Transformation technologique et apprentissage organisationnel : le grand décalage

Depuis une dizaine d’années, la digitalisation a constitué un enjeu pour les organisations. Elle a contraint les entreprises à engager des transformations profondes de leur modèles afin de s’adapter à de nouveaux usages, aussi bien externes — relations clients, marchés, services — qu’internes — modes de travail, outils, collaboration, pilotage. La transformation digitale s’est imposée non comme un choix, mais comme une nécessité face à un changement technologique structurant.

Avec le recul, cette transformation ne s’est pas faite d’un seul mouvement. Elle s’est déployée par paliers successifs : émergence des outils, expérimentations fragmentées, puis intégration progressive dans les processus et, plus difficilement, dans les cultures. Pour beaucoup d’organisations, ce chemin reste inachevé. Autrement dit, alors même que la vague digitale n’est pas totalement absorbée, une nouvelle rupture apparaît déjà.

L’arrivée de l’intelligence artificielle générative donne aujourd’hui le sentiment d’un nouveau basculement. Pourtant, la dynamique à l’œuvre avec l’IA rejoue largement ce que les organisations ont déjà vécu avec la digitalisation : mêmes trajectoires, mêmes résistances, mêmes illusions de rupture — avec une différence majeure toutefois : la vitesse du changement.

Acte I : « il faut s’y mettre »

De la digitalisation exploratoire aux premiers usages de l’IA

Dans la plupart des organisations, la digitalisation a commencé par une phase de prise de conscience : les usages changeaient plus vite que les structures. Il fallait tester, expérimenter, ne pas rester à l’écart.

L’intégration de l’IA débute aujourd’hui de manière très similaire. Les collaborateurs découvrent les outils, la technologie, souvent en dehors de tout cadre formel. Les premiers cas d’usage émergent rapidement : rédaction, synthèse, analyse, aide à la décision. Les directions observent, parfois inquiètes, parfois enthousiastes.

Comme pour le digital hier, les initiatives sont dispersées, les pratiques hétérogènes, les cadres encore flous et les usages majoritairement individuels. L’IA est d’abord pensée comme une augmentation ponctuelle des capacités ou un levier de productivité personnelle, rarement comme un sujet organisationnel. Pourtant, les fondations se posent déjà, souvent de manière informelle, désordonnée, les pratiques commencent à se formaliser.

Acte II : « il faut se structurer »

Du bricolage individuel à la création de valeur collective

Très vite, des limites vont apparaître — exactement comme lors des premières phases de digitalisation.

Les usages vont se diffuser, les gains devenir visibles, mais les écarts de pratiques se creuseront. En parallèle, les risques émergent : éthiques, juridiques, sécuritaires, organisationnels. L’IA ne pourra plus rester un ensemble de pratiques individuelles non coordonnées.

Vient alors le temps de la structuration : cadres d’usage, règles de gouvernance, clarification des rôles, identification de compétences clés, priorisation des cas d’usage selon la valeur créée. Comme pour le digital, l’enjeu n’est plus seulement d’expérimenter, mais de professionnaliser et de piloter. Des formes organisationnelles nouvelles se mettent en place pour piloter cette émergence.

L’IA commencera à s’intégrer dans les processus, les métiers et les outils existants. Elle deviendra un sujet stratégique, et non plus uniquement technologique.

 Acte III : « ce n’est plus un sujet à part »

Quand l’IA deviendra une compétence organisationnelle

La troisième phase, encore largement à venir pour beaucoup d’organisations dans la digitalisation, est celle où l’IA cessera d’être un projet spécifique.

À l’image de la digitalisation arrivée aujourd'hui à une certaine maturité, l’IA deviendra progressivement une compétence transversale, une grille de lecture des activités et un élément structurant des pratiques de travail. Les questions se déplaceront : de « quels outils utiliser ? » à « comment travailler avec ? », de « qui maîtrise l’IA ? » à « comment chacun l’intègre dans son métier ? », de la performance immédiate à la transformation durable du travail.

À ce stade, l’IA ne sera plus seulement une technologie. Elle deviendra un fait culturel, transformant les rapports au savoir, à l’expertise, à la décision et à l’autonomie.

 IA, digital : le même scénario, plus vite et … surement les mêmes écueils

Le parallèle entre la digitalisation et l’intelligence artificielle rappelle une leçon que les organisations connaissent déjà, mais qu’elles peinent à intégrer pleinement : aucune transformation durable ne se décrète par la technologie. Les outils peuvent accélérer et amplifier, mais ils ne transforment pas à eux seuls. La transformation se construit dans le temps, par paliers successifs, à travers des apprentissages collectifs et un travail profond sur les pratiques professionnelles et la culture managériale.

La différence majeure tient aujourd’hui au rythme. Là où la digitalisation s’est étalée sur une décennie, l’IA bouleversera les organisations en quelques années seulement. Cette accélération crée un décalage entre la promesse technologique et les effets observés sur le terrain. Les gains de productivité restent à l'heure actuelle souvent marginaux, non pas parce que l’IA échoue, mais parce que nous n'en sommes qu'à l'Acte I ! La pression est telle que l’on met la charrue avant les bœufs : transformer, ce n’est pas adopter une technologie. Transformer, c’est apprendre collectivement à travailler autrement : redéfinir les rôles, faire évoluer les pratiques, revisiter les formes de coopération et réinterroger le management sur la base de nouvelles façons de faire.

À ce titre, l’IA pose moins un défi technologique qu’un défi organisationnel et culturel. Elle oblige les organisations à choisir : continuer à pousser de la technologie, ou accepter enfin que le véritable changement commence là où l’on cesse de croire que la technologie peut transformer à notre place et que le rythme de l'organisation n'est pas celui de la technologie.