Huang traite de « maboules » les managers anti‑IA. Voici comment encadrer l’IA au travail sans la subir, ni sacrifier vos équipes, surtout dans les médias et la com.
La plupart des grandes entreprises françaises sous-utilisent encore l’IA générative. Pendant ce temps, Jensen Huang, le patron de Nvidia, traite de « maboules » les managers qui demandent à leurs équipes de moins l’utiliser. Derrière la punchline, il y a un message très simple : pour lui, tout ce qui peut être automatisé par l’IA doit l’être.
Ce débat n’est pas théorique. Fin 2025, Microsoft et Google imposent déjà l’usage d’outils IA en interne pour le code. HP et Amazon annoncent des milliers de suppressions de postes en partie liées à l’IA. En France, les directions communication, marketing et médias sont pile au milieu de cette vague, entre promesses de productivité et peur du déclassement.
Voici le cœur du sujet : un manager qui freine l’usage de l’IA prend aujourd’hui plus de risques qu’un manager qui l’encadre et l’accélère intelligemment. On va voir pourquoi, et surtout comment l’utiliser sans tomber dans les excès de la Silicon Valley.
1. Pourquoi Jensen Huang traite certains managers de « maboules »
Le message de Jensen Huang est brutal, mais clair :
« Je veux que toutes les tâches pouvant être automatisées grâce à l’IA le soient. Je vous promets que vous aurez du travail à faire. »
Autrement dit, pour lui, refuser l’IA sur des tâches automatisables est une faute de gestion. Pas par idéologie, mais pour trois raisons très concrètes :
- Productivité immédiate : rédaction, traduction, mise en forme, recherche, premier jet de code… Une partie du travail peut déjà être accélérée de 20 à 50 % avec de bons prompts et un bon cadrage.
- Compétences internes : une équipe qui n’expérimente pas l’IA en 2025 va accuser un retard massif de compétences en 2026‑2027.
- Avantage concurrentiel : dans la pub, les médias, le marketing, celui qui sait combiner créativité humaine + IA générative va simplement produire plus, plus vite, avec plus de tests.
Huang réagit aussi à un décalage interne : chez Nvidia, des managers auraient demandé à leurs équipes de moins utiliser l’IA. D’où sa réaction : pour un patron qui vend les puces qui font tourner ces outils, voir ses propres équipes les bouder est presque un non-sens stratégique.
Pour les médias, agences et services communication en France, le message est transposable : si vos équipes n’apprennent pas à travailler avec l’IA maintenant, elles le feront plus tard… mais dans l’urgence, ou après vos concurrents.
2. La stratégie des géants : l’IA n’est plus une option
La Silicon Valley ne discute plus de « faut-il utiliser l’IA ? », mais de « comment l’imposer partout sans casser la machine ». Deux signaux forts :
- Microsoft indique que jusqu’à 30 % du nouveau code interne est déjà généré par l’IA.
- Google évoque environ 25 % de code produit par l’IA.
Et surtout : ces groupes transforment l’usage de l’IA en quasi-obligation interne. Utiliser Copilot ou Gemini pour coder n’est plus un gadget, c’est une norme de travail.
Pour les directions en France, ce mouvement annonce ce qui va vous arriver, d’une façon ou d’une autre :
Ce que cela signifie concrètement pour une entreprise française
1. L’IA va devenir un standard d’outillage, comme la suite Office hier.
- Aujourd’hui : quelques early adopters dans vos équipes jouent avec ChatGPT, Mistral, Claude, Gemini.
- 2026 : l’IA sera intégrée nativement dans vos outils (suite Google, Microsoft 365, CRM, DAM, outils de planning social media…). Ceux qui ne sauront pas l’utiliser seront réellement moins efficaces.
2. Ne pas cadrer l’IA maintenant, c’est subir plus tard.
- Si l’entreprise n’a pas de politique claire, chacun y va de sa solution perso, parfois avec des données sensibles.
- Résultat : risque juridique, manque de cohérence éditoriale, dépendance à un outil imposé plus tard par un contrat global.
3. Les managers deviennent la clé du succès ou de l’échec.
- Un manager qui interdit l’IA « par principe » casse la dynamique d’apprentissage.
- Un manager qui impose l’IA sans formation ni garde-fous génère du stress, des erreurs et du rejet.
La vraie responsabilité managériale consiste à ouvrir le champ d’usage tout en posant des règles claires.
3. L’illusion de la productivité magique : ce que disent les études
Les discours type « l’IA va multiplier la productivité par 10 » sont vendeurs… mais souvent exagérés. Une étude citée en 2025 montre même l’inverse : des développeurs open source utilisant un chatbot IA (Claude) étaient 19 % plus lents que ceux qui n’en utilisaient pas.
Pourquoi ? Parce que :
- ils passaient du temps Ă formuler les bonnes requĂŞtes ;
- ils devaient relire et corriger des propositions parfois fausses ou non adaptées ;
- ils avaient tendance à sur‑faire confiance à la machine.
Ce constat s’applique parfaitement aux métiers des médias et de la communication :
Sans méthode, l’IA peut vous ralentir
Dans une rédaction ou une agence, on voit très vite le même schéma :
- un social media manager passe 20 minutes à obtenir un post LinkedIn potable, là où il l’aurait écrit en 8 minutes ;
- un chargé de communication relit 4 versions de communiqué générées par l’IA pour finalement revenir à sa propre version ;
- un journaliste junior perd du temps à corriger un article truffé d’erreurs factuelles.
Le problème n’est pas l’outil en soi, mais l’absence de cadre et de compétences. L’IA n’est ni un stagiaire magique, ni un senior invisible.
Ce qui fait vraiment la différence : le cadre d’usage
Les équipes qui gagnent du temps sont celles qui ont posé quelques règles simples :
- Cas d’usage prioritaires : par exemple, chez eux, l’IA est utilisée d’abord pour :
- résumer des documents longs ;
- proposer des plans d’articles ou de campagnes ;
- générer des variations de textes (AB testing, multilingue) ;
- créer des briefs créatifs ou media.
- Interdits clairs : pas d’utilisation brute pour :
- des communiqués de presse sensibles ;
- des prises de position officielles ;
- des informations non encore publiques.
- Process intégrant la relecture humaine : l’IA produit, l’humain valide, ajuste et signe.
Sans ce cadre, vous ajoutez de la confusion. Avec ce cadre, vous commencez Ă capturer les vrais gains.
4. Derrière l’automatisation, la peur des licenciements
Dès qu’un dirigeant déclare « on va tout automatiser avec l’IA », une question surgit dans les équipes : « Et nous, on est encore là pour combien de temps ? ».
HP et Amazon ont déjà annoncé des milliers de suppressions de postes liées explicitement à l’IA. Dans la tech comme dans les médias, le message est clair : certains métiers vont être redessinés, d’autres supprimés, d’autres créés.
Pour un manager, nier cette peur est une erreur
Dans une rédaction, une agence ou un service com’, cette inquiétude se traduit par :
- de la méfiance : « l’IA, c’est l’arme pour justifier les plans sociaux » ;
- de la résistance passive : on teste du bout des doigts, sans vraiment s’y mettre ;
- ou au contraire de la panique : on sur-utilise l’IA pour montrer qu’on « suit le mouvement ».
Adopter une posture claire est beaucoup plus sain :
- Dire la vérité : certains postes vont évoluer, certaines tâches répétitives vont disparaître.
- Montrer la stratégie : l’IA sert à augmenter les équipes, pas à les couper à court terme.
- Aligner les actes : intégrer l’IA dans les objectifs de montée en compétences, pas dans les plans de réduction de coûts immédiats.
Quand un patron comme Jensen Huang dit « je vous promets que vous aurez du travail à faire », le sous-texte raisonnable pour un manager français, c’est : « Ton job va changer, mais il ne disparaît pas si tu montes en compétences. »
5. Comment un manager français peut encadrer l’IA sans être « maboule »
La vraie alternative n’est pas « IA partout » vs « IA interdite ». La bonne approche, c’est IA encadrée, outillée, assumée.
Voici un plan d’action concret pour une équipe média, communication ou marketing en France.
5.1. Clarifier ce qui doit être automatisé… et ce qui ne doit pas l’être
Commencez par un atelier simple avec votre Ă©quipe :
- Liste A : tâches à faible valeur ajoutée (réécriture SEO basique, mise en forme, traductions standards, comptes rendus, tags de contenus…).
- Liste B : tâches à forte valeur éditoriale ou stratégique (choix des angles, ligne éditoriale, arbitrages budgétaires, messages sensibles, corpus de marque…).
DĂ©cision claire :
- Liste A → objectif : automatisation maximale avec IA + relecture rapide.
- Liste B → l’IA reste un outil d’aide (idées, plans, contre‑argumentation), jamais l’auteur principal.
5.2. Fixer 5 règles simples d’usage de l’IA
Par exemple :
- Transparence interne : tout contenu où l’IA a participé est signalé en interne (ex : petit tag dans le fichier :
IA_ASSIST). - Données sensibles : aucune donnée client, personnelle ou confidentielle n’est envoyée dans un outil non validé par la DSI ou le juridique.
- Rôle de l’IA : l’IA fait des premiers jets, des variantes, des résumés. L’humain garde la décision finale.
- Style de marque : chaque équipe dispose d’un « guide de ton » fourni à l’IA (prompt système) pour éviter les textes génériques.
- Relecture obligatoire : aucun texte généré n’est publié sans relecture humaine, quelle que soit la pression temps.
Ces 5 règles, affichées et rappelées, suffisent à éviter 80 % des dérives.
5.3. Organiser un vrai apprentissage, pas un simple tuto
Former vos équipes à l’IA, ce n’est pas envoyer un lien vers un webinaire. Les organisations qui progressent :
- désignent 2 à 3 « référents IA » par équipe (journalistes, créatifs, traffic managers, planneurs…) ;
- organisent des démos régulières de cas d’usage réussis (avant / après, temps gagné, qualité) ;
- mettent en place un canal interne dédié aux prompts utiles, aux bonnes pratiques et aux pièges détectés.
Objectif : en 3 à 6 mois, passer d’une poignée d’enthousiastes isolés à une équipe globalement à l’aise avec 2 ou 3 outils clés.
5.4. Relier l’IA à des objectifs métier, pas à la mode
Un bon manager ne parle pas « d’adopter l’IA » en général. Il la relie à des KPIs concrets :
- pour un média : temps moyen de préparation d’un article, nombre de formats dérivés (article → newsletter → threads), taux de clics ;
- pour une marque : temps de production des assets pour une campagne, nombre de variations créatives testées, réactivité sur l’actualité ;
- pour une direction com’ interne : délai de réponse aux demandes internes, qualité perçue des supports, clarté des messages.
L’IA devient alors un moyen au service de ces objectifs, pas une fin en soi.
6. Faut-il avoir peur d’un futur où « tout est automatisé » ?
Huang pousse à l’extrême : tout ce qui peut être automatisé doit l’être. Dans les faits, les entreprises françaises performantes feront plutôt ceci :
- automatiser ce qui ralentit sans créer de valeur ;
- augmenter ce qui requiert du jugement, de l’éthique, de la créativité, du relationnel ;
- investir sur la montée en compétence plutôt que sur la substitution brutale.
Cette approche est particulièrement adaptée à la communication et aux médias :
- une IA peut aider Ă Ă©crire un script, mais ne remplacera pas un bon journaliste sur le terrain ;
- une IA peut générer mille variations de titres, mais ne décide pas de la ligne éditoriale ;
- une IA peut proposer un planning social media, mais pas gérer une crise en direct avec toutes ses nuances politiques, sociales, culturelles.
Le vrai risque, aujourd’hui, ce n’est pas d’utiliser l’IA. C’est de la subir : en laissant d’autres l’utiliser mieux que vous, en ne formant pas vos équipes, en restant bloqué dans une nostalgie d’outils « pré‑IA ».
Pour un manager français, la bonne question n’est plus « l’IA va‑t‑elle prendre ma place ? », mais :
« Comment j’organise mon équipe pour qu’elle fasse partie de ceux qui savent vraiment travailler avec l’IA, plutôt que de la regarder de loin ? »
C’est cette différence qui distinguera, dès 2026, les organisations qui avancent de celles qui se contentent de subir les plans décidés par d’autres.