L’auteur et expert en IA appelle les organisations à passer de « l’humain dans la boucle » à « l’humain sur la boucle »

J’ai aussi écrit plusieurs ouvrages sur le management et le leadership, dont Management 3.0, Managing for Happiness, et plus récemment Human Robot Agent, sur le leadership à l’ère de l’IA.

Pourquoi le leadership ne consiste plus à être la personne la plus intelligente dans la pièce

Avec l’IA, le leadership est à la fois vidé de sa substance et reconstruit.

Je pensais autrefois que diriger, c’était être la personne la plus intelligente de la pièce. Mais aujourd’hui, dans 90% des cas, l’IA est l’entité la plus intelligente présente.

Le leadership, désormais, consiste à savoir quelles questions poser, quelles contraintes poser, et quand intervenir. C’est plus difficile que de connaître les réponses.

Pourquoi l’IA doit passer du « human-in-the-loop » au « human-on-the-loop »

Je parie ma carrière sur les organisations agentiques. Oui, je l’ai dit publiquement, et je l’assume.

Les aspects du management principalement impliqués dans le contrôle du flux d’information, l’approbation et la participation aux boucles de décision ? Ils sont en train de disparaître. L’IA peut traiter l’information, générer des options et exécuter des flux de travail plus vite que n’importe quel manager devant sa boîte de réception.

Pendant des décennies, les organisations ont fait passer toute l’intelligence — humaine comme artificielle — à travers des goulets d’étranglement humains. Aujourd’hui encore, la plupart des entreprises « powered by IA » emploient des salariés qui sollicitent ChatGPT toute la journée, partagent des astuces de prompt sur Slack et félicitent les avancées de l’IA en réunion. Mais chaque interaction commence et se termine toujours par un humain. Les IA ne communiquent jamais entre elles. Elles n’exécutent rien en autonomie.

C’est ce que l’on appelle le « human-in-the-loop ». Et c’est une contrainte majeure. Tout ralentit à la vitesse du goulot d’étranglement le plus lent.

Les concurrents natifs de l’IA ne fonctionnent pas ainsi. Ils confient des flux de valeur entiers à des agents d’IA, tandis que les humains se concentrent sur la stratégie, l’éthique et les cas d’exception. La différence de productivité est stupéfiante.

À retenir : les managers ne créent pas de valeur en étant dans la boucle.

Le changement que je préconise, c’est le « human-on-the-loop ». Laissez les agents d’IA gérer les workflows en autonomie, pendant que les humains s’occupent de la direction stratégique, de l’éthique et des arbitrages complexes que les machines ne peuvent pas faire. Différentes intelligences, différentes vitesses, infrastructures différentes.

Comment les modèles et les pratiques peuvent être intégrés à l’IA (plutôt qu’en vous)

Laissez-moi vous parler de mon moment « AlphaZero ».

Le mois dernier, j’ai eu huit conversations avec des lecteurs de ma newsletter Substack. J’ai affiné mon Job-to-Be-Done, c’est-à-dire les véritables problèmes auxquels mon audience est confrontée. J’ai téléchargé toutes les transcriptions des réunions, les ai stockées sur Google Drive, récupéré une compétence JTBD sur une place de marché de compétences publique, et demandé à Claude d’analyser le tout.

Claude a respecté tout le rituel : besoins fonctionnels, besoins émotionnels, besoins sociaux, tout le cadre de Christensen. Il a ensuite généré un rapport. Je lui ai demandé de transformer ce rapport en une nouvelle compétence personnalisée, adaptée à ma newsletter : un évaluateur JTBD capable d’analyser les brouillons d’articles à venir et de me dire dans quelle mesure ils s’alignent sur les douleurs et gains de mes lecteurs.

Vingt minutes de travail. Peut-être moins. Et vous pourriez le faire avec votre équipe ou vos clients.

J'étais assis là en réalisant : le cadre de réflexion de Clayton Christensen ne vit plus dans ma tête, il vit désormais à l'intérieur de Claude. Je n'ai pas besoin de savoir comment cela fonctionne. Claude a réalisé l'analyse à la manière humaine, en utilisant le langage humain et en suivant des schémas conçus par l'humain. J'étais simplement l'orchestrateur donnant une mission à un agent.

Quand les schémas et pratiques résident dans l'agent plutôt qu'en vous, quelque chose de fondamental bascule. Les compétences sont les nouveaux schémas et pratiques. La question devient : « Quand l’agent se trompe, puis-je m’en rendre compte ? »

Pourquoi le théâtre de la productivité freine le potentiel de l’IA

Le plus grand obstacle entre la promesse de l’IA et les résultats concrets ? Le théâtre de la productivité. Point final.

Ce schéma est partout : Les dirigeants assistent à une conférence, acquiescent à la keynote, et soudain ils sont « à fond sur l’IA. » Ils déploient Microsoft Copilot ou un chatbot interne avec un nom héroïque et un tableau de bord que personne n’a demandé. Ils annoncent à leurs équipes l’avènement d’un âge d’or de productivité.

Qu’est-ce qui se passe ? Les collègues envoient des preneurs de notes IA à des réunions auxquelles ils n’assistent pas. Les bots génèrent des résumés que personne ne lit. Les gens répondent automatiquement avec des paragraphes creux qui ne disent rien. Les rapports de recherche générés par IA se multiplient comme des vidéos TikTok. Les présentations PowerPoint fleurissent et meurent dans les dossiers partagés. Personne ne lit rien. Tout le monde se contente de résumer les traductions et de traduire les résumés.

Les médias l'ont remarqué. Des titres comme « La majorité des PDG alarmés alors que l’IA ne génère aucun retour financier » et « Le travail bâclé généré par l’IA détruit la productivité » se multiplient tout au long de l’année.

Les entreprises saupoudrent de l’IA sur des processus déjà défaillants, et cela se voit.

Là où l’accélération réelle a lieu — Novartis qui réduit la sélection de sites d’essais cliniques de plusieurs semaines à quelques heures, des compagnies d’assurance qui automatisent 400 000 sinistres faisant passer le délai de trois semaines à quelques minutes, des développeurs solo lançant des applis full-stack en un week-end — le constat est sans appel. Ces processus n’ont pas juste gagné 10 % de vitesse. Ils se sont totalement effondrés. Les années sont devenues des semaines. Les semaines sont devenues des minutes.

Comment le technostress impacte l’adoption de l’IA et la productivité

Je suis abonné à plus de 100 newsletters IA rien que sur Substack. Chaque annonce de nouvel outil déclenche la même réaction : un petit pic d’anxiété suivi de l’envie d’explorer. Multipliez cela par une trentaine d’annonces par semaine, et je n’apprenais plus rien. Je tremblais. Je déroulais frénétiquement ma to-do list comme si c’était un fil d’actualité LinkedIn.

J'ai été surpris de voir à quelle vitesse mon système nerveux s’est adapté à une activation partielle continue, et combien cela s’est avéré destructeur.

Technostress. FOBO — La peur de devenir obsolète. J’ai carrément fait débattre ChatGPT, Gemini et Claude entre eux sur la façon de résoudre le problème qu’ils avaient causé. C’est de bonne guerre, non ?

L’enseignement paradoxal que j’en ai tiré, c’est que plus vous êtes « à la pointe », plus vous devenez remplaçable. Si votre valeur repose sur la connaissance des dernières fonctionnalités de Claude Code, vous valez exactement le prix d’un abonnement à 20 $ par mois. Rien ne se déprécie plus vite que la connaissance de l’IA.

À l’ère de l’IA, le calme devient un argument différenciant.

Pourquoi la maîtrise de moins d’outils IA est un avantage stratégique

La maîtrise des outils est un mauvais jeu. Les leaders doivent viser l’immunité aux outils. Votre avantage compétitif, c’est d’apporter de la valeur avec moins de technologies que ce que votre anxiété pourrait vous faire croire.

Cela étant dit, voici ce que j’utilise au quotidien :

• Claude (Anthropic) — Mon IA principale. J’utilise Claude Projects de manière intensive, avec des skills personnalisées définies en fichiers markdown. J’ai conçu une skill de ghostwriter personnelle, un évaluateur JTBD, un améliorateur de format, un optimiseur SEO, et un évaluateur marketing. Claude est mon partenaire de réflexion, mon éditeur, mon analyste, et parfois même mon thérapeute quand la dernière sortie d’IA fait exploser mon taux de cortisol. Évaluation : le meilleur modèle de raisonnement pour le travail de fond sur les contenus longs. Les Projects avec skills ont modifié mon flux de travail plus que n’importe quelle autre fonctionnalité d’IA.
• ChatGPT (OpenAI) — Je l’utilise pour obtenir un deuxième avis. Quand un problème est particulièrement important, je sollicite plusieurs modèles et les fais critiquer mutuellement leurs retours. ChatGPT est aussi utile pour des analyses rapides et structurées. J’organise des débats IA entre ChatGPT, Gemini et Claude et j’en publie les résultats.
• Gemini (Google) — Troisième voix dans mes débats multi-modèles. Pratique puisque tout mon espace de travail est chez Google, ce qui lui donne un accès natif à mes documents et à mes emails. Plus sarcastique que les deux autres, ce qui n’est pas pour me déplaire.
• Make — Ma colonne vertébrale de l’automatisation. J’ai créé des workflows qui connectent Claude à ma chaîne de production de contenu : les brouillons d’articles passent par des vérifications de format, des analyses SEO, une génération de posts pour les réseaux sociaux, et la diffusion en newsletter. C’est là que s’opère la compression du flux de travail.
• Nano Banana Pro — Pour la génération d’images par IA. Je n’ai aucune idée de comment le modèle crée des images aussi incroyables. Ça fonctionne, tout simplement.

Comment Claude Projects a révolutionné mon flux de travail

Mon outil préféré, c’est Claude Projects avec des Skills personnalisées. Sans concurrence.

Voici pourquoi. Une Skill Claude est un fichier markdown qui enseigne à Claude comment exécuter une tâche spécifique. Chaque skill encode mes préférences, mes standards et mon jugement accumulé.

Qu’est-ce qui différencie cela d’un simple prompt ? La persistance et l’accumulation. Chaque skill que je crée améliore la suivante. Elles deviennent un système, un ensemble interconnecté d’expertises codifiées qui se cumulent au fil du temps.

Mes cadres de travail vivent désormais dans les agents. C’est à la fois grisant et inquiétant. Grisant parce que je travaille dix fois plus vite. Inquiétant car si j’arrête de pratiquer le métier lui-même, je perds ma capacité à juger le travail de l’agent.

Comment créer un conseil consultatif d’agents IA

Pour la stratégie et la prise de décision, j’opte pour une approche « conseil consultatif d’agents IA ». Face à une décision stratégique, je pose la même question à Claude, ChatGPT et Gemini, puis les fais critiquer mutuellement leurs réponses.

Cela fournit trois perspectives analytiques distinctes, plus la friction du désaccord, exactement ce que doit offrir un bon conseil consultatif. Les débats sont souvent plus rigoureux que ceux que j’ai eus avec des conseillers humains.

Pourquoi la plupart des organisations ne sont pas prêtes pour l’IA

Je passe beaucoup de temps à réfléchir à la culture de l’IA pour mes lecteurs et les organisations que je conseille.

Voici mon avis honnête : la majorité des formations à la culture IA sont nulles. On y apprend quels boutons cliquer dans ChatGPT et on appelle ça « acquisition de nouvelles compétences. » C’est comme enseigner à utiliser un marteau et appeler la personne architecte.

« Prêt pour l’IA » signifie trois choses :

1. Comprendre ce que l’IA peut et ne peut pas faire à un niveau conceptuel — non pas mémoriser des fonctionnalités qui auront changé le mois prochain, mais saisir ce que la reconnaissance de motifs, la génération de texte et l’automatisation agentique signifient pour votre travail.
2. Identifier quels flux de travail doivent être repensés autour de l’IA plutôt que simplement saupoudrés avec elle.
3. Faire preuve de discernement pour savoir quand l’IA se trompe. Cela exige de maintenir votre propre expertise métier.

Pourquoi les professionnels ne doivent pas devenir dépendants de l’IA

Je redoute de me réveiller un jour incapable d’écrire ou de penser de façon critique parce que j’aurais trop longtemps délégué mes muscles cognitifs aux agents. Le « cou qu’on peut saisir » devient « un seul muscle atrophié ».

Je lutte activement contre cela. J’écris encore chaque article moi-même. Je lis encore des livres papier. Je réfléchis par moi-même avant de demander à Claude de vérifier mon travail, et non l’inverse. Mais l’attrait de la dépendance est réel, et constant.

J’ai peur de devenir ce contre quoi je mets en garde les autres : quelqu’un qui semble productif mais délègue, en secret, sa capacité à penser par soi-même. Cette peur m’est utile. Elle me pousse à continuer de pratiquer.

Et il n’en sera pas autrement.

Pourquoi les leaders doivent ouvrir les yeux sur la réalité de l’IA

Arrêtez de courir après les outils. Stabilisez vos principes, limitez votre champ d’exécution et cadrez votre curiosité dans le temps.

C’est mon conseil en une phrase. Voici la version longue :

Lors de la crise du crédit en 2008, j’ai littéralement attrapé mon PDG par les épaules. L’entreprise fonçait droit dans le mur financièrement. Les revenus chutaient, la trésorerie fondait. Et il est resté figé, tel un cerf pris dans les phares, se préparant tranquillement à mener toute la société à sa perte par inaction.

Je lui ai dit : « Réveille-toi, pour l’amour de Dieu ! Notre piste d’atterrissage s’évapore. Nous devons agir. »

Il l’a fait. Plus tard, il m’a remercié.

Je repense à ce moment chaque fois qu’un dirigeant me dit : « L’IA ne génère pas de résultats. » Bien sûr que non, pas de la façon dont vous l’utilisez. Vous traitez l’IA comme un simple assistant de prise de notes alors que vous devriez la considérer comme un moteur de réinvention des flux de travail. Vous envoyez des idées issues de brainstormings à des comités pour approbation au lieu de donner aux gens la liberté d’expérimenter.

Si, au sein de votre direction, l’adoption de l’IA devient une boîte à suggestions et un processus de gouvernance, quelqu’un doit les secouer pour qu’ils se réveillent avant qu’ils ne précipitent l’organisation dans le gouffre.

Pourquoi les organisations qui survivront seront agentiques

Quant à la suite, l’IA transforme chaque professionnel en une structure autonome, qu’il ou elle l’accepte ou non. Ceux qui apprendront à orchestrer des agents IA, garderont leur discernement, et offriront une réelle valeur ajoutée avec un minimum de moyens prospéreront.

Les organisations qui survivront seront agentiques — des systèmes à double voie où l’IA assure l’exécution à la vitesse de la machine tandis que les humains se concentrent sur la stratégie, l’éthique et les véritables défis complexes.

Les organisations qui s’obstinent à canaliser toute l’intelligence à travers des goulots d’étranglement humains découvriront sans doute trop tard que leurs concurrents construisaient des périphériques pendant qu’elles restaient coincées dans les embouteillages.

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