McKinsey a publié en avril 2026 un entretien avec Alexis Krivkovich sur l'"organisation agentique". Le message central est clair : les entreprises expérimentent largement avec l'IA, mais la plupart n'en tirent pas encore de valeur structurelle. Non pas parce que la technologie est insuffisante, mais parce que les organisations n'ont pas encore adapté leur manière de travailler, de diriger et de décider.
C'est juste. Mais c'est aussi une analyse confortable, vue de loin.
Dans la pratique, la difficulté ne consiste pas seulement à savoir que les processus doivent changer. Le vrai défi consiste à mettre en mouvement une organisation qui ne ressent pas encore assez fortement la nécessité de changer. Le chiffre d'affaires continue à rentrer. Les clients sont toujours là. Les équipes sont occupées. Les managers sont évalués sur les objectifs du trimestre. L'IA reste donc un sujet pour plus tard, pour l'IT, pour un groupe de travail, ou pour ce collègue enthousiaste qui s'y intéresse déjà.
C'est là que se situe le vrai fossé. Pas entre l'humain et la technologie, mais entre la compréhension et le comportement.
Pourquoi l'IA reste souvent bloquée
La plupart des organisations prennent aujourd'hui l'IA suffisamment au sérieux pour l'expérimenter, mais pas encore suffisamment pour adapter leur modèle opérationnel autour d'elle. Cette différence est essentielle.
Organiser un atelier est faisable. Tester quelques outils aussi. Désigner un champion IA interne donne même l'impression qu'il y a du mouvement. Mais tant que la manière de travailler sous-jacente reste intacte, l'organisation elle-même change peu.
L'IA devient alors une couche ajoutée au travail existant. Des collaborateurs utilisent ChatGPT pour rédiger un texte plus rapidement. Une équipe construit un chatbot. L'IT teste une automatisation. Les RH organisent une formation. Tout cela peut être utile, mais ce n'est pas encore une transformation.
La question inconfortable n'est pas de savoir si les personnes utilisent l'IA. La question est de savoir si leur travail est organisé autrement grâce à elle.
L'erreur consiste à traiter l'IA comme quelque chose que l'on peut déléguer
Beaucoup de comités de direction cherchent aujourd'hui quelqu'un pour piloter l'IA. Un responsable IA. Un chef de projet. Un responsable innovation. Un réseau de champions. C'est compréhensible et souvent nécessaire. Mais cela crée aussi une illusion dangereuse : l'idée que la transformation IA peut se produire ailleurs dans l'organisation.
Ce n'est pas possible.
L'IA ne change pas seulement le travail des collaborateurs. Elle change aussi le travail du CEO, du CFO, du directeur RH, du responsable des opérations et de chaque dirigeant qui prend des décisions. Les dirigeants qui délèguent l'IA sans traverser eux-mêmes la courbe d'apprentissage en font un programme à côté de l'organisation. Pas une nouvelle façon de travailler.
Le CEO ne doit pas devenir un expert technique. Mais il ou elle doit rendre visible le lien entre l'IA, la stratégie, la productivité, la valeur client et la compétitivité future. Sinon, le sujet reste facultatif.
Le leadership signifie ici trois choses : légitimer l'urgence, permettre les conversations difficiles, et montrer que son propre travail change aussi.
La culture n'est pas une condition secondaire
Beaucoup de plans IA sous-estiment la culture. Non pas parce que la culture est jugée peu importante, mais parce qu'elle est souvent traitée comme quelque chose de vague. En réalité, la culture est très concrète.
Une organisation qui a été récompensée pendant des années pour éviter les erreurs, suivre les procédures et livrer de manière prévisible ne va pas soudainement expérimenter parce qu'un outil IA est disponible. Un manager qui évalue ses collaborateurs sur la production à court terme ne créera pas d'espace pour l'apprentissage si cela n'est pas explicitement attendu. Un collaborateur incertain quant à l'avenir de son rôle n'expérimentera pas spontanément avec une technologie capable de reprendre une partie de son travail.
La curiosité ne naît pas parce qu'elle figure sur une slide. Elle naît lorsque les personnes reçoivent du temps, de la sécurité, une direction et des exemples.
C'est pourquoi la culture IA n'est pas une campagne de communication. C'est la manière dont une organisation intègre l'apprentissage dans le travail. Pas à côté du poste, mais dans le poste. Pas de manière facultative, mais en lien avec de vrais processus et de vraies décisions.
La vérité difficile sur le travail qui disparaît
Beaucoup de discours sur l'IA restent trop rassurants. Ils affirment que l'IA reprend des tâches afin que les personnes puissent faire un travail à plus forte valeur. C'est parfois vrai. Mais pas toujours.
Certaines tâches disparaîtront. Certains rôles deviendront plus petits. Certains processus seront exécutés avec moins de personnes. Et de nouveaux rôles n'apparaîtront pas automatiquement en même nombre que le travail qui disparaît.
Ce n'est pas une raison pour créer la panique. C'est une raison pour communiquer avec maturité.
Les personnes le sentent de toute façon. Elles voient l'IA rédiger des textes, analyser des documents, préparer des e-mails clients, comparer des données, construire des plannings et effectuer des contrôles qualité. Si les dirigeants se contentent alors de dire que tout le monde fera un travail "plus stratégique", cela manque de crédibilité.
La responsabilité du leadership n'est pas de rassurer avec des demi-vérités. Elle est de donner une direction à temps. Quelles tâches risquent de disparaître ? Quelles compétences deviennent plus importantes ? Quels rôles changeront en premier ? Où le reskilling est-il possible ? Où faudra-t-il prendre des décisions difficiles ?
L'honnêteté ne menace pas la confiance. Le flou, oui.
De l'optimisation des processus à la redistribution du travail
McKinsey a raison d'affirmer que la plus grande valeur naît lorsque les workflows sont repensés de bout en bout. Mais cela aussi paraît plus simple que cela ne l'est réellement.
Repenser un processus ne signifie pas reprendre les étapes existantes et y ajouter l'IA. Cela signifie décider à nouveau comment le travail est réparti entre les personnes, les agents et les systèmes.
Qu'est-ce qui disparaît complètement ? Qu'est-ce qui est préparé par l'IA ? Qu'est-ce qui est contrôlé par un humain ? Où l'humain doit-il rester dans le processus ? Où peut-il se situer au-dessus du processus et surtout exercer son jugement ? Quelles décisions ne doivent jamais être automatisées ? Quelles capacités agentiques peuvent être réutilisées dans d'autres processus ?
Ce ne sont pas uniquement des questions techniques. Ce sont des questions organisationnelles. Elles touchent aux responsabilités, au contenu des rôles, au reporting, à la gestion des risques, à la formation et au leadership.
C'est pourquoi l'IA échoue lorsqu'elle est traitée uniquement comme un projet d'outils. La technologie peut exécuter une tâche, mais l'organisation doit décider ce que cela signifie pour le travail, le pouvoir, la qualité et la confiance.
Comment faire réellement basculer une organisation
L'étape suivante n'est pas une nouvelle session d'inspiration. La plupart des dirigeants savent désormais que l'IA compte. Ce qui manque, c'est une manière de transformer une compréhension abstraite en comportement.
Une approche pratique commence au sommet, mais ne s'y arrête pas.
- Commencez par le comité de direction lui-même. Demandez à chaque dirigeant d'examiner son propre travail. Comment les décisions sont-elles préparées ? Quels rapports sont lus ? Quelles réunions consomment du temps sans créer de valeur ? Où l'IA peut-elle améliorer la qualité de la réflexion, pas seulement la vitesse d'exécution ? Un comité de direction qui ne travaille pas autrement lui-même peut difficilement demander au reste de l'organisation de le faire de manière crédible.
- Choisissez un processus avec une vraie tension. Pas l'expérimentation la plus facile, mais un processus où du temps se perd, où la frustration existe, où la valeur client est touchée ou où plusieurs départements s'attendent mutuellement. Un cas phare doit montrer à quoi ressemble une autre manière de travailler, pas seulement que l'IA fonctionne techniquement.
- Rendez le travail actuel douloureusement visible. Cartographiez les délais, les temps d'attente, les doubles travaux, les transferts, les contrôles manuels et les erreurs. Non pour accuser les personnes, mais pour rendre le système visible. Sans visibilité sur les frictions, le changement reste une opinion.
- Concevez le nouveau travail avec honnêteté. Divisez le processus entre ce qui disparaît, ce qui est repris par l'IA ou par des agents, et les endroits où le jugement humain devient plus important. Nommez aussi ce que cela signifie pour les rôles. Une refonte de processus sans conversation sur les rôles est incomplète.
- Intégrez l'apprentissage dans l'exécution. Ne formez pas les personnes séparément du travail, mais pendant qu'elles construisent autour de vrais processus. Laissez collaborateurs, dirigeants et experts découvrir ensemble ce qui fonctionne, ce qui crée du risque et ce qui doit être repensé. La compétence IA progresse plus vite lorsqu'elle est liée à une responsabilité réelle.
- Construisez la gouvernance sans étouffer le mouvement. Des règles claires sont nécessaires autour des données, de la confidentialité, de la qualité et du contrôle humain. Mais la gouvernance ne peut pas devenir une excuse pour ne rien faire. La bonne question n'est pas comment éviter tout risque, mais comment apprendre à avancer de manière responsable.
La vraie leçon
L'organisation agentique n'est pas un organigramme du futur. Ce n'est pas non plus un projet technologique. C'est un basculement dans la manière dont une organisation pense, travaille, apprend et décide.
McKinsey souligne à juste titre que les workflows, le leadership et la culture doivent changer. Mais la réalité dans beaucoup d'organisations est plus résistante. Elles ne sont pas opposées au changement. Elles ne ressentent simplement pas encore assez la nécessité, disposent de peu de muscle d'innovation, et sont ramenées chaque jour vers leur manière familière de travailler.
C'est pourquoi la transformation IA ne commence pas par la question de savoir quel outil utiliser. Elle ne commence pas non plus par la question de savoir qui va coordonner l'IA. Elle commence par une question plus inconfortable : quelles parties de notre travail sommes-nous réellement prêts à redistribuer, et qui est prêt à changer personnellement dans ce mouvement ?
L'IA ne devient stratégique que lorsqu'une organisation cesse d'expérimenter à la périphérie et commence à basculer au coeur de son fonctionnement.
Où, dans votre organisation, l'IA est-elle encore traitée comme un projet à côté du travail, alors qu'elle devrait en réalité transformer le travail lui-même ?