Snapchat licencie 1 000 personnes en citant l’IA.
Le cours monte de 7 % dans la foulée. Ok c’est aux US, c’est un peu le far west là-bas
Mais, la même semaine, Deloitte publie ça :
– 74 % des organisations espèrent que l’IA fera croître leur chiffre.
– 20 % y arrivent.
– 54 % prévoient de passer leurs pilotes en production d’ici six mois.
– 25 % l’ont déjà fait.
Ironic, isn’t it?
La séquence “licencier d’abord, prouver ensuite” repose donc sur un pari non tenu dans 80 % des cas. Snap n’est pas une exception (Meta, Amazon, Oracle ont tous utilisé le même procédé). 42 % des entreprises se disent confiantes dans leur stratégie IA.
Mais ce n’est pas le problème
Une stratégie, c’est ce qu’on dit. La préparation des équipes, c’est ce qui détermine si ça tient dans la vraie vie ou si on ferme les yeux. Les organisations qui passent réellement leurs pilotes en production font trois choses que les autres esquivent : elles établissent la gouvernance avant de scaler, pas après.
Elles forment par rôle: pas en ouvrant un accès à un outil en espérant que l’adoption suivra.
Et elles ont un sponsor exécutif qui conduit l’adoption au lieu de l’annoncer en réunion.
Rien d’exotique.
Juste le travail de réflexion et de conduite du changement que la plupart des projets IA sautent pour avoir une démo à montrer plus vite.
La vraie question RH de cette décennie n’est pas “l’IA va-t-elle prendre les emplois”. C’est “avons-nous des équipes capables de faire tourner l’IA avant que quelqu’un ne remarque qu’elle ne tourne pas encore vraiment comme on veux”.
