Avant l’IA, réparez l’organisation : Les conseils d’une docteure en leadership pour revenir aux fondamentaux du design organisationnel avant d’intégrer l’IA et de développer les équipes RH
JooBee Yeow est une ingénieure systèmes devenue leader RH qui conseille des startups à forte croissance soutenues par des fonds VC sur le leadership et les RH. Elle a également travaillé dans l’IA des décennies avant sa popularisation.
L’IA met en lumière les systèmes fragiles: L’IA ne corrige pas les structures désordonnées ; elle les amplifie. JooBee insiste sur le fait que les organisations doivent clarifier les responsabilités, les principes de décision et une réflexion standardisée avant d’intégrer l’IA dans les processus. Les dirigeants ne peuvent plus ignorer l’étape de « conception du travail » — l’IA rend la discipline du design systémique incontournable.
L’avantage du leadership réside maintenant dans la qualité de réflexion: L’IA élimine la rareté de l’information. Ce qui compte désormais, c’est la façon dont les dirigeants formulent les problèmes, conçoivent les prises de décision, et utilisent l’IA comme système de décision. Une pensée vague sera répercutée. Des entrées claires offrent des résultats clairs. Les meilleurs leaders utiliseront l’IA pour challenger leur logique, améliorer leur clarté et développer leur discernement à l’échelle.
Les RH doivent passer du soutien à l’architecture de systèmes stratégiques: Être « prêt pour l’IA » ne se résume pas à disposer d’outils — il s’agit de construire un apprentissage partagé, une perspective commerciale et une réflexion transversale. Les leaders RH qui expérimentent, codifient les modes de travail et utilisent l’IA pour réinventer les processus généreront un impact réel sur l’entreprise. Ceux qui s’accrochent à un rôle de support traditionnel risquent de devenir obsolètes.
Nous l'avons rencontrée pour comprendre sa vision de la conception des systèmes. Elle nous a expliqué ce qui change et ce qui reste inchangé durant cette révolution de l'IA dans les RH.
D’un doctorat en IA au développement du leadership
Je n’avais pas prévu de finir dans les RH ; j’ai commencé en tant qu’ingénieure systèmes. Une éducation asiatique traditionnelle : médecin, comptable ou ingénieur. J’ai choisi ingénieur.
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Mais ce que j’ai toujours remarqué, c’est ceci : des contributeurs individuels exceptionnels se faisaient promouvoir et devenaient des managers pas si exceptionnels. Non pas parce qu’ils ne se souciaient pas de leur travail, mais parce que le système ne les aidait pas à réussir. C’est ce problème que je voulais résoudre.
J’ai donc fait un doctorat en développement du leadership.
Depuis, mon parcours est fait d’apprentissages, de désapprentissages et de réapprentissages — en entreprise, en scaleup, puis aujourd’hui à la tête de Learngility où je conseille des fondateurs et des responsables RH dans des start-ups financées par des fonds de capital-risque qui souhaitent passer à l’échelle. Je les aide à passer du chaos créatif à la performance reproductible. En gros, on règle les dysfonctionnements qui freinent la croissance.
Pour la première fois, le système lui-même peut devenir un système de décision : en faisant émerger les bons schémas, les bonnes réponses, en temps réel.
Comment le rôle des leaders a évolué
Pour moi, la boucle est bouclée. Je travaillais déjà avec l’IA au début des années 2000 — quand lancer un modèle pendant la nuit plantait littéralement mon PC ! Je n’ai plus les compétences en codage aujourd’hui, mais je sais toujours ce qui est possible. Et en passant au leadership et à la conception organisationnelle, j’ai acquis une compréhension profonde du comportement humain.
Aujourd’hui, mes compétences en IA et en leadership ont enfin convergé. Et cela a complètement changé ma façon de fonctionner.
Car le défi du leadership a toujours été le même : on attend de nous clarté et prise de décision optimale, mais notre capacité a toujours été limitée. Soit la bonne information n’était pas disponible, soit il y en avait tellement que nous n’arrivions pas à la traiter assez vite.
Et l’IA a changé la donne. Pour la première fois, la technologie elle-même peut devenir le système décisionnel — faire émerger les bons schémas, les bonnes réponses, en temps réel.
Le leadership n’est plus une question d’être la voix la plus intelligente dans la pièce. Il s’agit de créer le plus de levier par notre façon de penser, de concevoir les décisions et de construire à l’échelle.
Comment l’IA redéfinit la planification des effectifs pour les RH et les dirigeants
Je ne gère plus d’équipe aujourd’hui, mais dans mon activité de conseil auprès des fondateurs et responsables RH, j’ai observé un réel changement : notamment sur la planification des effectifs.
Traditionnellement, les dirigeants passent trop vite de « Voici ce que nous devons livrer », directement à « Qui devons-nous recruter ? ». L’étape intermédiaire est souvent oubliée : envisager d’autres façons de faire le travail. Automatisation, refonte des processus, workflows plus intelligents — toutes ces solutions qui permettent d’augmenter la capacité sans augmenter automatiquement les effectifs.
Mais l’IA, ajoutée au contexte économique actuel, oblige les fondateurs à prendre du recul : ils ne peuvent plus résoudre les problèmes simplement en embauchant. Il faut traiter l’organisation comme un système — comprendre comment toutes les parties interagissent — plutôt que de se limiter à des recrutements ou à la création de fonctions réactives.
En d’autres termes, il faut se demander : « Comment devrions-nous concevoir le travail ? »
Ce n'est pas une nouvelle philosophie. L'IA ne fait que supprimer les raccourcis et rendre la bonne voie incontournable. Nous revenons aux principes fondamentaux de la construction d'une organisation :
- Clarifier la responsabilité : qui décide, qui apporte son point de vue, qui doit être informé
- Établir des principes : les règles que les gens suivent en votre absence (par exemple : la rapidité prime sur la perfection ; la réalité du client prime sur l’opinion ; dépenser comme s’il s’agissait de votre argent)
- Standardiser la réflexion : notes d’une page, modèles ou cadres clairs, options, risques et recommandations
- Développer le jugement : apprendre aux gens à réfléchir, et non quoi faire
- Utiliser l’IA pour l’évaluation : laisser le système faire remonter les données et scénarios, pendant que les humains prennent les décisions finales
- Valoriser la clarté : cadrage net et remontée des sujets, plutôt que bruit et agitation
Une intégration réussie signifie codifier la manière dont l’organisation pense et fonctionne, puis intégrer sans couture l’IA dans la conception organisationnelle. Par exemple, voici comment vous pourriez concevoir des critères, un processus et des principes pour les décisions de promotion. Et voici comment vous pourriez concevoir des évaluations de performance équitables, fondées sur des preuves et évolutives.
Parce qu’on ne peut pas simplement intégrer l’IA dans un système défaillant et s’attendre à un miracle. Si la conception de notre organisation, la prise de décision ou nos flux de travail sont désordonnés, l’IA ne fera qu’amplifier ce désordre.
Pourquoi l’IA révèle la faiblesse de la réflexion et comment les leaders peuvent l’utiliser pour gagner en clarté
Cela vaut autant pour notre réflexion que pour nos systèmes — l’IA reflète impitoyablement votre manière de penser.
Si vos instructions sont vagues ou floues, elle vous renverra du vague et du flou. Sans pitié. Si votre logique est confuse, elle la reproduira à la perfection.
Donc, cela m’oblige à être plus affûté·e. Si quelque chose ne fonctionne pas, neuf fois sur dix... c’est moi.
Comment les leaders RH peuvent anticiper l’IA et avoir un impact stratégique
Comme je l’ai mentionné, je ne dirige plus d’équipe, mais je considère ma communauté comme mon équipe. Nous sommes dans le même bateau — nous développons nos compétences en IA tout en aidant nos organisations à faire de même. Et je pense que ce que j’ai appris en créant cette communauté s’applique à toute organisation.
L’essentiel pour être prêt pour l’IA dans les RH, c’est de partager des expérimentations, tester la réflexion des uns et des autres et élargir notre perspective au-delà des seuls RH. Pour cela :
- Invitez des dirigeants d’entreprise pour des sessions et créez un espace où les membres peuvent partager ce qu’ils apprennent — pour élargir leur perspective, l’appliquer à leur contexte et réfléchir avec le groupe.
- Organisez des tables rondes où les leaders partagent, se challengent et se poussent mutuellement.
- Créez des canaux conçus pour la réflexion, la discussion et la mise en avant de vrais exemples issus du terrain.
Le succès réside dans la synergie de trois éléments :
- Des membres qui partagent librement.
- Des témoignages qui inspirent et libèrent les autres.
- Une animation active par les leaders — qui stimulent, font émerger les idées et tiennent un cadre clair.
Pour moi, c’est ça, être « IA-Ready ». Les leaders RH stratégiques ne restent pas dans leur périmètre. Ils développent une perspective business, relient les points dans l’entreprise et utilisent l’IA comme levier pour réinventer la façon de travailler.
C’est ça, être « IA-Ready ». Les leaders RH stratégiques ne se cantonnent pas à leur domaine. Ils acquièrent une vision commerciale, relient les points dans l’entreprise et utilisent l’IA comme un levier pour réinventer la manière de travailler.
Pourquoi ChatGPT est le « NutriBullet » du leadership et de la croissance des entreprises
Je fais toujours attention à ne pas recommander d’outils spécifiques. Quand j’en mentionne un, je donne toujours du contexte et des précautions — car ce qui fonctionne parfaitement dans une entreprise peut être totalement inadapté dans une autre.
Le bon outil dépend du stade de l’organisation, de son modèle opérationnel et de son contexte. Adopter systématiquement un nouvel outil est risqué ; pour l’intégrer, il faut réfléchir de manière critique.
Personnellement, j’utilise encore mon ancienne pile technologique — la seule vraie nouveauté, c’est ChatGPT.
Je pense aux outils de la même manière que je pense à la cuisine. Il est tentant d’acheter chaque gadget brillant, mais je me demande toujours : « Qu’est-ce que je cuisine réellement et où ai-je le plus besoin de levier ? »
Pour moi, c’est le NutriBullet. Un outil qui moud les épices, broie la glace, prépare les aliments et fouette la pâte. Il mérite sa place car il remplit plusieurs fonctions avec brio.
ChatGPT est mon NutriBullet. Il occupe la première place car il m’apporte de l’effet de levier là où j’en ai le plus besoin — créer, développer et apporter de la valeur à mes clients et à mon audience.
Ma boîte à outils a donc évolué autour de ce qui compte vraiment : les résultats, pas l’encombrement.
Comment les dirigeants peuvent construire un coach IA personnalisé grâce aux GPT
Les GPT personnalisés ont véritablement changé la donne pour moi.
Comme un thérapeute a besoin d’un thérapeute, j’ai besoin d’un coach — quelqu’un qui met le doigt sur mes angles morts et me pousse plus loin que je ne le ferais moi-même.
Le coach dont je rêverais est très précis : quelqu’un qui a développé le même type d’entreprise que moi, qui accorde autant d’importance aux RH que moi, et qui comprend le boys band BTS — non pas en tant que fan, mais parce que leurs stratégies de mise sur le marché comptent parmi les plus sophistiquées au monde.
La probabilité de trouver cette personne est proche de zéro. Même si elle existait, je ne pourrais pas me la permettre. Et si, par miracle, j’en avais les moyens, elle ne connaîtrait jamais mes réflexions avec autant de détail que moi-même.
Alors j’en ai construit un. J’ai entraîné un GPT à ma façon, avec mon ton, mes méthodes, mes produits, ma vision du monde. Maintenant, c’est mon coach à la demande.
Et l’impact est énorme. J’avance plus vite. J’affûte ma réflexion avant toute diffusion. Je développe plus en profondeur sans m’épuiser. Mon entreprise délivre plus de valeur car j’ai essentiellement construit le conseiller que je ne pourrais jamais recruter.
Ce n’est pas juste un outil — c’est un véritable multiplicateur.
Construire un coach à la demande
Si vous souhaitez faire la même chose, voici le processus global que j’ai suivi :
- Définir le périmètre et le comportement : Cartographier les résultats, le ton, et les tâches à traiter
- Construire l’invite système principale : Codifier les cadres, les règles décisionnelles de ton et les contraintes directement dans l’invite
- Sélectionner le matériel de référence : Importer les documents clés — tous mes cadres, modèles, schémas de langage — comme référence
- Renforcer le style et le raisonnement : Ajouter des exemples structurés (entrées → sorties attendues) pour qu’il assimile ma logique de réflexion
- Tester avec des cas limites : Itérer avec de vrais scénarios, affiner les écarts, et préciser les instructions
- Réglage continu : Je continue de l’ajuster selon l’usage réel pour affiner les résultats avec le temps.
Je ne l’ai pas « entraîné » au sens ML traditionnel — il s’agit d’ingénierie de prompt avec des exemples choisis et des optimisations continues.
L’IA ne remplacera pas les RH, mais l’irrélevance le fera — si nous ne passons pas d’acteur de soutien à leader d’entreprise.
Pourquoi les dirigeants doivent arrêter de demander comment utiliser l’IA — et commencer à résoudre les bons problèmes
Mon conseil aux dirigeants qui traversent cette transformation ? Arrêtez de demander : « Comment utiliser l’IA ? »
Arrêtez de courir après les modèles ou de déployer des « meilleures pratiques » parce que d’autres l’ont fait.
Commencez à poser de meilleures questions. Demandez « Pourquoi ? » Puis recommencez. Ensuite, concevez pour le vrai problème. Si vous n’avez pas de clarté à ce niveau, vous perdrez du temps à aller plus vite dans la mauvaise direction.
Car voilà la vérité : L’IA ne remplacera pas les RH, mais l’irrélevance le fera — si nous ne passons pas d’acteurs de soutien à leaders d’entreprise.
À suivre
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