IA au travail : êtes-vous « maboule » si vous freinez ?

Fin novembre 2025, Jensen Huang, patron de Nvidia, a lâché une phrase qui a fait le tour de la tech : les managers qui limitent l’usage de l’IA seraient des « maboules ». Derrière la provocation, il y a un message très clair : pour les géants de la Silicon Valley, ne pas utiliser l’intelligence artificielle partout, tout le temps, relève presque de la faute professionnelle.

Pour les équipes marketing, communication ou IT en France, ce discours crée un malaise. Oui, l’IA générative progresse à une vitesse folle. Mais la productivité réelle est loin d’être toujours au rendez-vous, les risques sociaux sont bien réels, et personne n’a envie de servir de cobaye à un plan de réduction de coûts masqué.

Voici le vrai sujet : comment intégrer l’IA au travail de façon ambitieuse sans tomber dans le culte du « tout automatisé » ni sacrifier ses équipes ? Et surtout, comment un manager français peut répondre intelligemment au discours façon Jensen Huang, sans se faire traiter de « maboule »… tout en protégeant son organisation ?

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1. Pourquoi Nvidia pousse autant l’usage de l’IA

La sortie de Jensen Huang n’est pas un dérapage isolé, c’est la partie visible d’une stratégie industrielle et financière.

Une entreprise qui vit de la généralisation de l’IA

Nvidia vend les puces qui font tourner la plupart des grands modèles d’IA. Plus les entreprises utilisent l’IA générative, plus il faut :

• des GPU pour entraîner les modèles,
• des serveurs pour les faire tourner,
• des infrastructures cloud dimensionnées pour ces usages.

Autrement dit :

Plus vous mettez l’IA au cœur de votre organisation, plus Nvidia gagne de l’argent.

Dans ce contexte, entendre son PDG dire : « Je veux que toutes les tâches pouvant être automatisées grâce à l’IA le soient » n’a rien de surprenant. Il prêche aussi pour son business.

Une pression partagée par toute la Silicon Valley

Nvidia n’est pas seule. Microsoft explique que jusqu’à 30 % du nouveau code produit en interne vient déjà de l’IA. Google tourne autour de 25 %. Ces groupes vont même plus loin : en interne, l’usage d’outils comme Copilot ou Gemini n’est plus une option, mais une quasi-obligation.

Ce qui se passe là-bas finit toujours par atterrir dans les comités de direction français quelques mois plus tard, souvent sous forme de phrases du type :

• « Pourquoi nos équipes n’utilisent pas plus l’IA ? »
• « Est-ce qu’on ne serait pas en retard ? »
• « J’ai vu une démo, on pourrait automatiser 40 % de ce service… »

Cette pression met les managers et les DRH au pied du mur : accélérer, oui, mais comment éviter l’emballement ?

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2. L’illusion de la productivité automatique grâce à l’IA

La réalité est beaucoup moins glamour que les keynotes des big tech : l’IA ne rend pas automatiquement plus productif, et encore moins du premier coup.

Quand l’IA ralentit les équipes

Une étude citée en 2025 sur des développeurs open source est parlante : ceux qui utilisaient un chatbot d’IA étaient… 19 % plus lents que ceux qui n’en utilisaient pas. Pourquoi ?

Les développeurs passaient plus de temps à :

• formuler les bonnes requêtes,
• vérifier que le code généré était correct,
• corriger les erreurs et les effets de bord,
• réintégrer proprement le code dans leur base existante.

On retrouve exactement les mêmes mécanismes dans le marketing, la communication ou l’édition de contenus :

• un texte généré doit être relu, réécrit, adapté au ton de la marque,
• les chiffres proposés doivent être vérifiés,
• les images générées doivent être contrôlées (licences, biais, cohérence).

Sans méthode, l’IA peut transformer un travail simple en usine à gaz.

Pourquoi certains managers freinent (et ont raison)

Face à ça, beaucoup de managers français freinent pour des raisons très rationnelles :

• Qualité : peur de voir baisser le niveau rédactionnel, créatif ou technique.
• Temps caché : crainte que le temps de contrôle dépasse le temps gagné.
• Risque juridique : RGPD, droits d’auteur, confidentialité des données.
• Impact social : inquiétude sur les métiers, l’ambiance et la confiance.

Être prudent ne veut pas dire être « anti-IA ». Ça veut dire : ne pas confondre vitesse et précipitation. Surtout dans un contexte français où les équipes sont déjà sous pression sur la transformation numérique, la conformité et la performance.

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3. L’éléphant au milieu de la pièce : l’IA et les licenciements

Il faut dire les choses clairement : l’IA est déjà utilisée pour justifier des plans sociaux. HP a annoncé entre 4 000 et 6 000 suppressions de postes d’ici 2028, en les reliant à l’automatisation. Amazon suit la même voie sur certains métiers de back-office.

Pour beaucoup de salariés, l’équation ressemble à ça :

« On nous demande d’adopter l’IA pour gagner du temps… et ce temps gagné servira à supprimer des postes. »

Dans ces conditions, l’enthousiasme spontané n’est pas vraiment au rendez-vous.

Comment rassurer (sans raconter d’histoires) ?

Du point de vue d’un dirigeant ou d’un DRH, la seule réponse crédible tient en trois éléments :

1. Dire la vérité sur l’intention business
   Si l’IA sert aussi à réduire certains effectifs, le nier rend toute communication toxique. Mieux vaut assumer une trajectoire, expliquer l’horizon de temps et les accompagnements prévus.

2. Investir vraiment dans la montée en compétences
   Les formations « express » de 2h sur l’IA ne suffisent pas. Il faut des parcours sérieux :

   • ateliers métiers (IA pour la com, IA pour le service client, etc.),
   • coaching sur les prompts,
   • retours d’expérience entre pairs.

3. Clarifier la promesse pour chaque métier
   Concrètement : qu’est-ce que l’IA change pour un chargé de communication, un responsable marketing, un dev, un chef de projet ? Quel temps elle libère, et pour faire quoi de plus intéressant ?

Sans ces éléments, les discours à la Jensen Huang sont perçus comme une menace, pas comme une opportunité.

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4. Comment un manager français peut déployer l’IA intelligemment

La bonne approche n’est ni de bloquer l’IA par peur, ni de l’imposer partout par effet de mode. La bonne approche, c’est une adoption structurée, progressive et mesurée.

Étape 1 : commencer par les tâches à faible valeur ajoutée

Les premiers cas d’usage devraient viser ce qui pollue le plus le quotidien, sans toucher au cœur métier. Par exemple :

• résumés de réunions,
• pré-brouillons d’emails récurrents,
• classement automatisé de tickets ou de demandes clients,
• aide à la veille (résumé d’articles, extraction de points clés).

Critère clé : si l’IA se trompe, l’impact doit être faible. Cela permet d’installer la culture de contrôle sans mettre en danger la marque ou le business.

Étape 2 : définir des règles de jeu claires

Un déploiement responsable d’IA au travail passe par une sorte de « charte IA » interne, même simple, qui répond à quelques questions essentielles :

• Quelles données ont le droit d’être envoyées dans un outil d’IA ?
• Quels usages sont encouragés, et lesquels sont interdits (par exemple : ne pas générer de réponses juridiques sans validation d’un expert) ?
• Comment citer ou documenter l’usage de l’IA dans un livrable ?
• Qui est responsable en cas d’erreur ?

Cette charte protège l’entreprise, mais aussi les collaborateurs, qui savent enfin ce qu’ils ont le droit de faire.

Étape 3 : mesurer réellement la productivité

Plutôt que de croire sur parole les promesses marketing, il faut mesurer :

• temps moyen passé avant / après usage de l’IA sur une tâche,
• taux d’erreurs ou de reprises,
• satisfaction des équipes (la charge mentale baisse-t-elle vraiment ?),
• impact business (délai de mise sur le marché, capacité à produire plus de contenus, etc.).

Une IA qui fait gagner 20 % de temps sur une tâche marginale n’est pas prioritaire. Une IA qui fait gagner 10 % sur un process critique l’est beaucoup plus.

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5. Stratégie IA : comment répondre à la pression des dirigeants

Beaucoup de responsables communication, marketing ou IT reçoivent déjà des demandes directes du top management : « On veut un plan IA pour 2026 ». La question n’est plus si, mais comment.

Voici une façon pragmatique de construire ce plan sans tomber dans l’effet de mode.

5.1 Cartographier les usages possibles

Sur un simple tableau, listez :

• les grandes familles de tâches dans votre équipe (production de contenus, reporting, support, prospection, etc.),
• la fréquence et le temps passé,
• le niveau de risque en cas d’erreur,
• le potentiel d’automatisation par l’IA.

Vous verrez vite émerger :

• quelques quick wins IA (rapides à tester, peu risqués),
• des cas d’usage sensibles (image de marque, juridique, données clients),
• des zones à ne pas automatiser (relation humaine, créativité stratégique profonde, décisions managériales).

5.2 Lancer 3 à 5 pilotes maîtrisés

Plutôt que de décréter « l’IA partout », choisissez 3 à 5 projets pilotes :

• un pilote sur la rédaction (brouillons d’articles, posts réseaux sociaux),
• un pilote sur les données (aide à l’analyse ou au reporting),
• un pilote sur l’IT ou les ops (scripts, documentation, tests),
• éventuellement un pilote sur la relation client (suggestion de réponses, pas envoi automatique au départ).

Pour chaque pilote :

• un objectif mesurable (temps gagné, volume produit, délai réduit),
• un référent métier et un sponsor côté direction,
• un calendrier court (8 à 12 semaines) avec retour d’expérience documenté.

5.3 Communiquer avec transparence aux équipes

Ce qui crée la résistance, ce n’est pas l’IA en elle-même, c’est l’opacité. Une bonne communication interne autour de l’IA devrait :

• expliquer les objectifs business (compétitivité, qualité, innovation),
• clarifier ce que l’IA ne fera pas (remplacer brutalement tout le monde),
• détailler les accompagnements : formation, temps d’apprentissage reconnu, droit à l’erreur encadré,
• partager les résultats des pilotes, y compris les échecs.

Dans ce cadre, l’IA devient un outil que l’on apprivoise collectivement, pas un verdict venu d’en haut.

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6. Faut-il « tout automatiser » comme le veut Nvidia ?

Non, et c’est probablement la pire stratégie pour une entreprise française qui tient à ses équipes et à sa marque.

Voici une position assumée :

Un bon dirigeant en 2025 n’est ni techno-sceptique ni techno-béat. Il est sélectif.

Ce qui compte, ce n’est pas la quantité de tâches automatisées, mais :

• la pertinence des cas d’usage,
• la solidité des garde-fous,
• la capacité des équipes à garder le contrôle.

L’IA doit :

• supprimer des corvées,
• augmenter la qualité des décisions,
• libérer du temps pour ce que les humains font mieux : comprendre un client, inventer un concept, gérer un conflit, raconter une histoire.

Le reste – le discours de ceux qui vous traitent de « maboules » parce que vous voulez avancer step by step – relève plus du marketing que de la stratégie.

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Conclusion : assumer une stratégie IA « à la française »

Face aux injonctions des géants de la tech, vous avez le droit d’avoir une approche différente, plus nuancée, plus humaine. Refuser l’IA n’est pas une option sérieuse. L’adopter aveuglément non plus.

La voie la plus solide, surtout pour les médias, la communication et le marketing en France, consiste à :

• cibler les bons cas d’usage,
• investir dans les compétences,
• parler clairement d’emploi et de transformation des métiers,
• mesurer la productivité réelle plutôt que de la présupposer.

La question n’est donc pas : « Êtes-vous maboule si vous limitez l’IA ? », mais plutôt : comment allez-vous organiser, piloter et encadrer l’IA pour qu’elle serve réellement votre stratégie… et pas seulement celle de Nvidia ?