L’ancien fondateur de l’IA chez Google et docteur en apprentissage automatique révèle comment le leadership s’est transformé — et ce que les leaders doivent désormais prioriser
Ashutosh Garg est un chercheur en IA primé dont le début de carrière s'est déroulé dans des entreprises prestigieuses telles qu'IBM et Google. Aujourd'hui, il dirige une société d'intelligence des talents appelée Eightfold AI.
Ashutosh Garg
PDG et cofondateur de Viven
Le leadership axé sur l’IA implique de lâcher le contrôle: Les dirigeants d'aujourd'hui doivent passer de la microgestion des décisions à l'orchestration de la direction — en faisant confiance aux systèmes d'IA pour gérer les données, les tâches et l’optimisation, afin que les humains puissent se concentrer sur la créativité, l’empathie et la stratégie.
Le travail devient basé sur les compétences et fluide, non plus basé sur le rôle: L'IA fragmente le travail en tâches, permettant la constitution d’équipes dynamiques qui se forment autour des problèmes au lieu de se limiter à des intitulés de poste statiques ou à la hiérarchie. Les leaders facilitent désormais la circulation des talents plutôt que de gérer des organigrammes rigides.
Les organisations prêtes pour l’IA expérimentent vite et mesurent l’impact: Le succès réside dans l’intégration de l’IA dans les vraies méthodes de travail, l’exécution de pilotes rapides et le suivi de résultats concrets — et non via des démos ou des outils isolés. La culture, la rapidité et l’expérimentation stimulent le retour sur investissement de l’IA.
Dans notre entretien avec lui, il a partagé comment il construit une organisation axée sur l’IA, et comment cela transforme à la fois son rôle et son style de leadership.
Le parcours d’Ashutosh Garg : de chercheur en IA à leader axé sur l’IA
Mon parcours académique m’a donné une base solide pour mon intérêt dans l’IA. J’ai obtenu un doctorat en apprentissage automatique à l’Université de l’Illinois à Urbana-Champaign, avec une thèse portant sur l’apprentissage dans des espaces de grande dimension. Ce travail m’a valu le Robert T. Chien Award pour l’excellence en recherche, et c’est durant cette période que j’ai développé une fascination profonde pour le potentiel de l’IA à résoudre des problèmes complexes par le biais d’algorithmes et d’analyse de données.
Mes premières expériences professionnelles chez IBM et Google ont renforcé mon intérêt pour l’IA. Chez Google, je faisais partie de l’équipe de recherche chargée des efforts de personnalisation et des algorithmes de classement de base, qui sont des éléments essentiels des services pilotés par l’IA. Ce rôle m’a permis de constater de première main la puissance de transformation de l’IA pour améliorer l’expérience utilisateur et optimiser les fonctionnalités de recherche.
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L’esprit d’entrepreneuriat m’a saisi lorsque j’ai cofondé BloomReach, une entreprise qui exploitait le big data et l’IA pour améliorer les expériences digitales. Cette aventure m’a appris l’importance d’appliquer l’IA à des problèmes concrets, particulièrement dans le secteur du e-commerce.
Par la suite, j’ai fondé Eightfold AI, guidé par la mission d’utiliser l’IA pour aider les gens à trouver un travail qui a du sens. L’idée était de créer une plateforme d’intelligence des talents propulsée par l’IA capable de révolutionner la gestion des talents à l’échelle mondiale. Nous permettons des trajectoires de carrières adaptées grâce à l’IA en traitant les biais, en améliorant l’adéquation des compétences et en favorisant des parcours professionnels personnalisés. La capacité de la plateforme à traiter d’énormes volumes de données pour fournir des éclairages sur le développement professionnel et le rapprochement des emplois témoigne de la puissance de l’IA dans la transformation des processus RH.
Nous utilisons l’IA pour créer une main-d’œuvre plus inclusive, ce qui correspond à ma conviction que la technologie doit servir à élever et à autonomiser les individus.
Pourquoi le leadership d’abord axé sur l’IA implique de lâcher prise sur le contrôle
Je me suis toujours considéré comme quelqu’un qui aime “tenir le volant”. J’aime conduire, avoir le contrôle — que ce soit littéralement derrière le volant d’une voiture ou à la tête d’une entreprise.
Pendant longtemps, je considérais le contrôle comme essentiel au bon leadership. Mais la première fois que je me suis assis dans une Waymo — une voiture autonome alimentée par l’IA — cela a changé ma perspective. J’ai vite réalisé que je vivais l’une des expériences de conduite les plus sûres, les plus fluides et les plus précises imaginables — et je n’étais pas celui qui contrôlait. Le système prenait des centaines de micro-décisions chaque seconde, s’appuyant sur des millions de points de données, et le faisait de façon plus constante qu’aucun humain ne pourrait le faire. Ce moment m’a amené à penser différemment au leadership dans un monde où l’IA est prioritaire.
L’IA, comme Waymo, ne retire pas le contrôle : elle le redéfinit. Elle libère les dirigeants de la nécessité de “conduire” chaque décision, pour que nous puissions nous concentrer sur la direction, et non sur le pilotage. D’une certaine façon, le leadership aujourd’hui consiste à apprendre à faire confiance aux systèmes intelligents, à les laisser traiter les données, optimiser les processus et faire émerger les analyses qui permettent aux humains de s’appuyer sur leur créativité, leur empathie et leur sens stratégique.
C’est un changement que j’ai intégré dans ma façon de diriger chez Eightfold. Nous construisons des systèmes qui apprennent en continu, qui rendent les gens meilleurs dans leur travail et qui aident les dirigeants à cesser le micro-management au profit de l’autonomisation.
Comme dans une Waymo, une fois que vous vous habituez à laisser l’IA prendre le volant, vous réalisez que c’est en réalité une expérience supérieure — plus rapide, plus sûre et bien plus libératrice.
Comment l’IA redéfinit les anciens modèles de conception organisationnelle
Tout ce que nous pensions savoir sur le travail et le leadership est en train de changer. Dans un monde d’abord axé sur l’IA, les anciens modèles — hiérarchies, rôles figés, organigrammes rigides — n’ont tout simplement plus de sens.
L’IA fragmente le travail en ses plus petits composants — des tâches, et non des titres. Au lieu de penser « Je suis responsable marketing » ou « Je suis recruteur », de plus en plus de personnes raisonnent en se disant : « Voici les problèmes que je résous, voici les tâches pour lesquelles je suis le mieux adapté. »
C’est un énorme changement. Cela signifie que les organisations deviendront bien plus fluides. Les équipes se formeront et se reformeront autour du travail à accomplir, plutôt qu’autour de rôles fixes ou de lignes hiérarchiques prédéfinies.
Comment l’IA transforme le leadership : de la gestion à l’orchestration
Pour les dirigeants, cela change tout. Mon rôle est moins de gérer que d’orchestrer — m’assurer que les bonnes personnes, avec les bonnes compétences, se concentrent sur les bonnes tâches au bon moment. Il s’agit de permettre, non de contrôler. Et l’IA nous donne les données et la visibilité nécessaires pour faire cela en temps réel. Nous pouvons voir quelles compétences existent dans l’organisation, où se trouvent les lacunes, et comment redéployer les talents de manière dynamique.
Nous utilisons nos propres outils en interne pour cela, et les premiers effets incluent des améliorations significatives de la rétention des connaissances, de la rapidité d’intégration et de la collaboration. Et pour moi, personnellement, cela a changé la donne en matière de transparence en temps réel lorsque j’en ai besoin.
L’automatisation libère également les gens des parties répétitives de leur travail. Je trouve cela passionnant car cela permet aux humains de se concentrer sur les tâches satisfaisantes, créatives et à fort retour sur investissement. Lorsque les gens passent plus de temps sur ce qui les dynamise, et pas seulement sur ce qui remplit leurs agendas, tout le monde y gagne : l'individu, l'entreprise et le client.
Donc oui, j’ai dû abandonner beaucoup d’anciennes idées reçues — que le leadership concerne la structure, le contrôle, ou des parcours de croissance linéaires.
Le nouveau monde du travail est dynamique, axé sur les compétences et augmenté par l’IA. Le leadership consiste à créer les conditions pour que ce système s’épanouisse : responsabiliser les personnes, instaurer la confiance et les aider à grandir plus vite que la technologie elle-même.
Comment l’IA aide les équipes à opérer à un niveau supérieur dans chaque fonction
Ce qui est enthousiasmant dans cette nouvelle ère de l’IA va au-delà de l’automatisation des tâches : il s’agit de décupler les capacités humaines dans chaque fonction.
Prenez par exemple nos équipes développement commercial. L’IA permet désormais à nos responsables du développement des ventes d’effectuer en quelques minutes ce qui prenait des heures. Ils peuvent identifier les bons comptes, personnaliser les démarches et qualifier les prospects avec beaucoup plus de contexte. Résultat : moins de temps passé en recherche et davantage à échanger réellement avec les prospects — et ces discussions sont plus approfondies, car elles sont alimentées par de véritables informations.
C’est similaire pour les ingénieurs. Avec le développement et les tests assistés par l’IA, la productivité a considérablement augmenté. Les ingénieurs peuvent prototyper, déboguer et livrer du code plus rapidement — mais tout aussi important, ils consacrent plus de temps à résoudre de vrais problèmes plutôt qu’à réécrire des blocs standards ou à traquer de petites erreurs.
Même quelque chose d’aussi simple que les revues d’activité trimestrielles — qui prenaient auparavant énormément de temps — est complètement différent aujourd’hui. Nous utilisons l’IA pour rassembler les données de performance en temps réel, analyser la santé des clients et faire remonter automatiquement les tendances. Plutôt que de passer des jours à préparer des diapositives, les équipes consacrent maintenant leur temps à discuter des analyses et des actions à mettre en œuvre.
Voilà le vrai récit de l’autonomisation par l’IA : elle redonne du temps et de la concentration aux gens. Elle permet à chaque équipe d’agir à un niveau supérieur — avec plus de créativité, de précision, et de satisfaction dans le travail accompli.
Pourquoi la réussite de l’IA dépend de la conception d’organisations qui expérimentent et mesurent
Une étude du MIT a récemment montré que 95 % des entreprises investissant dans l’IA ne perçoivent pas encore de retour sur investissement significatif — et cet écart entre la promesse de l’IA et les résultats ne me surprend pas.
Trop souvent, les projets IA sont lancés comme des expérimentations, sans être intégrés aux processus métier de base. Ils semblent impressionnants sur une présentation, mais ne sont pas reliés à des résultats mesurables.
Nous nous concentrons donc sur la valeur tangible et défendable. Par exemple, nous avons constaté une forte augmentation de la productivité des recruteurs et même de l’expérience candidat grâce à notre outil d’entretien IA que nous utilisons en interne au sein de nos équipes de recrutement. Chaque entretien représente un coût réel et quantifiable en temps de recruteur et de manager, c’est pourquoi nous avons automatisé le processus. La valeur n’est pas théorique : elle est mesurable.
La leçon est simple : l’IA ne crée de la valeur que lorsqu’elle est profondément intégrée dans le déroulement réel du travail — et non quand elle est ajoutée en surface. En tant que dirigeant, cela signifie concevoir des organisations qui expérimentent vite mais aussi mesurent sans relâche l’impact. Nous ne célébrons pas les démos ; nous célébrons les résultats.
Comment bâtir une organisation qui expérimente rapidement et mesure son impact
Pour concevoir ce type d’organisation, il faut d’abord instaurer une culture de l’expérimentation. Les équipes doivent avoir la liberté d’essayer de nouvelles idées, et il doit être acceptable d’échouer — à condition d’échouer rapidement, d’apprendre et d’itérer.
Deuxièmement, l’organisation doit faire de la rapidité une priorité. Dans l’environnement actuel, la vitesse n’est pas un luxe — c’est un avantage concurrentiel. Il faut des équipes restreintes et autonomes, des boucles de rétroaction rapides, et la capacité de livrer, mesurer et affiner rapidement.
Troisièmement, il est essentiel de concevoir en permanence en faveur de l’innovation. L’innovation n’arrive pas par hasard. Chaque année, les organisations doivent allouer intentionnellement une part significative de leur personnel et de leurs ressources à de nouvelles idées, à de nouveaux produits, et à de nouveaux paris.
Si vous ne planifiez pas structurellement l’innovation, d’autres priorités finiront par la supplanter.
Faites confiance aux gens pour adopter ce qui fonctionne. Nous partons souvent du principe que l’IA semblera impersonnelle ou froide, mais lorsque celle-ci est conçue avec empathie et clarté, elle peut en réalité créer une expérience meilleure, plus humaine.
Ce que signifie réellement être une organisation prête pour l’IA
Pour moi, être « prêt pour l’IA » signifie trois choses :
- Chaque équipe fonctionne avec un état d’esprit orienté IA.
- Les collaborateurs sont autonomes pour utiliser et améliorer les outils d’IA eux-mêmes.
- Les collaborateurs considèrent l’IA comme un coéquipier, non comme une menace.
Au final, l’objectif est simple : faire de l’IA un réflexe. Quand les gens cessent de se demander « Dois-je utiliser l’IA pour cela ? » et commencent à se demander « Comment l’IA peut-elle m’aider à faire cela mieux ? », c’est à ce moment-là que l’on sait que l’on est vraiment prêt pour l’IA.
Pour nous, chez Eightfold, la culture de l’IA n’est pas un module de formation — c’est un état d’esprit. On ne peut se considérer comme une entreprise spécialisée dans l’IA que si chaque personne, dans chaque fonction, se sent à l’aise pour utiliser et questionner l’IA au quotidien. Donc, au lieu de traiter l’IA comme une entité à part, nous l’avons intégrée à notre manière de travailler.
Nous « dogfood » tout en interne. Chez Eightfold, chacun utilise nos outils dans ses tâches quotidiennes, que ce soit pour demander des mises à jour à leur jumeau numérique, utiliser l’IA pour se préparer à des réunions clients, ou automatiser les relances. C’est une approche pratique par essence. La meilleure façon de devenir fluent en IA, c’est de vivre avec elle.
Nous organisons également des sessions régulières d’apprentissage de l’IA pour les équipes non techniques. L’objectif n’est pas de transformer tout le monde en ingénieur, mais de les amener à envisager le champ des possibles. Dès lors que les collaborateurs comprennent que l’IA n’est pas magique — seulement des mathématiques et des données utilisées de façon créative — la peur disparaît et la curiosité prend le dessus. C’est ce que nous recherchons.
Nous avons aussi lancé en interne des programmes pour permettre à chacun d’expérimenter l’IA dans des workflows métier réels : en RH, marketing, finance, partout. Nous encourageons les petits pilotes qui apportent une valeur ajoutée rapidement, car l’adoption survient lorsque chacun constate lui-même les bénéfices. Ce que nous appelons « Project Andromeda » en est un bon exemple.
L’IA ne crée de valeur que lorsqu’elle est profondément intégrée dans la réalité du travail — pas lorsqu’on la superpose, en surface. En tant que dirigeant, cela signifie concevoir des organisations qui expérimentent rapidement mais mesurent aussi l’impact avec rigueur. Nous ne célébrons pas les démos, nous célébrons les résultats.
Comment Eightfold est passée d’outils indépendants à une couche opérationnelle agentique unifiée
Au cours de l’année écoulée, nous avons lancé le « Project Andromeda », une initiative à l’échelle de l’entreprise visant à déployer l’IA agentique au sein de Eightfold. Nous avons identifié 72 cas d’usage à fort impact et en avons déjà mis en œuvre de nombreux, faisant des workflows agentiques une composante centrale de notre fonctionnement.
En recherche et développement, des outils comme Cursor et GitHub Copilot ont significativement augmenté la vélocité d’ingénierie. Nos équipes consacrent désormais plus de temps à l’innovation et moins à la correction de bugs, à la documentation et à l’astreinte, puisque les systèmes agentiques gèrent de manière proactive une grande partie des charges routinières.
En vente et marketing, notre Andro Bot interne apporte son soutien pour la préparation des phases de découverte, la notation et la planification des comptes, tandis que les SDRs agentiques automatisent la prospection et la qualification. Cela a rationalisé l’organisation opérationnelle des ventes et amélioré la cohérence et l’efficacité sur tout le parcours.
Dans les fonctions supports et administratives, nous avons implémenté des workflows agentiques pour les RH, le juridique et la finance — des comptes fournisseurs aux questions/réponses juridiques et de conformité — réduisant les délais de traitement et libérant les équipes des tâches routinières.
Collectivement, ces changements ont transformé notre pile technologique interne d’un simple assemblage d’outils en une couche opérationnelle coordonnée et agentique. Nous appliquons en interne les mêmes principes agentiques que ceux que nous proposons à nos clients, ce qui nous permet de garder une longueur d’avance tout en restant ancrés dans l’impact opérationnel réel.
Pourquoi les dirigeants doivent faire confiance à leurs équipes pour adopter l’IA
Au final, j’ai été surpris de constater à quel point les gens sont prêts à adopter l’IA.
C’est un bon rappel pour moi en tant que leader : il faut faire confiance aux gens pour adopter ce qui fonctionne. Nous pensons souvent que l’IA sera impersonnelle ou froide, mais lorsqu’elle est conçue avec empathie et clarté, elle peut en réalité offrir une expérience meilleure et plus humaine. Cette prise de conscience a réellement renforcé ma vision de la conception de l’IA — non pas comme un substitut à la connexion humaine, mais comme une façon de la rendre plus cohérente, évolutive et équitable.
En tant que dirigeants, notre rôle est de créer des environnements adaptatifs, expérimentaux et toujours en apprentissage. Il ne s’agit pas de tout savoir, mais de bâtir des organisations capables de suivre la cadence une fois que le train est lancé.
Le passage à l’IA est un train à grande vitesse — et pourquoi les dirigeants ne peuvent pas se permettre de le rater
Et enfin, je dirais ceci : le passage à l’IA, c’est comme passer d’un train analogique à un train à grande vitesse.
Dans l’ancien monde, si vous aviez une minute de retard, vous pouviez encore monter à bord — vous perdiez un peu de temps, mais vous finissiez par rattraper. Dans le monde qui s’ouvre à nous, une fois que le train à grande vitesse quitte la gare, il est parti. On ne peut plus juste courir pour combler le retard par la suite. Le rythme du changement est aussi rapide que cela.
Investissez le temps et l’énergie maintenant pour monter à bord. Construire une capacité IA — au sein de vos équipes, de vos processus, de votre culture — demande du travail, du temps et de l’investissement. Ce n’est pas quelque chose que l’on peut simplement acheter prêt à l’emploi. Mais le risque de passer à côté, ou même d’accuser un léger retard, est bien plus grand que l’inconfort lié au démarrage.
L’IA n’est plus un projet annexe ; c’est le nouveau système d’exploitation de l’entreprise. Cela signifie que, en tant que dirigeants, notre rôle est de créer des environnements adaptatifs, expérimentaux et toujours en apprentissage. Il ne s’agit pas de tout savoir, mais de bâtir des organisations capables de suivre la cadence une fois que le train est lancé.
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