IA générative, intelligence collective, CARE : comment évoluent l’innovation en entreprise et le rôle du manager ?
L’intelligence artificielle générative transforme les capacités de création, d’analyse et de production des entreprises. Mais cette accélération technologique pose une autre question : les organisations et les équipes peuvent-elles — et doivent-elles — avancer au même rythme ?
Pour prendre de la hauteur sur ces transformations, nous donnons la parole à Cécile Dejoux, Professeure des universités au Cnam et affiliée à l’ESCP Business School, spécialiste des transformations managériales et des nouvelles façons de travailler.
Son regard invite à dépasser une vision de l’innovation fondée uniquement sur la nouveauté, la technologie et la croissance. Il met notamment en lumière quatre dimensions à articuler : Data, intelligence artificielle, intelligence collective et CARE.
Comment la culture de l’innovation évolue-t-elle ? Quel rôle le manager doit-il jouer face à l’IA générative ? Pourquoi l’intelligence collective est-elle nécessaire mais ne suffit-elle plus à elle seule ? Et comment concilier accélération de l’innovation et rythme humain ?
À retenir
Quatre idées fortes ressortent de cet échange avec Cécile Dejoux :
1. Innover ne signifie plus nécessairement « faire plus ».
Les enjeux d’écologie et de sobriété conduisent les organisations à questionner la finalité même de l’innovation : produire davantage, faire différemment ou « réparer » ?
2. L’IA générative devient un nouvel enjeu pour les managers.
Au-delà de la technologie, son appropriation suppose de faire évoluer les compétences et les pratiques.
3. L’intelligence collective reste nécessaire, mais ne suffit plus.
Cécile Dejoux propose de penser ensemble Data, intelligence artificielle, intelligence collective et CARE.
4. Le rythme de l’innovation n’est pas nécessairement celui des équipes.
Le management doit accompagner l’accélération de l’innovation dans le business sans imposer en permanence cette vitesse aux collaborateurs.
Pourquoi la culture de l’innovation en entreprise change-t-elle de modèle ?
Cécile Dejoux :
L’innovation a changé de forme après la Covid.
Traditionnellement, l’innovation s’appuie sur la création de nouvelles idées, de nouvelles technologies et de nouveaux produits. Et c’est un train à grande vitesse ! Les entreprises qui ne prennent pas le train en route se retrouvent à la traîne dans la course à l’innovation, et donc dans la course à la croissance.
Jusqu’à présent, les entreprises innovaient par mimétisme, pour rester dans le train. Et ce mode de fonctionnement n’a pas été remis en question, tout simplement parce qu’il fonctionnait.
Or, après le Covid, l’innovation telle qu’on la connaissait a montré des failles et soulevé de nouvelles questions. La relation profonde entre innovation et croissance a notamment été remise en question avec le nouveau paradigme de l’écologie et de la sobriété.
Faut-il toujours croître ? Innover, est-ce faire plus ? Ou est-ce faire différemment ? Est-ce faire de la croissance, ou est-ce réparer ?
Dans ce contexte, il convient de se demander si la course à l’innovation en entreprise a encore du sens. Car le mode de pensée traditionnel est remis en question. On se rend compte qu’il faut ralentir cette course à l’innovation. D’autant plus que pour un collaborateur, « produire plus » n’est pas synonyme d’« avoir plus » à la fin.
En outre, l’innovation en entreprise se transforme pour aller vers une innovation de réparation. Innover et réparer, c’est possible, et c’est le leitmotiv de l’innovation post-Covid dans le nouveau normal. Et les entreprises qui veulent encourager une culture de l’innovation doivent prendre en compte ce nouveau paradigme.
De la course à l’innovation à « l’innovation de réparation »
Le décryptage Beeshake
Cette réflexion invite à déplacer la question posée aux collaborateurs.
L’enjeu n’est plus seulement de demander « Comment pouvons-nous innover ? », mais d’identifier en priorité les problèmes qui méritent réellement d’être résolus.
Dans une démarche d’innovation collaborative ou d’amélioration continue, cela peut consister à partir des irritants, des pertes de temps, des besoins clients ou des difficultés observées sur le terrain pour faire émerger des solutions concrètes.
L’innovation ne se mesure alors plus uniquement à la nouveauté d’une idée. Elle peut aussi se mesurer à sa capacité à résoudre un problème et à produire un impact utile pour l’organisation, ses collaborateurs, ses clients ou son écosystème.
Et si vous commenciez par les problèmes plutôt que par les idées ?
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Quel rôle pour le manager face à l’IA générative ?
Cécile Dejoux :
Première chose, il est essentiel de former les managers à travailler avec des outils digitaux qui sont liés aux intelligences artificielles génératives.
Car on ne peut pas aujourd’hui ignorer les outils d’efficacité et de productivité. Les intelligences artificielles génératives sont puissantes et innovantes.
Mais ces technologies ont un coût d’accès : elles sont compliquées à utiliser. Il est donc absolument essentiel de donner envie aux managers de se former aux intelligences artificielles génératives.
De l’utilisation de l’IA à son appropriation collective
L’enjeu ne consiste plus seulement à mettre des outils d’IA à disposition des collaborateurs. Pour qu’ils transforment réellement les pratiques de travail, encore faut-il permettre aux équipes de les expérimenter, partager leurs usages et capitaliser sur ce qui fonctionne.
Un collaborateur peut découvrir seul comment utiliser une IA générative. Mais une organisation progresse réellement lorsqu’elle parvient à transformer ces expériences individuelles en connaissances collectives : cas d’usage, bonnes pratiques, méthodes, prompts, points de vigilance ou retours d’expérience.
L’adoption de l’IA devient ainsi autant un sujet technologique qu’un sujet humain, organisationnel et collectif.
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Comment articuler intelligence collective, IA, Data et CARE ?
Cécile Dejoux :
D’autre part, il faut comprendre que l’intelligence collective est nécessaire, mais n’est plus suffisante.
Je prône donc le combo : Data – Intelligence Artificielle – Intelligence Collective – Care Management.
Le Care Management, c’est le fait, pour un manager, de porter attention à ses collaborateurs et à leur singularité.
Pourquoi est-ce important ?
- Parce que les burn-out explosent et touchent les plus jeunes qui se surinvestissent dans leur travail ;
- parce qu’il faut donner à chacun les outils pour se connaître et être équilibré ;
- parce qu’il faut s’adapter à chacun, faire un management personnalisé pour chacun.
Si on ne commence pas par le Care, on ne peut pas aller vers l’engagement collectif des collaborateurs.
L’intelligence collective au cœur d’un nouvel équilibre
Le décryptage Beeshake
L’approche défendue par Cécile Dejoux ne remet pas en question le rôle de l’intelligence collective. Elle invite au contraire à l’articuler avec trois autres dimensions complémentaires :
DATA
Comprendre la réalité grâce aux informations disponibles.
↓
INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
Analyser, assister et accélérer certains usages.
↓
INTELLIGENCE COLLECTIVE
Mobiliser les connaissances, les expériences, les expertises et les idées présentes dans l’organisation.
↓
CARE
Prendre en compte les personnes, leur singularité et leur capacité à participer durablement aux transformations.
L’intelligence collective joue ainsi un rôle de trait d’union entre les capacités offertes par la technologie et les connaissances détenues par les collaborateurs.
L’enjeu n’est donc pas d’opposer intelligence artificielle et intelligence collective, mais de déterminer comment la Data, l’IA et les intelligences humaines peuvent se renforcer mutuellement au service de la transformation de l’organisation.
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Comment concilier la vitesse de l’innovation et le rythme humain ?
Cécile Dejoux :
Bref, on ne peut pas manager au rythme de l’innovation pour le business. Il faut aller dans un rythme très lent pour les équipes. Car nous sommes des humains, autrement dit, des êtres limités, et nous ne pouvons pas aller au rythme de l’innovation.
Pour résumer, les managers doivent accompagner l’innovation dans le business mais pas être au rythme de l’innovation dans le management.
Accélérer l’innovation ne signifie pas accélérer les équipes
Le décryptage Beeshake
Ce paradoxe constitue un enjeu particulièrement important pour les Directions Innovation et Transformation.
Les technologies évoluent rapidement. Les organisations cherchent à expérimenter, automatiser et déployer de nouveaux usages. Mais une transformation ne devient réellement effective que lorsque les équipes ont pu comprendre, tester, apprendre, partager leurs retours et faire évoluer leurs pratiques.
Il existe donc une différence essentielle entre la vitesse d’apparition d’une innovation et la vitesse à laquelle une organisation peut réellement se l’approprier.
Accélérer l’innovation ne signifie pas nécessairement accélérer toutes les étapes de la transformation.
Comment mesurer l’efficacité et l’impact de l’innovation managériale ?
Cécile Dejoux :
Attention, on ne peut pas tout mettre en KPIs. Mais je dirais que l’on peut utiliser quelques outils :
- les enquêtes d’engagement ;
- le taux de turnover ;
- et bien sûr, l’informel que l’on peut capter.
Mesurer l’innovation sans la réduire à quelques KPI
Le décryptage Beeshake
Tout ce qui compte dans une transformation n’est pas nécessairement immédiatement quantifiable.
Pour autant, une démarche d’innovation collaborative peut être pilotée en suivant le passage de la participation à l’impact : collaborateurs impliqués, problèmes identifiés, idées proposées, projets sélectionnés, initiatives expérimentées ou solutions effectivement déployées.
Ces données peuvent être complétées par des signaux qualitatifs : retours des équipes, adoption des nouvelles pratiques, qualité des contributions ou problématiques récurrentes remontées par le terrain.
L’objectif n’est pas de mesurer pour mesurer, mais de savoir si la démarche produit réellement des transformations.
Nombre d’idées, participation, projets déployés, impact : quels indicateurs suivre ?
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Comment certaines entreprises appliquent-elles le management par le CARE ?
Cécile Dejoux :
Plusieurs exemples sont détaillés dans les interviews de ma chaîne YouTube « Les jeudis de Cécile ».
Par exemple chez Malakoff Humanis, la question du Care est adressée par la reconnaissance individuelle, l’écoute de chacun et la capacité à repérer les signaux faibles.
Autre exemple chez SAUR, où la conduite du changement est passée par des phases de transformation — de l’organisation, des outils, des process — et par des temps de pause pour reprendre son souffle et prendre soin de soi.
C’est grâce à ce schéma que le collectif a pu globalement tirer avantage des transformations opérées.
Innovation en entreprise : ce qui est en train de changer
| Dimension | Logique traditionnelle évoquée | Évolution mise en lumière dans l’interview |
| Finalité de l’innovation | Créer de nouvelles idées, technologies, produits | Interroger également l’utilité, la sobriété et la « réparation ». |
| Technologie | Soutenir l’innovation | Intégrer l’IA générative dans les pratiques de travail. |
| Intelligence collective | Mobiliser les collaborateurs autour de l’innovation | Articuler les connaissances collectives avec la Data, l’IA et le CARE. |
| Management | Suivre le rythme de la transformation | Accompagner l’innovation sans imposer son rythme aux équipes. |
| Mesure | S’appuyer sur des indicateurs | Compléter les KPI par l’engagement et les signaux informels. |
Ce que cette vision change pour les Directions Innovation et Transformation
Les réflexions de Cécile Dejoux invitent à élargir la manière dont les organisations pilotent l’innovation.
L’enjeu n’est plus uniquement de produire davantage d’idées ou d’accélérer les cycles d’innovation. Il consiste également à créer les conditions permettant aux collaborateurs de contribuer durablement aux transformations de l’entreprise.
Pour les Directions Innovation et Transformation, cela peut notamment conduire à :
- partir des besoins et irritants réels du terrain, plutôt que de multiplier les appels à idées génériques ;
- utiliser l’IA comme un accélérateur, sans remplacer les connaissances métier et les échanges entre collaborateurs ;
- organiser l’intelligence collective pour permettre aux idées d’être discutées, enrichies et transformées en projets ;
- donner aux équipes le temps de s’approprier les transformations, plutôt que de confondre vitesse technologique et vitesse d’adoption ;
- mesurer l’innovation au-delà du nombre d’idées, en observant également l’engagement, l’adoption et les transformations réellement produites.
L’innovation devient ainsi moins une course permanente à la nouveauté qu’une capacité collective à identifier les bons problèmes, mobiliser les bonnes connaissances et transformer les solutions en actions utiles.
Innovation, IA et intelligence collective : que retenir ?
L’analyse de Cécile Dejoux fait apparaître une tension désormais centrale dans les organisations.
D’un côté, les capacités technologiques évoluent rapidement et offrent de nouvelles possibilités pour créer, analyser, automatiser ou résoudre des problèmes.
De l’autre, la capacité d’une organisation à se transformer dépend toujours des femmes et des hommes qui la composent.
L’enjeu n’est donc pas uniquement de disposer des meilleures technologies ou de faire émerger davantage d’idées.
Il consiste à créer les conditions permettant aux collaborateurs de faire remonter les problèmes du terrain, contribuer aux solutions, partager leurs connaissances et transformer collectivement les idées en actions.
C’est à l’intersection de l’IA, de l’intelligence collective et du management que se joue désormais une partie de la capacité d’innovation des organisations.
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Beeshake permet aux Directions Innovation et Transformation de centraliser les idées et irritants du terrain, mobiliser les collaborateurs, enrichir et évaluer les propositions et suivre leur transformation en projets.
FAQ – Innovation en entreprise, IA et intelligence collective
L’IA générative peut accélérer certaines étapes de recherche, d’analyse, de création ou de formalisation. Son impact dépend cependant de la capacité des organisations à permettre aux collaborateurs de se l’approprier et à combiner ces nouveaux outils avec les connaissances et expertises présentes dans l’entreprise.
L’intelligence collective permet de mobiliser des connaissances dispersées dans l’organisation : problèmes rencontrés sur le terrain, expériences, expertises métier, idées et retours d’usage. Elle aide ainsi l’entreprise à identifier des problèmes pertinents, faire émerger des solutions, enrichir les propositions et les transformer en projets.
L’intelligence artificielle peut assister l’analyse, la recherche, la formalisation ou l’exploration de solutions. L’intelligence collective mobilise quant à elle les expériences, connaissances métier et points de vue des collaborateurs.
Les deux approches peuvent donc se compléter : l’IA augmente certaines capacités individuelles et collectives, tandis que l’intelligence collective permet de contextualiser, confronter et enrichir les solutions grâce aux connaissances présentes dans l’organisation.
Une culture de l’innovation ne repose pas uniquement sur la génération d’idées. Elle suppose de permettre aux collaborateurs de faire remonter des problèmes et des opportunités, de contribuer à la recherche de solutions, d’enrichir les propositions des autres et de suivre les idées jusqu’à leur transformation éventuelle en projets.
Il est possible de suivre des indicateurs de participation — nombre de contributeurs, idées ou interactions — mais également des indicateurs liés au devenir des contributions : idées évaluées, expérimentations lancées, projets déployés ou impacts obtenus. Ces données gagnent à être complétées par des indicateurs qualitatifs liés à l’adoption, à l’engagement et aux retours des collaborateurs.
Pauline Thevenin-Lemoine – Product Owner – Beeshake
Pauline Thevenin-Lemoine se spécialise dans l’intelligence collective et l’innovation participative.
Chez Beeshake, elle accompagne de nombreux clients dans le déploiement de dispositifs collaboratifs, ce qui lui permet de bien comprendre leurs enjeux et problématiques sur ces sujets