Adopter l’IA dans une organisation ne se fait pas en un jour. Johann Putters et Yannick Petit rappellent qu’il existe quatre grandes étapes que traversent les équipes dans leur cycle de transformation.
Phase 1 : Résistance
Face à toute nouveauté, la première réaction est souvent la méfiance.
Inquiétudes sur la sécurité de l’emploi, doutes sur l’éthique, peur de l’inconnu : toutes ces craintes doivent être écoutées sans être minimisées.
La clé est de rendre l’IA concrète, d’en montrer à la fois les capacités et les limites, sans chercher à forcer l’adhésion immédiate.
Phase 2 : Exploration
Certaines personnes plus ouvertes commencent à tester l’IA, souvent sur de petits cas d’usage simples.
C’est une phase essentielle pour générer les premières « quick wins » (victoires rapides) et installer une dynamique positive.
Créer des espaces d’expérimentation (par exemple, un temps dédié au partage d’expériences autour de l’IA chaque semaine) est fortement recommandé.
Phase 3 : Engagement
Au bout de quelques mois, l’IA commence à être intégrée naturellement dans les pratiques quotidiennes.
Des ambassadeurs émergent : ils deviennent des points d’appui pour diffuser les bonnes pratiques dans toute l’équipe.
Le rôle du manager ici est de faciliter et structurer cette dynamique pour accompagner le changement.
Phase 4 : Transformation
L’IA est pleinement adoptée et devient un levier de productivité, d’innovation et d’évolution des rôles dans l’organisation.
Le manager doit alors devenir catalyseur d’innovation, soutenir l’expérimentation continue et documenter les nouvelles pratiques.
Le rôle clé du manager dans l’adoption de l’IA
À chaque étape du cycle, le manager est un acteur central.
Son rôle est autant technique (définir où et comment utiliser l’IA) qu’humain (accompagner les émotions, créer la confiance).
Voici quelques conseils pratiques pour jouer pleinement ce rôle :
🛠️ Conseil pratique 1 – Adopter une approche progressive
Ne cherchez pas à « révolutionner » tout de suite. Identifiez un petit cas d’usage concret et accessible pour démarrer, même modeste.
Exemple : automatiser le compte-rendu des réunions avant de penser à refondre tout un processus métier.
🛠️ Conseil pratique 2 – Impliquer les équipes dès le début
Utilisez des outils collaboratifs comme la matrice du manager augmenté pour questionner ensemble les tâches à déléguer ou à augmenter.
Cela évite la peur du changement imposé « d’en haut » et renforce l’appropriation par les équipes.
🛠️ Conseil pratique 3 – Communiquer de manière transparente
Partagez à la fois les succès (quick wins) et les difficultés rencontrées.
Cela permet de bâtir une culture réaliste de l’IA : un outil puissant, mais pas magique.
🛠️ Conseil pratique 4 – Éviter une approche trop technocentrée
L’IA doit répondre à des enjeux métiers et humains clairs.
Ce n’est pas la technologie pour la technologie : toujours partir des besoins du terrain et des processus existants.
🛠️ Conseil pratique 5 – Encadrer par une charte claire
Dès que l’IA commence à être utilisée, posez des règles de confidentialité, de transparence et d’éthique adaptées à votre contexte.
Une charte d’usage simple peut sécuriser les pratiques sans brider l’innovation.
« Le manager n’est pas seulement un utilisateur de l’IA. Il est un facilitateur d’adoption, un garant du sens, et un catalyseur d’innovation. » – Johann Putters
L’IA transforme le management, pas les fondamentaux
L’intelligence artificielle est en train de transformer en profondeur le travail des managers, mais sans remettre en cause l’essentiel : les fondamentaux du management restent les mêmes. Leadership, intelligence émotionnelle, capacité à inspirer et à fédérer resteront des compétences humaines irremplaçables, et deviendront même encore plus centrales dans un contexte où certaines tâches seront déléguées à des outils d’IA.
Autre conviction forte : l’IA n’est pas seulement un levier d’automatisation. Elle est aussi un vecteur d’augmentation des capacités créatives, d’analyse, de communication et de pilotage stratégique des managers. À condition d’être bien utilisée, elle permettra de recentrer les managers sur ce qui compte : développer leurs équipes, arbitrer les situations complexes, incarner les valeurs de l’entreprise.
Enfin, un nouvel impératif émerge : l’esprit critique. Parce que les IA peuvent produire des erreurs ou des approximations, les managers devront systématiquement vérifier, questionner, valider les productions de ces outils, sans jamais faire confiance à 100 % aux résultats générés. La capacité à encadrer l’usage de l’IA dans les équipes et à instaurer une vigilance collective deviendra une compétence clé.
En résumé :
L’humain reste au cœur du management.
L’IA est un accélérateur, pas une fin en soi.
L’esprit critique est plus essentiel que jamais.
Face à ces évolutions rapides, former les managers devient une priorité pour réussir l’adoption de l’IA en entreprise, de manière pragmatique, progressive et alignée avec les valeurs humaines.
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Format : parcours hybride mêlant classes virtuelles, e-learning et ateliers pratiques
Objectifs :
Comprendre les impacts de l’IA sur le rôle de manager
Identifier les opportunités d’amélioration grâce à l’IA
Développer des compétences clés : prompt engineering, esprit critique, encadrement des usages
Être capable de guider ses équipes dans l’adoption progressive des outils d’IA
Points forts de la formation :
Approche concrète et orientée métier, avec des cas pratiques adaptés au quotidien managérial
Focus particulier sur la posture du manager augmenté et sur la gestion du cycle de transformation IA
Conseils méthodologiques pour construire une charte d’usage IA adaptée à son équipe
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