Je vois passer des dizaines de projets IA en ce moment. Toujours le même réflexe : « On va prendre notre processus actuel, coller Copilot, un agent, deux automatisations n8n, et on sera dans le futur. »
Non. Vous serez juste dans la même organisation, avec les mêmes dysfonctionnements, les mêmes frictions… mais plus vite.
Automatiser un mauvais processus ne le rend pas meilleur. Il le rend seulement plus rapide, plus opaque, et plus difficile à remettre en cause. C’est exactement ce qui me préoccupe aujourd’hui.
Quand l’IA devient un accélérateur de chaos
J’ai vécu l’arrivée d’Internet dans les organisations, puis la “digitalisation”, les ERP, le Cloud. Le scénario se répète :
- On prend le processus existant.
- On met une couche technologique par-dessus.
- On s’étonne quelques mois plus tard que les gains soient médiocres.
Avec l’IA, le risque est encore plus fort, parce que la technologie est bluffante. Elle donne l’illusion que « ça marche ». Un agent qui enchaîne des tâches, des mails qui partent tout seuls, des comptes-rendus qui se génèrent automatiquement… L’équipe est impressionnée, la direction rassurée, les slides sont magnifiques et produits plus rapidement que jamais.
Sauf que si le processus sous-jacent est mal pensé, non aligné avec la stratégie, construit sur de vieilles habitudes ou de vieux compromis politiques, ce que vous avez fait, c’est industrialiser vos compromis.
Un exemple très concret : dans une grande organisation où j’ai travaillé, on avait un processus de validation
de projets SI avec 4 niveaux de signature. 4. Les gens perdaient des semaines à courir après des visas, mais tout le monde trouvait ça “normal”, « pour sécuriser ». Quand certains ont commencé à proposer d’automatiser les circuits de validation, ma question a été simple : de quel(s) niveau(x) a-t-on réellement besoin pour sécuriser ?
Est-ce que c’est sain de valider plus vite un processus déjà absurde ?
L’IA agentique, bien utilisée, peut orchestrer tout ce petit monde sans effort. Mal utilisée, elle devient un accélérateur de bureaucratie.
Les dirigeants commencent à le comprendre
Ce sujet commence à émerger au niveau des comités de direction. Un élément intéressant : une étude récente de Deloitte sur l’IA agentique montre que cette nouvelle vague pousse près des deux tiers des dirigeants interrogés
à réexaminer leur modèle économique. Ils ne parlent pas juste de rajouter un outil, mais de repenser les workflows et les processus à la racine.
La référence est publique et mérite d’être lue avec attention :
Deloitte survey examines AI readiness & agentic AI success
C’est là que le sujet devient intéressant : quand on arrête de voir l’IA comme une “couche magique” et qu’on l’utilise comme un prétexte – ou un levier – pour rouvrir des chantiers structurels qu’on repousse depuis dix ans.
La vraie question n’est pas “qu’est-ce qu’on automatise ?”
Sur le terrain, les questions que j’entends sont toujours techniques :
- « Quel outil d’IA choisir ? »
- « On prend Copilot, ChatGPT, un modèle open source ? »
- « On part sur des agents autonomes ? »
Ce ne sont pas les bonnes premières questions.
Les vraies questions sont beaucoup plus inconfortables :
- Ce processus a-t-il encore un sens dans le modèle d’affaires que nous visons ?
- Si on repartait de zéro aujourd’hui, le referait-on comme ça ?
- Qu’est-ce qui dans ce processus existe uniquement pour rassurer, pour maintenir un pouvoir local, ou parce qu’on a toujours fait comme ça ?
L’IA devrait vous obliger à poser ces questions-là. Si elle ne le fait pas, vous êtes juste en train de faire de l’informatique de plus.
On ne “branche” pas l’IA sur un processus, on redessine le flux de valeur
Quand je travaillais sur les démarches BPM dans les années 2000, on commençait par cartographier les processus, identifier les vraies sources de valeur, éliminer les gaspillages, simplifier, standardiser.
Ensuite seulement, on automatisait.
Avec l’IA, il faut revenir à cette discipline, mais à un niveau supérieur.
Dit autrement : arrêtez de vous demander « où mettre un agent ? » et commencez par :
- Quel résultat métier voulons-nous produire, idéalement ?
- Quel serait le flux minimal d’actions pour atteindre ce résultat ?
- Quelles parties relèvent du jugement humain, de l’éthique, de la relation ?
- Quelles parties sont mécaniques, répétitives, calculatoires, orchestrables par IA ?
Une fois que ce travail est fait honnêtement, la question de l’IA devient claire : elle n’est plus “branchée” sur votre processus actuel, c’est votre processus qui est reconstruit en tirant parti de l’IA.
Je vois trop d’entreprises qui veulent des agents IA sans avoir clarifié qui fait quoi, pourquoi, dans quel ordre.
C’est un peu comme installer un robot dans une usine dont on n’a jamais vraiment réfléchi à la chaîne de production. Le robot va bien bouger, mais pas forcément dans la bonne direction.
Un autre piège : croire que l’IA va compenser un manque de clarté métier
Je le dis souvent de manière un peu abrupte dans certaines réunions : l’IA ne va pas faire le travail de réflexion à votre place. Pas plus que l’informatique ou la digitalisation ne l’ont fait dans les années 90-2010
Si vos règles métier sont floues, si vos priorités stratégiques oscillent tous les trimestres, si vos processus sont un empilement de dérogations et d’exceptions, vous pouvez toujours rêver d’“agents intelligents” : ils refléteront juste ce flou.
Je l’ai vu chez des data analysts expérimentés : au lieu de préparer les données proprement, de choisir les bonnes variables, de faire l’effort de compréhension, ils balancent tout dans un modèle gigantesque en espérant que « l’IA trouvera bien quelque chose ». C’est paresseux, coûteux, et ça donne souvent des résultats ingérables.
Avec les processus, on observe la même démission intellectuelle : « On mettra de l’IA, ça optimisera. »
Non. Si vous ne savez pas ce qu’est un bon processus pour vous, l’IA ne le saura pas non plus.
Se servir de l’IA comme d’un révélateur, pas comme d’un cache-misère
L’IA est un révélateur brutal.
Elle rend visibles vos incohérences : données éparpillées, règles contradictoires,
responsabilités floues, reporting inutile.
Elle force les questions qu’on évite depuis longtemps.
Dans certains accompagnements, je propose une approche volontairement simple :
- Choisir un processus à fort enjeu (pas un petit gadget marketing pour “tester l’IA”).
- Écrire noir sur blanc à quoi ressemble la version idéale de ce processus
dans 3 ans, en oubliant les contraintes actuelles. - Identifier ligne par ligne ce qui nécessite absolument un humain
(jugement, arbitrage, relation, responsabilité),
et ce qui peut être confié à des IA (collecte, recherche, pré-analyse, génération de variantes, orchestration). - Mesurer le delta entre aujourd’hui et ce design cible.
L’IA arrive à la fin, comme moyen pour converger vers cette cible,
pas comme point de départ d’un projet.
Pourquoi je considère que c’est un sujet “de direction”, pas d’outillage
Je ne suis pas franchement impressionné quand on me présente un “projet IA” qui dépend uniquement d’un choix d’outil. J’ai été DSI, j’ai géré des transformations entières, j’ai vu trop de fois la même erreur : confier un enjeu stratégique à un choix de technologie.
L’IA touche à vos métiers, à vos équipes, à vos modèles mentaux, à votre culture de décision.
Ça ne se délègue pas à un POC technique.
Le vrai sujet, pour un dirigeant aujourd’hui, n’est pas : « Comment mettre de l’IA dans nos processus ? »
mais plutôt :
- « Quel type d’entreprise voulons-nous être dans 5 à 10 ans dans un monde massivement IA ? »
- « À quoi ressemble notre manière de travailler si l’IA est partout, tout le temps ? »
- « Qu’est-ce qu’on simplifie, qu’est-ce qu’on supprime, qu’est-ce qu’on renforce ? »
Et ensuite seulement :
« Quels processus redessiner en premier pour aller dans cette direction ? »
Ce que j’ai mis en place pour éviter ce piège dans mes propres activités
Je crois beaucoup au fait de prouver par l’exemple.
Quand nous avons co-développé ATLAS avec le Groupe SAVEN – notre moteur industriel de création de dispositifs pédagogiques – nous aurions pu nous contenter de “brancher de l’IA” sur notre ancien mode de création de formation. Nous avons fait exactement l’inverse.
Nous sommes repartis de la question de fond :
« Comment doit fonctionner un processus de création de formations digitales pour produire de la valeur à grande échelle, dans toutes les langues, tout en restant exigeant sur le fond ? »
C’est ce qui a conduit à revoir complètement la chaîne : du référentiel de compétences jusqu’au programme personnalisé de révision, en passant par les séquences, les activités, les formats (vidéos, quiz, cas pratiques, IA tutorielle…).
L’IA n’est pas un “plus” ajouté à la fin ; elle est intégrée dans un processus reconçu pour elle.
Résultat : ATLAS ne se contente pas d’accélérer la création et la mise en ligne de dispositifs de formation, il permet à Skills4All de penser le Skills@Scale sérieusement, pas comme un slogan marketing.
On ne fait pas juste “plus vite la même chose”, on délivre des parcours que nous ne pouvions tout simplement pas produire auparavant.
Et maintenant, très concrètement : que faites-vous de vos processus ?
Je vais être direct : si votre feuille de route IA se résume à “intégrer Copilot” et “lancer un ou deux POC agents”,
vous passez complètement à côté de l’enjeu.
Choisissez un processus clé. Pas le plus simple. Pas le moins risqué. Celui qui concentre des irritants connus, des lenteurs, des doublons, des souffrances silencieuses.
Mettez autour de la table ceux qui le vivent, vraiment. Reposez la question du “pourquoi”. Tracez le flux cible, en assumant que l’IA existe, est disponible, fiable, et qu’elle peut faire 80 % du travail répétitif.
Ensuite seulement, demandez-vous comment l’IA, les agents, l’automatisation, le no-code, etc. peuvent soutenir cette nouvelle façon de travailler.
Si l’exercice est fait honnêtement, vous verrez que le problème n’est pas de trouver où mettre de l’IA.
Le vrai problème devient : avez-vous le courage de supprimer ce qui doit l’être, de simplifier ce qui doit l’être, et de former vos équipes à ces nouveaux gestes métier ?
Honnêtement c’est une démarche connue depuis 30 ans en informatique.
Pourquoi je me permets d’être aussi tranché sur ce sujet
J’ai passé plus de 25 ans à l’intérieur des organisations, comme responsable informatique, DSI, responsable de la digitalisation d’un grand groupe, consultant en transformation, puis dirigeant de mes propres structures.
J’ai vu des projets réussir brillamment. J’en ai vu s’écraser. Les seconds avaient presque toujours un point commun : on avait essayé de plaquer une technologie sur un processus qu’on n’avait jamais osé remettre en cause.
Aujourd’hui, avec Skills4All, BestCertifs et le Groupe SAVEN, je travaille au quotidien sur les compétences digitales, le BPM, l’IA, l’automatisation, les architectures SI.
La vraie question, au fond, est simple : est-ce que vous voulez une organisation “comme avant, mais avec de l’IA”,
ou est-ce que vous acceptez de vous servir de l’IA pour refaire sérieusement le travail de fond que vous repoussez depuis des années ?
