AI-First : une promesse technologique à nuancer

L'IA agentique pousse l'approche AI-first, mais son adoption à grande échelle dépend surtout de la transformation des métiers et de l'adhésion des collaborateurs.

D’Elon Musk, qui promet à Davos une "IA plus intelligente que n’importe quel humain dès 2026", à Jensen Huang (NVIDIA), pour qui "l’humain non augmenté par l’IA est déjà dépassé en pratique", en passant par Dario Amodei (Anthropic), qui estime que "selon certaines définitions, nous avons déjà dépassé l’IA générale" : Pas un jour sans une nouvelle annonce évoquant une IA capable de surpasser, voire de déclasser l’humain.

Dans cette ambiance émerge le concept d’AI-First : redessiner un processus en plaçant l’IA, et de plus en plus l’IA agentique, au cœur du dispositif, l’humain intervenant en complément. Ce concept vient d’abord des scale-up, qui ont le luxe de repartir de zéro. Mais il séduit aujourd’hui de nombreuses grandes entreprises, pour leurs processus support : RH, finance, achats, communication, comme pour leurs processus cœur : ingénierie, production, logistique, vente, relation client…

C’est déjà, dans certains cas, une réalité partielle. L’IA agentique prend une place croissante dans les stratégies d’entreprise comme dans les équipes opérationnelles. Mais les chiffres restent têtus : les passages à l’échelle, et donc les impacts tangibles, demeurent limités.

Le vrai frein : la transformation du métier

La raison est simple : malgré ce qui est souvent revendiqué, on oublie trop souvent le facteur humain. Près d’une entreprise sur deux n’implique pas significativement les RH dans sa transformation IA, selon une étude Wavestone / OpinionWay sur l’IA dans les services financiers.

Le problème n’est pas tant l’acculturation ou l’adoption de l’IA. Car, même si des résistances persistent, l’IA du quotidien est déjà une réalité pour plus de 75 % des collaborateurs en entreprise, selon une étude des Échos sur le Bring Your Own AI. Mais ces usages, s’ils apportent souvent du confort et un gain de temps, génèrent rarement une valeur tangible pour l’entreprise.

L’utilisation extensive de l’IA dans un processus métier est d’une autre nature et rencontre davantage de freins. Un commercial, par exemple, utilisera volontiers des assistants ou de petits agents IA locaux pour l’aider à cibler ses prospects, préparer ses rendez-vous ou saisir ses comptes-rendus. En revanche, il pourra rejeter une démarche trop descendante d’AI-First, s’il a le sentiment qu’on lui retire son "flair", ou qu’on lui demande de changer radicalement sa manière de travailler en devenant une sorte de super-contrôleur d’agents IA ("l'humain dans la boucle"). Ici, il ne s’agit pas simplement d’adopter une IA. Il s’agit de consentir à un changement profond du quotidien de travail, des interactions clients, des modes de rémunération, et, plus largement, de ce qui fonde l’identité même du métier.

Réussir l’IA à l’échelle : faire du collaborateur un co-concepteur

Dans ce contexte, deux approches s’opposent, de manière un peu caricaturale.

D’un côté, l’approche par la contrainte : on crée un déséquilibre volontaire en réduisant les effectifs internes ou externes, afin de pousser ceux qui restent, ainsi que leur management, à repenser les processus en mode AI-First. C’est une logique revendiquée par certains acteurs, notamment dans la Tech et l’Audit.

De l’autre, l’approche par l’humain : on construit la transformation avec les collaborateurs concernés et leur management, pour faire évoluer leurs métiers de manière plus ou moins forte, mais désirable. C’est par exemple la logique d’entreprises comme Decathlon, La Poste, Club Med ou certains groupes mutualistes, pour lesquels la singularité de l’entreprise et l’engagement des clients reposent largement sur le facteur humain.

En réalité, la plupart des entreprises devront trouver un point d’équilibre entre ces deux approches. Certains processus hérités du passé ou déjà fortement externalisés, n’appelleront sans doute pas une approche totalement "human-first". Mais une chose semble sûre : dans la plupart des cas, la valeur tangible ne pourra être créée qu’avec un engagement fort des collaborateurs, donc avec une adoption à l’échelle. 

Et cet engagement ne sera réel que si les collaborateurs y trouvent majoritairement leur intérêt, ce qui suppose souvent qu’ils aient contribué à construire le nouveau processus, avec des IA plus ou moins omniprésentes, et surtout un nouveau métier rendu désirable.

En synthèse : pas d’IA sans humain. Mais pas au sens où on l'entend régulièrement (l'humain dans la boucle) mais au sens où, pour qu’une IA crée une adoption réelle, et donc une valeur tangible, la redéfinition consentie du métier doit précéder et accompagner la technologie et ne surtout pas être traitée comme un simple artefact.

Humain : 1 / IA : 1 !