En 2026, la priorité n'est plus d'explorer le possible de l’IA, mais d’en générer une valeur tangible. Ce passage à l'échelle impose une rigueur nouvelle, confrontant les dirigeants et les collaborateurs à des choix d'implémentation décisifs pour transformer l'essai technologique en actif économique.
En 2026, la priorité n'est plus d'explorer les possibilités de l’IA, mais d’en générer une valeur tangible. Ce passage à l'échelle impose une rigueur nouvelle, confrontant les dirigeants et les collaborateurs à des choix d'implémentation décisifs pour transformer l'essai technologique en actif économique.
Selon les dernières prévisions de Workday, Deloitte, PwC et Forrester, l'année 2026 marque la fin de l'expérimentation pure pour laisser place à l'ère des résultats tangibles. Le passage à l'échelle de l'intelligence artificielle en entreprise repose désormais sur ces 8 piliers stratégiques :
Priorité à la « sagesse » humaine : valoriser le jugement critique et l'intelligence relationnelle, qui deviennent les véritables valeurs ajoutées face à l'algorithme.
Confiance comme levier économique : transformer l'IA responsable en discipline opérationnelle active pour sécuriser la performance, au-delà de la simple éthique.
Réalité matérielle et énergétique : maîtriser le coût de l'inférence et des centres de données pour résoudre l'équation entre performance IA et durabilité.
Révolution des interfaces cognitives : abandonner la navigation par menus (click-and-hunt) au profit d'un accès conversationnel direct aux insights (ask-and-answer).
Apprentissage expérientiel : intégrer la formation directement au cœur du flux de travail pour que chaque tâche assistée par l'IA devienne une leçon en temps réel.
Rationalisation des investissements : placer le DAF en arbitre central pour exiger un ROI mesurable et sortir des expérimentations sans lendemain.
Jusqu'à récemment, l'IA en entreprise conservait un caractère essentiellement réactif. Bien que les agents autonomes fassent l'objet d'une attention médiatique soutenue, leur déploiement opérationnel s'apprête à entrer dans une phase de transformation profonde.
L’IA agentique ne relève plus de la simple conjecture théorique : ces systèmes sont désormais capables de planifier, de raisonner et d'orchestrer des processus complexes avec une autonomie croissante. Si le potentiel de croissance est considérable, notamment dans les fonctions finance et RH, le défi pour les organisations réside moins dans l'accumulation d'outils que dans la cohérence de leur intégration.
Quel est l'enjeu pour les dirigeants ? L'opportunité est de décharger les équipes des flux de travail complexes pour les recentrer sur des missions à haute valeur ajoutée. Toutefois, multiplier les solutions disparates expose au risque d'un écosystème fragmenté.
Selon Matt Brandt, SVP, Global Partners chez Workday, le succès reposera sur la curation stratégique plutôt que sur l'accumulation d'outils. Les entreprises devront structurer des environnements dédiés — des « agentlakes » — pour gouverner et orchestrer ces agents de manière fiable. Désormais, la stratégie d'agent est une décision d'architecture système, non un simple choix d'outillage.
Le simple recours à l'IA ne sera plus source de valorisation. Les collaborateurs seront désormais jugés sur la pertinence et la maîtrise de son utilisation.
Si le succès de l'IA s'est longtemps mesuré à l'aune de la productivité quantitative, nous entrons désormais dans l'ère de l'exigence qualitative. La pollution générative, ces flots de contenus standardisés produits sans supervision, ne constitue plus une simple nuisance, mais un risque tangible pour la réputation et la crédibilité de l'entreprise.
Chris Ernst, Chief Learning Officer chez Workday, adresse une mise en garde aux organisations : « Les dirigeants seront tenus responsables de la mise en œuvre d'une vision inspirée de l'IA, qui dépasse les gains d'efficacité immédiats pour offrir de nouvelles sources de croissance à l'entreprise et aux équipes », prédit-il.
Dès lors, la valeur ajoutée des collaborateurs ne se jugera plus sur l'adoption de l'outil, mais sur la rigueur de son pilotage. Cette évolution dessine ce que PwC qualifie d'organisation en « sablier » :
Le sommet (les penseurs) : une direction qui se déleste de l'opérationnel pour se recentrer exclusivement sur la vision stratégique, l'innovation et l'exercice du jugement dans les situations à forts enjeux.
Le milieu (la zone de compression) : les fonctions intermédiaires de coordination et de production courante, qui subissent une automatisation croissante ou sont déléguées à des agents IA autonomes.
La base (les architectes de l'exécution) : une nouvelle génération de collaborateurs opérationnels qui doivent impérativement maîtriser l'IA pour piloter les flux de travail, auditer et valider les résultats produits par la machine.
Face à cette mutation, la maîtrise de l'IA cesse d'être une option pour devenir un prérequis opérationnel. Il appartient désormais aux entreprises d'inscrire formellement l'assurance qualité, la révision critique et la responsabilité individuelle au cœur des fiches de poste, des modèles de rémunération et des indicateurs de performance.
Durant des décennies, la valeur d'un professionnel se mesurait à l'étendue de son savoir. Aujourd'hui, l'IA a démocratisé l'accès à la connaissance, redéfinissant par là même la notion d'expertise.
Ashley Goldsmith, Chief People Officer chez Workday, résume cette nouvelle réalité : en 2026, la valeur ajoutée du capital humain ne résidera plus dans le volume de connaissances accumulées, mais dans la capacité à faire preuve de sagesse : « Si l'IA offre désormais l'accès à de nouvelles compétences et ressources, les organisations doivent former leurs équipes aux qualités humaines fondamentales : le jugement critique, l'intelligence relationnelle et la curiosité intellectuelle. Cette approche garantit que la responsabilité humaine demeure au cœur de toutes les décisions assistées par l'IA. »
La sagesse constitue cette strate que l'IA ne saurait répliquer. Cette mutation engendre une nouvelle fracture sur le marché des talents. La ligne de partage ne se situera plus entre diplômés et non-diplômés, mais entre les profils qui maîtrisent l'IA et ceux qui y restent réfractaires.
Pour les dirigeants, la stratégie de gestion des talents doit impérativement évoluer. Les processus de recrutement, de développement et de promotion doivent désormais valoriser le jugement, l'adaptabilité et la capacité à collaborer avec l'IA — plutôt que de tenter de rivaliser avec elle.
La vitesse a longtemps constitué la promesse phare de l'IA : analyses accélérées, flux optimisés et décisions instantanées. Mais dans cette course à l'accélération, les organisations risquent de dépasser leur propre capacité de jugement.
Hubert Cotté, Directeur général, Workday France, identifie ce point comme un défi déterminant : « Le véritable facteur de différenciation dans les années à venir ne sera pas la rapidité d'exécution de la technologie, mais la pertinence avec laquelle les dirigeants sauront la remettre en question. »
En 2026, la confiance cesse d'être une simple formalité de conformité pour devenir une discipline opérationnelle active. Les dirigeants doivent désormais gérer l'écart critique entre la recommandation algorithmique et la décision responsable. Cela implique de structurer des processus pour temporiser, interroger et valider les résultats, en particulier lorsque les données de sortie semblent fiables mais s'avèrent erronées.
Cette transition est déjà amorcée : PwC note que l'IA responsable passe « du discours aux actes », les entreprises investissant désormais dans des systèmes concrets pour tester l'équité, la sécurité et la fiabilité de leurs modèles.
Pour les dirigeants, la confiance n'est pas seulement éthique, elle est économique. Les organisations qui opérationnalisent une IA responsable avanceront plus vite et plus sûrement que celles qui négligent cette dimension.
« Le véritable facteur de différenciation dans les années à venir ne sera pas la rapidité d'exécution de la technologie, mais la pertinence avec laquelle les dirigeants sauront la remettre en question. »
Hubert Cotté, Directeur général, Workday
Derrière chaque interaction avec l'IA se cache une réalité physique incontournable : l’énergie consommée par les LLM.
Selon les prévisions de Deloitte, l'inférence — c'est-à-dire l'exécution des modèles en temps réel — représentera deux tiers de la demande totale en calcul informatique lié à l'IA d'ici 2026. L'essentiel de cette charge s'opérera au sein de centres de données énergivores, propulsés par des processeurs spécialisés.
Cette dynamique crée une double réalité : si l'IA risque d'accroître la consommation énergétique, un déploiement réfléchi permet à l'inverse d'optimiser les opérations, de réduire le gaspillage et d'améliorer l'impact environnemental de l'entreprise. Atout stratégique ou fardeau écologique, la différence résidera dans l'intention et la qualité de l'exécution.
Dès lors, les choix d'infrastructure deviennent indissociables des engagements en matière de développement durable. La stratégie d'IA doit désormais intégrer une équation complexe mêlant maîtrise des coûts, efficacité énergétique et performance opérationnelle à long terme.
Durant des décennies, les logiciels de gestion ont conditionné les collaborateurs à naviguer à travers des tableaux de bord, des menus complexes et des filtres. Ce modèle est aujourd'hui en voie d'obsolescence rapide.
Selon Deloitte, d'ici 2026, l'IA servira prioritairement à interroger nos systèmes de gestion. Cet usage sera trois fois plus fréquent que l'utilisation d'outils d'IA isolés. La logique s'inverse : au lieu de naviguer laborieusement dans des menus pour dénicher une donnée, les collaborateurs se contenteront désormais de poser la question.
Cette évolution marque une rupture fondamentale dans l'accès au savoir institutionnel. Les interfaces basculent d'une logique de navigation laborieuse (click-and-hunt) à une logique conversationnelle (ask-and-answer) , délivrant des analyses directement, en contexte et en langage naturel.
Pour les dirigeants, le constat est sans appel : l'interface même du travail est en pleine mutation. La productivité de la prochaine décennie ne se définira plus par l'accès aux données brutes, mais par la capacité des systèmes à faire émerger des insights décisionnels immédiats.
Historiquement, la formation imposait aux collaborateurs de s'extraire de leur quotidien opérationnel. Aujourd'hui, cette frontière s'efface.
Workday anticipe l'avènement d'une année charnière pour « l'apprentissage expérientiel », où l'IA transforme chaque tâche courante en leçon en temps réel. L'exécution d'un rapport financier ne se limite plus à la production de données brutes ; le système en explicite la signification, contextualise son importance stratégique et suggère les compétences à acquérir pour progresser.
L'environnement de travail se mue ainsi, de facto, en espace de formation.
La stratégie d'apprentissage doit désormais s'intégrer au cœur des flux opérationnels. La performance appartiendra aux organisations qui envisagent le développement des talents non plus comme un événement ponctuel, mais comme un processus continu, contextuel et totalement embarqué.
« Les organisations qui prospéreront ne seront pas celles qui déploieront l'IA le plus rapidement, mais celles qui l'utiliseront délibérément pour amplifier leurs capacités spécifiquement humaines. »
Carrie Varoquiers, Chief Impact Officer, Workday
Face à l'accélération des investissements en IA, la surveillance financière se durcit. Selon Forrester, les directeurs financiers joueront désormais un rôle central dans les arbitrages, alors que l'engouement médiatique cède la place aux exigences strictes de retour sur investissement (ROI).
Si certaines entreprises pourraient reporter jusqu'à 25 % de leurs dépenses d'IA prévues à 2027, ce mouvement ne signale pas un repli, mais une rationalisation stratégique. Les capitaux se détournent des expérimentations visuelles pour se concentrer sur les initiatives génératrices de valeur mesurable.
Pour les décideurs, la règle est désormais établie : le succès de l'IA sera jugé selon les mêmes standards de rigueur que tout investissement majeur, à savoir par ses résultats tangibles, sa gouvernance et sa rentabilité à long terme.
Le cap pour 2026 est tracé. La phase d'expérimentation touche à sa fin pour laisser place à l'exécution opérationnelle.
Carrie Varoquiers, Chief Impact Officer chez Workday, observe une redéfinition critique du ROI : la dimension humaine, jadis perçue comme une compétence comportementale (soft skill), devient un indicateur central de la réussite de l'intégration technologique : « Les organisations qui prospéreront ne seront pas celles qui déploieront l'IA le plus rapidement, mais celles qui l'utiliseront à dessein pour amplifier leurs capacités spécifiquement humaines », affirme-t-elle.
Cela implique d'investir massivement dans l'empathie, la pensée critique et le leadership inclusif. L'objectif est de gérer la nouvelle réalité des équipes à l'ère de l'IA et de démontrer aux collaborateurs que la technologie est utilisée pour créer des opportunités pour tous, et non pour sacrifier la collaboration et l'innovation sur l'autel de la vitesse.
Les entreprises performantes ne se distingueront pas simplement par le nombre d'agents déployés ou l'ampleur de leurs budgets. Elles se démarqueront par leur volonté d'utiliser l'IA pour renforcer ce qui rend leurs collaborateurs irremplaçables : le jugement, la créativité et le sens des responsabilités.
L'IA serait-elle incompatible avec le modèle économique français ? Bien au contraire. Pour Hubert Cotté, Directeur Général, Workday France, elle constitue la réponse mathématique à nos pénuries de talents et à nos objectifs de production.
Découvrez comment l'IA révolutionne les compétences, et comment celle-ci doit être approchée pour rendre les entreprises plus humaines.
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