Le ROI de l’IA : Comment bâtir une organisation augmentée par l’IA

David Rice : Vous êtes vraiment concentré en ce moment sur le ROI de l’IA. Pouvez-vous développer ce que vous observez au niveau macro ?

Ravin Jesuthasan : Beaucoup d’entreprises ont adopté une approche technologique, déployant la technologie, formant un peu les équipes, cherchant à améliorer la productivité de la main-d’œuvre. On obtient un rendement là où nous avons vu les entreprises vraiment tirer profit de l’IA : c’est lorsqu’elles partent du travail, puis découvrent comment divers outils d’IA peuvent réellement transformer le monde.

David Rice : Pourquoi pensez-vous que ce décalage existe, et quels sont les risques de ce type d’écart de leadership ?

Ravin Jesuthasan : Ce n’est pas un défi technologique, c’est un défi humain. Nos dirigeants doivent aller au-delà de la simple aisance numérique pour atteindre une véritable maîtrise de l’IA.

David Rice : Si vous pouviez repenser l’adoption de l’IA par les organisations à partir de zéro, à quoi ressembleraient les 90 premiers jours ?

Ravin Jesuthasan : Se fixer une étoile polaire claire et nette. Analyser le travail et déterminer comment déployer l’IA pour résoudre ces problèmes spécifiques. Comprendre tous ces facilitateurs du changement. Cela va remettre en question la structure même du travail.

David Rice : Bienvenue dans le Podcast Gérer les Personnes, l’émission où nous aidons les leaders à garder le travail humain à l’ère de l’IA. Je suis votre hôte, David Rice. Aujourd’hui, nous recevons Ravin Jesuthasan. Il est futurologue, auteur et l’une des principales voix mondiales sur la transformation du travail. Ravin va expliquer pourquoi la plupart des entreprises ne voient toujours pas de retour sur leurs investissements en IA et pourquoi un état d’esprit axé sur la technologie est un frein.

Il partage ce qu’il faut pour véritablement bâtir un modèle d’exploitation augmenté par l’IA, pourquoi l’identité traditionnelle du métier s’effrite, et comment les leaders doivent passer de la maîtrise numérique à la réelle compétence IA s’ils veulent donner l’exemple. Que vous soyez un stratège RH, un cadre, ou simplement à la recherche de ce qu’il faut pour diriger à l’ère des systèmes intelligents, cet épisode est fait pour vous. C’est parti.

Ravin, bienvenue.

Ravin Jesuthasan : Merci David. Ravi d’être avec vous.

David Rice : Absolument. Vous êtes très concentré sur le ROI de l’IA en ce moment. C’est l’un des sujets dont nous avions parlé plus tôt, ainsi que des effets d’entraînement au niveau de l’économie mondiale. Je voudrais démarrer là-dessus. Pouvez-vous développer ce que vous observez au niveau macro, notamment en relation avec la consommation de la main-d’œuvre et la transformation ?

Ravin Jesuthasan : Absolument, David. Ces dernières années, presque trois ans déjà, nous avons été captivés d’abord par l’IA générative et ce que nous pouvions en faire, notamment ChatGPT, puis plus récemment par l’IA agentique. De nombreuses entreprises mettent en avant le déploiement de l’IA pour améliorer leur positionnement sur le marché.

Mais il existe un grand écart entre la réalité et la perception. Mis à part quelques organisations, beaucoup n’ont pas obtenu de retour sur leur investissement en IA. Cela tient à plusieurs raisons. D’abord, beaucoup ont adopté une approche technologique : déployons la technologie, en particulier l’IA générative accessible à tous depuis nos téléphones, ordinateurs portables, tablettes, etc.

On la déploie, on forme un peu les équipes et on espère qu’elles deviendront automatiquement meilleures et plus productives. Cette stratégie du “lancer et prier”, déjà vue lors de précédentes grandes transitions, s’avère rarement efficace, sauf pour quelques exceptions. Nous voyons que les entreprises qui tirent le meilleur parti de l’IA sont celles qui font l’inverse : elles partent du travail, puis imaginent comment l’IA peut le transformer.

On commence par le travail, puis on identifie comment différents outils d’IA peuvent substituer, augmenter ou transformer le travail. Cela permet aussi, au-delà du ROI, de mettre en lumière l’évolution des compétences requises par la main-d’œuvre.

Où le travail est-il substitué et donc où des compétences deviennent obsolètes ? Où le travail évolue-t-il, donc où les compétences doivent s’adapter ? Où le travail est-il augmenté, ce qui requiert de nouvelles compétences en plus de celles existantes pour coopérer avec la technologie ?

David Rice : Un des grands obstacles rencontrés concerne l’attachement émotionnel au travail, n’est-ce pas ?

Et c’est logique. Traditionnellement, la valeur que l’on tire du marché de l’emploi repose sur la maîtrise de certaines tâches, en progressant vers des postes offrant meilleure rémunération ou plus de sécurité. Mais l’IA remet en cause certains métiers, n’est-ce pas ? Il y a donc une transformation émotionnelle en cours.

Comment les dirigeants peuvent-ils aider à faire évoluer l’identité des personnes, du « ce que je fais » vers « ce que je peux devenir » ?

Ravin Jesuthasan : Oui David, c’est un point essentiel. Depuis 150 ans, le métier était la monnaie unique du travail. Or, à mesure que l’IA vient substituer, augmenter ou transformer des tâches, ce repère identitaire vacille. Vous l’avez bien exprimé—comment passer du « ce que je fais », qui définit souvent « qui je suis », vers « ce que je peux devenir » ?

Sans vouloir paraître trop grandiloquent, Descartes disait : « Je pense donc je suis ». Mon amie Sherry Turkle a parlé en 2019 de « Je partage donc je suis », reflétant l’ère des réseaux sociaux. Aujourd’hui, le nouvel axe identitaire doit être : « J’apprends donc je suis ». Chacun de nous devra se réinventer en permanence.

À mesure que notre travail évolue, et comme vous l’avez souligné, notre identité doit passer de « ce que je fais » à « ce que je peux devenir ». Quelles compétences puis-je acquérir, ajouter ? Comment rester pertinent et continuer à évoluer ?

Un excellent extrait de la grande futurologue Alvin Toffler dans son livre « Le Choc du futur » (1970) le résume parfaitement : « Les illettrés du XXIème siècle ne seront pas ceux qui ne savent pas lire et écrire, mais ceux qui ne savent pas apprendre, désapprendre et réapprendre. »

David Rice : C’est intéressant, car historiquement, l’apprentissage était vu de façon très transactionnelle, c’est-à-dire : j’apprends pour obtenir un résultat.

On n’apprend pas par plaisir d’apprendre ou pour se façonner. On apprend pour atteindre un but précis. Peut-être faut-il changer cela ? Absolument. Car au final, la question de l’identité et de la transformation est souvent absente des discussions sur l’IA—est-ce dû à la façon dont on construit ces récits ? Quels formats devrions-nous faire évoluer pour ne plus seulement parler d’outils, mais rester centrés sur les personnes et le défi spécifique que cela pose ?

Ravin Jesuthasan : Oui. C’est un point si important, David. Je pense que nous avons tendance à trop segmenter, à voir l’IA comme une seule chose, en oubliant tous les liens avec les compétences et l’identité.

C’est justement ce qu’il faut dépasser : aller au-delà du “wahou, regardez ces outils cools” pour analyser le travail à accomplir et l’écosystème qui le sous-tend. Absolument, la technologie est importante, mais ce n’est qu’un moyen.

Comme le dit souvent mon ami Gary Bowles, la transformation repose sur : état d’esprit, compétences et outils. Nous devons tenir des discussions globales pour comprendre ce que cela signifie pour la main-d’œuvre et comment l’embarquer dans le changement. Car notre planète tourne grâce à notre modèle de consommation mondiale.

Dès que le pouvoir de consommation s’effondre parce que des emplois disparaissent, tout risque de s’écrouler. Donc pour l’IA, demandons-nous quelles sont les conséquences transversales : comment perfectionner, requalifier les individus ? Comment s’assurer que l’économie mondiale continue de permettre à chacun de gagner sa vie ?

David Rice : Je pose souvent cette question : il est irréaliste d’imaginer que nous allons subitement entrer dans une nouvelle ère où la consommation n’est plus moteur du comportement humain. Un problème clé actuellement est que les dirigeants ont tendance à privilégier l’efficience, négligeant la transformation de fond. Tout tourne autour du “comment augmenter la productivité des gens par 10”. Selon vous, que devraient réellement mesurer ou viser les leaders s’ils veulent que l’IA crée de la valeur autre que la réduction des coûts ?

Ravin Jesuthasan : Excellente question, David. Il y a souvent cette focalisation myope sur le profit rapide—le moyen le plus sûr d’augmenter mes bénéfices est de réduire les coûts. C’est garanti, alors qu’investir pour la croissance comporte un risque.

Dans mon travail, j’essaie de recentrer nos clients sur trois indicateurs. L’efficience est certes importante, car chaque organisation doit découpler la croissance future de son modèle traditionnel intensif en ressources (humaines, financières ou physiques).

Ensuite, comment améliorer la productivité. On a investi dans la technologie, mais la productivité n’a pas suivi, car on ne peut pas juste injecter de la technologie et espérer que la productivité augmente. Il faut repenser le travail pour intégrer la productivité à l’architecture du travail.

Le troisième critère, très important : l’agilité. Comment, via l’investissement technologique, déplacer nos ressources de postes supprimés vers les opportunités de croissance ? Ces trois indicateurs sont essentiels à la construction de modèles d’affaires capables de se réinventer continuellement, de croître avec moins de ressources tout en valorisant le capital humain investi depuis des années.

David Rice : Dans mes discussions avec des dirigeants, je remarque ceci : l’adoption de l’IA pour eux-mêmes est moins urgente que de vouloir que leurs salariés l’utilisent.

Par exemple, ChatGPT et sa capacité de recherche : cet outil devient incontournable stratégiquement. À votre avis, pourquoi ce décalage existe-t-il et quels en sont les risques pour le leadership ?

Ravin Jesuthasan : Très bonne question, et il s’agit d’un risque majeur. L’IA n’est pas seulement un défi technologique, mais surtout un défi humain, de conduite du changement. Cela remet en cause nos modèles organisationnels et managériaux traditionnels.

J’insiste depuis longtemps là-dessus : nos dirigeants doivent dépasser la simple aisance numérique pour développer une vraie compétence IA. Lors du Forum de Davos cette année, j’ai animé deux panels—un avec des PDG, un avec des DRH. J’ai demandé : “Vous déployez tous l’IA, cela figure dans vos résultats financiers et vous bénéficiez de hausses boursières… mais qui parmi vous utilise réellement ces outils ?” Dans chaque salle, moins de 10 %. En creusant, un dirigeant avoue : “En fait, on ne les utilise pas vraiment, on délègue à nos assistants.”

Voilà le vrai problème. Si vous considérez l’IA comme un simple outil transactionnel, vous la déléguerez. Mais comme outil stratégique, elle transforme tout. Il faut donc changer vos pratiques, investir dans cette évolution et l’intégrer à chaque niveau de votre travail : rédaction de mémos, gestion des équipes, analyse stratégique, comparaison avec les plans précédents… L’IA peut tant apporter. Mais cela demande de changer en profondeur les habitudes managériales.

Dans mon troisième livre (avec John Boudreaux), nous avions analysé dès 2018 près de 135 cas d’entreprises. La grande leçon : ce sont les héritages de mentalité, compétences et outils qui freinaient le plus la transformation, bien plus qu’un obstacle technologique. Aujourd’hui, ces freins demeurent, alors que les outils sont encore plus puissants.

David Rice : Je voudrais approfondir ce point : que signifie pour vous la « maîtrise de l’IA » pour un décideur, une personne au comité de direction ? Quelles démarches doit-elle concrètement adopter ?

Ravin Jesuthasan : Voilà ce que cela implique, David : très concrètement, un leader qui consacre volontairement une partie de sa journée à comprendre, expérimenter les outils, suivre chaque évolution. Se donner du temps pour s’approprier ces technologies, jouer avec, les utiliser.

Oui, les services juridiques alerteront sur la protection des données. Mais rien n’empêche de tester ChatGPT, Claude ou d’autres IA émergentes par vous-même. Je le dis honnêtement, sans flatterie : mon patron en est un exemple parfait. Chaque échange débute par ce qu’il a vu ou récolté via l’IA, que ce soit à l’interne ou chez nos concurrents. Il utilise l’IA à chaque étape.

Ce qui est fascinant, c’est qu’en le voyant faire, je m’y mets encore plus. Je remarque l’effet d’entraînement sur notre équipe de direction. Notre métier de conseil évolue radicalement—nous devons TOUS adopter l’IA, malgré les réticences.

Le fait qu’il montre l’exemple est déterminant, pour nos 3 000 collaborateurs, c’est un vrai levier. Bien sûr, il faut fournir les outils, des formations, repenser les postes, mais l’exemplarité est clé. Il incarne vraiment ce que doit être un dirigeant maître de l’IA.

David Rice : C’est intéressant : on parle beaucoup des jeux de données, des risques… Mais on peut très bien demander à ChatGPT de simuler un jeu de données pour s’entraîner et analyser. Il y a tant de façons différentes d’expérimenter. En tenant compte de tout ce que vous observez sur le marché, si vous pouviez repenser l’adoption de l’IA de zéro, où commenceriez-vous ? À quoi ressembleraient les 90 premiers jours dans votre plan idéal ?

Ravin Jesuthasan : Trois éléments clé selon moi, David. D’abord, définir une étoile polaire claire : ce n’est pas ponctuel, c’est itératif. Qu’allons-nous viser en devenant une organisation ou un système d’exploitation augmenté par l’IA ? Quels gains de productivité, efficience ou agilité au bout de 6, 9, 12 mois ? Quel sera le ressenti dans l’entreprise, pour chaque acteur ? Quels sont les fondamentaux à mettre tout de suite en place : licences, constitution des jeux de données, etc. ?

Ensuite, comment prototyper, expérimenter ? Cela suppose de toujours partir du travail : dans quels domaines analyser celui-ci et utiliser l’IA pour régler des problèmes concrets ? C’est là qu’on constate quelle partie du travail est substituée, augmentée, transformée. Ces preuves de concept et business cases vont démontrer la puissance de l’IA.

J’ai publié plusieurs articles dans MIT Sloan Management Review et Harvard Business Review qui montrent certains ROI obtenus par de grandes entreprises : on atteint parfois +45 % de productivité, +30 % de rentabilité sur certains métiers…

Troisième point : l’effet IA dépasse la capture de gains d’efficience ou d’agilité : elle bouleverse tout le modèle d’entreprise. Il faut donc anticiper les leviers de changement : budget, organisation, structure du travail, compétences managériales… Tout sera remis en cause. Il s’agit d’accompagner ces évolutions pour bâtir non seulement de bons pilotes, mais une organisation vraiment augmentée par l’IA.

David Rice : C’était une discussion passionnante, merci Ravin pour ta participation.

Ravin Jesuthasan : Merci, un vrai plaisir d’échanger, David.

David Rice : Avant de conclure, veux-tu indiquer où te retrouver et ce que tu souhaites partager ?

Ravin Jesuthasan : Bien sûr. Visitez le site mercer.com pour nos outils, méthodologies et recherches.

Vous pouvez aussi consulter mon site ravinjesuthasan.com, et me suivre sur LinkedIn, Twitter (ou X), sur Threads et les principaux réseaux sociaux. Je publie régulièrement des articles et analyses.

David Rice : Parfait. Merci encore. À bientôt.

Ravin Jesuthasan : Merci David.