Pourquoi les super-utilisateurs de l’IA prendront de l’avance sur tout le monde

David Rice : La plupart des employés n’exploitent qu’environ 1 % du potentiel de l’IA. Ce n’est pas parce qu’ils sont paresseux. Ce n’est pas qu’ils n’y ont pas accès. C’est juste que personne ne leur montre ce qu’ils pourraient accomplir, ni pourquoi ils devraient l’utiliser cinq à dix fois par heure pour analyser tout ce qu’ils font, résumer leur journée, et remettre en question tous leurs raisonnements.

L’invité du jour est Kevin Surace, CEO de Appvance.ai, qui intervient dans 40 à 50 événements d’entreprise chaque année à travers le monde. Et lorsqu’il pose des questions approfondies sur l’utilisation concrète de l’IA, seules 1 à 2 % des mains se lèvent. Les autres se contentent d’un petit Copilot pour corriger leurs phrases et se disent : Wow, regardez l’IA.

Pendant ce temps, il y a un jeune de 23 ans dans une startup de la Silicon Valley qui utilise l’IA comme s’il avait à ses côtés un PhD et 28 doctorats pour un centime la minute. Et ces 10 personnes-là réalisent autant qu’une centaine d’autres. Voilà ce que Kevin veut vous faire comprendre. Ce n’est pas un problème de capacité. Et chaque année où vous ne maîtrisez pas cette technologie, vous prenez un peu de retard… jusqu’au jour où vous devenez tout simplement obsolète.

C’est ce qui s’est passé avec l’arrivée de l’ordinateur individuel dans les années 80, puis avec Internet, puis avec Excel. Soit on montait dans le train en marche, soit on était mis à l’écart. Or cette révolution va plus vite que toutes les autres. Aujourd’hui, nous allons donc voir pourquoi vos prompts devraient faire trois paragraphes, et non cinq mots, comment réfléchir de façon stratégique à ce que vous voulez dire plutôt que de taper mot à mot, pourquoi aujourd’hui c’est le pire moment qu’on connaîtra sur cette technologie, et ce que cela implique pour votre métier, le basculement identitaire qui touche tous les secteurs, et pourquoi résister, pour citer Star Trek, « c’est inutile ».

Je suis David Rice. Vous écoutez People Managing People. Et si vous avez utilisé l’IA une fois la semaine dernière alors que votre voisin l’a sollicitée dix fois par heure, cette discussion pourrait bien être votre dernier avertissement. C’est parti.

Kevin, bienvenue. Comment ça va aujourd’hui ?

Kevin Surace : Très heureux d’être là.

David Rice : Là où je voulais commencer, c’est que, dans nos premiers échanges, vous évoquiez le fossé ressenti par beaucoup, la majorité des salariés n’exploitant qu’environ 1 % du potentiel de l’IA. Selon vous, à quoi est-ce dû et qu’a-t-on à perdre à ce rythme ?

Kevin Surace : C’est un phénomène fascinant. J’interviens dans des grands événements d’entreprises et des salons professionnels, une quarantaine de fois par an à travers le monde. Ce que l’on constate, c’est que bien peu de mains se lèvent quand on creuse la question : comment utilisez-vous l’IA générative ? 1 ou 2 %, tout au plus…

Moi j’écris des agents, je fais ceci, mais la plupart ne font rien. Ils utilisent un peu Copilot pour corriger des phrases et ils s’exclament : ouah, l’IA, sans réaliser qu’ils devraient l’utiliser cinq ou dix fois par heure pour analyser et résumer tout ce qu’ils font, remettre en cause chaque action.

Quand je rédige une présentation, je demande de trouver les faiblesses du document. Puis, une fois les failles identifiées, je demande conseil pour l’améliorer. Ensuite, je demande de faire tel schéma, d’analyser tel tableau Excel, de donner le sens de l’onglet trois, etc.

En réalité, vous pourriez l’utiliser chaque minute de la journée, comme si vous aviez à vos côtés un titulaire de 28 doctorats, pour un centime la minute ou de l’heure. Pourquoi s’en priver ? Plusieurs fois par heure, c’est un atout inestimable. Je pense que les gens ne le savent pas, beaucoup se contentent de Copilot, ce petit assistant très basique, et ne tirent pas parti d’autres modèles pourtant très puissants.

J’utilise d’ailleurs tous les modèles disponibles selon le besoin : Gemini est meilleur que GPT 5.2 pour certaines tâches, parfois Anthropic, Claw, etc. Il faut tous les essayer.

David Rice : Je trouve que c’est un peu comme si on me mettait dans un cockpit ultra-sophistiqué sans aucune formation de pilote. Vous voyez ce que je veux dire ?

Kevin Surace : C’est exactement ça. Je fais souvent des démonstrations sur scène, parfois avec leurs propres données (sans rien de confidentiel) pour montrer ce que j’ai pu réaliser. Par exemple : voici un nouveau produit qui pourrait cartonner, voici la taille du marché, le TAM, comment j’y arrive.

Et là, la réaction : « On aurait dépensé 5 milliards pour obtenir ça ! » Moi, cela m’a pris cinq minutes, dix au maximum. Ils n’imaginent même pas que l’IA leur permet cela, parce que personne ne leur a montré ou formé à ces pratiques. La majorité se contente de taper un prompt de cinq mots. Pour ma part, mes prompts font trois paragraphes, mûrement réfléchis selon l’audience, l’objectif, le message, etc. J’y mets du contexte, des opinions, des nuances. Sinon, on n’obtient rien d’intéressant, on passe à côté de tout le potentiel. C’est un vrai besoin de formation.

Ils doivent se sentir à l’aise, accéder à plus de modèles et d’outils que Copilot. Et ensuite, c’est la révolution… Enfin, si vous êtes en startup dans la Silicon Valley, vous faites tout cela fois dix, c’est votre quotidien. Pour un grand groupe du Midwest, on a juste Copilot qui corrige une phrase sur Word, et on est impressionné, comme si c’était seulement un super correcteur grammatical… Résultat, ce clivage pose un grave problème : les startups vont dix fois plus vite, car leurs 10 collaborateurs, grâce à l’IA, valent 100 personnes ailleurs…

Chaque personne utilise l’IA dix fois par heure alors que vous l’avez sollicitée deux fois dans la semaine ? Vous êtes déjà dépassé.

David Rice : On parle beaucoup de « fossé de compétences », mais là, on dirait surtout un déficit de confiance : je ne pense pas que les gens fuient l’IA par manque de vision. Ils ignorent seulement par où commencer. Et ce retard, est-ce qu’il ne se cumule pas très vite ?

Si on ne commence pas maintenant, où en sera-t-on dans 12 mois ?

Kevin Surace : Je le dis souvent : à force de procrastiner, on accumule le retard, cela devient gênant, puis la réalité vous rattrape : à un moment, vous n’êtes plus pertinent. C’est arrivé avec l’arrivée de l’ordinateur de bureau au milieu des années 80 : ceux qui ont refusé cette évolution ont fini par ne plus pouvoir travailler et ont dû partir à la retraite. C’était inévitable. Puis Internet, même scénario. Excel est arrivé en force dans les services financiers, certains ont sauté dans le train, d’autres sont restés bloqués sur leurs livres de comptes et leurs crayons… Même finalité. La leçon, c’est : si vous n’apprenez pas les technologies largement déployées, vous vous dirigez droit vers la retraite, que vous le vouliez ou non.

Cela ne gêne personne si vous prévoyez de partir dans un ou deux ans mais, si vous pensez continuer encore 20 ans, non, vous n’en aurez que pour trois ans : personne ne voudra vous recruter ni travailler avec quelqu’un qui n’est pas passé maître dans ces outils.

David Rice : Un autre terme à la mode : l’« IA fantôme » (Shadow AI).

On voit un usage informel et, pour cause, beaucoup sont frustrés par des outils officiels d’entreprise jugés bridés ou déployés trop lentement. Comment rapprocher l’offre logicielle réelle des besoins concrets des pros ?

Kevin Surace : Ce que je conseille aux entreprises : toutes les grands modèles doivent être disponibles, pas pour tout le monde, mais via des comptes corporate privatisés et attribués par service, selon besoin. Par exemple, un monteur vidéo a besoin d’analyser des vidéos ? On lui donne accès à Gemini par compte entreprise. Beaucoup aujourd’hui se contentent de Copilot et s’entendent répondre : « Non, tu n’auras rien d’autre ». Donc ils bricolent chez eux, ou contournent les restrictions, ce qui devient risqué.

Pour réussir, il faut vraiment donner à tous les collaborateurs des moyens élargis. Pas le choix !

David Rice : Oui, j’entends souvent dire que les outils autorisés ralentissent la productivité au lieu d’accélérer, donc les gens contournent ces restrictions non par esprit rebelle, mais par nécessité. Les attentes sont élevées, les outils fournis ne suivent pas. N’est-ce pas avant tout une question de pertinence (et non de conformité) ?

Kevin Surace : Aujourd’hui, il est facile pour l’informatique de mettre en place 10 outils différents selon que ce soit pour les ventes, le marketing, ou des modèles génériques. On ajoute des utilisateurs selon les besoins réels, sans généraliser. J’insiste à chaque intervention : on vous montre ce qui se fait, mais votre entreprise ne vous donnera peut-être pas tout l’éventail présenté… D’ailleurs, sur ma page outils, vous trouverez une quarantaine d’outils que j’utilise, mais tous ne sont pas ouverts à l’interne. Il faut réclamer aux dirigeants, à la DSI, ce dont vous pensez avoir besoin—et en discuter ! Surtout, n’allez pas utiliser des outils en mode « pirate ». Pas d’IA fantôme ! On perd la maîtrise et la confidentialité, surtout sans compte dédié payant. Utiliser une version publique, c’est risquer de voir ses données réutilisées ou compromises.

David Rice : Vous insistez sur le fait que les agents IA ne progresseront vraiment en entreprise que lorsque sécurité et contrôle seront résolus. Que perd-on à trop attendre ? Retarde-t-on le grand saut pour des questions de complexité ?

Kevin Surace : Les entreprises testent des agents IA à certains endroits, mais l’obstacle, c’est l’héritage des RPA (automatisation robotisée des processus) développés sur dix ans. Les RPA sont des agents basés sur des règles prévisibles et maîtrisables, très utiles pour automatiser des workflows standards en assurant sécurité et traçabilité. Aujourd’hui, la plupart des processus clés sont déjà couverts par la RPA, donc un nouvel agent IA n’apporte pas nécessairement une économie ou une efficacité supérieure, sauf peut-être sur des tâches ultra-spécifiques non couvertes par la RPA, et au risque de sécurité accru.

À long terme, les agents IA remplaceront progressivement la RPA, leurs concepteurs vont les packager comme agents « intelligents », mais pour l’instant, les cas vraiment révolutionnaires sont plus rares côté grandes entreprises ; les startups, elles, n’ont aucun héritage à gérer et déploient les agents sur tout.

David Rice : Effectivement, c’est en startup que l’expérimentation bat son plein, c’est là qu’on développe le plus de compétences aussi.

Kevin Surace : Exactement.

David Rice : Vous disiez que la vraie force n’est pas tant dans le modèle que dans l’utilisateur qui choisit le bon pour chaque tâche. Pourtant, beaucoup ne savent même pas ce qu’ils ignorent. Quelle compétence clé faut-il développer ?

Kevin Surace : L’apprentissage par la pratique : on prend en main l’outil, on tâtonne, on consacre une heure ou deux, et on découvre ce qui fonctionne mieux ici ou là, selon l’approche, le modèle (transformer, LLMA, multimodal), la discipline (recherche, vidéo, musique…). Mais tant qu’on n’a pas testé, qu’on n’a pas plusieurs abonnements, on reste bloqué. Ce ne sont pas les infographies du web qui suffisent, c’est la confrontation à l’outil. Les technologies modernes prennent du temps à appréhender —même sans expérience, on peut progresser en pratiquant régulièrement, en combinant les outils, en comprenant chaque étape (éditeur de vidéo, musique, etc.). Si l’on n’a jamais réalisé ou édité, il faut s’y mettre. L’apprentissage se fait par l’usage et la curiosité, jour après jour.

David Rice : Construire une équipe mondiale ne devrait pas demander cinq logiciels pour la RH, la paie, l’informatique… Deel rassemble tout au même endroit pour embaucher, intégrer, payer et équiper vos collaborateurs partout dans le monde, sans le chaos habituel. Employés sur dix pays, prestataires répartis sur plusieurs fuseaux horaires : Deel gère conformité, avantages et paie en une seule solution. Moins de logiciels, moins de soucis, et plus de temps pour vos équipes.

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Au final, ce n’est pas une question de compétence technique. Pour créer un écosystème de bons outils, il faut surtout avoir une pensée systémique et le sens du discernement sur ce qui sert le mieux l’objectif. Mais on a longtemps formé à résoudre des problèmes bien définis, alors que la vraie valeur de l’IA aujourd’hui, c’est le type de questions qu’on pose.

Kevin Surace : Absolument.

David Rice : Il faut savoir orchestrer l’ensemble des outils.

Kevin Surace : Exactement. Et l’on peut tout à fait écrire des agents qui orchestrent ce flux et automatisent le passage d’un outil à l’autre (workflow). Avant, on le faisait par des scripts ou automatisations système basiques ; aujourd’hui, c’est bien plus intelligent : par exemple, analyser une vidéo d’1h30 et la découper automatiquement en 20 extraits pour réseaux sociaux, sans aucune intervention humaine, rien qu’en s’appuyant sur le contenu des propos tenus—sur ce podcast par exemple.

David Rice : Je le fais déjà tout le temps. Vous m’avez cité cette anecdote : ce que McKinsey réalisait en six mois et plusieurs millions, on peut désormais le faire en une heure avec l’IA. Mais cela dépend aussi de la façon dont on nourrit l’outil. Quel est votre processus pour penser AVEC l’IA et non simplement la solliciter ?

Kevin Surace : La base, c’est d’écrire des prompts longs, structurés, argumentés. Qui est mon audience, quel est mon avis, etc. ? Je peux passer dix minutes à rédiger plusieurs paragraphes pour le prompt—et le retour se révèle alors exceptionnel. Il faut vraiment réfléchir à l’audience, aux sources, au ton, aux matériaux ; plus on précise, plus le résultat est percutant. Si je dois mener une étude de marché complexe sur, par exemple, les véhicules en Amérique du Sud pour Uber, normalement on embauche McKinsey pour 5 millions et trois mois. Là, je peux avoir l’essentiel en une heure grâce à l’IA, en co-construction, puis générer des graphiques, les intégrer dans un PowerPoint, tout cela pour une somme dérisoire. Récemment, une entreprise m’a soumis 82 000 réclamations SAV en anglais, non structurées (difficile à traiter via les méthodes analytiques classiques), et en cinq minutes, grâce à l’IA générative, j’ai pu analyser l’ensemble, ressortir cinq recommandations de production à mettre en œuvre dès le lendemain. Le client était stupéfait : « On a ces données depuis des années, on comptait faire appel à un cabinet pour les trier… ». Même chose pour les accidents d’usine : en quelques minutes, l’IA propose des mesures pour réduire de 80 % le nombre de blessés. Humainement impossible.

Avec l’IA moderne, il n’est même plus toujours nécessaire de nettoyer les données. Et les recommandations sont souvent de qualité. Je ne dis pas que 100 % sont exactes, mais ce sont des leviers qu’on n’aurait jamais identifiés seul ou sans passer par un McKinsey !

David Rice : C’est un parfait exemple. Au fond, on en revient à ce dont on parlait au début : la plupart n’exploitent qu’une infime partie du potentiel. Mais il faut aussi savoir que : oui, c’est rapide, mais ce n’est pas magique. La qualité du résultat dépend de celle de l’entrée. On peut vite confondre vitesse et profondeur d’analyse, alors que l’enjeu est de co-construire l’analyse, pas seulement de déléguer.

Kevin Surace : Pour moi, l’IA est un partenaire d’entraînement, plus intelligent que moi, mais qui me stimule par le dialogue : je la challenge, je lui dis où elle se trompe, j’échange sur mes recommandations, mes opinions. Les meilleurs modèles s’ajustent, admettent leurs limites et se corrigent avec vous. Par exemple, j’ai soumis récemment un article affirmant que l’IA ne peut pas porter de jugement moral : j’ai demandé que l’IA débatte, explique ce qui lui permet ou non d’émettre un avis moral. Elle a reconnu : « Je ne peux décider à votre place, mais je peux comparer la morale humaine telle que j’ai appris à l’identifier. » Cela permet de simuler des débats très poussés—jusqu’à discuter des implications morales d’une invasion militaire, ou de toute autre décision politique. Pour un décideur public, c’est une ressource précieuse.

Les startups le font déjà, mais beaucoup restent ébahis : oui, on peut demander à l’IA d’analyser des schémas stratégiques d’après toute l’histoire humaine, d’estimer les options et les risques. Mille analystes peuvent bosser là-dessus au Pentagone, mais certains modèles vous sortiront un résultat bluffant.

David Rice : On évoquait aussi le fait qu’on se dirige probablement vers trois ou quatre modèles généralistes dominants, leur différence devenant invisible pour l’utilisateur dès qu’un certain niveau de précision est atteint.

Kevin Surace : C’est déjà presque le cas. Sauf si l’on sait que Gemini est supérieur pour telle ou telle tâche, on peut utiliser GPT 5.2 ou ChatGPT en usage courant, car la différence se réduit. Il existe quantité de modèles aujourd’hui : les principaux sont tous dans une fourchette de performance similaire. D’ici peu, les modèles transformer auront ingéré 100 % du savoir humain, et la concurrence se fera alors sur le coût d’appel, qui va s’effondrer. Bientôt, on paiera quasiment plus rien pour l’utilisation d’un modèle, à part un abonnement symbolique.

David Rice : Justement, quel impact sur la façon de développer ou d’acheter l’IA en 2026 et au-delà ?

Kevin Surace : L’extrême majorité n’a pas à construire ses propres modèles d’IA générale en interne : il faut capitaliser sur l’existant. Le coût du calcul va continuer à chuter (suivant la loi de Moore), en dix ans il devrait être divisé par 20. Soyez malins sur la négociation des contrats et le renouvellement. Sur le long terme, tout cela deviendra presque gratuit, ce qui démocratise encore davantage l’accès, même pour des besoins complexes.

David Rice : On entend souvent « cette révolution est différente des précédentes ». Est-ce que cela se vérifie ?

Kevin Surace : On dit la même chose à chaque révolution technologique (Internet, smartphone, PC…), et certes, l’IA actuelle s’appuie sur toutes ces vagues passées, ce qui lui permet de toucher plus de monde, plus vite. Imaginez cette technologie sans Internet : seuls cinq chercheurs pourraient l’utiliser. Grâce à l’infrastructure d’aujourd’hui, tout le monde y a accès instantanément et presque gratuitement. C’est la même logique : ceux qui ne montaient pas dans le train du PC, du traitement de texte, se retrouvaient vite à la retraite. Ce sera encore vrai maintenant.

La musique en est un bon exemple. De nombreux compositeurs s’insurgent contre l’IA, d’autres l’embrassent et produisent dix fois plus avec davantage de créativité. Ceux qui s’obstinent à refuser la nouveauté seront progressivement exclus—processus vu à chaque transition (piano, enregistrement numérique, samples, etc.). C’est pareil dans le blogging ou le marketing : rédiger un article en trois jours alors que la concurrence en sort 52 par jour, c’est terminé. On ne paiera plus pour taper mot à mot, mais pour penser, orchestrer et éditer—en 15 minutes, pas en 15 jours.

David Rice : Comme vous l’avez dit, il s’agit surtout d’un bouleversement identitaire, pas d’un simple projet d’entreprise. Ce sont des changements émotionnels profonds pour des professions ou des filières entières (marketing, musique…), et la rapidité rend le rattrapage de plus en plus difficile.

Kevin Surace : Exactement. Tout s’accélère parce qu’on capitalise enfin sur la connectivité et la diffusion instantanée du savoir. Ce que je dis quand je montre une vidéo générée par IA aujourd’hui : « C’est le pire niveau technique que vous verrez dans votre vie, demain ce sera mieux. » Même chose pour la musique. J’ai soumis à des musiciens des chansons générées par IA et d’autres enregistrées par des humains : ils étaient incapables de faire la différence.

Dans trois ans, un film d’un million de dollars la minute sera réalisable pour cent euros, au même niveau de qualité Hollywoodienne. Même le PDG de Roku l’a affirmé au CES : un blockbuster du futur pourra être produit pour cent dollars sur un simple écran…

David Rice : Merci d’être venu aujourd’hui, Kevin. Merci pour cet échange.

Kevin Surace : Merci à vous, c’était passionnant.

David Rice : Et pour finir, si ce n’est pas déjà fait, rendez-vous sur peoplemanagingpeople.com/subscribe pour rejoindre la newsletter et recevoir tous nos prochains événements, podcasts, et articles. Apprenez à mieux faire ce que vous faites !