Une Fondatrice Déterminée à Réhumaniser le Travail avec l’IA Révèle les Fondations Émotionnelles Nécessaires à une Intégration Réussie

Mon parcours va des Big Four à un poste de directrice financière, ce qui m’a donné une profonde expérience des décisions de conseil d’administration à fort enjeu et des réalités de la conduite de transformations sous pression. J’ai travaillé dans différents secteurs, pilotant des fusions, des restructurations à grande échelle, ainsi que l’adoption précoce de nouvelles technologies, souvent dans des moments où la rapidité et la précision étaient cruciales. Cette expérience m’a permis d’avoir une vision d’initiée à la fois des opportunités et des angles morts auxquels sont confrontés les dirigeants lorsqu’ils pilotent le changement dans leur organisation.

En tant qu’experte en performance optimale, j’ai toujours eu pour objectif d’emmener les équipes au-delà de l’approche « taille unique » pour le management, afin de créer à la place des systèmes, des structures et des dynamiques où les personnes peuvent s’épanouir — et où la performance s’envole.

Depuis 2022, nous aidons les organisations à exploiter l’IA de manière à renforcer les personnes et la performance, en s’appuyant sur ces principes éprouvés.

Chez Coincidencity, nous collaborons désormais avec les cadres dirigeants et leurs équipes pour développer des modes de travail augmentés par l’IA, plus rapides, mieux alignés, qui génèrent une réelle valeur stratégique tout en gardant l’humain au cœur du processus.

Comment l’IA redéfinit le leadership et la prise de décision

Le leadership dans un monde où l’IA est première consiste à passer de la direction du travail à la conception du système humain–IA.

J’ai moi-même dépassé la question du « Pourquoi faisons-nous cela ? » pour également demander : « Qu’est-ce qui doit rester un travail humain — et qu’est-ce que l’IA peut prendre en charge de manière fiable ? » Je considère le jugement créatif et éthique, le contexte et la construction de relations comme des domaines protégés pour l’humain, tandis que j’utilise l’IA pour l’identification de motifs, la simulation et la synthèse initiale. Pour générer ces scénarios d’IA, je travaille généralement avec des LLM prêts pour l’entreprise comme OpenAI, Amazon Q, Zoom AI, Anthropic et Gemini.

À l’échelle organisationnelle, la mise en pratique consiste à s’éloigner des structures rigides au profit de petites équipes responsabilisées et capables de s’adapter rapidement. Les dirigeants ne sont plus des gardiens de l’information, mais des concepteurs d’environnements où les personnes et l’IA se complètent. Concrètement, cela signifie renoncer à l’idée que la hiérarchie et la multiplication des lignes de reporting conduisent à de meilleures décisions.

Un exemple simple : au lieu de demander « plus de rapports, plus vite », le leader définit la décision à prendre, précise les variables importantes, fixe des seuils d’acceptation et des limites de risque, puis demande à l’IA trois options de scénarios avec compromis. L’équipe met ensuite ces options à l’épreuve du contexte réel et s’engage dans une courte expérience convenue à l’avance. Le résultat n’est pas une présentation plus épaisse, mais une décision avec un raisonnement et une action à suivre.

À l’échelle organisationnelle, la mise en pratique consiste à s’éloigner des structures rigides au profit de petites équipes responsabilisées et capables de s’adapter rapidement. Les dirigeants ne sont plus des gardiens de l’information, mais des concepteurs d’environnements où les personnes et l’IA se complètent.

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Miriam Gilbert

Fondatrice de Coincidencity

Comment les leaders peuvent utiliser l’IA pour créer de la clarté stratégique

L’un des changements les plus puissants que j’ai constatés est l’IA dans la prise de décision.

Une équipe dirigeante avec laquelle j’ai travaillé était coincée dans un cycle de production de toujours plus de rapports, en espérant que le volume apporterait la clarté. Cela n’a fait que ralentir les décisions et générer de la frustration.

Nous avons changé le processus en utilisant l’IA non pas pour générer plus de données, mais pour formuler de meilleurs choix stratégiques. La configuration exacte varie selon la solution d’IA déjà en place chez le client — dans ce cas, c’était Copilot. Les dirigeants ont commencé par définir la décision clé, clarifier les variables à prendre en compte et fixer des limites pour le risque et l’acceptation. À partir de là, l’IA a été utilisée pour générer une poignée de scénarios en exposant les compromis. L’équipe pouvait alors concentrer son énergie à interroger ces scénarios, exercer son discernement et s’aligner autour de la voie à suivre.

Le résultat a été des décisions plus rapides et plus stratégiques — non pas parce que l’IA avait « la réponse », mais parce qu’elle a permis de sortir de la surcharge d’informations pour passer à l’action ciblée. Ce changement de méthodologie a aussi diminué le bruit pour les équipes en aval, qui n’avaient plus à produire sans cesse de nouveaux supports, et il a renforcé une culture où l’IA est perçue comme un partenaire stratégique, et non comme un simple outil de productivité.

Comment l’intelligence émotionnelle transforme le leadership et l'adoption de l’IA

Un moment marquant a été celui où j'ai travaillé avec une équipe dirigeante qui avait massivement investi dans l’IA, mais était frustrée par un rythme d’adoption jugé lent et fragmenté. L’instinct, au départ, était de miser sur encore plus de formations, voire un autre hackathon.

Mais nous avons opté pour une autre approche. Plutôt que de mesurer la réussite de l’adoption par le volume de production — ou pire, par le nombre de connexions à l’IA — nous avons examiné la façon dont les personnes vivaient l’IA dans leurs rôles quotidiens.

Certains se sentaient menacés, d’autres ne savaient plus vraiment quelle était leur valeur ajoutée. Certains étaient frustrés par les faiblesses perçues des outils, tandis que d’autres étaient désabusés de voir l’IA intégrée de force dans les processus sans réel apport stratégique. En mettant ces émotions en lumière, les dirigeants pouvaient identifier ce qui devait changer, réévaluer les processus et repenser l’IA non pas comme un substitut mais comme un partenaire — libérant ainsi les collaborateurs pour exercer leur jugement, apporter du contexte et de la créativité là où c’est le plus important.

Plusieurs changements ont découlé de cette prise de conscience :

• Plusieurs flux de travail ont été repensés pour confier à l’IA les tâches de base.
• Les indicateurs de réussite (KPI) ont été réexaminés — la mesure n’est plus uniquement quantitative mais intègre aussi des critères qualitatifs.

Pour moi, la révélation était limpide : accélérer l’adoption de l’IA ne passe ni par plus de pression ni par davantage de formation technique. Il s’agit de créer les conditions émotionnelles pour que chacun se sente confiant et valorisé dans un environnement augmenté par l’IA. Ce changement a non seulement transformé ma manière d’accompagner les autres, mais aussi la façon dont je me dirige moi-même : une fois la dimension humaine prise en compte, alignement et performance ont naturellement suivi.

Pourquoi les dirigeants ont besoin d’intelligence émotionnelle pour accompagner leurs équipes dans la transformation par l’IA

Développer ce que j’appelle « l’IA-IE » commence par considérer cette compétence comme une capacité essentielle du leadership à l’ère de l’IA, et non comme un simple atout facultatif.

Cela concerne la façon dont les dirigeants réagissent à l’incertitude, accompagnent leurs équipes à travers les bouleversements identitaires, et créent un espace où la curiosité et l’inconfort peuvent coexister quand l’IA change la manière de travailler.

Concrètement, cela implique de développer trois axes :

• La conscience — repérer où des émotions comme la menace, la résistance ou la désillusion se manifestent au sein des équipes.
• La discernement — questionner ce qui doit rester du ressort humain et ce que l’IA peut efficacement amplifier.
• La reformulation — aider les collaborateurs à envisager l’IA comme un partenaire qui valorise leur jugement et leur créativité, plutôt qu’un remplaçant.

J’entretiens cela dans mon propre leadership par la réflexion et un travail d’identité, et j’aide les autres à le renforcer via nos cadres de travail IA — des pratiques simples comme la mise en situation avec IA, la clarification des rôles, ou des discussions structurées qui révèlent l’expérience humaine du changement. Nous utilisons des outils tels que le futurecasting, l’analyse pré-mortem, la cartographie des destinations, le roadmapping, la cartographie d’identité, l’analyse des écarts, etc. Par exemple, combiner futurecasting et pré-mortem a permis à une équipe d’ingénieurs de prendre conscience de leur crainte que l’IA ne porte atteinte à leur identité d’« innovateurs ».

Le changement est subtil mais puissant : dès que les dirigeants développent l’IA-IE, les équipes passent de la simple conformité à une véritable appropriation de l’apport de l’IA à leur contribution.

Le conseil de Miriam

Les leaders ne devraient pas attendre une IA “parfaite”. Considérez plutôt les outils à disposition comme des prototypes de la stratégie de demain.

Pourquoi la plupart des transformations IA échouent — et comment les leaders peuvent les corriger

Les organisations considèrent souvent l’IA comme un moyen d’accélérer la machine existante.

Tout le monde est formé à l’utiliser pour les comptes rendus de réunions, les brouillons d’e-mails ou les rapports rapides. Utile, certes, mais cela ne génère ni valeur stratégique ni avantage concurrentiel. Si chaque entreprise fait de même, on obtient une efficacité standardisée... et une course vers le bas.

C’est comme si Blockbuster avait créé un site Web pour afficher ses horaires d’ouverture, alors que Netflix posait une autre question : « Quel nouveau modèle d’affaire cette technologie permet-elle ? »

C’est pourquoi tant de programmes IA semblent décevants. Ce n’est pas que l’adoption est faible — c’est que « l’adoption » est un objectif trompeur, axé sur le mauvais horizon. Mesurer le nombre de connexions ou compter les livrables donne une illusion de progrès sans transformer le cœur de l’entreprise.

L’essentiel, c’est de savoir si l’IA sert à redéfinir la création de valeur, l’alignement des équipes et la prise de décision sous pression. Cela exige que les leaders dépassent la simple recherche de résultats pour développer leur IA-IE — et ainsi distinguer l’humain de ce que l’IA peut amplifier. Combinées à nos cadres de travail, ces approches permettent de passer du « faire pareil, mais plus vite » à la conception de nouveaux modes opératoires, difficiles à copier pour la concurrence.

Les cadres reposent sur la création de trois évolutions :

• Un changement d'identité : Comment les membres de l'équipe perçoivent-ils leur contribution à la création de valeur ?
• Un changement de comportement : Quels sont les comportements qui favoriseront de meilleurs résultats en termes de valeur ?
• Formation des habitudes : Nous accompagnons l'équipe pour faire des nouveaux comportements la norme grâce à des prototypes fondés sur les sciences comportementales.

Lorsque les dirigeants recadrent l’IA de cette manière, ils cessent de courir après l’efficacité et commencent à construire un avantage : rapidité d’alignement, clarté de la prise de décision, et capacité à agir en premier lorsque des opportunités émergent. C’est là que se trouve le véritable écart, et là que réside l’avenir du leadership.

Comment les leaders peuvent gérer à la fois la peur et l’enthousiasme excessif lors de l’adoption de l’IA

La résistance est une réaction attendue, comme toujours, lors d’un changement ou d’une nouvelle technologie — la peur d’être remplacé, le scepticisme vis-à-vis des outils, tout cela est courant. Mais ce à quoi je ne m’attendais pas, c’est à quel point les émotions positives peuvent également générer des défis inattendus.

Par exemple, j’ai travaillé avec une équipe où plusieurs précurseurs étaient véritablement enthousiasmés par l’IA. Ils expérimentaient dans tous les domaines — rédaction de documents, automatisation d’étapes, voire refonte de certaines parties de leurs processus. Mais, faute de cadre commun ou d’alignement sur les priorités, leur enthousiasme s’est vite transformé en frustration. Les expériences se sont accumulées, mais peu se sont traduites en réelle création de valeur, et les collègues ont fini par se détourner de ce qu’ils considéraient comme du « bruit IA ».

Cette expérience m’a montré que diriger avec l’IA-EQ ne consiste pas seulement à gérer la peur ; il s’agit aussi de canaliser l’enthousiasme pour en faire un usage réfléchi. En aidant cette équipe à identifier où l’IA pouvait les libérer pour des missions à plus forte valeur ajoutée — et où des garde-fous étaient nécessaires — leur excitation est devenue un catalyseur plutôt qu’une distraction. Ces garde-fous sont généralement très spécifiques à chaque client. Par exemple, un client a mis en place une checklist pour "travailler à rebours" en partant des résultats business avant d’expérimenter l’IA pour résoudre des problématiques concrètes.

La surprise a été de réaliser que chaque réaction émotionnelle, pas seulement la résistance, doit être reconnue et orientée si l’on veut que l’IA génère une valeur durable dans l’organisation.

Pourquoi les concepteurs de systèmes seront à la tête de la prochaine ère des organisations augmentées par l’IA

Dans cinq ans, les dirigeants les plus efficaces seront jugés moins sur les décisions qu’ils prennent que sur la manière dont ils conçoivent les conditions pour que les décisions soient prises.

Dans un monde augmenté par l’IA, l’avantage ne viendra pas d’avoir plus de données ou d’analyser plus vite — l’IA uniformisera ce terrain de jeu. L’avantage reviendra aux leaders capables d’orchestrer le système humain–IA : en façonnant les discussions sur ce qui doit rester humain, ce qui peut être augmenté, et comment faire fusionner les deux pour créer quelque chose de supérieur à l’un comme à l’autre.

Cela exige un changement profond de l’identité du leadership. Les dirigeants devront évoluer d’acteurs propriétaires de la décision à architectes du contexte — en façonnant les cadres, les limites et les conditions émotionnelles qui permettent à leurs équipes d’agir rapidement avec l’IA tout en restant alignées sur la mission et les valeurs.

En pratique, cela signifie que les conseils d’administration du futur ne seront plus remplis de personnes penchées sur des présentations interminables. Ce ne sera pas non plus une automatisation froide. Ce seront des environnements où le leadership se démocratise, où l’on pose des questions plus pertinentes, où l’on explore davantage de scénarios et où l’on s’engage sur des cycles d’action plus courts. Le leadership sera moins une question de hiérarchie, et davantage de capacité à orchestrer l’adaptabilité à grande échelle.

Les leaders qui s’épanouiront seront ceux qui adoptent l’IA-EQ — qui comprennent non seulement les possibilités techniques de l’IA, mais aussi les émotions humaines, les identités et les évolutions culturelles qu’elle déclenche. Ils sauront que la confiance, l’alignement et la mission sont ce qui transforme l’IA d’un simple outil en un véritable avantage compétitif.

Le conseil de Miriam

Les leaders devront évoluer d’être acteurs propriétaires de la décision à architectes du contexte — façonnant les cadres, les limites et les conditions émotionnelles qui permettent à leurs équipes d’agir rapidement avec l’IA tout en restant alignées sur la mission et les valeurs.

Comment les leaders peuvent naviguer la transformation IA avec confiance et clarté

Considérez ceci comme un moment d’imagination stratégique, et pas seulement d’ajustement opérationnel.

Voici mon conseil :

• Premièrement, les dirigeants ne devraient pas attendre une intelligence artificielle « 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—et non délivrer—en menant des expériences parallèles qui s’interrogent sur des questions telles que : « Quel type d’insight pourrait transformer notre proposition de valeur ? » ou « Comment une automatisation partielle pourrait-elle ouvrir de nouveaux marchés ? » Ces expériences n’ont pas besoin d’être à grande échelle ; elles nécessitent une clarté d’intention.
• 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 invites. Lorsqu’ils co-créent les questions et modèles d’IA—lorsqu’ils voient les « mains derrière l’outil »—la confiance se crée. Et une fois la confiance installée, l’IA devient quelque chose que les gens façonnent, et non quelque chose qui leur arrive.
• Troisièmement, investissez dans le leadership émergent : les personnes qui apparaissent comme des facilitateurs entre l’objectif de l’équipe et le potentiel de l’IA. Ce ne sont pas toujours vos managers officiels—ce sont ceux qui demandent « que se passerait-il si ? » au-delà des frontières. Repérez-les, valorisez-les, et donnez-leur de petites missions d’expérimentation. Ils n’ont pas besoin d’exceptions aux règles—ils ont besoin d’une autorisation à explorer ce que pourrait être l’avenir et à ramener leurs apprentissages.
• Enfin, changez de rythme. Cessez de raisonner en paris majeurs sur l’IA qui nécessitent l’approbation du conseil d’administration. Pensez plutôt en micro-cycles porteurs de sens—des points hebdomadaires se concentrant uniquement sur « Qu’est-ce que l’IA nous a révélé sur notre travail, nos clients ou nos processus ? » Au fil du temps, ces micro-moments d’apprentissage enrichissent votre stratégie. Vous ne vous contentez pas de rattraper les concurrents—vous prenez de l’avance.

À suivre

Vous pouvez suivre le travail de Miriam sur LinkedIn, son site web et sa newsletter Substack alors qu’elle continue de concevoir et déployer des systèmes centrés sur l’humain et tirant parti de l’IA.

D’autres interviews d’experts seront bientôt disponibles sur The People Managing People !