Le paradoxe de l’IA pour les PDG : pourquoi ralentir pourrait être le moyen le plus rapide de réussir

La dernière annonce de résultats de Meta a donné une nouvelle indication des sommes extraordinaires consacrées à l’intelligence artificielle. En octobre, l’entreprise a resserré sa prévision de dépenses d’investissement pour 2026, désormais comprise entre 135 et 145 milliards de dollars, en relevant la borne basse de 5 milliards de dollars, les infrastructures d’IA étant un facteur majeur de cette hausse.

Pourtant, quelques jours plus tôt, Meta et Apple avaient montré que des modèles d’IA puissants pouvaient fonctionner localement sur du matériel Apple, offrant potentiellement aux entreprises un meilleur contrôle et une moindre dépendance à l’égard de coûteux services infonuagiques. Le contraste est frappant. Alors même que les investissements s’accélèrent, la technologie et l’économie de l’IA continuent d’évoluer. Pour la plupart des dirigeants, la question de fond est familière : quel montant devrions-nous engager aujourd’hui, alors que la technologie, les coûts et le paysage concurrentiel de demain restent incertains ?

Une contradiction est au cœur du débat sur l’IA. On nous répète sans cesse que le plus grand risque est d’avancer trop lentement. Pourtant, certaines des erreurs les plus lourdes de conséquences qu’un PDG puisse commettre pourraient découler de décisions prises trop rapidement, difficiles et coûteuses à inverser.

Il ne s’agit pas de rester en retrait. Il s’agit de distinguer la rapidité avec laquelle on avance pour apprendre de celle avec laquelle on s’engage. Ce n’est pas la même chose.

La pression pour réagir est bien réelle.

L’IA devrait transformer la plupart des secteurs. On ne sait toujours pas clairement où la valeur se manifestera d’abord, combien coûtera sa concrétisation et quels modèles économiques seront bouleversés.

L’Indice 2026 de l’IA de Stanford indique que 88 % des organisations interrogées utilisaient l’IA dans au moins une fonction de l’entreprise en 2025. Mais l’adoption n’est pas synonyme de transformation. Les études du secteur du conseil font état d’un écart persistant entre l’expérimentation de l’IA et ses retombées à l’échelle de l’entreprise. Si de nombreuses organisations enregistrent des gains de productivité et des améliorations dans certaines fonctions ou certains processus, rares sont celles qui ont converti ces réussites en améliorations substantielles et mesurables de la performance globale de l’entreprise.

Un PDG peut être entouré de démonstrations convaincantes, d’employés enthousiastes et de présentations impressionnantes de fournisseurs, tout en peinant à répondre à une question simple du conseil d’administration : qu’est-ce qui a réellement changé dans l’économie de notre entreprise ?

Tout le monde a un avis. Mais les intérêts ne sont pas les mêmes pour tous.

Imaginez un PDG sur le point d’approuver un investissement majeur dans l’IA. Le fournisseur de technologie est convaincu que sa plateforme peut façonner l’avenir. L’équipe technologique veut des ressources pour construire. Les dirigeants opérationnels veulent un avantage concurrentiel. La direction financière veut des retombées crédibles. Le conseil d’administration veut avoir l’assurance que la direction ne prend ni du retard ni le risque de jouer l’avenir de l’entreprise.

La plupart agissent de bonne foi. Mais ils envisagent la décision sous des angles différents, et leurs intérêts ne concordent pas.

La frontière entre la vente de technologies et le conseil sur leur utilisation s’estompe. En mai, OpenAI a annoncé la création d’une société de déploiement destinée à aider les entreprises à intégrer l’IA dans leurs activités, parallèlement à un accord visant à acquérir Tomoro, une société spécialisée en IA appliquée. Cette initiative montre combien il est difficile de passer de la démonstration de l’IA à son utilisation au quotidien. Elle illustre aussi pourquoi les acheteurs devraient savoir qui les conseille, qui met la technologie en œuvre et qui tire profit de la technologie choisie.

Les bons fournisseurs ont une grande valeur. Mais on ne peut pas attendre même des meilleurs qu’ils soient indifférents à la plateforme choisie par un client, au montant qu’il dépense ou au degré de dépendance qu’il acquiert.

La responsabilité du PDG n’est pas de se méfier de tout le monde. Elle consiste à veiller à ce que les différents points de vue soient examinés avant qu’ils ne se fondent en une recommandation qui semble inéluctable.

Le problème des paris sur une cible mouvante

Les décisions d’investissement traditionnelles reposent sur une vision relativement stable de ce que l’on achète. L’IA remet cette hypothèse en question. Les capacités s’améliorent, les prix évoluent et des tâches qui nécessitaient autrefois des logiciels spécialisés peuvent désormais être réalisées autrement.

Les signes de cette évolution sont déjà visibles : de nombreuses organisations indiquent avoir renoncé à acheter des logiciels ou de nouvelles fonctionnalités, car les outils de programmation fondés sur l’IA leur permettent désormais de développer ces capacités en interne.

Cela ne signifie pas qu’il vaut toujours mieux construire que d’acheter. Cela signifie que les options peuvent changer alors même que le processus d’achat est en cours.

Les PDG doivent se demander ce qui se passerait si une meilleure option apparaissait dans six mois. L’entreprise peut-elle changer de modèle ou de fournisseur ? Peut-elle transférer ses données ? Garde-t-elle le contrôle de ses processus essentiels ? Les engagements commerciaux sont-ils fondés sur des éléments probants plutôt que sur l’optimisme ?

Un investissement important peut tout de même être judicieux. Mais il doit s’agir d’un pari mûrement réfléchi, fondé sur des hypothèses claires, et non d’une réaction au communiqué de presse d’un concurrent.

Ralentir la décision, pas l’apprentissage.

L’une des distinctions les plus utiles qu’une équipe de direction puisse établir est celle entre les décisions réversibles et irréversibles.

Les petites expérimentations, la refonte ciblée des flux de travail et les essais contrôlés peuvent avancer rapidement. Ils révèlent où les employés gagnent du temps, où les clients en tirent profit et où la technologie échoue. Ils mettent aussi au jour des problèmes moins reluisants : des données de mauvaise qualité, des responsabilités mal définies, des préoccupations en matière de sécurité et des processus que personne n’a remis en question depuis des années.

Les engagements importants envers des plateformes, les accords d’externalisation, les restructurations et la suppression de contrôles humains essentiels méritent un examen plus approfondi. Leurs conséquences peuvent perdurer au-delà des hypothèses technologiques qui les sous-tendent.

C’est là que ralentir peut rendre une organisation plus rapide. Passer des semaines à mettre au jour des hypothèses fragiles peut éviter des années à mettre en œuvre la mauvaise solution. De même, laisser les équipes expérimenter dans des limites raisonnables peut en apprendre davantage à un PDG que d’attendre une stratégie d’entreprise parfaite.

Les recherches de McKinsey suggèrent que les organisations les plus performantes sont plus susceptibles de repenser leurs flux de travail et de privilégier la croissance et l’innovation en parallèle de l’efficacité. Il s’agit autant d’un défi de gestion que d’un défi technologique.

Ce que le conseil d’administration doit entendre

On demande aux conseils d’administration de soutenir des décisions lourdes de conséquences, alors même que les dirigeants les plus expérimentés ne peuvent prétendre savoir exactement comment les choses vont évoluer. Exiger des certitudes est irréaliste. Se contenter d’enthousiasme plutôt que de preuves n’est pas plus utile.

Une meilleure discussion au sein du conseil commence par des questions concrètes. Quel problème cherchons-nous à résoudre ? Quels éléments étayent les rendements attendus ? Quelles hypothèses pourraient se révéler fausses ? Que pouvons-nous apprendre avant d’engager davantage de capitaux ? Qu’est-ce qui nous conduirait à arrêter ou à changer de cap ?

La discussion doit aussi porter sur les personnes. Quelles tâches vont changer ? Quels employés auront besoin de nouvelles compétences ? Qui restera responsable lorsqu’une IA formulera une recommandation ou entreprendra une action ? Quelle sera l’expérience concrète des clients ?

Les conseils d’administration n’ont pas besoin de se transformer en assemblées d’ingénieurs spécialisés en IA. Ils doivent disposer d’une compréhension suffisante et d’une indépendance d’esprit qui leur permettent de remettre en question la direction de manière constructive. Les PDG, quant à eux, ont besoin de conseils capables de faire la distinction entre une expérimentation bien menée qui échoue et un investissement mal évalué qui réussit par chance.

Les conseils que les PDG devraient le plus apprécier

Les dirigeants ne manquent pas d’occasions de consulter des spécialistes de l’IA. Les spécialistes techniques sont indispensables. Mais l’expertise technologique n’équivaut pas à un jugement sûr sur les choix stratégiques d’une entreprise.

Le conseiller le plus précieux est peut-être celui qui ose poser une question dérangeante quand tous les autres veulent aller de l’avant. Pourquoi cherchons-nous à résoudre ce problème ? Quelles hypothèses faisons-nous au sujet des clients ? Repensons-nous le travail ou automatisons-nous un mauvais processus ? Que ferions-nous s’il s’agissait de notre propre argent ?

Un bon conseil suppose aussi d’avoir l’assurance de dire : « Nous ne le savons pas encore. » Cet aveu devrait inciter à chercher la réponse avec méthode, et non à se paralyser.

Un conseiller qui réunit des voix divergentes, met en lumière les compromis à faire et aide les dirigeants à décider dans l’incertitude apporte quelque chose de différent d’une prédiction supplémentaire sur la sortie du prochain modèle.

Il y a là une ironie. À mesure que l’IA facilite la production d’analyses, de présentations et d’informations techniques, la valeur accordée à la prise de décision humaine pourrait augmenter. L’écoute, l’art de poser des questions, la compréhension des jeux politiques au sein de l’organisation et l’établissement d’un climat de confiance dans une équipe de direction divisée deviennent plus importants, et non moins.

La véritable course

Tous les PDG savent que l’immobilisme comporte des risques. Les concurrents apprennent. Les employés expérimentent. Les clients font évoluer leurs attentes. La solution n’est pas de tout ralentir.

Il s’agit d’avancer rapidement là où la vitesse favorise l’apprentissage, de rester rigoureux lorsque les décisions entraînent des obligations à long terme et de savoir faire la différence.

La prochaine fois qu’une proposition liée à l’IA sera présentée au comité exécutif, la question la plus utile ne sera peut-être pas : « À quelle vitesse pouvons-nous l’approuver ? », mais plutôt : « Que devons-nous comprendre avant de nous engager, et à quelle vitesse pouvons-nous le découvrir ? »

Dans un marché qui récompense les apparences d’urgence, le PDG qui fait place à un véritable débat pourrait, au bout du compte, aller plus loin et plus vite que celui qui ne prend jamais le temps de remettre le cap en question.