IA en entreprise : le vrai retard est-il technologique ou managérial ?
La question du retard pris dans l'utilisation de l'IA s'invite avec insistance dans les comités de direction. Le réflexe est de chercher du côté technique et financier, où les solutions semblent plus directes : investir dans les outils, acquérir des compétences techniques. Pourtant, cette lecture correspond de moins en moins à la réalité. Dans les travaux de BCG auprès de centaines d'entreprises, environ 70 % de la valeur de l'IA provient de la dimension humaine, contre 20 % pour la technologie et 10 % pour les algorithmes [1].
Regarder l'IA à travers les seules capacités des outils conduit bien souvent à une impasse. Le frein est aussi organisationnel et managérial.
L'IA est disponible, mais sa valeur reste difficile à concrétiser
ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot et bien d'autres solutions ont démocratisé l'accès à l'IA. Un collaborateur peut expérimenter l'IA générative en quelques minutes, parfois sans attendre que son entreprise lui fournisse un outil ni encadre son usage : c'est le phénomène du shadow IA. Dans le même temps, les organisations multiplient les investissements. Mais accès ne signifie pas adoption.
Une analyse du World Economic Forum et d'Accenture le montre : seules 32 % des organisations, tous secteurs confondus, déclarent un impact business tangible grâce à l'IA [2]. Beaucoup restent coincées entre expérimentation ponctuelle et transformation réelle des pratiques. Une entreprise peut avoir déployé des licences et constater, quelques mois plus tard, que certains collaborateurs utilisent l'outil chaque jour tandis que d'autres l'ouvrent à peine. Entre les deux, les usages restent individuels, difficiles à partager et peu intégrés aux processus collectifs.
Le retard ne se mesure donc plus au nombre d'outils disponibles, mais à la capacité de l'organisation à les transformer en nouvelles façons de travailler.
Le manager, relais de la transformation
C'est là que la dimension managériale devient déterminante. Une entreprise doit passer du déploiement de la technologie à une véritable transformation de la manière de travailler. Les organisations les plus avancées en matière de transformation IA ne cherchent plus seulement à multiplier les cas d'usage, ni à ajouter de l'IA à leurs processus existants : elles repensent les workflows de bout en bout. Il ne s'agit plus d'explorer ce que l'IA peut faire, mais de repenser la manière dont le travail doit désormais être réalisé. Et cela concerne directement les managers.
Le manager se trouve à l'endroit précis où une ambition stratégique doit devenir une pratique quotidienne. La direction définit une politique IA, la DSI sélectionne les outils, les RH organisent des formations. Mais c'est souvent le manager qui aide ensuite son équipe à comprendre ce qui change concrètement. Il doit aussi répondre à des questions peu techniques. Jusqu'où déléguer une tâche à l'IA ? Comment contrôler une réponse ? Que devient l'expertise métier quand certaines tâches sont automatisées ? Comment partager les bonnes pratiques sans imposer une méthode identique à tous ? Comment rassurer un collaborateur inquiet pour son poste ?
Le World Economic Forum rappelle que lorsque les dirigeants utilisent eux-mêmes l'IA et en parlent ouvertement, leurs équipes sont 1,4 fois plus susceptibles d'adopter un état d'esprit positif [2]. À l'inverse, présenter l'IA surtout comme un levier de réduction des coûts peut nourrir la résistance.
Le manager n'a donc pas seulement à faire adopter un outil. Il doit créer les conditions dans lesquelles les collaborateurs peuvent expérimenter, apprendre, questionner et transformer peu à peu leurs pratiques. C'est une compétence managériale à part entière.
Accompagner un changement qu'on découvre soi-même
C'est peut-être le principal point faible de beaucoup de stratégies actuelles. On équipe les collaborateurs, on organise une session d'acculturation, puis on attend du management intermédiaire qu'il accompagne naturellement la transformation. Or les managers sont eux-mêmes en phase d'apprentissage. Selon le Work Trend Index 2025 de Microsoft, 51 % d'entre eux s'attendent à ce que former leurs équipes à l'IA devienne une part importante de leurs responsabilités d'ici cinq ans [3]. Cette évolution modifie leur rôle.
Ils devront aider leurs collaborateurs non seulement à apprendre à utiliser l'IA, mais aussi à déterminer quand utiliser l'IA, comment évaluer ses résultats et comment l'intégrer intelligemment à leur activité. La compétence attendue est plus large : savoir piloter l'adoption.
Comment rattraper le retard : équiper les managers d'abord
La priorité consiste moins à ajouter une couche technologique qu'à créer les conditions organisationnelles de son appropriation. Concrètement, cela implique de :
former les managers avant de leur demander d'accompagner les autres : acculturation, pratique de l'IA, compréhension de ses limites, conduite du changement ;
partir du travail réel, en identifiant avec chaque équipe quelques situations où l'IA peut améliorer la qualité, la rapidité ou la décision ;
créer des temps d'expérimentation, sans exiger de trouver tout de suite le « bon » usage ;
installer des routines de partage : quelques minutes régulières sur un cas d'usage, une réussite ou une erreur ;
donner aux managers un cadre clair sur les outils autorisés, les données utilisables et le niveau de contrôle humain attendu ;
mesurer l'adoption autrement que par les connexions : évolution des pratiques, temps gagné, qualité produite, processus transformés.
La formation joue ici un rôle central, car elle fait passer le manager d'une posture d'utilisateur à une posture de pilote de la transformation.
C'est probablement là que se situe une partie du retard des entreprises : non dans l'accès à l'IA, mais dans la capacité à organiser son appropriation collective. La prochaine étape ne consiste donc pas forcément à acheter davantage d'IA. Elle consiste à donner aux managers les compétences, les méthodes et la légitimité pour en faire de nouvelles pratiques de travail.
Pour aller plus loin
Notre livre blanc « Management à l'ère de l'IA » : https://myconnecting-ia.com/livres-blancs/management-ere-de-ia/
Notes et sources
[1] Boston Consulting Group, « AI Transformation Is a Workforce Transformation », 4 février 2026. https://www.bcg.com/publications/2026/ai-transformation-is-a-workforce-transformation
[2] World Economic Forum et Accenture, « What leading businesses are doing differently to close the AI adoption gap », 29 mai 2026. Le chiffre de 32 % provient d'Accenture (Pulse of Change), celui de 1,4 d'une étude BetterUp citée dans l'article. https://www.weforum.org/stories/artificial-intelligence/ai-adoption-gap-leading-businesses-wef-accenture/
[3] Microsoft, « 2025 Work Trend Index Annual Report: The Year the Frontier Firm Is Born », avril 2025. https://www.microsoft.com/en-us/worklab/work-trend-index/2025-the-year-the-frontier-firm-is-born
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