Pourquoi les RH restent bloqués sur l’IA – et que faut-il pour diriger la transformation

David Rice : Il y a probablement environ 18 mois, votre PDG vous a demandé ce que vous faisiez avec l’IA. Vous avez alors fait quelque chose, écrit des politiques, mis en place des garde-fous, instauré des cadres de gouvernance. Et maintenant, vous êtes bloqués. 66% des organisations RH se sont concentrées sur la conformité, autrement dit, sur ce qu’il n’est pas possible de faire avec l’IA. Mais seulement environ 30% savent clairement la valeur que vous essayez réellement de créer. Vous avez donc construit des garde-fous. Mais personne n’a vraiment construit la route.

L’invité d’aujourd’hui est le Dr Dieter Veldsman. C’est le chef scientifique IA chez AIHR. Et il va nous expliquer le schéma du « coup du lapin » qu’il observe actuellement dans les RH, à savoir la surréaction – être vu en train de faire quelque chose avec l’IA – puis la surcorrection vers le mode sécurisé, et pourquoi cela vous laisse coincé au milieu du peloton pendant que le marketing, les ventes et le développement produit prennent de l’avance.

Ce qu’il veut vraiment que vous compreniez, c’est quelque chose de très similaire à ce que nous disons sur ce podcast, à savoir que les entreprises traitent l’IA comme une transformation technologique, alors qu’en réalité il s’agit d’une transformation de la culture et des personnes. Et cela signifie que les RH ne devraient pas jouer les retardataires. Vous devriez mener la conversation.

Aujourd’hui, nous allons donc aborder pourquoi être occupé avec l’IA est devenu plus important qu’être stratégique, comment sortir du piège de la conformité sans tomber dans l’expérimentation hasardeuse, comment le rôle du DRH évolue comme chef d’orchestre de l’écosystème humain-machine, et comment passer de « ce que nous pouvons utiliser en toute sécurité » à « quelle valeur sommes-nous en train de créer ».

Je m’appelle David Rice. C’est le podcast People Managing People. Et si vous avez joué la défensive sur l’IA alors que vous devriez orchestrer la transformation, eh bien, cette conversation est votre point de remise à zéro. On y va.

Dieter, bienvenue !

Dieter Veldsman : Merci beaucoup, David. Heureux d’être ici.

David Rice : Lors de notre échange préalable, vous aviez mentionné ce genre de schéma surréaction – surcorrection que vous observez dans les RH, notamment sur l’IA. Pouvez-vous nous l’expliquer un peu ? Qu’est-ce qui se passe réellement ? Qu’est-ce qui pousse à cela ?

Dieter Veldsman : Vous savez, je pense qu’à l’instar d’autres fonctions, si on remonte le temps de 18 à 24 mois en arrière, il y a eu une grosse pression : « Mais que faites-vous avec l’IA ? Il faut qu’on vous voie faire quelque chose avec l’IA. »

Et je pense que cela a conduit à une sorte de – je ne veux pas dire expérimentation irréfléchie – mais les gens étaient, « Quels outils ai-je à disposition ? Comment vais-je utiliser ces outils, quels sont les cas d’usage sur lesquels je dois me concentrer ? » On a clairement observé une frénésie d’un côté et cette surréaction – il fallait être occupé avec l’IA, que ce soit utile ou aligné avec les objectifs de l’équipe RH ou non.

C’était quelque part secondaire et peu pertinent. Il fallait surtout donner l’image d’être occupé. Je crois qu’ensuite, il y a eu une seconde phase où on a fait machine arrière assez fortement, en disant : « Minute, on ne peut pas expérimenter tête baissée plus longtemps. Parlons plutôt de la valeur que l’on veut créer, de notre sécurité, de la gouvernance, utilisons-nous les bons outils, à quoi servent exactement les garde-fous ? »

Nous avons donc véritablement vu ce glissement depuis, comme je l’ai dit, 18 mois environ. Nous avons récemment réalisé une étude auprès d’environ 337 organisations RH, et les données ont montré, c’était assez intéressant, qu’environ 66% d’entre elles se sont focalisées sur la conformité. Quelle gouvernance, quelles politiques, quels garde-fous, que pouvons-nous utiliser, que ne pouvons-nous pas utiliser ? Mais seulement 30% affirment avoir de la clarté sur la valeur qu’ils souhaitent obtenir grâce à l’IA. D’où cette notion de surréaction : il fallait être vu en train de faire quelque chose avec l’IA, au lieu de temporiser un peu et se demander : « Que voulons-nous faire, pourquoi ? » – questions qui sont finalement passées au second plan ces derniers mois.

David Rice : Oui, c’est vrai. J’ai l’impression de voir un effet coup du lapin entre urgence et évitement, mais comme vous l’avez dit : on vous dit de faire quelque chose, de le faire vite, mais sans vraiment d’objectif ou d’accompagnement, alors on finit par figer.

Et ensuite, le réflexe – ce n’est pas propre aux RH, mais c’est particulièrement marqué dans cette communauté – c’est de passer en mode sécurisé : la conformité, non ? Et on sent que les RH voulaient répondre de façon stratégique, mais que, faute de temps ou du droit d’expérimenter sans être jugé, cela n’a jamais vraiment eu lieu.

Est-ce qu’il y a aussi une grande peur de… Eh bien, de se tromper, ou quelque chose de plus profond ? Comme s’il y avait la pression d’être vu en train de faire, mais sans structure pour l’appuyer, donc on finit par se sentir impuissant.

Dieter Veldsman : Vous avez tout à fait raison. Je pense qu’il y a plusieurs choses qui se sont produites… Je suis moi-même un professionnel RH passionné, non ?

Donc je peux vraiment m’identifier à ce premier ressenti où, vous savez, nous sommes un peu plus prudents du côté RH. Ce n’est pas uniquement lié à l’IA, mais nous sommes conscients des risques réels si les choses tournent mal. Nous avons vu les RH se situer au milieu de peloton sur l’adoption de l’IA, non ?

Donc nous étions à la traîne par rapport à des fonctions comme le développement produit, le marketing, les ventes. Mais nous étions tout de même devant d’autres fonctions plus juridiques, de gouvernance, de gestion des risques, conformité, etc. Un peu dans cette position intermédiaire. Je crois aussi qu’il y a une tendance générale, je ne sais pas pourquoi les RH sont toujours ciblés… C’est sans doute une autre discussion, mais à chaque technologie émergente, on entend : « C’est la fin de la fonction RH ! » Ce qui n’a jamais été le cas. Elle s’est transformée plusieurs fois. Mais il y a eu cette anxiété IA : est-ce que c’est enfin le moment ? Que va-t-elle nous faire ? Et aujourd’hui, la discussion est plus raisonnable : certes, l’IA va retirer des tâches, des activités, des flux. Mais qu’est-ce que cela signifie vraiment pour le travail RH du futur ?

Quant à votre dernier point : je crois qu’il y a eu prise de conscience dans beaucoup d’organisations qui ont d’abord traité l’IA comme une transformation technologique, avant de comprendre qu’il s’agissait surtout d’une transformation culturelle et humaine, et que les RH devaient être au cœur du sujet.

Les sociétés qui réussissent le mieux ont une démarche multidisciplinaire pour leur stratégie IA : ils veulent autour de la table la technique, les RH, les opérations, la stratégie, afin de déterminer le bon niveau de compétence IA pour l’avenir.

Dans beaucoup d’organisations, les RH sont arrivés un peu tard à la discussion, soit parce qu’elles n’étaient pas autorisées, soit parce qu’elles ne voyaient pas l’intérêt, soit parce qu’elles n’étaient pas équipées pour… Les raisons varient légèrement.

David Rice : Vous l’avez rappelé, vous êtes RH, vous avez été dans plusieurs entreprises à essayer de résoudre ce genre de problématique. Selon vous, qu’avez-vous remarqué de plus marquant dans la façon dont les organisations réagissent à la disruption ? Il y a ce qu’on dit… sur la disruption et l’adaptabilité, et puis la réalité.

Dieter Veldsman : J’ai beaucoup aimé votre remarque précédente, selon laquelle la position par défaut est parfois la sécurité. Lorsqu’un changement disruptif arrive, on voit vraiment trois camps, et on l’a vu aussi avec l’IA. Il y a d’abord les adopteurs précoces – pour eux, c’est génial, il faut foncer.

Aucune inquiétude, ce sera la solution miracle, celle qui change tout. Ce qui peut être risqué, car on se lance parfois sans comprendre vraiment. À l’opposé, il y a les sceptiques, qui se replient, se méfient : « Ce n’est pas ma première révolution… J’en ai vu d’autres, ça ne changera rien. »

Ce qui a rendu l’IA différente, c’est l’échelle : pour la première fois, tout le monde avait accès aux outils génératifs IA. Une simple connexion suffisait, ce n’était plus réservé à un public spécifique. L’ampleur de l’adoption a accentué les angoisses.

Aujourd’hui, les organisations font ce travail de « sens making » – donner du sens : qu’est-ce que cela signifie vraiment ? Où cela est-il vraiment utile ? Où est-ce juste nouveau ou amusant ?

Pour moi, face à une disruption, il faut passer par un cycle d’appropriation du sens – ce que toutes les organisations ne font pas au même rythme : comprendre ce que c’est, ce que cela signifie pour moi, ce que je veux en faire, comment le faire de façon durable et pas juste comme un effet de mode. Cela en dit long sur l’ADN et la culture organisationnelle en matière de grands changements.

C’est dans l’incertitude que les vrais caractères ressortent. Il y aura toujours des adopteurs précoces, d’autres plus lents. Pour moi, faire sens est le point crucial sur lequel les leaders devraient se concentrer, pour que leur organisation sache où aller.

David Rice : J’adore cette expression de cycle de création de sens. Si la disruption fait une chose, c’est révéler le câblage organisationnel, non ? Oui, tout à fait. On découvre si son équipe ne fonctionne pas comme on croyait. Finalement, notre réflexe, c’est peut-être de suringénieriser, ou de caler car on n’a pas de langage commun sur le sujet…

J’ai l’impression que les organisations qui traversent le mieux ces transformations, ce n’est pas une question de ressources – puisque tout le monde a accès à l’IA générative – mais de clarté sur la vitesse à laquelle on veut vraiment aller, le niveau de confort, et jusqu’où on veut expérimenter. C’est ce que vous observez ?

Dieter Veldsman : C’est exactement ça ! Plus l’organisation est claire sur ce qu’elle veut ou ne veut pas essayer, mieux elle s’en sort.

Concrètement, j’ai eu récemment un client, un Chief AI Officer qui m’a dit, dès le début : « Je veux vous dire qu’on souhaite être suiveur très solide et non pionnier sur la révolution IA. »

J’ai cru mal entendre : tout le monde veut être pionnier ! Il poursuit : « Nous ne voulons pas être pionniers. Il y aura beaucoup d’erreurs commises. Nous sommes à l’aise d’avancer un peu moins vite, d’apprendre des erreurs des autres, et quand nous irons sur le marché, nous le ferons à notre façon, bien et dans notre timing. » Un message très contre-intuitif dans ce milieu.

Car on a ce réflexe d’ingénier nos réponses : « Il faut être les premiers, les meilleurs, les plus innovants ! » Parfois, il est acceptable d’être le citoyen modèle, prudent dans ses démarches… Pour revenir à votre point : pour moi, l’important, c’est la clarté à chaque instant.

Et cette clarté peut tout à fait être : « Je ne sais pas encore ce qu’on va faire avec ça, alors on va d’abord explorer, faire un petit pilote, choisir un cas d’usage de départ… » Plus on raccourcit ce cycle de sens making, plus l’organisation développe sa résilience, alors qu’en situation de crise, tout le monde panique. Si on ne maîtrise pas le discours autour de la transformation IA, on risque un problème de culture, d’anxiété, de démotivation, d’éloignement. Cela devient alors une chose imposée au lieu de s’intégrer naturellement à la façon de travailler. C’est ce que nous constatons de plus en plus fréquemment.

David Rice : L’époque est intéressante : on est passés d’une course aux outils SaaS à une course à la valeur, alors que tout le monde utilise les mêmes outils génératifs. Et même si c’est évident, ce n’est pas facile de vraiment chercher la valeur avant l’outil.

Pourquoi est-ce si difficile pour les gens ? Car on voit encore beaucoup courir après les outils. Qu’est-ce qui rend ça si difficile de se concentrer sur la vraie finalité avec l’IA ?

Dieter Veldsman : Plusieurs choses me viennent à l’esprit. D’abord, il faut l’admettre, courir après les outils est plus facile, on peut immédiatement montrer qu’on a agi. On peut dire : « On a déployé des licences pour 90% de nos salariés, c’est comme ça qu’on adopte l’IA ! » C’est une tendance naturelle, par peur d’être dépassé et d’être vu en train de s’activer.

On promeut aussi beaucoup l’expérimentation : il faut être agile, avancer vite, « fail forward », etc. Mais avancer vite ne signifie pas agir sans réflexion. Il doit y avoir une méthode.

Avec l’IA, on a commencé par les outils. Puis on est passé aux cas d’usage. Si ce n’est pas les outils, c’est sûrement les cas d’usage ! Mais en fait, non, il faut remonter encore d’un cran !

Quand on parle de valeur, on me demande souvent : « Aidez-moi à bâtir ma stratégie IA ! » Mais pourquoi avoir une stratégie IA ? Ce qui compte, c’est la stratégie d’entreprise, au sein de laquelle l’IA est un levier ou un pilier, mais il ne faut pas tout séparer.

Quelle est votre avantage concurrentiel ? Quelle est votre contribution unique et comment l’IA peut-elle l’amplifier ? Voilà la question, mais la réponse est bien plus nuancée que simplement choisir une licence ou un cas d’usage.

Il faut donc avoir une vision plus stratégique. Nos données montrent qu’il faut une double approche : la direction doit cadrer la démarche, et en même temps, encourager l’expérimentation sur le terrain, mais toujours dans le sens de la valeur recherchée. Car demander seulement « utilisez l’IA, soyez plus productifs » ne suffit pas ! Que fait-on de cette productivité ?

La clarté et l’orientation données aux équipes sont capitales. Encore une fois, il faut vraiment s’approprier le récit : qu’est-ce que l’IA signifie pour nous, pourquoi, dans quels buts, impacts, gains ? La conversation change radicalement ainsi.

David Rice : Je partage votre avis. Une partie de la difficulté, c’est le bruit autour de l’IA. On ne sait même plus à quoi ressemble la valeur. J’ai d’ailleurs assisté à une conférence où un intervenant lançait : « Ne laissez pas l’IA être juste un mot à la mode dans votre entreprise. » Une femme à côté de moi a grommelé : « Mais qu’est-ce que ça veut dire concrètement ? » Et elle avait raison, car c’est flou…

En réalité, on confond faire des choses avec l’IA et apporter une réelle contribution avec l’IA. J’ai vu ça avec d’autres outils : on passe des mois à former tout le monde, à configurer, et à la fin on n’a presque rien produit… Il y a un attachement émotionnel à l’idée que les outils créent la différence, mais parfois il faut lâcher un mauvais outil ou reconnaître que ce n’est pas stratégique.

Quel est l’impact sur la culture, les workflows, tout le reste ?

Dieter Veldsman : À ce propos, il s’agit aussi de nommer les choses telles qu’elles sont. Je viens de la banque-assurance ; lors de projets de changement technologique, je demandais : « Que change-t-on ? » On me répondait : « Nous réinventons l’engagement multicanal avec nos clients de façon personnalisée. » Je n’y comprenais rien ! En fait, c’était juste : on déplace un bouton dans la banque en ligne pour que l’interface soit plus intuitive. Il faut dire clairement ce qu’on fait !

Avec l’IA, c’est pareil : on vend du rêve, alors qu’en réalité, la valeur est au niveau des tâches et des activités. Disons-le : on va utiliser l’IA pour 1, 2, 3, 4 parce que c’est important pour telles raisons, et c’est très bien ainsi.

Plus c’est flou ou perçu comme un mot à la mode, moins les gens adhèrent et voient la valeur.

David Rice : Il ne faut pas sous-estimer les petits changements. Parfois une toute petite modification, comme sur Netflix qui a changé son menu et permis de découvrir plus de contenus, bouleverse complètement l’expérience.

Donc un petit pas peut avoir un gros impact – et il ne faut pas le négliger ! J’ai aimé votre exemple de l’entreprise qui préfère être deuxième. L’approche plus lente des RH sur l’IA leur a peut-être permis d’être plus délibérés et d’éviter les premières erreurs faites ailleurs. Est-ce que cela a rassuré les profils attachés à la conformité et à la sécurité ?

Dieter Veldsman : C’est une question très intéressante. Il y a 12 mois, lors d’une enquête, 38% des professionnels RH utilisaient l’IA. Aujourd’hui (12 mois plus tard), ce chiffre a grimpé à 88%. Les 12 derniers mois ont été marquants en RH sur l’IA.

Cela a permis de filtrer le bruit, de comprendre ce que c’est, ce que ça implique. En cela, c’est positif : plus on en sait, mieux on adopte, on évite les écueils majeurs.

Mais il faudra aussi un effet de rattrapage sur certains aspects de l’adoption. Quand les RH se sont investies dans la conversation, elles ne sont pas en retard, au contraire, elles peuvent guider l’organisation sur les choix à faire pour la suite. Souvent, ce n’est pas le département RH qui freine, mais l’accès ou les environnements d’expérimentation sécurisés qui manquent.

Les RH ont pu réfléchir à la part entre le battage médiatique et la réalité. Là où elles ont eu du mal, c’était à définir leur rôle dans la stratégie IA globale.

Et il y a deux aspects. D’abord, regarder en interne : la « maîtrise IA » deviendra une compétence clé des services RH, pour transformer nos modèles et workflows internes. Ensuite, être acteur du débat sur la culture cible de l’organisation vis-à-vis de l’IA — tout en gardant le cap sur la valeur pour l’entreprise.

Nos données montrent que la progression a été fulgurante, et c’est une bonne chose. Avec l’âge, je me dis aussi qu’il est normal de ne pas vouloir être premier partout tant qu’on reste impliqué. Le vrai risque, c’est de rester en dehors : dans ce cas, on aura du mal à rattraper, mais le secteur RH a fait de gros progrès. Si vous m’aviez posé la question il y a deux ans, ma réponse aurait été toute autre.

David Rice : Les RH sont critiqués pour leur « retard », mais le fait d’avancer plus lentement permet d’éviter le « scope creep » — d’adopter un outil pour des usages non prévus, de dévier. À ce rythme, elles se concentrent sur ce qu’elles veulent vraiment : comportements, valeur, confiance, alignement. On avait déjà un gros problème de confiance avant l’IA, c’est devenu mégaphone, avec la multiplication des usages non contrôlés. Donc, avoir de l’espace pour réfléchir avant de déployer partout, c’est positif.

Vous parliez tout à l’heure de « maîtrise », moins sur la technique que sur le courage d’expérimenter. Quels moyens simples les RH peuvent-elles utiliser pour débuter dans l’IA, gagner en confiance ?

Dieter Veldsman : Nous parlons de « maîtrise » et non de « littératie », car c’est comme apprendre une langue : il faut le vocabulaire, la grammaire, le contexte. Il faut aborder sa formation IA de la même façon.

Un point de départ sûr à mon sens, c’est de prendre un processus quotidien qu’on connaît parfaitement, et d’identifier une tâche ou activité où l’on peut appliquer l’IA, dont on sait à quoi devrait ressembler le résultat. Tester son application sur ce terrain familier.

Ce qui bloque souvent, c’est de vouloir se lancer directement sur les usages spectaculaires, alors qu’on n’a aucun repère pour juger la qualité du résultat.

Démarrer donc sur du connu, maîtriser les limites de l’IA et apprendre son langage, comment dialoguer avec ces outils. Tous, nous nous sommes essayés à la « prompt engineering » par accident. Observer comment le demander, tester sur un cas simple, à faible enjeu – c’est-à-dire sans impact majeur en cas d’erreur. Par exemple, pour une première, éviter d’influencer un recrutement avec l’IA : risque fort ! Préférer des cas où l’IA assiste, recommande.

Deuxième conseil : apprendre de la communauté. Beaucoup apprennent par essais personnels ou en copiant ce qu’ils ont vu ailleurs. Il vaut mieux rejoindre une communauté RH, apprendre des tests faits par d’autres, partager les pratiques.

Mais il faut filtrer le bruit… Parfois, dans les événements sur l’IA agentique, on annonce des cas d’usage massifs et, interrogé, on entend, « non, c’est toujours expérimental ». Il faut ramener le débat à la réalité !

En résumé : ne pas craindre l’IA, car les compétences à développer sont très humaines (pensée critique, vision systémique, évaluation critique des résultats), non purement techniques ou digitales. Démarrer petit, dans son quotidien, et élargir progressivement.

On observe trois niveaux d’application : d’abord l’usage individuel (ses propres tâches), puis collectif (améliorer la collaboration avec l’IA), enfin l’autonomie (où l’IA opère surtout en autonomie, avec supervision humaine — stade encore rare).

Donc, commencer simple et renforcer la confiance.

David Rice : Il faut aborder cela comme le sport — s’entraîner régulièrement.

Dieter Veldsman : Exactement !

David Rice : Et il n’y a pas besoin d’attendre un enjeu stratégique pour essayer. Penser l’inverse va retarder la maîtrise. Commencer par un premier jet de politique RH à éditer, ou résumer des entretiens de départ. Ce n’est pas « transformateur » en apparence, mais la transformation est d’abord dans l’état d’esprit, pas dans la pratique. C’est là qu’il faut commencer ! Aujourd’hui, on trouve plein d’outils simples. Quand j’ai testé ChatGPT la première fois, c’était comme demander à un stagiaire… Maintenant, je suis souvent épaté. Et j’adore tester de nouveaux outils, voir ce qu’ils font… Parfois on est surpris !

Dieter Veldsman : On a tout intérêt à jouer, à expérimenter, et à comprendre ce que chaque outil fait mieux que les autres. On m’avait expliqué, au lancement de GenAI, que c’était comme avoir 50 stagiaires hyper motivés à disposition, qui connaissent le sujet mais n’ont aucune expérience « end-to-end ». Cela a beaucoup évolué, les outils sont plus matures. Donc… foncez ! Comme au sport : on ne court pas 10 km le premier jour, mais on commence par 1 ou 2, et on progresse.

Mon déclic : la valeur de l’IA est dans les détails. Elle apporte de la valeur lorsqu’on s’attaque à des tâches quotidiennes concrètes. Cela parait modeste, mais c’est là que la confiance se construit. Pas besoin de chercher un miracle ! Ce sont les petits progrès incrémentaux accumulés qui font la différence sur le long terme.

David Rice : Il s’agit d’un vrai changement d’état d’esprit et de culture, ce qui est le cœur de ce que nous disons ici. On parle souvent d’un déficit de compétences mais la réalité, c’est que les gens s’y testent déjà, apprennent à « prompt-er » dans leur vie perso et pro. Donc si c’est bien cet enjeu de transformation culturelle au travail, quels comportements devons-nous normaliser pour encourager l’expérimentation ?

Dieter Veldsman : Il y a un équilibre à trouver : essayer de nouvelles choses sans prendre inutilement de risques. Le comportement clé à développer est de savoir où appliquer l’IA — car ce n’est pas parce qu’on peut qu’on doit. Il faut donc enseigner la pratique responsable, sans lancer un débat éthique à chaque fois. L’important est d’apprendre à sentir intuitivement les usages à proscrire parce qu’ils sont risqués ou néfastes.

Cela ne doit pas empêcher la créativité et l’innovation au quotidien. D’où l’importance pour moi d’établir explicitement les garde-fous : « testez ici », mais « évitons absolument ça », même si les modèles deviennent puissants.

Deuxième point : changer le discours. Certains ressentent encore l’usage de l’IA comme de la triche, ils cachent leurs outils ouverts… Il faut normaliser l’IA au travail, et former sur le bon usage. Une étude récente montrait que si l’IA fait tout le raisonnement à ma place, je n’attribue aucune valeur à ce que j’ai produit et je n’en retire rien. Mais si elle m’aide comme un « sparring partner » à affiner, je garde l’appropriation, la fierté, la montée en compétence.

Enseigner donc l’augmentation plutôt que le remplacement, et ce que cela implique concrètement. C’est un peu l’apprentissage du management : quoi déléguer à l’outil, quoi garder pour soi, décider de ce qu’on ne veut pas externaliser, etc.

Cela s’ajoute aux fondamentaux : pensée critique, vérification, évaluation de la sortie, et contrôle des biais. Si ces bases sont bien posées, on construit un système plus scalable et pérenne, qui produira davantage de valeur à terme.

David Rice : C’est amusant, car j’ai vu, surtout chez les créatifs, une tendance à idéaliser la perfection, accentuée par l’IA : « J’ai eu cette machine toute-puissante pour m’aider, alors ça doit être parfait. » Non ! Il faut idéaliser l’itération et l’expérimentation. Si vos leaders ne montrent pas l’exemple (« je ne sais pas encore, on essaye… »), on n’amorce pas la bascule culturelle. Il faut des modèles, top-down. Mais beaucoup d’entre nous ont été formatés à la perfection… Il faut s’en détacher : à l’ère du rythme effréné, ce qui fait la différence, c’est l’humain. Les outils produisent du standard, mais l’humain apporte l’unique. Ce sera toujours itératif, jamais parfait, ça repose sur l’intuition — il faut l’accepter !

Dieter Veldsman : Absolument, et je souris toujours dans les organisations : « Nous, ce qu’on veut, c’est l’innovation ! » Alors je leur demande : « Et que faites-vous quand quelqu’un se trompe ? » Ils répondent : « La qualité prime, on corrige tout de suite, on vise l’excellence… » Il y a là une contradiction ! Pour innover, il faut autoriser l’erreur, créer un environnement tolérant, où l’on n’a pas peur de se tromper. Même chose ici : rien ne sera jamais parfait, même le correcteur ne corrige pas tout. L’essentiel est la contribution humaine unique : vous pilotez, coordonnez, reliez à la vraie problématique ou opportunité. Vous êtes le chef d’orchestre.

Avoir des centaines de stagiaires ne sert à rien s’ils ne sont pas coordonnés sur les bons sujets — c’est votre apport humain. Sinon, ce n’est que de la « fausse activité ». Si l’IA est bien utilisée, et c’est ma conviction : elle va célébrer notre humanité, notre créativité, à condition qu’on change de regard sur ses apports précis et notre place dans le système. On est à l’aube d’un nouveau monde professionnel, de nouveaux modèles, de nouveaux métiers, et cela va très vite — d’où le besoin de ce travail de sens making individuel comme collectif.

David Rice : Dernière question : on parle beaucoup, ces derniers mois, de l’évolution du rôle de DRH/Chief People Officer avec le développement de l’IA. Quelles nouvelles priorités voyez-vous émerger pour 2026 pour ce groupe, DRH compris ?

Dieter Veldsman : J’aime beaucoup cette question. Le rôle de DRH/Chief People Officer a beaucoup évolué ces années, en parallèle du mandat RH qui est passé de gardiens de la gouvernance, fonction de service, à partenaire stratégique, moteur de transformation.

Pour moi, deux choses sont importantes. D’abord, le DRH est d’abord un dirigeant d’entreprise, ensuite un leader RH. Il porte la responsabilité business, et la RH n’est qu’un domaine d’intervention dans les décisions stratégiques autour de la table.

Avec l’IA, si c’est une vraie transformation culturelle, son mandat est d’aligner l’IA avec le type d’organisation que l’on veut devenir, plutôt que d’en rester à l’aspect technologique. C’est une transformation du rôle qui va vraiment s’accentuer.

Il s’agit d’une vision holistique, mêlant compétences, dimensions humaines, technologiques, data, sécurité, stratégie. Le DRH devient chef d’orchestre de tout l’écosystème, ce qui lui va bien, car il sait déjà fédérer, relier, faire dialoguer, et faire émerger la réflexion : « Comment notre transformation IA sera-t-elle racontée dans quelques années ? Est-ce une histoire de fierté, qui parlera aussi à nos clients ? » Voilà le nouvel enjeu.

David Rice : Oui, et j’ai entendu un nouveau terme récemment, celui d’« économiste comportemental ». Je pense que le DRH le devient, car il n’est plus juste un garant des politiques RH, mais aussi des systèmes qui influencent la prise de décision humaine aux côtés des machines. Le rôle s’approche de « chef stratège humain » qui comprend à la fois les capacités humaines, la culture d’entreprise et la techno. C’est complexe !

Les spécialistes analytics RH diront que c’est surtout la data, les experts engagement que c’est l’humain, tout le monde a sa vision… Mais en fait, c’est tout l’écosystème ! Il faut penser en termes de synergie hommes-machines : quel impact sur la culture, les workflows ? Quelles exigences technologiques en découlent ? Vaste programme, mais fascinant.

Dieter Veldsman : Je dis toujours, en coaching carrière, surtout avec les nouveaux DRH (et je suis moi-même ex-DRH) : pourquoi vouloir ce poste ? Est-ce juste une étape ? Les raisons sont variées, mais il faut canaliser cela pour faire du DRH, appelez-le architecte, stratège, chef d’écosystème, quelqu’un qui incarne ce rôle de passeur et qui apporte énormément à l’entreprise s’il est bien utilisé.

C’est un rôle d’équilibriste, de compréhension de tous ces aspects, mais surtout, selon moi, il faut pouvoir gérer la complexité, simplifier pour permettre l’action. On peut facilement rester bloqué, ne rien oser. Il faut aider les équipes à avancer en leur disant : « Peut-être qu’on ne sait pas tout, mais pour le moment, la meilleure décision, c’est ça. Essayons, apprenons et poursuivons. Ça ira. » C’est avancer dans la tempête, avec calme et, si possible, un peu de sagesse.

David Rice : Parfaitement ! Merci beaucoup Dieter, d’avoir participé au podcast aujourd’hui. J’ai vraiment apprécié la discussion.

Dieter Veldsman : Merci beaucoup, David. J’ai adoré échanger avec vous.

David Rice : Voilà. A tous, pensez à vous inscrire à la newsletter si ce n’est pas encore fait. Découvrez notre Explorer de la transformation IA. Il se passe toujours plein de choses inspirantes sur People Managing People. Des événements arrivent, gardez l’œil ! Et jusqu’à la prochaine fois, continuez à expérimenter.