Dossier été 2026 : IA, l’heure de la Grande Métamorphose ?

Alors que l’intelligence artificielle bouscule en profondeur la société, la notion même d’entreprise est remise en question. Entre continuité des mutations technologiques et ruptures existentielles, elle fait face à des défis considérables : transformation des processus, redéfinition du lien à l’emploi, enjeux éthiques majeurs… Les DSI, qui maîtrisent la technologie et ont appris à travailler avec les métiers, ont un rôle essentiel à jouer.

Entreprise : action d’entreprendre quelque chose, de commencer une action ; ce que l’on entreprend. Synonymes : affaire – oeuvre – opération – projet. À côté de cette définition du Larousse, l’Insee en propose une plus technique : l’entreprise est la plus petite combinaison d’unités légales qui constitue une unité organisationnelle de production de biens et de services jouissant d’une certaine autonomie de décision, notamment pour l’affectation de ses ressources courantes. L’entreprise ainsi définie est une unité statistique, qui n’a aucune existence légale (…). Une controverse sémantique dans IT For Business ? Non ! Plutôt un coup de projecteur sur ce qui est peut-être en train de disparaître sous nos yeux.

Nous avons déjà eu, depuis une cinquantaine d’années, cette lente érosion de ce qui semblait jusque-là une évidence, à savoir le lien entre entreprise et emploi. Au point que récemment, l’auteur d’une étude sur les zones de prédilection des licornes pour s’implanter dans le monde avait lâché, au détour d’une conversation, que le moment où des start-up pourraient atteindre 100 M$ de valeur sans un seul salarié était proche. La fluidité des capitaux, la dématérialisation y sont évidemment pour beaucoup ; comme ont pu l’être les mises en place, dans les années 1980-1990, de systèmes informatiques boursiers. Mais ce qui s’est joué jusqu’à présent, y compris avec force et dégâts, n’était jamais que l’accélération de processus en place de longue date.

Continuité ou rupture ?

Avec l’IA, le débat semble se déplacer de façon drastique. Certes, certains observateurs parlent, comme le sociologue Antonio Casilli, d’une prétendue révolution de l’IA générative qui ne serait que la continuité des vagues d’automatisation qui ont lieu depuis au moins la décennie précédente. D’autres y voient juste un prétexte, plus « acceptable » socialement, pour des réductions d’emplois massives dans un monde où le salarié, et surtout ses droits sociaux, sont vus comme l’ennemi absolu.

Mais beaucoup d’autres n’hésitent pas à parler d’une révolution. Constats à l’appui. Le premier, le plus évident, c’est donc que l’entreprise telle que nous l’avons connue va changer. Comment, quand, à quelle intensité ? C’est la question centrale dans ce dossier spécial. Il fait le point sur ce qui bouge déjà, métier par métier, parfois avec enthousiasme, souvent avec des questions existentielles. Mais nous y donnons aussi la parole à ceux qui prennent de la hauteur et observent le mouvement des plaques tectoniques, en l’occurrence dans un LaborIA à la croisée de la science informatique, de la sociologie… et des expertises dans les ministères en charge du travail.

La transformation, une évolution qui se veut rassurante

Second enseignement, qui se veut rassurant dans la bouche de ceux qui l’expliquent : avant de tuer l’emploi, l’IA transforme les métiers. C’est par exemple la thèse du BCG Henderson Institute, le think tank de BCG : « Un emploi sur deux aux États-Unis pourrait être profondément transformé d’ici trois ans, tandis que 10 à 15 % des emplois [comprendre ici, seulement, NDLR] pourraient disparaître dans les cinq ans. » (voir infographie ci-dessous)

Dans une analyse somme toute assez proche à défaut d’être quantifiée, Patrick Jabelin, directeur de secteur chez Klee Group, estime que « l’intégration de l’intelligence artificielle dans les systèmes d’information métiers redéfinit profondément les processus et les performances des organisations. (…) Traditionnellement perçus comme des infrastructures rigides, ils doivent désormais être envisagés comme des plateformes dynamiques capables d’apprendre et d’évoluer en continu grâce à elle. »
Il veut rester optimiste, et s’attend à ce que « cette capacité d’apprentissage transforme profondément les métiers, optimise la prise de décision et augmente l’agilité des entreprises face à des environnements économiques et sociaux de plus en plus incertains et volatils ».

Il pointe cependant les défis que vont devoir affronter les DSI, à commencer par « les problématiques habituelles des projets s’appuyant sur des gros volumes de données (qualité, gouvernance, respect de la confidentialité, …) », pour s’attacher à ceux qui vont concerner l’entreprise toute entière. En particulier, le fait que « contrairement aux systèmes informatiques classiques, les résultats produits par l’IA comportent une dimension probabiliste intrinsèque pouvant susciter des incompréhensions, des espoirs fous ou encore des inquiétudes chez les utilisateurs. Dès lors, il est crucial d’accompagner ces derniers dans la prise en main et la compréhension de ces nouvelles dynamiques dès le début du projet. »

Autre défi, la nature évolutive et auto-apprenante de l’IA implique une gestion proactive du cycle de vie des modèles, avec notamment des processus réguliers de réentraînement, de validation et de mise à jour. Car « les résultats peuvent s’altérer insidieusement avec le temps, sans que les utilisateurs du système n’en aient conscience. »
Et de citer l’exemple d’une application s’appuyant sur une IA conçue pour détecter des risques de conflits d’intérêt dans une organisation. « En raison de sa nature probabiliste, l’IA peut remonter une suspicion basée sur des corrélations (ex. un dirigeant et un fournisseur ayant siégé dans le même conseil d’administration). Cependant, cette alerte n’est pas une preuve, mais une indication statistique qui doit être validée par un processus humain ou un contrôle réglementaire. Sans encadrement, le risque est double, celui de faux positifs pouvant nuire à la réputation d’un collaborateur, et celui de faux négatifs laissant passer des conflits réels. D’où l’importance d’une gouvernance forte, incluant traçabilité des décisions algorithmiques, validation humaine et règles éthiques pour éviter les biais et garantir la conformité. »

Son collègue Thomas Dallemagne, responsable conseil data & IA, propose quant à lui une définition de la maturité, pour l’entreprise comme au niveau individuel, face à l’IA : « C’est le moment où l’on a compris certes ce que la technologie apporte, mais aussi les biais possibles et les risques associés. »
Or, nous en sommes plutôt à une adolescence face à la technologie, où l’attrait pour la nouveauté l’emporte face aux risques pressentis. Il va donc falloir, après ce qu’il appelle l’étape d’achats de licences Copilot pour se simplifier la vie avec des résultats pour le moins mitigés, passer à une seconde plus structurelle qui verra la construction d’outils de productivité d’équipe, avec des preuves de gains de productivité et des garanties de qualité. « La troisième étape sera celle d’une remontée, au niveau de l’entreprise, avec une gouvernance qui sait gérer les risques, les coûts et les responsabilités. »

Les DSI en terre pas si inconnue

Les DSI en particulier vont se retrouver ici en terrain connu : il faudra trouver des parades à la shadow IA comme il a fallu en construire face à la shadow BI puis à la shadow data. « Ce sont des moments inévitables lorsqu’une nouvelle technologie a du succès, concède Thomas Dallemagne. Il faut montrer aux individus ce qu’il y a à gagner à respecter des règles. Dans le cas de l’IA, cela peut passer par la production d’alternatives crédibles à ChatGPT, avec des portails donnant accès à des modèles internalisés. Mais il faut prendre garde à la vélocité des changements, ce qui oblige à du fine-tuning régulier. »

Cette prise de conscience est-elle au rendez-vous dans toutes les couches de l’entreprise ? Nosing Doeuk, directeur conseil en charge de la data, de l’IA et de la cyber, également directeur de l’innovation chez MC2i, constate en tout cas qu’il n’a plus « un client qui n’ait pas compris l’importance du sujet. Mais tous ne sont pas conscients des impacts au bout. En particulier, ils ne sont pas certains des endroits où se produiront les bénéfices, pas certains non plus du succès des différents types d’applications. »

Les DSI font certainement partie des plus prudents, ne serait-ce que par leur compréhension des enjeux, et des risques techniques (voir encadré). « D’abord, parce que l’IA a besoin de données et que la vague actuelle met en évidence la dette accumulée sur ce point ; ensuite les sujets de sécurité sur ces mêmes données, ou les risques sur le plan éthique, social ou sociétal, ont de quoi freiner leurs ardeurs ; et enfin à cause de la frénésie d’innovation, avec des technologies qui évoluent sans cesse et désormais des contraintes liées à la souveraineté concernant le choix des solutions. »

La prise de recul est d’autant plus intéressante aujourd’hui qu’elle accompagne une évolution des dirigeants que notait Capgemini Reasearch Institute dans un rapport en janvier dernier (The multi-year AI advantage: Building the enterprise of tomorrow). « Les cadres dirigeants adoptent désormais une approche plus réaliste et pragmatique dans leurs stratégies d’IA, et ont commencé à l’utiliser dans leurs processus décisionnels ».
Et de suggérer lui aussi que « les organisations et leurs dirigeants devront être plus volontaristes en matière de gouvernance, de compétences, de responsabilité et d’alchimie Homme-IA pour tirer pleinement parti du potentiel de transformation de l’IA. »

Des réflexions autocentrées

Cette réflexion ne va pas sans contradictions, avec par exemple des grands comptes européens qui militent pour un allègement de l’AI Act, dont les garde-fous qu’il tente d’instaurer contre les dérives potentielles de l’intelligence artificielle, sont critiqués à l’aune de la « liberté » d’innover et en réaction face à la complexité réglementaire. Ni sans soubresauts quand, par exemple, la profession comptable, questionnée par le fournisseur de solutions SaaS Dext, se sent tenue d’alerter les entreprises françaises sur les pertes financières engendrées par les conseils prodigués par les IA génératives, une mode nourrie visiblement sans assez de discernement par la perspective de réaliser des économies sur les coûts des conseils comptables.

Surtout, on constate que les réflexions menées dans les entreprises sur leur transformation par l’IA restent autocentrées et peinent à s’élever à l’échelle macroéconomique, voire sociétale. Il y a pourtant des questions de fond à se poser, sur le risque d’uniformatisation des prises de décision par exemple, qui fait courir un risque existentiel au concept même d’entreprise, même si Thomas Dallemagne le relativise : « Il y a du bon dans l’élimination de certaines pratiques, mais même SAP n’a pas réussi à imposer un fonctionnement standard à ses clients avec ses technologies. »

Autre question qui irrigue ce dossier, celle de l’acquisition, notamment par les entrants sur le marché du travail, donc dans l’entreprise, de l’esprit critique et de la créativité nécessaires pour leur faire trouver des chemins originaux et en faire profiter leur organisation.

Rares sont encore ceux qui tentent de réfléchir, pour savoir de qui nous aurons besoin demain pour faire tourner nos sociétés, nos économies et finalement donner encore du sens à la notion d’entreprise. Henry Bouchet, directeur général délégué de l’éditeur Xelya est de ceux-là. Et même s’il pousse ses 230 collaborateurs à utiliser l’IA chaque jour, même s’il pense que la parallélisation des tâches va faire gagner un temps précieux, il s’interroge aussi : que fait-on du temps gagné ?

D’autres entreprises vont encore plus loin. À l’instar de la Macif qui lance une Chaire IA pour un futur du travail désirable en collaboration avec Inria et Matrice, elles veulent concilier innovation technologique et progrès humains et faire de l’IA « un levier de transformation positive au service des collaborateurs, du management et de la relation client ». Sans doute ces initiatives, pour l’instant éparses, seront regardées de façon sarcastique depuis l’autre côté de l’Atlantique.

Mais alors que l’IA redessine le monde et notamment celui de l’entreprise, comment ne pas souhaiter que les valeurs humanistes de l’Europe puissent s’incarner fièrement dans notre façon de la mettre en oeuvre ? Puisque nous sommes à la croisée des chemins, prenons le temps de choisir le bon, et allons-y résolument. Mais dans cet ordre SVP.