Pour un dirigeant, la prochaine étape de l’IA n’est plus seulement de produire plus vite. C’est de mieux décider.

Utilisée comme un véritable sparring partner intellectuel, l’intelligence artificielle peut aider à challenger une stratégie, expliciter des hypothèses, comparer plusieurs scénarios, identifier des angles morts ou structurer une décision complexe.

À condition de ne pas lui déléguer la décision elle-même.

Nous avons échangé avec Gabriel Dabi-Schwebel, fondateur de DécisionIA, sur la manière dont les dirigeants peuvent s’approprier l’IA et sur les conditions nécessaires pour passer d’expérimentations individuelles à une véritable transformation de l’organisation.

Son constat : beaucoup d’entreprises ont franchi le stade de la découverte de l’IA, mais peu ont encore transformé durablement leur manière de travailler et de décider.

Le véritable enjeu n’est donc plus seulement de savoir quoi demander à l’IA, mais d’apprendre à réfléchir avec elle.

Dans cet entretien, nous revenons notamment sur :

• la « fracture cognitive » qui fait passer l’IA du statut d’outil à celui de partenaire de réflexion ;
• le flip prompting, qui consiste à laisser l’IA questionner le dirigeant avant de répondre ;
• les usages de l’IA pour challenger une décision stratégique ;
• le passage nécessaire de l’expérimentation à la transformation des process et de l’organisation ;
• les conditions pour diffuser ces usages du dirigeant au CODIR, puis aux équipes ;
• les indicateurs permettant de mesurer non seulement l’adoption de l’IA, mais surtout la valeur qu’elle crée.

À propos de cet article :
Cet article synthétise un entretien réalisé avec Gabriel Dabi-Schwebel en janvier 2026. Les concepts de « fracture cognitive », d’IA « sparring partner » et la démarche présentée sont issus de cet échange. Ils sont complétés par des données et ressources externes lorsqu’elles permettent de mettre ces enseignements en perspective.

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IA pour dirigeants : ce qui change vraiment avec l’IA générative

L’IA est d’abord entrée dans les entreprises par les usages les plus immédiatement accessibles : rédiger, résumer, automatiser, rechercher ou produire plus rapidement.

Ces usages restent utiles. Mais pour Gabriel Dabi-Schwebel, ils ne représentent qu’une partie du potentiel de l’IA pour un dirigeant.

Le changement se produit lorsque l’on cesse de considérer l’IA uniquement comme un outil auquel on donne une consigne pour obtenir un résultat.

L’IA peut alors devenir un interlocuteur de réflexion. Elle peut aider à :

• décomposer un problème complexe ;
• faire émerger les informations manquantes ;
• challenger une hypothèse ;
• comparer plusieurs options ;
• construire des scénarios contradictoires ;
• expliciter les critères d’un arbitrage ;
• identifier des risques ou des angles morts ;
• préparer une décision.

L’objectif n’est donc plus simplement de faire plus vite ce que l’on faisait déjà, mais d’utiliser l’IA pour enrichir le raisonnement qui précède une décision.

C’est ce changement de posture que Gabriel Dabi-Schwebel qualifie de « fracture cognitive ».

🧠 Pour aller plus loin – 10 erreurs à éviter dans l’adoption de l’IA générative en entreprise (et leurs solutions).

Qu’est-ce qu’une IA « sparring partner » pour un dirigeant ?

Une IA sparring partner est une intelligence artificielle utilisée non pas pour décider à la place du dirigeant, mais pour challenger son raisonnement avant la décision.

La différence avec un usage classique tient moins à l’outil qu’à la manière de dialoguer avec lui.

Dans une logique traditionnelle, le dirigeant formule une demande et attend un résultat : résumer un document, rédiger une note, analyser des informations ou préparer une présentation.

Dans une logique de sparring partner, la conversation devient itérative.

L’IA peut demander des informations supplémentaires, tester une hypothèse, proposer un scénario contradictoire, comparer plusieurs options ou identifier une variable qui n’avait pas été prise en compte.

La valeur ne se trouve donc plus uniquement dans la réponse produite, mais dans la qualité de la réflexion que la conversation permet de construire.

Sur quelles décisions un dirigeant peut-il utiliser l’IA ?

Gabriel cite plusieurs situations stratégiques sur lesquelles cette approche peut être particulièrement pertinente.

Situation	Ce que l’IA peut apporter
Business plan	Challenger les hypothèses
Pricing	Comparer plusieurs stratégies
Marketing et acquisition	Explorer différentes options
Priorisation	Expliciter les critères d’arbitrage
Vision stratégique	Faire émerger les contradictions
Transformation	Anticiper les conséquences

L’objectif n’est pas que l’IA fournisse « la bonne décision ». Le dirigeant reste responsable de l’arbitrage.

L’IA sert à enrichir le raisonnement qui précède cet arbitrage.

La « fracture cognitive » : quand l’IA cesse d’être un simple outil

Cette évolution ne se produit pas nécessairement dès les premières utilisations.

Gabriel Dabi-Schwebel l’a lui-même expérimentée en utilisant l’IA sur ses propres problématiques, notamment ses business plans.

Au départ, la relation reste proche de celle entretenue avec un outil numérique traditionnel :
une consigne → une réponse.

Puis les échanges deviennent plus itératifs.

On demande à l’IA de questionner une hypothèse. On lui fournit davantage de contexte. On lui demande d’adopter un point de vue contradictoire. On revient sur sa réponse. On compare plusieurs scénarios.

L’IA n’est alors plus uniquement utilisée pour produire.

Elle devient un outil pour penser le problème différemment.

C’est ce basculement que Gabriel décrit comme une fracture cognitive : le moment où l’utilisateur comprend qu’il peut utiliser l’IA non seulement pour obtenir des réponses, mais également pour améliorer son propre questionnement.

Flip prompting : quand l’IA pose les questions au dirigeant

Cette posture conduit à inverser une habitude profondément ancrée dans notre utilisation des outils numériques.

Habituellement, nous posons les questions et la machine répond.

Le flip prompting consiste à inverser temporairement cette logique : on demande à l’IA de poser les questions avant de proposer une réponse.

Cette approche est particulièrement pertinente lorsque le problème est complexe ou lorsque toutes les informations nécessaires à la décision ne sont pas encore explicites.

L’IA peut alors :

• demander des précisions ;
• identifier des informations manquantes ;
• faire expliciter des contraintes ;
• questionner les critères de décision ;
• révéler certaines hypothèses implicites ;
• challenger des incohérences.

Pour Gabriel, cette démarche se rapproche d’une forme de maïeutique intellectuelle : l’IA n’apporte pas immédiatement la réponse, elle contribue à faire émerger et structurer la réflexion.

Exemple de flip prompting pour un dirigeant

Un dirigeant peut par exemple utiliser cette consigne :

« Je dois prendre une décision concernant [sujet]. Ne me recommande aucune solution pour le moment. Commence par me poser, trois par trois, les questions dont tu as besoin pour comprendre le contexte, mes objectifs, mes contraintes, les parties prenantes, les risques et mes critères de décision.

Lorsque tu estimeras disposer de suffisamment d’informations, synthétise mes réponses, identifie les hypothèses que je semble tenir pour acquises et propose-moi plusieurs scénarios à challenger. »

Le bénéfice ne vient pas seulement d’un meilleur prompt.

Le questionnement oblige le décideur à expliciter ce qui était jusque-là implicite : contraintes non formulées, critères d’arbitrage, risques acceptables, hypothèses ou informations manquantes.

Une méthode en 4 étapes

1. Contextualiser
Décrire le problème, l’objectif, les contraintes et les informations déjà disponibles.

2. Laisser l’IA questionner
Lui demander explicitement de ne pas répondre immédiatement, mais d’identifier ce qu’elle doit encore comprendre.

3. Challenger
Lui demander de rechercher les faiblesses du raisonnement, de proposer des contre-arguments ou de construire plusieurs scénarios.

4. Synthétiser et vérifier
Comparer les options et vérifier les éléments factuels déterminants avant de prendre une décision.

Pourquoi beaucoup d’initiatives IA s’essoufflent-elles ?

Le problème de l’adoption de l’IA n’est pas uniquement technologique.

Gabriel observe un schéma récurrent : une organisation lance des formations ou des expérimentations, les collaborateurs découvrent les outils, les premiers usages suscitent de l’enthousiasme… puis la dynamique ralentit.

Pourquoi ? Parce que l’organisation reste au stade de l’expérimentation individuelle.

Les usages existent, mais ils ne modifient pas encore réellement :

• les process ;
• les méthodes de travail ;
• les rôles ;
• la gouvernance ;
• le partage des connaissances.

Pour Gabriel, une transformation durable passe par trois étapes.

1. Former : provoquer le déclic

La première étape consiste à comprendre ce que l’IA permet réellement de faire et à expérimenter personnellement ses possibilités.

L’objectif n’est pas uniquement d’apprendre à rédiger des prompts.

Il s’agit surtout de changer la manière dont les collaborateurs envisagent l’outil.

2. Expérimenter : identifier les usages qui créent réellement de la valeur

Tous les cas d’usage ne se valent pas.

Il faut donc tester l’IA sur des situations réelles, observer les résultats et identifier les usages qui permettent réellement :

• de gagner du temps ;
• d’améliorer la qualité ;
• d’accélérer une tâche ;
• de résoudre un irritant ;
• ou d’améliorer une décision.

3. Rationaliser : intégrer l’IA dans l’organisation

C’est souvent l’étape la plus difficile. Les usages qui ont démontré leur valeur doivent progressivement être intégrés dans :

• les process ;
• les méthodes de travail ;
• les outils ;
• les responsabilités ;
• la gouvernance.

Pour reprendre la formule de Gabriel, l’IA doit finir par « rentrer dans l’organigramme ».

Sans cette étape, l’adoption reste dépendante des initiatives individuelles et risque de s’essouffler.

🧠 Pour aller plus loin – Comment identifier les cas d’usage IA réellement pertinents pour votre métier ?

Du dirigeant au CODIR : pourquoi commencer la transformation IA par le sommet ?

Pour Gabriel Dabi-Schwebel, le déploiement doit commencer par les dirigeants.

Il utilise une métaphore volontairement provocatrice :
« convertir le roi, puis la noblesse ».

Derrière la formule se trouve une logique organisationnelle simple.

Étape 1 : le dirigeant expérimente l’IA sur ses propres sujets

Pour provoquer le déclic, il faut partir de problématiques qui comptent réellement pour lui :

• stratégie ;
• financement ;
• pricing ;
• marketing ;
• développement commercial ;
• priorisation ;
• vision.

L’enjeu n’est pas de réaliser une démonstration spectaculaire.

Il est de permettre au dirigeant de constater personnellement dans quelles situations l’IA améliore réellement sa réflexion ou son efficacité.

Étape 2 : le CODIR structure les usages

Une fois cette première appropriation réalisée, le sujet peut devenir collectif.

Chaque direction peut alors :

• identifier ses cas d’usage ;
• évaluer leur valeur ;
• définir les outils appropriés ;
• identifier les risques ;
• prioriser les expérimentations ;
• construire une roadmap.

L’IA cesse progressivement d’être une somme d’initiatives individuelles pour devenir un sujet de transformation de l’entreprise.

Étape 3 : les équipes passent de la Shadow AI à une adoption structurée

Le déploiement à plus grande échelle nécessite alors :

• des formations adaptées ;
• des cas d’usage partagés ;
• des règles d’utilisation ;
• une gouvernance ;
• des espaces de capitalisation ;
• des relais internes ;
• des indicateurs permettant de mesurer l’adoption et la valeur créée.

L’objectif n’est pas d’empêcher les collaborateurs d’expérimenter, mais de transformer ces expérimentations en apprentissages collectifs réutilisables.

Ambassadeurs IA, prompthathons et bibliothèques : comment passer de l’expérimentation individuelle à l’apprentissage collectif ?

Les programmes d’ambassadeurs IA, les prompthathons et les bibliothèques partagées prennent tout leur sens lorsqu’ils dépassent la simple logique du « bon prompt ».

Un prompt isolé apporte peu d’informations sur les conditions qui ont permis d’obtenir un résultat.

Ce qui est réellement utile à l’organisation, c’est de capitaliser sur un cas d’usage complet :

• quel problème cherchait-on à résoudre ?
• dans quel contexte ?
• avec quel outil ?
• quelles informations ont été fournies ?
• quelles questions ont été posées ?
• quelles itérations ont été nécessaires ?
• quel résultat a été obtenu ?
• quelles limites ont été rencontrées ?
• quel enseignement peut être réutilisé par d’autres ?

Le prompthathon : chercher un usage, pas simplement un prompt

Dans cette logique, un prompthathon ne devrait pas être une compétition visant à trouver « le meilleur prompt ».

Il devient un espace d’exploration collective permettant de partir d’un problème métier et de tester différentes manières de le résoudre avec l’IA.

Les bibliothèques de prompts doivent devenir des bibliothèques de cas d’usage

Une bibliothèque statique de prompts vieillit rapidement.

Un référentiel vivant de cas d’usage, au contraire, peut être enrichi par les collaborateurs : contexte, retour d’expérience, amélioration du prompt, résultat obtenu, précautions ou bonnes pratiques.

L’organisation transforme ainsi les expérimentations individuelles en connaissance collective.

Comment mesurer réellement l’adoption de l’IA ?

Mesurer uniquement le nombre de collaborateurs formés ne permet pas de savoir si l’IA crée réellement de la valeur.

Les indicateurs doivent évoluer avec le niveau de maturité de l’organisation.

Niveau	Ce que l’on cherche à mesurer	Exemples d’indicateurs
Adoption	l’IA est-elle réellement utilisée ?	Utilisateurs actifs, fréquence d’usage
Appropriation	Les usages se diversifient-ils ?	Nombre et diversité des cas d’usage
Efficacité	Les usages apportent-ils un bénéfice concret ?	Temps gagné, délai réduit, qualité améliorée
Transformation	Les pratiques changent-elles ?	Process intégrant l’IA, usages partagés
Valeur business	L’IA améliore-t-elle la performance ?	Coûts, productivité, revenus, satisfaction client

Les données publiées par OpenAI dans son rapport The State of Enterprise AI 2025 illustrent notamment l’importance de mesurer les gains réels : les utilisateurs interrogés déclarent économiser en moyenne 40 à 60 minutes par jour actif, tandis que les utilisateurs les plus avancés déclarent des gains supérieurs à 10 heures par semaine.

Mais le temps gagné ne constitue qu’une première mesure.

À mesure que l’adoption progresse, l’enjeu consiste à relier les usages à des résultats métier mesurables.

Peut-on réellement confier une décision à une IA ?

Non. Utiliser l’IA comme sparring partner ne signifie pas lui déléguer la décision.

Cette distinction est essentielle.

Une IA générative peut produire une analyse convaincante tout en s’appuyant sur une information erronée, incomplète ou insuffisamment contextualisée.

Elle peut également ignorer des contraintes qu’elle ne connaît pas.

Pour un dirigeant, plusieurs précautions restent donc indispensables :

• vérifier les informations déterminantes ;
• distinguer faits, hypothèses et recommandations ;
• demander à l’IA d’expliciter ses hypothèses ;
• rechercher volontairement des scénarios contradictoires ;
• ne pas transmettre d’informations confidentielles dans un environnement non autorisé ;
• conserver une validation humaine pour les décisions importantes.

La bonne question n’est donc pas :
« Est-ce que l’IA peut décider à ma place ? »

Mais plutôt :
« Comment l’IA peut-elle m’aider à mieux comprendre le problème avant que je décide ? »

C’est précisément là que réside la logique du sparring partner.

5 enseignements à retenir pour les dirigeants

L’échange avec Gabriel Dabi-Schwebel permet de retenir cinq principes.

1. Ne réduisez pas l’IA à un outil de productivité.
Son intérêt peut également résider dans sa capacité à enrichir une réflexion et à challenger une décision.

2. Commencez par vos vrais problèmes.
Un dirigeant comprend mieux la valeur de l’IA lorsqu’il l’expérimente sur une problématique stratégique réelle plutôt que sur une démonstration générique.

3. Laissez parfois l’IA poser les questions.
Le flip prompting permet de révéler des informations, contraintes et hypothèses qui n’avaient pas été explicitées.

4. Ne confondez pas expérimentation et transformation.
Quelques collaborateurs utilisant quotidiennement l’IA ne signifient pas que l’organisation a réellement changé.

5. Capitalisez sur les cas d’usage, pas seulement sur les prompts.
La valeur collective vient de la capacité à partager ce qui fonctionne, dans quel contexte, avec quels résultats et quelles limites.

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De l’appropriation du dirigeant à l’intelligence collective

L’adoption de l’IA commence souvent par des expériences individuelles.

Mais son véritable potentiel organisationnel apparaît lorsque ces expériences peuvent être partagées, challengées, améliorées et réutilisées collectivement.

C’est précisément l’un des enjeux des organisations qui souhaitent aujourd’hui passer de quelques utilisateurs avancés à une démarche structurée : comment identifier les bons cas d’usage ? Comment les prioriser ? Les faire circuler les apprentissages ? Comment mobiliser des ambassadeurs ? Comment capitaliser sur les pratiques qui fonctionnent ?

C’est sur cette dimension collective que Beeshake intervient : permettre aux organisations de faire émerger, partager et prioriser leurs cas d’usage IA, d’animer leurs communautés d’ambassadeurs et de capitaliser sur les apprentissages produits par les équipes.

👉 Découvrir comment mobiliser vos équipes autour de l’IA générative

👉 Vous souhaitez structurer une démarche d’adoption de l’IA à l’échelle de votre organisation ?

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À propos de Gabriel Dabi-Schwebel

En expérimentant les nouveaux modèles d’IA sur ses propres problématiques stratégiques, il développe progressivement une conviction : l’IA peut apporter beaucoup plus au dirigeant lorsqu’elle est utilisée comme partenaire de réflexion que lorsqu’elle est cantonnée à l’automatisation de tâches.

Cette réflexion l’amène à créer DécisionIA, avec l’objectif d’accompagner les dirigeants dans l’utilisation de l’intelligence artificielle comme sparring partner intellectuel et dans la transformation de leurs organisations.

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FAQ – IA pour dirigeants

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