L’IA au Service de l’Innovation Écologique

Publié le 2025-10-17 par Yves Zieba

La Renaissance de l’Innovation : L’IA au Carrefour de la Transition Écologique et des Métacrises 💡🌱

Nous vivons une époque de bouleversements sans précédent. Les métacrises — ces crises interdépendantes et systémiques (climat, biodiversité, social, sanitaire) — redessinent notre monde, exigeant une réinvention radicale de nos modèles.

Dans ce contexte, l’Intelligence Artificielle (IA) n’est plus seulement un outil d’optimisation, mais une nécessité pour accélérer la transition écologique et forger une résilience face à ces chocs.

La véritable innovation réside aujourd’hui au croisement de ces quatre domaines : l’IA, l’écologie, les méthodes d’innovation et les métacrises.

1. L’IA, Catalyseur d’une Innovation Verte 🍃

L’IA est un moteur puissant pour l’innovation en matière de durabilité. Ses capacités d’analyse de données massives (Big Data) et de modélisation prédictive sont cruciales pour adresser les défis écologiques complexes.

Optimisation des Ressources : Des algorithmes de Machine Learning sont déjà utilisés pour optimiser la consommation d’énergie dans les smart grids et les bâtiments, ou pour affiner l’agriculture de précision (irrigation, usage d’intrants), réduisant ainsi les déchets et l’empreinte carbone.
Surveillance Environnementale : L’IA analyse les images satellites et les données de capteurs pour la cartographie des écosystèmes, la détection des espèces menacées, et le suivi en temps réel de la pollution (air, eau, CO₂). Des projets comme Wildlife Insights en sont un exemple frappant.
Conception Durable : En phase de R&D, l’IA aide à simuler l’impact environnemental des produits et des chaînes d’approvisionnement (approches ESG – Environnementales, Sociales et de Gouvernance), permettant une conception plus durable dès l’origine.

2. Le Défi de l’IA Frugale : Verdir le Numérique 💻🌍

Toutefois, l’IA elle-même n’est pas sans impact. La formation et l’exécution des modèles d’IA, en particulier des Grands Modèles de Langage (LLM), sont énergivores et contribuent à la pollution numérique.

Face à cet « effet rebond » potentiel, une nouvelle exigence s’impose : l’IA frugale.

Méthodes d’Optimisation : L’innovation doit se concentrer sur l’optimisation des algorithmes (moins gourmands en calcul), le Data Pruning (élagage des données non essentielles) et le développement de référentiels d’IA Frugale pour mesurer et réduire l’empreinte carbone des systèmes numériques.
Transparence et Sobriété : Il est vital de questionner le recours à l’IA et de privilégier des solutions alternatives moins consommatrices, ainsi que d’optimiser l’usage des équipements existants. L’innovation responsable exige de la sobriété numérique.

3. Les Nouvelles Méthodes d’Innovation Face aux Métacrises 🛠️

Les méthodes d’innovation traditionnelles (linéaires et centrées sur le produit) sont insuffisantes face à la complexité des métacrises. Il faut des approches plus systémiques, agiles et centrées sur l’impact.

Design Thinking et Systémique : Des méthodes comme le Design Thinking et l’approche Théorie C-K (Concept-Knowledge) sont essentielles. Elles permettent de ne pas seulement résoudre des problèmes existants, mais de co-créer des solutions en profondeur, en intégrant l’utilisateur (humain et environnement) et en explorant des modèles radicalement nouveaux (Océan Bleu). L’itération rapide (Lean Startup) permet d’adapter l’innovation aux réalités changeantes des crises.
Innovation pour la Résilience : L’innovation doit désormais viser la résilience des systèmes (villes, chaînes d’approvisionnement, agriculture), plutôt que la simple efficacité économique. L’IA, couplée à ces méthodes, peut modéliser la résilience et tester des scénarios de crise pour identifier les points de rupture et les leviers d’action préventive.

Vers une Innovation Dirigée par la Sagesse 🧭

L’émergence d’innovations à la croisée de l’IA, de l’écologie, des méthodes et des métacrises représente notre meilleure chance de bâtir un avenir durable. L’IA nous donne les outils pour décrypter le monde complexe et optimiser nos actions ; la transition écologique nous donne la direction ; et les méthodes d’innovation nous offrent le cadre pour agir de manière collaborative et itérative.

Le véritable défi est d’aligner la puissance technologique de l’IA avec la sagesse de la sobriété et l’impératif de l’impact positif.

Ce n’est qu’en adoptant une approche d’innovation responsable et frugale que nous pourrons transformer les métacrises en opportunités de régénération.

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Sur la pensée systémique en action

ou sur les nouveaux métiers de la transition écologique

Comprendre le workslop : risques et solutions pour les entreprises

Publié le 2025-09-28 par Yves Zieba

Le « Workslop » : Le Contenu IA de Faible Qualité qui Mine la Productivité 📉

Le terme « workslop » (contraction de work – travail – et slop – pâtée ou gâchis) est un concept récent qui désigne le contenu professionnel généré par l’Intelligence Artificielle (IA) qui, bien que poli en apparence, manque de substance réelle, de contexte crucial, ou d’utilité pour faire avancer significativement une tâche donnée. Il s’agit en quelque sorte d’un « travail bâclé par l’IA », où l’employé utilise l’outil d’IA comme un raccourci pour produire un résultat rapide mais superficiel.

Ce phénomène émergent a été mis en lumière par une étude menée par BetterUp Labs en collaboration avec le Stanford Social Media Lab, qui suggère qu’il pourrait expliquer pourquoi un grand nombre d’entreprises ne voient aucun retour sur investissement (ROI) mesurable malgré l’adoption massive de l’IA générative.

Les Conséquences Néfaste du Workslop pour les Entreprises

Le workslop n’est pas un simple désagrément; il a des répercussions tangibles et coûteuses sur l’organisation :

1. Baisse de la Productivité et Augmentation des Coûts

Transfert de la Charge Cognitive : L’effet le plus insidieux du workslop est qu’il déplace la charge de travail de l’auteur (qui utilise l’IA pour « déléguer » la pensée) vers le destinataire. Ce dernier doit alors interpréter, corriger, ou carrément refaire le travail.
Temps de Retravail Conséquent : Les employés confrontés au workslop estiment devoir passer en moyenne près de deux heures à corriger ou compléter le contenu reçu. Ce temps perdu se traduit par une perte de productivité et un coût financier important pour l’entreprise (estimé à des millions de dollars par an pour les grandes organisations).

2. Érosion de la Confiance et de la Collaboration

Perception Négative des Collègues : L’étude montre que les employés qui reçoivent régulièrement du workslop ont tendance à percevoir leurs collègues responsables comme moins créatifs, moins fiables et moins compétents qu’auparavant.
Détérioration des Relations de Travail : La nécessité de devoir constamment retravailler le contenu d’autrui ou d’aborder des problèmes de qualité de manière diplomatique génère de la frustration, de la confusion et peut éroder la confiance interpersonnelle, essentielle à une bonne collaboration.

3. Obstacle au ROI de l’IA

Le workslop est l’incarnation d’une mauvaise utilisation de l’IA. Au lieu d’utiliser l’outil pour polir un travail de qualité ou pour automatiser des tâches sans valeur ajoutée, les employés s’en servent comme une béquille pour produire un contenu qui donne l’illusion de l’efficacité, annulant ainsi les bénéfices de l’investissement dans ces technologies.

Nouveaux besoins et compétences requis

Face à l’émergence du workslop, les entreprises et leurs employés doivent développer de nouvelles compétences et redéfinir les pratiques de travail :

1. L’Intentionnalité dans l’Usage de l’IA

Il ne suffit plus d’utiliser l’IA ; il faut l’utiliser à bon escient.

Les employés ont besoin de comprendre quand l’IA est un outil de collaboration puissant (pour des tâches itératives, la recherche initiale) et quand elle devient un simple raccourci menant à un travail de mauvaise qualité.

2. Renforcement de l’esprit critique et des compétences humaines

L’IA peut générer de longs textes ou des rapports sophistiqués, mais elle peine à y intégrer l’expertise sectorielle, le contexte organisationnel et le jugement critique humain.

Les nouvelles compétences à développer sont :

Le Prompting Avancé : Savoir formuler des requêtes précises pour obtenir des résultats de haute qualité et contextualisés.
La Synthèse Critique : Savoir évaluer rapidement la pertinence, l’exactitude et l’exhaustivité du contenu généré par l’IA.
La Communication Interpersonnelle : Être capable de s’assurer que l’information est complète et claire, même avant d’envisager l’utilisation de l’IA.

3. Clarté sur la propriété et la responsabilité

Avec l’IA, la notion de « propriété » du travail et de responsabilité pour les erreurs devient floue.

Les équipes doivent établir des processus clairs sur qui est responsable de la vérification, de la contextualisation et de l’approbation du contenu généré.

Solutions adaptées pour combattre le workslop

Pour transformer l’IA d’un poison en un catalyseur de productivité, les entreprises doivent agir sur plusieurs fronts :

1. Établir des Garde-fous et des Normes d’Utilisation

Lignes Directrices Claires : Les dirigeants doivent définir des règles d’utilisation claires pour l’IA, en spécifiant les types de tâches où son usage est encouragé, et celles où le jugement humain doit rester central.
Modélisation par les Leaders : Les managers et les leaders doivent montrer l’exemple en utilisant eux-mêmes l’IA de manière réfléchie et intentionnelle, en insistant sur la qualité finale plutôt que sur la rapidité de production.

2. Investir dans la Formation et les Compétences

Formation aux Compétences de l’IA : Proposer des formations non seulement sur le fonctionnement des outils, mais surtout sur le « pilotage » de l’IA, en enseignant comment l’utiliser pour augmenter le travail humain, et non le remplacer de manière paresseuse.
Développement de l’Esprit Critique : Mettre l’accent sur la formation aux compétences analytiques, à la résolution de problèmes complexes et à la validation des informations, afin que l’employé redevienne le curateur et le validateur ultime du contenu.

3. Favoriser une Culture du « Pilot Mindset »

L’étude suggère de cultiver un « pilot mindset » (mentalité de pilote) qui encourage :

L’Agence et l’Optimisme : Encourager les employés à prendre la responsabilité de leurs résultats tout en restant optimistes quant au potentiel de l’IA.
L’IA comme Partenaire : Positionner l’IA comme un outil de collaboration (un copilote) pour augmenter les capacités humaines, plutôt que comme un simple raccourci pour éviter la tâche.

En conclusion, le workslop est un signal d’alarme : l’IA est une technologie formidable, mais son bénéfice dépend entièrement de la qualité de l’intention et de l’effort humain qui la dirige.

Pour réussir leur transformation numérique, les entreprises doivent se concentrer sur l’éducation et la culture, garantissant que l’IA serve la substance plutôt que l’apparence.

Pour aller plus loin sur l’IA :

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Et aussi :

L’évolution stratégique des ressources humaines

Publié le 2025-09-27 par Yves Zieba

Quand la fonction RH devient l’Architecte de l’Humain et de la Stratégie

La fonction des Ressources Humaines est à un point de bascule. Oubliez la simple gestion administrative ; l’avenir de la RH ne réside plus dans l’exécution des tâches, mais dans la stratégie, l’anticipation et le « Care » (le soin apporté aux collaborateurs). Sous la pression de l’Intelligence Artificielle (IA) et des nouvelles attentes des talents, la fonction RH est en pleine réinvention pour devenir un partenaire business indispensable et un véritable architecte de l’humain.

Voici les trois piliers qui définiront le rôle de la RH dans les années à venir.

1. L’Ère de la RH Augmentée : Quand l’IA et la Data libèrent l’Humain

La transformation la plus visible est la prise en charge massive des processus par la technologie. L’IA et le People Analytics ne sont pas là pour remplacer les professionnels RH, mais pour les augmenter.

Automatisation des Tâches Opérationnelles : La paie, la gestion administrative, le tri initial des CV et les réponses aux questions de routine (via des chatbots intelligents) seront largement automatisés. Cela libère les équipes RH de la charge de l’exécution pour se concentrer sur des missions à haute valeur ajoutée.
La RH Prédictive : Le nouveau pouvoir de la RH réside dans l’anticipation. Grâce à l’analyse de données (taux de rotation, performance, engagement), la fonction peut désormais prédire :
- Les besoins futurs en compétences (reskilling et upskilling).
- Les risques de départ et de burn-out (détection des signaux faibles).
- L’adéquation des talents aux objectifs stratégiques.
Expérience Personnalisée : La digitalisation permet l’hyper-personnalisation. Des parcours de formation adaptés à chaque profil aux avantages sociaux sur mesure, l’IA rend possible une gestion des talents véritablement individualisée.

2. Le Nouveau Rôle du DRH : Architecte de Compétences et de Culture

Le Directeur des Ressources Humaines (DRH) de demain ne sera plus un administrateur, mais un stratège du capital humain, directement impliqué dans les décisions de l’instance dirigeante.

Gestion Stratégique des Compétences : Face à l’obsolescence rapide des savoir-faire, la fonction RH devient la principale garante de l’employabilité des collaborateurs et de la compétitivité de l’entreprise. Il s’agit de piloter la GPEC (Gestion Prévisionnelle des Emplois et des Compétences) pour aligner les capacités internes sur les évolutions du marché (IA, RSE, digital).
Garant de la Marque Employeur : Dans un marché de l’emploi tendu, la RH est l’ambassadeur et le gardien de la culture d’entreprise. Attirer et fidéliser les talents passe par la construction d’une Proposition de Valeur Employeur (PVE) authentique, reflétant les valeurs de l’organisation et une expérience candidat/collaborateur fluide et engageante.
Accélérateur du Changement : Face aux modèles de travail hybrides (télétravail/présentiel) et aux grandes transformations (RSE, digital), la RH devient le chef d’orchestre de l’accompagnement du changement et de l’évolution du management vers plus d’agilité et de confiance.

3. Le Recentrage sur l’Humain : Le Triomphe du « Care »

Ironiquement, c’est en automatisant le transactionnel que la RH retrouve sa mission la plus humaine : prendre soin des équipes.

La Santé Mentale, un Impératif Stratégique : La Qualité de Vie et des Conditions de Travail (QVCT) est désormais un levier de performance. La fonction RH est le pivot des initiatives de bien-être, de la prévention des Risques Psycho-Sociaux (RPS) à l’encadrement du droit à la déconnexion. Les managers devront être formés pour devenir des facilitateurs et des soutiens psychologiques.
Éthique et Transparence : Avec l’usage croissant de l’IA, la RH est responsable de l’éthique des algorithmes. Elle doit garantir que les décisions assistées par la technologie sont justes, transparentes et ne reproduisent pas de biais discriminatoires.
Développement des Compétences Douces : Les compétences clés du RH de demain seront l’intelligence émotionnelle, le leadership d’influence et la capacité à dialoguer avec les équipes de direction sur des sujets financiers et stratégiques. Le rôle s’éloigne de l’autorité pour embrasser celui de coach et de consultant interne.

Conclusion : L’avenir de la fonction RH est celui d’une puissance stratégique qui utilise la technologie pour faire prospérer l’Humain. Elle passe d’une fonction de soutien à une fonction de pilotage, devenant l’acteur clé qui assure l’alignement entre la performance économique de l’entreprise et l’épanouissement de ses collaborateurs. C’est l’ère de la RH comme véritable partenaire de la croissance.

Et vous, comment préparez-vous votre équipe RH à cette profonde mutation ?

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Comment le Vibe Coding Transforme le Développement avec l’IA

Publié le 2025-09-172025-09-23 par Yves Zieba

Vibe Coding : quand le flow créatif rencontre l’intelligence artificielle

Le vibe coding est une nouvelle manière de programmer, plus intuitive et spontanée. Inspiré de l’improvisation artistique, il consiste à coder « au feeling » et à expérimenter rapidement, souvent avec le soutien d’une intelligence artificielle. Une tendance émergente qui séduit autant les développeurs que les créatifs.

Qu’est-ce que le vibe coding ?

Contrairement au développement classique, très structuré et planifié, le vibe coding privilégie :

une approche exploratoire,
l’expérimentation au détriment de la perfection immédiate,
la recherche du flow et du plaisir de coder.

Dans ce contexte, l’IA agit comme un copilote qui propose du code, suggère des idées, et permet de rebondir rapidement sur de nouvelles directions.

Pourquoi le vibe coding est-il intéressant pour l’IA ?

L’intelligence artificielle est au cœur du vibe coding. Elle joue plusieurs rôles :

🚀 Accélération du prototypage

En quelques minutes, un développeur peut tester des dizaines de variantes sans repartir de zéro.

🎨 Génération d’idées inédites

L’IA propose des solutions originales, parfois inattendues, qui enrichissent le processus créatif.

🔁 Apprentissage collaboratif

L’humain apprend à mieux formuler ses prompts, tandis que l’IA affine ses suggestions grâce au feedback.

Exemples d’applications concrètes

Design d’interfaces web : tester plusieurs versions d’une même maquette avec l’aide d’une IA générative.
Jeux vidéo expérimentaux : créer des mécaniques surprenantes en improvisant avec du code généré.
Musique et art numérique : coder en direct avec une IA qui enrichit la performance artistique.

Une nouvelle culture du code en marche

Le vibe coding ouvre la porte à une nouvelle génération de programmeurs : moins obsédés par la perfection syntaxique, plus curieux, plus créatifs.

Avec l’IA, le code devient :

plus accessible aux non-experts,
plus ludique,
et plus propice à l’innovation.

Le vibe coding n’est donc pas seulement une tendance : c’est une façon de repenser notre relation au code et à l’intelligence artificielle.

👉 Et vous, seriez-vous prêt·e à tenter le vibe coding avec une IA comme copilote ?

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7 leviers pour retenir vos talents à l’ère de l’IA

Publié le 2025-09-11 par Yves Zieba

Rétention des talents à l’ère de l’intelligence artificielle : données, cas concrets et mode d’emploi pour dirigeants

Pourquoi agir maintenant ?

L’intelligence artificielle (IA) transforme radicalement le monde du travail. Selon McKinsey, d’ici 2030, jusqu’à 30 % des heures de travail pourraient être automatisées. Cela oblige les entreprises à réinventer leurs stratégies de gestion des compétences et de fidélisation des talents.
Parallèlement, LinkedIn a montré que les entreprises avec une forte culture d’apprentissage enregistrent +57 % de rétention et +23 % de mobilité interne. Or, 40 % des dirigeants estiment que leurs équipes devront être requalifiées d’ici 3 ans pour rester compétitives.

Dans ce contexte, la rétention des talents ne consiste plus seulement à proposer de bons salaires, mais à bâtir un écosystème d’apprentissage, de mobilité et de sens, où l’IA devient un allié.

Exemples concrets d’entreprises

Unilever – Un marché interne des talents alimenté par l’IA

L’entreprise a déployé « Flex Experiences », une plateforme interne de talents basée sur l’IA. Résultat : des milliers d’heures « libérées », une mobilité accrue, et un engagement renforcé des 65 000 collaboratrices et collaborateurs concernés.

Schneider Electric – Former massivement à l’IA

En 2024, Schneider a formé 48 000 employé·e·s via sa Data & AI School, avec plus de 138 000 cours complétés. L’objectif : démocratiser l’IA, développer la « data literacy » et favoriser la mobilité interne.

Amazon – « Upskilling 2025 »

Avec un investissement de 700 millions de dollars, Amazon a entrepris de requalifier 100 000 employé·e·s vers des métiers d’avenir (IA, robotique, santé). Ce programme d’upskilling massif a permis de retenir des talents qui, autrement, auraient quitté l’entreprise.

7 leviers de rétention à l’ère de l’IA

Cartographier les compétences
Identifier les compétences critiques et « adjacentes » pour créer des passerelles de carrière.
Institutionnaliser l’apprentissage continu
Proposer du micro-learning, des droits formation « always-on », et du temps dédié.
Activer un marché interne de talents
Déployer une plateforme IA qui recommande des missions, mentors et opportunités internes.
Re-designer les rôles « homme–IA »
Délester les tâches répétitives pour laisser place à la créativité et à la collaboration humaine.
Leadership & gouvernance IA
Mettre en place un comité IA, assurer transparence et éthique dans les usages.
Carrières et rémunérations basées sur les compétences
Valoriser les compétences rares (IA, data), prévoir des primes de certification.
Donner du sens et de l’impact
Communiquer clairement l’utilité de l’IA pour l’entreprise, les clients et la société.

Checklists pratiques pour dirigeantes et dirigeants

A. Diagnostic « Rétention & IA »

Cartographie des compétences critiques/adjacentes
Inventaire des tâches (automatisables, augmentables, humaines)
Mesure des mobilités internes et des raisons de départ
Parcours de formation IA différenciés (initiation, métier, expert)
Plateforme ou process de marché interne de talents
Gouvernance IA RH (éthique, conformité, transparence)

B. Mise en place d’un marché interne de talents

Plateforme adaptée + matching IA
Rituels (revue de talents trimestrielle, vitrines de projets)
Indicateurs (mobilité, temps de staffing, satisfaction)

C. Parcours d’upskilling IA

Fondations (2–4 h) : IA responsable et sécurité des données
Métier-spécifique (8–20 h) : cas d’usage, prompts/outils
Expertise (40–120 h) : MLOps, évaluation modèles
Reconnaissance : badges, certifications, primes

Outils pratiques

1) Gabarit de fiche « rôle homme–IA »

Rôle : …
Tâches : {Automatisables / Assistées / 100 % humaines}
Compétences actuelles : …
Compétences cibles (adjacentes) : …
Passerelles : Rôle A → Rôle B
Indicateurs : % tâches automatisées ; score d’expérience employé ; taux de rétention

2) KPI de rétention à suivre

Taux de rétention global et par équipe
Mobilité interne (12 mois)
% postes pourvus en interne
Temps moyen de transition rôle A → rôle B
Taux d’usage et NPS des formations IA

3) Politique IA RH (exemple simplifié)

Finalités : productivité, qualité, sécurité
Principes : transparence, explicabilité, droit à la révision humaine
Données : confidentialité, minimisation, traçabilité
Éthique : non-discrimination, gouvernance IA trimestrielle

Feuille de route 90 jours

J0–30 : Poser les bases

Diagnostic des compétences et des tâches
Définition de la politique IA RH
Lancement d’un pilote sur 1 ou 2 BU

J31–60 : Former et expérimenter

Déploiement des parcours IA (fondations + métiers)
Premiers projets internes via le marché de talents
Mise en place du tableau de bord KPI

J61–90 : Mesurer et étendre

Rétroaction et ajustement des rôles « homme–IA »
Extension progressive à plusieurs entités
Modèle de financement via gains de turnover évités

Points de vigilance

Expérience employé : prévenir l’isolement et la surcharge numérique.
Conformité et équité : surveiller les biais dans les outils IA, garantir la transparence.
Pragmatisme : toutes les tâches ne sont pas automatisables – prioriser celles à forte valeur.

En résumé

La rétention des talents à l’ère de l’IA repose sur une équation claire :

Rétention = (Apprentissage continu × Mobilité interne) × Gouvernance IA × Sens

Les preuves sont là : +57 % de rétention avec une culture d’apprentissage, 40 % des effectifs à requalifier, et des primes de marché déjà visibles sur les compétences IA.

Les entreprises qui réussiront seront celles capables de transformer l’IA en levier d’engagement et de développement humain, plutôt qu’en simple outil de productivité.

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Du même auteur : https://www.amazon.fr/stores/Yves-Zieba/author/B0FJWXC2XF

Sourcing et sélection: L’impact de l’IA sur le recrutement

Publié le 2025-09-08 par Yves Zieba

L’intelligence artificielle (IA) révolutionne le recrutement, transformant la façon dont les entreprises gèrent le cycle de vie des talents, de l’attraction à l’intégration.

Plutôt que de remplacer les recruteurs, l’IA agit comme un puissant assistant, leur permettant de se concentrer sur les interactions humaines et les décisions stratégiques.

Attirer les talents 🎯

Pour attirer les candidats, l’IA utilise des outils de sourcing sophistiqués pour identifier les profils pertinents sur les réseaux professionnels comme LinkedIn ou les plateformes de recrutement.

Ces systèmes analysent des millions de profils en quelques secondes, filtrant les compétences, l’expérience et même les centres d’intérêt pour trouver les meilleurs matchs.

L’IA personnalise également l’expérience candidat.

Par exemple, les chatbots de recrutement sur les sites carrière répondent instantanément aux questions des postulants 💬, comme le processus de candidature ou les informations sur la culture d’entreprise.

Cela rend l’entreprise plus accessible et réactive, améliorant l’image de marque de l’employeur.

Sélectionner les candidats 🕵️‍♀️

La phase de sélection est l’un des domaines où l’IA a le plus d’impact. Les outils d’analyse de CV et de lettres de motivation, alimentés par l’IA, peuvent lire et trier des centaines de documents en un temps record.

Ces systèmes ne se contentent pas de rechercher des mots-clés; ils peuvent aussi évaluer des critères plus nuancés, comme la pertinence des projets passés ou la progression de carrière.

Certaines plateformes d’IA proposent des tests cognitifs et des jeux de simulation pour évaluer les compétences techniques et comportementales des candidats de manière plus objective et standardisée. Cela réduit les biais humains et assure une évaluation plus équitable.

De plus, l’IA peut analyser le ton et les expressions faciales lors d’entretiens vidéo, offrant des données supplémentaires aux recruteurs pour guider leurs décisions.

Recruter et intégrer les nouvelles recrues 🤝

Une fois le bon candidat trouvé, l’IA simplifie le processus de recrutement.

Elle peut automatiser l’envoi des offres d’emploi, des rappels de documents et la planification des réunions d’intégration.

En gérant les tâches administratives répétitives, l’IA permet aux recruteurs de se concentrer sur l’accompagnement des nouveaux employés.

L’intégration (ou onboarding) est aussi optimisée par l’IA.

Les plateformes d’intégration peuvent personnaliser le parcours de chaque nouvel employé et l’automatiser grâce à la RPA.

Un chatbot peut répondre aux questions fréquentes sur la paie ou les avantages sociaux, tandis que le système peut générer automatiquement des rappels pour les formations obligatoires ou les rencontres avec les équipes.

Cela assure une transition en douceur et aide le nouvel employé à se sentir rapidement à l’aise et productif.

En conclusion, l’IA n’est pas une menace pour les recruteurs, mais une alliée de taille.

Elle automatise les tâches à faible valeur ajoutée, accélère les processus et fournit des analyses précieuses pour des décisions plus éclairées.

En libérant du temps, elle permet aux professionnels des ressources humaines de se concentrer sur l’essentiel : les relations humaines et le développement des talents.

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Transformer l’obésité numérique en réussite

Publié le 2025-08-312025-08-31 par Yves Zieba

Quels sont les changements d’habitude à mettre en oeuvre ?

Dans le tourbillon de la transformation digitale, nous nous sommes tous laissé emporter.

Plus d’écrans, plus de données, plus de puissance… Mais à quel prix ?

Nous sommes désormais confronté.e.s à une nouvelle réalité : notre usage du numérique est bien souvent excessif, coûteux et inefficace. On parle d’obésité numérique.

Le problème est triple : une méconnaissance de l’impact réel de nos pratiques, un manque de formation des équipes et une accumulation de matériel et de données qui pèsent lourd sur nos bilans et sur la planète.

Mais si ces défis semblent immenses, ils représentent en réalité des opportunités inédites d’innover et de créer de la valeur durable.

Le parcours pour une révolution numérique responsable

Nous avons conçu une approche stratégique pour transformer ces défis en succès. Elle repose sur la combinaison de l’IA responsable et de la formation agile, une synergie puissante pour créer un avenir numérique plus intelligent.

1. L’IA au service de l’environnement : de l’intuition à la mesure 🤖

Vous ne pouvez pas améliorer ce que vous ne mesurez pas. Le rapport met en évidence la méconnaissance de l’impact environnemental du numérique. L’IA responsable est la solution pour y remédier.

Exemple concret : Nous utilisons des algorithmes qui analysent en temps réel la consommation énergétique de vos serveurs et la relient à leur empreinte carbone. Au lieu de simples factures, vous obtenez un tableau de bord précis, montrant l’impact environnemental de chaque département.
Résultat : Cette transparence incite vos équipes à optimiser leurs pratiques. Les gains sont immédiats : nous avons observé des réductions de 15 à 25 % de la consommation d’énergie sur les infrastructures, simplement en rendant l’impact visible.

2. La formation agile : de l’obésité à l’efficacité 🚀

L’obésité numérique se manifeste par le gaspillage. On achète des logiciels dont on n’utilise que 30 % des fonctionnalités et on accumule des données inutiles. Notre réponse est la formation agile, centrée sur le résultat.

Exemple concret : Fini les sessions de formation d’une journée entière. Nous proposons des modules courts d’une ou deux heures, comme « Comment utiliser un outil IA pour nettoyer 5 Go de données obsolètes ». L’apprentissage est immédiat, pratique et directement applicable.
Résultat : Vos équipes ne sont plus submergées. Elles acquièrent les compétences nécessaires pour agir concrètement, ce qui se traduit par une réduction des coûts de stockage de 10 à 20 % et un gain de productivité significatif.

3. Un apprentissage continu : du manque de formation à la mise à jour permanente 🧠

Le manque de formation n’est plus une fatalité lorsque la formation devient une partie intégrante du travail. Nous avons conçu un système qui garantit que vos équipes sont toujours à la pointe.

Exemple concret : L’IA peut analyser le code produit par un développeur et, si elle détecte une pratique non optimisée, lui proposer de manière proactive un micro-module de 15 minutes sur l’éco-conception logicielle. L’apprentissage est personnalisé et « juste à temps ».
Résultat : Votre entreprise développe en continu les compétences de ses employés. Cela se traduit par une capacité d’innovation accrue et une plus grande résilience face aux changements technologiques.

L’avenir numérique est responsable

L’ère du numérique irréfléchi est révolue. L’avenir est aux entreprises qui utilisent la technologie pour créer de la valeur de manière durable.

Cela commence par le déploiement d’une stratégie d’intelligence artificielle responsable.

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Dans la collection « 100 use cases » : https://www.amazon.fr/dp/B0FF1RR3YQ

Dans la collection RPA et numérique responsable : https://www.amazon.fr/dp/B0FK35FGBD

Du même auteur : https://www.amazon.fr/stores/Yves-Zieba/author/B0FJWXC2XF

Alors, prêt.e à transformer les défis en opportunités ?

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Du sprint de la spéculation au marathon de la durabilité

Publié le 2025-08-28 par Yves Zieba

L’euphorie autour de l’intelligence artificielle (IA) et l’explosion de la bulle Internet en 2000 partagent une tension fondamentale : celle entre les promesses transformatrices à long terme et les excès spéculatifs à court terme. De nombreux signaux actuels, des valorisations boursières démesurées à la formation d’un écosystème en circuit fermé, rappellent les dérives de la fin des années 1990.

Les projets d’intégration de l’IA échouent en majorité, et les business plans de certaines entreprises phares semblent déconnectés de la réalité opérationnelle. Des ambitions financières telles que celles affichées par OpenAI, qui visent des chiffres d’affaires de plusieurs centaines de milliards de dollars, paraissent disproportionnées par rapport aux marchés existants et aux modèles économiques actuels, qu’il s’agisse du B2B ou du B2C. Cette situation prépare une phase de désillusion massive, un passage inévitable de la « courbe de la hype ». Dans un an ? Dans deux ans, peut-être trois ? Nous verrons bien.

Mais l’éclatement d’une bulle n’est pas l’essentiel. L’IA reste une technologie fondamentalement transformatrice. La véritable question est de savoir comment passer d’une logique de sprint spéculatif à une approche de marathon axée sur la durabilité.

Un cadre stratégique pour une trajectoire durable

Pour naviguer à travers cette période de volatilité et se concentrer sur les bénéfices durables de l’IA, les entreprises et les investisseurs doivent adopter un cadre stratégique basé sur trois piliers.

1. Mesurer la valeur ajoutée réelle

Il est crucial de se défaire des indicateurs de valorisation déconnectés de la réalité et de se concentrer sur la valeur ajoutée tangible. .

De l’optimisation à la transformation : Au lieu de se limiter à des gains d’efficacité marginaux, les entreprises devraient chercher à appliquer l’IA pour créer de nouveaux modèles d’affaires, améliorer l’expérience client ou révolutionner leurs chaînes de valeur. L’IA n’est pas un simple outil d’optimisation, mais un catalyseur de transformation.
Investir dans le « monde réel » : Les applications les plus prometteuses de l’IA ne sont pas toujours les plus médiatisées. Les avancées dans les sciences fondamentales (découverte de molécules en chimie, nouveaux matériaux, biologie, physique nucléaire) et la mise à disposition d’auxiliaires opérationnels dans des métiers variés (aide à la rédaction pour les juristes, détection de défauts dans l’ingénierie, assistance au diagnostic médical) représentent des terrains d’investissement plus solides et moins spéculatifs.

2. Adopter une culture d’expérimentation patiente

L’IA n’est pas une solution « plug-and-play » qui produit des résultats instantanés. Elle nécessite une approche itérative et une tolérance à l’échec et à l’erreur.

Projets pilotes à petite échelle : Au lieu de lancer des projets d’intégration massifs et risqués, les entreprises doivent privilégier des projets pilotes ciblés, avec des objectifs clairs et mesurables. Cela permet d’apprendre, de s’ajuster et de prouver la valeur de l’IA avant de la déployer à plus grande échelle.
Investir dans les compétences internes : Le succès de l’IA ne dépend pas seulement de la technologie, mais aussi de la capacité des équipes à l’utiliser efficacement. Former les collaborateurs, recruter des talents spécialisés et créer une culture d’innovation continue sont des investissements fondamentaux qui garantissent une trajectoire durable.

3. Privilégier la collaboration ouverte

Le modèle en circuit fermé où les géants du numérique investissent dans les startups qui consomment leurs services peut masquer une dynamique de dépendance plutôt que de croissance saine.

Partenariats diversifiés : Les entreprises devraient chercher des partenaires technologiques et des fournisseurs de services variés pour éviter la concentration des risques. La diversification des sources (cloud, processeurs, modèles d’IA) encourage la compétition, stimule l’innovation et réduit les coûts.
Standardisation et interopérabilité : Encourager des standards ouverts permet d’éviter l’enfermement propriétaire et facilite l’intégration des technologies de différents acteurs. Cela crée un écosystème plus sain, où la valeur est créée à travers l’interconnexion plutôt que la dépendance.

La vraie valeur de l’IA ne se trouve pas dans la vitesse des levées de fonds ou l’ampleur des projections financières, mais dans la capacité à construire patiemment une trajectoire de transformation qui résout des problèmes concrets.

C’est en se concentrant sur les bénéfices durables que le marathon de l’IA portera ses fruits.

Retrouvez mon interview au sujet de l’IA sur le canal YouTube des FO Talks de Fair Observer : https://www.youtube.com/watch?v=s6eQdeT5h-M

La collection d’ebooks sur l’intelligence artificielle :

https://www.amazon.fr/dp/B0FK3PN2CH

et celle sur ses cas d’usage : https://www.amazon.fr/dp/B0FF1RR3YQ

Comment l’IA redéfinit la création de contenu médiatique

Publié le 2025-08-27 par Yves Zieba

L’impact de l’intelligence artificielle sur l’industrie des médias est un sujet complexe et en constante évolution.

L’IA transforme la création, la curation et la diffusion de contenu, offrant de nouvelles opportunités tout en soulevant des défis importants.

Cet article de blog vise à démystifier ces changements et à expliquer comment l’IA redessine le paysage médiatique.

L’IA à l’œuvre : de la production à la personnalisation

L’intelligence artificielle n’est pas qu’un mot à la mode ; c’est un ensemble de technologies qui révolutionnent la manière dont le contenu est produit et consommé. Son impact est palpable à toutes les étapes du cycle de vie des médias.

1. Création de contenu : quand la machine devient co-créatrice 🤖

Historiquement, la création de contenu était un processus purement humain, exigeant de la créativité et de l’expertise. Aujourd’hui, l’IA s’immisce dans ce processus, agissant souvent comme un outil d’assistance. Par exemple :

Rédaction automatisée : Des systèmes d’IA peuvent générer des articles basiques, comme des résumés de résultats sportifs ou des rapports financiers, en utilisant des données structurées. Ce n’est pas de la grande littérature, mais ça permet de libérer les journalistes pour des enquêtes plus approfondies.
Génération d’images, de voix et de vidéos : Des plateformes comme Midjourney ou DALL-E 2 permettent de créer des images à partir d’une simple description textuelle. De même, des logiciels d’IA peuvent générer des voix off ou même des clips vidéo pour des besoins de marketing ou d’actualités.

L’IA n’est pas encore un créateur autonome au sens propre, mais elle est devenue un puissant accélérateur de la production.

2. Curation de contenu : le tri intelligent 🧠

La surcharge d’informations est l’un des plus grands défis de l’ère numérique. L’IA joue un rôle crucial en agissant comme un filtre intelligent pour aider les utilisateurs à trouver ce qui les intéresse vraiment.

Algorithmes de recommandation : Des plateformes comme Netflix ou YouTube utilisent des algorithmes sophistiqués pour analyser vos habitudes de visionnage et vous proposer des films ou des vidéos susceptibles de vous plaire. C’est le même principe qui s’applique sur les sites d’actualités pour suggérer des articles.
Personnalisation à l’échelle : L’IA permet de créer une expérience unique pour chaque utilisateur. Un site d’information peut afficher des gros titres différents pour deux personnes basées sur leurs centres d’intérêt, leur localisation, ou même leur historique de lecture.

3. Diffusion de contenu : atteindre la bonne personne au bon moment 🎯

Au-delà de la production et de la curation, l’IA optimise également la manière dont le contenu est distribué.

Publicité ciblée : Les annonceurs utilisent l’IA pour analyser les données des utilisateurs (démographie, comportement en ligne, etc.) et diffuser des publicités extrêmement précises. Cela rend la publicité plus efficace pour les marques, mais soulève également des questions sur la vie privée.
Optimisation des titres et des miniatures : Des outils d’IA peuvent analyser des milliers de titres et d’images pour déterminer ceux qui généreront le plus de clics, augmentant ainsi l’engagement sur les plateformes.
Référencement intelligent : Les moteurs de recherche, qui sont basés sur l’IA, comprennent de plus en plus le sens d’une requête et la pertinence d’un contenu, ce qui change la manière dont les créateurs de contenu doivent optimiser leurs articles.

Les implications pour l’industrie des médias et au-delà

L’intégration de l’IA n’est pas sans conséquences. Si elle offre des gains de productivité et des expériences plus personnalisées, elle pose aussi des questions éthiques et économiques.

Le défi de la désinformation : L’IA peut générer de fausses nouvelles (ou « fake news ») et des vidéos truquées (« deepfakes ») de manière très convaincante, ce qui rend de plus en plus difficile la distinction entre le vrai et le faux.
Évolution des compétences : Les professionnels des médias doivent désormais se familiariser avec les outils d’IA. Le journaliste du futur devra peut-être moins se concentrer sur la rédaction pure que sur la vérification des faits et l’analyse critique de l’information.
Monétisation et business models : L’IA modifie la valeur du contenu. Si le contenu généré automatiquement devient une commodité, la valeur résidera de plus en plus dans le contenu original, de haute qualité, et le travail journalistique humain.

L’IA n’est pas une menace pour l’industrie des médias, mais plutôt une force de transformation majeure. Elle ne remplacera pas la créativité humaine, le sens critique ou l’empathie d’un bon journaliste, mais elle changera la manière dont ces qualités sont mises à profit. Le futur des médias se construira sur une collaboration fructueuse entre l’humain et la machine.

Pour comprendre ce que cela change concrêtement pour le journalisme et pour les médias :

Plus d’information sur les cas d’usage de l’IA : https://www.amazon.fr/dp/B0FK3PN2CH

D’autres livres du même auteur : https://www.amazon.fr/stores/Yves-Zieba/author/B0FJWXC2XF

What 2035 Holds: AI, Climate, and Geopolitics Outlook

Publié le 2025-08-242025-08-24 par Yves Zieba

🌍 2035 Executive Summary

Scenarios & Strategic Outlook

By 2035, the global landscape will be shaped by the interplay of AI, climate change, and geopolitics.
Three plausible scenarios emerge:

Trust-Based Transformation (35% likelihood)
Tense Transition (45% likelihood)
Turbulent Times (20% likelihood)

This executive summary presents a probability-weighted outlook combining all three scenarios to guide strategic decision-making.

🔑 Key Insights for 2035

Global GDP → Expected to grow by ~18% from 2025 levels, but regional disparities persist.
AI Adoption → Moderate-to-high (~65% penetration), though fragmentation slows interoperability.
Climate Trajectory → Warming projected around +2.4 °C by 2100, increasing economic damages and disaster frequency.
Jobs & Skills → Net job losses of ~15% likely in low- and mid-skill sectors; massive reskilling efforts will be critical.
Inequality → Expected to widen slightly unless proactive redistribution and upskilling policies are implemented.
Energy Transition → On track for ~60% decarbonization by 2035, but net zero by 2050 remains unlikely without acceleration.
Geopolitics → Increasing regional blocs and moderate instability; limited global coordination.
Social Trust → Partial recovery possible, but misinformation and AI distrust remain key risks.

📊 Scenario Probability Overview

Scenario	Probability	Key Characteristics
Trust-Based Transformation	35%	Responsible AI, strong global cooperation, rapid sustainability gains
Tense Transition	45%	Fragmented AI ecosystems, uneven economic gains, rising climate costs
Turbulent Times	20%	Conflict, tech distrust, climate chaos, institutional fragility

🚀 Strategic Recommendations

Invest in Responsible AI
- Prioritize human-centered, transparent AI to build trust and ensure equitable adoption.
Accelerate Decarbonization
- Push investments in renewable energy, carbon capture, and climate adaptation technologies.
Strengthen Workforce Resilience
- Implement large-scale reskilling programs to offset automation-driven job losses.
Foster Global Cooperation
- Align AI ethics, cybersecurity standards, and climate policies to reduce fragmentation risks.
Prepare for Instability
- Build contingency plans for supply chain disruptions, cyber threats, and climate shocks.