Google a publié ATLAS jeudi — l’Activity, Task, Landscape and Adoption Study — fondée sur environ 15 millions d’interactions humain-IA agrégées et anonymisées, issues des produits Gemini utilisés par plus d’un milliard d’utilisateurs mensuels. Il s’agit, à ce jour, du plus vaste jeu de données propriétaire sur l’usage réel de l’IA au travail, et sa conclusion centrale est claire : l’adoption est large, mais superficielle.
L’ampleur
L’échantillon couvre plus de 150 pays, 140 langues, 800 professions et 4 000 tâches, à partir d’une fenêtre de deux semaines en avril. L’IA apparaît dans 68 % des professions détaillées, qui représentent ensemble environ 90 % de l’emploi total aux États-Unis. Tous les secteurs d’activité sont représentés. L’anglais ne représente qu’environ un tiers des conversations mondiales avec l’IA.
La profondeur
Au sein de ces emplois, l’usage reste limité. Dans une profession типique, l’IA est appliquée à environ 21 % des tâches. Et parmi les interactions de travail mesurées par Google, moins de 10 % automatisent entièrement une tâche — les autres assistent, rédigent ou conseillent. Plus de 86 % de toutes les interactions de l’échantillon se déroulent en dehors du travail.
Ce que les utilisateurs lui demandent
Le travail qui parvient à l’IA penche vers le non routinier. Les tâches que Google classe comme cognitives non routinières — conception créative, test d’hypothèses — représentent 65 % des interactions de travail avec l’IA, contre 35 % pour l’économie dans son ensemble. L’économiste de Google Scott Strand a résumé la conclusion sans détour : « Le simple fait d’utiliser l’IA ne signifie pas qu’elle va automatiser votre travail. »
À lire en gardant la source à l’esprit
Il s’agit ici de Google qui mesure ses propres produits, et l’entreprise a évidemment intérêt à défendre un récit d’augmentation plutôt que de remplacement. C’est aussi un instantané d’un phénomène qui évolue vite : un échantillon de deux semaines en avril 2026, recueilli avant le déploiement de la vague actuelle de produits agents à exécution prolongée. Ce que cela établit, en revanche, c’est une base de référence — et une base bien plus vaste que les données d’enquête sur lesquelles le débat s’est appuyé jusqu’ici.