La direction invite les équipes à expérimenter l’IA. Lors de la réunion suivante, une collaboratrice présente un essai accompagné de deux incertitudes. On lui demande de revenir avec une version « vraiment terminée ». Quelques minutes plus tard, un collègue reçoit des félicitations pour un document impeccable dont personne ne discute les conditions de production.
Cette scène fictive montre un décalage possible entre le changement annoncé et les habitudes qui donnent de la valeur au travail. Si l’organisation demande d’apprendre, mais récompense uniquement l’apparence de maîtrise immédiate, l’expérimentation reste difficile à montrer.
Les habitudes peuvent ainsi freiner une transformation IA lorsqu’elles rendent les nouvelles pratiques coûteuses socialement ou incompatibles avec ce qui est attendu au quotidien. Elles peuvent aussi protéger la qualité et la coordination. Le travail consiste donc à comprendre ce qu’elles font tenir, puis à décider ce qui doit évoluer.
La culture se lit dans les réponses ordinaires
La culture d’entreprise ne se réduit pas aux valeurs affichées. Elle comprend aussi des attentes partagées : ce qu’un professionnel compétent doit savoir, ce qu’il peut demander, ce qu’il vaut mieux taire et ce qui mérite de la reconnaissance.
Pour l’examiner, une équipe peut partir de questions concrètes. Que se passe-t-il lorsqu’une personne dit qu’elle ne sait pas ? Qui est écouté quand une nouvelle pratique est proposée ? Une erreur signalée tôt reçoit-elle une suite différente d’une erreur découverte tardivement ?
Ces réponses ne sont pas toujours cohérentes d’un service à l’autre. Une entreprise peut encourager l’échange dans une équipe et valoriser ailleurs une autonomie comprise comme l’obligation de tout résoudre seul.
L’IA arrive dans ces relations déjà installées. Elle peut changer la production d’un document sans changer la manière dont on juge son auteur. Elle peut faciliter l’accès à une réponse sans rendre plus acceptable le fait de demander de l’aide.
Parler de culture devient utile lorsque l’on peut décrire ces situations. Dire seulement que « notre culture bloque » transforme une observation possible en explication générale difficile à vérifier.
Les routines peuvent porter le changement
Dans un article théorique publié en mars 2003, Martha Feldman et Brian Pentland proposent de comprendre les routines organisationnelles comme des sources possibles de stabilité et de changement.
Ils distinguent la représentation générale d’une routine et sa réalisation par des personnes, dans une situation donnée. Cette perspective aide à comprendre pourquoi une pratique répétée peut évoluer à travers ses ajustements, plutôt que rester figée.
Ce travail ne porte pas sur l’IA et ne teste pas une méthode d’accompagnement. Il invite cependant à ne pas confondre routine et immobilisme.
Une réunion régulière peut enfermer l’équipe dans la présentation de résultats déjà propres. Elle peut aussi devenir le lieu où une difficulté est examinée et une pratique corrigée. Le rendez-vous reste le même ; ce qui y est attendu et ce qui suit les échanges changent.
Il n’est donc pas nécessaire de supprimer les habitudes pour innover. Il faut d’abord regarder lesquelles rendent la coopération possible et lesquelles empêchent de discuter le travail.
Ce que les recherches éclairent, avec leurs limites
Amy Edmondson étudie, dans une publication de juin 1999, 51 équipes d’une entreprise industrielle. Elle observe une association entre sécurité psychologique et comportements d’apprentissage.
La sécurité psychologique désigne ici une croyance partagée concernant la possibilité de prendre des risques interpersonnels, par exemple poser une question ou reconnaître une difficulté. Ce n’est ni une absence d’exigence ni une promesse que chaque idée sera retenue.
L’étude est antérieure à l’IA générative et ne démontre pas l’effet causal d’une recette de management. Elle rend néanmoins pertinente une question pour les transformations actuelles : quelles conséquences les personnes anticipent-elles lorsqu’elles rendent une incertitude visible ?
En France, la présentation officielle des résultats exploratoires de LaborIA, publiée le 31 mai 2024, insiste sur le travail réel, les enjeux d’appropriation et le dialogue continu entre les acteurs. Il s’agit d’une recherche exploratoire sur l’IA au travail, pas d’un essai établissant une solution unique pour toutes les entreprises.
Ces références éclairent des mécanismes et des conditions. Elles ne permettent pas d’attribuer automatiquement un usage limité de l’IA à la culture. Des accès manquants, une utilité faible, des règles imprécises ou un outil inadapté peuvent également expliquer la situation.
Quand le « bon professionnel » doit avoir réponse à tout
Une première habitude à examiner concerne la manière de montrer sa compétence. Dans certaines situations, être professionnel signifie arriver avec une réponse nette et tenir les questions à distance.
L’IA peut renforcer cette apparence : une proposition complète devient facile à obtenir, même lorsque des informations manquent. Mais l’apprentissage collectif exige parfois de présenter une hésitation assez tôt pour que d’autres puissent contribuer.
La difficulté est sociale autant que technique. Un collaborateur peut craindre que la mention d’une incertitude soit interprétée comme un manque de préparation. Il peut alors passer du temps à produire une certitude de façade plutôt qu’à formuler la question utile.
L’équipe peut décider de reconnaître un autre geste professionnel : distinguer ce qui est établi, ce qui reste à vérifier et l’aide recherchée. Cette proposition ne demande pas de remplacer tout livrable par une liste de doutes. Elle réserve une place aux questions qui ont une conséquence sur le travail.
Le changement se verra dans les réactions suivantes. Si la personne qui expose une réserve reçoit seulement une demande de certitude immédiate, la nouvelle consigne restera fragile.
Quand l’expertise doit rester personnelle pour être reconnue
Une autre norme peut associer la valeur d’une personne aux informations qu’elle seule détient. Partager une manière de faire peut alors sembler réduire sa place, même si l’entreprise affirme valoriser la coopération.
L’IA rend cette tension visible lorsque des ressources communes doivent être préparées, expliquées et entretenues. La contribution du spécialiste ne se résume plus à fournir la réponse que les autres n’ont pas.
Reconnaître son rôle peut passer par d’autres objets : la qualité d’une explication, la mise à jour d’une référence ou l’aide apportée à un collègue pour traiter une situation nouvelle. Encore faut-il que ces contributions comptent dans les échanges sur le travail.
Il serait réducteur d’accuser les experts de vouloir garder leur pouvoir. Ils peuvent aussi craindre, à juste titre, qu’une connaissance sortie de son contexte soit utilisée sans les précautions nécessaires.
La discussion doit donc porter sur ce qui peut être partagé, les limites à conserver et les moyens de maintenir la ressource. Une culture de partage ne consiste pas à rendre toute information disponible sans responsabilité.
Un cas fictif : une réunion de suivi qui ne laisse pas voir les essais
Imaginons une équipe de coordination qui utilise un assistant autorisé pour préparer ses synthèses d’activité. Chaque semaine, elle présente au responsable un document déjà finalisé.
Une nouvelle pratique est proposée : consacrer une partie de l’échange à ce que l’assistance a mal restitué et aux informations qui restent ambiguës. L’objectif est d’améliorer les transmissions entre collègues.
La première tentative révèle une difficulté. Les participants continuent de montrer seulement leur version corrigée. Les erreurs ont été retirées avant la réunion et chacun raconte son résultat comme s’il avait été simple à produire.
L’obstacle possible tient à l’histoire du rendez-vous. Cette réunion a toujours servi à montrer que le travail était sous contrôle. Le logiciel a changé, mais la manière de s’y présenter reste la même.
L’équipe pourrait alors choisir un cas préparé collectivement, sans l’attribuer à une personne, et discuter une seule difficulté de transmission. Le responsable précise la suite attendue : améliorer une référence commune ou clarifier une règle, plutôt qu’évaluer l’auteur de l’essai.
Si une modification est décidée puis réellement reprise la semaine suivante, l’échange commence à changer de fonction. Ce scénario est une illustration, pas un résultat observé chez un client Learning Coach ni une garantie de réussite.
Faire évoluer une habitude sans lancer un nouveau slogan
Un premier travail peut consister à choisir une situation récurrente et à décrire ce qui y est habituellement attendu. On distingue ensuite le comportement souhaité et ce qui risque de le décourager.
Par exemple, l’entreprise souhaite que les limites d’une production assistée soient signalées. Elle peut examiner où ce signalement doit avoir lieu, à qui il s’adresse et quelle suite il recevra. « Soyez transparents » devient une pratique plus précise.
La réflexion sur l’engagement des adultes dans une formation obligatoire rappelle l’intérêt de comprendre les difficultés reconnues par les personnes. Une réserve sur la nouvelle habitude peut apporter une information utile sur sa faisabilité.
La proposition Learning Coach consiste ici à examiner ensemble quatre éléments :
la situation dans laquelle l’habitude apparaît ;
ce qu’elle protège ou rend possible ;
le comportement que l’équipe souhaite faire évoluer ;
la réponse concrète qui rendra ce comportement soutenable.
Ce cadre est une aide à la discussion. Il ne mesure pas la culture par un score et ne permet pas de diagnostiquer la personnalité des collaborateurs.
La parole a besoin d’un objet et d’une suite
Inviter chacun à parler librement ne suffit pas à modifier les risques perçus. Une personne peut avoir de bonnes raisons de ne pas raconter publiquement un essai raté, surtout si son responsable évalue ensuite son travail.
Il est possible de commencer par des cas fictifs, des exemples préparés ou des observations anonymisées. On peut demander ce qui pose difficulté dans la pratique, sans exiger un témoignage personnel.
Notre article sur la parole lorsque managers et collaborateurs participent à une même formation développe ces questions de cadre. La présence d’une hiérarchie ne disparaît pas parce que l’on annonce un atelier participatif.
La suite donnée compte aussi. Une difficulté peut conduire à un ajustement, à une vérification ou à une explication argumentée du maintien de la règle. Tout accepter n’est pas nécessaire ; laisser les contributions sans réponse rend leur utilité moins visible.
La transformation culturelle se joue ainsi dans une répétition de réponses cohérentes, avec des moyens compatibles. Le récit du changement doit pouvoir être rapproché de ce que les personnes vivent.
Observer ce qui change dans les relations de travail
Le nombre de connexions à l’assistant ne mesure pas une évolution culturelle. Il faut regarder les comportements que l’équipe a choisi de travailler.
Une question importante est-elle désormais posée plus tôt ? Une contribution de documentation est-elle reconnue ? Une difficulté signalée produit-elle une modification ou une réponse explicite ? Les personnes moins visibles participent-elles aux échanges utiles ?
Ces observations ne constituent pas, seules, une preuve causale. Un changement de responsable, de charge ou de composition de l’équipe peut intervenir au même moment. Elles permettent néanmoins d’examiner une pratique à partir de traces compréhensibles.
Il faut aussi accepter qu’une habitude soit conservée. Un contrôle peut avoir une raison solide et un mode de transmission ancien peut rester adapté. L’objectif est d’apprendre à choisir les pratiques que l’on veut faire durer et celles que l’on souhaite modifier.
Une conversation collective à ouvrir sur l’IA
Une conférence sur la culture d’entreprise et l’IA peut partir d’une situation ordinaire : une réunion, une question d’expert ou une erreur corrigée en silence. Elle permet de discuter ce que l’organisation valorise réellement et ce que ses nouveaux objectifs demandent de changer.
Un échange structuré peut ensuite choisir une habitude à examiner, sans prétendre transformer toute la culture pendant un événement. Les décisions et leur suivi restent à construire dans l’organisation.
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La question à emporter est simple : lorsqu’une personne essaie de travailler autrement, quelle réponse de son entourage lui indique qu’elle peut continuer ?
Ressources
Martha S. Feldman et Brian T. Pentland, Reconceptualizing Organizational Routines as a Source of Flexibility and Change, Administrative Science Quarterly, 48(1), 94–118, mars 2003. Cadre théorique sur les routines.
Amy Edmondson, Psychological Safety and Learning Behavior in Work Teams, Administrative Science Quarterly, 44(2), 350–383, juin 1999. Étude de terrain dans une entreprise industrielle.
Ministère du Travail, Inria et Matrice, LaborIA : résultats de l’étude exploratoire sur l’intelligence artificielle au travail, présentation officielle du 31 mai 2024.
