Leçons du lancement du Convergent Leader à Paris

L'IA évolue plus rapidement que les modèles de leadership de la plupart des organisations. Alors que les investissements se concentrent sur les capacités et les outils, beaucoup moins d'attention est accordée à la manière dont les leaders créent la confiance, l'inclusion et le sentiment d'appartenance avec l'IA.

Dans cette conversation d'ouverture, Emilia Yu, Directrice exécutive du Global Lab de Coqual, et Ellie Smith, PhD, Directrice de recherche pour la région EMEA chez Catalyst, exposent :

• Les promesses et les dangers de l'IA.
• Les défis auxquels les organisations font face.
• Pourquoi les modèles actuels ne sont plus suffisants.
• Ce que signifie être un leader convergent.

Emilia met en lumière une question que de nombreuses organisations se posent : « Comment tirer le meilleur parti de cet investissement en IA ? » Elle réfléchit à la façon dont l'ampleur de cette question a laissé de nombreux leaders paralysés dans leur prise de décision, tout en étant incapables de suspendre leur déploiement. « Malheureusement, les organisations ne peuvent pas attendre et voir, et les employés ne peuvent pas simplement rester en suspens indéfiniment. »

Le modèle Convergent Leader recadre l'IA comme un défi de leadership humain. Comme l'explique Ellie, « les organisations dirigées par des leaders convergents, grâce à leurs décisions et aux pratiques qu'ils mettent en place, surpassent systématiquement les leaders non convergents. » Les données dressent un tableau selon lequel les dirigeants organisationnels ne peuvent pas s'appuyer uniquement sur les capacités techniques — ils doivent simultanément naviguer à travers la perturbation, l'inclusion et le développement à long terme des capacités.

Ellie décrit l'environnement que les Leaders Convergents créent comme étant enraciné dans « la confiance, l'inclusivité et — peut-être plus important encore — la propriété partagée du changement, » un environnement qui se traduit directement par de meilleurs résultats pour les affaires et les personnes.

Cela soulève une question critique : Queà quoi cela ressemble-t-il dans la pratique, au sein d'organisations réelles ?

Le panel de praticiens reprend là où le modèle s'arrête : ancrer le leadership convergent dans l'expérience organisationnelle vécue.

Les panélistes réfléchissent sur :

• Où les stratégies d'IA réussissent ou échouent.
• Comment la peur, la confiance et l'inclusion se manifestent dans les équipes réelles.
• Ce que les dirigeants sous-estiment souvent lorsqu'ils mettent en œuvre l'IA.

Un thème constant émerge : les organisations avancent rapidement sur l'IA mais de manière inégale sur les stratégies de leadership. Lorsque les dirigeants ne réussissent pas à embarquer leurs équipes, l'adoption ralentit, les inégalités s'aggravent et les risques à long terme augmentent.

Les panélistes soulignent que, pour les organisations européennes en particulier, le leadership en matière d'IA ne peut être dissocié du contexte réglementaire et culturel. Comme Birgit Neu, Fellow au Global Lab de Coqual, le fait remarquer, la maîtrise des réglementations « ne peut pas se limiter aux équipes juridiques et de conformité. » Au lieu de cela, les leaders efficaces sont « beaucoup plus proches des détails — non seulement en comprenant les problèmes que la réglementation pose, mais aussi en comprenant réellement les opportunités qu'elle crée pour leurs entreprises et leurs stratégies d'IA. » En pratique, cela signifie que les équipes dirigeantes doivent s'engager profondément dans la réglementation comme un élément stratégique, plutôt qu'un obstacle à gérer ailleurs.

Ce défi est amplifié par la diversité de l'Europe. Birgit souligne que le leadership à travers la région nécessite « un niveau de dextérité culturelle très différent, » façonné par une compréhension des différences politiques, économiques et historiques, ainsi que des attentes variées en matière d'autorité et de concertation. Bien que la technologie sous-jacente puisse être cohérente, elle insiste sur le fait que « la manière dont vous guidez les gens à travers le changement doit avoir une pertinence locale. » En d'autres termes, le leadership convergent exige un équilibre entre l'ambition globale en matière d'IA et des comportements de leadership pertinents à l'échelle locale.

Le panel soulève également des questions cruciales sur la manière dont les organisations définissent et mesurent le succès dans un avenir habilité par l'IA. Ruksana Bhaijee, responsable mondiale de la DEI au Financial Times, réfléchit à la préoccupation croissante concernant la manière dont la valeur est créée et évaluée, en demandant : « Comment le succès est-il mesuré ? À quoi ressemble le succès ? » Au-delà des métriques financières traditionnelles, elle défie les dirigeants de prendre en compte les performances des individus et des mesures plus larges de l'impact, particulièrement dans un climat difficile où l'IA responsable fait l'objet d'une surveillance croissante.

Sans un leadership inclusif, attentif au contexte — fondé sur la confiance, la compréhension culturelle et des mesures claires de valeur — les organisations risquent de laisser des personnes de côté lorsqu'elles accélèrent l'adoption des technologies.

La discussion des praticiens renforce les cinq actions recommandées dans le guide organisationnel du leader convergent pour ceux qui souhaitent créer les conditions d'une transformation réussie par l'IA.

1. Créer de la clarté grâce à une communication franche et continue : les dirigeants doivent tenir les employés informés, les aidant à comprendre comment l'IA s'intègre dans la stratégie organisationnelle, ce qui change et pourquoi. Tout aussi important, la clarté exige de la franchise — être ouvert lorsqu'il y a une incertitude plutôt que de laisser les employés combler eux-mêmes les lacunes.
2. Mettre en place des protections pratiques pour l'utilisation quotidienne de l'IA : cela va au-delà d'une politique de l'IA responsable qui reste sur un intranet. Cela signifie des garde-fous clairs et pratiques que les employés comprennent et peuvent appliquer dans leur utilisation quotidienne de l'IA — créant une confiance sur ce qui est acceptable, attendu et sécurisé.
3. Concevoir la transformation de l'IA comme un partenariat avec les employés : Cela positionne les employés non pas comme des utilisateurs passifs des outils d'IA, mais comme des co-créateurs valorisés de la transformation. L
   1. Les dirigeants qui considèrent les gens comme jetables face à l'automatisation érodent la confiance ; ceux qui favorisent le partenariat instaurent une propriété partagée du changement.
   2. Redéfinir les rôles en début de carrière pour soutenir le vivier de talents futur : Cela est apparu comme une préoccupation particulièrement urgente. Comme l'indique Melinda Marshall, Chercheuse au laboratoire mondial de Coqual : « Nous avons entendu cela dans chaque entretien que nous avons mené. » Avec l’IA prenant en charge davantage de tâches généralement exécutées par des employés juniors, les organisations se demandent comment justifier l’embauche de talents en début de carrière — pourtant, le pipeline en dépend. Cela nécessite de repenser le but des rôles d’entrée de gamme et de redéfinir intentionnellement les voies d’apprentissage et de progression, plutôt que de les vider silencieusement.
   3. Construire des systèmes de retour d'information, d'apprentissage et de mesure pour suivre l'impact et l'équité : Ces systèmes restent sous-développés dans de nombreuses organisations. Les mécanismes permettant de suivre comment l'IA redéfinit le travail (et son impact sur les personnes) ne sont souvent pas encore en place. Sans données, les dirigeants manquent de visibilité sur les résultats qui peuvent être inégaux, inéquitables ou involontairement nuisibles.

   Ensemble, ces cinq actions ne sont pas une checklist, mais un système de leadership. Elles constituent les bases pratiques qui permettent aux organisations d’aller vite sur l'IA sans laisser de côté la confiance, l'inclusion et les capacités à long terme. Comme Melinda l’a exprimé : « Ces cinq moyens créent vraiment les conditions où les gens se sentent suffisamment en sécurité pour apprendre, expérimenter et prendre des risques. »