Ce que ChatGPT a changé en comité de direction

ChatGPT a changé la question posée en comité de direction : on ne demande plus si l’intelligence artificielle fonctionne, on demande par où commencer. Ce basculement est d’abord un changement de posture des dirigeants, pas une rupture technique.

Je passe l’essentiel de mon temps dans des salles où l’on décide. En 2022, quand j’y parlais d’apprentissage automatique, la question qui revenait était : est-ce que ça marche vraiment. C’était une question de crédibilité, et elle était légitime.

À partir de février 2023, cette question avait disparu. Elle avait été remplacée par une autre, beaucoup plus exigeante : par où est-ce qu’on commence. Le basculement n’est pas venu d’une percée d’architecture. Il est venu du fait que chacun, autour de la table, avait essayé l’outil lui-même, le week-end, sur un texte qui le concernait.

Par IA générative, on désigne ici les modèles de langage capables de produire du texte à partir d’une consigne rédigée en langage courant, dont ChatGPT est devenu l’exemple que tout le monde a en tête. Ce qui est nouveau pour une direction n’est pas la technologie elle-même, connue des spécialistes depuis plusieurs années, mais le fait de pouvoir l’essayer sans intermédiaire.

L’essai personnel convainc davantage qu’une démonstration parce qu’un dirigeant qui manipule seul l’outil, sur un cas qui le concerne, n’a plus besoin qu’on lui explique ce qu’il voit. C’est le point que je retiens de cette période, et il vaut bien au-delà de 2023.

Une direction n’adopte pas une technologie parce qu’on la lui a démontrée. Elle l’adopte quand ses membres l’ont manipulée seuls, sans témoin, sur un cas qui les intéresse. Une démonstration reste un spectacle préparé par quelqu’un d’autre ; un essai personnel devient une expérience propre, que le dirigeant raconte ensuite à ses pairs.

Ce qui a suivi était prévisible : une vague de demandes formulées en termes d’outil et non de problème. « On veut un ChatGPT interne. » La formulation dit tout du malentendu. Elle décrit une interface, pas un résultat attendu.

L’essai personnel a un second effet, moins visible : il calibre les attentes sur un cas propre. Le texte qu’on colle le week-end est court, à jour, choisi. Le corpus réel d’une organisation ne ressemble à rien de cela, et cet écart produit la plupart des déceptions qui suivent.

À une direction qui veut un ChatGPT interne, il faut répondre par une question : quelle tâche, faite à la main plusieurs fois par semaine, produit un résultat vérifiable ? Ma réponse tenait en cette question, et je la poserais encore.

Cette question fait trois choses à la fois. Elle sort du vocabulaire d’outil. Elle impose un propriétaire : la personne qui fait la tâche existe, elle a un nom. Et elle impose un critère de réussite, parce qu’une tâche vérifiable produit un résultat qu’on peut comparer.

Sans ces trois éléments, un projet d’IA générative n’a pas de fin. Il a seulement une date d’arrêt du budget.

Le tableau suivant montre comment chacune des demandes typiques se reformule en problème traitable.

La première tâche à confier à l’IA générative doit être fréquente, faite à la main, vérifiable par la personne qui la fait aujourd’hui, et sans conséquence grave en cas d’erreur. Ces quatre critères éliminent la majorité des idées spectaculaires et laissent les idées utiles.

La méthode tient en cinq étapes, qu’un comité peut parcourir en une réunion :

1. Lister les tâches de rédaction ou de lecture répétées dans deux ou trois services volontaires : synthèses, réponses types, relectures, extractions d’informations dans des documents.
2. Écarter celles dont personne ne peut juger le résultat. Si la personne qui fait la tâche ne sait pas dire si une réponse est bonne, le projet n’aura pas de critère de réussite.
3. Écarter celles où une erreur coûte cher : décision juridique, engagement financier, information médicale. Ces cas viendront plus tard, avec une supervision conçue pour eux.
4. Nommer un propriétaire pour la tâche retenue, la personne qui la fait aujourd’hui, et non un sponsor de la direction.
5. Fixer un critère et une date : un nombre de cas réels à tester, un seuil de réponses justes, une échéance à laquelle on décide de continuer ou d’arrêter.

Un exemple générique : une direction des achats qui relit chaque semaine des propositions de fournisseurs pour en extraire les mêmes informations (prix, délais, conditions de paiement) a une tâche fréquente, vérifiable par l’acheteur, et réversible. C’est un meilleur premier candidat qu’un assistant stratégique destiné au comité lui-même.

Les erreurs les plus fréquentes d’un comité de direction face à l’IA générative consistent à partir de l’outil, à imposer l’usage d’en haut et à traiter la confidentialité comme un préalable plutôt que comme un critère. Chacune a un remède simple, à condition de la reconnaître tôt.

• Partir de l’outil. Le projet commence par le choix d’une interface et cherche ensuite un usage. Le remède : partir d’une tâche nommée, comme décrit plus haut.
• Imposer d’en haut. La direction décide pour des équipes qui n’ont rien demandé. Le remède : commencer avec des services volontaires, qui ont une raison de s’en servir.
• Bloquer sur la confidentialité. On interdit tout faute d’avoir qualifié les données. Le remède : classer les données selon ce qu’on a le droit d’envoyer, tâche par tâche.
• Confondre démonstration et projet. Un prototype qui impressionne en réunion n’a pas encore rencontré le corpus réel. Le remède : tester sur des cas réels avant toute annonce.
• Ne pas prévoir la montée en compétence. Des utilisateurs qui ne savent pas formuler une demande ni vérifier une réponse jugent l’outil sur leurs premiers échecs. Une formation à l’IA générative centrée sur des tâches réelles change ce jugement.

Aucune de ces erreurs n’est technique. Elles relèvent toutes du cadrage, ce qui explique pourquoi un audit IA en amont, portant sur les tâches et les données plutôt que sur les outils, évite l’essentiel des déconvenues.

L’année 2023 n’a pas ouvert une ère d’automatisation pour les directions, elle a ouvert une fenêtre d’attention : un temps de décision enfin consacré à un sujet technique. Cette fenêtre était une ressource rare.

Pour la première fois, des directions générales acceptaient de consacrer du temps de décision à un sujet technique. Beaucoup l’ont dépensé en démonstrations. Ceux qui en ont tiré quelque chose sont ceux qui l’ont dépensé à choisir une tâche, une seule, et à la suivre jusqu’à ce qu’elle change de main.

Cette fenêtre crée aussi de nouveaux besoins de compétences : quelqu’un doit traduire les attentes d’une direction en tâches testables, puis tenir le système une fois livré. Ces métiers de l’IA restent à structurer dans la plupart des organisations.

C’est le sujet de l’article suivant : pourquoi vos premiers essais échouent en production.

La question posée en comité est passée de « est-ce que ça marche » à « qu’est-ce qu’on a le droit d’en faire », et elle n’est jamais revenue en arrière. C’est le déplacement durable.

Les trois premières demandes que je recevais portaient sur la faisabilité. Elles ont disparu en dix-huit mois, remplacées par des questions de périmètre, de responsabilité et de coût, celles qui décident réellement de l’aboutissement d’un projet, comme le montre agents en entreprise : où s’arrêtent les projets.

Ce déplacement est sain. Il signifie que la conversation porte enfin sur ce qui bloque, et non sur ce qui impressionne.

L’erreur de cadrage la plus coûteuse a été de lancer un projet à partir de l’essai personnel d’un dirigeant, sans vérifier l’état du corpus concerné. C’est l’erreur la plus fréquente de cette période.

L’essai personnel se fait sur un texte qu’on colle, propre et à jour. Le projet porte sur un dossier partagé accumulé pendant dix ans, contenant trois versions de chaque procédure. L’écart entre les deux explique la quasi-totalité des déceptions du premier semestre.

La question à poser au moment où l’idée émerge tient en une ligne : sur quels documents, et qui sait dire lesquels font autorité. C’est le point développé dans le corpus est le projet, et il n’a rien perdu de sa pertinence.