Devenir natif de l’IA : le point de vue d’un leader RH

Finalement, cette curiosité m'a mené aux RH, et c'est ce que je fais depuis 15 ans, d'une manière ou d'une autre. Actuellement, je suis consultant et j'aide les organisations et les dirigeants à comprendre les tenants et aboutissants de l'IA.

Comment l'IA redéfinit le leadership et la gestion d'équipe

Le leadership change-t-il dans un monde dominé par l’IA ? Oui et non.

D’un côté, le travail consiste toujours à déléguer des tâches de résolution de problèmes à différentes personnes.

D'un autre côté, les employés disposent désormais de nouvelles capacités qui leur permettent de travailler plus efficacement. Ils peuvent accomplir davantage de tâches, être plus créatifs, plus innovants, gagner du temps et, en théorie, assumer davantage de travail. Cela exige un nouvel état d'esprit en matière de leadership.

Le leadership consiste de moins en moins à se demander : « À qui vais-je confier ce problème ? » et davantage à se questionner : « De quelle compétence ai-je besoin pour cela, et où puis-je la trouver ? »

 

Le leadership consiste de moins en moins à se demander : « À qui vais-je confier ce problème ? » et davantage à se questionner : « De quelle compétence ai-je besoin pour cela, et où puis-je la trouver ? »

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Johannes Sundlo

Consultant en adoption de l’IA

Autrefois, les organisations se développaient en embauchant plus de personnes pour absorber plus de travail.

Mais cette équation est en train de changer. L’IA permet à moins de personnes d’en faire davantage et dans certains cas, l’IA peut elle-même prendre une partie du travail en main.

Ce changement exige un nouveau regard sur le leadership. Un regard où les dirigeants doivent constamment réévaluer la meilleure façon de résoudre les problèmes et par qui — ou par quoi.

Le point de bascule : quand l'IA a transformé ma façon de diriger

Au début, je pensais que l'IA serait un outil secondaire que j'utiliserais de temps à autre. Mais en quelques semaines, je me suis surpris à m'y appuyer pour des choses que je n'avais jamais prévues — rédiger des plans, vérifier des hypothèses, et même valider certains choix.

Je me souviens de la première fois où j’ai demandé à GPT-5 de synthétiser une pile de rapports lourds sur l’IA à ma place.

Normalement, j’aurais bloqué un week-end, surlignage à la main et tasse de café à côté, pour tenter de comprendre les tendances et les insights. Cette fois, je les ai intégrés, j’ai demandé une vue consolidée et j’ai reçu une analyse structurée, des thématiques claires, et même des comparaisons d’une source à l’autre.

Ça a tout changé pour moi. Pas seulement parce que cela m’a fait gagner du temps, mais aussi parce que j’ai commencé à réfléchir différemment à mon propre rôle.

Mon travail n’est plus de tout lire ; il consiste à poser les bonnes questions et à interpréter ce que l’IA me renvoie. C’est une évolution du leadership : on passe de celui qui traite toutes les informations à celui qui formule correctement les problèmes pour que l’IA puisse aider à les résoudre.

Cette évolution a également eu un impact sur mon équipe. Les collaborateurs sont devenus plus enclins à essayer, et moins effrayés à l’idée de « ne pas être experts ». Une fois qu’ils ont constaté que l’IA pouvait prendre en charge les tâches fastidieuses, ils ont commencé à réfléchir de façon plus créative à ce qui était possible.

Donc, si je devais désigner un moment qui a changé ma façon de diriger, ce serait celui où j’ai compris que je n’ai pas à prouver ma valeur en absorbant toute l’information moi-même. Mon rôle est de déterminer ce qui compte, et de laisser l’IA s’occuper du 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 difficile.

C’est simple, car nous connaissons généralement les bases : il faut des compétences techniques, une bonne compréhension des données, et la capacité de collaborer avec des fournisseurs et des outils.

C’est difficile, car l’IA touche à tous les rôles, et ce qui est « nécessaire » ne se limite pas au codage ou à la création de prompt.

Voici ma méthode :

1. Je commence par le travail lui-même. Que cherchent réellement à accomplir les personnes en place ?
2. Puis, j’observe les points de friction. Où perd-on du temps ? Où les décisions sont-elles lentes ? Et où la qualité manque-t-elle de régularité ? C’est là que l’IA peut s’intégrer, et c’est aussi là qu’il faut développer des compétences.

Parfois, il s’agit donc d’apprendre aux managers à poser de meilleures questions. Parfois, il faut donner confiance aux RH pour expérimenter avec les outils. Et parfois, il faut une personne capable de faire le lien entre l’informatique, la conformité et les utilisateurs finaux.

En d’autres termes, je ne m’appuie pas sur une liste figée de compétences. J’observe l’organisation et je me demande : « De quoi avons-nous besoin pour avancer sans nous prendre les pieds dans le tapis ? » Cela m’offre en général une vision bien plus claire que n’importe quel cadre théorique.

Comment l’IA améliore les entretiens d’évaluation 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 entretiens d’évaluation, l’IA m’aide à faire ressortir des schémas dans les retours reçus. Au lieu que les managers passent des heures à rassembler les commentaires, l’IA extrait les thèmes, met en avant les points forts et identifie même les angles morts. Les discussions se concentrent donc moins sur le « qu’est-ce qui s’est passé » et davantage sur le « que faire maintenant ». Les évaluations sont devenues plus rapides et, honnêtement, bien plus utiles.

Voilà concrètement comment cela fonctionne. Supposons que vous ayez un document partagé avec votre collaborateur — idéalement enrichi de comptes rendus de réunions retranscrits. Demandez à un outil GenAI de résumer les six derniers mois. Ensuite, grâce à l’IA, vous pouvez avoir une vision claire des six derniers mois : les sujets abordés, ce qui a bien ou mal fonctionné, etc. C’est aussi un excellent outil pour obtenir un retour sur vous-même.

Recrutement

En recrutement, j’ai utilisé l’IA pour rédiger des offres d’emploi, présélectionner les candidatures et même reformuler des retours pour les responsables du recrutement. L’avantage majeur n’est pas l’automatisation pour elle-même : c’est la cohérence. Tout le monde dispose des mêmes informations structurées, ce qui réduit les biais et accélère le processus.

Bien entendu, il faut garder à l’esprit que l’IA ne remplace pas le jugement humain : elle élimine simplement le bruit. Les managers peuvent passer plus de temps à prendre des décisions et moins à trier des textes. Ce seul changement a rendu le recrutement et les entretiens d’évaluation plus stratégiques, au lieu d’être purement administratifs.

Pourquoi l’adoption de l’IA s’essouffle et comment dépasser les obstacles

Il existe toujours un grand écart entre la promesse de l’IA et sa réalité organisationnelle, souvent désordonnée.

On entretient cette idée séduisante selon laquelle l’IA serait une machine à productivité magique. La plupart des dirigeants évoquent les gains d’efficacité, mais au quotidien, on retrouve encore des processus obsolètes, des inquiétudes réglementaires et des personnes qui ne savent pas quand elles « ont le droit » d’utiliser les outils.

Le vrai décalage n’est donc pas lié à la technologie. Il vient de la confiance, de la clarté et de la conception. Les organisations achètent des licences et croient « faire de l’IA », mais elles ne l’ancrent pas dans les flux de travail, les politiques ou la culture. C’est pour cela que l’adoption stagne.

Dans mon propre management, j’essaie de rendre cela moins abstrait.

Au lieu de dire à votre équipe « L’IA va nous faire gagner du temps », essayez plutôt : « Quelles sont les trois tâches les plus ennuyeuses que nous faisons chaque semaine ? Voyons comment l’IA peut nous aider à les réduire. » Ce petit changement réduit la peur et rend la valeur visible.

En matière de conception organisationnelle, j’insiste sur la clarification des responsabilités. Il faut quelqu’un pour faire le lien entre les RH, l’informatique et le juridique afin que les collaborateurs ne restent pas dans le flou.

Pour moi, le vrai fossé se situe entre l’aspiration et l’autorisation. L’IA promet le futur du travail, mais il faut encore que quelqu’un réinvente le présent pour pouvoir en profiter réellement.

Conseil de Johannes

L’IA promet le futur du travail, mais il faut encore que quelqu’un réinvente le présent pour pouvoir en profiter réellement.

Stratégies éprouvées pour ancrer l’adoption de l’IA dans les organisations

Approfondissons tout cela.

Pour moi, être « prêt pour l’IA » ne se limite pas à une image sur une diapositive. C’est quand les équipes modifient réellement leur façon de travailler. Voilà sur quoi je me concentre : aider les organisations à passer de la stratégie à la pratique. Ne pas seulement discuter de ce que l’IA pourrait faire, mais s’asseoir avec les équipes, repenser leurs workflows et leur montrer immédiatement comment utiliser l’IA concrètement.

J'ai fait cela avec des équipes de direction, des équipes RH, des équipes financières — vous les nommez — 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 comment l’IA se connecte à leur réalité.

Une fois qu’ils ont vécu cela, l’adoption décolle.

Le problème, c’est que la plupart des organisations traitent l’IA comme un autre déploiement informatique : acheter les licences, envoyer un e-mail, et s’attendre à ce que les gens s’adaptent. Cela ne fonctionne jamais.

Il faut développer la confiance, la compétence et la culture pour que les gens se sentent vraiment prêts à utiliser l’IA dans leur travail. C’est ce qui rend une organisation vraiment prête pour l’IA.

Concentrez-vous sur l’aspect pratique. S’asseoir avec les équipes, repenser les processus et montrer à quoi cela ressemble concrètement dans leur travail. Quand les gens font cette expérience, le changement s’ancre — surtout si vous pouvez rendre le travail moins ennuyeux. Peu de gens résistent à l’élimination des tâches monotones.

Concentrez-vous sur l’aspect pratique. S’asseoir avec les équipes, repenser les processus et montrer à quoi cela ressemble concrètement dans leur travail. Quand les gens font cette expérience, le changement s’ancre. Sans cela, l’IA devient juste un outil de plus qui n’est pas utilisé.

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Johannes Sundlo

Avec cela, vous changez la discussion et le ressenti de votre équipe vis-à-vis de l’IA. Et petit à petit, cela transforme la culture.

Sans cela, l’IA devient juste un outil de plus qui n’est pas utilisé.

Pourquoi l’expérimentation est essentielle à l’adoption de l’IA

Votre équipe n’a pas besoin d'une formation parfaite pour commencer. Dès qu’ils voient un cas d’usage réel qui leur fait gagner du temps, ils s’en emparent. L’adoption s’étend davantage grâce à la curiosité et aux petites victoires qu’à n’importe quel déploiement descendant.

Cela vaut aussi pour les dirigeants. Si je pouvais vous donner un conseil, ce serait celui-ci : arrêtez d’attendre la clarté parfaite. La technologie évolue trop vite pour cela. À la place, ciblez quelques domaines où vous pouvez expérimenter en toute sécurité et commencez à vous renforcer.

Arrêtez d’attendre la clarté parfaite. La technologie évolue trop vite pour cela. À la place, ciblez quelques domaines où vous pouvez expérimenter en toute sécurité et commencez à vous renforcer.

Les dirigeants pensent souvent qu’ils ont besoin d’une stratégie complète avant d’agir, mais dans ce domaine, on apprend en faisant. Votre mission est de créer les conditions pour que les gens puissent essayer, échouer, et apprendre sans crainte. C’est ainsi que la compréhension et l'adoption progressent.

Et souvenez-vous : n’assimilez pas l’achat d’outils à un véritable leadership dans la transformation. Le vrai changement relève de la culture — donner l’autorisation, fixer des cadres et montrer par l’exemple que l’IA fait partie intégrante de votre mode de fonctionnement.

Si vous faites cela, vous aurez une longueur d’avance sur 90 % des organisations qui en sont encore au stade PowerPoint.

Ce que signifie réellement devenir une organisation nativement IA

Pour l’instant, la plupart des organisations ne fonctionnent pas encore avec de véritables systèmes agents. Ce que je vois bien plus, c’est l’automatisation, l’enchaînement des outils, la fluidification des flux de travail et la réduction des tâches manuelles. C’est le point de départ.

Là où cela devient intéressant, c’est avec les entreprises qui repensent dès le début leur fonctionnement pour être nativement IA. C’est une approche très différente. Et c’est exactement le domaine dans lequel je travaille aujourd’hui : aider les entreprises à réimaginer leurs processus, leurs structures et même leurs modèles d’affaires pour que l’IA ne soit pas un ajout, mais partie intégrante de la conception.

Voici un exemple. L’un de mes clients a totalement reconstruit son processus de recrutement. Plutôt que de passer des heures à présélectionner les candidats, nous avons intégré une IA qui crée des listes courtes et rédige les messages d’approche. Les recruteurs peuvent alors consacrer leur temps à la relation candidat et à la stratégie.

C’est le même objectif, mais le processus et les rôles changent lorsque l’IA est intégrée à la conception.

Dans ma boîte à outils IA : usage quotidien et expérimentations

En ce moment, ma boîte à outils est un peu un mix : des outils incontournables sur lesquels je compte au quotidien et quelques autres que je teste.

Ceux que j’utilise le plus sont ChatGPT Pro, Claude et Gemini. Je passe de l’un à l’autre selon la nature de la tâche.

• ChatGPT pour mon travail quotidien et la recherche approfondie.
• Claude pour tout ce qui concerne le codage et la visualisation, comme la création de tableaux de bord pour les indicateurs clés de performance (KPI).
• Et j’ai Gemini intégré à mes produits Google. En plus, j’adore le nouveau générateur d’images, Nano Banana !

Pour l’automatisation, je fais confiance à n8n et Zapier (logiciels d’automatisation de workflow).

Pour construire et expérimenter, j’utilise Lovable et Replit. J’ai créé mon propre ATS, mon enquête d’engagement des employés et à présent, je teste un portail pour managers.

Et côté contenu, je travaille beaucoup avec ElevenLabs pour la voix et Gamma pour les présentations.

La grande avancée : connecter des outils IA pour des workflows de bout en bout

Le vrai changement, c’est que je commence à chaîner les outils entre eux. Au lieu de me demander « Quel outil est le meilleur ? », je me demande « Comment connecter ces outils pour que le workflow fonctionne de A à Z sans que j’aie à intervenir ? »

C’est vraiment la grande clé récente.

Par exemple, pour les mails, j’ai connecté mon Gmail à un agent ChatGPT qui détermine s’il s’agit d’un mail marketing ou d’un mail nécessitant une réponse de ma part. Dans ce cas, il rédige aussi le brouillon de réponse. Formé sur mes données, il connaît mon ton, etc. Rien que cela, ça a été un changement radical pour moi.

L’outil IA le plus impactant dans mon workflow

Si je ne devais en choisir qu’un, ce serait GPT-5 Pro et ses capacités de traitement des données. Comme je l’ai dit, je lui ai soumis d’énormes jeux de données, des rapports complexes et de longs documents, et il les gère sans souci.

L’impact est double. D’abord, la rapidité. Je passe de données brutes à une analyse structurée en quelques heures plutôt qu’en plusieurs jours. Ensuite, la perspective. Il ne fait pas que résumer ; il fait ressortir des motifs qui pourraient m’échapper si j’étais pris dans les détails. Cela change ma préparation auprès des clients et ma façon de prendre des décisions.

Donc oui, j’en deviens un peu obsédé. C’est la première fois que j’ai l’impression que le goulot d’étranglement n’est plus la donnée ou le temps de lecture ; c’est juste la qualité de la question que je peux poser.

L’essor des managers IA et le futur du leadership

Tout ceci n’est qu’un début. D’ici cinq ans, nous verrons apparaître des managers IA.

Dans un sens, c’est déjà le cas. Pensez à Uber — personne ne vous attribue manuellement à un chauffeur ; c’est le système qui décide. C’est de la gestion. Les tâches sont attribuées, la performance suivie, les ressources optimisées, tout cela sans manager humain pour orchestrer.

Je pense que cette logique va s’appliquer à de plus en plus de métiers de la connaissance. Plus seulement organiser des trajets, mais aussi attribuer des projets, équilibrer les charges de travail, voire gérer certains aspects de la performance. L’humain restera leader, mais l’IA se chargera de grandes parties de la coordination et de la prise de décision.

Ce changement forcera les leaders à redéfinir leur rôle, une fois de plus. Il s’agira moins de « qui fait quoi » et davantage de « pourquoi faisons-nous cela, et comment le rendre significatif ». En d’autres termes, le leadership sera moins opérationnel et davantage centré sur la raison d’être, la confiance et le contexte — passant des entretiens annuels à un accompagnement continu.

En savoir plus

Vous pouvez en découvrir davantage auprès de Johannes sur sa newsletter, FullStack HR, où il parle de l’avenir du travail et du leadership.