Il y a un peu plus d’un an, en mai 2025, Sergueï Brin, qui est l’un des cofondateurs de Google, disait, au détour d’une conversation lors d’un sommet sur l’intelligence artificielle, ceci : « Le management, c’est sans doute la chose la plus simple à faire avec l’IA. »

Et il expliquait ensuite à son auditoire comment est-ce qu’il avait déployé de manière assez massive des outils d’IA générative pour analyser, synthétiser un très grand nombre d’informations, de données de communication et de reporting dans son équipe, et qu’il avait d’ailleurs, sur la base de ce travail réalisé par l’IA, décidé de promouvoir une jeune ingénieure au profil plus réservé, discrète, introvertie, qui avait échappé à son attention lors des vagues de promotion précédentes.

Le management, la chose la plus facile à faire avec l’intelligence artificielle, ça ressemble à une énième bravade de la Silicon Valley. Peut-être. On pourrait aussi dire que c’est finalement l’argument commercial majeur qui est utilisé aujourd’hui par les acteurs de la tech pour vendre massivement et déployer à très grande échelle leurs outils, leurs solutions, leurs modèles, dans tous les secteurs. C’est évidemment cela.

Mais aujourd’hui, force est de constater que cette vague arrive. Elle percute un très grand nombre d’entreprises. Dans toutes les enquêtes les plus récentes, une majorité de patrons, de CEO, reconnaissent que l’IA, et en particulier l’IA générative et l’IA agentique, sont devenues des outils absolument centraux dans leur manière de travailler et dans la manière dont ils voient l’avenir dans leur organisation.

Et c’est aussi l’une des questions que je me suis posées avec deux collègues professeurs de leadership à HEC, Julien Jourdan et Catherine Tanneau : qu’est-ce qui va rester au leader si l’intelligence artificielle prend en charge une partie grandissante, ou même la plupart, des activités managériales ?

Alors, il y a quelques jours, nous vous avons demandé, à vous, auditeurs et auditrices sur LinkedIn, quelles étaient les compétences, les skills de leader qui sont indispensables à l’ère de l’intelligence artificielle. Vous avez été nombreux à répondre à notre sondage. Merci beaucoup. Et les résultats, nous les avons.

On vous proposait « Better AI Prompting », « Situational Intelligence », « Judgment and Decision Making » ou « The Acceleration of Execution ». Eh bien, vous avez été très nombreux, plus de 63 %, à choisir « Judgment and Decision Making ». Et c’est tout à fait en lien avec la thèse que je vais défendre devant vous aujourd’hui.

Oui, le jugement, le jugement critique, la capacité à prendre des décisions, la capacité à avoir du goût, à maintenir les relations humaines et leur qualité deviennent aujourd’hui des compétences absolument indispensables pour le leadership.

C’est le sujet du jour : comment apprendre en tant que dirigeant à l’heure de l’intelligence artificielle ?

Je m’appelle Emmanuel Coblence, je suis prof de leadership à HEC, et donc la thèse que je vais défendre devant vous, c’est celle que l’intelligence artificielle va absorber, absorber une part grandissante du management, et en particulier les procédures managériales. Et ce qui reste, eh bien, c’est précisément tout ce qui ne peut pas être automatisé : la dimension humaine, la dimension sociale, la dimension de l’ordre du jugement critique. Et c’est pour cela que le leadership a encore toute sa place aujourd’hui.

Alors évidemment, je vois déjà un certain nombre d’entre vous qui se disent, et vous avez raison : un professeur de leadership à HEC qui vient nous expliquer que le leadership reste très important à l’ère de l’intelligence artificielle, finalement, c’est commode, c’est pratique. Et vous avez raison.

Mais je ne vais pas défendre simplement une idée devant vous. Ce que je vais faire, c’est que je vais essayer de me baser sur un certain nombre de chiffres, un certain nombre de cas d’entreprise et sur des données qui sont désormais publiées par la recherche pour vous montrer ce qu’il reste encore aux leaders à l’ère de l’IA générative et les manières, les voies avec lesquelles on peut les développer.

Et puis, je vais aller un petit peu plus loin. Nous ne sommes pas les seuls à HEC à dire cela. Il y a des voix très diverses aujourd’hui qui se font entendre et qui, précisément, essaient de comprendre ce qu’il reste de profondément humain dans les décisions, dans les comportements, dans les actions ou dans les organisations.

Vous l’avez peut-être noté, ce n’est pas une référence qu’on mobilise habituellement dans les amphis et les salles de classe à HEC, mais le pape Léon XIV a publié une encyclique sur l’intelligence artificielle, un document intéressant que je n’utilise pas comme une autorité, mais qui dit finalement et qui porte une voix qui va vraiment dans cette même idée : ce qu’il reste d’humain à l’ère de l’intelligence artificielle.

Et donc, quand des profs de management et d’autres voix qui n’ont aucun intérêt à défendre les intérêts des organisations ou du management portent ce même message, ça mérite certainement qu’on s’y attache un petit peu.

Vous nous avez déjà envoyé un certain nombre de questions. Je vais essayer d’y répondre dans cette masterclass. N’hésitez pas à poster d’autres questions. Je pourrai y répondre en direct ou peut-être, pour certaines d’entre elles, y répondre plus tard dans le chat.

Alors, premièrement, on voudrait évoquer ce qui change avec l’IA dans le travail des dirigeants. On sait que l’IA est entrée déjà dans un certain nombre de métiers techniques, avec les procédures, les questions de qualification, et il y a beaucoup d’inquiétudes aujourd’hui, en particulier sur les entry-level jobs ou les emplois plus juniors. Est-ce que l’IA générative va percuter, si elle ne le fait pas déjà, un certain nombre de ces emplois ? C’est vrai.

Ce que notre recherche montre, c’est que l’IA change aussi très fortement la nature du travail managérial et que la probabilité, à terme, que l’IA agentique ou générative automatise un certain nombre d’activités managériales comme le contrôle de la performance, le planning, la planification, la coordination des flux, la conformité technique, la préparation des décisions, eh bien, cette probabilité, elle est extrêmement haute.

On a sollicité beaucoup d’experts ces derniers mois sur ce sujet. On a aussi, dans notre recherche, fait tourner des modèles d’IA pour comprendre quelles étaient les possibilités et les probabilités d’automatisation. Et très clairement, ces activités managériales reviennent très fortement.

Mais cela ne signifie pas que le poste de management lui-même va disparaître. D’une certaine manière, la thèse qu’on défend, c’est qu’il va se dégrouper. On aurait d’un côté une intelligence artificielle qui pourrait absorber plus fortement un sous-ensemble de tâches managériales. C’est ce qui occupait l’essentiel du temps des managers, ce qui occupe l’essentiel du temps des managers.

Mais sur le reste, sur la partie, disons, plus leadership — et je vais revenir sur cette opposition entre management et leadership — eh bien, l’IA a beaucoup moins de capacité à automatiser et à prendre en charge cette partie-là.

Cette distinction entre management et leadership, elle est ancienne, elle existe depuis longtemps. On mobilise généralement les travaux de John Kotter là-dessus. Kotter qui dit : le management, c’est tout ce qui a trait à la stabilité, à l’optimisation, à la résolution des problèmes, la planification, la prise de décision. En revanche, le leadership, c’est tout ce qui a trait à l’instabilité, le changement, la transformation, si on veut utiliser des termes plus positifs, la préparation de l’avenir à travers la vision, la motivation et la capacité à produire du sens.

Eh bien, dans notre recherche, nous avons repris cette opposition et, très clairement, il apparaît que l’intelligence créative, l’intelligence sociale, l’intelligence politique, qui sont des formes d’intelligence qui sont moins heurtées immédiatement par l’intelligence artificielle, eh bien, ces formes d’intelligence se déploient essentiellement dans les activités de leadership.

Et ça laisse un espace important qui, d’une certaine manière, fait que la différence entre les dirigeants, ceux et celles d’entre vous qui êtes des managers et des leaders, par rapport à ceux qui êtes avant tout des managers, cette différence va devenir de plus en plus visible.

Je voudrais prendre tout de suite deux exemples concrets. D’abord, premier exemple : le cas du transport maritime. On sait qu’aujourd’hui, l’IA, dans une grande entreprise de transport maritime, optimise le planning des navires et est capable de réallouer quasiment en temps réel les ressources et la manière dont elles sont affectées.

Donc, il y a des activités de coordination qui, maintenant, sont prises en charge directement par les algorithmes. En revanche, du coup, l’humain remonte d’un cran. Qu’est-ce que ça veut dire ? Ça veut dire la capacité à fixer les priorités, la capacité à arbitrer des compromis complexes ou la capacité à donner un cap dans un moment qui est extrêmement ambigu, voire inquiétant.

On connaît la situation géopolitique, les histoires dans le détroit d’Ormuz, pour ne prendre qu’un exemple récent. Eh bien, c’est tout cela qu’il reste à l’humain. Des mouvements similaires ont été observés dans d’autres secteurs, dans le secteur des vins et des spiritueux ou dans le secteur de la banque. Je ne m’étends pas là-dessus.

Je voudrais prendre un deuxième exemple qui vient d’une histoire qui a été racontée par le PDG d’IBM. Son PDG, il y a quelques mois, a confié au Wall Street Journal avoir automatisé le travail de plusieurs centaines de postes dans sa direction des ressources humaines avec un agent, un agent IA qui s’appelle AskHR et qui, d’après ce PDG, traite désormais plus de 94 % des requêtes routinières qui sont faites sur les questions de ressources humaines.

Mais ce qui est intéressant, ce n’est pas le processus, c’est le résultat. On pourrait se dire : cette automatisation a dû conduire à la suppression de centaines de postes dans son entreprise. Eh bien, ce n’est pas le cas, ou ce n’est pas encore le cas, peut-être, vous me direz, puisque le PDG raconte que son emploi total a, en fait, augmenté.

Pourquoi ? Parce que l’IA a redonné des marges d’investissement, des marges budgétaires et des ressources pour que l’entreprise les investisse ailleurs, vers de l’ingénierie, vers du marketing, vers des rôles où on a besoin d’avoir de l’humain au lieu d’exécuter des tâches qui sont routinières.

Donc, on voit ici toutes les ambiguïtés et cette phase encore très exploratoire de l’IA dans laquelle nous sommes. Toutes les entreprises n’ont pas déployé aussi massivement certaines tâches. On ne sait pas exactement encore où ça va, mais la thèse manichéenne n’est sans doute pas la bonne aujourd’hui, en tout cas pas celle d’une destruction pure et simple.

Alors, si l’IA retranche beaucoup au management, que reste-t-il d’humain ? Que reste-t-il à l’humain ? C’est la question, vous vous souvenez, que nous nous posons aujourd’hui.

Eh bien, le leadership, contrairement à l’IA, ce n’est pas l’optimisation. Et il reste au moins deux types d’intelligence que l’IA imite mal. D’abord, l’intelligence créative, j’en parlais tout à l’heure : produire des idées nouvelles, juger, évaluer la qualité de réponses nouvelles dans des situations d’ambiguïté ou d’inconfort.

Deuxièmement, l’intelligence sociale ou l’intelligence politique : être capable de lire des situations complexes, être capable de travailler avec des personnalités, des parcours, des profils qui soient variés, construire la confiance, négocier, coordonner l’action collective. C’est cela qu’il reste au moment où l’IA, sans doute, prend en charge un certain nombre de processus.

Cela, nous le retrouvons évidemment dans la recherche que nous avons menée. Et, comme je le disais, d’autres voix le portent, expliquent que les décisions sensibles ne peuvent être confiées à des systèmes qui ne connaissent pas l’empathie, qui sont dépourvus de sens critique ou, plus important encore, qui ne comprennent pas que les gens sont capables de changer et que le changement, il n’est pas celui de l’optimisation, mais celui de la transformation intérieure des dirigeants qui aspirent à faire sens de situations complexes.

Je prends un autre exemple dans un secteur qu’on n’a pas encore évoqué, celui de la pharmaceutique : Sanofi. Eh bien, le PDG de Sanofi, Paul Hudson, a raconté il y a quelques mois, dans une interview donnée au magazine de McKinsey, que désormais, pour un très grand nombre de décisions de type go ou no-go sur une nouvelle molécule, sur un essai clinique, eh bien, il confiait désormais ces décisions à l’intelligence artificielle, des décisions qui se jouent sur des centaines de millions d’euros.

Pourquoi ? Eh bien, je le cite, parce qu’il n’y a pas de carrière en jeu quand l’intelligence artificielle prend ces décisions. En revanche, il ajoutait immédiatement après que la décision, elle, appartient malgré tout aux dirigeants humains et pas à l’algorithme.

C’est un peu comme les outils de GPS dans nos véhicules : ils peuvent nous indiquer la route à suivre, mais ensuite, c’est au conducteur ou à la conductrice de décider s’ils veulent y aller ou pas. Et il concluait : c’est encore dans ces rares moments où l’on se parle qu’il y a besoin d’avoir des décideurs humains.

Donc, on voit que l’IA et le management, l’IA et le leadership, ce n’est pas une forteresse. Les lignes bougent, elles bougent de manière incroyablement rapide. Ce qu’on pensait être une donne il y a quelques mois a aujourd’hui déjà été challengé de manière importante.

Et donc, je voudrais vraiment essayer de décrire cette frontière. Aujourd’hui, j’ai conscience, en le faisant au mois de juin 2026, que probablement beaucoup de choses arriveront dans les prochains mois qui viendront contredire, nuancer, amplifier un certain nombre de ces messages.

Par exemple, est-ce que l’IA est capable d’avoir des conversations sur le registre émotionnel ? Oui, elle est déjà capable de faire ça. Mais, pour l’instant, elle n’est pas capable de regarder un collaborateur ou une collaboratrice dans les yeux au moment de prendre une décision stratégique pour l’entreprise.

Mon troisième point, c’est celui des risques ou des nouveaux dangers. Parce que, on l’a compris, l’IA peut renforcer les dirigeants, mais elle peut aussi, d’une certaine manière, affaiblir les capacités, les capacités de leadership dont ils ont le plus besoin.

Je vais m’expliquer en quelques mots. L’IA produit de la vitesse dans des proportions incroyables, elle produit de la personnalisation, elle produit de la confiance immédiate, au sens où vous avez des réponses à une requête.

Mais le leadership, lui, se forme par des chemins beaucoup plus lents, par des détours de la pensée et de l’action, par le doute, par l’erreur, par le feedback ou les miroirs que peuvent vous tendre vos pairs, vos collaborateurs, votre patron.

Et donc, on a ici une dichotomie qui est sans doute un danger important pour un certain nombre d’entre nous : le sentiment d’avoir compris quand on a utilisé une intelligence artificielle. Ce sentiment se dissipe extrêmement vite, alors que la transformation personnelle du dirigeant, elle, est quelque chose qui se façonne par l’action, par l’expérimentation, sur le temps long.

Et donc, il faut faire attention à ces raccourcis, ces raccourcis qui pourraient ne plus nous donner envie, d’une certaine manière, de nous poser les bonnes questions.

Et puis, il y a les enquêtes qui sont de plus en plus nombreuses sur ce qui se passe véritablement dans les relations entre nos collaborateurs, dans nos sociétés, nos entreprises et l’intelligence artificielle.

Deux chiffres sur lesquels je voudrais attirer votre attention. Le premier, c’est un chiffre qui a été publié dans un article de Harvard Business Review il y a quelques semaines. 76 % des patrons pensent que leurs collaborateurs sont enthousiastes vis-à-vis de l’IA et, en vérité, 31 % le sont effectivement.

Donc là, il y a vraiment une erreur d’interprétation sur le niveau d’acceptabilité et d’enthousiasme du corps social en général de la part des plus hauts dirigeants sur la question de l’intelligence artificielle.

Et cette résistance, elle n’est pas dogmatique, elle n’est pas idéologique, même s’il peut y avoir évidemment des résistances de principe qu’on comprend tout à fait pour des questions environnementales, des questions sociales notamment. Mais cette résistance, elle est aussi rationnelle.

Par exemple, il a été mesuré qu’un ingénieur informatique, à code identique produit, s’il ou elle reconnaît avoir utilisé l’intelligence artificielle, sera jugé à 9 % moins compétent que s’il ne reconnaît pas avoir utilisé ou s’il n’a pas utilisé l’intelligence artificielle.

Et donc, on comprend que beaucoup d’utilisateurs dans nos boîtes aujourd’hui cachent la véritable utilisation de l’intelligence artificielle qu’ils font.

Et donc, d’une certaine manière, il est important de lire ces chiffres sans complaisance. Le leadership n’est pas une sorte de refuge qui échapperait à l’IA, une sorte d’eldorado là-dessus. Au contraire, ce qu’on voit, c’est que l’humain n’est pas une sorte de consolation, mais c’est plutôt le problème à traiter.

Si je veux essayer de reformuler ça, je dirais qu’il ne faut pas confondre la vitesse de la compréhension qui est permise aujourd’hui par l’IA avec la nécessaire lenteur de la maturation du leadership. Et confondre les deux, c’est ça, aujourd’hui, le piège que l’IA tend aux dirigeants d’entreprise.

Vous pouvez continuer à poser des questions et j’y répondrai au fil de cette conversation.

Mon quatrième point, qui découle évidemment du point précédent, c’est : qu’est-ce que les dirigeants peuvent ou doivent encore apprendre maintenant ?

Parce que si le leadership est ce qui reste d’humain, il ne peut, par définition, pas s’enseigner comme un savoir qu’on transmet. Et ça, c’est très important pour nous. À HEC, on ne se construit pas, on ne devient pas une dirigeante, un dirigeant, simplement en recevant un savoir.

On le devient en expérimentant, en essayant, en ayant le retour de ses pairs, qui sont des mentors, qui sont des miroirs, qui sont des sponsors, dans la salle de classe, où on développe de manière très forte ces échanges qui permettent d’élargir sa palette.

Je ne suis pas le seul prof de leadership, évidemment, à dire cela. Des collègues comme, par exemple, Herminia Ibarra ont également identifié ces mécanismes d’apprentissage de manière très importante chez les populations de cadres et d’executives.

Herminia dit : « Rather act your way into thinking than think your way into acting. »

C’est en expérimentant, c’est en essayant, quitte à faire des erreurs et en apprenant de ces erreurs, que les dirigeants, finalement, se forgent des convictions de leadership.

Donc, le lien entre théorie et pratique, il est d’une certaine manière inversé. C’est par la pratique, par la transformation de ce que vous faites, que vous allez mieux comprendre quel est votre leadership.

Et derrière se joue la capacité à étirer ces comportements, à se stretcher, si j’utilise cet anglicisme. L’enseignement et le développement du leadership, c’est d’une certaine manière un peu comme aller à la salle de sport, où on va être capable d’étirer sa gamme de comportements, d’aller chercher des comportements qui sont peut-être un peu moins naturels pour nous, et justement pour avoir une gamme comportementale qui soit plus large, qui permette de faire face à un plus grand nombre de situations, plus variées, plus complexes, et qui permette surtout de prendre en charge un certain nombre de choses qui restent quand l’IA a absorbé ou automatisé un certain nombre de procédures.

Vous l’avez compris, le but, pour l’apprentissage du leadership par les cadres dirigeants, ce n’est pas d’en savoir plus. Le but, c’est de faire les choses différemment demain matin ou en début de semaine prochaine.

Et à HEC, nous avons beaucoup travaillé dans cette optique-là pour concevoir et proposer une approche différenciante de l’enseignement du leadership qui soit en prise avec ces éléments très concrets dont on parle depuis le début de la masterclass et qui soit en prise avec les compétences dont les dirigeants ont besoin pour diriger avec efficacité et avec sens dans le monde si turbulent que nous connaissons.

Cette approche, nous l’avons intitulée la « Leadership Signature HEC ».

Notre thèse, elle est très simple : il n’y a pas une manière de diriger. S’il y avait une recette unique de leadership ou de leader, chacun la prendrait sur l’étagère, on l’appliquerait et tout le monde deviendrait un leader.

Il n’y a donc pas une manière universelle de diriger. Il y a une multitude de manières qui, d’ailleurs, pour un dirigeant ou une dirigeante donnée, peuvent évoluer dans le temps.

Donc, le boulot d’une business school et de nos programmes leadership à HEC, c’est d’être capable de proposer des outils, des approches théoriques, des cadres conceptuels, des moments d’échanges extrêmement intenses entre participants de programmes, pour nos cadres et pour nos plus jeunes étudiants d’ailleurs, pour qu’ils puissent explorer différentes dimensions de leur leadership et qu’ils puissent, d’une certaine manière, façonner leur propre style, façonner leur propre signature de leader.

Cette approche différenciante de l’enseignement du leadership à HEC, on la fait reposer sur cinq grands piliers qui correspondent à des traditions de recherche et d’enseignement à HEC.

Le premier pilier, c’est, je vais le dire en anglais, « self-awareness », la conscience de soi. Qui suis-je ? Quels sont mes comportements préférentiels ? Qu’est-ce qui correspond le plus à mes grands traits de personnalité ? Si vous êtes un dirigeant introverti ou une dirigeante extravertie, la réponse et les pratiques de leadership ne peuvent évidemment pas être les mêmes.

Le deuxième pilier, c’est l’intelligence situationnelle, la capacité à faire sens de situations complexes et en permanente transformation.

Le troisième pilier, c’est « leadership of paradoxes », les paradoxes, quand on doit non pas choisir entre une option et son contraire, mais on doit faire à la fois deux choses qui semblent contradictoires au premier abord, mais qui, en fait, fonctionnent ensemble, comme par exemple articuler le court terme et le long terme, articuler une communication franche et une communication diplomatique.

En tant que leader, vous ne pouvez pas vous permettre de choisir l’un ou l’autre. Vous devez vous développer des deux côtés du paradoxe en même temps.

Le quatrième pilier, c’est celui de la raison d’être et du sens. On travaille depuis de nombreuses années à HEC sur « Purpose-Based Leadership ». Et il est évident que cette colonne vertébrale du purpose et du sens est très importante aujourd’hui.

Et enfin, le cinquième pilier, c’est la question de la transformation des organisations. Nous pensons que l’apprentissage du leadership ne vise pas uniquement à une transformation intérieure, même si, vous l’avez compris, c’est un moteur extrêmement puissant à l’heure de l’intelligence artificielle.

Mais, pour nous, les grands leaders sont aussi ceux qui transforment leurs organisations pour intégrer un certain nombre de ces modifications à travers des pédagogies très expérientielles et variées.

On aide nos participants, nos étudiants, à comprendre quelle peut être leur signature individuelle, sur mesure, de leader et comment est-ce qu’ils peuvent la déployer à travers des actions concrètes dans leur périmètre de responsabilité.

Alors, du coup, venons-en au fait, peut-être ce qui vous intéresse le plus. Qu’est-ce que ça veut dire pour les dirigeants de demain ?

Deux profils différents.

D’abord, les dirigeants, on va dire, d’avant la vague de l’intelligence artificielle. Ils se définissaient avant tout par leur capacité à réduire la complexité, à surveiller, à vérifier, à optimiser, à contrôler. Il y avait beaucoup d’autres choses que cela, mais c’était surtout cela.

Attention, parce que ce profil existe toujours. Toutes les boîtes n’ont pas déployé l’IA agentique, loin s’en faut. Mais ce profil, il devient plus vulnérable au fur et à mesure du développement de l’IA générative et de l’IA agentique.

Et puis, il y a le dirigeant que nous, on a appelé dirigeant « post-AI », d’après IA, celle ou celui qui dirige les personnes, dirige le changement, interprète, relie, donne du sens, là où les données abondent, mais où le sens, parfois, manque.

Cette conviction, elle rejoint des recherches que j’ai pu mener dans des terrains qui sont loin des terrains de l’entreprise, par exemple avec les chefs d’orchestre et leur leadership.

Dans un orchestre, beaucoup de choses sont routinisées, prises en charge par la discipline, par l’organisation de l’espace, du temps, des répétitions, ou même simplement par la partition. Et du coup, le rôle du chef n’est pas de contrôler chaque note produite par ces musiciens experts.

Le rôle de la chef ou du chef, c’est bien de repérer les rares instants où l’intervention du dirigeant est nécessaire. Avec mon collègue Cyrille Sardais, j’ai appelé ça le leadership parcimonieux, le leadership qui choisit les moments où, véritablement, l’intervention est indispensable.

Un grand chef d’orchestre nous disait lors de cette recherche : « À quoi bon avoir les meilleurs experts en face de nous si c’est pour les réduire à de simples exécutants ? »

Et je crois que l’IA rend cela vraiment urgent. Plus il y aura de données, plus il y aura de tableaux de bord, plus il y aura de signaux et donc plus il y aura d’occasions d’intervenir.

Est-ce que la tentation, ça serait non pas d’agir sans cesse, mais au contraire de choisir les moments, les gestes où il faudra peut-être créer de l’espace, essayer de ralentir là où tout semble s’accélérer ?

Bref, gouverner le rythme, savoir quand accélérer, quand ralentir, éventuellement quand refuser.

Certains gestes permettent de vous y préparer dès aujourd’hui. Cartographier le travail de votre équipe, non pas par fonction, mais par tâche. Qu’est-ce qui est réalisé ? Qu’est-ce qui doit être réalisé ?

Redessiner votre poste autour de ces dimensions éminemment leadership, en essayant de ne pas transformer le temps gagné par l’intelligence artificielle en de nouvelles réunions, une manière d’occuper le temps.

Et puis, enfin, protéger la responsabilité humaine, la capacité à prendre les décisions véritablement stratégiques, et développer votre jugement, votre capacité à construire des récits, à articuler les situations conflictuelles et à déployer de l’influence au-delà des silos et des périmètres de responsabilité.

Il y a deux limites, deux objections très importantes à cela, et peut-être elles sont déjà présentes dans vos esprits au moment où vous écoutez mes mots.

La première objection très importante, c’est celle de la pyramide et de l’avenir de nos emplois de cadres, et en particulier pour les plus jeunes d’entre nous, ceux qui rentrent ou qui viennent de rentrer sur le marché du travail.

Et je ne vais pas vous mentir, il y a moins de postes de leaders dans les organisations pyramidales qu’il y a de postes de managers. Et ça, c’est quelque chose qui est à la fois une inquiétude et sur lequel il y a de plus en plus d’études qui sont en train d’être publiées.

Ce qui vous distinguera, ce qui à coup sûr fera la différence, c’est votre capacité à formuler des raisonnements critiques, votre capacité de jugement et, bien sûr, les qualités sociales, émotionnelles et politiques que j’évoquais tout à l’heure. Ce que vous serez capable de décider de faire quand personne ne vous dira qu’il faut le faire.

La deuxième nuance, la deuxième objection, c’est sur ce leadership avec parcimonie. Vous m’entendez dire que parfois le leadership sera de ralentir, de refuser l’accélération.

Facile à dire pour un prof de leadership, mais peut-être vous, votre conseil d’administration, votre comité de direction, votre patron vous demande sans cesse d’accélérer.

J’en ai bien conscience, je le sais pour dialoguer, travailler avec des dirigeants d’entreprises, que cette injonction à l’accélération permanente, elle est là et, pour beaucoup d’entre vous, elle s’impose de manière quotidienne.

Donc, ma recommandation, c’est plutôt de vous dire : dans quel genre de décision est-ce que vous pouvez décider d’accélérer et de suivre cette accélération-là, et dans quel genre de décision est-ce que, en tant que leader, vous devez peut-être ralentir ?

Et ma réponse à cela, c’est : réversibilité ou irréversibilité de l’erreur.

Si l’erreur est irréversible et que les données sont molles, ma recommandation, c’est d’essayer de ralentir un petit peu le tempo de la prise de décision, de la consultation et du déploiement.

Si, en revanche, on est sur une porte qui va dans les deux sens et que l’erreur est rattrapable et réversible, alors peut-être que l’accélération est quelque chose que vous pouvez envisager avec plus de sérénité.

Pour conclure, j’aimerais vous dire que, dans un monde qui est saturé d’accélération, la responsabilité du dirigeant et aussi, d’ailleurs, la responsabilité sans doute du professeur, eh bien, c’est non pas de transmettre un savoir qui est devenu universellement et immédiatement accessible.

La responsabilité du dirigeant, c’est de créer de la résonance, de créer un espace dans lequel les interactions entre humains vont prendre du sens et permettre de piloter l’action collective.

Et je voudrais, du coup, vous laisser avec une dernière référence. Je vous ai amené ce livre, qui est le livre d’un grand philosophe allemand contemporain, Hartmut Rosa. Hartmut Rosa a beaucoup travaillé sur l’accélération. Ce bouquin, Critique sociale de l’accélération, est extrêmement utile pour faire sens de ces vagues d’accélérations successives.

Je prends un dernier exemple : 38 ans pour que la radio atteigne 50 millions d’utilisateurs, 13 ans pour que la télévision atteigne 50 millions d’utilisateurs, quatre ans pour l’arrivée d’Internet et, pour ChatGPT, il y a quelques années, ça a pris moins de deux mois pour atteindre non pas 50 millions, mais 100 millions d’utilisateurs.

Et donc, quand tout va plus vite, la responsabilité des dirigeants et des professeurs, c’est de créer de la résonance, quelque chose que l’intelligence artificielle ne peut pas prendre en charge.

Et je voulais vous laisser avec cette dernière référence du philosophe allemand Hartmut Rosa sur l’accélération du monde et également les voies qui s’ouvrent aujourd’hui aux dirigeants pour créer des espaces de résonance éminemment humains.

On va pouvoir maintenant répondre à vos questions.

Bien, vous avez été nombreux à poser des questions sur nos réseaux. Je vais essayer de répondre à un certain nombre de questions, mais bien sûr, vous pouvez continuer à poser des questions et on y répondra au fur et à mesure sur le chat.

La première question que je voudrais prendre, c’est la suivante, en anglais : « Can AI become a real support for decision-making, or should we see AI mainly as a tool for improving existing processes? »

C’est une excellente question parce qu’effectivement l’IA générative et l’IA agentique ont été pensées et utilisées depuis deux ou trois ans maintenant essentiellement comme un outil d’automatisation et d’optimisation de process existants, pour gagner en efficacité, gagner en productivité, pour être capable de faire plus vite des tâches répétitives ou des process qui étaient déjà largement routinisés.

En revanche, on voit aujourd’hui que l’IA est aussi utilisée de manière de plus en plus exploratoire. Beaucoup de dirigeants confient utiliser des outils d’IA générative, par exemple, pour constituer leur vision stratégique, pour analyser de très grandes quantités d’informations et de données de marché, par exemple, et ainsi nourrir leur réflexion stratégique.

Donc la question, par exemple, de la stratégie, « strategy making », est une question qui peut être également automatisée en partie par l’IA. Peut-être pas la décision d’aller dans telle direction ou d’aller dans une autre, mais la capacité de nourrir cette décision par l’automatisation d’un certain nombre de processus cognitifs.

Voilà un exemple de support à la prise de décision. Je ne reviens pas sur mon distinguo entre les décisions réversibles et les décisions irréversibles, « one-way door or two-way door ». Pour moi, ça, c’est vraiment le point le plus important sur « leadership and decision-making » à l’ère de l’IA.

Est-ce que vous pouvez revenir sur votre décision ou pas ? En fonction de cela, l’intensité du travail humain, l’intensité et la maturation et la lenteur du processus décisionnel humain doivent être radicalement différentes.

On passe à une autre question fondamentale qui nous a été posée dans le chat. Notre auditeur nous dit : « Je voudrais revenir sur un sujet très concret, l’impact environnemental des sujets et des usages quotidiens de l’IA. Quand on utilise l’IA pour des requêtes très simples, presque anodines, comment évaluer le rapport entre l’utilité réelle et le coût environnemental ? »

Merci beaucoup pour cette question, cette question qui est absolument, absolument fondamentale.

On sait le coût environnemental de l’IA, on sait la consommation d’énergie, la capacité et le besoin à refroidir les data centers. Et on sait à quel point la courbe exponentielle d’usage des jetons, les fameux tokens, pèse sur la planète.

Les limites planétaires sont déjà extrêmement ébranlées par le capitalisme industriel et, clairement, l’IA ne va pas du tout dans le sens d’une amélioration de ce point de vue-là.

Il nous appartient d’utiliser l’IA pour les requêtes pour lesquelles l’IA est extrêmement efficace, mais aussi d’absorber, d’intégrer, pourquoi pas dans notre comptabilité, dans notre mesure de coût, les coûts environnementaux inévitables qui sont associés à l’IA.

Je n’ai pas, évidemment, de réponse magique ici, mais le fait que vous posiez la question et cette préoccupation est fondamentale.

D’ailleurs, il y a un coût environnemental, il y a aussi un coût économique. On a vu ces dernières semaines une multiplication d’interventions de patrons, également des articles dans la presse, qui parlaient du coût de plus en plus important que l’IA représente pour les entreprises.

Peut-être, d’ailleurs, que l’ère de l’IA quasi gratuite est en train de se terminer. Certains diront qu’il s’agissait d’une stratégie délibérée de la part des acteurs de la tech pour nous accrocher à leurs technologies, nous rendre presque d’ores et déjà dépendants à ces technologies avant de faire augmenter la facture de manière très importante.

Là aussi, les entreprises sont en train d’intégrer ces coûts, d’intégrer ce que cela veut dire sur l’adoption des modèles d’IA. Et il est possible qu’il y ait des vagues de flux et de reflux dans l’utilisation de très larges, très larges quantités de requêtes qui sont faites avec l’intelligence artificielle.

Une autre question qui porte sur le soutien et le réseau que les dirigeants, les dirigeantes ont besoin d’avoir, en particulier à l’heure où leur rôle se transforme sous l’effet de la diffusion des intelligences artificielles.

Cette question, elle nous a été posée de la manière suivante : « What role do peers, mentors and feedback play in developing leadership skills, and how can leaders make sure that they keep engaging in this process once they are back in the workplace? »

Merci beaucoup pour cette question et pour l’utilisation de ce terme de mentor, de pair.

La question du feedback, moi, parfois, je l’associe à l’idée du miroir : avoir quelqu’un dans votre espace de responsabilité qui vous voit au travail, au quotidien, qui est capable d’apprécier et, pourvu que vous lui en donniez l’autorisation formelle, est capable de vous tendre un miroir, un miroir dans lequel vous allez pouvoir apprécier d’une manière plus objective vos forces et aussi, peut-être, les axes d’amélioration de votre leadership et de votre capacité à incarner les valeurs, la stratégie, la mission de l’organisation.

Pour moi, c’est fondamental et c’est la raison pour laquelle on ne peut pas développer son leadership simplement par des requêtes à l’intelligence artificielle, même si celles-ci permettent déjà de mettre des mots. C’est indéniable.

On ne développe son leadership que dans des collectifs. Des collectifs de pairs qui ne sont pas dans votre situation professionnelle, mais qui, par leur parcours, par leur expérience, par leur séniorité, par leur regard, sont capables de vous aider à trouver les réponses qui correspondent à des situations complexes.

Le leadership, ce n’est pas une résolution de problèmes, ce n’est pas une optimisation. Le leadership, c’est la capacité à comprendre des situations complexes et, à l’aide de ses pairs, de ses mentors, de ses collègues, être capable de trouver les réponses qui vous conviennent le mieux, qui « fitent » le mieux avec ce que vous êtes et les comportements que vous voulez démontrer au travail.

Donc oui, les mentors, les miroirs, les sponsors, tout cela forme le réseau, le « supporting cast » dont les leaders ont plus que jamais besoin aujourd’hui.

Merci beaucoup pour toutes ces questions. Il y en a beaucoup, je ne pourrai pas répondre en direct à l’ensemble de ces questions. Je vais en prendre une dernière et puis, évidemment, on pourra poursuivre l’échange dans les barres de chat.

La dernière question que je voudrais prendre, c’est celle sur la métaphore des chefs d’orchestre que j’utilisais tout à l’heure, avec quelqu’un dans l’auditoire qui nous dit : « Coming back to your metaphor of the orchestra conductor, how can leaders know when not to intervene? »

Quand est-ce que les leaders peuvent comprendre que, dans cette situation, il ne faut pas intervenir, ou pas intervenir trop tôt, ou moins intervenir ?

Cette question, elle est fondamentale : celle de la capacité à dicter le tempo. J’accélère ou je ralentis, à décider quand est-ce que la présence du leader est nécessaire, en particulier vis-à-vis de l’équipe, ou, au contraire, quand est-ce que le rôle du leader est peut-être davantage de se mettre en retrait et de laisser un espace dans lequel les collaborateurs, les collaboratrices vont pouvoir grandir, développer leurs compétences, expérimenter par eux-mêmes.

J’ai déjà évoqué à plusieurs reprises dans cette masterclass l’importance de l’expérimentation comme condition, comme prérequis au développement du leadership.

Alors moi, je voudrais d’abord vous inviter à ne pas surintellectualiser cette démarche. Essayez avec votre équipe, avec votre patron. Essayez d’intervenir moins quand vous estimez qu’il y a suffisamment d’autonomie, de maturité, de compétences pour que votre présence ne soit pas nécessaire, et voyez ce qui se passe.

Est-ce que vous obtenez les résultats que vous escomptiez ? Génial. Dans ces cas-là, vous avez été ce leader parcimonieux que j’évoquais tout à l’heure.

Au contraire, peut-être que votre intervention, à un certain degré, était malgré tout nécessaire. Dans ces cas-là, il est toujours temps pour vous de revenir sur la scène et de réintervenir de manière plus visible dans un processus, une décision ou une réunion.

La deuxième chose, c’est aussi de faire confiance aux gens qui sont autour de vous.

Un grand chef d’orchestre, Herbert von Karajan, pendant une répétition, se voyait demander par l’un de ses musiciens : « Maestro, je ne sais pas quand est-ce que je dois démarrer. Vous ne me donnez pas d’indications précises et, du coup, je ne sais pas quand est-ce que je dois démarrer. »

Est-ce que vous savez ce que Karajan a répondu ? Karajan lui a répondu : « Cher musicien, tu démarres quand tu ne supporteras plus le silence. You have to start when you can’t stand it anymore. »

Eh bien, c’est la même chose pour les dirigeants. Vous pouvez donc faire confiance à vos équipes. Elles vous feront savoir bien assez tôt qu’elles ont, dans une certaine situation, besoin de l’intervention, du geste, de la parole ou de la décision de leurs dirigeants et dirigeantes. Vous pouvez compter là-dessus.

Bien, nous avons terminé cette masterclass. Merci beaucoup de l’avoir suivie.

Évidemment, ces conversations continuent, rien n’est figé. Sur l’IA et l’apprentissage du leadership, tout évolue et nous aurons des occasions de pouvoir continuer ces échanges.

Merci encore à toutes et à tous.