Les sept compétences qui distinguent les leaders de l’IA des retardataires
Écart de perception: Il existe un écart significatif entre les cadres dirigeants et les employés concernant la compréhension des stratégies d’IA.
Compétences en leadership: Une transformation efficace liée à l’IA requiert des compétences spécifiques en leadership allant au-delà de la mise en œuvre technique.
Facteurs de succès pour l’IA: L’empathie et la compréhension des processus de changement individuels favorisent la réussite de l'adoption de l’IA.
Patience stratégique: De nombreuses initiatives IA échouent à cause de calendriers irréalistes et d’un soutien insuffisant au développement des compétences.
Le manuel qui attire le plus d'attention en ce moment repose sur un principe simple : faites peur aux gens, et ils travailleront plus dur.
Les licenciements présentés comme de la discipline budgétaire. Les retours obligatoires au bureau positionnés comme des interventions de productivité. La transformation par l’IA annoncée avant que quiconque ne comprenne ce que cela signifie réellement pour son emploi.
Cela génère des gros titres. Ce que cela ne génère pas, c’est la transformation que les dirigeants disent vouloir.
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De nouvelles recherches de BCG et Columbia Business School révèlent un écart de perception de 51 points de pourcentage entre dirigeants et salariés de terrain sur la compréhension de la stratégie IA. Les dirigeants pensent que 80 % des employés sont bien informés. Seulement 29 % des contributeurs individuels sont d’accord. Cela ne relève pas de la communication. C’est un problème de leadership.
La réussite d’une transformation par l’IA n’a pas grand-chose à voir avec le fait de paraître dur ou d’agir rapidement. Elle repose sur sept capacités de leadership spécifiques qui n’ont rien à voir avec le déploiement de la technologie et tout à voir avec la manière dont les dirigeants se comportent lorsque les résultats sont incertains.
Avant que Brian Elliott ne monte sur scène à Transform en tant que maître de cérémonie en mars, il a dévoilé ce qu’il considère comme quatre compétences clés pour les dirigeants de cette époque via sa newsletter Substack.
Ça m’a frappé. Mais j’ai aussi senti que cela méritait d’être approfondi.
Ce que je vais faire maintenant, c’est détailler les compétences comme l’a fait Brian et les étoffer avec quelques ajouts à la liste. Ce n’est pas le moment pour un leadership faible ou toxique. Comme nous en avions discuté lors du podcast l’an dernier, un leadership déconnecté de la réalité s’avère coûteux dans ce qui pourrait être l’époque la plus déroutante du travail depuis un siècle.
1. Empathie : Comprendre comment les gens vivent le changement
L’enthousiasme autour de GenAI parmi les salariés américains est passé de 45 % à 36 % en seulement trois mois en 2024, selon une étude de Slack. Ce n’est pas la technologie qui s’est dégradée, c’est la façon dont elle a été déployée. Les organisations ont lancé des outils sans comprendre à quel point les gens adoptent différemment de nouvelles capacités.
Lorsque les managers de sociétés étudiées par BCG ont adapté leurs approches de formation pour tenir compte des différences individuelles dans l’adoption de l’IA, l’utilisation de GenAI a augmenté de 89 %. Il ne s’agit pas simplement d’être bienveillant, mais d’utiliser la compréhension cognitive de la manière dont les gens vivent le changement pour concevoir de meilleures approches.
Les organisations centrées sur l’employé comptent des personnes qui ont 70 % plus de chances de se sentir enthousiastes à propos de l’adoption de l’IA et 92 % plus de chances de se sentir bien informées sur la stratégie, d’après BCG et Columbia.
Le lien avec les résultats pour l’entreprise est direct. Ces mêmes organisations rapportent des taux de maturité IA bien supérieurs à ceux de leurs pairs. La centration sur l’employé expliquait 36 % de la variance dans la maturité IA—bien plus que le secteur d’activité (14 %), le département (12 %) ou la taille de l’entreprise (5 %) réunis.
David Zierk, psychologue clinicien et auteur de « Mind Rules », décrit ce qu’il appelle le « trouble du déficit de connexion »—l’écart qui se creuse lorsque l’IA fournit des réponses mais que les dirigeants ne donnent ni contexte, ni accompagnement.
« L’esprit ne supporte pas l’incertitude », explique-t-il. « Nous cherchons la certitude dès que possible, et l’IA apporte un soulagement. Mais tout ce qui soulage présente un risque d’addiction. Les dirigeants doivent aider les gens à tolérer l’ambiguïté suffisamment longtemps pour développer une compréhension authentique, plutôt que de se contenter de la première réponse proposée par l’IA. »
L’écart entre le discours « l’IA va augmenter, pas remplacer » et les restructurations simultanées dans les services adoptant de nouveaux outils a précisément créé la défiance qui mine les initiatives IA et tue les retours honnêtes sur l’efficacité des mises en œuvre.
Avant d’aller plus loin, souhaitez-vous tester vos compétences sur les sept axes ? Faites l’autoévaluation et vous pourrez télécharger un rapport personnalisé gratuit avec des axes de développement.
Remarque : il ne s’agit pas d’une évaluation scientifique, seulement d’un exercice de réflexion pouvant servir de point de départ à l’introspection ou d’inspiration pour votre propre développement professionnel. Si vous recherchez une évaluation plus rigoureuse, découvrez notre article de l’an passé sur l’utilisation des tests de personnalité lors du recrutement.
2. Présence : Revenir sur la piste de danse
Le mandat de retour au bureau d’Amazon est arrivé par mémo. Aucune discussion sur la façon dont le travail hybride fonctionnait réellement. Aucun dialogue avec les équipes qui avaient repensé entièrement leurs processus autour de la collaboration à distance. Juste une politique impactant la vie quotidienne, imposée à distance.
C’est tout le contraire de ce que le rapport 2025 sur l’IA au travail de BCG identifie comme critique pour réussir la transformation : des dirigeants qui comprennent comment le travail s’effectue réellement. Le rapport a révélé que seulement 51% des employés de première ligne utilisent régulièrement des outils d’IA, contre plus de 75% des dirigeants et managers. C’est un « plafond de silicium » créé par une distance avec la réalité opérationnelle.
Elliott décrit ce schéma.
J’ai eu un membre du conseil d’administration qui, lors d’une réunion de la haute direction, se lève et déclare : ‘Vous devez tous retourner au bureau parce que je sais que c’est la meilleure façon de travailler. Selon mon expérience dans les années 1980, lorsque j’ai eu ce déjeuner avec la personne qui est finalement devenue mon mentor et coach.’ Et c’est toujours un homme, qui fonde son point de vue sur ce qui a le mieux fonctionné pour lui.
La même logique s’applique à l’IA : les dirigeants prennent des décisions selon leur propre contexte, et non selon la réalité opérationnelle.
On ne peut pas régler le « workslop » — du contenu généré par l’IA qui est techniquement complet mais sans réelle valeur — si on ne montre pas à quoi ressemble un travail de qualité. Impossible d’exiger une transformation si on ignore comment le travail s’effectue réellement.
3. Penser comme un produit : Concevoir le travail comme un objet à designer
Des recherches du MIT Sloan ont montré que 91% des responsables de données estiment que des défis culturels entravent leurs efforts en IA. Seulement 9% évoquent des problèmes techniques. Pourtant, la plupart des entreprises traitent encore l’IA comme un problème technique, annonçant des objectifs d’efficacité avant de comprendre ce qui crée vraiment des frictions dans les processus quotidiens.
Les études BCG montrent que la réduction du labeur — ce que l’on peut aussi appeler le travail répétitif éreintant — augmente les chances de réussite de l’IA et améliore la rétention.
Zapier est passé de 65% d’utilisation initiale à 89% d’adoption quotidienne d’outils d’IA en misant sur la résolution des vrais problèmes plutôt que sur le déploiement maximal de fonctionnalités. Leur équipe de service client a vu le temps de traitement des tickets réduit de 50% tandis que l'engagement des salariés progressait de 20 à 30 points.
Brandon Sammut, qui a piloté cette transformation chez Zapier, explique ce changement.
Nous avons cessé de demander ‘que peut faire cet outil d’IA’ et commencé à nous interroger : ‘quels problèmes génèrent du labeur pour chaque équipe’. Les outils ont suivi les problèmes, pas l’inverse.
Les organisations investissent 142 milliards de dollars chaque année pour comprendre leurs clients mais moins de 11 milliards pour l’expérience employé, alors que le lien entre engagement et performance économique est avéré. Si vous traitiez vos clients comme la plupart des entreprises traitent leurs salariés lors des transitions technologiques, vous feriez faillite.
Le problème de fond, c’est ce qu’Elliott appelle le « théâtre de la productivité » — optimiser l’apparence de l’activité plutôt que les résultats.
« Soixante-cinq pour cent des personnes interrogées affirment qu’il est plus important pour elles de répondre rapidement à un message que de se concentrer ou livrer leur travail essentiel », note Elliott. « C’est triste, non ? Ce sont juste des signes visuels d’activité. Produire davantage n'est pas un résultat en soi. »
Elliott détaille le changement nécessaire : les dirigeants doivent abandonner la gestion par signaux d’activité visible au profit d’un management par les résultats. Cela implique de définir les objectifs de l’organisation, de clarifier les priorités, d’instaurer des indicateurs de succès et de diffuser cette clarté à l’échelle de l’entreprise.
Bien menée, elle instaure des conditions équitables et livre les résultats que les dirigeants recherchent réellement. Mais cela nécessite un investissement conséquent et représente un changement fondamental dans la manière dont les organisations fonctionnent.
4. Courage : Avoir du cran quand c'est risqué
Lors d'une réunion générale chez Salesforce, la direction a plaisanté en disant que l’ICE attendait au fond de la salle les employés internationaux qui se levaient. Le tollé qui a suivi n’était pas seulement dû à un manque de discernement, mais à la destruction de la sécurité psychologique indispensable à l’expérimentation avec l’IA.
« La manière la plus rapide de gérer l’incertitude, c’est de juger », remarque Zierk. « Cela ferme l’esprit. L’opposé du jugement, c’est la curiosité, et c’est ce dont les organisations ont besoin en ce moment. Mais la curiosité exige une sécurité psychologique, et un management fondé sur la peur détruit tout cela. »
Faire preuve de courage, en tant que leader, c’est annoncer soi-même les mauvaises nouvelles en expliquant honnêtement les raisons business, et non pas transmettre aux managers des scripts de licenciement. Surtout lorsque des postes sont supprimés avant même que l’IA ait fait ses preuves, et, étrangement, juste avant le versement des primes.
L’alignement autour d’une direction « dure » crée de l’opportunité pour les leaders qui acceptent de bâtir des organisations où les collaborateurs peuvent donner le meilleur d’eux-mêmes dans l’incertitude. Pas parce que c’est une question de bienveillance, mais parce que la peur engendre la conformité tandis que la confiance génère la prise de risque intelligente dont la transformation IA a besoin.
5. Patience stratégique : jouer sur le long terme
Selon une étude de S&P Global, 42 % des entreprises abandonnent leurs initiatives IA avant leur mise en production, un chiffre qui a plus que doublé en un an. Le scénario est souvent le même :
- Annonce d’objectifs d'efficacité ambitieux pour rassurer les conseils d'administration
- Lancement précipité des déploiements pour tenir les délais
- Découverte que les capacités organisationnelles ne sont pas en place
- Retour en arrière discret sur les attentes six mois plus tard.
Le terme « reshape stage » a émergé pour décrire les entreprises qui repensent complètement leurs processus de travail plutôt que de simplement déployer des outils. Dans ces organisations, 46 % des salariés s'inquiètent pour leur emploi, contre 34 % dans les entreprises moins avancées.
Cette anxiété est le prix d’une véritable transformation. La patience stratégique consiste à accorder le temps nécessaire pour que cette inquiétude se dissipe, en apportant du soutien et en développant les compétences, et non en prétendant que la transformation se fait sans friction.
BCG a constaté que 79 % des collaborateurs ayant bénéficié de plus de cinq heures de formation à l’IA sont devenus des utilisateurs réguliers, contre 67 % pour ceux ayant reçu moins de cinq heures. La patience stratégique consiste à protéger cet investissement même lorsque les conseils veulent des résultats immédiats.
6. Transparence : être honnête face à l’incertitude
L’écart de 51 points entre ce que pensent les dirigeants de la compréhension des employés et ce qu'ils comprennent réellement ne provient pas d’un manque de communication, mais d’une communication malhonnête.
Les leaders proclament : « L’IA va vous libérer pour des missions à plus forte valeur ajoutée » sans préciser de quelles missions il s’agit, ni si elles existeront au même niveau de rémunération. Ils présentent des stratégies IA comme des plans entièrement établis alors qu'il s'agit en réalité d’hypothèses testées en direct. Ils affichent une certitude quant à l’évolution de l’IA alors qu’eux-mêmes n’en sont pas sûrs.
Steve Cadigan explique la dynamique.
Pour avoir confiance, il faut construire un historique de performances cohérentes et fiables. Et nous n’avons tout simplement pas encore cela avec l’IA. Il y a aussi un énorme récit médiatique en ce moment, à savoir que l’intelligence artificielle va vous remplacer. Elle va vous prendre votre emploi. Ce niveau de peur et de méfiance va créer des ralentisseurs lors de la mise en œuvre.
La peur se manifeste dans ce que Ethan Mollick appelle les « cyborgs secrets »—des personnes utilisant des outils d’IA mais ne le révélant pas à leur hiérarchie, parfois par crainte que l’aveu d’utilisation signifie qu’ils sont remplaçables. C’est tout le contraire de l’expérimentation transparente requise pour la transformation, c’est ce que l’on appelle aujourd’hui l’IA de l’ombre.
Johannes Sundlo, expert en adoption de l’IA, questionne notre rapport à ce que nous considérons comme la connaissance.
Lorsque les universités débattent d’interdire l’IA parce que les étudiants l’utilisent pour tricher, elles passent à côté de la vraie question : qu’est-ce que la connaissance dans un monde où l’IA existe ? Les dirigeants d’organisation commettent la même erreur — ils essaient de contrôler le récit plutôt que d’être honnêtes sur ce qu’ils ne savent pas encore.
La transparence consiste à distinguer ce qui est certain (nous investissons dans l’IA, certains postes vont évoluer) de ce qui ne l’est pas (précisément quels postes et comment). Cela implique de partager les résultats des pilotes, y compris les échecs. Cela veut dire admettre « nous découvrons cela ensemble » plutôt que de faire semblant d’avoir des réponses que l’on n’a pas.
Cadigan note qu’un élément clé qui provoque les erreurs autour de l’IA est que « c’est une technologie différente de toutes celles que nous avons connues. D’habitude, on sait à quoi nous attendre. Avec l’IA, nous ne savons même pas encore tout ce qu’elle peut faire et nous l’apprenons encore. Les possibilités restent à explorer, mais nous sommes quasiment certains qu’il existe ici un avantage concurrentiel. Alors, allons-y. »
Cette incertitude rend les méthodes traditionnelles de déploiement obsolètes et rend la communication sincère essentielle.
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7. Pensée systémique : Comprendre les effets d’entraînement
La plupart des projets IA échouent aux interfaces entre équipes. Vous implémentez un outil d’IA au service client sans considérer l’impact sur le développement produit (évolution des réclamations), le marketing (changement des besoins de message) ou les opérations (modèles d’effectifs modifiés quand l’IA gère les tâches courantes mais escalade les cas complexes).
Les recherches du BCG sur la gouvernance de l’IA montrent que 52 % des organisations performantes utilisent désormais des équipes transversales réunissant des responsables métiers et technologiques pour piloter la stratégie, contre seulement 5 % un an plus tôt. Ce changement reflète le fait que les choix IA ont des répercussions humaines et organisationnelles qui dépassent les méthodes pilotées par l’informatique.
La cause profonde des mises en place en silos, selon Cadigan, remonte à nos façons de faire précédentes.
Comme pour les logiciels standards", dit-il. « On le branche, on suit la formation, voici comment ça fonctionne. Mais l’IA nécessite de l’expérimentation, ce qui n’est pas dans nos habitudes. Il faut comprendre que l’IA impacte les métiers, les trajectoires et le travail de tous nos collaborateurs d’une façon qui demande une réflexion systémique.
Caldwell compare le déploiement d’outils IA généralistes sans formation au fait de remettre un couteau suisse de 20 fonctions à un employé, mais d’en expliquer seulement trois. Sans compréhension de l’interconnexion de leurs missions, les employés optimisent localement, ce qui provoque des dysfonctionnements au niveau du système.
Construire la capacité, pas seulement annoncer la stratégie
Ces sept aptitudes — empathie, présence, pensée produit, courage, patience stratégique, transparence et pensée systémique — ne sont pas des « soft skills ». C’est un travail exigeant qui requiert de la pratique continue.
Les recherches du BCG et de Columbia montrent que les entreprises avec une direction experte dans la conduite du changement piloté par l’IA obtiennent des marges bénéficiaires 3,2 fois supérieures à celles qui adoptent des démarches informatiques traditionnelles. L’expertise technologique ne sert à rien si les équipes dirigeantes ne savent pas mener la transformation culturelle exigée par l’IA.
Nous sommes à une époque où les dirigeants et les managers ont davantage tendance à craindre de perdre leur emploi au profit de l’IA dans les dix prochaines années que les employés en première ligne. Cette anxiété pousse à aller vite, afficher de l’assurance et démontrer du contrôle. Pourtant, les équipes dirigeantes qui réussissent font tout l’inverse : elles avancent de manière réfléchie, admettent leurs incertitudes et instaurent la confiance.
L’écart entre votre position actuelle et le niveau de compétences nécessaire n’est pas figé. Il dépend de la manière dont vous investissez consciemment pour les développer. La vraie question est : êtes-vous prêt à faire le travail pendant que les autres attirent l’attention des médias ?