À quel moment avez-vous réalisé que l'IA pouvait tout changer ?
Pour moi, il s'agissait d'une simple conversation. J'ai commencé à poser à un LLM des questions sur un ensemble de données internes que je connaissais parfaitement. En quelques secondes, je disposais d'une analyse pertinente et détaillée, de tendances et de patterns clés. J'en ai retiré de nouvelles idées et perspectives.
Chaque fois que je m'adresse à des dirigeants qui débutent dans l'IA générative, je leur demande de faire la même chose : connecter un ensemble de données fiables à un LLM d'entreprise. Ensuite, ils peuvent commencer à poser des questions.
Souvent, l'expérience est une révélation.
Si l'IA peut faire tout cela avec un ensemble de données, que peut-elle faire entre les mains de chaque employé ?
C'est la question que le monde entier se pose, ainsi que d'autres questions : quelle est la limite des capacités de l'IA ? Jusqu'où et à quelle vitesse progressera-t-elle ? Et comment commencer à l'utiliser de manière sûre et efficace dès aujourd'hui ?
J'ai récemment eu le plaisir de m'entretenir avec Ethan Mollick, expert en IA et professeur à Wharton. Le point de vue d'Ethan sur le moment actuel de l'IA était pertinent. Si vous n'avez pas encore vu la vidéo de notre discussion, je vous recommande vivement de la regarder dans son intégralité. Cela vaut la peine d'y consacrer du temps.
Depuis, j'ai repensé à notre conversation. Je vais vous livrer ici quelques-unes de mes réflexions. Si vous êtes chef d'entreprise, cet article vous aidera à comprendre comment commencer à déployer avec succès l'IA dans votre entreprise. Je vous proposerai également une feuille de route de 30 jours pour accélérer votre réussite.
Les crises de nerfs ne mènent nulle part
Trois nuits blanches, tel est le coût de l'apprentissage de l'IA pour les cadres, selon Ethan. Et je suis d'accord. Comme je l'ai mentionné, j'ai moi-même été stupéfait par ce que l'IA pouvait faire. Ensuite, je n'ai pas pu m'empêcher de bricoler. Qu'en est-il de ceci ? Puis-je relier ces deux choses ? Que se passe-t-il si je fais cela ?
La plupart des dirigeants qui commencent à expérimenter l'IA ont une expérience similaire. Et la plupart d'entre eux s'accordent à dire que trois jours sans sommeil ou presque, sont un prix dérisoire à payer pour mieux maîtriser une technologie aussi transformatrice.
Pourtant, bon nombre d'entre eux attendent encore, se demandant comment la réglementation et le paysage concurrentiel vont évoluer. C'est une erreur.
J'ai expliqué récemment à l'un de nos clients que si son projet d'IA est en attente derrière son projet de gestion des données de référence, en cours depuis des dizaines d'années, son initiative d'IA ne sera jamais lancée.
Cela ne veut pas dire que des données propres et de qualité ne sont pas importantes. En fait, il s'agit d'un élément fondamental. Mais cela signifie que vous ne pouvez pas attendre que tout soit parfait pour pour commencer. Les enjeux sont trop importants pour rester sur la touche.
Vous devez commencer à mettre en place des processus de gouvernance et de mise en œuvre dès maintenant. L'IA générative n'est pas une technologie comme les autres. Comme l'a souligné Ethan, vous ne pouvez pas le déléguer à l'IT et lui demander de le mettre en œuvre, car ses implications sont trop importantes. Elle modifie le travail en profondeur. En prendre conscience est la première étape d'une mise en œuvre réussie.
La productivité a besoin d'un objectif
La deuxième chose que vous devez comprendre à propos de l'IA en 2026, c'est que la productivité n'est pas une potion magique. Elle ne générera pas, comme par magie, davantage de revenus pour votre entreprise.
Je discutais récemment avec un collègue qui plaisantait sur le fait qu'un employé utilisait l'IA pour créer un PowerPoint dense, et qu'un autre demandait à l'IA de le simplifier en puces. Certes, la création du PowerPoint était plus productive, mais elle s'est transformée en un cercle de productivité inutile.
Autre exemple partagé par Ethan : vous pouvez très bien apporter 400 PowerPoints à une réunion de vente, mais ce n'est pas le résultat que vous souhaitez obtenir. Je suis d'accord avec Ethan : la productivité n'a de valeur que lorsqu'elle vise un résultat métier spécifique. C'est un levier, mais il doit mener à de meilleurs résultats. Commencez par la fin et optimisez à partir de là.
La façon dont vous percevez vos employés déterminera tout
Pendant des années, nous avons entendu dire que les personnes, les processus et la technologie étaient la force motrice de la transformation digitale. Ce qui est étrange avec l'IA, c'est que de nombreux dirigeants inversent ce principe.
Ils s'intéressent d'abord à la technologie, puis à la mise en place de processus pour la soutenir, et enfin, ils voient les employés comme un coût variable. Malheureusement, de nombreuses organisations sont tentées de remplacer les employés par la technologie.
C'est une formule perdante. Elle génère des économies à court terme, mais le coût réel est incalculable. Demandez-vous qui gagne : les entreprises qui utilisent l'IA pour effectuer la même quantité de travail qu'aujourd'hui, ou celles qui augmentent leur capacité en utilisant l'IA de manière intelligente et créative ?
Vous avez besoin d'un nouveau modèle de fonctionnement
Pour que l'IA soit utile à votre organisation, vous avez besoin d'un nouveau cadre organisationnel. Ethan en a abordé un, que je considère comme pragmatique et pratique : Leadership, Labo et Personnes.
Pour le Leadership, le dirigeant, c'est vous, c'est moi, c'est toute personne qui prend des décisions pour l'entreprise. Les Personnes, ce sont vos employés, ceux qui utilisent l'outil IA tous les jours. Le Labo, qui est peut-être l'élément le plus important, est une équipe d'employés dévoués qui expérimentent constamment l'IA, qui imaginent de nouveaux cas d'usage, qui les comparent à l'approche traditionnelle et qui trouvent des moyens sûrs et intelligents de mettre en œuvre l'IA dans des workflows centraux.
Si votre organisation ressemble à la mienne, vous avez des règles et des politiques stricts sur la façon dont vous concevez et déployez les choses. Les processus établis autour de ces questions sont cruciaux. Mais ils sont lents. Ils n'ont pas été conçus pour l'IA.
L'idée du Labo est d'isoler un groupe de spécialistes et de les laisser expérimenter. Chez Alteryx, nous avons mis en place un système similaire et imposé une règle non négociable : rien ne sort du Labo avant d'avoir été vérifié et approuvé. Ensuite, nous avons encouragé ces spécialistes à être aussi ambitieux qu'ils le souhaitaient avec l'IA.
J'aime le cadre d'Ethan parce qu'il me semble que c'est la pièce manquante. Chez Alteryx, nous avons donné à tous nos employés l'accès à la version entreprise de ChatGPT. La question que nous nous posions sans cesse était de savoir comment inciter les employés à partager leurs workflows et leurs cas d'usage d'IA générative au sein de l'entreprise.
Dans le cadre d'Ethan, tout passe par le Labo. Il comprend ce que veulent les dirigeants, et les Personnes peuvent librement lui soumettre ses idées. Ensuite, il peut affiner, valider ou rejeter ces idées, et la direction peut récompenser les employés en conséquence. Et soudain, vous avez transformé toute votre organisation en une sorte de laboratoire d'IA. Vous innovez et expérimentez en tant qu'entreprise.
Il ne s'agit bien sûr que d'un cadre. Il en ressort que vous devez changer la façon dont vous motivez vos employés à faire usage de l'IA. Sinon, comme l'a souligné Ethan, ils garderont leurs découvertes pour eux, surtout si le fait de les partager conduit leurs collègues à perdre leur emploi.
Le playbook du CEO pour les 30 prochains jours
Si vous êtes un dirigeant qui cherche à transformer les ambitions en résultats concrets, je vous recommande de vous concentrer sur ces quatre étapes.
1. Mettez la main à la pâte avec un modèle utilisant des données réelles
Commencez par un ensemble de données internes fiables, quelque chose que vous utilisez déjà pour gérer vos activités, qu'il s'agisse du pipeline, du taux d'attrition, du budget par rapport aux prévisions, des tickets d'assistance ou des commentaires des clients. Chargez-le dans un LLM d'entreprise et commencez à poser les questions que vous pourriez poser lors d'une réunion de direction.
Une fois que vous aurez fait cela plusieurs fois, vous commencerez à comprendre ce que ces systèmes savent faire et ce qu'ils peuvent ou ne peuvent pas faire. Vous obtiendrez un contexte qui vous permettra de comprendre où et comment vous pouvez commencer à l'appliquer dans votre entreprise.
2. Mettez en place un Labo
Donnez à une petite équipe dévouée la permission d'agir rapidement et librement, avec une règle claire : rien ne sort du Labo sans avoir été vérifié et approuvé. Le travail du Labo consiste à prendre les meilleures idées de l'entreprise, à les transformer en workflows reproductibles, puis à mettre ces workflows entre les mains des employés.
3. Créez une politique de gestion des risques qui facilite l'utilisation
Essayer d'atténuer tous les risques retardera fortement vos progrès, mais cela ne signifie pas que vous devez accepter aveuglément tous les risques. Donnez à vos collaborateurs l'accès aux LLM d'entreprise. Sinon, ils utiliseront leurs propres versions et risqueront de divulguer vos données à des outils non approuvés. En outre, donnez la priorité aux plateformes de données qui disposent de données transparentes, vérifiables et gérables.
Ensuite, une fois que vous avez posé vos garde-fous, encouragez les employés à expérimenter librement. Vous serez peut-être surpris par ce qu'ils vous proposeront. Moi, je l'ai été.
4. Choisissez deux workflows à forte valeur ajoutée et intégrez-y l'IA
Choisissez deux workflows à forte valeur ajoutée qui ont lieu chaque semaine mais qui nécessitent beaucoup de tâches manuelles. Ensuite, intégrez l'IA directement dans ces workflows afin qu'elle modifie réellement la manière dont le travail est effectué. Le déploiement réussi de deux workflows vous donnera un cadre et des idées pour mettre en production d'autres projets pilotes.
La réussite passe par vous
L'IA évolue rapidement. Parfois, il est difficile de ne pas avoir l'impression d'être victime d'un effet similaire à un coup de fouet technologique. Mais en tant que chefs d'entreprise, c'est à nous de donner le ton. La conduite du changement en matière d'IA doit être assurée par les dirigeants. Elle doit venir de vous.
Une mise en œuvre réussie de l'IA nécessite de repenser l'ensemble de votre structure organisationnelle et de vos éléments incitatifs. Et pour y parvenir, vous devez comprendre ce que l'IA peut et ne peut pas faire. Vous devez mettre les mains dans le cambouis. C'est en expérimentant que vous comprendrez, et pourrez ensuite mener une mise en œuvre réussie.
D'une certaine manière, notre tâche en tant que dirigeants n'a jamais été aussi difficile. Mais elle n'a jamais été aussi passionnante. Nous avons la possibilité de repenser notre façon de travailler et de faire en sorte que le travail de nos employés ait plus d'impact et plus de sens. Ainsi, vous pouvez changer la trajectoire de votre entreprise.
Regardez la discussion avec Ethan Mollick pour découvrir comment les équipes dirigeantes gèrent et développent des workflows l'IA au sein de l'entreprise.