Devenir natif de l’IA : le point de vue d’un leader RH
Johannes Sundlo dirige des équipes RH depuis 15 ans. Et aujourd’hui, il aide les organisations à déployer l’IA avec succès. Le mot-clé ici est « avec succès ». Il y a une grande différence entre une mise en œuvre réussie de l’IA et ce que font 90 % des entreprises.
Évolution du leadership: Le leadership évolue : il ne s’agit plus seulement de déléguer des tâches, mais d’identifier les compétences dans un environnement où l’IA structure le travail.
L’IA en pratique: L’IA transforme des tâches comme les entretiens d’évaluation et le recrutement, renforçant la cohérence et réduisant efficacement les biais.
Freins à l’adoption: L’adoption de l’IA fait face à un manque de confiance et de clarté, souvent entravée par des processus obsolètes et des politiques peu claires.
Conception native IA: Les entreprises reconstruisent leurs processus pour opérer de manière native avec l’IA, en intégrant l’IA dans les fondements mêmes de leurs pratiques.
Leadership du futur: Les managers IA feront leur apparition, automatisant la répartition des tâches et le suivi de la performance, redéfinissant ainsi le rôle managérial.
Voici ce que Johannes avait à dire sur la bonne manière d'utiliser l'IA.
Du service militaire à la direction des ressources humaines
J'aime penser que le leadership est l’élément le plus crucial dans la formation d’une organisation.
J'ai commencé mon parcours de leadership dans l'armée suédoise. En Suède, tout le monde doit faire son service militaire. J'ai effectué le mien pendant 15 mois — c’était ma première expérience de leadership, et cela a éveillé ma curiosité.
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Finalement, cette curiosité m'a mené aux ressources humaines, et c’est ce que je fais depuis 15 ans, d’une manière ou d’une autre. Aujourd’hui, je suis consultant et j’aide les organisations et les dirigeants à comprendre les rouages de l’IA.
Comment l’IA redéfinit le leadership et la gestion d’équipes
Le leadership change-t-il dans un monde dominé par l’IA ? Oui et non.
D’un côté, le travail consiste toujours à déléguer la résolution de problèmes à différentes personnes.
De l’autre, les collaborateurs disposent désormais de nouvelles capacités qui leur permettent d’être plus efficaces. Ils peuvent accomplir davantage, faire preuve de plus de créativité, d’innovation, gagner du temps et, en théorie, assumer plus de missions. Cela nécessite donc un nouvel état d’esprit en matière de leadership.
Le leadership est de moins en moins « À qui vais-je confier ce problème ? » et davantage « De quelle compétence ai-je besoin pour cela, et où puis-je la trouver ? »
Le leadership devient de moins en moins une question de : ‘À qui dois-je confier ce problème ?’ et davantage de : ‘De quelle compétence ai-je besoin pour cela, et où puis-je la trouver ?’
Autrefois, les organisations se développaient en recrutant plus de monde pour faire face à la hausse de la charge de travail.
Mais cette équation change. L’IA permet à moins de personnes d’accomplir davantage de choses, et dans certains cas, elle peut même prendre en charge directement une partie du travail.
Ce changement nécessite un nouveau regard sur le leadership. Les dirigeants doivent constamment réévaluer la meilleure façon de résoudre les problèmes, par qui — ou par quoi.
Le tournant : quand l’IA a transformé ma manière de diriger
Au début, je pensais que l’IA serait un outil annexe à utiliser de temps en temps. Mais en quelques semaines, j’ai remarqué que j’y avais recours de façon instinctive pour des tâches auxquelles je n’aurais jamais pensé — rédiger des plans, vérifier des hypothèses, et même valider certaines décisions.
Je me souviens de la première fois où j’ai demandé à GPT-5 de résumer pour moi une pile de rapports volumineux sur l’IA.
Normalement, j’aurais réservé un week-end avec des surligneurs et du café, en essayant de comprendre les tendances et les enseignements à en tirer. Mais cette fois, je les ai transmis à l’IA, j’ai demandé une vision synthétique, et elle m’a fourni une analyse structurée, des thèmes clairs et même des comparaisons entre sources.
Cela a tout changé pour moi. Non seulement parce que cela m’a fait gagner du temps, mais aussi parce que j’ai commencé à revoir le sens de mon propre rôle.
Mon travail n’est plus de tout lire à présent ; il consiste à poser de meilleures questions, puis à interpréter les résultats obtenus. C’est une évolution du leadership : passer de celui qui traite toute la matière à celui qui formule les problèmes de façon à ce que l’IA puisse vraiment les résoudre.
Mon travail n’est plus de tout lire à présent ; il consiste à poser de meilleures questions, puis à interpréter les résultats obtenus. C’est une évolution du leadership : passer de celui qui traite toute la matière à celui qui formule les problèmes de façon à ce que l’IA puisse vraiment les résoudre.
Ce changement a aussi influencé mon équipe. Les gens se sont montrés plus ouverts à l’expérimentation, et moins freinés par la peur de « ne pas être experts ». Dès qu’ils ont vu que l’IA pouvait se charger des tâches subalternes, ils ont commencé à envisager de nouvelles possibilités, avec plus de créativité.
Donc, si je devais identifier un moment qui a changé ma façon de diriger, ce serait celui où j'ai compris que je n'ai pas besoin de prouver ma valeur en absorbant moi-même toutes les informations. Mon rôle est de définir ce qui compte, et de laisser l’IA gérer le reste.
Compétences essentielles pour une intégration réussie de l’IA
J'ai mentionné plus tôt que les dirigeants doivent identifier les compétences nécessaires à l'intégration de l'IA. Faire cela est à la fois simple et complexe.
Simple, car nous connaissons généralement les bases : il faut des compétences techniques, de la maîtrise des données et la capacité à collaborer avec des prestataires et des outils.
Complexe, car l’IA traverse tous les rôles, et ce qui est « nécessaire » ne se limite pas au codage ou à la conception de prompts.
Voici ma démarche :
Je commence par le travail lui-même. Qu’essaient vraiment d’accomplir les collaborateurs ?
Ensuite, j’examine les points de friction. Où perd-on du temps ? Où les décisions sont-elles lentes ? Où la qualité est-elle inconstante ? C’est là que l’IA peut intervenir et que des compétences doivent être développées.
Parfois, il s’agit donc d’apprendre aux managers à poser de meilleures questions. Parfois, il s’agit de donner aux RH la confiance pour expérimenter de nouveaux outils. Et parfois, il s’agit d’avoir quelqu’un dans l’équipe capable de faire le lien entre l’informatique, la conformité et les utilisateurs finaux.
En d’autres termes, je ne me réfère pas à une liste figée de compétences. Je regarde l’organisation et je me demande : « De quoi avons-nous besoin pour avancer sans nous tirer une balle dans le pied ? » Cela m’offre généralement une vision bien plus claire que n’importe quel schéma sur le papier.
Comment l’IA améliore les évaluations de performance et le recrutement
Deux domaines que j’ai vraiment transformés avec l’IA sont les entretiens d’évaluation et le recrutement.
Entretiens d’évaluation
Lors des évaluations de performance, l’IA m’aide à faire ressortir les tendances dans les retours. Au lieu que les managers passent des heures à recouper des commentaires, l’IA extrait les thèmes, met en avant les points forts et débusque même les angles morts. Les discussions portent alors moins sur « ce qui s’est passé » et davantage sur « ce que nous allons faire ensuite ». Les entretiens sont plus rapides et, franchement, plus utiles.
Voilà à quoi cela ressemble concrètement. Disons que vous avez un document partagé avec votre collaborateur — idéalement avec des notes de réunion transcrites. Demandez à un outil GenAI de résumer les six derniers mois. Vous pourrez alors, grâce à l’IA, observer ce qui s’est passé lors de ce semestre : ce dont vous avez discuté, ce qui s’est bien déroulé, ce qui a moins bien fonctionné, etc. C’est aussi un excellent moyen d’obtenir des retours sur vous-même.
Recrutement
Pour le recrutement, j’ai utilisé l’IA pour rédiger des offres d’emploi, présélectionner les candidatures, et même reformuler les retours sur les candidats à l’intention des managers. Ce qui compte le plus n’est pas l’automatisation en soi, mais la cohérence. Chacun reçoit la même information structurée, ce qui réduit les biais et accélère le processus.
Évidemment, il faut se rappeler que l’IA ne remplace pas le jugement humain ; elle élimine juste le bruit. Les managers passent plus de temps à décider, moins de temps à trier du texte. Ce changement a suffi à rendre le recrutement et les évaluations plus stratégiques, et non purement administratifs.
Pourquoi l’adoption de l’IA piétine et comment lever les obstacles
Il existe encore un grand fossé entre la promesse de l’IA et la réalité organisationnelle souvent désordonnée.
On nourrit cette idée brillante que l’IA est un moteur magique de productivité. La plupart des dirigeants parlent de gains d’efficacité, mais au quotidien, il reste des processus obsolètes, des craintes de conformité et des gens qui ne savent pas quand ils ont « le droit » d’utiliser les outils.
Le décalage ne vient donc pas vraiment de la technologie. Il s’agit plutôt de confiance, de clarté et de conception. Les organisations achètent des licences et pensent « faire de l’IA », mais elles ne l’ancrent pas dans les processus, les politiques ou la culture. C’est pour cela que l’adoption s’enlise.
À mon niveau, j’essaie de rendre ça moins abstrait.
Au lieu de dire à votre équipe : « L’IA va nous faire gagner du temps », demandez plutôt : « Quelles sont les trois tâches les plus ennuyeuses que nous faisons chaque semaine ? Regardons comment l’IA peut les réduire. » Ce petit changement fait baisser la peur et rend la valeur tangible.
Et dans l’organisation, je plaide pour des responsabilités claires. Il faut que quelqu’un fasse le lien entre RH, IT et juridique pour que les salariés n’aient plus à deviner ce qui est autorisé.
Pour moi, le vrai fossé sépare l’aspiration et l’autorisation. L’IA promet le futur du travail, mais il faut encore quelqu’un pour réaménager le présent afin que les collaborateurs puissent vraiment en profiter.
Conseil de Johannes
L’IA promet le futur du travail, mais il faut encore quelqu’un pour réaménager le présent afin que les collaborateurs puissent vraiment en profiter.
Stratégies éprouvées pour ancrer l’adoption de l’IA dans les organisations
Allons un peu plus loin sur ce sujet.
Pour moi, « prêt pour l’IA » n’est pas juste une image sur une diapositive. C’est quand les équipes changent réellement leur façon de travailler. C’est là-dessus que je me concentre : aider les organisations à passer de la stratégie à la pratique. Pas seulement parler de ce que l’IA pourrait faire, mais passer du temps avec les équipes, repenser leurs modes de fonctionnement et leur montrer comment utiliser l’IA tout de suite, concrètement.
Je l’ai fait avec des équipes de direction, de ressources humaines, de finance — peu importe le domaine — dans différents secteurs, et le schéma est toujours le même : les gens n’ont pas besoin de plus de théorie, ils ont besoin de voir concrètement comment l’IA s’intègre à leur réalité.
Une fois qu’ils y goûtent, l’adoption s’accélère.
Le problème, c’est que la plupart des organisations traitent l’IA comme un déploiement informatique classique : acheter les licences, envoyer un email et espérer que les gens s’adaptent. Ça ne marche jamais.
Il faut faire grandir la confiance, la compétence et la culture afin que les collaborateurs se sentent vraiment prêts à utiliser l’IA dans leur travail. C’est ça, être vraiment prêt pour l’IA.
Concentrez-vous sur le côté pratique. Passez du temps avec les équipes, refondez les processus, montrez-leur à quoi cela ressemble dans leur quotidien professionnel. Quand les gens vivent cela, le changement prend — surtout si cela permet de supprimer le travail ennuyeux. Peu de gens résistent à l’idée de supprimer le travail monotone.
Concentrez-vous sur le côté pratique. Passez du temps avec les équipes, refondez les processus, montrez-leur à quoi cela ressemble dans leur quotidien professionnel. Quand les gens vivent cela, le changement prend. Sans cela, l’IA devient juste un outil de plus inutilisé dans la pile.
Grâce à cela, vous changez la discussion et le ressenti de votre équipe par rapport à l’IA. Petit à petit, la culture s’en trouve transformée.
Sans cela, l’IA devient juste un outil de plus inutilisé dans la pile.
Pourquoi l’expérimentation est essentielle à l’adoption de l’IA
Votre équipe n’a pas besoin d’une formation parfaite pour se lancer. Dès qu’elle voit un cas d’usage réel qui lui fait gagner du temps, elle s’en empare. L’adoption se répand davantage par curiosité et petits succès que par un déploiement descendant.
C’est vrai aussi pour les dirigeants. Si je devais vous donner un conseil, ce serait celui-ci : arrêtez d’attendre la clarté absolue. La technologie évolue trop vite pour cela. À la place, choisissez quelques domaines où vous pouvez expérimenter en sécurité et commencez à bâtir vos compétences.
Arrêtez d’attendre la clarté absolue. La technologie évolue trop vite pour cela. À la place, choisissez quelques domaines où vous pouvez expérimenter en sécurité et commencez à bâtir vos compétences.
Arrêtez d’attendre la clarté absolue. La technologie évolue trop vite pour cela. À la place, choisissez quelques domaines où vous pouvez expérimenter en sécurité et commencez à bâtir vos compétences.
Les dirigeants pensent souvent qu'il leur faut une stratégie complète avant d’agir, mais ici, l’apprentissage passe par la pratique. Votre rôle est de créer les conditions pour que les gens essayent, échouent et apprennent sans crainte. C’est ainsi que la compréhension et l’adoption de l’IA progressent.
Et rappelez-vous : acheter des outils ne remplace pas le leadership pour une transformation. Le vrai travail est culturel — donner l’autorisation, poser un cadre, et montrer l’exemple pour intégrer l’IA dans le fonctionnement quotidien.
Si vous faites cela, vous aurez une longueur d’avance sur 90 % des organisations qui en sont encore au stade PowerPoint.
Ce que cela signifie de devenir une organisation véritablement « IA-native »
Pour l’instant, la plupart des organisations ne fonctionnent pas encore avec de vrais systèmes agissants. Ce que je constate davantage, c’est de l’automatisation, de l’enchaînement d’outils, la fluidification des processus et la réduction des tâches manuelles. C’est le point de départ.
Là où cela devient intéressant, c’est avec les entreprises qui repensent tout depuis le début pour être « IA-native ». C’est une démarche totalement différente. Et c’est exactement là où j’interviens maintenant : aider les entreprises à repenser leurs processus, leurs structures et même leur modèle d’affaires pour que l’IA ne soit pas un ajout, mais fasse partie intégrante de leur conception.
Voici un exemple. L’un de mes clients a complètement repensé son processus de recrutement. Au lieu que les recruteurs passent des heures à présélectionner les candidats, nous avons ajouté une IA qui crée des listes restreintes et rédige les messages d’approche. Les recruteurs peuvent ainsi consacrer leur temps aux relations avec les candidats et à la stratégie.
L’objectif reste le même, mais le processus et les rôles sont différents lorsque l’IA est intégrée dès la conception.
Dans les coulisses de ma pile d’outils IA : usage quotidien et expérimentations
En ce moment, ma configuration est un peu éclectique : des outils essentiels sur lesquels je compte chaque jour, et quelques autres avec lesquels j’expérimente.
Ceux que j’utilise le plus sont ChatGPT Pro, Claude et Gemini. Je jongle entre eux selon la nature de la tâche.
ChatGPT pour mon travail quotidien, ainsi que pour les recherches approfondies.
Claude pour tout ce qui concerne le codage et les visualisations, comme la création de tableaux de bord pour les indicateurs clés (KPIs).
Et j’ai Gemini intégré à mes produits Google. En plus, j’adore le nouveau générateur d’images, Nano Banana !
Pour construire et expérimenter, j’utilise Lovable et Replit. J’ai créé mon propre ATS, mon propre questionnaire d’engagement des employés, et maintenant je teste un portail pour les managers.
Et pour le contenu, je travaille beaucoup avec ElevenLabs pour la voix et Gamma pour les présentations.
La grande avancée : chaîner les outils IA pour des workflows de bout en bout
Le changement fondamental, c’est que je tends maintenant à relier les outils les uns aux autres. Au lieu de me demander : « Quel est le meilleur outil ? », je me demande : « Comment connecter ces outils pour que le flux de travail se déroule de bout en bout sans intervention de ma part ? »
C’est vraiment la grande révélation récente.
Par exemple, pour les emails, j’ai connecté mon Gmail à un agent ChatGPT qui détermine s’il s’agit d’un email marketing ou d’un message nécessitant une réponse de ma part. Dans ce cas, il rédige aussi la réponse. Ayant été entraîné sur mes données, il connaît mon ton, etc. Rien que cela a été un vrai tournant pour moi.
L’outil IA le plus impactant dans mon workflow
Si je devais n’en choisir qu’un, ce serait GPT-5 Pro et ses capacités en matière de données. Comme je l’ai dit, je lui ai confié d’énormes jeux de données, des rapports volumineux et de longs documents, et il les traite sans problème.
L’impact est double. D’abord, la rapidité. Je passe de la matière brute à une analyse structurée en quelques heures au lieu de plusieurs jours. Ensuite, la perspective. Il ne se contente pas de résumer ; il fait émerger des motifs que je pourrais rater si j’étais absorbé par les détails. Cela change ma façon de préparer mes interventions auprès des clients et d’arrêter mes décisions.
Donc oui, je suis un peu obsédé. C’est la première fois que je sens que le goulot d’étranglement, ce n’est ni la donnée ni le temps de lecture, mais simplement la qualité de la question que je peux poser.
La montée des managers IA et l’avenir du leadership
Tout cela n’est que le début. Dans les cinq prochaines années, nous verrons apparaître des managers IA.
En un sens, c’est déjà le cas. Pensez à Uber : personne n’attribue manuellement un conducteur à un passager ; c’est le système qui prend la décision. C’est du management. Les tâches sont attribuées, les performances suivies, les ressources optimisées, tout cela sans manager humain dans la boucle.
Je pense que cette logique va entrer dans le travail intellectuel. Pas seulement pour planifier des trajets, mais pour assigner des projets, équilibrer les charges de travail, voire gérer certains aspects de la performance. Les humains continueront à diriger, mais l’IA prendra en charge une grande partie de la coordination et de la prise de décision.
Cette évolution obligera les leaders à redéfinir, une fois de plus, leur rôle. Et il s’agira moins de « qui fait quoi » que de « pourquoi faisons-nous cela et comment le rendre porteur de sens ». En d’autres termes, le leadership deviendra moins opérationnel, et portera davantage sur la raison d’être, la confiance et le contexte — passant des évaluations annuelles au coaching continu.
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Vous pouvez en savoir plus sur Johannes dans sa newsletter, FullStack HR, où il aborde le futur du travail et du leadership.
