Les leaders efficaces en IA commencent par les flux de travail, pas par les organigrammes
Ancien vs Nouveau: Les structures organisationnelles traditionnelles freinent l’innovation ; une approche axée d’abord sur les flux de travail constitue un modèle plus efficace.
Impact de l’IA: L’IA exige de redéfinir les rôles, en passant d’une organisation axée sur la structure à une organisation axée sur les flux de travail.
Défi pour la direction: Les dirigeants doivent s’adapter aux exigences changeantes de l’IA en acceptant l’ambiguïté et en réévaluant les anciennes structures.
Pendant des décennies, la logique de la conception organisationnelle a suivi la même séquence. On commence par dessiner l’organigramme. On définit les rôles. Ensuite, une fois les personnes en place, on détermine comment le travail circule réellement entre elles.
C’est une approche centrée sur la structure qui a façonné la façon dont les entreprises recrutent, promeuvent, réorganisent et se développent. Et pendant longtemps, cela a assez bien fonctionné pour que personne ne remette en question l’ordre des opérations.
L’IA remet désormais cet ordre en question.
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Parce que lorsque vous introduisez des outils capables de gérer une partie significative du travail de la connaissance, l’organigramme cesse d’être un bon point de départ. Les rôles conçus avant que quiconque ne comprenne le flux de travail deviennent des réceptacles pour des tâches qui peuvent ne plus nécessiter d’humain, ou requérir un tout autre profil que celui qui avait été embauché. La structure que vous avez bâtie devient alors une contrainte sur la transformation même que vous essayez d’accomplir.
L’approche la plus avisée, que de plus en plus de dirigeants adoptent, consiste à inverser totalement cette séquence. On commence avec les flux de travail. On cherche à comprendre comment le travail circule vraiment dans l’organisation, où se situent les goulets d’étranglement, où la prise de décision humaine est cruciale et où l’IA peut prendre le relais sans dégrader la qualité. Ensuite, on conçoit les rôles à partir de ce qui subsiste et on organise les lignes de reporting.
L’inversion dans la pratique
Tracy Coté, Chief People Officer chez Slickdeals, opère de cette façon depuis un an.
Historiquement, nous construisions l’organigramme, définissions les rôles, puis optimisions les flux de travail», explique-t-elle. «L’IA inverse la donne. Désormais, nous débutons par les workflows et les résultats attendus, puis nous créons les rôles en fonction de ce qui est réellement nécessaire lorsque l’IA peut prendre en charge une partie du travail.
Cela semble être un changement subtil, mais en pratique, cela transforme totalement la manière dont les décideurs abordent l’organisation. Au lieu de demander « qui doit-on embaucher ? », la première question devient « de quoi ce travail a-t-il réellement besoin ? »
Et la réponse à cette question évolue en permanence à mesure que les capacités de l’IA progressent, ce qui pousse également Coté à remettre en question l’idée selon laquelle le leadership consiste à avoir toutes les réponses.
L’IA accroît l’ambiguïté car les outils et les possibilités évoluent chaque semaine. Désormais, diriger consiste davantage à fixer des garde-fous, à développer la culture numérique, et à aider les équipes à expérimenter de façon responsable sans perdre de vue l’essentiel.
Cette incertitude est inconfortable pour les dirigeants qui ont bâti leur carrière sur la connaissance de la bonne structure à adopter pour chaque problème. Mais c’est justement ce malaise qui est recherché. Une structure fixe suppose un travail stable, et aujourd’hui, presque rien dans l’impact de l’IA sur le travail n’est stable.
Domenico Gagliardi, fondateur de la plateforme d’agents IA Kortix.ai, a poussé cette logique à son paroxysme. Plutôt que de transformer une entreprise existante, il en a créé une de toutes pièces en appliquant le principe du flux de travail avant tout.
« Nous cartographions d’abord les workflows, puis nous créons les rôles autour de ce que l’humain apporte de spécifique », explique-t-il. Le résultat : une organisation qui fonctionne avec 70 % de personnes en moins que les jeunes pousses comparables — non parce que des emplois ont été supprimés au nom de l’efficacité, mais parce que les rôles ont été créés une fois le travail compris. C’est un point de départ fondamentalement différent de celui adopté la plupart du temps lors des recrutements.
Dhanaraj S, professionnel RH œuvrant dans l’industrie, le commerce de détail et les services en Inde, est parvenu à une conclusion similaire, mais sous un angle plus spécifique. Pour améliorer le recrutement dans son entreprise, la solution évidente aurait été d’ajouter un outil d’analyse IA au processus existant.
Revue de CV plus rapide grâce à l’IA, planification automatique des entretiens, voire un chatbot pour répondre aux questions des candidats… C’était une surcouche sur le système déjà en place.
Au lieu de cela, il a commencé par redesigner le processus de workflow. Il a décomposé les descriptions de poste en grappes de compétences et indicateurs de risque grâce à l’IA, fait analyser les CV anonymisés pour l’adéquation des compétences et les risques de rémunération, puis généré des questions d’entretien sur mesure à partir de ce qui ressortait de l’analyse.
L’IA intervenait avant que l’intervention humaine n’entre en jeu, et non après. Toute la séquence menant à la décision d’embauche a été repensée en profondeur.
Le résultat n’a pas seulement été un recrutement plus rapide. Il en a découlé de meilleures conversations d’embauche.
Des entretiens plus structurés, des biais réduits, des décisions d’embauche plus claires et moins de refus tardifs. Rien de tout cela ne serait arrivé si nous nous étions contentés d’intégrer l’IA dans le flux de travail existant. L’ancien flux de travail n’était pas conçu pour le type d’apport que l’IA peut fournir. Le fait de le repenser en amont a permis à la technologie d’être réellement utile.
Les anciens processus ne peuvent pas supporter les nouvelles technologies
Lydia Wu, fondatrice du cabinet de conseil en technologies RH "Oops, Did I Think That Out Loud", avance un argument encore plus fondamental. Elle a passé en revue plus de 800 solutions technologiques RH et observé d’innombrables organisations tentant de se moderniser en superposant de nouveaux outils à de vieux processus. Sa conclusion est directe : « Nous cherchons toujours à ce que l’IA crée de la valeur au-dessus de processus obsolètes pensés pour l’ère Internet. »
Cette expression, « processus obsolètes pensés pour l’ère Internet », devrait faire tilt chez tout dirigeant en poste depuis plus de cinq ans. Les flux de travail de la plupart des organisations aujourd’hui ont été conçus pour un monde où les logiciels géraient les transactions et les humains tout le reste. L’IA renverse complètement ce ratio, et ces processus n’ont pas été conçus pour cela.
Wu explique que les entreprises se heurtent à un mur lorsqu’elles essaient d’étendre l’IA au-delà des preuves de concept, et que la raison est structurelle.
« La technologie n’a jamais été conçue pour ces anciens processus », affirme-t-elle. Une transformation adaptée à l’ère de l’IA suppose de revenir au cœur du fonctionnement de l’entreprise, de repenser les workflows à la base, puis d’appliquer l’IA par la suite.
C’est à ce stade que l’approche "workflow d’abord" devient plus qu'une préférence de design. Elle devient une condition nécessaire pour tirer une réelle valeur de l’IA.
Et il y a une conséquence secondaire que les dirigeants n’ont pas encore pleinement prise en compte. Lorsque vous repensez les workflows avant de définir les rôles, vous découvrez souvent que les rôles nécessaires sont différents de ceux déjà en place. Certaines tâches disparaissent. D’autres fusionnent. De nouvelles apparaissent, qui ne correspondent plus à un intitulé de poste existant, en particulier lorsque l’IA prend en charge les tâches d’entrée de gamme.
L’organisation logique il y a six mois peut ne plus l’être aujourd’hui ; s’y accrocher signifie organiser des personnes autour d’un travail qui n’existe plus sous sa forme d’origine.
C’est pourquoi l’ordre traditionnel – structure d’abord, rôles ensuite, workflows en dernier – provoque tant de frictions lors de l’adoption de l’IA. Les dirigeants achètent les outils, les mettent entre les mains d’équipes organisées selon des workflows d’avant l’IA, puis s’interrogent sur le blocage ou les résultats mitigés. La réponse tient au fait que le design organisationnel lui-même bloque la transformation. Il est impossible d’obtenir des résultats propres à l’ère de l’IA à partir d’une organisation pensée pour l’ère Internet.
Cela ne veut pas dire que les organigrammes sont devenus inutiles. Les lignes hiérarchiques, la responsabilité et les périmètres de contrôle gardent leur importance. Mais ils doivent être la dernière chose à concevoir, pas la première.
Le workflow vous indique ce que requiert le travail. Le rôle vous dit quel profil est capable d’effectuer ce travail correctement. L’organigramme montre comment ces personnes collaborent.
Quand on suit cet ordre, la structure est au service du travail. Quand on fait l’inverse, le travail doit s’adapter à la structure, et c’est dans cette déformation que la valeur s’échappe.
Ce que cela implique pour votre prochaine réorganisation
Pour les DRH et DOP qui lisent ceci, la conséquence concrète est aussi inconfortable que claire. Avant la prochaine réorganisation, avant de pourvoir un poste vacant, avant de restructurer un service pour « intégrer l’IA », commencez par cartographier les workflows. Comprenez ce qui se passe vraiment au niveau des tâches. Identifiez où se prennent les décisions, qui les prend, et quelles parties du processus pourraient être traitées différemment grâce aux outils désormais disponibles.
Repenser les workflows avant de repenser l’organisation : voilà la bonne séquence. Le résultat sera presque toujours différent de ce qu’aurait dicté l’organigramme.