J\u2019ai d\u00e9j\u00e0 eu une vieille voiture, une Hyundai Pony. Une qui tremblait \u00e0 110.<\/p>\n
\u00c0 100, \u00e7a allait. \u00c0 110, le volant commen\u00e7ait \u00e0 vibrer. \u00c0 120, toute la voiture semblait vouloir me parler. Je ralentissais. C\u2019\u00e9tait notre syst\u00e8me de s\u00e9curit\u00e9. Pas tr\u00e8s technologique. Mais efficace l\u2019hiver avec son choke<\/em> manuel.<\/p>\n Je pensais \u00e0 \u00e7a en lisant plusieurs textes sur l\u2019intelligence artificielle dans les entreprises. Parce qu\u2019on parle beaucoup de vitesse, d\u2019efficacit\u00e9 et d’automatisation.<\/p>\n Acc\u00e9l\u00e9rer. Produire plus. R\u00e9pondre plus vite. Analyser plus rapidement.<\/p>\n Faire en dix minutes ce qui prenait trois heures. WOW. Mais il y a une question qu\u2019on pose beaucoup<\/strong> moins souvent.<\/p>\n Est-ce que ce qu\u2019on acc\u00e9l\u00e8re fonctionne d\u00e9j\u00e0 correctement?<\/strong><\/p>\n Parce que mettre un turbo sur une vieille Hyundai Pony… \u00e7a donne rarement une Ferrari. \u00c7a donne surtout une vieille Hyundai Pony qui arrive plus vite au prochain probl\u00e8me.<\/p>\n RevTek Capital r\u00e9sume assez bien l\u2019id\u00e9e dans un article au titre presque brutal :<\/p>\n AI Doesn\u2019t Fix Your Business. It Reveals It.<\/strong><\/p>\n L\u2019IA ne r\u00e9pare pas votre entreprise. Elle la r\u00e9v\u00e8le.<\/p>\n J\u2019aime beaucoup cette id\u00e9e. Parce qu\u2019elle enl\u00e8ve un peu de magie \u00e0 la conversation.<\/p>\n L\u2019intelligence artificielle n\u2019arrive pas dans une entreprise comme une f\u00e9e avec un petit sac de productivit\u00e9. Elle arrive dans ce qui existe d\u00e9j\u00e0. Les processus, les donn\u00e9es, les habitudes, les silos, les bonnes m\u00e9thodes et les mauvaises.<\/p>\n Puis elle acc\u00e9l\u00e8re.<\/p>\n Si le syst\u00e8me est solide, formidable. Et si le syst\u00e8me est croche… elle acc\u00e9l\u00e8re croche.<\/p>\n Prenons quelque chose de simple.<\/p>\n Une entreprise re\u00e7oit des demandes clients. Personne ne r\u00e9pond exactement de la m\u00eame mani\u00e8re. Julie donne une information et Marc en donne une autre. La politique officielle existe quelque part dans un PDF datant de 2022.<\/p>\n Roger, lui, conna\u00eet la vraie r\u00e9ponse. Il est l\u00e0 depuis vingt-sept ans. Tout le monde demande \u00e0 Roger.<\/p>\n Puis quelqu\u2019un arrive avec une id\u00e9e brillante : On va automatiser le service avec l\u2019IA. Excellent.<\/p>\n Mais quelle r\u00e9ponse l\u2019IA doit-elle donner? Ou Roger?<\/p>\n Soudain, le probl\u00e8me n\u2019est plus technologique. Le probl\u00e8me \u00e9tait d\u00e9j\u00e0 l\u00e0. L\u2019IA vient simplement d\u2019allumer la lumi\u00e8re.<\/p>\n C\u2019est ce que RevTek appelle, en substance, un amplificateur.<\/p>\n L\u2019IA amplifie ce qu\u2019on lui donne.<\/p>\n Une organisation claire peut devenir plus efficace. Et une organisation confuse peut automatiser sa confusion.<\/p>\n C\u2019est moins spectaculaire qu\u2019une d\u00e9monstration de ChatGPT.<\/p>\n Mais beaucoup plus important.<\/p>\n Parce que les entreprises sont actuellement bombard\u00e9es d\u2019outils qui promettent de transformer leur fa\u00e7on de travailler. Le mot transformer<\/strong> est tr\u00e8s populaire.<\/p>\n Personne ne vend un logiciel en disant :<\/p>\n \u00ab \u00c7a pourrait l\u00e9g\u00e8rement am\u00e9liorer deux processus si vos donn\u00e9es sont propres et si vos employ\u00e9s l\u2019utilisent correctement. \u00bb<\/p>\n Ce serait pourtant rafra\u00eechissant. Non!<\/p>\n On transforme. On r\u00e9volutionne. On r\u00e9invente.<\/p>\n Puis six mois plus tard, quelqu\u2019un cherche encore le mot de passe.<\/p>\n Eric Radist, de HP Digital Services, soul\u00e8ve un probl\u00e8me semblable lorsqu\u2019il parle de la m\u00e9diocrit\u00e9 de l\u2019IA<\/strong>.<\/p>\n Beaucoup d\u2019organisations investissent dans l\u2019intelligence artificielle sans commencer par la question la plus plate.<\/p>\n Quel probl\u00e8me voulons-nous r\u00e9ellement r\u00e9gler?<\/strong><\/p>\n Elles commencent plut\u00f4t par :<\/p>\n O\u00f9 peut-on mettre de l\u2019IA?<\/p>\n C\u2019est tr\u00e8s diff\u00e9rent.<\/p>\n C\u2019est comme acheter une perceuse et faire ensuite le tour de la maison pour trouver quelque chose \u00e0 percer. On finit toujours par trouver. La question est de savoir si c\u2019\u00e9tait n\u00e9cessaire.<\/p>\n Radist propose plut\u00f4t de partir du r\u00e9sultat souhait\u00e9.<\/p>\n Qu\u2019est-ce qui devrait \u00eatre meilleur pour le client? Puis seulement ensuite :<\/p>\n Est-ce que l\u2019IA peut aider?<\/p>\n \u00c7a para\u00eet \u00e9vident. Comme beaucoup de choses qu\u2019on oublie d\u00e8s qu\u2019un vendeur ouvre un PowerPoint.<\/p>\n Laura Schiele pose elle aussi une question essentielle lorsqu\u2019elle \u00e9value les outils d\u2019IA :<\/p>\n Quel probl\u00e8me cet outil r\u00e8gle-t-il r\u00e9ellement?<\/strong><\/p>\n Pas : Qu\u2019est-ce qu\u2019il sait faire?<\/p>\n Les outils savent faire \u00e9norm\u00e9ment de choses. Ce n\u2019est plus tr\u00e8s impressionnant. Ils r\u00e9sument, analysent, g\u00e9n\u00e8rent, automatisent, classent et pr\u00e9disent.<\/p>\n Ils font probablement aussi des ha\u00efkus sur votre rapport annuel si vous insistez.<\/p>\n Mais une fonctionnalit\u00e9 n\u2019est pas une valeur. Un outil devient utile lorsqu\u2019il enl\u00e8ve une vraie friction, am\u00e9liore une d\u00e9cision, \u00e9vite une erreur, ou lorsqu\u2019il lib\u00e8re du temps qui sera utilis\u00e9 intelligemment.<\/p>\n Cette derni\u00e8re partie est importante. Parce qu\u2019on nous vend beaucoup le temps gagn\u00e9<\/strong>. J\u2019adore le temps gagn\u00e9. Tout le monde veut gagner du temps.<\/p>\n Mais pour faire quoi?<\/p>\n Si une \u00e9quipe gagne dix heures gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019IA et utilise ces dix heures pour produire quarante publications que personne ne voulait lire… avons-nous vraiment gagn\u00e9 dix heures?<\/p>\n Ou avons-nous simplement industrialis\u00e9 une mauvaise id\u00e9e?<\/p>\n C\u2019est l\u00e0 qu\u2019appara\u00eet un ph\u00e9nom\u00e8ne qu\u2019Eric Radist et d\u2019autres observateurs associent au workslop<\/strong>.<\/p>\n Le principe est assez d\u00e9licieux. Quelqu\u2019un utilise l\u2019IA pour gagner du temps. Il produit rapidement un document tr\u00e8s professionnel. Puis il l\u2019envoie \u00e0 trois coll\u00e8gues.<\/p>\n Les trois coll\u00e8gues doivent maintenant comprendre le document. V\u00e9rifier les faits, corriger les erreurs, clarifier les passages vagues et refaire certaines parties.<\/p>\n L\u2019auteur a gagn\u00e9 deux heures. L\u2019organisation en a perdu six. Productivit\u00e9! Il fallait y penser.<\/p>\n L\u2019IA n\u2019a pas \u00e9limin\u00e9 le travail. Elle l\u2019a d\u00e9plac\u00e9 vers quelqu\u2019un d\u2019autre.<\/p>\n C\u2019est une vieille tradition corporative. On vient simplement de l\u2019automatiser.<\/p>\n Kapil Sanchihar propose une fa\u00e7on int\u00e9ressante d\u2019\u00e9viter ce pi\u00e8ge avec son mod\u00e8le PIX<\/strong>.<\/p>\n Problem. Ideation. Execution.<\/p>\n En fran\u00e7ais : le probl\u00e8me, les id\u00e9es, l\u2019ex\u00e9cution.<\/p>\n Son point est simple. Nous utilisons souvent l\u2019IA au mauvais endroit. Et lui demandons trop t\u00f4t de r\u00e9soudre. Alors qu\u2019avant de r\u00e9soudre quoi que ce soit, il faut savoir ce qu\u2019on essaie r\u00e9ellement de r\u00e9gler.<\/p>\n Et \u00e7a… c\u2019est souvent le travail le plus difficile.<\/p>\n Une entreprise peut penser qu\u2019elle a un probl\u00e8me de contenu. Elle produit donc plus de contenu. Mais peut-\u00eatre qu\u2019elle a un probl\u00e8me de positionnement. Plus de contenu ne r\u00e9glera rien. Elle va simplement expliquer plus souvent quelque chose qui n\u2019est pas clair.<\/p>\n Une autre pense avoir un probl\u00e8me de g\u00e9n\u00e9ration de prospects. Elle automatise. Mais peut-\u00eatre que son offre est mal comprise. Elle vient donc d\u2019installer une machine extr\u00eamement efficace pour envoyer davantage de gens vers une offre qu\u2019ils ne comprennent pas.<\/p>\n Bravo. Turbo. Pony.<\/p>\n C\u2019est pourquoi la d\u00e9finition du probl\u00e8me devient probablement une des comp\u00e9tences les plus importantes de l\u2019\u00e8re de l\u2019IA.<\/p>\n Pas le prompt parfait.<\/p>\n Le bon probl\u00e8me.<\/p>\n Un prompt peut am\u00e9liorer une r\u00e9ponse.<\/p>\n Un bon diagnostic peut changer toute la question.<\/p>\n C\u2019est moins sexy.<\/p>\n On ne vend pas beaucoup de formations intitul\u00e9es :<\/p>\n Apprendre \u00e0 comprendre ce qui se passe avant de faire quelque chose.<\/strong><\/p>\n Pourtant, j\u2019en connais quelques-uns qui devraient s\u2019inscrire.<\/p>\n Il y a aussi un autre danger.<\/p>\n \u00c0 force d\u2019automatiser ce qui fonctionne, on peut finir par oublier pourquoi<\/strong> \u00e7a fonctionnait.<\/p>\n Une entreprise n\u2019est pas seulement faite de processus document\u00e9s. Elle contient aussi du savoir invisible. Des gens qui savent, des habitudes, des exceptions et une compr\u00e9hension du client qui ne vit dans aucun CRM.<\/p>\n Le fameux Roger. Roger sait que ce client-l\u00e0 dit toujours qu\u2019il va partir. Il le dit depuis 2009 et il ne part jamais.<\/p>\n L\u2019IA, elle, voit :<\/p>\n RISQUE \u00c9LEV\u00c9 DE D\u00c9SABONNEMENT.<\/p>\n Roger prend son caf\u00e9. Il sait, et ce savoir informel a une valeur immense.<\/p>\n Il est facile \u00e0 sous-estimer parce qu\u2019il n\u2019appara\u00eet pas dans un tableau de bord.<\/p>\n Le danger serait donc de confondre deux choses.<\/p>\n Automatiser une t\u00e2che. Et \u00e9liminer une capacit\u00e9.<\/p>\n Ce n\u2019est pas pareil.<\/p>\n Une IA peut r\u00e9diger un rapport. Tr\u00e8s bien.<\/p>\n Mais si personne ne comprend d\u00e9sormais comment le rapport est construit, ce qu\u2019il mesure et quand il devient trompeur… on n\u2019a peut-\u00eatre pas gagn\u00e9 en intelligence.<\/p>\n On a gagn\u00e9 un rapport. C\u2019est diff\u00e9rent.<\/p>\n Lazar avertit justement contre une entreprise qui deviendrait plus l\u00e9g\u00e8re, plus rapide, plus automatis\u00e9e…<\/p>\n mais moins capable de r\u00e9fl\u00e9chir lorsqu\u2019une situation inhabituelle survient. Et les situations inhabituelles ont cette mauvaise habitude.<\/p>\n Elles surviennent.<\/p>\n L\u2019id\u00e9e de r\u00e9silience devient importante.<\/p>\n Une entreprise forte n\u2019est pas seulement efficace quand tout va bien. Elle sait quoi faire quand quelque chose ne ressemble pas au manuel.<\/p>\n Un client bizarre, une crise, une donn\u00e9e contradictoire, un march\u00e9 qui change, une exception ou simplement un mardi.<\/p>\n Les machines sont extraordinaires avec les patterns. Mais la vraie vie aime beaucoup les exceptions. C\u2019est m\u00eame presque sa sp\u00e9cialit\u00e9.<\/p>\n Alors, avant d\u2019installer de l\u2019IA partout, il faudrait peut-\u00eatre faire quelque chose de beaucoup moins excitant.<\/p>\n Regarder l\u2019entreprise.<\/p>\n Comment travaille-t-elle r\u00e9ellement? Bref…<\/p>\n faire un audit. Je sais. Ce mot fait moins r\u00eaver qu\u2019\u00ab agent autonome \u00bb. Pour les marques, le principe est exactement le m\u00eame.<\/p>\n Une marque claire peut utiliser l\u2019IA pour se d\u00e9ployer avec coh\u00e9rence. Et une marque floue peut utiliser l\u2019IA pour devenir floue sur quatorze plateformes simultan\u00e9ment.<\/p>\n Une strat\u00e9gie solide peut \u00eatre acc\u00e9l\u00e9r\u00e9e. Et une mauvaise strat\u00e9gie aussi.<\/p>\n C\u2019est peut-\u00eatre la chose la plus importante \u00e0 comprendre.<\/p>\n La vitesse n\u2019a aucune opinion sur la direction.<\/strong><\/p>\n Elle acc\u00e9l\u00e8re. C\u2019est tout. \u00c0 nous de savoir o\u00f9 on va.<\/p>\n Je repense \u00e0 ma vieille voiture.<\/p>\n Elle n\u2019\u00e9tait pas mauvaise. Je l\u2019aimais m\u00eame beaucoup. C\u2019\u00e9tait ma premi\u00e8re, mais elle avait simplement ses limites. Je les connaissais.<\/p>\n \u00c0 100, tout allait bien. J\u2019aurais pu lui mettre un moteur plus puissant, de meilleurs pneus, un \u00e9cran tactile et peut-\u00eatre m\u00eame une voix artificielle pour me dire que tout allait bien.<\/p>\n Mais le ch\u00e2ssis serait rest\u00e9 le m\u00eame. C\u2019est peut-\u00eatre \u00e7a qu\u2019on oublie dans toute cette course \u00e0 l\u2019intelligence artificielle.<\/p>\n Avant de demander jusqu\u2019\u00e0 quelle vitesse la machine peut nous faire aller… il faudrait peut-\u00eatre regarder ce qui tient les roues.<\/p>\n Parce qu\u2019un turbo ne transforme pas une vieille Pony en Ferrari. Il lui permet seulement d\u2019arriver plus vite.<\/p>\n La direction… \u00e7a, c\u2019est encore notre probl\u00e8me.<\/p>\n Sources et inspirations<\/strong><\/p>\n Cette chronique croise et vulgarise plusieurs r\u00e9flexions sur l\u2019adoption de l\u2019IA, la strat\u00e9gie et la capacit\u00e9 organisationnelle :<\/p>\n RevTek Capital<\/strong>, AI Doesn\u2019t Fix Your Business. It Reveals It.<\/em>, 30 juin 2026 \u2014 sur l\u2019IA comme amplificateur des syst\u00e8mes existants plut\u00f4t que comme solution automatique aux faiblesses d\u2019une organisation.<\/p>\n Eric Radist<\/strong>, VP \/ GM, HP Digital Services, The Dangers of AI Mediocrity and How Businesses Can Break Free<\/em>, 4 novembre 2025 \u2014 sur le \u00ab AI slop \u00bb, le \u00ab workslop \u00bb, les investissements mal orient\u00e9s et la n\u00e9cessit\u00e9 de commencer par un probl\u00e8me r\u00e9el plut\u00f4t que par la technologie.<\/p>\n Kapil Sanchihar<\/strong>, Unpopular Opinion: Most People Are Using AI at the Wrong Layer Entirely<\/em>, 16 mars 2026 \u2014 sur le mod\u00e8le PIX (Problem, Ideation, eXecution) et l\u2019importance de conserver une forte contribution humaine dans la d\u00e9finition du probl\u00e8me.<\/p>\n A. David Lazar<\/strong>, publication LinkedIn sur l\u2019IA, le savoir organisationnel, le jugement humain et la r\u00e9silience \u2014 sur le risque de perdre progressivement la m\u00e9moire institutionnelle et les capacit\u00e9s humaines que l\u2019automatisation cherche pr\u00e9cis\u00e9ment \u00e0 amplifier.<\/p>\n Laura Schiele<\/strong>, r\u00e9flexions sur l\u2019\u00e9valuation et l\u2019adoption des outils d\u2019intelligence artificielle \u2014 sur la n\u00e9cessit\u00e9 de partir d\u2019un probl\u00e8me clairement identifi\u00e9, d\u2019\u00e9valuer les preuves, les donn\u00e9es, l\u2019int\u00e9gration et la valeur r\u00e9elle avant d\u2019ajouter un nouvel outil.<\/p>\n Les interpr\u00e9tations, rapprochements, anecdotes et exemples pr\u00e9sent\u00e9s ici constituent une vulgarisation personnelle de ces diff\u00e9rentes sources.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" J\u2019ai d\u00e9j\u00e0 eu une vieille voiture, une Hyundai Pony. 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\nCelle de Julie?
\nCelle de Marc?
\nLe PDF?<\/p>\n
\nPour l\u2019employ\u00e9?
\nQu\u2019est-ce qui bloque aujourd\u2019hui?<\/p>\n\n
\nO\u00f9 vit l\u2019information?
\nQui sait quoi?
\nQuels processus fonctionnent?
\nLesquels tiennent avec du duct tape?
\nQuelles d\u00e9cisions exigent du jugement?
\nQuelles t\u00e2ches sont r\u00e9ellement r\u00e9p\u00e9titives?
\nQu\u2019est-ce qui pourrait \u00eatre automatis\u00e9 sans perdre une capacit\u00e9 importante?<\/p>\n
\nMais une radiographie fait rarement r\u00eaver non plus. \u00c7a reste utile avant l\u2019op\u00e9ration.<\/p>\n
\n\u00c0 110, elle me faisait un petit avertissement.
\n\u00c0 120, elle lan\u00e7ait une r\u00e9union strat\u00e9gique avec toutes ses pi\u00e8ces.<\/p>\n