ProductSense et X5 : 97 % des product managers utilisent déjà AI, mais les métriques progressent à peine

ProductSense et X5 ont publié les résultats d’une étude sur la manière dont les product managers travaillent en 2025. La conclusion principale est simple : AI est déjà devenu un outil quotidien pour presque tout le monde, mais son usage de masse ne s’est pas encore transformé en une croissance tout aussi massive des métriques produit.

Comment AI s’est intégré au travail

L’enquête a réuni 1 220 professionnels — des product managers aux Head of Product et CPO. La plupart se situent au niveau middle, et une part notable des répondants travaille dans de grandes entreprises de 5 000+ employés. B2B et B2C dominent par spécialisation, et à mesure que le niveau de seniority augmente, le biais en faveur du B2B se renforce. C’est important, car c’est précisément dans les grandes structures que l’on voit le mieux comment de nouveaux outils passent d’une habitude personnelle d’un collaborateur à un processus d’entreprise.

Le chiffre-clé de l’étude est que 97 % des répondants utilisent AI au travail. Chez les CPO, ce taux atteint 100 %. En parallèle, 72 % disent que AI aide à gagner du temps : certains gagnent jusqu’à une heure par jour, d’autres entre une et deux heures, et une partie des spécialistes estime l’effet à plus de deux heures quotidiennes. AI ne ressemble plus à une expérience pour passionnés : pour les équipes produit, il est devenu une couche de travail aussi courante que analytics, les documents et les réunions.

AI est le plus souvent utilisé pour des tâches où la vitesse et le développement rapide des idées comptent :

• recherche d’informations ;
• génération d’idées ;
• analyse de données ;
• analyse concurrentielle ;
• vérification et remise en question des hypothèses.

En même temps, les managers eux-mêmes n’ont pas tendance à surestimer la qualité de ces assistants. Dans l’étude, AI est plus souvent comparé non pas à un expert confirmé, mais à un stagiaire qui propose vite des options, tout en exigeant une vérification constante.

Pourquoi les métriques ne progressent pas

À l’échelle individuelle, le bénéfice est visible, mais au niveau du business, le tableau est bien plus modeste. 77 % des participants ne voient aucun changement dans les métriques produit, et seuls environ 20 % parlent d’une hausse des indicateurs.

L’étude mène à une conclusion assez lucide : l’accélération locale d’un spécialiste ne signifie pas encore que toute l’entreprise se mettra à travailler plus vite. Si les validations, les processus et les dépendances entre équipes restent les mêmes, le gain de temps se dissout souvent à l’intérieur de l’organisation.

Les chiffres de l’adoption le confirment. Seules 34 % des entreprises disposent au minimum de guides de base ou de formations sur AI. Pour 24 %, la technologie est déjà inscrite dans la stratégie et les projets pilotes. Et seulement 10 % ont intégré AI dans les processus avec des métriques cibles concrètes.

Cela signifie que la plupart des product managers ont déjà adapté AI à leur travail quotidien, mais que, dans la majorité des cas, l’entreprise elle-même n’a pas encore reconstruit son modèle opérationnel autour de lui.

D’où le principal paradoxe de 2025 pour la profession : les spécialistes travaillent déjà plus vite, mais le business n’a pas encore appris à transformer systématiquement cette vitesse en résultat mesurable.

Pour le marché, c’est un signal important : la prochaine étape de la concurrence ne portera pas sur l’accès aux outils AI, mais sur la qualité de leur mise en œuvre organisationnelle.

Compétences, argent et rôle

Les compétences en AI arrivent en tête des axes de développement en 2025. Elles dominent aussi les plans pour 2026 : 37 % des répondants comptent continuer à les renforcer. Viennent ensuite analytics, l’économie et les compétences managériales.

En même temps, les réponses montrent un écart entre ce qui est jugé important au recrutement et ce que les gens mettent réellement dans leur plan de développement personnel. Les entreprises continuent d’accorder beaucoup de valeur à analytics, à la gestion de projet, aux soft skills et au travail avec l’équipe, mais, dans les priorités individuelles, tout ce qui aide à accélérer le travail actuel domine beaucoup plus nettement.

À mesure que les revenus augmentent, l’accent de l’apprentissage change lui aussi. La partie haute du marché investit de plus en plus non pas dans l’efficacité opérationnelle, mais dans la capacité à gérer la complexité. D’où la hausse de l’intérêt pour les méta-compétences, particulièrement importantes pour le niveau senior, les Head of Product et les CPO.

En même temps, 78.4 % des personnes interrogées n’attendent aucune réduction notable du nombre de product managers, et 46 % estiment que le rôle deviendra moins opérationnel et davantage celui d’un chef d’orchestre. Encore 40 % prévoient l’apparition de rôles orientés AI au sein de la profession.

Côté salaires, l’étude constate une fourchette familière, mais visiblement plus large. Chez les junior, la tranche de 80–150 mille roubles est la plus fréquente ; chez les middle, 220–300 mille ; chez les senior, 300–550 mille ; chez les Head of Product et les CPO, de 400 à 750 mille et plus. En parallèle, la tension sur le marché du travail augmente aussi : la part de spécialistes cherchant activement un nouvel emploi est passée de 18 % à 25 %, et le niveau de rémunération est devenu aussi important que l’intérêt pour le produit et les tâches.

Ce que cela signifie

Pour le product management, AI est déjà devenu la norme, mais pour l’instant surtout comme accélérateur personnel, et non comme source d’un effet business systémique. Le prochain cap pour les entreprises n’est pas seulement de donner aux équipes l’accès aux modèles, mais de les intégrer dans les processus, les objectifs et les responsabilités afin que le gain de temps se transforme en croissance des métriques et du rôle même du product manager.