Le désapprentissage managérial

Erwan Hernot
1 janv. 2026
5 min de lecture

Point d'interrogation symbolisant le désapprentissage mmanagérial — Désapprendre devient aussi important qu'apprendre

Pourquoi ce qui a fait réussir hier peut bloquer aujourd’hui

Les managers expérimentés sont souvent ceux qui souffrent le plus face aux transformations actuelles. Ce paradoxe n’est pas lié à un manque d’engagement ou de compétence. Il s’explique par le fait qu’ils s’appuient sur des savoir-faire qui ont longtemps été valorisés et récompensés. Décider vite, avoir les réponses, contrôler l’exécution, maîtriser les détails ont constitué pendant des années des marqueurs de professionnalisme et d’efficacité. Dans des environnements stables, hiérarchiques et relativement prévisibles, ces qualités permettaient d’avancer vite, de sécuriser les résultats et de rassurer les équipes.

Sauf que le contexte a profondément changé. Les organisations sont devenues plus interconnectées, plus incertaines, plus dépendantes d’écosystèmes externes qui sont désormais augmentées par l’intelligence artificielle. Dans ces systèmes complexes, les réflexes d’hier peuvent se transformer en freins. Décider trop vite empêche l’exploration. Avoir toujours la réponse bloque l’intelligence collective. Contrôler excessivement crée de la dépendance. S’enfermer dans la maîtrise des détails empêche de prendre de la hauteur. Le véritable enjeu n’est donc pas d’apprendre encore plus, mais d’accepter de désapprendre certaines postures devenues contre-productives. Tel est l'objet de ce papier.

Ce qu’est le désapprentissage managérial

Désapprendre ne signifie ni oublier son expérience ni renier ce que l’on a construit. Il s’agit plutôt d’un travail conscient sur ses automatismes. Désapprendre, c’est accepter de suspendre ses réflexes d’expert, de questionner ses évidences et d’admettre que l’on ne sait pas toujours immédiatement quoi faire. Il reste que ce processus est profondément inconfortable, car il touche à l’identité professionnelle. Ce qui est remis en cause, ce ne sont pas seulement des techniques, mais ce qui a fondé la légitimité du manager pendant des années.

Les travaux de Jean Piaget (1) ont longtemps ancré l’idée que l’apprentissage était un empilement progressif de savoirs. Dans cette logique, progresser signifie toujours : ajouter. Or le désapprentissage managérial introduit une rupture. Il suppose de mettre en concurrence ses propres idées, méthodes et stratégies, puis d’accepter d’en abandonner certaines. Cette concurrence interne est difficile car elle est vécue comme une perte. Renoncer à une façon de faire qui a fonctionné, c’est accepter de faire le deuil d’un acquis, parfois même d’un bénéfice secondaire. Par exemple, certaines postures permettent de se plaindre, de se positionner en victime ou en héros. Abandonner ces postures, c’est aussi renoncer à ces avantages psychologiques, même s’ils sont contre-productifs.

Les neurosciences (2) montrent que nos apprentissages modèlent durablement le cerveau. Les stratégies cognitives acquises deviennent des chemins neuronaux privilégiés. Les inhiber demande un effort réel. C’est pour cela que désapprendre est plus difficile qu’apprendre. Il faut lutter contre ses propres habitudes mentales, contre des réflexes devenus automatiques et largement inconscients.

Dans ce contexte, l’intelligence artificielle peut jouer un rôle déterminant. Non pas comme un prescripteur de bonnes pratiques, mais comme un miroir réflexif. En analysant nos décisions, nos formulations, nos schémas récurrents, l’IA rend visibles nos routines. Elle met en lumière nos biais, nos angles morts, nos zones de confort. Elle agit comme un déclencheur de prise de conscience, là où l’introspection seule atteint rapidement ses limites.

Trois situations emblématiques

Dans de nombreuses organisations, on observe d’abord le réflexe de solution.

Un manager reçoit un problème et propose immédiatement une réponse. Ce comportement est souvent perçu comme une preuve de compétence. Pourtant, en s’appuyant sur l’IA pour analyser ses interactions, ce manager réalise que son empressement empêche ses collaborateurs de réfléchir par eux-mêmes. Il comprend que son expertise, pourtant solide, bloque la montée en compétence de l’équipe. Il décide alors de tester une autre posture. Au lieu de répondre, il pose des questions, reformule, laisse des silences. Peu à peu, il observe l’émergence d’idées qu’il n’aurait jamais produites seul.
Un chef de projet, quant à lui, a construit sa réputation sur un contrôle rigoureux. Il vérifie tout, relit chaque livrable, anticipe chaque dérive. L’IA lui permet de visualiser l’impact réel de cette pratique. Il découvre que son contrôle permanent crée des goulots d’étranglement et ralentit les décisions. Surtout, il prend conscience que ce besoin de contrôle est lié à sa propre anxiété face à l’incertitude. En acceptant progressivement de lâcher prise sur certains sujets, il voit ses collaborateurs gagner en responsabilité et en engagement.
Une manager experte, enfin, intervient sans cesse pour corriger ses équipes. Ses remarques sont justes, pertinentes, souvent très utiles sur le fond. Pourtant, l’analyse assistée par l’IA (3) montre que ses interventions fréquentes réduisent l’autonomie de ses collaborateurs. Ils attendent son validation avant d’agir. Elle comprend que son expertise est devenue une barrière invisible. Elle apprend alors à retenir volontairement ses conseils, à laisser les équipes expérimenter, parfois se tromper, pour construire leur propre jugement.

Un processus de désapprentissage en trois temps

Le premier temps consiste à identifier ses routines dominantes. Avec l’aide de l’IA, le manager peut analyser ses décisions récurrentes, ses phrases types, ses réactions sous pression. Il s’agit de rendre visibles des automatismes qui, jusque-là, fonctionnaient en arrière-plan. Cette prise de conscience est déjà un acte de désapprentissage.
Le deuxième temps repose sur l’expérimentation volontaire de contre-comportements. Le manager choisit délibérément une posture différente. Il pose une question au lieu de donner une réponse. Il explicite une incertitude au lieu de masquer son doute. Il diffère une décision au lieu de trancher immédiatement. Ces micro-déplacements créent de nouveaux repères et ouvrent des espaces de réflexion collective.
Le troisième temps consiste à stabiliser ces nouvelles pratiques par la réflexion. Après chaque expérimentation, le manager analyse ce que cela a produit, ce qu’il a ressenti, ce que l’équipe a fait différemment. Ce travail réflexif transforme l’essai en apprentissage durable. L’IA peut ici jouer un rôle de carnet de bord cognitif, en structurant les retours d’expérience et en aidant à repérer les évolutions dans le temps.

Le management de demain ne reposera pas sur une accumulation infinie de compétences. Il reposera sur une sélection plus consciente de celles que l’on continue d’utiliser. L’intelligence artificielle n’impose pas le désapprentissage. Elle ne dicte pas ce qu’il faut abandonner. Elle aide à rendre visibles des mécanismes que nous ne voyions plus.

Le manager qui accepte de désapprendre ne perd pas en légitimité. Il change la nature de celle-ci. Il passe d’une légitimité fondée sur la maîtrise et le contrôle à une légitimité fondée sur la capacité à créer les conditions de l’intelligence collective. Dans un monde complexe, ce déplacement n’est plus un luxe. C’est une compétence stratégique.

(1) Jean Piaget – La psychologie de l’intelligence, 1947. Même si Piaget ne parle pas d’« empilement » au sens naïf du terme, son modèle a été largement interprété — notamment dans les systèmes éducatifs et managériaux — comme une logique de progression cumulative, où apprendre consiste principalement à ajouter des structures cognitives plus élaborées aux précédentes. C’est cette lecture dominante qui a contribué à sous-estimer la difficulté et l’importance du désapprentissage.

(2) Stanislas Dehaene – Apprendre ! Les talents du cerveau, le défi des machines, 2018.

Dehaene y explique que :

les apprentissages durables modifient la structure et l’efficacité des réseaux neuronaux,
les circuits fréquemment activés deviennent dominants (principe de plasticité synaptique),
inhiber une stratégie acquise demande un effort cognitif supérieur à l’acquisition d’une nouvelle information.

Il insiste notamment sur le rôle du contrôle inhibiteur, fonction exécutive coûteuse sur le plan cognitif, indispensable pour empêcher le cerveau d’activer automatiquement les solutions familières. Cette idée soutient directement l’affirmation selon laquelle désapprendre est plus difficile qu’apprendre, car il ne s’agit pas d’ajouter un chemin, mais d’empêcher l’activation d’un chemin existant, rapide et efficace.

(3) Dans cet article, l’IA agit comme :