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

David Rice : Vous êtes actuellement très axé sur le ROI de l’IA. Pouvez-vous développer ce que vous observez à l’échelle macro ?

Ravin Jesuthasan : Beaucoup d’entreprises ont adopté une approche orientée technologie, ont déployé la technologie, formé un peu les employés, dans le but d’améliorer la productivité. Un certain retour a été obtenu là où nous avons vu des entreprises réellement tirer profit de l’IA, c’est lorsqu’elles commencent par le travail et déterminent ensuite comment les différents outils d’IA peuvent véritablement transformer le monde.

David Rice : Pourquoi pensez-vous que ce décalage existe, et quels sont les risques d’un tel fossé en matière de leadership ?

Ravin Jesuthasan : Il ne s’agit pas d’un défi technologique, mais d’un défi humain. Nos dirigeants doivent dépasser la simple aisance numérique pour atteindre une véritable maîtrise de l’IA.

David Rice : Si vous pouviez repenser l’adoption de l’IA dans les organisations depuis le début, à quoi ressembleraient les 90 premiers jours ?

Ravin Jesuthasan : Il faut clarifier notre étoile polaire. Analyser le travail et déterminer comment déployer l’IA pour résoudre ces problèmes spécifiques. Comprendre tous les leviers du changement. Cela va remettre en cause la structure même du travail.

David Rice : Bienvenue sur le podcast People Managing People, l’émission qui aide les dirigeants à garder une dimension humaine au travail à l’ère de l’IA. Je suis votre hôte, David Rice. Aujourd’hui, nous recevons Ravin Jesuthasan, futurologue, auteur, et l’une des voix les plus influentes au monde sur la transformation du travail. Ravin va nous expliquer pourquoi la plupart des entreprises ne constatent toujours pas de retour sur leurs investissements en IA et pourquoi un état d’esprit axé d’abord sur la technologie les freine.

Il partage ce qu’il faut réellement faire pour bâtir un modèle opérationnel augmenté par l’IA, pourquoi l’identité professionnelle traditionnelle s’effondre, et comment les dirigeants doivent passer de l’aisance numérique à une véritable aisance avec l’IA s’ils veulent montrer l’exemple. Si vous êtes professionnel RH, stratège ou simplement curieux de savoir comment diriger à l’ère des systèmes intelligents, cet épisode est pour vous. C’est parti !

Ravin, bienvenue.

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

David Rice : Absolument. Vous êtes très concentré sur le ROI de l’IA en ce moment. C’est un point qui est ressorti lors de notre précédente discussion, ainsi que les répercussions sur l’économie mondiale. J’aimerais commencer par là. Pouvez-vous expliquer ce que vous observez à l’échelle macro, notamment en lien avec la consommation de main-d’œuvre et la transformation ?

Ravin Jesuthasan : Absolument, David. Depuis presque trois ans, nous avons été fascinés par l’IA générative pour commencer, en voyant ce que nous pouvions faire avec ChatGPT, puis plus récemment avec l’IA agentique. Et il est évident que de nombreuses entreprises valorisent leur image de marque en parlant de leur utilisation de l’IA.

Mais il existe un grand écart entre la réalité et la perception. À l’exception de quelques organisations, beaucoup n’ont pas généré de retour sur leurs investissements dans l’IA. Pour plusieurs raisons. Premièrement, nombre d’entre elles ont adopté une approche axée sur la technologie. « Déployons la technologie, particulièrement l’IA générative que chacun peut utiliser sur son téléphone, son ordinateur portable, sa tablette, etc. »

Donc, on la déploie et on imagine qu’avec un minimum de formation, les gens vont commencer à mieux travailler, être plus productifs. Cette approche traditionnelle du « saupoudrage » a souvent échoué, sauf pour une poignée d’organisations. Là où nous avons vu de vrais retours, c’est quand les entreprises font le chemin inverse : au lieu de partir de la technologie, elles partent du travail et déterminent comment les outils d’IA peuvent le transformer, voire le substituer ou l’augmenter.

Et l’autre avantage de cette démarche, au-delà des évidents effets sur le ROI, c’est que cela met en lumière l’évolution des compétences requises pour votre personnel.

Où le travail est-il remplacé et donc les compétences rendues obsolètes ? Où le travail change-t-il et donc les compétences doivent-elles évoluer ? Où le travail est-il augmenté et donc il faut de nouvelles compétences pour travailler avec la technologie ?

David Rice : Un des grands obstacles rencontrés est souvent l’attachement excessif des gens à leur emploi, n’est-ce pas ?

Et cela a du sens. Traditionnellement, la façon dont les individus valorisent leur place sur le marché de l’emploi est de maîtriser, de plus en plus, certaines tâches et de progresser vers des activités à plus forte valeur ajoutée, ce qui mène à une meilleure rémunération ou sécurité de l’emploi. Mais l’IA remplace certains de ces emplois, n’est-ce pas ? Il y a donc une véritable transformation émotionnelle à l’œuvre.

Comment les dirigeants peuvent-ils accompagner le passage de l'identité « ce que je fais » à « ce que je peux devenir » ?

Ravin Jesuthasan : Oui, David, c’est un point essentiel. Pendant 150 ans, l’emploi a été la seule monnaie du travail. Aujourd’hui, ces emplois sont décomposés : l’IA remplace certaines tâches, en augmente d’autres, en transforme encore d’autres, et ce sentiment d’identité est remis en cause. Ce qu’il faut, c’est passer de « ce que je fais » – car pour beaucoup « ce que je fais » détermine qui je suis – à « ce que je peux devenir ».

Sans paraître grandiloquent, Descartes a dit : « Je pense, donc je suis. » Ma bonne amie Sherry Turkel a, en 2019, parlé de cette idée : « Je partage, donc je suis », pour l’ère des réseaux sociaux. Mais aujourd’hui, la nouvelle identité doit devenir « J’apprends, donc je suis. » Chacun de nous va devoir se réinventer continuellement à mesure que le travail évolue.

Comme vous l’avez justement souligné, l’identité doit passer de ce que je fais à ce que je peux devenir : quelles compétences puis-je acquérir, ajouter ? Comment rester pertinent dans un monde qui change et continuer à laisser derrière moi tout héritage obsolète ?

Je trouve qu’une citation d’Alvin Toffler, grand futurologue, résume bien notre époque : « Les analphabètes du XXIe siècle ne seront pas ceux qui ne savent ni lire ni écrire, mais ceux qui ne sauront pas apprendre, désapprendre et réapprendre. »

David Rice : C’est intéressant, car pendant longtemps, on l’a vu de façon très transactionnelle : « J’apprends pour obtenir un résultat. »

Pas « j’apprends pour apprendre » ou pour façonner quelque chose. C’est toujours très binaire : j’apprends cela pour atteindre cela. Il faut faire évoluer cette vision, non ? Absolument. Le débat sur l’identité et la transformation manque souvent dans les discussions sur l’IA, sans doute à cause de la manière dont nous créons ces récits. Quels supports ou formats doivent évoluer pour ne pas parler seulement d’outils, mais rester centrés sur les gens et cette problématique spécifique ?

Ravin Jesuthasan : Oui, tout à fait, David. Je pense que nous, dirigeants d’entreprise – et, au fond, en tant qu’espèce – nous avons tendance à trop segmenter, à voir l’IA comme un tout unique, et nous manquons les liens fondamentaux, comme vous l’avez évoqué, avec les problématiques de compétences, d’identité, etc.

Et c’est précisément ce qu’il nous faut dépasser : au lieu de s’extasier devant de nouveaux outils technologiques, il faut se concentrer sur le travail à réaliser et sur l’écosystème qui le soutient. La technologie n’est qu’un outil parmi d’autres.

Mon ami Gary Bowles parle souvent de cette trilogie nécessaire à la transformation : état d’esprit, compétences, outils. Nous devons faire dialoguer ces dimensions pour traiter les impacts sur les salariés et leur intégration dans la transformation. Car, comme vous et moi le savons, la planète tourne grâce à la consommation, nous sommes une communauté globale basée sur la consommation.

Or, si le pouvoir de consommer se réduit parce que les gens perdent leur emploi, tout ce système s’écroule. Donc la question, avec l’IA, c’est : quelles seront les conséquences ? Comment requalifier, perfectionner les gens ? Comment maintenir les opportunités de gagner sa vie grâce à un travail productif si on veut continuer à faire tourner une économie mondiale fondée sur la consommation ?

David Rice : Je pose souvent cette question car il serait illusoire d’imaginer que du jour au lendemain, nous pourrions passer à une ère où la consommation ne serait plus le principal moteur du comportement humain. À l’heure actuelle, l’un des enjeux majeurs est que, dans les directions, il existe une tendance à rechercher avant tout l’efficacité – quitte à négliger une transformation profonde.

Tout tourne autour de : comment démultiplier par dix la productivité des individus. Selon vous, sur quoi les dirigeants devraient-ils plutôt s’appuyer et mesurer pour que l’IA crée une valeur au-delà de la simple réduction des coûts ?

Ravin Jesuthasan : C’est une excellente remarque, David. Il existe en effet une focalisation myope sur le fait de réduire les coûts comme moyen le plus direct d’augmenter les profits. C’est plus certain que d’investir pour la croissance future qui comporte une part de risque.

Dans mon travail avec nos clients, j’essaie de les faire se concentrer sur trois indicateurs. Il y a bien sûr l’efficacité, car chaque organisation doit découpler sa croissance future de son business model traditionnellement consommateur de ressources (qu’elles soient humaines, financières ou matérielles).

Mais il s’agit aussi d’améliorer la productivité de la main-d’œuvre. On a vu des investissements massifs dans la technologie, mais la productivité n’a pas suivi : c’est parce qu’on ne peut pas juste ajouter de la technologie et espérer que la productivité suive. Il faut repenser intentionnellement le travail pour capter ce gain dans l’architecture du travail.

Mais la troisième variable, vraiment importante, c’est l’agilité. Comment, en investissant dans ces technologies, déplacer les ressources des secteurs où le travail est substitué vers les opportunités de croissance ? Ces trois indicateurs sont essentiels pour bâtir des modèles économiques conçus pour se réinventer et continuer à croître.

Oui, avec une moindre intensité en ressources, mais aussi en maximisant le talent que nous avons mis des décennies à développer.

David Rice : Tout à fait. Dans mes discussions avec des leaders, je remarque une chose intéressante : la pression à adopter l’IA pour eux-mêmes est moins forte qu’à inciter leurs équipes à l’utiliser.

Si l’on considère l’IA comme un outil stratégique – par exemple, ce que ChatGPT permet avec ses fonctions de recherche avancée devient un vrai atout stratégique. Pourquoi ce décalage ? Quels sont les risques liés à une telle fracture du leadership ?

Ravin Jesuthasan : Excellente question, et c’est effectivement un risque majeur car l’IA n’est pas un défi technologique mais humain. C’est un défi de gestion du changement qui remet en cause tous nos modèles : business, talents, organisation.

C’est un défi fondamental. Et cela fait un moment que je dis qu’il ne faut plus se contenter pour nos dirigeants d’une simple aisance numérique, il leur faut une véritable maîtrise de l’IA. Lors de Davos cette année, j’ai eu le privilège d’animer plusieurs panels, avec des PDG et des DRH.

Je leur ai demandé : « Vous déployez tous l’IA, c’est dans vos communiqués financiers, chaque mention de l’IA vous rapporte quelques points en Bourse, mais combien d’entre vous utilisent réellement ces outils ? » Dans les deux groupes, pas plus de 10 %. J’ai donc demandé : « Comment incitez-vous vos équipes à les utiliser, vous-même ne le faisant pas ? » Quelqu’un m’a avoué, un peu penaud : « Nous utilisons peu ces outils, nous confions ça à nos assistants. » Ça, c’est un vrai problème, car si l’on voit l’IA comme un outil transactionnel, on déléguera à d’autres.

Mais l’IA comme outil stratégique peut transformer chaque aspect de l’entreprise. Il faut alors investir pour changer ses propres comportements et faire pénétrer l’IA dans toutes les facettes du travail, qu’il s’agisse d’écrire un mémo, d’interagir avec ses équipes, ou de lancer un plan stratégique, d’analyser ses concurrents, d’identifier où l’on s’est écarté de ses plans précédents. L’IA peut apporter énormément pour augmenter un leader. Mais cela suppose un profond changement de comportement.

Dans mon troisième livre, déjà en 2018, alors que l’apprentissage profond et le machine learning étaient naissants, John Boudreaux et moi avons étudié 135 organisations et cas dans ce livre : ce qui ressortait, c’était combien l’héritage mental, des compétences et des outils freinait la transformation. Ce passif chez les dirigeants constituait le principal obstacle – à l’époque, avec des outils bien plus limités qu’aujourd’hui.

David Rice : Je voudrais approfondir ce point. Vous mentionnez la nécessité d’une maîtrise de l’IA pour les dirigeants : dans la pratique, à quoi cela ressemble-t-il ? Quels sont les comportements, l’attitude à adopter dans la C-Suite ? Quels défis adressent-ils avec l’IA ?

Ravin Jesuthasan : Concrètement, David, cela signifie qu’un dirigeant consacre chaque jour un pourcentage de son temps à comprendre les outils, leurs évolutions, à tester, à se former sur de nouveaux outils. Oui, les juristes diront qu’il faut protéger les données privées, bien sûr. Mais rien n’empêche d’essayer ChatGPT, Claude ou d’autres outils en s’exerçant.

Et, comme je l’évoquais avec vous, je ne dis pas cela pour flatter, mais mon supérieur en est vraiment un modèle. Chaque discussion avec lui commence par ce qu’il a analysé grâce à l’IA, quelles données internes il a trouvées, ce qu’il a vu chez nos concurrents, comment il utilise l’IA au quotidien. Cela se répercute : parce qu’il s’y met, je m’y mets encore plus, et j’observe l’effet d’entraînement sur l’équipe. Pour un cabinet de conseil, secteur en pleine mutation où chaque collaborateur doit utiliser l’IA malgré toutes les résistances habituelles, c’est devenu un vrai levier de changement.

Bien sûr, il faut accompagner cela par la mise à disposition des outils, des formations, une refonte des métiers, mais ce rôle de modèle est crucial. Il incarne vraiment l’executive maître de l’IA.

David Rice : Souvent on évoque les jeux de données, les risques… Mais personnellement, je dis souvent qu’on peut demander à ChatGPT de créer un jeu de données pour s’entraîner, il suffit de demander une simulation et d’en faire ensuite l’analyse.

Je l’ai déjà fait plusieurs fois, il existe de multiples façons de s’entraîner. Mais compte tenu de ce que vous observez sur le marché, si vous pouviez repartir à zéro, à quoi ressemblerait votre plan idéal pour les 90 premiers jours d’adoption de l’IA en entreprise ?

Ravin Jesuthasan : Il y a trois choses essentielles, David. D’abord, il faut clarifier l’étoile polaire. Ce n’est pas figé, on itèrera dessus, mais il faut un cap qui guide la transformation vers un modèle, ou un système opérationnel augmenté par l’IA. Quels gains d’efficacité, d’agilité, de productivité visons-nous à 6, 9, 12 mois ? Quel impact pour dirigeants, managers, salariés, actionnaires, parties prenantes ? Quels sont les éléments essentiels à mettre en place en priorité : licences à obtenir, jeux de données à bâtir, etc.

Ensuite, il faut prototyper et expérimenter car réussir nécessite de partir du travail lui-même. Quels sont les domaines à analyser, comment déployer l’IA sur ces problèmes concrets ? On identifie alors ce qui est substitué, augmenté, transformé, on crée des preuves de concept et des cas d’usage montrant l’impact concret de l’IA.

J’ai publié plusieurs articles dans le MIT Sloan Management Review et la Harvard Business Review présentant d’importants gains de ROI. On observe parfois 45 % de gains de productivité, 30 % de rentabilité supplémentaire pour des activités spécifiques. Donc, le prototypage est crucial.

Enfin, l’effet de l’IA ne se limite pas à la productivité, l’agilité ou l’efficacité mais touche tous les aspects du modèle économique : quels sont les leviers de changement à prendre en compte ? Comment budgéter, comment organiser le travail ? Car cela va remettre en question la structure du travail, de l’organisation, des fonctions, et demander de nouvelles compétences de leadership. Il faut donc aussi adresser tous ces leviers du changement pour construire un véritable modèle d’exploitation augmenté par l’IA, et pas seulement multiplier les expérimentations isolées.

David Rice : Merci beaucoup pour cet échange, cela a été passionnant. Merci, Ravin, d’avoir participé à l’émission aujourd’hui.

Ravin Jesuthasan : Avec plaisir. J’ai beaucoup apprécié, merci à vous, David.

David Rice : Avant que nous partions, souhaitez-vous indiquer où nos auditeurs peuvent vous trouver, suivre vos travaux, ou partager ce que vous souhaitez ?

Ravin Jesuthasan : Bien sûr. Rendez-vous sur le site mercer.com où sont présentés nos outils, méthodes, ressources et recherches.

Visitez aussi mon site personnel, ravinjesuthasan.com, et suivez-moi sur LinkedIn, Twitter (ou X), Threads et d’autres réseaux sociaux. Je suis très présent et je publie régulièrement des recherches et articles de mon cru.

David Rice : Parfait. Merci encore d’avoir été avec nous. À bientôt.

Ravin Jesuthasan : Merci, David.