Leadership et l’IA : ce qui ne change pas
Par Sophie Makonnen
L’intelligence artificielle (IA) fait désormais partie de notre quotidien. Depuis 2022, les outils d’IA générative ont rendu la rédaction de documents, l’organisation des idées et la synthèse de l’information rapides et courantes. Les discussions portant surtout sur la manière de bien les utiliser, de formuler des requêtes efficaces et de réfléchir à leur impact sur le milieu de travail.
Pour les personnes qui dirigent une équipe, toutefois, les questions se situent peut-être ailleurs.
La question centrale pour les responsables d’équipe n’est pas la rapidité avec laquelle l’IA peut produire des résultats. C’est plutôt la capacité de juger avec justesse la qualité et la pertinence de ce qu’elle génère. Comment cela affecte-t-il les résultats dont nous sommes responsables en tant que leaders ? La réponse réside dans une compréhension claire des capacités et des limites de l’outil. L’IA générative ne peut pas, sans un contexte adéquat, évaluer ce qui est véritablement important dans une situation donnée, ce qui nécessite une analyse profonde ou ce qui peut être relégué au second plan. Cette tâche incombe à la personne qui exécute la tâche et, pour un dirigeant, à s’assurer que l’équipe comprend bien cette distinction.
La bonne nouvelle : l’IA peut accomplir beaucoup. Ce qui est confirmé : réfléchir demeure de notre ressort.
Le mur de l’EI
Une étude récente menée par des chercheurs et chercheuses de la Harvard Business School et de l’Université Stanford, réalisée au sein d’une grande entreprise mondiale, a examiné si l’IA générative pouvait aider des personnes qui n’occupent pas un rôle spécialisé à accomplir ce travail au même niveau que celles qui l’exercent quotidiennement.
Les résultats sont clairs sur un point : l’IA agit comme un puissant facteur d’égalisation lorsque le travail consiste à formuler des idées, esquisser un plan ou structurer un concept. Tous niveaux de compétence et parcours confondus, les personnes ayant accès à l’IA ont produit des résultats comparables à cette étape.
Mais lorsque le travail passait à l’exécution concrète, rédiger, construire une argumentation, exercer un jugement sur ce qu’il faut inclure ou retrancher, l’écart émerge. Les personnes possédant une expertise dans le domaine utilisaient l’A pour accélérer leur travail. Celles qui n’en avaient pas l’utilisaient avec assurance, mais produisaient des résultats plus faibles, souvent sans s’en rendre compte. Elles supprimaient justement les éléments qui rendaient le travail efficace, parce qu’elles ne savaient pas à quoi ces éléments servaient.
Les chercheurs et chercheuses ont nommé ce phénomène le « mur de l’IA générative » : le moment où l’IA ne peut plus compenser l’écart entre l’expérience d’une personne et les exigences réelles du travail. Les tâches conceptuelles se prêtent plus facilement à l’appui de l’IA. Les tâches d’exécution, celles qui exigent un jugement ancré dans l’expérience, beaucoup moins.
Avant de lire cet article et de découvrir ce terme, je décrivais déjà quelque chose de semblable comme une illusion de l’A. En effet, l’IA peut donner l’impression que le travail est solide simplement parce qu’il paraît structuré et soigné. Pourtant, à lecture attentive, il est souvent générique et creux, habillé de mots à la mode et d’une mise en forme impeccable. On continue de lire en attendant que l’idée arrive. Elle n’arrive pas. La lecture de cette recherche et la découverte de l’expression « Mur de l’IA » a eu quelque chose de rassurant pour moi: je n’étais pas la seule personne à remettre en question la qualité et la pertinence de ce qui était produit.
En revenant à mon propre univers, que signifie cette réalité pour les dirigeant·e·s lorsque les équipes peuvent produire davantage, plus rapidement, et parfois avec plus de finition qu’auparavant ? Lorsque le volume augmente, mais que la profondeur ne suit pas, quel est le rôle du leader?
Ce que cela signifie pour le leadership
Ce que je retiens de cette publication, la principale leçon de cette recherche ne porte pas d’abord sur la technologie. Elle porte sur le jugement.
Au cours des quatre dernières années, nous avons observé que, même si l’IA générative peut faciliter la réflexion, ébaucher des idées et accélérer les premières étapes du travail, elle ne peut pas remplacer l’analyse contextuelle. On peut nourrir l’IA avec des informations de base et des éléments de contexte, mais c’est l’expérience, les connaissances dans un domaine spécifique et la compréhension des conséquences qui permettent d’évaluer ce qui est pertinent. L’outil en lui-même ne peut pas effectuer ce jugement.
En pratique, le leadership consiste souvent à décider quels éléments méritent l’attention et lesquels n’en méritent pas. Cela nécessite une capacité à distinguer les idées séduisantes de celles qui sont véritablement réalisables dans une situation donnée. L’IA peut générer rapidement des options. Cependant, lorsqu’il s’agit de déterminer lesquelles ont du sens dans la réalité d’une organisation, d’une équipe ou d’un projet, rien ne remplace encore le jugement qui vient du fait d’être immergé dans ce contexte.
Le « mur de l’IA » met justement en évidence cette limite. Les outils peuvent aider à amorcer le travail, mais ils ne remplacent pas la compréhension qui se développe au fil des années de pratique et d’exposition à des situations complexes. Et dans des environnements complexes, souvent traversés par des dynamiques politiques, cette compréhension est rarement visible dans un document. Elle réside dans les personnes qui ont traversé ces situations et appris à s’y orienter.
Dans ce sens, maîtriser les requêtes n'est pas la vraie compétence. Il consiste à comprendre suffisamment son contexte pour lui donner des orientations précises, comme on le ferait avec un·e collègue compétent·e mais encore peu expérimenté·e. La qualité de ce que produit l’IA dépend de la clarté des questions posées, des contraintes que l’on établit et du discernement exercé au moment d’examiner les résultats.
Cela signifie aussi savoir quand ne pas déléguer à l’outil. Certaines décisions, certaines conversations et certaines évaluations d’une situation exigent votre présence entière et l’ensemble de votre compréhension accumulée. Aucune requête ne peut capturer cela.
L’IA peut accélérer le travail. Le leadership exige toujours du discernement.
Et ce discernement, façonné par l’expérience et la réflexion, demeure (du moins pour l’instant) quelque chose qu’aucun outil ne peut remplacer.
Diriger lorsque l’IA fait partie du paysage
L’idée du « mur de l’IA » met en lumière une limite que de nombreux·ses professionnel·le·s expérimenté·e·s reconnaissent déjà.
La différence ne tient pas à l’accès à la technologie. Elle tient à la capacité de reconnaître ce qui renforce un argument, ce qui l’affaiblit et ce qui peut manquer entièrement. Ce type de jugement se développe avec le temps, à travers l’expérience du sujet, du contexte et des conséquences des décisions. Il se construit aussi à travers l’échec, en ayant pris une décision qui n’a pas donné les résultats attendus et en comprenant pourquoi.
Du point de vue du leadership, cela entraîne quelques implications pratiques.
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L’IA génère rapidement des idées, mais les leaders ne devraient pas considérer la première réponse comme définitive. La valeur vient du fait de questionner, d’affiner et de tester ce qui émerge. Demandez-vous : cela reflète-t-il ma connaissance de la situation ? Si ce n’est pas le cas, reprenez le travail.
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L’IA fonctionne à partir des modèles et des régularités, alors que les leaders agissent dans un contexte. Des facteurs tels que la culture d’entreprise, la dynamique entre les parties prenantes, les enjeux politiques et les conséquences à long terme nécessitent une compréhension de la situation, que seuls les leaders peuvent apporter. Plus le contexte fourni est détaillé, plus la réponse sera pertinente. Les énoncés généraux ne produisent que des généralités.
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La qualité des réponses produites par l’IA reflète souvent la qualité des questions posées. Les leaders qui réfléchissent clairement au problème qu’ils cherchent à résoudre obtiennent un appui plus utile de l’IA. Dans ce sens, formuler une requête relève moins d’une habileté technique que d’une clarté de pensée.
Une façon concrète de développer cette clarté avec l’IA consiste à construire ses questions progressivement. Commencez de manière large, puis laissez chaque réponse orienter la question suivante, plus précise. Chaque étape affine la réflexion. L’outil suit votre démarche, et non l’inverse.
Ces compétences ne sont pas récentes, mais elles sont plus indispensables que jamais dans notre contexte actuel.
Le rôle du leader n’a pas changé
L’IA a modifié la rapidité avec laquelle certains travaux peuvent être produits. Elle peut apporter des gains d’efficacité importants. En revanche, elle n’a pas changé la compétence fondamentale du leadership : savoir ce qui mérite réellement votre attention et ce qui n’en mérite pas. Tout passe par le prisme de l’expérience et du jugement. Les leaders doivent toujours trouver l’équilibre entre ce qui est urgent et ce qui est véritablement important et veiller à ce que cette distinction guide la façon dont eux et leur équipe investissent leur temps et leur attention. En réalité, l’A amplifie même le risque de perdre cette distinction.
Le leadership et l’IA ne sont pas une question de vitesse. Ce n’est pas une question de meilleures requêtes. Ce n’est pas non plus une question de familiarité avec les outils les plus récents ni de savoir quelle plateforme produit la présentation la plus soignée. Il s’agit plûtot de savoir quand appliquer l’expérience, le contexte et le jugement pour déterminer ce que le travail exige réellement et ce qu’il faudra pour bien le faire.
C’est ce que le leadership efficace a toujours exigé. L’IA n’a fait que rendre cette réalité plus visible.
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