L’adoption de l’IA exige un engagement durable des dirigeants

Les résultats de l’IA dépendent d’un changement dans la façon de travailler des personnes

Seul un PDG sur cinq déclare que son entreprise obtient la plupart ou la totalité des résultats attendus de l’IA. Des conseillers en transformation, forts de 40 ans d’expérience dans l’accompagnement des entreprises face aux changements technologiques, rapportent ce constat issu de leur dernière enquête auprès des PDG. Ils identifient trois obstacles récurrents : les employés ne disposent pas des compétences ni des outils dont ils ont besoin, les organisations restent focalisées sur des projets pilotes distincts, et les personnes hésitent à utiliser l’IA dans l’ensemble de leur travail. Ces conseillers tirent parti du fait que les entreprises investissent dans la gestion de ces changements.

Les conseillers affirment que ces obstacles humains s’aggravent chaque trimestre, faisant de l’adoption un enjeu concurrentiel croissant. À mesure que l’IA modifie l’économie des secteurs, les entreprises apprennent où elle peut améliorer leur position et ajustent leur manière de travailler. Les employés apportent des connaissances qui rendent ces pratiques spécifiques à l’entreprise. L’apprentissage continu construit un avantage au fil du temps ; retarder l’adoption, c’est donc aussi retarder l’expérience qu’une entreprise peut acquérir.

Pourtant, on demande aux employés d’adhérer à des changements dont les effets sur leur vie professionnelle restent incertains. L’IA soulève des questions sur l’emploi, les perspectives de carrière, l’identité professionnelle et la pertinence à long terme. Les managers et les employés de terrain déterminent si un investissement s’intègre au travail quotidien ; des inquiétudes sans réponse peuvent donc bloquer les résultats attendus par les dirigeants. Les dirigeants doivent expliquer pourquoi la participation vaut la peine pour les personnes dont le travail va changer.

Les stratégies IA centrées sur les coûts donnent aux employés des raisons de résister

Les employés ont une raison évidente d’hésiter lorsque les dirigeants présentent l’IA principalement sous l’angle de la baisse des coûts de main-d’œuvre. Les conseillers décrivent les trois années précédentes comme dominées par des messages sur l’efficacité et la productivité au sein des organisations. La productivité est un objectif légitime pour l’entreprise, mais les employés qui entendent qu’il faudra moins de personnes ont de bonnes raisons de s’interroger sur ce que signifie une adoption réussie pour leur carrière. Une communication plus enthousiaste ne peut pas faire disparaître ce conflit.

Klarna a rendu ce conflit visible en présentant l’IA comme un moyen de remplacer des employés. Ses effectifs ont diminué de 40 % entre décembre 2022 et décembre 2024. En mai 2025, son PDG a reconnu publiquement que l’entreprise avait trop mis l’accent sur l’efficacité et les coûts, et a déclaré qu’elle recrutait de nouveau activement. Les employés ont donc dû mettre en balance l’invitation de l’entreprise à adopter l’IA avec son intention affichée de réduire les effectifs.

Duolingo a rencontré un problème de communication similaire lorsqu’un message sur les effectifs et l’automatisation a suscité une réaction négative. En quelques semaines, son PDG a reconnu avoir mal géré cette communication. Dans les deux entreprises, les employés se sont retrouvés à réfléchir à la manière dont les changements dans leur travail pourraient réduire leurs opportunités futures. Un message centré sur les économies peut donc affaiblir la volonté de participer dont la mise en œuvre a besoin.

Les inquiétudes concernant les opportunités futures apparaissent aussi dans les sondages menés auprès des travailleurs de la génération Z. Les résultats de Voices of Gen Z de Gallup, réalisée du 24 février au 4 mars 2026 auprès de 1 572 répondants, et du sondage de l’université Quinnipiac, The Age of Artificial Intelligence, de mars 2026, décrivent à la fois la confiance dans le travail assisté par l’IA et les attentes concernant l’emploi.

Ces préoccupations deviennent plus difficiles à traiter lorsque les managers et les employés de terrain sont exclus des décisions sur la manière dont ils vont travailler. Les managers intermédiaires comptent tout particulièrement, car ils peuvent être inquiets face au changement tout en étant responsables de sa mise en œuvre. Le PDG de Microsoft a décrit un avenir dans lequel les personnes supervisent des capacités machines bien plus importantes ; Microsoft vend des outils d’IA et bénéficie d’une adoption plus large. Les employés ont besoin que cet avenir soit traduit en décisions concrètes sur ce qu’ils feront, les jugements qu’ils devront porter et la manière dont ils pourront influencer le travail en cours de refonte.

Donnez aux employés une raison concrète d’utiliser l’IA

Une explication concrète commence par l’amélioration d’un travail que les employés connaissent déjà. Lorsque l’IA réduit les tâches fastidieuses ou les transferts de travail inutiles entre personnes, les employés peuvent en juger le bénéfice dans leur quotidien. The Adecco Group, Presidio et une entreprise non nommée de produits de grande consommation ont abordé cette opportunité de différentes manières. Leurs expériences rapportées montrent comment le choix du problème peut façonner la réaction des employés face à un changement.

Au sein de l’agence d’emploi The Adecco Group, les premiers participants étaient des employés déjà intéressés par l’apprentissage de l’IA. Ces volontaires ont aidé à explorer les applications possibles, donnant à leurs collègues une expérience qu’ils pouvaient observer avant de décider de participer. Les recruteurs ont identifié des tâches fastidieuses ou apportant peu de valeur d’un point de vue humain. L’IA a réduit ces tâches afin qu’ils puissent consacrer plus de temps à construire des relations avec les personnes.

En choisissant les tâches, les recruteurs ont relié la technologie à un travail qu’ils jugeaient important. Denis Machuel, PDG de The Adecco Group, a formulé le principe sans détour : « L’IA doit se faire avec les personnes, pas contre elles. » Adecco en tire un bénéfice commercial lorsque ses recruteurs travaillent de manière plus productive et accompagnent efficacement les personnes ; Machuel a donc intérêt à ce que cette approche réussisse. L’entreprise a indiqué que les recruteurs étaient devenus plus productifs et appréciaient davantage leur travail à mesure que les tâches à faible valeur occupaient moins leur journée.

Leur expérience a donné à leurs collègues une raison d’essayer eux-mêmes l’IA. « Quand vous commencez à faire cela », a déclaré Machuel, « alors le bouche-à-oreille se répand dans toute l’entreprise, du genre : “eh bien, j’aime davantage mon travail parce que je fais tout ce que j’aime”, [et] alors l’adoption change d’échelle. » Son récit décrit une adoption qui se diffuse à mesure que les employés parlent aux autres d’un travail qu’ils apprécient davantage. Les collègues pouvaient comprendre le bénéfice parce qu’il venait de personnes exerçant des métiers familiers.

Presidio a choisi un problème que les employés voulaient déjà voir résolu. Paula Cipollone, Chief Transformation Officer du fournisseur de solutions et services numériques, a raconté avoir annoncé que l’équipe allait réparer un processus que les employés n’aimaient pas depuis des années. La salle a répondu par une ovation debout. Presidio vend des services qui aident les organisations à transformer leur usage de la technologie ; une transformation réussie soutient donc à la fois ses opérations internes et son offre commerciale.

L’enthousiasme décrit par Cipollone venait de la promesse de corriger un problème reconnu. Le choix de ce problème donnait aussi aux employés un moyen clair d’évaluer le changement final : ils pouvaient comparer le fonctionnement du processus avant et après la correction. Le récit d’Adecco allait plus loin, en décrivant des employés utilisant l’IA et partageant leur expérience. Les deux exemples partent d’une difficulté que les employés pouvaient identifier, mais les résultats rapportés interviennent à des stades différents de la mise en œuvre.

Une entreprise non nommée du Fortune 500 dans les produits de grande consommation a abordé le travail quotidien en changeant sa manière d’expliquer la transformation. Son chief digital transformation officer a expliqué s’être éloigné d’un discours centré sur les économies pour adopter l’idée selon laquelle « simplifier le travail plus le digital égale facile ». L’entreprise a indiqué avoir gagné en dynamique après s’être concentrée sur le fait de rendre le travail des employés plus simple. Les économies pouvaient rester un objectif de l’entreprise, tandis que la raison donnée aux employés répondait à leur expérience quotidienne.

Reliez un meilleur travail à une orientation que les employés peuvent contribuer à façonner

Les améliorations du travail quotidien donnent aux dirigeants un point de départ pour décrire un avenir du travail plus large. Les activités répétitives peuvent prendre moins de temps, laissant aux employés davantage d’attention pour le jugement, les relations et d’autres responsabilités qu’ils valorisent. Pour rendre cette orientation concrète, les dirigeants doivent repenser les workflows en parallèle du développement des compétences et de l’implication des employés. Les employés peuvent alors comprendre comment leur rôle évolue et aider à déterminer si le nouveau processus fonctionne.

Cette orientation doit aussi s’accompagner d’une explication honnête de l’urgence business. Les conseillers soutiennent que les concurrents apprennent, innovent et gagnent des parts de marché pendant que les employés contribuent à construire des connaissances et des pratiques propres à leur entreprise. Les dirigeants devraient expliquer comment un apprentissage retardé affecte cette position et ce que la participation peut rendre possible pour chaque personne. Le bénéfice personnel et l’urgence concurrentielle peuvent soutenir le même effort sans promettre une sécurité de l’emploi permanente.

La finalité peut donner aux employés une autre raison de contribuer, au-delà d’une journée de travail plus facile. Glenn Fogel, PDG de Booking Holdings, dont les activités incluent Booking.com, Priceline, OpenTable, Kayak et d’autres sites de voyage, met l’accent sur la réussite collective. En tant que dirigeant de l’entreprise, il en bénéficie lorsque cette motivation améliore la performance des équipes. « Certaines [entreprises] réussissent mieux que d’autres », a-t-il déclaré. « Et une partie de la raison, c’est que les personnes de l’équipe … ont un objectif, elles veulent gagner. Elles ne viennent pas simplement pour toucher un salaire. Elles sont là pour accomplir une mission, pour réaliser quelque chose. »

Une mission devient crédible lorsque les employés peuvent voir les progrès et influencer ce qui vient ensuite. En s’appuyant sur leurs décennies de travail en transformation, les conseillers identifient une orientation claire et des réseaux d’employés de soutien comme des pratiques utiles. Avec l’IA, cette orientation doit laisser de la place à la révision à mesure que la technologie évolue et que l’entreprise apprend. Partager les premiers succès, reconnaître les contributions et inviter aux retours donne aux employés un moyen d’aider à façonner l’étape suivante.

Donnez aux employés la responsabilité de repenser leur travail

Contribuer à façonner l’étape suivante suppose d’avoir voix au chapitre dans les décisions sur la manière dont le travail va changer. Un transformation officer non nommé dans une entreprise de produits de grande consommation a indiqué que les managers intermédiaires trouvent des moyens de contourner les pratiques de travail qui leur sont imposées. Ces managers comprennent les routines et les contraintes qui déterminent si un processus peut fonctionner. Leur donner la responsabilité de la conception permet d’intégrer cette connaissance dans la décision avant qu’ils ne réagissent en trouvant des solutions de contournement.

La responsabilité de la conception rend aussi la redevabilité plus praticable. Un manager à qui l’on demande d’expliquer une décision déjà prise a peu d’influence sur son adéquation avec le travail de l’équipe. Un manager impliqué dans l’élaboration du processus peut identifier les difficultés, tester des changements et les réviser avec ses collègues. La responsabilité du résultat s’accompagne alors d’une possibilité d’améliorer les décisions qui le produisent.

Tester des changements suppose d’avoir l’autorisation de rencontrer des difficultés. Les conseillers décrivent la technologie IA comme évoluant chaque semaine, ce qui fait d’une maîtrise immédiate une attente irréaliste pour les managers et les équipes de terrain. Les dirigeants devraient expliquer que les erreurs initiales font partie de l’apprentissage et fournir des outils pour tester des applications utiles. Sans cette autorisation ni ce soutien, l’incertitude peut conduire les employés à attendre que quelqu’un d’autre établisse une approche sûre.

Des champions pairs peuvent aider les employés à commencer ces tests et à en tirer des enseignements. Chez Presidio, des champions au sein de chaque fonction ont reçu une formation centrale, puis ont partagé des pratiques utiles et recueilli les retours de leurs collègues. Cela combinait une préparation commune avec la connaissance du travail propre à chaque fonction. Un client non nommé de Presidio a demandé à reproduire le programme, montrant un intérêt pour l’approche au-delà de l’entreprise elle-même.

Le rôle de retour d’information des champions permet à l’apprentissage de circuler dans les deux sens. Les employés peuvent interroger des collègues sur une tâche, discuter d’une pratique utile ou analyser une tentative infructueuse. Les champions peuvent ensuite signaler les difficultés récurrentes aux personnes qui coordonnent la transformation. Les décisions prises au niveau central gagnent ainsi des informations issues de l’usage réel, ce qui permet au programme d’évoluer à mesure que les employés découvrent ce qui fonctionne.

Les expérimentateurs indépendants offrent une autre manière de recueillir ces connaissances. Certains employés essaient déjà l’IA sur leur temps personnel, trouvent des applications et développent leur jugement sur les cas où elle aide. Les dirigeants devraient les identifier, leur fournir des outils appropriés et écouter ce qu’ils découvrent. Intégrer ces découvertes dans des programmes formels permet à ces programmes d’accéder à une expérience qui dépasse les applications choisies au niveau central.

L’influence des employés exige un soutien continu de la direction. Les managers ont besoin d’autorisation pour expérimenter, les champions ont besoin de formation, et les découvertes indépendantes ont besoin d’un chemin vers les décisions de l’organisation. Les dirigeants doivent soutenir ces dispositifs et réagir à ce que les employés apprennent. Leur propre comportement aide les employés à juger si ce soutien durera.

Les dirigeants doivent démontrer le changement qu’ils attendent

Les employés peuvent d’abord juger l’engagement de la direction à la manière dont les dirigeants consacrent leur temps. Christophe de Vusser, PDG et Worldwide Managing Partner de Bain, consacre 20 % de son temps à la transformation IA du cabinet. Bain vend du conseil en transformation ; une adoption réussie de l’IA soutient donc ses propres opérations et sa position auprès des clients. Le temps que de Vusser y consacre fait de ce travail une responsabilité continue de la direction que les employés et les clients peuvent observer.

L’usage direct donne aux employés une autre manière d’évaluer cet engagement. Bob Bradway, PDG d’Amgen, a fait suivre des formations à l’IA à toute l’équipe de direction senior et utilise lui-même l’IA. Son expérimentation inclut le vibe coding, dans lequel une personne utilise des instructions en langage naturel pour demander à l’IA de générer et de réviser du code. Il a aussi utilisé l’IA pour traiter pendant un week-end des questions qu’il aurait autrement confiées à son équipe.

Bradway a intérêt à une adoption réussie, car Amgen en bénéficie lorsque ses dirigeants et ses employés utilisent l’IA de manière productive. Il relie sa propre participation à la volonté des employés de s’engager : « Si le PDG est enthousiaste à propos de l’IA, au bout d’un moment, les gens commenceront à voir s’ils le sont aussi », a-t-il déclaré. Son comportement rend l’apprentissage et l’expérimentation visibles au sommet de l’organisation. Les conseillers résument ce principe de direction ainsi : « montrer, ne pas seulement dire ».

Les recherches de Microsoft relient les comportements quotidiens des équipes et des managers à l’usage de l’IA et à la confiance qu’elle inspire. L’entreprise a un intérêt commercial dans ces résultats, car elle vend des outils d’IA et bénéficie lorsque les organisations les adoptent. Ses résultats incluent la confiance dans l’IA agentique, c’est-à-dire des systèmes capables d’avancer vers un objectif avec une certaine autonomie. Ils décrivent aussi la collaboration entre utilisateurs et les perceptions des employés quant à l’alignement de la direction.

Ces résultats font de la cohérence de la direction un enjeu concret de mise en œuvre. Les employés ont besoin de savoir si l’autorisation d’expérimenter, l’investissement dans la formation et les attentes en matière d’adoption sont soutenus dans toute l’organisation. L’enthousiasme d’un PDG ne peut pas, à lui seul, instaurer cette cohérence. Les dirigeants à chaque niveau doivent démontrer l’usage, soutenir l’apprentissage et réagir aux retours de leurs équipes.

Traitez les inquiétudes de carrière à mesure que le travail évolue

Même un soutien cohérent doit encore répondre à ce que l’IA signifie pour l’avenir des employés. Une journée de travail plus facile peut coexister avec des inquiétudes sur l’emploi, l’identité et la pertinence professionnelle, comme l’illustre le message de remplacement de Klarna. Les employés peuvent trouver de bonnes raisons d’utiliser l’IA tout en restant incertains quant à leurs perspectives de carrière. Les dirigeants doivent aborder directement ces préoccupations au lieu de supposer que la participation les a réglées.

Ces conversations doivent se poursuivre, car les capacités de l’IA continuent d’évoluer. Les employés seront confrontés à de nouvelles questions sur les responsabilités qu’ils conservent et sur la manière dont leur expertise reste précieuse. Les pratiques de transformation familières des conseillers — orientation claire, implication et soutien — restent utiles, mais les modalités de travail continueront de changer. La responsabilité de la direction s’étend donc au-delà du moment où les employés commencent à utiliser la technologie.

Une entreprise non nommée du Fortune 500 a été confrontée à cette responsabilité à l’approche du go-live, c’est-à-dire le moment où un nouveau système ou processus entre dans l’usage quotidien. Les équipes ont commencé à dire qu’elles n’étaient pas prêtes, les inquiétudes se sont intensifiées et la résistance a grandi à mesure que la confiance se dégradait. Les annonces n’ont pas permis de résoudre le problème de mise en œuvre. Le chief transformation officer a réuni des sessions en présentiel où les employés pouvaient discuter de leurs inquiétudes et travailler sur des solutions réalisables.

Ces sessions ont fait de l’état de préparation un sujet que les employés et les dirigeants pouvaient examiner ensemble. En étant présent, le responsable pouvait entendre directement les préoccupations et discuter des réponses avec les personnes censées utiliser le processus modifié. L’entreprise a indiqué un regain de progrès après ces échanges. La résistance des employés avait fourni à la direction des informations sur des problèmes de mise en œuvre nécessitant une attention directe.

En résumé

Les résultats de l’IA dépendent de la capacité des employés à utiliser la technologie pour améliorer le travail et à contribuer aux décisions sur la manière dont ce travail évolue. Les dirigeants qui présentent l’adoption principalement sous l’angle des économies de main-d’œuvre donnent aux employés des raisons d’hésiter. Une approche plus crédible relie les objectifs de l’entreprise à des améliorations concrètes que les employés peuvent reconnaître, tout en traitant les inquiétudes de carrière sans promettre des résultats que l’entreprise ne peut pas garantir.

Pour les dirigeants, cela signifie traiter l’implication des employés comme une partie de la mise en œuvre. Les managers doivent avoir la responsabilité de repenser les workflows, les équipes ont besoin d’outils et de temps pour apprendre, et les retours des employés doivent avoir un chemin vers les décisions. Les dirigeants doivent aussi démontrer le comportement qu’ils attendent en utilisant eux-mêmes l’IA et en soutenant l’expérimentation de manière cohérente.

L’adoption n’est pas terminée lorsqu’un outil passe en production. À mesure que les capacités évoluent, les dirigeants devront revenir sur les rôles, les compétences et les modalités de travail avec les personnes concernées. L’expérience que les employés acquièrent au cours de ce processus aide l’entreprise à comprendre où l’IA crée de la valeur. Retarder leur implication, c’est retarder cet apprentissage, même lorsque la technologie est déjà disponible.