Travailler l'IA sérieusement, c'est aussi accepter de se mettre en position d'apprenant.

Ce certificat Google — 7 modules, une vingtaine de productions réelles — valide une pratique que je développe depuis deux ans : utiliser l'IA comme levier d'efficacité sur des sujets concrets, issus du terrain au service de l'efficacité des organisations, de la gestion des compétences et de l'innovation.

Car c'est bien là l'enjeu pour mes clients : pas adopter l'IA pour l'IA, mais identifier où elle crée de la valeur, comment elle transforme les façons de travailler, et comment accompagner les équipes dans cette transition. 

Car derrière un même chiffre peuvent se cacher des réalités très différentes : quelques arrêts longs, des absences courtes et répétées, une équipe en tension, une organisation qui s’essouffle, des managers débordés, ou des reprises mal accompagnées.

Autrement dit, on ne peut pas traiter sérieusement l’absentéisme comme un simple bloc.

Un chiffre ne dit pas grand-chose à lui seul

Dans beaucoup d’entreprises, le sujet commence par un constat très simple : le taux monte, stagne ou inquiète.

Mais ce taux global dit finalement peu de choses utiles pour agir. Deux entreprises peuvent afficher un niveau d’absentéisme comparable pour des raisons totalement différentes. Ici, le phénomène est concentré dans un service. Là, il est diffus. D’un côté, on observe surtout des arrêts longs. De l’autre, des absences brèves mais répétées.

Et tant que l’on ne distingue pas ces situations, on risque surtout de se tromper de réponse.

Le management n’est pas tout, mais il compte

Soyons clairs : le management n’explique pas tout. Il ne crée ni les maladies, ni les accidents de la vie, ni toutes les fragilités qui traversent le travail aujourd’hui.

Mais il n’est pas neutre non plus.

Certaines absences prennent racine dans des situations très ordinaires : un refus de congé non expliqué, un planning modifié au dernier moment, une surcharge redistribuée sans arbitrage, un conflit laissé de côté, une alerte non entendue, un retour traité comme une simple formalité.

Pris séparément, ces épisodes paraissent mineurs. Mais leur accumulation finit par produire quelque chose : fatigue, irritation, sentiment d’injustice, impression de ne plus avoir de prise sur son travail.

C’est souvent là que le sujet commence réellement.

Ce qui use n’est pas toujours spectaculaire

Quand on parle d’absentéisme, on pense spontanément à la pénibilité, aux TMS, aux risques psychosociaux, à la santé mentale. Bien sûr, tout cela compte.

Mais dans la vie quotidienne des entreprises, ce qui abîme le fonctionnement est souvent plus discret. La charge reportée sur les présents. Les priorités qui deviennent floues. Les règles perçues comme variables. Les tensions qui s’installent sans être traitées. Les managers eux-mêmes mis sous pression, jusqu’à ne plus pouvoir réguler grand-chose.

L’absence cesse alors d’être seulement un événement de santé. Elle devient aussi le symptôme d’un fonctionnement qui se dégrade.

Il n’y a pas un absentéisme, mais plusieurs

C’est la raison pour laquelle je crois peu aux réponses trop rapides ou trop génériques.

Former les managers peut être utile. Revoir l’organisation peut l’être aussi. Mieux accompagner les reprises également. Mais aucune de ces actions n’aura d’effet durable si l’on ne commence pas par qualifier le problème.

Car il n’y a pas un absentéisme, mais plusieurs formes d’absences, qui se recouvrent parfois sans relever des mêmes causes ni des mêmes leviers d’action.

Dans certains cas, c’est le management de proximité qu’il faut travailler. Dans d’autres, c’est l’organisation du travail. Ailleurs encore, la priorité devient le maintien en emploi ou la qualité des retours après arrêt.

Aller moins vite, mais plus juste

Le bon réflexe n’est donc pas d’aller plus vite. C’est d’aller plus juste.

C’est dans cet esprit que j’ai mis en ligne un pré-diagnostic de l’absentéisme. Il ne remplace pas un diagnostic terrain, mais il permet d’obtenir une première lecture structurée de la situation : manque de données, signaux managériaux, tensions d’organisation, difficultés de reprise, ou situation déjà suffisamment lisible pour envisager des actions ciblées.

L’idée n’est pas d’ajouter un outil de plus. L’idée est de mieux poser le problème avant de prétendre le résoudre.

Lire autrement pour agir utilement

À mes yeux, l’absentéisme ne doit pas être lu comme un simple indicateur social. Il doit être abordé comme un révélateur : du travail réel, des fragilités d’organisation, et parfois aussi des limites de certaines pratiques managériales.

La bonne question n’est donc pas seulement :

comment faire baisser le taux ?

La vraie question est plutôt :

qu’est-ce qui, chez nous, alimente ce phénomène, et sur quoi avons-nous réellement prise ?

C’est une approche un peu plus exigeante. Mais c’est aussi, je crois, une manière plus utile d’éviter les fausses solutions.

Votre absentéisme vous préoccupe ?

J’ai mis en ligne un pré-diagnostic qui permet d’obtenir en quelques minutes une première lecture structurée de la situation et d’orienter vers le bon type d’appui.

Accéder au pré diagnostic :  👉  ICI

Découvrir les offres ANTHELIA : 👉  ICI

Et pour échanger directement sur votre situation, vous pouvez aussi me contacter ici : contact

Et si l’IA était moins un outil qu’un nouveau collaborateur à intégrer ?

Voici quelques réflexion pour changer de point de vue sur l'IA en entreprise.

Dans beaucoup d’entreprises, l’intelligence artificielle est encore abordée comme un outil de plus. Plus puissant, plus souple, plus rapide peut-être, mais un outil malgré tout.

Cette façon de voir me paraît trop courte.

Car une IA générative ne se contente pas d’exécuter. Elle reformule, résume, rédige, structure, propose. Elle intervient déjà sur une partie du travail quotidien. À ce titre, elle ressemble moins à un simple logiciel qu’à une nouvelle capacité de travail à intégrer.

Changer légèrement de regard

Bien sûr, il ne s’agit pas de dire qu’une IA est une personne. Mais l’image du “nouveau collaborateur” a une vertu : elle oblige à poser de meilleures questions.

Quand un nouveau collaborateur arrive, on ne se demande pas seulement ce qu’il sait faire. On précise son rôle, ses limites, son niveau d’autonomie, les points de contrôle, les relations avec les autres. On organise son intégration.

Pour l’IA, le raisonnement devrait être voisin.

Partir du travail réel

Or beaucoup d’entreprises partent encore de la mauvaise question : quel outil choisir ?
La vraie question est souvent ailleurs : quel travail veut-on réellement alléger, assister, accélérer ou fiabiliser ?

Car dans la vie ordinaire des organisations, une grande partie du temps se perd dans la recherche d’information, la reformulation, la synthèse, la préparation, la coordination, le reporting. C’est là que l’IA commence à produire des effets visibles. Le sujet n’est donc pas seulement technologique. Il touche au travail réel.

Une question immédiatement managériale

Et il touche immédiatement au management.

Dès lors qu’une IA peut aider à produire un premier jet, préparer une note, structurer une synthèse ou reformuler un message, il faut reposer des questions simples : qui fait quoi ? qui vérifie ? qui décide ? qui assume le résultat final ?

Le risque d’une puissance sans cadre

On voit bien ici le risque principal : ajouter de la puissance sans ajouter de cadre.

Une IA mal intégrée peut accélérer la production de documents inutiles, rendre plus rapide un processus confus, ou donner une apparence de qualité à des contenus fragiles. Elle peut même renforcer certains dysfonctionnements au lieu de les corriger.

Le piège du solutionnisme

C’est pourquoi je me méfie du solutionnisme. On lance parfois un test, une démonstration, un POC, avant même d’avoir clarifié le cas d’usage. Or un POC peut montrer qu’une solution fonctionne ; il ne prouve pas encore qu’elle a une vraie place dans le travail quotidien.

Faire tourner quelque chose n’est pas la même chose que l’intégrer utilement.

Mieux poser le problème

Au fond, c’est peut-être cela qu’il faut comprendre : l’IA n’entre pas dans l’entreprise comme un simple outil supplémentaire. Elle entre dans les interstices du travail intellectuel quotidien. Et c’est précisément pour cela qu’elle demande autre chose qu’un simple enthousiasme technique.

Elle demande un cadre, des règles, du discernement, et une réflexion sérieuse sur sa place dans l’organisation.

Penser l’IA comme un nouveau collaborateur n’est donc pas un effet de style. C’est peut-être une manière plus juste de commencer à poser le problème.

Pour échanger sur ces sujets ou envisager une intervention sur mesure, vous pouvez me contacter ici : Contact

L’organisation classique de production repose sur une structure centralisée et hiérarchique où les fonctions sont fortement spécialisées : la production, la qualité, la maintenance ou la logistique sont séparées, avec des circuits décisionnels longs et une coordination assurée par la planification centrale. Dans ce modèle, le responsable de production applique les orientations stratégiques fixées par la direction, organise les moyens de production et pilote la réalisation des objectifs (quantité, qualité, délai) dans un cadre relativement rigide. Il exerce un pouvoir limité, souvent en lien étroit avec les autres services.

L'organisation en unité autonome de production

À l’inverse, l’organisation en Unité Autonome de Production repose sur des îlots autonomes, transversaux et orientés produit. Chaque UAP intègre les fonctions nécessaires (production, qualité, maintenance, logistique) pour produire un bien ou une famille de produits de manière autonome. Le responsable d’UAP agit comme un véritable « chef d’entreprise local » : il dispose d’une forte autonomie décisionnelle, pilote la performance de son unité (indicateurs SQCDP) et est responsable de l’amélioration continue. Il coordonne une équipe pluridisciplinaire de taille humaine, valorise la polyvalence, et joue un rôle de coach en proximité.

Manager en unité autonome de production

Ce changement d’organisation transforme profondément le rôle managérial : d’un rôle d’exécutant dans une logique de contrôle, on passe à un rôle de leader autonome dans une logique d’animation et de responsabilisation. Cela exige des compétences élargies (technique, logistique, qualité, gestion humaine et budgétaire) et une posture managériale fondée sur la délégation, la confiance et le développement de l’autonomie des équipes.

Unités autonomes de production et organisation

Si l’organisation en Unités Autonomes de Production offre de nombreux avantages en termes de réactivité, de motivation des équipes et d’amélioration continue, elle présente néanmoins certains défis organisationnels. L’autonomie accrue des UAP peut entraîner une complexité de coordination entre unités, surtout lorsque les flux logistiques ou les contraintes techniques interdépendantes ne sont pas bien maîtrisés. En outre, cette décentralisation peut générer des doublons de compétences et de moyens, ce qui nécessite une forte maturité managériale.

Enfin, la réussite du modèle dépend largement d’une structure de pilotage industriel capable de garantir cohérence stratégique, alignement des objectifs et partage des bonnes pratiques entre les différentes UAP.

En guise de conclusion, on peut dire que le passage en UAP relève du principe « small is beautiful », cherchant à favoriser les principes d’autonomie, de proximité, de décentralisation et de réactivité.

Enfin, le passage d’une organisation classique à un modèle UAP ne se fait pas en un jour et nécessite souvent une formation approfondie des managers et un changement culturel important au sein des équipes.

Pour aller plus loin : 

- Tout ceci est très cohérent avec le principe de subsidiarité présenté ici : article

- Le point sur les objectifs dans le management qui sont un point clés dans la mise en place d'UAP : ici 

- La mise en place d'UAP bénéficie du développement de la culture économique des managers. Pour en savoir plus : ici

La plupart des managers que je croise n’ont pas encore intégré l’IA dans leur quotidien. Et ceux qui l’ont fait s’en servent… comme un super Google. Ils posent une question, copient la réponse, et repartent à leurs urgences. Mais ils passent à côté d’un potentiel bien plus profond.

Une expérience personnelle révélatrice

Voilà bientôt deux ans que j’ai commencé à me familiariser avec les différentes intelligences artificielles. Mon intention initiale était simple : tester leur usage comme outil de « recherche & développement », en remplacement de mon habitude annuelle d’achat d’ouvrages professionnels. J’y cherchais des idées, des mises à jour, des éclairages utiles à mes domaines de formation.

Deux ans plus tard, deux constats majeurs s’imposent :
- Ma façon d’utiliser l’IA a profondément évolué. Je suis passé d’un usage assimilable à un « super moteur de recherche » à un usage de copilote actif, qui m’apporte de réels gains de productivité.
- Et cette évolution a transformé ma manière de travailler.

Une question simple pour les managers

Cette expérience m’a naturellement amené à m’interroger : si l’IA m’est utile dans mon travail de formateur et de concepteur, que pourrait-elle apporter à un manager ?
On pense spontanément à des usages de type : trier des données, synthétiser un fichier Excel, résumer un texte…
Mais peut-on en faire une aide véritable au management ?
D’ailleurs, le PDG de Shopify le rappelait récemment : savoir utiliser l’IA devient une compétence attendue.

Vers un manager augmenté ?

L’IA ne se limite pas à fournir des réponses toutes faites. Utilisée différemment, elle peut jouer un rôle de stimulant cognitif : aider à structurer une idée, clarifier une situation, proposer des angles de vue. Elle devient un miroir, un sparring-partner discret mais disponible 24/7.

Encore faut-il changer d’état d’esprit. Il ne s’agit pas de lui déléguer sa responsabilité managériale, mais de s’en servir comme d’un appui, d’un copilote critique et bienveillant.

Dans mes formations et interventions, je pose souvent la question aux managers : "Utilisez-vous l’IA ? Pour quoi faire ?" Les réponses sont révélatrices. Beaucoup n’ont pas encore franchi le pas. D’autres l’ont testée, mais s’en sont tenus à des usages superficiels. Rarement, elle est utilisée comme un partenaire de réflexion.

Et pourtant, elle peut devenir cette petite voix qui ouvre l’esprit, challenge, reformule, aide à clarifier une décision.

Une résistance compréhensible, mais risquée

Il peut y avoir une forme de scepticisme, voire de résistance : "Encore un gadget", "Ce n’est pas pour moi", "Je préfère faire sans". Mais ce réflexe est peut-être déjà une position d’arrière-garde. Les nouvelles générations s’approprient ces outils avec une grande aisance. Et demain, cette compétence deviendra un prérequis implicite.

Rappelons aussi que la véritable valeur ajoutée du manager reste humaine : sa capacité à écouter, à discerner, à fédérer, à décider. Mais il gagne à s’entourer d’outils qui l’aident à mieux exercer ces capacités. J’invite souvent les managers à ne pas rester seuls, à créer un réseau autour d’eux. Et si, dans ce réseau, l’IA devenait un membre discret mais utile ?

La méthode IA-PREP : intégrer l’IA dans le quotidien du manager

Pour passer d’un usage ponctuel à une véritable compétence, j’ai conçu la méthode IA-PREP. Elle repose sur cinq étapes simples et concrètes pour faire de l’IA un copilote managérial :

1. Identifier le contexte et les enjeux
2. Analyser la situation avec l’IA pour élargir la lecture
3. Proposer des solutions ou des trames d’action
4. Écrire les messages clés, les supports, les briefs
5. Pérenniser l’usage par des routines et des points de suivi

Cette méthode fait l’objet d’une formation concrète, vivante, basée sur des cas réels, et centrée sur la montée en compétences du manager.

Envie de tester ?

J’anime désormais des formations dédiées à ce sujet : “Devenir un manager augmenté avec IA-PREP”, où l’on apprend à transformer son quotidien managérial grâce à une méthode simple, des cas concrets, et une vraie montée en compétence.

Contactez-moi pour expérimenter ce que l’IA peut véritablement apporter à votre management : 

👉 CONTACT