Pourquoi la transformation par l’IA commence par la clarté organisationnelle

David Rice : Les ingrédients nécessaires pour obtenir un retour sur investissement grâce à l’IA ont très peu à voir avec la technologie. Ce n’est pas une précaution oratoire. C’est ce que notre invité d’aujourd’hui a appris en construisant chez Zapier et en échangeant avec plus de cent cinquante dirigeants de différents secteurs. Tout le monde pose la même question : qu’est-ce qui vaut le plus la peine d’être fait avec l’IA ? Et il est impossible d’y répondre sans clarté organisationnelle. Qu’essayons-nous réellement de faire ici ? Qu’exige l’excellence ? Si une équipe manque, ne serait-ce qu’un peu, de clarté totale sur ces questions, c’est par là qu’il faut commencer, et non par les outils.

Dans l’émission d’aujourd’hui, je discute avec Brandon Sammut, directeur des ressources humaines et de la transformation par l’IA chez Zapier, de ce qui distingue les organisations qui tirent réellement profit de l’IA de celles qui continuent de tourner en rond. Tout revient aux fondamentaux. Les gens voient leurs concurrents licencier. La peur et l’incertitude sont partout. Et les dirigeants qui créent les conditions permettant à un travail de qualité d’émerger sont ceux qui nomment ouvertement cette réalité, sans l’édulcorer et sans faire semblant qu’il existe une réponse parfaite.

Aujourd’hui, nous allons donc parler de la raison pour laquelle la clarté de l’objectif compte davantage qu’une stratégie d’IA, de ce qu’exige une véritable expérimentation et des raisons de ses échecs répétés, de la manière dont le coaching par l’IA transforme la réception du feedback, et de la raison pour laquelle les meilleurs employeurs de la prochaine décennie seront connus pour leur façon de faire progresser les personnes.

Je suis David Rice. Vous écoutez People Managing People. Et si votre organisation donne encore la priorité à la technologie plutôt qu’à la clarté qui doit l’accompagner, cette conversation vous montrera ce qui vous en empêche. Commençons.

Brandon, bienvenue dans l’émission.

Brandon Sammut : Bonjour, David. Je suis ravi d’être avec vous.

David Rice : On parle beaucoup de l’IA qui transforme les organisations, mais je me demande parfois si nous n’accordons pas presque trop de mérite à la technologie.

Dans de nombreux cas, on dirait que l’IA révèle des réalités qui existaient déjà dans une entreprise. Mais elle vous aide aussi à construire de nouvelles façons de travailler ensemble sans que les humains aient à effectuer eux-mêmes une grande partie du travail de réorganisation. Je me demande, lorsque vous observez les organisations qui réussissent leur transformation par l’IA, que changent-elles dans la manière dont les gens travaillent ensemble et que les autres ne voient-elles pas ?

Brandon Sammut : David, je vous dirais que je suis d’accord avec votre idée selon laquelle une grande partie des ingrédients nécessaires pour obtenir un retour sur investissement grâce à l’IA a peu à voir avec la technologie. Nous pouvons commencer par là. Ce que je veux dire, c’est en partie ce que nous apprenons chez Zapier, et en partie ce que j’ai appris en échangeant avec plus de 150 dirigeants qui construisent des entreprises de tous types, partout dans le monde, et pas seulement dans la technologie.

J’ai parlé plus tôt cette semaine avec un homologue qui travaille dans une entreprise forestière. L’opportunité liée à l’IA concerne tout le monde, mais ce qui est nécessaire pour la concrétiser commence par des éléments qui n’ont rien à voir avec la technologie. L’un des ingrédients les plus fondamentaux, si l’on y réfléchit vraiment, est que les dirigeants soient au clair sur ce qu’eux-mêmes et leur entreprise essaient d’abord de faire.

La raison pour laquelle je ne peux plus ne pas le voir, c’est que l’IA est une technologie et qu’en tant que technologie, elle constitue un moyen d’accomplir quelque chose. On peut donc faire beaucoup de choses avec l’IA et, dans une certaine mesure, cela passe à côté du sujet. La question que beaucoup de dirigeants se posent actuellement est : qu’est-ce qui vaut le plus la peine d’être fait avec l’IA ?

Pour répondre à cette question, il faut disposer d’une grande clarté organisationnelle sur ce que nous essayons réellement de faire en tant qu’équipe et sur ce qu’exige l’excellence. Et si une équipe manque aujourd’hui de clarté totale sur cette question, c’est là qu’il faut commencer.

David Rice : C’est intéressant que vous disiez cela, et je pense que c’est une grande partie du défi auquel de nombreuses organisations sont confrontées.

L’équipe dirigeante voulait cette technologie. Elle veut les avantages concurrentiels, mais, dans beaucoup de cas, elle ne sait pas réellement quoi en faire. Je me demande si vous commencez à voir cela changer. Nous en sommes maintenant à trois ans et demi de cette conversation. La technologie a évidemment beaucoup évolué pendant cette période.

Commencez-vous à voir les dirigeants se faire une idée plus claire de ce qui a une grande valeur et du travail nécessaire à accomplir avec l’IA ?

Brandon Sammut : Je pense que cela commence à arriver. Oui, et si vous pouvez le croire, David, cela fait désormais presque quatre ans — pas tout à fait, trois ans et neuf mois — que ChatGPT 3.5 a été lancé, l’une des premières versions à avoir réellement attiré l’attention du grand public.

Donc oui, cela fait effectivement presque quatre ans. Et je vois ce que vous voyez. Utiliser l’IA commence par la clarté de l’objectif, comme nous le disions tout à l’heure. Cela exige également ce que vous évoquez : on pourrait appeler cela la connaissance du champ des possibles, car elle donne une idée de l’offre et de la demande.

Où exigeons-nous l’excellence de nous-mêmes alors que nous ne sommes pas encore très bons ? Et quelle est l’offre d’idées ou de nouvelles façons de travailler que nous pouvons mettre en place pour passer du bon à l’exceptionnel ? Dans certains cas, les gens comprennent simplement mieux la situation grâce à ce que les autres partagent, aux discussions avec leurs pairs, et ainsi de suite.

Je pense que nous vivons une période où la manière dont le travail s’effectue évolue si rapidement que, pour les dirigeants et les personnes qui construisent des choses comme vous, moi et beaucoup de ceux qui nous écoutent, les bénéfices du temps passé en dehors des quatre murs de nos organisations — parler avec des pairs, lire ce que font ou pensent les autres — sont encore plus importants qu’habituellement. Nous avons énormément à apprendre de ce qui se passe à l’extérieur de notre entreprise.

David Rice : Absolument. Toutes les équipes dirigeantes disent vouloir de l’innovation, n’est-ce pas ? Toutes les entreprises disent vouloir que leurs employés expérimentent avec l’IA. Pourtant, je parle à certains dirigeants qui ont du mal à faire face à la réticence des employés à essayer des choses, à partager leurs échecs ou à remettre en question la façon existante de travailler.

À votre avis, pourquoi l’expérimentation est-elle si difficile alors que l’organisation affirme lui accorder de la valeur ?

Brandon Sammut : Il y a plusieurs raisons. Premièrement, pour revenir à notre point de départ, une excellente expérimentation exige une hypothèse solide, et une hypothèse solide doit être fondée sur une question à laquelle l’organisation doit réellement répondre.

L’expérimentation échoue parfois parce que la question autour de laquelle l’hypothèse doit être formulée n’est pas claire. Expérimenter dans quel but ? Il faut que ce soit très précis. Ensuite, l’enjeu de la réussite doit être suffisamment important. L’équipe des ressources humaines de Zapier est, par exemple, extrêmement talentueuse.

Nous pourrions nous lancer dans des expérimentations visant à résoudre presque n’importe quel problème imaginable lié aux talents ou à la culture. Mais toutes ces questions ne constituent pas nécessairement la meilleure utilisation du temps et de l’énergie de l’équipe. Il faut donc être clair non seulement sur les questions auxquelles on peut répondre, mais aussi sur celles auxquelles il vaut le plus la peine de répondre.

Tout commence là, car cela renforce l’hypothèse et la capacité à continuer d’avancer. Je pense que beaucoup d’organisations éprouvent actuellement des difficultés avec l’IA parce qu’elles essaient de franchir un fossé. Elles cherchent à construire un pont entre un côté du fossé et l’autre.

Construire ce pont demande beaucoup de travail, puis il faut le traverser. Pendant ce temps, de ce côté-ci du fossé, il y a une entreprise à faire fonctionner comme aujourd’hui, ce qui crée des priorités concurrentes. Toute priorité inférieure à un véritable « nous devons résoudre cela ensemble » finira donc reléguée au second plan.

Une façon pour les organisations de faciliter les choses dans le cadre d’une solide culture de l’expérimentation consiste à réserver des personnes et des ressources à l’expérimentation. Plutôt que de demander vaguement à toute une équipe d’expérimenter, même si vous êtes précis — imaginons une équipe d’acquisition de talents de dix personnes à laquelle on dit : « Nous avons un problème important : le nombre de candidatures augmente fortement parce que tout le monde utilise l’IA pour postuler, et nous ne sommes donc plus capables d’examiner une part significative des candidatures.

Nous pensons laisser passer des perles. Nous ne répondons pas aux candidats aussi rapidement que nous nous y sommes engagés. Nous devons résoudre ce problème. » L’IA peut certainement en faire partie. Mais si j’étais responsable de l’acquisition des talents et que je disais cela aux dix membres de mon équipe, j’obtiendrais un véritable match de football en maternelle.

Tout le monde partirait dans sa propre direction pour essayer de résoudre le problème. Une meilleure approche consisterait à dire : « Nous avons besoin que deux personnes de ce groupe de dix travaillent ensemble pendant trente jours et nous montrent une nouvelle façon de faire. Montrez-nous comment résoudre ce problème. Nous allons réserver vingt heures par semaine pour chacune de vous, soit quarante heures au total par semaine.

C’est l’investissement que nous sommes prêts à consentir en tant qu’équipe. Plutôt que de demander à tout le monde d’y réfléchir — ce qui signifie que personne n’y réfléchira vraiment en profondeur — je vais demander à deux personnes de le faire. » Vous pouvez choisir les personnes en fonction de leurs compétences ou prendre des volontaires, ce qui fonctionne parfois très bien, sauf lorsqu’il existe d’importants écarts de compétences. Vous obtenez alors des personnes véritablement motivées à résoudre le problème.

Voilà deux éléments. Le dernier concerne ce qui se passe lorsque l’expérience ne fonctionne pas. Cela relève davantage de la sécurité psychologique au sein de l’expérimentation. Les organisations qui ne disposent pas de réponses rassurantes à cette question peuvent également rencontrer des difficultés lors de la dernière étape de l’expérimentation : la communication des résultats.

Il faut que parler de ce qui n’a pas fonctionné ne soit pas perçu comme extrêmement risqué. Même si l’expérience a globalement été une réussite relative, il faut pouvoir évoquer les cinq difficultés auxquelles l’équipe devra être attentive si nous voulons déployer cette pratique.

David Rice : Je suis heureux que vous ayez parlé de l’importance des enjeux, car certaines personnes pensent que, si nous faisons les choses correctement, nos expériences seront couronnées de succès. Mais ce n’est pas le seul indicateur, n’est-ce pas ?

Et si vous constatez que vous avez énormément d’expériences réussies, je vous demanderais si vous expérimentez réellement à une échelle suffisante. Je pense qu’il existe une différence. Nous célébrons l’innovation a posteriori, n’est-ce pas ? Sur le moment, l’expérimentation semble souvent inefficace, désordonnée et parfois même gaspilleuse.

Je me demande si, lorsque les managers récompensent encore la prévisibilité plutôt que l’apprentissage, les employés finissent par privilégier la sécurité.

Brandon Sammut : Il est très important que les dirigeants répondent explicitement à cette question et que notre comportement, dans ces moments-là, reflète ce que nous disons. Lorsqu’un membre de mon équipe crée un prototype dans un domaine que nous avons déjà identifié comme prioritaire et que ce qu’il a essayé ne fonctionne pas, comment mon équipe de direction des ressources humaines et moi-même réagissons-nous ?

Comment nous comportons-nous ? Que disons-nous ? Que ne faisons-nous pas ? Dans quel état cette personne repart-elle ? L’aspect intéressant, c’est que chaque fois qu’une situation de ce type se produit, elle offre une occasion de renforcer une culture très positive autour de l’expérimentation, à condition de ne pas la compromettre.

David Rice : Il y a environ un an, je repense à certains événements que nous organisions et à de nombreuses personnes qui disaient avoir des difficultés à faire confiance, notamment après des licenciements ou d’autres événements. Beaucoup de choses alimentaient le désengagement.

Mais avant que l’IA ne devienne le centre de leur attention, il y avait déjà la confiance, le partage des connaissances et la prise de décision. Lorsque vous introduisez cette technologie, elle dépend réellement de ces trois éléments. Quelles sont les conséquences lorsqu’on essaie de déployer l’IA dans une organisation qui n’a pas résolu ses difficultés opérationnelles fondamentales ?

Brandon Sammut : On retrouve ici beaucoup de choses anciennes sous une forme nouvelle. Vous me faites penser au fait qu’il est difficile de développer presque n’importe quoi dans la vie sur des fondations instables. Il est difficile de faire grandir quoi que ce soit sur une base fragile.

Beaucoup de nos homologues dirigeants découvrent que cette vague d’IA constitue en réalité un test de santé organisationnelle, qu’il s’agisse de la clarté organisationnelle, de la culture de l’expérimentation, de la sécurité psychologique ou de la confiance envers la direction.

Si nous étions fragiles sur l’un de ces sujets, il revient maintenant au premier plan. Cela paraît plus évident parce que, par-dessus tout cela, nous essayons désormais de repenser le fonctionnement de nombreuses composantes de notre travail.

David Rice : C’est amusant. Vous avez parlé de fondations fragiles et je pensais la semaine dernière à une vidéo publiée sur les réseaux sociaux dans laquelle Mom Dani parlait d’un immeuble à New York dont les fondations n’avaient jamais été correctement réalisées et qui commençait lentement à pencher.

Je me suis dit que c’était une bonne analogie pour les organisations : elles commencent à se développer, mais si elles ne font pas ce qui est nécessaire pour que cela fonctionne sur des bases solides, elles finissent comme cet immeuble.

Brandon Sammut : N’est-ce pas exactement cela ? Nous pouvons tirer tellement de leçons et d’exemples d’autres périodes de l’histoire, des grandes vagues technologiques, ou même simplement du travail nécessaire pour accomplir quelque chose d’important, y compris dans un domaine comme la construction.

David Rice : Je trouve également intéressant que deux organisations puissent acheter exactement les mêmes outils et obtenir des résultats radicalement différents. Tout revient vraiment aux fondamentaux, à des éléments qu’elles ont peut-être négligés pendant des années en matière d’infrastructure opérationnelle.

Je pense que nous observons maintenant davantage d’analyses sur ce sujet parce que la question du retour sur investissement devient de plus en plus pressante pour de nombreux dirigeants.

Brandon Sammut : Oui. La question des coûts revient, n’est-ce pas ? Ou plutôt, la conversation sur le retour sur investissement est très présente en ce moment, notamment parce que le dénominateur de l’équation du retour sur investissement — les coûts — augmente rapidement pour beaucoup d’entreprises.

David Rice : J’ai lu récemment que, pour de nombreuses entreprises, les coûts liés à l’IA dépassaient ce qu’elles dépensaient pour leurs employés. Je me suis dit : « Cela n’a pas beaucoup de sens. » Je suis certain que cela finira par coûter moins cher, mais pour l’instant je ne sais pas si cela en vaut la peine.

Brandon Sammut : Que pensez-vous des classements d’utilisation de l’IA ?

David Rice : De la maximisation des jetons ?

Brandon Sammut : Oui, il y a la maximisation des jetons, et son contraire : les plafonds stricts d’utilisation de l’IA. Nous voyons actuellement des entreprises se situer à l’une ou l’autre extrémité du spectre.

David Rice : Je pense que cela montre à quel point il manque du contexte dans la conversation. Est-ce que je voudrais nécessairement limiter l’utilisation d’une personne qui fait quelque chose de très créatif, qui sort des sentiers battus, qui entreprend de nouvelles activités ou ouvre peut-être de nouvelles perspectives pour l’entreprise ? Non, je ne veux pas limiter cette personne.

Mais comment suis-je censé surveiller et évaluer cela dans une organisation de, disons, 25 000 employés ? C’est un immense défi. Je suis donc curieux de voir ce qui va se passer. Je suis heureux que la maximisation des jetons ait attiré autant d’attention, car ce n’est pas une utilisation productive de cette technologie. Elle nous place dans une situation où beaucoup de personnes commencent simplement à abandonner passivement ce qu’elles font ou la manière dont elles pensent créer de la valeur.

Brandon Sammut : C’est fascinant. Voulez-vous savoir comment nous réfléchissons à cette question chez Zapier ?

David Rice : Absolument.

Brandon Sammut : Pour cela, je dois remercier Carly Gilardi. Carly est notre responsable des opérations et de l’infrastructure liées à l’IA chez Zapier, et elle dirige en pratique notre centre d’excellence pour la transformation par l’IA au sein de l’entreprise.

Je travaille en étroite collaboration avec elle. Elle a commencé dans l’équipe des ressources humaines il y a plus de quatre ans et occupe maintenant ce poste important. C’est l’un des sujets sur lesquels elle et le groupe de travail ont réfléchi au premier semestre. Nous avons également vu nos coûts augmenter, mais nous avons aussi constaté que toutes les façons dont nous utilisons l’IA pour produire des résultats se développaient.

L’augmentation des coûts n’était donc pas en elle-même un signal d’alerte, mais nous nous posions des questions sur le choix des modèles. À terme, y compris dans le produit Zapier, nous aimerions que, selon le niveau d’investissement que vous êtes prêt à consentir pendant une période donnée et selon le travail à accomplir, le système puisse associer automatiquement la tâche au modèle le plus efficace.

Efficace en termes de rapidité, de coût, de qualité ou de toute autre fonction d’optimisation. Mais nous n’en sommes pas encore là. Pour l’instant, il revient aux individus de comprendre les avantages et les inconvénients relatifs des différents modèles et de s’assurer qu’ils utilisent le bon modèle pour la bonne tâche.

C’est ce que Carly et l’équipe voulaient résoudre au premier semestre. Nous n’avons donc créé ni classement ni plafond. Nous avons intégré les données d’utilisation de l’IA provenant de tous les endroits où les employés utilisent l’IA dans l’entreprise — Zapier, les produits Anthropic, les produits OpenAI et quelques autres — dans un lac de données unique.

Nous avons ensuite créé une série de tableaux de bord automatisés. Au début de chaque mois, chacun reçoit un message direct dans Slack : son rapport personnel d’utilisation de l’IA. Deux éléments sont particulièrement intéressants. Premièrement, le rapport n’est pas public et il n’existe aucun classement. Personne ne vous compare aux autres, ce qui est très important.

Deuxièmement, le rapport ne décrit pas seulement votre utilisation du mois précédent, il formule aussi des recommandations. Imaginons que je sois analyste des avantages sociaux chez Zapier et que j’aie utilisé Fable pour tout le mois dernier. Le rapport tient compte du contexte des postes dans l’entreprise. Il pourrait dire : « Dans le cadre de votre rôle, construisez-vous une fusée vers Mars ? Si ce n’est pas le cas, vous n’avez probablement pas besoin de Fable pour de nombreuses tâches d’analyste des avantages sociaux. D’après notre expérience, Sonnet devrait probablement convenir. »

Vous essayez peut-être Sonnet et nous faisons le point un mois plus tard. Le système conserve la trace de ses recommandations et peut ajuster celles du mois suivant. Le rapport est donc à la fois descriptif et prescriptif, sans imposer de plafonds stricts. Nous avons effectivement maintenant un plafond d’utilisation, mais il sert uniquement à éviter des dépenses incontrôlées et involontaires. Les employés peuvent faire relever leur plafond en envoyant rapidement un message dans un canal Slack.

Il ne vise donc pas à réduire l’utilisation. Il sert simplement à prévenir la faible mais réelle probabilité d’agents incontrôlés ou d’acteurs malveillants qui auraient obtenu une clé et exécuteraient leurs propres activités.

David Rice : J’ai remarqué que certains employés deviennent extrêmement productifs grâce à l’IA. Mais ces gains ne se diffusent pas toujours dans les équipes ou dans toute l’organisation. L’apprentissage entre pairs ou l’apprentissage collectif semble parfois plus difficile que l’apprentissage individuel. C’est vraiment une question de culture. Qu’avez-vous fait pour mettre cela en place et l’encourager ?

Brandon Sammut : Nous sommes maintenant à environ deux semaines du début du second semestre 2026. Notre priorité numéro un, en dehors de trois nouvelles façons spécifiques de travailler avec l’IA, est de passer d’une excellente utilisation individuelle de l’IA à des façons de travailler avec l’IA qui soient standardisées à l’échelle des équipes.

Nous avons déjà mené beaucoup d’expérimentations et de prototypes. La plupart des équipes commencent à comprendre quelle est leur voie de référence : la façon d’utiliser l’IA dans le recrutement, le marketing de croissance ou le support client. Dans la seconde moitié de l’année, la plupart des équipes de Zapier vont donc se concentrer sur ces nouvelles façons de travailler avec les personnes et l’IA, puis s’assurer que tous ceux qui accomplissent ce travail disposent du contexte nécessaire, des outils appropriés et du développement des talents requis au niveau individuel et collectif.

David Rice : C’est intéressant, car si les flux de travail liés à l’IA restent dans le carnet d’une seule personne ou dans ses notes Slack au lieu de devenir des connaissances institutionnelles, vous avez amélioré un seul employé, mais il faut encore effectuer un travail de suivi pour diffuser cette amélioration. Voyez-vous beaucoup d’organisations aller au-delà de la mesure de l’adoption ?

Nous avons tellement mesuré l’adoption et l’utilisation. Quels sont les indicateurs qui vous intéressent le plus et que vous apprennent-ils ?

Brandon Sammut : Zapier investit fortement dans l’IA depuis trois ans et un quart. Voici ce que j’ai appris sur la différence entre adoption et impact. Il était très utile pour Zapier de se concentrer d’abord sur l’adoption, car celle-ci était nécessaire à l’expérimentation et à l’apprentissage.

L’adoption est donc importante comme indicateur avancé de la profondeur et de l’ampleur de l’expérimentation et de l’apprentissage, notamment pour développer la compréhension du champ des possibles et certaines compétences au sein de l’organisation.

Mais ce n’est que la moitié de l’équation. En fin de compte, toute cette adoption, cette expérimentation et cet apprentissage sont au service d’un objectif : aider l’organisation à devenir exceptionnelle, à progresser fortement en efficacité, quelle que soit notre définition de celle-ci. Cela nous ramène à la nécessité d’être clairs sur ce que nous essayons réellement d’accomplir en tant qu’entreprise.

Aujourd’hui, Zapier ne publie plus régulièrement de rapports sur l’adoption. Nous savons qu’elle est de 100 %. Nous recherchons la maîtrise de l’IA lors des recrutements et nous l’intégrons au parcours d’intégration, que nous avons repensé il y a environ un an et demi. Nous sommes largement satisfaits du niveau d’adoption.

Nous nous concentrons presque entièrement sur l’impact. Les indicateurs d’impact sont, presque sans exception, les indicateurs de réussite existants dans l’organisation : à quelle vitesse répondons-nous aux questions des clients et quel est leur niveau de satisfaction à l’égard des réponses ? Quel est le niveau moyen ou médian de réussite d’une nouvelle recrue après 90 et 180 jours ? Quelle est la fiabilité du produit ? Quel est le temps de disponibilité des différentes parties du produit utilisées par les clients ? Quel est le taux moyen ou médian d’atteinte des objectifs d’un commercial ?

Nous nous intéressions déjà à tout cela avant l’IA. Cela rejoint notre point précédent : l’IA est un moyen d’accomplir quelque chose. Elle ne change généralement pas ce que nous voulons réussir, mais elle influence notre réflexion sur le niveau d’excellence que nous pouvons atteindre.

David Rice : Certains invités précédents ont expliqué que l’expertise était historiquement souvent liée au fait de posséder les réponses. Désormais, l’IA donne à tout le monde accès aux réponses, même si leur exactitude ou leur pertinence dans le contexte est une autre question.

Elle donne néanmoins à chacun accès à l’information d’une autre manière. Comment pensez-vous que cela transforme l’influence, la crédibilité et le statut au sein des organisations, non seulement pour les dirigeants, mais aussi pour la façon dont les contributeurs individuels construisent ces éléments au fil du temps ?

Brandon Sammut : David, c’est une excellente question. Personne ne me l’avait encore posée.

J’aimerais entendre votre réflexion après avoir partagé quelques idées. Pour moi, il est très clair que les bénéfices de cette évolution reviennent aux organisations. L’expertise cloisonnée a toujours constitué un risque pour les organisations, lorsqu’elle reste concentrée entre les mains de quelques personnes seulement.

Dans mon entreprise précédente, deux ingénieurs étaient les seuls de toute l’organisation à savoir comment fonctionnait une partie particulière de l’architecture du produit. Ils étaient donc pratiquement intouchables. Ce n’est sain ni pour eux ni pour l’organisation.

Il y a donc une forme de démocratisation. Internet a beaucoup démocratisé l’accès aux connaissances et l’IA accélère considérablement ce phénomène.

David Rice : Je pense que l’expertise signifiait notamment avoir accès à une information rare. Comme vous le disiez, Internet a rendu l’information abondante, mais il existe encore l’interprétation ou le type d’information que personne d’autre ne possède, perçu à travers votre propre regard ou un point de vue différent. Je pense que l’influence évolue peut-être à ce niveau.

Je le constate souvent dans mon propre travail. Il s’agit moins de dire : « Voici ce que nous devons créer », que de poser désormais des questions différentes pour pouvoir exercer mon jugement sur de nouvelles idées, de nouvelles façons de travailler et des choses que nous n’avons jamais faites auparavant, puis de relier ces idées entre les disciplines.

Je reviens toujours à l’idée de l’orchestrateur. Je pense qu’elle restera pertinente pendant un certain temps, car tout le monde se demande si nous allons perdre nos emplois. Je réponds : « Pas tout de suite, du moins pas si vous savez orchestrer. » Ensuite, nous verrons où cela nous mènera.

J’ai conseillé à tous mes collègues de veiller à développer cette capacité. L’IA banalise les connaissances, mais elle augmente en réalité la valeur de la sagesse, et je pense que cela va continuer.

La sagesse ne concerne pas seulement le travail, mais aussi les personnes avec lesquelles vous travaillez, la manière de tirer le meilleur d’elles et de les aider à voir les domaines dans lesquels elles ont des possibilités encore inexplorées.

Brandon Sammut : Oui. C’est remarquable. Les gens devraient noter cela.

J’aime la manière dont vous l’avez formulé, David. Il y a une différence entre connaissances et sagesse. On pourrait consacrer tout un épisode à cette distinction. Les connaissances et la sagesse ne sont pas la même chose.

Vous me faites aussi réfléchir à la manière dont certaines valeurs anciennes redeviennent importantes. En plus de la véritable sagesse, du jugement ou du goût, il existe d’immenses avantages pour une organisation à être digne de confiance, fiable et responsable, à pouvoir influencer sans autorité et à réunir un groupe de personnes pour accomplir ensemble quelque chose d’important et d’intimidant.

Dans cette période où les choses évoluent très vite, ces qualités deviennent plus importantes, et non moins importantes, que l’IA soit concernée ou non.

David Rice : Je suis d’accord. Pendant longtemps, les managers étaient principalement responsables de diriger le travail. Nous voyons maintenant des organisations s’aplatir et les employés définir de plus en plus souvent leurs propres flux de travail ou construire des automatisations.

Ils travaillent aux côtés de l’IA d’une manière que la direction ne peut pas toujours observer. À quoi ressemble une gestion efficace dans cet environnement ? Quels sont les principaux défis pour ces managers lorsqu’il s’agit de tirer davantage parti des personnes d’une façon durable et ayant un impact à long terme, plutôt que de simplement automatiser un processus et de considérer que le problème est réglé ?

Brandon Sammut : Absolument. C’est très intéressant. J’ai toujours pensé que les managers avaient trois responsabilités particulières. La première consiste à apporter de la clarté à l’équipe : que faisons-nous ici ? À quoi ressemble un excellent résultat ?

La deuxième est l’allocation des ressources : qui fait quoi, quel niveau d’investissement consacrer à une technologie, et ainsi de suite.

La troisième responsabilité spécifique des managers est de coacher et de développer l’équipe elle-même. Les managers peuvent maintenant utiliser l’IA pour les aider dans ces trois domaines, mais je n’ai encore vu aucun exemple où l’IA puisse remplacer le rôle unique du manager dans l’exercice de l’une de ces responsabilités.

Avec le temps, cela pourrait signifier, dans certains cas, qu’un manager peut encadrer davantage de personnes grâce à l’effet de levier fourni par l’IA. Une partie du meilleur coaching de développement que j’ai reçu au premier semestre venait d’un coach créé par Courtney Hickey, notre responsable des opérations exécutives chez Zapier, pour notre équipe de direction.

Ce coach écoute nos réunions de direction et utilise un cadre existant : les cinq dysfonctionnements d’une équipe de Patrick Lencioni. Notre équipe de direction travaille avec ce cadre depuis cinq ans. Nous le connaissons, nous y croyons et nous l’utilisons pour nous accompagner mutuellement et améliorer la santé de l’équipe.

Courtney a créé un coach qui écoute nos réunions et fournit immédiatement après la réunion, dans Slack, un résumé de coaching. Il donne une synthèse globale de notre fonctionnement en équipe à travers le prisme des cinq dysfonctionnements. Il fournit ensuite un feedback individuel sur la manière dont chacun s’est comporté, puis suit tout cela semaine après semaine.

Il peut ainsi faire ressortir les thèmes, les domaines dans lesquels nous progressons en équipe et ceux dans lesquels nous ne progressons pas encore. Le feedback est spécifique et universel. Personne n’est pris pour cible. Il contient des commentaires et des recommandations pour tout le monde.

Je constate également que ce feedback peut être très incisif. C’est parfois le feedback le plus direct que je reçois au cours d’un mois. Je trouve toutefois beaucoup plus facile de le recevoir d’un coach formé sur un cadre ou un ensemble de valeurs auxquels j’adhère déjà que de le recevoir de mon supérieur chaque semaine.

C’est simplement lié au comportement humain. C’est le même feedback et il mérite mon attention quelle que soit la personne qui le fournit. Mais, pour une raison quelconque, les gens semblent particulièrement réceptifs au feedback constructif lorsqu’il est donné par un coach formé sur quelque chose auquel ils adhèrent déjà.

David Rice : J’ai entendu la même chose. Il faut être transparent sur la manière dont on l’utilise. C’est essentiel pour façonner la perception de ce qui va en découler.

Les changements pour les managers sont importants : ils ne dirigent plus autant le travail, mais cherchent à créer les conditions permettant à un travail de qualité d’émerger. C’est un modèle de leadership et de management beaucoup moins contrôlant, ce qui est probablement bien accueilli par la plupart des employés, même si certaines cultures mettront plus de temps à faire la transition.

Lorsque vous vous tournez vers l’avenir et que vous imaginez l’IA comme une force qui influencera la structure des organisations et le travail, y a-t-il quelque chose auquel la plupart des dirigeants ne prêtent pas suffisamment attention aujourd’hui ?

Brandon Sammut : Oui. Et c’est un conseil qui s’adresse autant à moi-même qu’à n’importe qui d’autre. Je crois que l’IA peut améliorer notre façon de travailler, la qualité du travail et, je l’espère, l’expérience des personnes qui l’accomplissent. Mais cela ne se produira pas tout seul. Il faut énormément de réflexion, d’humilité et d’expérimentation pour y parvenir.

Mon propre constat est qu’en dehors de toute question liée à l’IA, nos équipes ont actuellement besoin d’aide sur les sujets dont nous avons parlé. Elles ont besoin d’aide pour garder le cap sur ce que nous essayons d’accomplir. Le rythme du changement est très élevé dans de nombreuses organisations, tout comme le niveau de concurrence dans de nombreux secteurs où nous travaillons et construisons des entreprises.

Nos employés le savent aussi. Ils voient certaines entreprises concurrentes licencier. Il existe beaucoup de peur, d’incertitude et de doute, et cela influence nécessairement la façon dont les gens perçoivent leur travail dans nos organisations.

Je crois profondément à tout ce dont nous avons parlé concernant l’opportunité liée à l’IA et la manière dont elle peut améliorer le travail. Mais, en ce moment, les dirigeants comme vous et moi doivent rester extrêmement concentrés sur certaines choses fondamentales : maintenir l’attention et le sens de l’objectif de chaque personne dans l’organisation, et être très clairs sur les défis auxquels elle est confrontée.

Les dirigeants pensent parfois que nommer ces difficultés rendra les gens nerveux ou anxieux. Mais nos employés connaissent généralement les risques et les problèmes. Le fait de voir leurs dirigeants les nommer ouvertement, expliquer ce qu’ils pensent et ressentent et montrer comment ils envisagent les opportunités de l’entreprise au milieu de ces défis peut au contraire inspirer confiance.

C’est un principe classique du leadership, et je suis moi-même tombé dans ce piège à de nombreuses reprises. Je travaille encore sur ce point et je m’améliore : lorsqu’une difficulté apparaît, soyez le premier à la nommer. Ne l’édulcorez pas. Ne prétendez pas qu’il existe une réponse parfaite si vous ne le pensez pas réellement.

Il peut être très sain de nommer la difficulté pour l’équipe. Les gens seront alors plus susceptibles d’en parler, d’en préciser les contours ou de proposer une idée. Cela n’a rien à voir avec le fait de se complaire dans l’incertitude. Nommer le problème est sain, vous rapproche de l’élaboration d’un plan pour le surmonter et constitue l’un de mes principaux encouragements pour toute personne qui construit quelque chose aujourd’hui.

David Rice : Lorsque nous parlons d’expérience employé, nous la présentons souvent comme quelque chose que les organisations fournissent à leurs employés. Mais vous semblez suggérer que les organisations les plus attractives des prochaines années ne seront pas seulement des employeurs.

Elles transformeront réellement les personnes. C’est évidemment une exigence beaucoup plus élevée que l’engagement ou la satisfaction. Lorsque l’on voit ce que traverse la génération Z et ce que vivent les jeunes diplômés, avec la difficulté à trouver un emploi et les questions existentielles constantes sur ce qu’ils vont faire ou sur leur raison d’être, je pense que vous avez raison.

Nous devons réfléchir différemment à la manière de faire progresser les personnes, car cela les aidera à rester pertinentes, stimulées et engagées. Peut-être que les meilleurs employeurs du futur ne seront pas connus pour leur salaire ou pour l’image prestigieuse qu’ils ajoutent à un CV.

Ils seront connus parce qu’ils aident généralement les gens à devenir de meilleures versions d’eux-mêmes lorsqu’ils les quittent. Des personnes plus compétentes et plus confiantes.

Brandon Sammut : Je pense que c’est juste. Une autre réalité très importante aujourd’hui est que l’endroit où une personne passe les prochaines années de sa carrière aura une grande influence sur ses possibilités pendant de nombreuses années par la suite.

Pour ceux d’entre nous qui construisent des entreprises, je veux vraiment pouvoir répondre à cette exigence. Je veux pouvoir me lever et dire : « Je crois sincèrement que Zapier est un excellent endroit où passer les prochaines années de sa carrière, en raison de la profondeur de nos investissements dans ces nouvelles façons de travailler. »

Je regarde l’équipe des ressources humaines de Zapier : chaque personne devient véritablement exceptionnelle dans sa façon d’aborder l’acquisition des talents, la stratégie de rémunération globale, la technologie RH ou l’analyse des personnes avec une vision tournée vers l’avenir. C’est remarquable.

Cela me rend très fier, mais ce n’est pas vraiment le sujet. En tant que dirigeants, nous voulons tous pouvoir répondre à cette exigence. C’est aussi, au-delà du fait que ce soit une très bonne chose à rendre possible pour l’équipe, un élément de la proposition de valeur employeur.

Les entreprises qui deviennent connues comme des lieux où l’on investit profondément dans les personnes et où leur progression est très rapide attirent naturellement davantage de candidats, en particulier dans le secteur des logiciels.

Construire des logiciels aujourd’hui est une activité exigeante et intellectuellement stimulante. Les gens le savent. Je ne pense pas qu’ils recherchent nécessairement la facilité ou un poste sans difficulté. Ils veulent que leur prochain emploi, ou leur prochain poste dans leur entreprise actuelle, leur permette d’apprendre beaucoup sur les choses qui compteront pour les dix prochaines années ou davantage de leur carrière.

David Rice : Absolument. Je suis entièrement d’accord avec vous. Brandon, c’était un plaisir de vous recevoir aujourd’hui. J’ai beaucoup apprécié notre conversation.

Brandon Sammut : Comme toujours, David. Recommençons un jour.

David Rice : Chers auditeurs, si ce n’est pas déjà fait, rendez-vous sur peoplemanagingpeople.com/subscribe et inscrivez-vous à la newsletter.

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Et jusqu’à la prochaine fois, souvenez-vous que vous façonnez une expérience et, peut-être, des personnes au passage.