Déployer un nouvel outil d'intelligence artificielle ne suffit pas à transformer les pratiques de travail. Pour que l'IA trouve réellement sa place dans une organisation, encore faut-il que les collaborateurs comprennent ce qu'ils peuvent en faire, aient envie de l'expérimenter et disposent du temps et des ressources nécessaires pour progresser.
C'est tout l'enjeu de l'acculturation à l'IA : passer de la découverte d'une technologie à son appropriation dans le quotidien professionnel.
Dans l'épisode 53 du podcast Les Infaillibles, Sylvain Grande, qui a piloté les équipes Product, Design, Data et Customer Service chez PayFit, partage son expérience de la transformation IA. Son retour met en lumière un point essentiel : les managers et les dirigeants ne peuvent pas simplement décréter que l'IA est une priorité. Ils doivent créer les conditions pour que les équipes s'en emparent.
Comment s'y prendre concrètement ? Voici cinq leviers à activer.
1. Donner accès aux bons outils et aux bonnes ressources
La première étape consiste à permettre aux collaborateurs d'expérimenter.
Cela suppose de leur donner accès à des outils adaptés, mais aussi de leur proposer des ressources pour comprendre leur fonctionnement et apprendre à les utiliser. Formations, tutoriels, ressources en ligne, partage de bonnes pratiques : les possibilités sont nombreuses.
Chez PayFit, l'approche décrite par Sylvain Grande associait notamment la mise à disposition d'outils et l'identification de formations pertinentes. L'entreprise avait également organisé un événement interne consacré à l'IA, avec des interventions et des sessions adaptées à différents niveaux, des usages généralistes à des sujets plus avancés.
L'enjeu est de ne pas laisser chaque collaborateur se débrouiller seul face à une technologie qui évolue rapidement.
Le rôle du manager : identifier les ressources utiles à son équipe, faciliter leur accès et reconnaître que chacun ne part pas du même niveau.
Tout le monde n'a pas besoin de devenir expert en intelligence artificielle. En revanche, chacun doit pouvoir acquérir les connaissances nécessaires pour comprendre ce que ces outils peuvent apporter à son activité, mais aussi leurs limites.
2. Partir des métiers et des problèmes concrets
L'un des risques d'une transformation IA est de se disperser. Les outils se multiplient, les possibilités semblent infinies et chacun peut avoir envie de tester une nouvelle application. Mais expérimenter pour expérimenter ne garantit pas que les pratiques évolueront durablement.
Pour embarquer les équipes, mieux vaut partir de leurs réalités professionnelles.
Quelles tâches prennent beaucoup de temps ? Où les collaborateurs rencontrent-ils des difficultés ? Quelles activités pourraient être simplifiées, améliorées ou réalisées différemment grâce à l'IA ?
Chez PayFit, Sylvain Grande explique avoir organisé des échanges directement avec les équipes métier, notamment les ressources humaines, afin d'identifier des cas d'usage adaptés à leurs activités. L'objectif était de partir des tâches concrètes de chaque fonction plutôt que de proposer des exemples trop génériques.
Cette approche présente un double avantage : elle rend l'IA plus accessible et permet de relier l'expérimentation à une valeur ajoutée identifiable.
Le rôle du manager : aider son équipe à choisir quelques cas d'usage prioritaires, en fonction des besoins du métier et de l'impact attendu.
Mieux vaut commencer par deux ou trois expérimentations pertinentes que lancer dix initiatives sans objectif clair.
Pour chaque cas d'usage, une question mérite d'être posée : quel problème cherchons-nous réellement à résoudre ?
3. S'appuyer sur les collaborateurs moteurs et partager les réussites
Dans une équipe, les niveaux d'intérêt et de maturité face à l'IA sont rarement homogènes. Certains collaborateurs ont déjà commencé à expérimenter, tandis que d'autres hésitent, manquent de temps ou ne voient pas encore l'intérêt de ces outils.
Plutôt que de chercher à faire avancer tout le monde au même rythme, le manager peut s'appuyer sur les personnes qui ont envie d'explorer et de partager leurs découvertes.
Sylvain Grande évoque ainsi la mise en place d'un programme d'« AI Champions » chez PayFit : des collaborateurs capables d'expérimenter, de développer des usages et de partager des exemples concrets avec leurs collègues.
Ces relais ne remplacent pas le rôle du management. Ils permettent de faire circuler les apprentissages dans l'organisation, au plus près des réalités de terrain.
Un autre levier consiste à rendre visibles les initiatives. Lorsqu'un collaborateur trouve un usage utile de l'IA, pourquoi ne pas lui donner quelques minutes en réunion pour expliquer ce qu'il a essayé, ce que cela lui a apporté et ce qu'il ferait différemment ?
Chez PayFit, le partage des cas d'usage avait notamment été intégré à différents rituels collectifs. L'IA devenait ainsi un sujet de discussion régulier, plutôt qu'un projet ponctuel porté uniquement par la direction.
Le rôle du manager : identifier les personnes motrices, valoriser leurs initiatives et organiser le partage des apprentissages.
Une expérimentation qui ne fonctionne pas peut elle aussi être instructive. L'essentiel est de créer un environnement dans lequel les collaborateurs peuvent apprendre les uns des autres.
4. Inscrire l'IA dans les rituels et donner du temps pour apprendre
Une transformation ne s'installe pas simplement parce qu'elle figure dans les priorités de l'entreprise.
Elle doit trouver sa place dans l'agenda, les pratiques et les habitudes de travail. Or, les managers ont une influence directe sur le rythme de leur équipe et sur l'utilisation de son temps.
Si l'IA est présentée comme une priorité supplémentaire, sans que rien ne change dans la charge de travail, les collaborateurs risquent de manquer du temps nécessaire pour l'explorer.
L'expérience partagée par Sylvain Grande illustre deux leviers complémentaires : intégrer l'IA dans les rituels existants et réserver des temps spécifiques à l'apprentissage et à l'expérimentation.
Cela peut prendre plusieurs formes :
- consacrer quelques minutes d'une réunion d'équipe au partage d'un cas d'usage ;
- organiser des ateliers pour identifier les applications possibles dans un métier ;
- prévoir des temps dédiés à la formation et aux tests ;
- organiser ponctuellement des journées ou demi-journées d'expérimentation.
Chez PayFit, Sylvain Grande évoque notamment un dispositif d'AI Day, destiné à donner aux collaborateurs du temps pour se former, utiliser les outils et développer des usages.
Le principe est simple : on ne peut pas demander aux équipes de transformer leurs pratiques tout en considérant que l'apprentissage doit se faire en plus du reste.
Le rôle du manager : rendre l'expérimentation possible dans la réalité du travail, en fixant un cadre, un rythme et des priorités.
Donner du temps ne signifie pas laisser chacun explorer sans direction. Il s'agit de créer un espace suffisamment clair pour apprendre, avec des objectifs et des points de partage.
5. Accueillir les craintes et accompagner les différences de maturité
Toutes les résistances à l'IA ne relèvent pas d'un manque d'intérêt ou d'une difficulté à utiliser les outils.
Certains collaborateurs peuvent craindre de perdre une partie de leur métier, de voir leurs compétences devenir moins utiles ou de ne pas réussir à suivre le rythme. D'autres peuvent se sentir dépassés par des collègues qui maîtrisent déjà mieux ces technologies.
Ces réactions méritent d'être entendues. Les ignorer ou imposer l'adoption de nouveaux outils risque de renforcer les inquiétudes plutôt que de les faire disparaître.
Dans son échange avec Les Infaillibles, Sylvain Grande insiste sur l'importance d'accepter de parler des peurs. Il rappelle également qu'un manager n'a pas besoin d'être le plus expert de son équipe dans chaque domaine. Sa contribution consiste aussi à apporter de la cohérence, une vision et les conditions du travail collectif.
Cette posture est particulièrement importante dans une transformation où les connaissances évoluent vite. Un collaborateur peut être plus avancé sur un outil ou un usage sans que cela remette en cause la légitimité de son manager.
L'enjeu est de développer une dynamique d'apprentissage collective, dans laquelle chacun peut progresser et partager son expertise.
Le rôle du manager : ouvrir le dialogue, reconnaître les incertitudes et adapter l'accompagnement aux besoins de chacun.
Cela suppose également de ne pas promettre que rien ne changera. L'IA peut transformer les tâches, les responsabilités et les compétences attendues. Mieux vaut pouvoir en parler honnêtement, en distinguant ce que l'on sait, ce qui reste incertain et ce que l'équipe peut commencer à explorer.
Embarquer ses équipes dans l'IA : trois questions à se poser
Accompagner l'adoption de l'IA ne consiste donc ni à imposer un outil, ni à laisser chacun expérimenter de son côté. Le rôle du manager est de créer un cadre qui combine intention, apprentissage et passage à l'action.
Pour commencer, trois questions peuvent guider votre démarche :
1. Où l'IA peut-elle réellement apporter de la valeur à mon équipe ?
Partez des activités et des difficultés concrètes du métier. Priorisez les usages qui répondent à un besoin identifiable.
2. De quoi mes collaborateurs ont-ils besoin pour expérimenter ?
Identifiez les outils, les formations, le temps et les relais nécessaires. Tenez compte des différences de maturité et des éventuelles inquiétudes.
3. Comment allons-nous apprendre collectivement ?
Prévoyez des moments réguliers pour partager les expériences, évaluer les résultats et ajuster les pratiques.
L'objectif n'est pas que tous les collaborateurs adoptent les mêmes usages au même moment. C'est que l'équipe développe progressivement sa capacité à identifier les bonnes opportunités, à expérimenter et à apprendre.
La transformation IA est aussi une transformation managériale
L'expérience de Sylvain Grande chez PayFit rappelle que l'adoption de l'IA ne repose pas uniquement sur la technologie. Elle dépend aussi de la manière dont une organisation apprend, partage ses connaissances et accompagne l'évolution du travail.
Le manager n'a pas besoin d'avoir toutes les réponses. Il doit donner une direction, aider à choisir les priorités, permettre l'expérimentation et créer les conditions d'une progression collective.
Car au fond, embarquer ses équipes dans la transformation IA revient à exercer pleinement son rôle de manager : donner du sens, poser un cadre et faire grandir la capacité d'action de chacun.
Mais cette transformation soulève une question plus fondamentale : comment le rôle du manager évolue-t-il à l'ère de l'intelligence artificielle ? Nous approfondissons ce sujet dans notre article IA et management : comment le rôle du manager est-il en train de changer ?
Pour aller plus loin
Retrouvez également notre échange avec Sylvain Grande : écouter l'épisode 53 du podcast Les Infaillibles.
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