Le workplace a toujours été un terrain d’expérimentation pour les avancées technologiques. Chaque nouvelle vague fait la même promesse — rendre le travail plus intelligent, plus rapide et plus efficace — mais dans la pratique, la technologie déçoit souvent lorsqu’elle est mise en œuvre de manière isolée.
L’IA ne fait pas exception. Ce n’est pas qu’elle ne puisse pas tenir ses promesses, mais qu’elle ne peut pas le faire seule.
Le rapport Future of Work 2030, développé par Everest Group et fondé sur une enquête mondiale auprès de plus de 330 organisations, explique pourquoi. Il montre également qu’un véritable changement est en cours : les entreprises passent d’expérimentations isolées et de projets pilotes à la convergence, où le workplace, le réseau et les opérations terrain fonctionnent comme un système intégré.
Alors, à quoi ressemblera le travail en 2030 ? Avant de se projeter, prenons un instant pour faire un pas en arrière.
Des systèmes fragmentés qui freinent les investissements technologiques
Au cours de la dernière décennie, de nombreuses organisations ont fortement investi dans l’automatisation, l’adoption du cloud et les plateformes de collaboration pour soutenir une main-d’œuvre de plus en plus hybride.
Pourtant, malgré ces efforts de modernisation, les résultats se sont souvent révélés décevants. Les problèmes de fiabilité des réseaux limitent les performances. Les gains de productivité sont inégaux. Et bien que les collaborateurs utilisent ces technologies au quotidien, leur satisfaction a trop souvent été reléguée au second plan.
Il est facile d’accuser la technologie, mais le véritable problème réside ailleurs : la plupart des environnements de travail fonctionnent encore comme des écosystèmes fragmentés plutôt que comme des environnements intégrés. L’IA est souvent ajoutée par-dessus, au lieu d’être intégrée dans les workflows quotidiens — et sans cette intégration, l’intelligence ne peut pas se déployer à grande échelle.
Ce que révèle le rapport Everest Group
L’étude Future of Work 2030 met en évidence un point essentiel : le problème ne réside pas dans le manque de technologie, mais dans l’absence de cohésion. Le rapport explique pourquoi, identifie les points de blocage de la transformation et précise ce qui doit converger pour que l’IA produise les résultats attendus.
Pourquoi l’IA est le fondement de la convergence
Réunir le workplace, le réseau et les environnements terrain en un système opérationnel intégré est essentiel pour générer des résultats business mesurables. Mais la valeur réelle n’émerge que lorsque l’intelligence est intégrée à l’ensemble de ce système — c’est pourquoi l’IA constitue le socle de la convergence.
L’étude montre que, d’ici 2030, 74 % des organisations s’attendent à ce que les collaborateurs passent de l’expérimentation de l’IA à un usage quotidien, en s’appuyant sur des copilotes pour la majorité de leurs tâches. Cela repose sur un flux d’intelligence au sein d’environnements intégrés, qui soutient le travail là où il se déroule, plutôt que dans des outils isolés.
Combler le déficit de compétences
L’étude met également en évidence un besoin croissant de requalification, notamment à mesure que l’IA s’intègre aux workflows et à la prise de décision. L’expertise technique est un enjeu, mais pas le seul : certains collaborateurs manquent de confiance pour travailler avec des systèmes intelligents et comprendre la valeur de l’automatisation.
Lors de la transformation du workplace, 48 % des organisations identifient la résistance au changement ou un faible niveau d’adoption par les employés comme un défi majeur. Sans adhésion des collaborateurs, il est difficile d’ancrer durablement l’IA. Des investissements continus dans les compétences et la conduite du changement sont essentiels.
Le modèle 4C : une feuille de route opérationnelle
Pour que l’IA génère de la valeur, les organisations doivent disposer d’un plan clair qui intègre technologie, infrastructure et expérience humaine dans un système cohérent. Everest Group appelle cela le modèle des 4C du futur du travail : composable, cognitive, connected et curated.
- Composable : Des environnements de travail capables de s’adapter en continu grâce à des architectures modulaires plug-and-play.
- Cognitive : L’IA devient partie intégrante du travail quotidien, intégrée dans les workflows via copilotes, automatisation et agents intelligents.
- Connected : Des environnements connectés permettant un flux fluide de l’information grâce à des réseaux fiables et toujours actifs.
- Curated : Des expériences adaptées aux rôles et aux usages, favorisant l’adoption et une utilisation fluide des outils.
Les organisations qui réunissent ces quatre dimensions sont considérées comme « best in class » et obtiennent des résultats supérieurs en matière de transformation et d’adoption de l’IA.
La performance comme preuve
À mesure que les organisations passent de l’intention à l’action, elles anticipent des gains significatifs :
- Productivité : 57 % des organisations prévoient une hausse de plus de 35 % d’ici 2030 grâce à des technologies comme la GenAI et l’IA agentique.
- Résilience : la convergence des environnements IT et OT améliore la sécurité et la continuité opérationnelle.
- Parité d’expérience : les organisations qui investissent dans les collaborateurs de terrain obtiennent un ROI supérieur.
- Gouvernance orientée résultats : les XLAs complètent les SLAs en mesurant la valeur business des transformations.
La feuille de route est claire : décloisonner les systèmes, investir dans les compétences, adopter des modèles basés sur les résultats et valoriser les rôles terrain.
NTT DATA : vous préparer à 2030, dès aujourd’hui
NTT DATA aide les organisations à transformer leurs ambitions workplace en résultats mesurables. Reconnus pour nos services Digital Workplace et nos solutions Microsoft Modern Work, nous accompagnons la mise en œuvre du modèle 4C grâce à l’IA agentique et à l’automatisation intelligente.
Nos clients constatent déjà des résultats concrets. Par exemple, les collaborateurs d’un grand acteur américain des services financiers accèdent directement à des cas d’usage via Microsoft Teams, accélérant la résolution des problèmes et intégrant le support dans leur quotidien.
À mesure que l’IA s’intègre aux opérations, le workplace redeviendra un facteur clé de performance. Réunir intelligence, infrastructure et expérience permettra d’éviter que cette transformation ne devienne une opportunité manquée.