- L’article « The Gen AI Playbook for Organizations » dans la Harvard Business Review (numéro novembre–décembre 2025) par Bharat N. Anand et Andy Wu affirme : les entreprises ne peuvent pas attendre « l’IA parfaite » – elles ont besoin d’une stratégie d’adoption immédiate de la GenAI, en se concentrant sur la différenciation stratégique plutôt que sur la vitesse de déploiement.
- Les auteurs proposent un cadre stratégique 2×2 pour identifier où et comment utiliser la GenAI, basé sur deux critères : le coût des erreurs (cost of errors) et le type de connaissance requise (tacite vs. explicite).
- « Zone sans regrets » (No regrets zone) (faible coût d’erreur, connaissance explicite) : l’IA exécute entièrement – par exemple, réponses aux clients, approbation des remboursements, sélection des CV.
- « Catalyseur créatif » (Creative catalyst) (faible coût d’erreur, connaissance tacite) : l’IA soutient l’idéation – écriture de slogans, conception, présentations.
- « Contrôle qualité » (Quality control) (coût d’erreur élevé, connaissance explicite) : l’IA produit – l’humain contrôle – par exemple, rédaction de contrats, écriture de code, analyse financière.
- « L’humain d’abord » (Human-first) (coût d’erreur élevé, connaissance tacite) : l’humain dirige – l’IA assiste – par exemple, stratégie, recrutement de cadres, diagnostic médical.
- Les auteurs avertissent : demander « Quelle est l’intelligence de l’IA » est la mauvaise direction ; la bonne question est : « Où l’IA devrait-elle être utilisée pour créer un avantage concurrentiel ».
- La véritable valeur de la GenAI réside dans sa capacité à générer une efficacité relative, et non une précision absolue. Même avec de petites erreurs, l’IA aide toujours à gagner du temps, à mettre à l’échelle les opérations et à réduire les coûts opérationnels.
- Les entreprises devraient universaliser l’accès à l’IA pour tous les employés, brisant le « goulot d’étranglement » de l’IT ou des processus d’approbation lents – sinon, elles seront dépassées par des concurrents plus agiles.
- Trois sources d’avantage durable avec l’IA :
- Déploiement rapide et sélectif dans les tâches appropriées.
- Données propriétaires – consolidation, exploitation et « IA-ification » des actifs de données internes.
- Culture et personnes – utiliser l’IA comme un outil d’augmentation de la valeur, et non comme un remplacement.
- Anand et Wu recommandent aux organisations de revoir leur structure organisationnelle et de repenser les processus pour s’adapter à une « organisation native de l’IA » (AI-native organization). Le personnel passera de « l’exploitation d’outils » à la « collaboration avec l’IA ».
- Erreurs courantes : attendre que l’IA atteigne 100 % de précision, ne pas mesurer la valeur du temps gagné ou ne pas traduire les gains de productivité en bénéfices réels dans le compte de résultat (P&L).
📌 L’article “Le Playbook Gen AI pour les Organisations” dans la Harvard Business Review (numéro novembre–décembre 2025) affirme : les entreprises ne peuvent pas attendre “l’IA parfaite” – elles ont besoin d’une stratégie d’adoption immédiate de l’IA générative, en se concentrant sur la différenciation stratégique plutôt que sur la vitesse de déploiement. Les entreprises devraient revoir leur structure organisationnelle et repenser les processus pour s’adapter à une “organisation native de l’IA” (AI-native organization). Le personnel passera de “l’exploitation d’outils” à la “collabora-tion avec l’IA”. L’avantage à long terme proviendra d’une utilisation unique de l’IA, de données propriétaires et d’une culture de collaboration homme-machine.
