Les leaders comme concepteurs de systèmes: L’avenir du leadership ne consiste plus à contrôler le travail, mais à concevoir le système humain–IA : clarifier ce qui reste humain, ce que l’IA amplifie, et comment de petites équipes autonomes prennent des décisions ensemble, plus rapidement et plus efficacement.
L’intelligence émotionnelle (IE) favorise l’adoption de l’IA: La réussite d’une transformation par l’IA dépend moins des outils que de l’environnement émotionnel. Les dirigeants doivent s’attaquer à la peur, protéger l’identité humaine, canaliser l’excès d’enthousiasme, et créer les conditions pour que chacun se sente valorisé, confiant et aligné dans un monde augmenté par l’IA.
Redéfinir la valeur, pas seulement l’efficacité: La plupart des programmes d’IA échouent car ils recherchent l’automatisation ou plus de rapidité. Le véritable avantage vient de l’utilisation de l’IA pour repenser la prise de décision, réimaginer les flux de travail et bâtir des cultures adaptatives — ce qui implique de transformer l’identité, les comportements et les habitudes afin de révéler de nouvelles formes de valeur stratégique.
Dans cette interview, Miriam explique comment les leaders les plus efficaces passent du pilotage des tâches à la conception de systèmes, et pourquoi la clé du succès avec l’IA ne réside pas dans de meilleurs outils, mais dans de meilleurs environnements émotionnels.
Construire des organisations humaines, prêtes pour l’IA
Je suis Miriam Gilbert, fondatrice de Coincidencity, où mon objectif a toujours été de #réhumaniserletravail.
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Mon parcours englobe les Big Four et un poste de directrice financière, ce qui m’a permis d’être confrontée de près aux décisions de direction à forts enjeux et aux réalités d’une transformation sous pression. J’ai travaillé dans divers secteurs, pilotant des fusions, des restructurations d’envergure et l’adoption précoce de nouvelles technologies, bien souvent lors de périodes où la rapidité et la précision étaient essentielles. Cette expérience m’a offert une vision interne à la fois des opportunités et des angles morts auxquels sont confrontés les dirigeants lorsqu’ils guident leur organisation à travers le changement.
En tant qu’experte de la performance maximale, j’ai toujours eu pour but de faire évoluer les équipes loin de cette gestion “universelle” pour créer à la place des systèmes, des structures et des dynamiques qui permettent aux personnes de s’épanouir — et à la performance de décoller.
Depuis 2022, nous accompagnons les organisations afin qu’elles exploitent l’IA de façon à renforcer à la fois les individus et la performance, selon ces principes éprouvés.
Chez Coincidencity, nous collaborons désormais avec des dirigeants et leurs équipes pour façonner des modes de travail augmentés par l’IA — plus rapides, mieux alignés, et générateurs de réelle valeur stratégique, tout en plaçant l’humain au centre.
Comment l’IA redéfinit le leadership et la prise de décision
Le leadership dans un monde axé sur l’IA passe du pilotage du travail à la conception du système humain-IA.
Pour ma part, mon évolution a été d’aller au-delà du « Pourquoi faisons-nous cela ? » pour aussi questionner : « Qu’est-ce qui doit rester un travail humain — et que peut prendre en charge l’IA de façon fiable ? » Je considère la créativité, le jugement éthique, le contexte et la construction de relations comme des domaines exclusivement humains, tandis que j’utilise l’IA pour la détection de tendances, la simulation et la première synthèse. Pour générer ces scénarios IA, je travaille généralement avec des LLM adaptés à l’entreprise tels que OpenAI, Amazon Q, Zoom AI, Anthropic, et Gemini.
À l’échelle organisationnelle, mettre cela en pratique signifie s’écarter de structures rigides pour favoriser des équipes plus petites et responsabilisées, capables de s’adapter rapidement. Les dirigeants ne sont plus des gardiens de l’information, mais les concepteurs d’environnements où les humains et l’IA se complètent. En pratique, cela implique d’abandonner l’idée que hiérarchie et multiplication des lignes de reporting conduisent à de meilleures décisions.
Un exemple simple : au lieu de demander « plus de rapports, plus vite », le leader expose la décision à prendre, précise les variables importantes, fixe des seuils d’acceptation et de risque, et demande à l’IA trois options de scénarios avec les compromis associés. L’équipe met ensuite ces options à l’épreuve du contexte en temps réel et s’engage dans une courte expérimentation préalablement définie. Le résultat n’est pas une présentation plus épaisse, mais une décision avec sa justification et la prochaine action à mener.
À l’échelle organisationnelle, mettre cela en pratique signifie s’écarter de structures rigides pour favoriser des équipes plus petites et responsabilisées, capables de s’adapter rapidement. Les dirigeants ne sont plus des gardiens de l’information, mais les concepteurs d’environnements où les humains et l’IA se complètent.
Une équipe dirigeante avec laquelle j’ai travaillé était coincée dans un cycle de production de toujours plus de rapports, pensant que l’accumulation apporterait de la clarté. Cela n’a fait que ralentir la prise de décision et générer de la frustration.
Nous avons fait évoluer le processus en utilisant l’IA non pas pour produire plus de données, mais pour mieux cadrer les choix stratégiques. Le dispositif exact varie selon la solution IA déjà en place chez le client — dans ce cas, il s’agissait de Copilot. Les dirigeants ont commencé par définir la décision clé, clarifier les variables en jeu et fixer les limites de risque et d’acceptation. À partir de là, l’IA a servi à générer quelques scénarios avec les compromis explicités. L’équipe a alors pu concentrer son énergie sur l’analyse de ces scénarios, exercer son jugement et s’aligner sur la suite à donner.
Le résultat : des décisions plus rapides et plus stratégiques — non pas parce que l’IA fournissait « la réponse », mais parce qu’elle instaurait une méthode structurée pour dépasser la surcharge d’informations et passer à l’action de façon réfléchie. Ce changement a également réduit le bruit pour les équipes en aval, qui n’avaient plus à produire sans cesse des présentations, et a renforcé une culture où l’IA est vue comme un partenaire stratégique plutôt qu’un simple outil de productivité.
Comment l’intelligence émotionnelle transforme le leadership et l’adoption de l’IA
Un moment marquant fut le travail avec une équipe dirigeante qui avait massivement investi dans l’IA, mais se sentait frustrée par une adoption perçue comme lente et morcelée. Leur premier réflexe était d’intensifier les formations, voire d’organiser un nouveau hackathon.
Mais nous avons adopté une autre approche. Au lieu de définir la réussite de l’adoption par le volume de production — ou pire, par le nombre de connexions à l’IA — nous avons examiné comment les personnes vivaient l’IA dans leur quotidien professionnel.
Certains se sentaient menacés, d’autres ne savaient plus quelle était la valeur de leur contribution. Certains étaient frustrés par ce qu’ils percevaient comme des limites des outils, tandis que d’autres étaient désabusés par une IA introduite dans des processus sans réelle plus-value stratégique. En mettant ces émotions au grand jour, les dirigeants ont pu questionner ce qui devait changer, réévaluer les processus, et repositionner l’IA non comme un substitut mais comme un partenaire — permettant aux collaborateurs d’apporter leur discernement, leur contexte et leur créativité là où ils comptent le plus.
Plusieurs changements ont suivi :
Plusieurs flux de travail ont été repensés pour laisser l’IA réaliser les tâches de base.
Les indicateurs de performance clés ont été réévalués — on est passé d’une évaluation purement quantitative à l’intégration de mesures qualitatives.
Pour moi, la révélation était claire : l’adoption de l’IA n’est pas accélérée par davantage de pression ou de formations techniques. Elle demande de créer des conditions émotionnelles pour que chacun se sente compétent et utile dans un système enrichi par l’IA. Ce changement a transformé non seulement la manière dont j’accompagne les autres, mais aussi ma propre façon de diriger : l’harmonisation et la performance ont suivi naturellement dès que la dimension humaine a été prise en compte.
Pourquoi les leaders ont besoin d’intelligence émotionnelle pour accompagner les équipes dans la transformation IA
Développer ce que j’appelle « IA-QE » commence par la traiter comme une compétence centrale de l’IA au service du leadership, et non comme un simple atout supplémentaire.
Il s’agit de la manière dont les dirigeants réagissent à l’incertitude, accompagnent leurs équipes dans des évolutions identitaires, et créent un espace pour la curiosité comme pour l’inconfort lorsque l’IA modifie la nature du travail.
Concrètement, cela implique de développer trois axes :
Conscience — repérer où apparaissent des émotions telles que la menace, la résistance ou la désillusion dans les équipes.
Discernement — se demander ce qui doit rester une tâche humaine et ce que l’IA peut véritablement amplifier.
Reformulation — aider chacun à voir l’IA non comme un substitut mais comme un partenaire qui renforce le jugement et la créativité.
Je développe cela dans mon propre leadership à travers la réflexion et le travail sur l’identité, et j’aide les autres à l’acquérir avec nos cadres IA — des pratiques simples comme l’élaboration de scénarios avec l’IA, la clarification des rôles et des conversations structurées pour révéler l’expérience humaine du changement. Nous utilisons des outils tels que la projection dans le futur, l’analyse pré-mortem, la cartographie des destinations, la planification stratégique, la cartographie identitaire, l’analyse des écarts, etc. Par exemple, associer le futurecasting et l’analyse pré-mortem a permis à une équipe d’ingénieurs de réaliser qu’ils craignaient que l’IA ne vienne remettre en cause leur identité perçue “d’innovateurs”.
Le changement est subtil mais puissant : une fois que les leaders développent l’IA-QE, les équipes passent du simple usage imposé à la véritable appropriation de l’IA pour renforcer leur propre apport.
Le conseil de Miriam
Les dirigeants ne devraient pas attendre “l’IA parfaite”. Utilisez plutôt les outils disponibles aujourd’hui comme prototypes de la stratégie de demain.
Pourquoi la plupart des transformations IA échouent — et comment les leaders peuvent les surmonter
Les organisations considèrent souvent l’IA comme un moyen d’accélérer la machine existante.
Tous sont formés à l’utiliser pour la prise de notes en réunion, les brouillons d’e-mails ou des rapports plus rapides. Utile, certes, mais cela ne génère ni valeur stratégique, ni avantage compétitif. Si chaque entreprise fait pareil, tout le monde atteint la même efficacité et se lance dans une course vers le bas.
C’est comme si Blockbuster construisait un site web pour afficher les horaires de ses magasins, tandis que Netflix posait une autre question : « Quel nouveau modèle économique cette technologie rend-elle possible ? »
C’est la raison pour laquelle tant de programmes IA paraissent décevants. Ce n’est pas le faible taux d’adoption qui pose problème – mais bien le fait que "l’adoption" est un objectif erroné, focalisé sur le mauvais horizon. Mesurer les connexions ou compter les résultats donne une illusion de progrès, tandis que le cœur de l’entreprise reste inchangé.
L’essentiel, c’est de savoir si l’IA sert à redéfinir la création de valeur, l’alignement des équipes et la prise de décisions sous pression. Cela exige des leaders qu’ils aillent au-delà des résultats pour investir dans l’IA-QE — développer l’état d’esprit permettant de distinguer ce qui doit rester du ressort humain de ce que l’IA peut amplifier. Associé à nos cadres IA, ce changement permet aux équipes de passer du “faire pareil, en plus rapide” à la conception de nouvelles façons de fonctionner que la concurrence ne pourra pas imiter aussi facilement.
Les cadres s’appuient sur la création de trois évolutions :
Un changement d’identité : Comment les membres de l’équipe perçoivent-ils leur manière de créer de la valeur ?
Un changement de comportement : Quels sont les comportements qui favoriseront de meilleurs résultats en termes de valeur ?
Formation d’habitudes : Nous accompagnons l’équipe pour faire des nouveaux comportements la norme, en utilisant des prototypes fondés sur les sciences du comportement.
Lorsque les dirigeants recadrent l’IA de cette manière, ils cessent de courir après l’efficacité pour commencer à bâtir un avantage : une vitesse d’alignement, une clarté dans la prise de décision et la capacité d’agir en premier lorsqu’une opportunité se présente. C’est là que réside le véritable écart, et que se trouve l’avenir du leadership.
Investissez dans le leadership émergent : des personnes qui s’imposent comme des connecteurs entre la finalité de l’équipe et le potentiel de l’IA.
Comment les dirigeants peuvent gérer à la fois la peur et l’excès d’enthousiasme lors de l’adoption de l’IA
Comme toujours lorsqu’un changement ou une nouvelle technologie intervient, la résistance est attendue : la peur d’être remplacé, le scepticisme vis-à-vis des outils, tous ces sentiments sont courants. Mais je n’avais pas anticipé à quel point les émotions positives peuvent, elles aussi, générer des défis inattendus.
Par exemple, j’ai travaillé avec une équipe où plusieurs précurseurs étaient vraiment enthousiastes vis-à-vis de l’IA. Ils expérimentaient partout : rédaction de documents, automatisation d’étapes, voire refonte partielle de leurs processus de travail. Mais, faute de cadre partagé ou d’alignement des priorités, leur enthousiasme a rapidement laissé place à la frustration. Les expériences s’accumulaient sans générer de réelle valeur, et leurs collègues en sont venus à ignorer ce qui leur semblait être du « bruit IA ».
Cette expérience m’a montré que diriger avec l’IA-QE n’est pas qu’une question de gestion de la peur : il s’agit aussi d’orienter l’enthousiasme vers un usage intentionnel. En aidant cette équipe à repérer là où l’IA leur permettrait de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée — et là où il faut instaurer des garde-fous — leur enthousiasme devient un catalyseur plutôt qu’une distraction. Ces garde-fous sont souvent très spécifiques pour chaque client. Par exemple, un client a créé une checklist pour « partir à rebours » des résultats métier avant de tester l’IA comme solution à des problèmes précis.
La surprise a été de réaliser que chaque émotion, pas seulement la résistance, doit être reconnue et canalisée si l’on souhaite que l’IA apporte une valeur durable à l’organisation.
Pourquoi les concepteurs de systèmes mèneront la prochaine ère des organisations augmentées par l’IA
D’ici cinq ans, l’efficacité des dirigeants ne sera plus évaluée d’après leurs décisions, mais d’après la façon dont ils conçoivent les conditions permettant de les prendre.
Dans un monde augmenté par l’IA, l’avantage ne proviendra ni d’une quantité supérieure de données, ni d’une analyse plus rapide : l’IA égalisera ce terrain. L’avantage reviendra aux dirigeants capables d’orchestrer le système humain–IA : façonner la réflexion sur ce qui doit rester humain, ce qui peut être augmenté, et comment allier les deux pour obtenir un tout supérieur à la somme de ses parties.
Cela nécessitera un profond changement d’identité pour les dirigeants. Ils devront évoluer d’« propriétaires des décisions » à « créateurs de contexte » : façonner les cadres, les limites et les conditions émotionnelles permettant à leurs équipes d’avancer vite avec l’IA tout en demeurant alignés sur la finalité et les valeurs.
Dans la pratique, cela signifie que les conseils d’administration du futur ne seront plus composés de personnes épluchant des présentations interminables. Ce ne sera pas non plus de l’automatisation froide. Ce seront des environnements où le leadership est démocratisé, où l’on pose des questions plus pertinentes, explore davantage de scénarios et s’engage dans des cycles d’action plus courts. Le leadership sera moins hiérarchique et davantage axé sur la capacité à favoriser l’adaptabilité à grande échelle.
Les dirigeants qui prospéreront seront ceux qui embrassent l’IA-QE : ils comprendront non seulement les possibilités techniques de l’IA, mais aussi les émotions humaines, les identités et les changements culturels qu’elle provoque. Ils sauront que c’est la confiance, l’alignement et le sens qui transforment l’IA en véritable avantage compétitif.
Le conseil de Miriam
Les dirigeants devront évoluer d’être propriétaires des décisions à créateurs de contexte — façonner les cadres, les limites et les conditions émotionnelles permettant à leurs équipes d’avancer vite avec l’IA tout en demeurant alignées sur le sens et les valeurs.
Comment les dirigeants peuvent naviguer la transformation IA avec confiance et clarté
Considérez ceci comme un moment d’imagination stratégique, pas simplement un ajustement opérationnel.
Voici mon conseil :
Premièrement, les dirigeants ne doivent pas attendre une IA « parfaite ». Au lieu de cela, considérez les outils dont vous disposez aujourd'hui comme des prototypes pour la stratégie de demain. Utilisez les capacités actuelles de l’IA pour explorer—non pour livrer—en menant des expérimentations parallèles qui examinent des questions telles que : « Quel type d’information pourrait transformer notre proposition de valeur ? » ou « Comment une automatisation partielle pourrait-elle ouvrir de nouveaux marchés ? » Ces expérimentations n’ont pas besoin d’échelle ; elles ont besoin de clarté d’objectif.
Deuxièmement, intégrez la transparence dans la conception des flux de travail et de l’IA dans la conception organisationnelle. Invitez vos collaborateurs à participer à la construction de ces outils—même au niveau des prompts. Lorsqu’ils co-conçoivent les questions et modèles d’IA—lorsqu’ils voient les « mains derrière l’outil »—la confiance s’installe. Et une fois la confiance acquise, l’IA devient quelque chose que les gens façonnent, et non quelque chose qui leur arrive.
Troisièmement, investissez dans le leadership émergent : des personnes qui font le lien entre la raison d’être de l’équipe et les potentiels de l’IA. Il ne s’agit pas toujours de vos managers officiels—ce sont ceux qui posent la question « et si ? » au-delà des frontières. Repérez-les, valorisez-les et donnez-leur de petits mandats pour expérimenter. Ils n’ont pas besoin d’exemptions de politique interne—ils ont besoin d’une autorisation pour tester à quoi pourrait ressembler l’avenir et pour revenir avec des enseignements.
Enfin, modifiez votre rythme. Cessez de penser uniquement en grandes décisions IA nécessitant l’approbation du conseil. Pensez en micro-cycles porteurs de sens—des points hebdomadaires centrés uniquement sur la question : « Qu’est-ce que l’IA nous a révélé sur notre travail, notre client ou notre processus ? » Avec le temps, ces moments d’apprentissage construisent la profondeur de votre stratégie. Vous ne faites pas que rattraper vos concurrents—vous les devancez.
Suivez le parcours
Vous pouvez suivre le travail de Miriam sur LinkedIn, sur son site web, et sa newsletter Substackalors qu’elle continue de concevoir et développer des systèmes IA centrés sur l’humain.
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