contenus (audio overviews) ou en une présentation combinant narration audio et présentation de visuels (vidéo overviews).
• Collaboration facilitée : NotebookLM permet de travailler à plusieurs, de partager des dossiers projet avec citations, annotations, et de suivre les versions, idéal pour un usage professionnel ou académique poussé.

Ressource : The World Ahead 2025 (The Economist & NotebookLM)

Chaque année, The Economist publie The World Ahead, son rapport de prospective sur l’année à venir. L’édition 2025 aborde 10 tendances majeures : retour de Trump et ses répercussions géopolitiques, escalade protectionniste, boom des cleantech, vieillissement global… et l’heure de vérité pour l’IA avec plus de 1 000 milliards $ investis dans les data centers.

Nouveauté : cette édition est disponible comme Featured Notebook dans NotebookLM (une première collaboration IA pour The Economist).

Avec ce format, vous pouvez :

• Lire les articles originaux,
• Poser vos questions en chat et obtenir des réponses sourcées,
• Explorer les grandes thématiques via des Mind Maps,
• Ou écouter des Audio Overviews pour saisir rapidement les points essentiels.

Explorez la ressource : Featured Notebook The Economist – The World Ahead in 2025

Autres Featured Notebooks à découvrir :

• Conseils pour les parents à l’ère du numérique : La professeure et psychologue Jacqueline Nesi vous donne des conseils scientifiques pour vous aider à gérer les défis liés au temps d’écran, au sommeil et plus encore (21 sources). 

• The Atlantic – How to Build a Life : Arthur C. Brooks, auteur à succès et chroniqueur pour The Atlantic, vous fait découvrir comment les dernières études scientifiques et les travaux de philosophes classiques peuvent vous aider à mener une vie plus heureuse et plus épanouie (46 sources).

• Rapports sur les revenus du 1er trimestre des 50 plus grandes entreprises : Examinez l’état de l’économie mondiale grâce à de cette collection de rapports sur les revenus du premier trimestre 2025 concernant les plus grandes entreprises publiques au monde (91 sources).

• William Shakespeare – l’intégrale des pièces : Explorez le texte complet des pièces de Shakespeare dans ce notebook conçu pour les élèves, les universitaires et les amateurs de théâtre (45 sources).