L’intelligence artificielle : un défi comme un autre pour la réorganisation de votre entreprise ?
Aujourd’hui, s’il est primordial de comprendre les impacts des différentes intelligences artificielles, il est aussi nécessaire de prendre du recul et penser comment accompagner ce mouvement. L’IA est une voie de remise en question.
L’IA, et notamment l’IA générative, a réussi en quelques années seulement à s’ancrer profondément dans le quotidien des entreprises.
A l’horizon 2030-2035, de 27 à 45 % des tâches devraient être automatisées en entreprise grâce à l’intelligence artificielle, selon une étude de l’Institut de l’Entreprise en partenariat avec McKinsey & Company, publiée début 2025, intitulée « L’IA et l’évolution des compétences en France ».
C’est une innovation de rupture, comme ont pu l’être l’introduction de l’informatique ou du web au sein des entreprises. Mais c’est aussi, comme lorsque nous avons dû toutes et tous nous confronter à une réorganisation brutale avec le confinement, le moment de questionner des modes fonctionnement ancrés.
Toutes les fonctions de l’entreprise sont concernées et l’IA va nous encourager à nous réorganiser, à repenser l’organisation du travail, la distribution des tâches… mais pour ne pas rater le virage de l’IA, l’entreprise se doit d’être motrice dans ce cadre, pour ne pas laisser ses salariés utiliser l’IA seuls, sans accompagnement ni stratégie.
Aujourd’hui, s’il est primordial de comprendre les impacts des différentes intelligences artificielles, il est aussi nécessaire de prendre du recul et penser comment accompagner ce mouvement. L’IA est une voie de remise en question.
I. Comprendre : les menaces sur l’organisation du travail
Utiliser des IA sans cadre ni recul implique plusieurs risques au sein des entreprises : décisionnels, sécuritaires, règlementaires mais aussi organisationnels.
Les IA (car il existe bien plusieurs types d’IA) peuvent déstabiliser rapidement une organisation bien établie si aucun cadre n’est posé.
1. Une perte de sens et de respiration
Lorsque l’on pense IA, on pense rapidement à l’automatisation rapide et, en apparence, très efficace de certaines tâches, identifiées comme étant de faible valeur ajoutée.
La tentation est de déléguer une très grande partie de ces tâches à une IA : alors, même si ce n’est pas un emploi dans sa totalité qui s’en trouve menacé, certaines compétences peuvent être amenées à être totalement remplacées au sein de l’entreprise et disparaître.
Pour les personnes concernées, cela peut s’accompagner d’une perte de sens, voire d’un sentiment de déclassement.
Mais ces suppressions peuvent également avoir un autre effet : supprimer des phases de respiration nécessaires.
Ces phases d’exécution de tâches à faible valeur ajoutée offrent à un collaborateur une pause bienvenue entre des épisodes de concentration intense. Sans elles, la charge psychologique risque d’être très importante et la personne concernée d’arriver rapidement à saturation.
2. Une autonomie délétère
L’accessibilité et la gratuité de certains outils d’IA ont encouragé l’expérimentation autonome.
Si l’on peut saluer cette volonté de formation à ces outils de la part de certains collaborateurs, cela peut engendrer des risques non négligeables, comme une perte de temps face à un outil mal utilisé, mais aussi engendrer des erreurs de jugement face au résultat, qui peuvent avoir de graves conséquences par la suite.
Et il ne faut pas négliger, lors de l’utilisation d’outils externes d’IA non vérifiés, un potentiel risques de fuites de données, ou alors un manque de traçabilité des données.
Laisser chaque collaborateur bricoler dans son coin, sans accompagnement ni consigne claire, risque d’avoir pour effets plus de désorganisation que de gain de temps.
3. Le creusement d’inégalités internes
L’utilisation de l’IA non encadrée peut engendrer des inégalités au sein de vos équipes et au sein de votre entreprise.
Sans véritable politique d’accompagnement, l’utilisation de l’IA peut se confronter à une mauvaise appropriation de la part de collaborateurs, soit par un trop plein de confiance en l’outil, soit par une méfiance systématique. Cette mauvaise appropriation est un frein majeur : un outil mal compris devient un outil mal utilisé.
Au sein d’une même équipe, certains collaborateurs peuvent également se sentir dépassés par ces outils, tandis que d’autres se les approprieront rapidement. Certains métiers peuvent également avancer plus vite que d’autres dans leur maîtrise de l’IA, formant ainsi une sorte d’élite, qui bénéficiera pleinement des avantages de l’IA.
Pour certains, devoir adopter et utiliser l’IA peut donc engendrer un véritable stress technologique et créer des disparités entre certains membres d’une entreprise. Cela peut fragmenter une équipe et amener une perte de cohésion.
4. Des tensions managériales et une perte de confiance
Dans les relations entre un manager et son équipe, l’utilisation importante de certains outils d’IA comporte un risque majeur, la déshumanisation du management.
La tentation est grande de confier à l’IA une part importante de tâches de planification et de surveillance des managers. Mais si l’IA est utilisée pour organiser froidement tout le travail, attribuer et surveiller toutes les tâches des collaborateurs, ces derniers risquent rapidement de perdre en motivation.
Les biais algorithmiques peuvent également influencer injustement certaines évaluations, au détriment de l’écoute, du dialogue et du jugement humain.
En se reposant trop sur les outils prédictifs, les managers peuvent perdre en autonomie décisionnelle et en capacité à prendre en compte le contexte humain, composante essentielle d’une bonne relation entre un manager et son équipe.
5. Une déshumanisation des RH
Les ressources humaines sont bien évidemment concernées par l’arrivée de l’IA et le principal risque est une déshumanisation.
Dans les RH, l’IA est notamment envisagée pour optimiser l’organisation du temps, pour gérer les plannings des salariés, en s’appuyant notamment sur des algorithmes prédictifs. Mais se fier uniquement à l’IA coupe de l’analyse des réalités du terrain, de la complexité du travail réel, des impondérables et de la réalité des vécus et difficultés propres à chaque collaborateur.
Pour les recrutements et les suivis de carrière, utiliser une IA c’est utiliser des modèles entraînés sur des données, qui peuvent comporter des biais. Or l’IA peut reproduire, voire amplifier, des inégalités lors du recrutement, de l’évaluation ou de la promotion.
Si les décisions en RH sont trop automatisées, l’entreprise risque de fragiliser les relations au travail et de perdre la confiance des collaborateurs.
II. Analyser : l’opportunité de revoir son organisation
François Cazals, professeur adjoint à HEC Paris, parle de l’IA comme d’une rupture d’ampleur « comparable à l’irruption de l’informatique ». Car oui, si l’utilisation de l’informatique dans le cadre professionnel nous semble aujourd’hui naturelle, elle a aussi causé de vrais troubles à son arrivée. Comme l’arrivée de l’électricité, du chemin de fer…
La question n’est donc plus « faut-il y aller ? », mais « comment y aller ? »
1. Accepter le changement
Pour reprendre l’exemple de l’arrivée de l’informatique, plus aucune entreprise ne s’imagine aujourd’hui fonctionner sans ces outils. Ils sont intégrés dans nos quotidiens.
Aujourd’hui, aucune entreprise ne peut ignorer l’IA et ses impacts. Mais plutôt que de subir l’IA, elles doivent saisir cette innovation comme une opportunité de se réinventer en profondeur.
L’IA remet en cause des modes de fonctionnement établis depuis longtemps dans les entreprises, mais elle n’est pas la seule à le faire : l’évolution d’un marché, les aspirations des collaborateurs, les attentes sociétales… L’IA doit être vue comme un des facteurs amenant au changement.
Il ne faut aujourd’hui pas rater le virage de l’IA**. Prendre le train de l’IA en marche nécessite cependant du recul et de la réflexion.**
2. Clarifier les missions et les rôles
L’IA peut devenir un levier pour créer une organisation plus agile, plus efficace et davantage centrée sur la valeur ajoutée humaine… à condition de ne pas se concentrer uniquement sur la suppression de tâches répétitives.
Car aujourd’hui, la question n’est pas tant de savoir si son propre métier sera touché, puisqu’ils le seront tous, mais de savoir quelles missions seront touchées et lesquelles ne le seront pas.
Et pour cela, une remise à plat du « qui fait quoi » (lien vers l’article sur le qui fait quoi) dans les entreprises s’impose.
Une cartographie des compétences permet ensuite d’identifier et de clarifier par poste, par service, les compétences détenues, celles à forte valeur ajoutée, ainsi que les tâches qui pourraient être automatisées ou aidées de l’IA.
3. Écouter pour mieux embarquer
L’un des risques d’une utilisation non-encadrée de l’IA est de créer des dissensions en interne, au sein des équipes et entre elles.
Des entretiens individuels sont alors nécessaires, pour mettre à plat la réalité de leur utilisation actuelle de l’IA, pour savoir dans quel état d’esprit les collaborateurs se trouvent vis-à-vis de l’IA : excès ou manque de confiance, expérimentations déjà effectuées, besoins en formation…
C’est un dialogue ouvert qui permet une meilleure appropriation des outils, la moins subie possible, en fonction des compétences et de ce que chaque personne est prête à faire évoluer. Ce dialogue permet également de ne pas supprimer les phases de respiration cognitive dont les collaborateurs pourraient avoir besoin.
Cet état des lieux complet permet ensuite de définir clairement des besoins concrets et donc d’interroger les bons outils, adaptés à son propre secteur d’activité, à sa taille et surtout, à sa culture d’entreprise.
III. Transformer : une évolution technique, organisationnelle et managériale
L’IA implique aujourd’hui une transformation systémique, touchant simultanément la technique, les process internes et les pratiques managériales.
La question est alors : « comment y aller, efficacement et durablement ? »
1. Construire un cadre d’usage
L’utilisation de l’IA en entreprise demande un certain effort en matière d’acculturation et de formation des équipes.
Construire un cadre d’usage signifie s’interroger sur la gouvernance, la valeur et l’éthique. Il doit être une définition des règles d’usage et des règles de supervision.
Pour protéger la confidentialité des données des entreprises, il est important de définir une charte claire encadrant la confidentialité des données et la propriété intellectuelle.
On peut envisager la nomination d’un responsable IA et même, d’un comité dédié, en charge des questions éthiques, juridiques et règlementaires.
2. Intégrer des processus augmentés
Certaines entreprises peuvent avoir besoin de systèmes complexes et sur-mesure, adaptés à leurs besoins et leur activité.
Aujourd’hui, on voit surtout apparaître des micro-agents spécialisés qui s’intègrent directement dans les outils métiers (CRM, ERP, plateformes collaboratives).
Ainsi, ce n’est pas nécessairement une couche supplémentaire qui se rajoute mais bien les outils eux-mêmes qui se transforment. Il s’agit alors de trouver les bons outils, ceux qui ont su se transformer, d’en mesurer les avantages pour les intégrer dans l’entreprise.
Ces micro-agents rendent l’IA accessible à tous les collaborateurs, la faisant ainsi devenir moteur d’une part de leurs tâches et opérations, sans bouleversement technique majeur.
3. Investir dans la formation
Après un état des lieux précis, l’entreprise doit investir dans la formation de ses équipes.
Managers, collaborateurs, dirigeants : tous doivent être formés à l’utilisation des outils IA validés par l’entreprise, afin de s’assurer d’une montée en compétences de toute l’entreprise.
Cette nécessité de former doit être très structurée et en continu, pour s’assurer d’avoir les bonnes compétences.
Un focus important de formation doit notamment être mis sur les managers, qui pilotent à la fois de l’humain et de la technique tout en étant dans une logique de pédagogie, pour garantir la bonne application de ces formations.
4. Penser les nouveaux rôles managériaux
L’IA modifie profondément la posture du manager, qui ne supervise plus uniquement des personnes sur un métier : il supervise aussi des flux automatisés, des outils IA, et pilote des modèles techniques qu’il doit comprendre.
C’est à lui que revient la tâche d’assurer à ses équipes que l’utilisation de l’IA se fasse au service du collectif, en pilotant leur montée en compétences. Il devient un chef d’orchestre : garant de l’éthique, de la qualité, de la sécurité des données, mais aussi de l’équilibre entre humain et technologie.
Le manager devient un pilier, le garant du sens, qui va accompagner concrètement le changement sur un plan humain. Il va permettre à ses équipes d’intégrer ces transformations, en étant écoutées, considérées dans leurs attentes, leurs craintes et leurs aspirations.
Le manager doit être conscient et embrasser ce nouveau rôle de chef d’orchestre, de facilitateur, de garant.
5. Expérimenter et ajuster
Revoir son organisation signifie accepter, véritablement et durablement, une logique d’expérimentation.
Il s’agit de tester différents usages, d’observer leurs effets concrets, puis de mesurer les résultats obtenus afin d’ajuster les pratiques, les outils et les processus.
Les indicateurs observés peuvent concerner les gains de temps, l’amélioration de la qualité des livrables, la réduction des risques… Mais ces retours ne doivent pas se limiter à des aspects simplement techniques ou financiers.
Ils doivent également permettre de prendre en compte l’impact de l’IA sur les collaborateurs : leur appropriation des outils, leur montée en compétences, leur confiance vis-à-vis des systèmes automatisés, l’évolution de leurs pratiques professionnelles, et bien sûr, leur ressenti autour de cette utilisation.
En intégrant ces dimensions humaines et organisationnelles, l’expérimentation devient un levier stratégique pour construire une adoption de l’IA à la fois efficace, responsable et cohérente avec la culture de l’entreprise.
Conclusion
L’arrivée de l’IA au sein des entreprises, à l’instar d’autres innovations de rupture, est une opportunité de remettre en question son organisation. Elle transforme les métiers plus qu’elle ne va les remplacer : elle va donc impacter les organisations et les méthodes de travail.
Gérer une telle transformation ne peut se faire dans la précipitation : cela nécessite une remise à plat des rôles, des missions, mais aussi des capacités d’intégration de l’IA de la part des équipes. Les entreprises doivent entrer dans une logique de test et d’expérimentation, pour garantir d’un usage pertinent et durable de l’IA au sein de leurs équipes.
Les managers jouent un rôle primordial pour accompagner ce changement et s’assurer de la bonne implémentation et appropriation des outils IA par leurs équipes. Ce sont des maillons essentiels pour faire de cette introduction de l’IA, une opportunité réussie de montée en compétences bénéfique pour les équipes et l’entreprise.
Sources :
https://www.pwc.fr/fr/publications/2025/05/entreprise-transformative.html?utm
https://www.institut-entreprise.fr/wp-content/uploads/2025/01/IDEP-McKinsey_A5-8bis_Calameo.pdf
https://podcasts.apple.com/fr/podcast/les-echos-de-lia/id1340227916