IA et leadership : les 5 capacités dont chaque leader a besoin aujourd’hui

Partout où vous regardez, les outils d’intelligence artificielle promettent de rendre le travail plus rapide, plus intelligent et plus efficace. Mais au fur et à mesure que les organisations investissent, beaucoup découvrent que les nouvelles technologies ne sont pas synonymes de préparation organisationnelle.

Les équipes sont aux prises avec l’incertitude. Les leaders ne savent pas comment se préparer. Et le fossé entre l’ambition de l’IA et la réalité se creuse. Alors, que faudra-t-il pour aider les leaders à guider leurs équipes et leur organisation à travers le changement de l’IA ? Dans cet article, vous trouverez un cadre pratique pour diagnostiquer les besoins en leadership en IA et les cinq capacités essentielles dont les leaders ont besoin pour soutenir leurs équipes dans un contexte de changement rapide.

Pourquoi la transformation de l’IA nécessite du leadership, et pas seulement de la technologie

À l’heure actuelle, la plupart des entreprises se concentrent sur deux domaines de préparation à l’IA : le sens aigu de l’IA, les compétences techniques dont les gens ont besoin pour utiliser les outils, et la gouvernance de l’IA, qui comprend les politiques et les mesures de protection qui guident leur utilisation.

Bien que ceux-ci soient essentiels, ils ne sont pas suffisants. La pièce manquante qui empêche les organisations de réaliser une véritable transformation est le leadership en matière d’IA, c’est-à-dire la capacité à guider les gens à travers les perturbations induites par l’IA. Et elle est souvent négligée dans la précipitation à adopter la technologie.

Certains leaders ressentent la pression causée par cet écart plus que d’autres. Selon les prévisions de leadership mondial 2025 de DDI, les leaders de première ligne sont 3 fois plus susceptibles que les cadres supérieurs d’être préoccupés par l’IA. C’est probablement parce qu’ils portent le fardeau le plus lourd lorsqu’il s’agit de :

• Adopter de nouveaux outils 
• Lutter contre l’anxiété et les craintes liées au travail 
• Refonte des flux de travail 
• Équipes de requalification 

Mais cette tendance n’est pas une impasse. Les leaders qui font confiance à la haute direction sont 2,2 fois plus susceptibles d’être enthousiasmés par l’IA et les possibilités qu’elle crée. En d’autres termes, le plus grand obstacle à la réussite du déploiement de l’IA n’est pas la technologie, mais la capacité de leadership.

Pour libérer tout le potentiel de l’IA, les organisations doivent investir dans les compétences humaines dont les leaders ont besoin pour guider leurs équipes dans le changement de l’IA.

Les défis du leadership derrière la préparation à l’IA

L’adoption de l’IA est avant tout un défi de leadership. Alors que la technologie évolue rapidement, les obstacles qui ralentissent les progrès de l’IA sont liés à la capacité des leaders à guider les gens dans le changement.

Les employés sont naturellement inquiets de la façon dont l’IA va remodeler leurs rôles et leur avenir. La peur de devenir obsolète (FOBO) crée des frictions lorsque les équipes tentent de s’adapter, d’apprendre de nouveaux outils et de redéfinir la façon dont le travail est effectué. Les leaders jouent un rôle essentiel en aidant les gens à naviguer dans cette incertitude en instaurant la confiance, en créant une sécurité psychologique et en rendant l’expérimentation et l’apprentissage en toute sécurité.

Mais le défi va au-delà de la préparation émotionnelle. L’IA impose également de nouvelles exigences pratiques et stratégiques aux dirigeants, des exigences auxquelles beaucoup ne sont pas encore en mesure de répondre. Les leaders doivent :

• Décider où l’IA doit être utilisée (et où elle ne doit pas l’être)
• Façonner la stratégie d’IA en fonction de leurs équipes, de leur entreprise et de leurs clients
• Traduire la stratégie en flux de travail, en décisions et en attentes claires

Sans cette clarté, les équipes ne savent pas comment l’IA s’intègre dans leur travail quotidien.

C’est là que le leadership devient décisif.  En l’absence des capacités de leadership adéquates pour aborder à la fois les dimensions humaines et pratiques du changement de l’IA, les investissements dans l’IA stagnent en « mode pilote », l’adoption ralentit et la confiance s’érode.

Ce que l’on qualifie souvent de « résistance » est généralement un symptôme de lacunes en matière de leadership. Cela peut ressembler à : 

• Manque de compréhension de comment et pourquoi l’IA est utilisée
• Manque de sécurité psychologique pour expérimenter et apprendre
• Manque de communication claire sur l’évolution des rôles et des attentes
• Manque de confiance dans l’orientation du leadership

Les équipes RH et de formation et de développement sont particulièrement bien placées pour aider à combler ces lacunes en dotant les dirigeants des compétences nécessaires pour communiquer clairement, porter des jugements judicieux sur l’utilisation de l’IA et guider leurs équipes en cas de perturbation. 

La question n’est pas : « Comment former les leaders aux outils d’IA ? » Il s’agit de la question suivante : « Comment préparer les leaders à diriger efficacement dans un monde basé sur l’IA ? »

Un nouveau cadre pour le leadership en matière d’IA

Pour aider la formation et le développement et les RH à comprendre ce dont les leaders ont vraiment besoin à l’ère de l’IA, nous avons créé la « matrice contextuelle du leadership en IA ». Ce cadre clarifie la façon dont les exigences en matière de leadership évoluent en fonction des différentes réalités organisationnelles.

Les besoins en matière de leadership diffèrent selon trois dimensions : 

• Stade de maturité de l’IA 
• Niveau de leadership 
• Rôle fonctionnel 

Chaque facteur influence les compétences dont les leaders ont besoin pour favoriser une adoption réussie de l’IA. Passons en revue chacun d’entre eux afin que vous puissiez diagnostiquer les domaines sur lesquels votre organisation et vos dirigeants doivent se concentrer.

⤷ Besoins en leadership à chaque étape de la maturité de l’IA

La maturité organisationnelle de l’IA est le point de départ, car elle définit vos objectifs plus larges et les domaines sur lesquels les leaders doivent se concentrer à grande échelle.

1. L’exploration

À ce stade, les organisations commencent à étudier ce que l’IA peut faire et où elle s’intègre dans leur stratégie. Pour tirer le meilleur parti de l’exploration, les leaders ont besoin des éléments suivants : 

• Connaissances de base en IA
• Stratégies de gestion de l’incertitude
• Compétences pour faire face à la peur et à la confusion
• Les premières normes et limites de l’utilisation éthique 

Ces fonctionnalités aident les dirigeants à réduire les craintes et à instaurer la confiance dès le début, créant ainsi une base solide pour les progrès futurs de l’IA. 

2. Mise en œuvre

Les premiers projets pilotes et cas d’utilisation sont déployés au cours de cette phase. Pour assurer l’adoption, les leaders doivent : 

• Démontrer la valeur commerciale 
• Encourager l’expérimentation et l’adoption précoce
• Aidez les employés à traduire les capacités de l’IA dans leur travail 
• Expliquer pourquoi l’IA est importante aujourd’hui
• Gérer la résistance au changement et les préoccupations

Le défi pour les leaders est de faire passer l’IA de la promesse à la pratique en montrant aux équipes comment les outils améliorent considérablement leur travail. 

3. Mise à l’échelle

Au fur et à mesure que l’IA s’étend à l’ensemble des équipes, des fonctions et des flux de travail, les leaders ont besoin des éléments suivants : 

• Coordination et collaboration entre les équipes
• Compétences pour repenser les processus et les flux de travail
• Partenariat avec les équipes techniques 
• Cohérence tout en s’adaptant aux besoins locaux 
• Capacité à appliquer l’IA dans divers contextes 

À ce stade, le défi pour les leaders est de favoriser l’alignement interfonctionnel grâce à une communication claire et cohérente. 

4. La transformation

L’IA fait partie des modèles opérationnels et de la stratégie à long terme. Alors que le travail est réinventé, les leaders doivent : 

• Équilibrer le travail humain et les contributions de l’IA 
• Établir des lignes directrices éthiques et les utiliser pour prendre des décisions 
• Diriger la transformation de la main-d’œuvre 
• Façonner une vision stratégique à long terme

Le succès de la phase de transformation repose sur la capacité des leaders à trouver un équilibre entre l’innovation et le risque, l’objectif et la culture.

⤷ À quoi ressemble l’état de préparation à l’IA à chaque niveau de leadership

Les besoins du leadership en matière d’IA changent en fonction de la position des leaders dans l’organigramme. Voici comment chaque niveau contribue à la transformation de l’IA et quelles compétences ils doivent renforcer.

1. Leaders émergents 

Les leaders émergents ont besoin de connaissances fondamentales en matière d’IA et d’adaptabilité pour se préparer à des rôles qui seront probablement très différents à l’avenir. Concentrez-vous sur le développement de la curiosité et d’un état d’esprit d’apprentissage.

En action, cela pourrait ressembler à :

• Curiosité : Explorer les connaissances de base en matière d’IA et se préparer à la façon dont l’IA peut façonner leurs responsabilités futures
• Connexion : Instaurer une confiance précoce tout en apprenant aux côtés de ses pairs et des membres de l’équipe au fur et à mesure que les outils d’IA émergent et évoluent

2. Leaders de première ligne 

Les leaders de première ligne sont les plus concernés et les plus touchés par les défis du leadership en matière d’IA, car ils façonnent directement la perception des employés à l’égard de l’IA. Ils doivent communiquer clairement, gérer la résistance au changement et renforcer leur sécurité psychologique.

En action :

• Connexion : Répondre directement aux craintes de l’équipe et créer un espace pour un dialogue ouvert
• Clarté : Expliquer pourquoi les outils d’IA sont introduits et comment les flux de travail vont changer

3. Leaders de niveau intermédiaire 

L’objectif des leaders de niveau intermédiaire est de traduire la stratégie d’IA en exécution. Ils coordonnent les différentes fonctions, redéfinissent les processus et veillent à ce que les équipes soient alignées sur les priorités et les résultats. Ils doivent comprendre l’impact plus large de l’IA tout en répondant aux besoins pratiques.

En action :

• Créativité : réinventer les processus et les flux de travail interfonctionnels
• Clarté : aligner plusieurs équipes sur des objectifs et des attentes communes  
• Curiosité : explorer les nouvelles opportunités offertes par les outils d’IA

4. Dirigeants 

Les dirigeants supervisent l’intégration de l’IA à l’échelle de l’entreprise et doivent trouver un équilibre entre l’innovation et les risques. Ils définissent l’orientation, allouent les investissements et défendent le leadership et l’adoption responsables de l’IA. 

En action :

• Conscience : Établir des limites éthiques et des attentes en matière de gouvernance 
• Créativité : stimuler l’innovation et la transformation à l’échelle de l’entreprise 
• Clarté : communiquer la justification stratégique et mesurer la valeur 

5. Les cadres supérieurs 

Les dirigeants définissent la vision stratégique à long terme de l’IA et veillent à ce qu’elle s’aligne sur l’objectif de l’entreprise. Ils façonnent la culture, la responsabilité et les cadres éthiques.

En action :

• Conscience : Définir les principes à l’échelle de l’organisation pour une IA responsable 
• Clarté : articuler la vision à long terme de l’IA et le récit de l’état futur 

⤷ L’IA et le leadership par rôle fonctionnel

L’IA a un impact différent sur chaque fonction. Les leaders doivent adapter leur approche en fonction de la façon dont l’IA remodèle le travail de leurs équipes. Chaque fonction est confrontée à des pressions, des risques et des opportunités distincts, ce qui signifie que les capacités de leadership en matière de préparation à l’IA diffèrent également.

1. Fonctions techniques

Les équipes techniques sont au cœur de l’innovation en matière d’IA. Leur principal défi consiste à trouver un équilibre entre l’expérimentation et l’aspect pratique, tout en veillant à ce que les nouvelles capacités répondent aux besoins de l’entreprise. Ils ont besoin de leaders capables de faire le lien entre le potentiel technique et la valeur commerciale, de gérer les considérations éthiques et d’orienter les équipes vers un développement responsable.

Exemples : 

• Créativité : concevoir de nouvelles solutions rendues possibles par les capacités émergentes de l’IA 
• Conscience : Assurer l’équité, la sécurité et l’alignement avec les valeurs de l’organisation 

2. Fonctions en contact direct avec le client 

Les rôles en contact direct avec les clients doivent gérer la tension entre la connexion humaine et la personnalisation de l’IA. Ces leaders doivent faire preuve d’empathie, instaurer la confiance, définir les attentes en matière d’interactions basées sur l’IA et maintenir des expériences client authentiques.

Exemples : 

• Connexion : préserver l’expérience humaine tout en tirant parti des connaissances de l’IA 
• Clarté : définir les attentes quant à la façon dont l’IA améliore, et non remplace, les relations avec les clients 

3. Fonctions opérationnelles 

Les équipes opérationnelles sont confrontées à d’importantes perturbations à mesure que l’IA remodèle les flux de travail, les processus et les rôles. Leur défi consiste à gérer la refonte des flux de travail tout en maintenant l’engagement des employés. Ces leaders ont besoin de solides compétences en gestion du changement : aider les gens à comprendre les nouveaux processus, les soutenir dans les transitions et itérer rapidement.

Exemples : 

• Clarté : traduire des changements de processus complexes en attentes claires 
• Connexion : Soutenir les employés dans le cadre de changements importants 
• Curiosité : tester et adapter de nouveaux flux de travail

4. Fonctions stratégiques 

Les fonctions stratégiques sont chargées d’imaginer l’avenir et de faire des choix audacieux quant à la direction que prend l’organisation. C’est pourquoi ces leaders visionnaires doivent trouver un équilibre entre l’innovation, l’éthique et la raison d’être lorsqu’ils envisagent de nouveaux modèles d’affaires.

Exemples : 

• Créativité : envisager de nouvelles possibilités pour l’entreprise 
• Conscience : S’assurer que les stratégies basées sur l’IA s’alignent sur l’objectif et l’éthique de l’organisation 
• Curiosité : Explorer les possibilités et les scénarios émergents 

Les 5C du leadership à l’ère de l’IA

La transformation de l’IA et les complexités qu’elle apporte au leadership peuvent sembler écrasantes. Mais il y a des thèmes clairs pour ancrer votre stratégie de développement du leadership. Chez DDI, nous définissons les 5C du leadership à l’ère de l’IA comme les compétences essentielles sur lesquelles les leaders doivent se concentrer : la connexion, la conscience, la créativité, la clarté et la curiosité.

1. Connexion : le point d’ancrage humain à l’ère de la technologie 

La connexion est l’empathie, la confiance, la sécurité psychologique et l’établissement de relations qui maintiennent les équipes ensemble. Alors que l’IA devient de plus en plus omniprésente, la connexion humaine est ce qui distingue les leaders. 

En action, cela pourrait ressembler à : 

• Lutter contre la peur et l’anxiété au travail 
• Créer des espaces sûrs pour l’expérimentation
• Renforcer la collaboration entre les équipes techniques et commerciales 
• Inspirer l’engagement en faveur d’une vision partagée de l’IA 

2. La conscience : le jugement éthique à l’ère des machines intelligentes 

L’IA introduit de nouveaux dilemmes éthiques et amplifie ceux qui existent déjà. C’est pourquoi les dirigeants ont besoin d’un jugement moral fort, fondé sur l’intégrité, l’équité et la responsabilité, pour guider les décisions et définir les attentes en matière d’utilisation responsable de l’IA.

En action : 

• Prendre des décisions fondées sur des valeurs en matière de collecte et d’utilisation des données 
• Fixer des limites quant au moment et à la manière dont l’IA doit être utilisée 
• Repérer et traiter les préjugés 
• Assumer la responsabilité des résultats de l’IA 
• Mise en place de garde-fous pour les équipes 

3. Créativité : réinventer le travail, pas seulement l’optimiser 

L’IA peut optimiser ce qui existe déjà, mais elle ne peut pas imaginer le nouveau. Les leaders ont besoin de compétences créatives en résolution de problèmes et d’un état d’esprit de transformation pour envisager de nouvelles possibilités.

En action : 

• Voir au-delà de l’automatisation vers une véritable réimagination 
• Intégration des connaissances de l’IA à la perspicacité humaine 
• Encourager l’expérimentation et l’innovation
• Créer de nouveaux flux de travail plutôt que de numériser les anciens 
• Demander : « Qu’est-ce qui est possible maintenant ? » 

4. Clarté : naviguer dans l’ambiguïté dans un paysage complexe de l’IA 

L’IA apporte de la complexité, des systèmes de boîte noire et une surcharge d’informations. Les leaders doivent apporter de la clarté par le biais de la prise de sens, de la prise de décision, de la communication et de l’orientation pour aider les équipes à avancer en toute confiance. 

En action :

• Traduire des concepts complexes d’IA en récits accessibles 
• Aider les équipes à se concentrer sur des informations significatives 
• Prendre des décisions même avec des données incomplètes ou imparfaites 
• Communiquer l’objectif des changements apportés par l’IA 
• Expliquer comment l’IA affecte les rôles, les attentes et les priorités

5. La curiosité : le carburant de l’apprentissage continu 

Les capacités de l’IA évoluent constamment, de sorte que les leaders doivent évoluer avec elles (ou risquer d’être laissés pour compte). La curiosité signifie faire preuve d’un état d’esprit d’apprentissage, d’adaptabilité et d’ouverture à l’expérimentation.

En action : 

• Poser des questions plus approfondies sur les implications de l’IA 
• Remettre en question les hypothèses dépassées 
• Explorer de nouveaux flux de travail et de nouvelles opportunités 
• Modéliser l’apprentissage continu pour leurs équipes 
• Se montrer à l’aise avec l’ambiguïté et l’itération 

Comment la matrice contextuelle du leadership en IA et les 5C fonctionnent ensemble

Bien que chaque leader ait besoin de tous les 5C, chaque capacité se manifeste différemment en fonction du contexte d’un leader.

Par exemple: 

• Pour un leader de première ligne , la connexion peut signifier créer une sécurité psychologique lors des changements de flux de travail. 
• Pour un PDG, la connexion peut signifier articuler une vision convaincante de l’IA à l’échelle de l’entreprise qui inspire confiance. 

La fonctionnalité est la même, mais l’expression change. Le contexte détermine : 

• Les comportements qui représentent chaque fonctionnalité 
• Les décisions que les leaders doivent prendre 
• Les parties prenantes qu’ils influencent 
• Les situations dans lesquelles la capacité est testée 

Cette approche à double cadre fournit la nuance dont la formation et le développement ont besoin pour fournir un développement pertinent pour les rôles. Il équilibre les capacités émotionnelles, pratiques et stratégiques, en veillant à ce que les leaders développent les compétences appropriées pour leur étape, leur rôle et leur fonction. Et à mesure que la maturité de l’IA évolue, il en va de même pour la préparation du leadership, ce qui prépare vos leaders à l’avenir.

Le rôle des RH et de la formation et du développement dans le développement de leaders prêts pour l’IA

Les RH jouent un rôle essentiel dans le développement des capacités de leadership qui font le succès de l’IA. Commencez par utiliser des évaluations, des simulations et des outils de rétroaction pour identifier les lacunes en matière de capacités de leadership dans les domaines concernés. Ensuite, créez des parcours de développement adaptés à chaque fonction, niveau de leadership et maturité de l’IA.

Vous n’avez pas besoin de le faire seul. Associez-vous à des conseillers de confiance qui peuvent vous aider à concevoir un développement du leadership contextuel et fondé sur la recherche qui accélère la transformation de votre organisation en matière d’IA. 

Le succès de l’IA dépend de la capacité du leadership

L’IA ne transformera pas votre organisation à elle seule. Mais vos dirigeants le feront.

Les organisations qui investissent aujourd’hui dans la préparation du leadership deviendront les réussites de demain en matière d’IA. Les leaders qui sont prêts à diriger le changement de l’IA adoptent de nouveaux outils plus rapidement, renforcent la confiance, constituent des équipes plus résilientes et offrent un meilleur retour sur investissement. 

À propos de l’auteur
Kevin Tamanini est psychologue I/O et vice-président des services professionnels chez DDI. Il supervise les équipes après-vente responsables de la conception et de la mise en œuvre de solutions innovantes en matière de relève des cadres, de développement du leadership, de coaching et de planification du développement. Il a également près de 20 ans d’expérience de travail avec des clients mondiaux à grande échelle dans tous les secteurs pour mettre en œuvre des programmes de développement et de sélection des talents pour tous les niveaux de leadership.