L'IA ne transformera pas votre entreprise tant qu'elle ne transformera pas le pouvoir d'agir

Circuit de décision : l'IA change les termes du choix des dirigeants

Depuis plus de trente ans, la transformation numérique des entreprises poursuit une même ambition : mieux voir. Les premiers ERP ont permis de consolider les données. Les outils décisionnels et les tableaux de bord ont ensuite offert une vision toujours plus fine de l'activité. Les directions financières, le contrôle de gestion, les directions qualité ou les responsables des risques disposent aujourd'hui d'informations qu'aucune génération de dirigeants n'avait eues auparavant. Cette évolution a incontestablement amélioré le pilotage des organisations. Elle a également prolongé une logique déjà ancienne : celle d'une organisation dans laquelle l'information remonte vers les niveaux où les décisions sont prises. Pendant plusieurs décennies, ce modèle a fait ses preuves. Plus les directions disposaient d'informations consolidées, plus elles pouvaient piloter efficacement l'ensemble de l'entreprise. L'intelligence artificielle change cependant la nature du problème. Pour la première fois, la technologie ne permet plus seulement de mieux informer les centres de décision. Elle permet également d'éclairer directement les décisions prises au plus près de l'action. Dès lors, une question nouvelle apparaît : faut-il continuer à faire remonter les décisions vers l'information... ou faire redescendre la capacité de décider là où l'information naît ?

La valeur ne se crée pas dans les tableaux de bord

Elle se crée dans les ateliers, les magasins, les chantiers, les centres de maintenance, les agences, les entrepôts ou les services clients. Autrement dit, là où les collaborateurs sont quotidiennement confrontés à la réalité.

J'écrivais déjà en 2021 (1) que donner davantage de pouvoir d'agir aux équipes de terrain constituait un levier majeur de performance. L'intelligence artificielle ne remet pas cette conviction en question ; elle lui donne aujourd'hui une portée nouvelle. Car la véritable révolution ne consiste pas à mieux informer les dirigeants. Elle consiste à rendre possible une décision de meilleure qualité au plus près de l'action. Cette idée conduit à une lecture différente de la révolution numérique. La première vague de digitalisation a déplacé le lieu où l'information était disponible. La prochaine déplacera le lieu où les décisions pourront être prises. Voilà probablement le véritable enjeu de l'intelligence artificielle.

Dans de nombreuses entreprises, les collaborateurs expriment une même frustration : « Nous savons ce qu'il faudrait faire, mais nous n'avons pas la main. » Cette phrase mérite qu'on s'y arrête. Elle ne traduit ni un manque de motivation, ni un déficit de compétences, ni un problème d'engagement. Elle révèle une caractéristique de nos organisations : au fil des années, le pouvoir de décider s'est progressivement concentré vers les niveaux supérieurs de la hiérarchie. L'intelligence artificielle offre aujourd'hui une occasion rare d'inverser cette dynamique.

Encore faut-il répondre à une question essentielle : voulons-nous utiliser l'IA pour mieux contrôler... ou pour permettre d'agir ?

Savoir et pouvoir d'agir : des philosophies du management radicalement différentes

Les chercheurs et praticiens qui travaillent depuis plusieurs années sur l'intelligence artificielle aboutissent d'ailleurs à une conclusion remarquablement convergente. Pour Thomas H. Davenport (2), spécialiste de la décision fondée sur les données, la valeur de l'IA ne réside pas uniquement dans sa capacité à produire de meilleurs diagnostics, mais dans la rapidité avec laquelle ces diagnostics peuvent être transformés en décisions. Marco Iansiti (2) montre, à travers ses travaux sur les organisations numériques, que les entreprises les plus performantes sont celles qui rapprochent les capacités algorithmiques du lieu où se déroule effectivement l'action plutôt que de les concentrer dans quelques centres de décision. De son côté, Mariya Yao (2) insiste sur le fait que l'IA produit sa pleine valeur lorsqu'elle assiste directement les professionnels dans leur activité quotidienne plutôt que lorsqu'elle devient un simple outil de reporting destiné aux échelons supérieurs. Ces travaux convergent vers une même idée. Une IA qui informe uniquement le sommet de l'organisation renforce le contrôle. Une IA qui éclaire directement l'action du terrain renforce la responsabilité. Ce n'est pas la même entreprise. Ce n'est pas le même management.

Et, très probablement, ce ne sera pas la même performance.

Prenons un exemple concret

Un technicien de maintenance détecte une vibration inhabituelle sur une machine.

Dans un fonctionnement classique, il signale l'anomalie, remplit un formulaire, transmet l'information et attend un diagnostic. Pendant ce temps, la machine continue parfois de fonctionner alors même que le technicien pressent l'origine probable du problème sans disposer de l'autorisation nécessaire pour intervenir.

Imaginons maintenant la même situation dans une organisation ayant conçu l'IA comme un outil de responsabilisation. Le technicien photographie l'équipement, décrit le symptôme, puis l'application estime immédiatement une probabilité de défaillance. Cette probabilité est comparée à un seuil d'intervention défini à l'avance. Si le risque reste inférieur au seuil, l'équipe intervient immédiatement. S'il dépasse ce seuil, une procédure d'escalade est automatiquement déclenchée.

Ce qui transforme réellement la situation n'est pas la sophistication de l'algorithme. C'est le fait que l'organisation ait explicitement autorisé les équipes à agir dans un périmètre clairement défini.

L'intelligence artificielle ne remplace pas le discernement humain.Elle le renforce. Elle devient un tuteur du jugement plutôt qu'un superviseur supplémentaire. Cette évolution conduit naturellement à réinterroger le rôle de la hiérarchie.

Le fonctionnement pyramidal classique repose sur une hypothèse rarement formulée mais profondément ancrée dans nos organisations : plus on monte dans la hiérarchie, meilleure devient la décision. Pourquoi ? Parce que le niveau supérieur est supposé disposer d'une vision plus large, arbitrer entre davantage d'intérêts, accéder à une information plus complète et mieux représenter l'intérêt général de l'entreprise. Cette logique a longtemps été pertinente. Lorsque les informations circulaient lentement, il était rationnel de concentrer les décisions là où elles pouvaient être consolidées. Mais cette hypothèse devient progressivement moins robuste. Les données sont aujourd'hui accessibles presque instantanément, tandis que les situations opérationnelles évoluent de plus en plus vite. La qualité d'une décision dépend alors moins de la quantité d'informations détenues que de la proximité avec la situation réelle au moment où elle se produit.

Plus on sait, moins on fait

Cette évolution révèle un autre paradoxe. Plus un responsable progresse dans la hiérarchie, plus son champ de responsabilité s'élargit.

Il supervise davantage d'activités, pilote davantage d'indicateurs, participe à davantage de réunions et arbitre davantage de sujets transverses. En contrepartie, son exposition directe au travail réel diminue mécaniquement. Le technicien voit une machine. Le responsable d'atelier voit plusieurs machines. Le directeur de production voit plusieurs ateliers. Le directeur industriel voit plusieurs usines. Chaque niveau apporte une vision plus globale. Mais chaque niveau s'éloigne progressivement de la réalité concrète dans laquelle les décisions devront pourtant être appliquées.

Il ne s'agit pas d'une faiblesse individuelle. C'est une propriété structurelle de toute organisation hiérarchique. Elle explique pourquoi les équipes de terrain détectent souvent les anomalies avant les niveaux supérieurs. Elle explique aussi pourquoi les organisations les plus performantes cherchent aujourd'hui à rapprocher le pouvoir de décider de ceux qui sont au contact direct du réel.

Certaines directions redoutent encore qu'en accordant davantage d'autonomie elles perdent le contrôle. L'expérience montre pourtant l'inverse. Lorsque les informations sont disponibles immédiatement, que les règles de décision sont explicites et que les limites d'intervention sont connues de tous, les équipes réagissent plus vite, les erreurs sont détectées plus tôt, les coûts diminuent et l'engagement progresse. Cette évolution transforme également le métier de manager.

Le manager n'est plus celui qui valide chacune des décisions. Il devient celui qui construit les conditions permettant aux autres de décider correctement. Son rôle évolue profondément. Il définit les frontières de l'autonomie. Il garantit le cadre. Il accompagne le discernement. Il régule les situations exceptionnelles. Autrement dit, il cesse progressivement d'être un guichet de validation pour devenir un architecte de l'autonomie.

Comment engager cette transformation ?

• Elle commence par la co-conception des outils avec les équipes de terrain. Les applications ne peuvent plus être imaginées exclusivement depuis les sièges sociaux. Elles doivent être testées dans les situations réelles puis améliorées en continu.

• Elle suppose ensuite de définir explicitement les frontières de l'autonomie. Il ne suffit pas d'affirmer que chacun est autonome. Il faut préciser les situations dans lesquelles les équipes peuvent décider seules et celles qui nécessitent une escalade. L'autonomie n'est pas une déclaration d'intention ; c'est un périmètre clairement défini.

• Enfin, cette évolution impose de former les managers à leur nouveau rôle. Lorsqu'une part importante des décisions courantes est prise directement par les équipes, les managers disposent enfin du temps nécessaire pour accompagner leurs collaborateurs, développer leurs compétences et améliorer durablement le fonctionnement collectif.

Au fond, la responsabilisation numérique ne constitue pas seulement une évolution technologique.

Elle repose sur une certaine idée du travail. Reconnaître l'intelligence de ceux qui réalisent effectivement le travail, c'est leur donner les moyens d'agir lorsque leur jugement est pertinent.

L'intelligence artificielle produira sans doute des gains importants de productivité. Mais sa contribution la plus profonde sera peut-être ailleurs. Chaque révolution numérique a déplacé le lieu où l'information était disponible. La prochaine révolution déplacera le lieu où la décision pourra être prise. Les entreprises les plus performantes de demain ne seront probablement pas celles qui disposeront de l'IA la plus sophistiquée. Elles seront celles qui auront eu le courage de rapprocher durablement le pouvoir de décider de ceux qui sont les plus proches du réel. Pendant trente ans, le numérique a surtout fait remonter l'information vers les décideurs. L'IA pourrait inaugurer le mouvement inverse : faire redescendre une partie des décisions vers ceux qui détiennent déjà l'information ;)

(1) J'avais déjà défendu cette idée dans mon article « Empowerment : 5 raisons de responsabiliser… » publié en juillet 2021. L'intelligence artificielle ne change pas cette conviction ; elle lui donne aujourd'hui des moyens nouveaux.

(2) Davenport, T. H., & Miller, S. (2022). Working with AI: Real Stories of Human-Machine Collaboration. MIT Press.

Iansiti, M., & Lakhani, K. R. (2020). Competing in the Age of AI: Strategy and Leadership When Algorithms and Networks Run the World. Harvard Business Review Press.

Mollick, E. (2024). Co-Intelligence: Living and Working with AI. Portfolio / Penguin Random House.

Yao, M., Zhou, A., & Jia, M. (2018). Applied Artificial Intelligence: A Handbook for Business Leaders. Topbots.

Ces travaux convergent vers une même idée : une IA qui informe uniquement le sommet de l'organisation renforce le contrôle ; une IA qui éclaire directement l'action du terrain renforce la responsabilité.