Stéphane ne lisait plus les comptes rendus.
Responsable de production, près de deux cents opérateurs, une réunion de direction de quatre heures le lundi, un point production chaque matin et trois groupes projets. Son agenda était plein. Il découvrait les sujets en entrant en réunion et passait de moins en moins de temps auprès de ses équipes. Puis il avait fait une découverte : certains dossiers qu’il rendait en retard ne lui étaient jamais réclamés. Il avait donc commencé à faire le tri.
J’avais raconté son histoire dans un article sur la performance. Stéphane aimait son travail. Mais à force de lui demander de tout faire, son organisation l’avait conduit à choisir seul ce qu’il ne ferait plus.
Aujourd’hui, l’entreprise de Stéphane lui propose de l’IA. Elle pourrait préparer ses réunions, rédiger ses comptes rendus, analyser ses dossiers. Quel soulagement, lui vend-on pour le convaincre, pour lui et ses collègues ! Les dossiers arriveraient plus vite, les analyses seraient plus nombreuses, et chaque réunion pourrait produire une magnifique liste d’actions supplémentaires.
Est-ce que Stéphane retrouverait du temps pour ses équipes sur le terrain ? Ou est-ce que l’IA ne ferait en fait qu’accélérer les biais de son organisation et finirait de le lessiver ?
La réponse dépendra beaucoup de la manière dont nous introduirons et utiliserons l’IA au sien des entreprises. Et plus encore de ce que nous allons accepter d’y changer.
Un OVNI dans l’organisation
Imaginez que vous puissiez remplacer 30% de votre effectif par les meilleurs experts mondiaux dans chacune de leur discipline, ne serait-pas le succès assuré ? C’est ce qu’a pu faire le PSG entre 2021 et 2023 avec 3 des meilleurs joueurs mondiaux dans son 11 idéal : Messi, Neymar et MBappé. Et pourtant, ils n’ont pas gagné la ligue des champions, ils l’ont fait en 2025 et en 2026 avec une toute autre équipe et sans star. Pourquoi je vous parle du PSG ?
Parce qu’avec l’IA, vous avez littéralement à votre portée les meilleurs experts mondiaux à votre disposition. Ce n’est pourtant pas pour ça que vous allez devenir les champions de votre secteur d’activités. Si je file la métaphore avec le PSG, la question est de savoir comment vous intégrez ces champions, de quelle manière votre organisation va s’adapter à eux pour obtenir le meilleur de l’équipe. C’est en ce sens que je parle de l’IA comme d’un nouveau collaborateur. Un collaborateur d’une nature inédite, dont les capacités et les limites ne correspondent pas à nos catégories habituelles. Un OVNI dans l’organisation.
Nous avons l’habitude d’introduire des outils dans nos entreprises. Ils nous permettent de calculer, de fabriquer, de transmettre, de stocker. Nous apprenons à les utiliser, puis nous organisons le travail autour de leurs possibilités et de leurs contraintes. Avec l’IA, quelque chose de différent se produit.
Nous pouvons lui confier une question mal formulée, lui demander de chercher ce qui manque, de confronter plusieurs hypothèses et de proposer une manière de procéder. Avec les accès et les outils appropriés, un agent IA peut aussi enchaîner des actions : consulter des documents, interroger un logiciel, préparer une modification, vérifier un résultat et ajuster la suite de son travail. Le degré d’autonomie dépend de la manière dont le système est construit et des autorisations qu’on lui donne. Les architectures d’agents décrites par Anthropic permettent de bien comprendre ce passage de la réponse à l’action.
Cela change sa place dans l’organisation. L’IA participe à une activité que nous devions jusque-là distribuer principalement entre humains : interpréter une demande, chercher une solution, préparer une décision, agir dans un environnement imparfaitement connu.
Comment donc intégrer un nouveau collaborateur aussi extraordinaire ?
Nous savons à peu près ce qu’implique l’arrivée d’un salarié, d’un prestataire ou d’un nouveau logiciel. Nous savons beaucoup moins bien accueillir quelque chose qui peut contribuer à notre raisonnement et exécuter une partie du travail, tout en produisant des erreurs avec une assurance parfaitement tranquille.
Sa fluidité d’expression ne nous renseigne pas suffisamment sur la solidité de sa réponse. Et lui attribuer une mission ne lui donne ni notre expérience du terrain, ni notre compréhension des relations entre les personnes, ni la responsabilité que nous portons envers elles.
Il va donc falloir apprendre à travailler avec cet étrange collègue. Avec un peu plus de méthode que « débrouille-toi avec ça et reviens quand tu as fini ». Ce qui, reconnaissons-le, pourrait également améliorer quelques intégrations humaines.
Coopérer, ça s’organise
Prenons une situation simple : une commande urgente arrive chez un industriel. Le commercial veut répondre rapidement au client. La production doit vérifier qu’elle peut tenir le délai. Les achats doivent s’assurer de la disponibilité d’un composant.
Imaginons qu’un agent puisse rassembler ces informations et préparer une proposition. Avant même de parler de sa puissance, une question se pose : à quoi aura-t-il accès ?
Au planning officiel, ou aussi à l’information selon laquelle une machine donne des signes de faiblesse ? Au stock théorique, ou à ce que le magasinier sait des pièces réellement utilisables ? Aux conditions commerciales générales, ou à l’engagement particulier pris avec ce client la semaine dernière ?
Une bonne partie de ce qui permet de travailler se trouve dans les conversations, dans les ajustements du quotidien et dans la tête des gens. L’IA ne récupère pas magiquement ce contexte parce qu’on lui a acheté un abonnement.
Lui donner les moyens de contribuer suppose donc de clarifier la mission, les informations disponibles et les critères d’un travail réussi. Répondre vite au client, très bien. Mais faut-il privilégier la marge, la fidélité à un engagement, la stabilité de la production, la relation commerciale ? Et que fait-on lorsque ces intentions entrent en conflit ?
Nous voilà déjà en train de parler de management.
La coopération se joue aussi dans la répartition du travail. Dans notre exemple, l’agent pourrait rechercher les informations et signaler les incohérences ; les personnes concernées examineraient les arbitrages ; l’envoi d’un engagement au client resterait soumis à une validation définie. Sur des commandes courantes, bien connues et dans des limites précises, on pourrait aller plus loin dans l’autonomie. Puis observer les résultats et ajuster.
Cette progression oblige à regarder les erreurs. Où se produisent-elles ? Que manque-t-il pour les éviter ? Qu’est-ce que les humains doivent réellement vérifier ? Si tout doit être repris à la main, le bénéfice est discutable. Si personne ne regarde plus rien parce que les premières réponses semblaient bonnes, nous nous préparons d’autres surprises.
Coopérer avec une IA demande enfin de préserver notre capacité à lui résister. Pouvoir dire : « Ton raisonnement se tient, mais tu as oublié ce qui compte ici. » Encore faut-il avoir pris le temps de comprendre ce qu’elle propose et conserver les compétences nécessaires pour le discuter.
Déléguer une activité engage celui qui la délègue. Cela reste vrai quand le destinataire n’a pas de chaise dans la salle de réunion.
L’IA va amplifier ce qu’elle trouve
C’est ici, à mon sens, que se joue l’essentiel.
L’IA arrive dans une organisation qui a déjà ses habitudes, ses peurs, ses circuits de décision, ses petits arrangements avec les règles et ses grandes déclarations sur la confiance. Elle va être utilisée à travers tout cela. Les objectifs qu’on lui donnera, les informations qu’on lui ouvrira et les actions qu’on lui permettra porteront la marque de cette organisation.
Une entreprise qui se rassure en multipliant les reportings pourrait en produire davantage, plus détaillés et plus fréquents. Une autre pourrait utiliser les mêmes capacités pour donner aux équipes les informations dont elles ont besoin pour décider sans remonter systématiquement à leur chef.
La technologie ouvre les deux possibilités. Le choix s’effectue dans l’entreprise.
Cette idée d’amplification trouve un écho dans le rapport DORA 2025, consacré au développement logiciel : l’IA y apparaît comme un amplificateur des forces et des faiblesses existantes. Ce résultat porte sur un domaine précis. Il invite néanmoins à examiner, dans nos propres organisations, ce que nous sommes en train d’accélérer.
Des silos particulièrement bien équipés
Revenons à notre commande urgente. Imaginons maintenant que chaque service ait son agent. Celui du commercial cherche une solution pour satisfaire le client. Celui de la production protège le planning. Celui des achats optimise les approvisionnements. Chacun peut produire une analyse argumentée, appuyée sur ses données et parfaitement cohérente avec son objectif.
Et chacun pourrait avoir de bonnes raisons de conclure que le problème vient des autres. Nous aurions alors équipé nos silos d’une formidable capacité à défendre leur position. Le commercial démontrerait qu’il faut accepter la commande, la production qu’il faut la refuser, les achats qu’il faut attendre. La réunion d’arbitrage aurait de quoi durer.
La qualité des analyses locales ne suffit pas à faire une bonne décision collective. Il faut une intention commune, des critères d’arbitrage partagés et un endroit où les contradictions puissent être discutées. Si cela manque, des agents plus performants pourraient rendre les désaccords plus rapides à produire et plus difficiles à démêler.
À l’inverse, si les équipes savent ce qu’elles cherchent à réussir ensemble, l’IA peut les aider à explorer les conséquences de leurs choix. Que se passe-t-il si nous décalons cette fabrication ? Si nous livrons en deux fois ? Si nous acceptons un surcoût ? Elle peut rendre les interdépendances plus visibles et donner de la matière à la discussion.
Encore faut-il que la discussion puisse avoir lieu.
Le temps gagné, pour en faire quoi ?
C’est une autre évidence que j’ai envie de questionner : l’IA nous ferait gagner du temps.
Sur certaines tâches, oui. Mais le temps économisé quelque part devient quoi, ensuite ?
Si Stéphane prépare ses dossiers plus vite, son entreprise peut lui en confier davantage. Il va devenir marketeur, designer, codeur sans même s’en rendre compte. S’il dispose enfin d’un moment pour aller voir ses équipes, on pourrait aussi décider de préserver ce moment. Ces deux décisions n’auront pas les mêmes conséquences sur la qualité du travail, sur l’engagement et, finalement, sur la performance.
Nous connaissons déjà ce phénomène. Lorsque communiquer devient facile et presque gratuit, nous communiquons davantage. Celui qui envoie économise un effort ; celui qui reçoit hérite d’un message de plus. Avec l’IA, nous pouvons aller jusqu’à faire rédiger par une machine le document qu’une autre machine résumera pour son destinataire. Mais nous pourrions aussi prendre un instant pour nous demander pourquoi ce document doit exister.
L’automatisation par l’IA offre une occasion assez rare de réexaminer le travail. Qu’est-ce qui mérite d’être fait ? Qu’est-ce qui pourrait disparaître ? Qu’est-ce qui gagnerait à être discuté directement entre deux personnes ?
Si nous sautons ces questions, nous risquons de rendre très efficace une activité dont personne n’a réellement besoin.
L’autonomie devra devenir réelle
Dans mon premier article sur l’IA et les organisations responsabilisantes, j’évoquais les possibilités ouvertes par l’IA pour développer l’autonomie. Il faut maintenant regarder de près les conditions de cette autonomie.
Une équipe peut disposer d’une excellente analyse et rester incapable d’agir si elle attend trois validations. Un collaborateur peut repérer une erreur et se taire si contredire son supérieur lui coûte cher. Une IA peut faire remonter une incohérence ; elle ne garantit pas que quelqu’un acceptera de la regarder.
Donner davantage de capacités aux personnes sans faire évoluer leur pouvoir d’agir fera accroître leur frustration. Elles voient mieux ce qu’il faudrait faire et restent empêchées de le faire.
C’est pourquoi l’intégration de l’IA touche à des questions aussi concrètes que la circulation de l’information, le droit d’expérimenter, la possibilité de contester et la manière de décider. Travailler ces questions permet aux capacités nouvelles de produire un effet collectif. Sinon, nous risquons surtout d’ajouter de la puissance à nos empêchements.
Il va falloir gouverner cette nouvelle population
À mesure que les agents se multiplient, une question nouvelle apparaît : qui s’occupe de l’ensemble ?
Un responsable commercial crée un agent pour qualifier les demandes. Une personne des ressources humaines en configure un autre pour répondre aux questions internes. La production en utilise un pour préparer ses plannings. Chacun résout un problème réel. Mais ces initiatives peuvent finir par utiliser les mêmes données, modifier les mêmes dossiers ou produire des consignes incompatibles.
Nous devons pouvoir savoir quels agents existent, à quoi ils servent, qui en répond et sur quoi ils peuvent agir.
Le mot gouvernance paraît parfois un peu solennel. Ici, il recouvre des décisions très pratiques. Qui peut créer un agent ? Qui lui ouvre l’accès aux informations ? Jusqu’où peut-il intervenir sans validation ? Qui examine ses résultats ? Et qui peut l’arrêter si quelque chose dérape ?
La réponse ne peut pas reposer entièrement sur le service informatique. Celui-ci joue un rôle essentiel sur les accès, la sécurité et le fonctionnement des systèmes. Mais décider qu’un agent peut promettre un délai à un client concerne aussi le commercial et la production. Déterminer les informations qu’il peut communiquer aux salariés engage les personnes responsables de ces informations et de leurs conséquences.
Réunir les compétences nécessaires autour des usages réels.
On peut commencer modestement : une mission délimitée, un responsable identifié, des accès adaptés, des situations qui déclenchent une validation humaine et la possibilité de retrouver les actions effectuées. Puis élargir ce qui fonctionne, corriger ce qui coince et retirer ce qui n’apporte rien. Ce cadre doit permettre aux équipes d’essayer. S’il transforme chaque expérimentation en parcours administratif, elles auront de bonnes raisons de chercher des chemins de traverse. S’il laisse chacun connecter ce qu’il veut sans visibilité collective, l’entreprise découvrira peut-être ses dépendances au moment où elle aura besoin de reprendre la main.
L’enjeu est de construire une autonomie dont nous comprenons les limites, et que nous pouvons faire évoluer avec l’expérience. Une autonomie de l’IA et des équipes. L’arrivée de l’IA nous offre ainsi une occasion de remettre sur la table des questions que nous avions parfois cessé de poser : pourquoi faisons-nous ce travail, qui a besoin de son résultat, et qu’est-ce qui nous empêche de bien le faire ensemble ?
Pour Stéphane, l’arrivée de ce nouveau collaborateur nommé IA pourrait prendre une forme assez simple : sortir d’une réunion avec deux décisions réellement prises, des tâches supprimées car devenues inutiles et du temps pour retourner dans l’atelier grâce à d’autres tâches automatisées et autonomisées.
Il resterait à laisser ce temps libre dans son agenda pour apporter bien-être et véritable valeur ajoutée.
