Pourquoi les RH se bloquent avec l’IA—et comment diriger la transformation

David Rice : Il y a environ 18 mois, votre PDG vous a demandé ce que vous faisiez avec l’IA. Alors vous avez fait quelque chose, vous avez rédigé des politiques, mis en place des garde-fous, établi des cadres de gouvernance. Et maintenant vous êtes bloqués. 66% des services RH se sont concentrés sur la conformité, autrement dit, sur ce qu’on ne peut pas faire avec l’IA. Mais seulement 30% ont une vision claire de la valeur que vous essayez réellement de créer. Vous avez donc construit des rails de sécurité. Mais personne n’a vraiment construit la route.

L’invité d’aujourd’hui est le Dr Dieter Veldsman. Il est chef scientifique IA chez AIHR. Il va nous expliquer le schéma de « coup du lapin » qu’il observe actuellement dans les RH : une surréaction (se montrer occupé avec l’IA) suivie d’une surcorrection vers le mode sécurité—et pourquoi cela vous laisse coincés, alors que marketing, ventes et développement produit foncent tête baissée en avance.

Ce qu’il veut vraiment que vous compreniez, et que nous répétons souvent dans l’émission, c’est que les entreprises traitent l’IA comme une transformation technologique alors qu’en réalité, il s’agit d’une transformation des personnes et de la culture. Et cela signifie que les RH ne devraient pas jouer les retardataires. Vous devez mener la conversation.

Aujourd’hui, nous allons voir pourquoi il est devenu plus important d’être occupé avec l’IA que d’être stratégique, comment sortir du piège de la conformité sans tomber dans l’expérimentation irresponsable, comment le rôle du DRH évolue vers celui d’architecte en chef de l’écosystème homme-machine, et comment passer de « ce qu’on peut utiliser en toute sécurité » à « quelle valeur sommes-nous en train de créer ».

Je suis David Rice. C’est le podcast People Managing People. Et si vous jouez la défense sur l’IA alors que vous devriez orchestrer la transformation, eh bien, cette conversation est votre déclic. Alors allons-y.

Dieter, bienvenue !

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

David Rice : Lors de notre entretien préalable, vous avez évoqué ce schéma de surréaction puis de surcorrection que vous observez dans les RH, spécialement sur le sujet de l’IA. Pouvez-vous nous en dire plus ? Que se passe-t-il vraiment ? Qu’est-ce qui motive cela ?

Dieter Veldsman : Vous savez, je pense qu’à l’instar d’autres fonctions, il y a 18 à 24 mois, il y avait une grande pression pour que l’on fasse quelque chose avec l’IA. Il fallait qu’on vous voie faire quelque chose avec l’IA.

Et je pense que cela a abouti à une certaine—je n’ose pas parler d’expérimentation irréfléchie—mais les gens se demandaient : quels outils ai-je ? Comment vais-je utiliser ces outils ? Sur quels cas d’usage dois-je me concentrer ? Nous avons vraiment observé cette frénésie d’un côté et cette surréaction : il fallait juste paraître occupé avec l’IA, qu’elle soit utile ou non, en lien avec les orientations des RH ou non.

Cela est passé au second plan. L’objectif était surtout de montrer qu’on faisait des choses. Ensuite, il y a eu une deuxième phase : on a rétropédalé, en disant, “Attention ! On ne peut pas continuer à expérimenter à l’aveugle. Parlons plutôt de la valeur que l’on veut générer, de la sécurité, de la gouvernance et des garde-fous.”

On a bien vu ce changement ces 18 derniers mois. Nous avons récemment mené une étude auprès de 337 organisations RH. Ce que les données montrent, c’est assez intéressant : presque 66% se sont beaucoup focalisés sur la conformité. Donc, quelle gouvernance, quelles politiques ? Quels garde-fous ? Que pouvons-nous utiliser ou non ? Mais seulement 30% déclarent avoir une vision claire de la valeur que l’IA va leur apporter. D’où ma référence à la surréaction : beaucoup voulaient prouver qu’ils faisaient quelque chose avec l’IA, plutôt que d’y aller plus lentement pour se demander “Que voulons-nous vraiment faire avec l’IA, et pourquoi ?” — ce questionnement est passé au second plan ces derniers mois.

David Rice : Je pense que c’est vrai. J’ai vu comme un “coup du lapin” entre urgence et évitement. Comme vous dites, on vous demande d’agir et vite, mais sans objectifs précis ni directives. On finit alors par geler.

Le réflexe, et ce n’est pas propre aux RH, mais peut-être exagéré chez eux, c’est de passer en mode sécurité : l’état d’esprit conformité. On sent que les RH voulaient réagir de façon stratégique, mais faute de capacité ou d’autorisation pour expérimenter sans jugement, cela ne s’est jamais concrétisé.

N’y a-t-il pas aussi une grande peur de se tromper ? Ou plus profondément encore, une pression à montrer qu’on fait quelque chose, sans structure derrière, et finalement une impression d’impuissance ?

Dieter Veldsman : Je pense que vous avez tout à fait raison. Et plusieurs facteurs l’expliquent. Je suis moi-même un professionnel RH passionné.

Je comprends parfaitement cette sensation initiale : en RH, nous sommes plus averses au risque, et pas uniquement concernant l’IA. Mais nous savons aussi à quels risques on s’expose quand les choses tournent mal. Les RH sont donc restés dans la moyenne pour l’adoption de l’IA : derrière des fonctions comme développement produit, marketing, ventes, mais devant le juridique ou la conformité/risk management. Au milieu.

Il existe également, et je ne sais pas pourquoi les RH sont toujours visés, cette idée : « C’est la fin de la fonction RH à chaque nouvelle techno ». Ce n’est jamais vrai ! Mais il y avait cette angoisse autour de l’IA : « Cette fois, c’est la bonne, l’IA va-t-elle nous remplacer ? » Ce débat est aujourd’hui plus raisonnable : l’IA va supprimer certaines tâches, activités, workflows… Mais que signifie réellement cette attente pour le travail RH de demain ?

Je pense aussi que nombre d’organisations, après avoir abordé l’IA comme une pure transformation techno, ont réalisé, un peu tard, que c’était surtout une transformation culturelle et humaine. D’où la nécessité que les RH soient à la table pour guider et mener cette conversation.

Les organisations qui réussissent vraiment ont une approche multidisciplinaire pour leur stratégie IA. Elles veulent la voix technique, la voix RH, la voix « opérations/business & stratégie » à la table pour définir de quelles capacités IA elles ont besoin pour l’avenir.

Dans beaucoup d’organisations, les RH ont rejoint la conversation un peu tard — par défaut, par manque d’autorisation, par absence de préparation ou de compétences pour la discussion. Les raisons varient.

David Rice : Vous le disiez, vous avez été de l’intérieur dans plusieurs entreprises, à chercher des solutions. Qu’avez-vous constaté de plus marquant sur la façon dont les organisations répondent à la disruption ? Il y a le discours… et la réalité !

Dieter Veldsman : J’ai beaucoup aimé votre remarque sur la sécurité comme position par défaut. En situation de forte disruption, on retrouve souvent trois attitudes, observées aussi avec l’IA : le camp des adopteurs précoces, qui s’emballent — « cette techno va tout changer » — ce qui peut mener à des erreurs car ils se lancent sans tout comprendre. À l’opposé, il y a les sceptiques, qui se retirent, pensent avoir déjà vu passer d’autres “grandes transformations” et qu’il ne se passera rien. Et au milieu.

Ce qui a rendu l’IA différente, c’est bien l’échelle de diffusion — tout le monde a eu accès à des outils génératifs IA. Une simple connexion internet suffisait. Cela a galvaudé l’anxiété. Aujourd’hui, les organisations traversent une phase de mise en sens : qu’est-ce que cela signifie vraiment ? Où est-ce utile ? Où est-ce uniquement gadget ?

Tous les rythmes ne sont pas les mêmes. Mais une organisation doit passer par un cycle de mise en sens : comprendre ce que c’est, ce que ça change dans mon contexte, ce qu’on veut faire avec, comment le faire durablement — pas juste un feu de paille. Ce cycle renseigne sur l’ADN organisationnel, la culture sur la gestion du changement ou de l’incertitude.

Il y aura toujours des “early adopters” et des plus lents. Ce travail de mise en sens est d’autant plus crucial pour que les leaders équipent leurs équipes pour avancer.

David Rice : J’adore votre expression « cycle de mise en sens ». La disruption expose souvent votre câblage organisationnel. C’est là qu’on découvre la vraie capacité de l’équipe : trop d’analyse, de sur-ingénierie, ou bien elle s’enlise faute de langage ou clarté partagée. Ce ne sont pas les ressources qui font la différence—tout le monde a accès à l’IA générative—mais la clarté et le degré d’expérimentation. Est-ce ce que vous voyez ?

Dieter Veldsman : Exactement. Les organisations les plus claires sur ce qu’elles veulent ou non tester s’en sortent bien mieux.

Pour donner un exemple concret : un client récemment, son Chief AI Officer, m’a dit d’emblée : « Nous voulons être de solides suiveurs dans la révolution IA. » J’ai cru mal entendre ! Personne ne dit cela. Mais il a expliqué : « On préfère observer, apprendre des erreurs des pionniers, progresser plus lentement, et faire les choses à notre manière, au bon moment. » Message plutôt contre-intuitif dans le monde actuel !

On a eu tendance à vouloir toujours être le premier, le plus innovant… Mais parfois, mieux vaut avancer prudemment. En résumé : créer de la clarté à chaque étape. Même si c’est juste dire « On ne sait pas encore ce qu’on va faire », mais “on commence par explorer avec ce pilote, ce cas d’usage”. Plus on raccourcit le cycle de mise en sens, mieux on s’en sort. Ce sont ces micro-clarifications successives qui musclent la résilience.

Sinon, on se retrouve face à une crise, et les équipes paniquent. Si vous n’êtes pas maître du récit autour de la transformation IA, attention au choc culturel, à l’anxiété, au désengagement ! Sinon il faudra “vendre” la transformation, au lieu d’en faire un mode de travail. C’est un point qu’on observe de plus en plus.

David Rice : C’est une époque spéciale : on est passés de la course aux outils SaaS à la quête de valeur. Ça paraît évident, mais dans les faits… ce n’est pas simple.

Pourquoi est-ce si difficile d’arrêter de courir derrière les outils, et d’embrasser pleinement l’enjeu de valeur ?

Dieter Veldsman : Plusieurs raisons. D’abord, poursuivre des outils, c’est facile ! On affiche rapidement des résultats : « 90% de nos équipes ont une licence IA. » Ce réflexe répond à la peur d’être dépassé ou obsolète.

Et on appuie beaucoup sur l’expérimentation ces dernières années : il faut être agile, expérimenter, progresser par essais-erreurs. Mais avancer vite ne veut pas dire avancer sans réfléchir ! Il faut un minimum de méthode. On a commencé par acheter des outils, puis on a basculé sur les cas d’usage. Or ce n’est pas l’essentiel — il faut revenir à la source.

Quand on me demande une stratégie IA, je réponds : « Pourquoi voulez-vous une stratégie IA ? » On me dit que c’est la clé de la valeur future. Mais je pense qu’il faut une stratégie business, et y intégrer l’IA comme un levier ou pilier de valeur. La question est : quel est votre avantage concurrentiel, et comment l’IA peut-elle l’amplifier ? C’est simplissime en apparence, mais la réponse est bien plus nuancée que « dois-je acheter telle licence ou tel cas d’usage ? »

Il faut donc élever le débat. Les données montrent que la bonne approche est double : le leadership donne le cadre et la direction, mais il faut aussi encourager l’expérimentation à la base, en précisant la valeur recherchée. Dire seulement « utilisez l’IA, soyez plus productifs » ne suffit pas. Il faut savoir quoi faire de cette productivité.

La clarté et la direction—essentielles. Posséder le récit, orienter le discours sur ce que l’IA signifie pour nous, et sur ses usages, c’est ce qui fait toute la différence.

David Rice : Il y a un bruit de fond énorme dans l’IA en ce moment. Même la notion de valeur est floue. J’étais à une conférence où quelqu’un a dit : « Ne laissez pas l’IA n’être qu’un mot à la mode dans votre organisation. » Une femme à côté de moi a ronchonné : « Mais ça veut dire quoi ? » Elle avait raison ! La confusion règne entre activité (être occupé avec l’IA) et action (réellement faire avancer les choses). Je l’ai vu aussi dans d’autres domaines : on achète un gros outil, on forme l’équipe, on travaille beaucoup… mais au final, le gain est minime. Une croyance s’installe autour des outils, alors qu’il faut savoir lâcher prise, sortir du “mauvais ajustement” ou du manque de stratégie.

Quel impact cela a-t-il sur la culture, les workflows, tout le reste ?

Dieter Veldsman : Il faut nommer les choses pour ce qu’elles sont. J’ai travaillé dans la finance, sur de grands projets de transformation techno. On me disait : « On réinvente la relation client dans nos canaux. » Mais en fait, ils déplaçaient juste un bouton dans l’app bancaire ! Il faut démythifier, expliquer simplement ce qu’on fait. On vend des rêves autour de l’IA, mais sa vraie valeur est au niveau des tâches et des activités : dire clairement « on l’utilise pour ça, ça et ça, parce que c’est important »—et c’est très bien ainsi. Plus c’est flou et plus on “buzze”, moins c’est concret et moins on y adhère.

David Rice : Il ne faut pas sous-estimer les petits changements. Les grands groupes tech l’ont démontré : un détail peut transformer toute l’expérience. Un menu, et l’usage de l’application Netflix change. Même chose côté RH : démarrer plus lentement a-t-il permis de mieux choisir, d’éviter des erreurs ? Cette prudence a-t-elle été bénéfique pour ceux qui vivent dans la conformité et la sécurité ?

Dieter Veldsman : C’est intéressant. Il y a 12 mois, notre étude montrait que 38% des RH utilisaient l’IA. Aujourd’hui, on est à 88%. Donc l’accélération est nette.

Côté positif : ce délai a permis de couper le bruit, de prendre du recul. Plus on sait, mieux on avance, plus on évite les erreurs faites ailleurs.

Côté négatif : il reste encore un effet de rattrapage sur certains usages IA en RH. Mais là où les RH se sont imposés dans la conversation business, ils ne sont pas en retard ; ils sont même bien placés pour orienter les décisions à venir sur l’IA. Ce n’est pas toujours les RH qui freinent. L’accès, la capacité à jouer dans un cadre “sûr” comptent aussi.

Les RH ont pu réfléchir à la différence entre le battage médiatique et la réalité. Le challenge était de définir leur rôle dans l’IA au sein de l’organisation : à la fois s’introspecter (la “fluent IA” deviendra cruciale pour les pros RH, qui doivent transformer leurs propres modèles) et être dans la discussion globale sur la culture d’organisation, l’intégration de l’IA et la valeur business.

En résumé, d’après nos données, le rattrapage RH a été spectaculaire ces 12-14 derniers mois. Ce n’est pas grave de ne pas être premier, tant qu’on reste dans la discussion. Ceux qui refusent de s’engager par peur auront du mal à rattraper le retard, mais globalement les RH s’en sortent bien. Il y a deux ans, ma réponse aurait été très différente !

David Rice : Vous avez raison : on critique souvent les RH pour leur lenteur, mais cette réflexion évite aussi l’effet de “scope creep” (dérive d’usage). Ce délai aide à se concentrer sur les sujets essentiels : comportement, valeur, alignement, confiance. Or la confiance était déjà un défi — l’IA en ajoute une couche, avec le “shadow usage”. Un peu de temps en plus, c’est donc plutôt sain.

Vous disiez que la “fluidité IA” relève moins de la technique que du courage d’essayer. Quels conseils, quelles expérimentations à faible risque recommandez-vous aux équipes RH en phase d’adoption, pour bâtir leur confiance ?

Dieter Veldsman : On parle de fluidité, pas de littératie, car c’est comme apprendre une langue : vocabulaire, grammaire, contexte. Je conseille aux pros RH de partir d’un processus qu’ils connaissent par cœur, d’y repérer une tâche simple, et de tester l’IA dessus (en sachant ce que doit être le résultat). Ne pas viser le “sexy” ou ambitieux, mais apprendre d’abord sur du connu pour maîtriser les limites.

Tout le monde s’est, plus ou moins, mis à concevoir des prompts ; il faut s’habituer à “parler” à ces outils. Pratiquez sur un cas sans enjeu (décision faible, tâche sans conséquence grave). Ne commencez pas sur un recrutement, par exemple. Utilisez-le comme assistant, pas pour trancher. Et appuyez-vous sur des communautés RH : on apprend beaucoup plus vite en échangeant sur les usages IA des autres.

Mais il faut couper le bruit — le Next Frontier de l’IA agentique fait fantasmer, mais la plupart des cas concrets sont encore expérimentaux. Recentrez-vous sur la réalité d’aujourd’hui !

Il ne faut pas avoir peur. Les qualités humaines sont fondamentales : pensée critique, approche systémique, analyse des outputs, évaluation des biais. Ce sont des compétences RH classiques ! Commencez par le simple et le rapide, élargissez peu à peu le champ. L’application se fait à trois niveaux : individuel (mon travail), collaboratif (avec les autres), puis autonomie avec supervision humaine—étape qui viendra plus tard en RH.

David Rice : C’est comme aller à la salle de sport, il faut faire ses gammes !

Dieter Veldsman : Exactement.

David Rice : Il ne faut pas attendre des situations stratégiques pour commencer : ce mindset ralentit tout. Même un brouillon de politique à éditer, ou un résumé d’entretiens de sortie… Ce n’est pas spectaculaire, mais la transformation commence dans l’état d’esprit. Le vrai changement est mental ; pratiquer, c’est se transformer. Et les outils évoluent vite : en 2023, je comparais l’IA à un stagiaire ; aujourd’hui, ses résultats sont bluffants. J’essaie sans cesse de nouveaux outils, et parfois je suis époustouflé. Testez !

Dieter Veldsman : Tout à fait : expérimentez, testez, variez les outils, explorez leurs forces. On me disait au début : “C’est comme avoir 50 stagiaires, motivés mais inexpérimentés”. Ce n’est plus aussi vrai : les outils ont progressé ! Mais comme dans le sport : commencez par une petite distance, travaillez la régularité, et les progrès viendront.

Mon déclic : l’IA est très utile quand on va dans le détail, au niveau tâche et activité quotidienne. C’est là que la valeur s’enclenche réellement. Chercher un “silver bullet” est illusoire. Ce sont ces petits gains cumulés qui font la vraie différence.

David Rice : C’est avant tout un changement de culture, de mindset. On parle souvent de « gap de compétences », mais en réalité, l’IA s’installe dans notre vie pro… et perso. Si ce vrai basculement culturel arrive, quels comportements doit-on normaliser pour encourager l’expérimentation ?

Dieter Veldsman : Il faut trouver le bon équilibre : inciter à essayer, mais sans prise de risques inconsidérés. Il s’agit surtout d’apprendre à discerner à quoi appliquer l’IA ou non ! Car ce n’est pas parce qu’on peut le faire avec l’IA qu’on doit le faire.

On doit apprendre l’usage responsable, sans basculer dans le débat éthique systématique, et comprendre intuitivement où le recours à l’IA serait risqué ou néfaste. Donc encourager cette vigilance tout en évitant de brider l’innovation.

Ça paraît paradoxal, d’où, à mon sens, l’importance d’édicter clairement des garde-fous : “Allez-y, expérimentez là-dessus ; ces domaines, non”.

Deuxièmement, il faut décomplexer l’utilisation de l’IA. Certains se sentent encore « tricheurs » en utilisant l’IA au travail. Il faut normaliser l’usage et enseigner où et comment bien l’intégrer.

Une étude récente montre que si l’IA “pense à notre place”, on retire moins d’apprentissage et d’attachement à la tâche. Mais si on s’en sert comme sparring partner, on garde l’appropriation, la fierté du travail fourni et on développe ses compétences.

En somme : il s’agit d’apprendre à déléguer justement à l’IA, comme on apprend à déléguer en management. Quelles tâches je confie ? Lesquelles je garde ? Quelles décisions je ne délègue pas ? Cette réflexion crée un cadre de collaboration sain. Les soft skills RH (pensée critique, vérification, contrôle des biais) restent fondamentales — à condition de maîtriser ces règles d’usage, la suite sera durable et évolutive.

David Rice : J’ai travaillé dans la création, et j’ai vu cette « perfection romantique » perdurer… Or l’IA crée une pression supplémentaire : « Avec une machine toute-puissante, mon travail doit être parfait ». Mais non ! Il faut plutôt valoriser l’itération, l’expérimentation. Cela doit venir du leadership : « J’expérimente moi-même cette nouvelle façon de travailler ». Les équipes suivront ! Si le manager s’y met sur un workflow, pourquoi pas sur un visuel ou autre chose ? Il faut changer ces vieux réflexes, abandonner le culte de la perfection : tout ira beaucoup plus vite désormais. Et même si les outils produisent des résultats ressemblants, l’humain garde sa valeur d’unicité. Il y aura donc toujours de l’itératif, toujours de l’imperfection. Ce n’est pas grave !

Dieter Veldsman : Tout à fait. Je souris souvent en entendant « On veut de l’innovation », mais en parallèle « la qualité prime » : la moindre erreur est traquée ! Impossible d’accorder innovation et zéro défaut. Pour innover, il faut permettre l’erreur, l’expérimentation, et créer un climat de confiance. C’est pareil avec l’IA : même un correcteur orthographique n’est pas parfait et ne garantit rien.

Ce qui compte, c’est la contribution humaine unique. Nous restons aux commandes : c’est nous qui orchestrons, relions l’outil au problème à résoudre ou à l’opportunité à saisir. Vous êtes l’élément de sens au centre de tout.

C’est le problème du « 100 stagiaires » : s’ils ne sont pas coordonnés et connectés aux vrais enjeux, ce n’est que de l’agitation vaine. Bien utilisée, l’IA nous permet, et là je suis un peu lyrique, de célébrer notre humanité, notre créativité, notre éthique. Nous sommes à l’aube d’une nouvelle ère du travail, de nouveaux modèles émergent vite. D’où le besoin—individuellement et collectivement—de cycles de mise en sens.

David Rice : Ma dernière question : on parle beaucoup de l’évolution du rôle de DRH avec l’IA en entreprise. Comment pensez-vous que leur mission évoluera d’ici 2026, pour eux mais aussi pour les Chief People Officers ?

Dieter Veldsman : Super question. Le rôle de DRH (Chief People Officer) a beaucoup évolué ces dernières années, car leur mandat en entreprise s’est transformé : de « gardien de la gouvernance et des procédures » à « partenaire stratégique » et porteur de la transformation. Il y a deux choses clé : rappeler que le DRH est d’abord un dirigeant business, ensuite RH—c’est-à-dire qu’il doit porter la stratégie business, et amener la dimension RH à la table.

Pour l’IA, si c’est un vrai changement culturel, le DRH doit piloter la question : « Comment l’IA nous transforme pour devenir l’organisation que nous voulons être ? » C’est bien plus qu’un enjeu technologique !

Le vrai challenge, c’est l’approche globale : compétences, humains, techno, data, sécurité et stratégie, tout ensemble. Le DRH doit orchestrer ces dimensions, connecter les acteurs, et conduire le dialogue de haut niveau : “Que signifie cette transformation IA pour qui nous voulons devenir ?” Quel récit les collaborateurs raconteront-ils plus tard sur cette transformation ? Est-ce un récit dont on peut être fier, que les clients aimeraient entendre ? C’est la vraie mission du DRH demain.

David Rice : Vous avez raison. J’ai entendu récemment la notion d’“économiste comportemental” pour désigner une partie de ce rôle. Car il s’agit d’être gardien non seulement des politiques RH mais des systèmes de décision humaine en lien avec la machine. Le rôle évolue vers celui de Chief Human Strategist : saisir l’interface capacité humaine / culture organisationnelle / techno. C’est complexe, mais passionnant : il faut penser l’ensemble écosystémique, humain ET machine, culture ET workflow. Les exigences technologiques découlent de là, c’est passionnant à observer.

Dieter Veldsman : En effet. Quand je fais du coaching de carrière, je demande « Pourquoi voulez-vous devenir DRH ? » Les motivations varient, mais si on parvient à exploiter cela pour devenir l’architecte ou le stratège de cet écosystème, c’est une source immense de valeur pour l’entreprise. Il s’agit de gérer cette complexité, de la simplifier pour les autres, d’aider à y voir clair. Il est facile de rester bloqué ; pouvez-vous aider les équipes à avancer, sans tout savoir, à “oser essayer”, tirer des leçons, progresser ? C’est piloter un peu à vue, avec calme… et une touche de sagesse si possible !

David Rice : Merci mille fois Dieter pour votre présence sur le podcast aujourd’hui, c’était passionnant !

Dieter Veldsman : Merci à vous, David. J’ai beaucoup apprécié cet échange.

David Rice : Merci à tous. N’oubliez pas de vous abonner à notre newsletter si ce n’est pas déjà fait, et de jeter un œil à l’AI Transformation Explorer. Beaucoup de nouveautés en préparation chez People Managing People : des événements, à ne pas rater. Et d’ici là, continuez d’expérimenter !