L’humain : facteur clé du succès de l'adoption de l’IA

Dans cet épisode des AI Leader Stories, nous recevons Mohamed Senhadji, Innovation & Acceleration Lead chez ENGIE, pour explorer un enjeu devenu critique pour les grands groupes : comment favoriser l’adoption de l’IA et en particulier de l’IA générative et agentique, sans dégrader le collectif, les compétences humaines et la performance organisationnelle.

À travers son retour d’expérience terrain chez ENGIE et sa réflexion structurée autour du framework HuMa Shift, l’épisode aborde une question encore trop peu traitée : l’IA n’est pas seulement un sujet technologique, mais un sujet profondément humain, organisationnel et culturel.

De l’innovation digitale à l’IA : une approche ancrée dans les usages réels

Mohamed revient sur son parcours au sein d’ENGIE, où il a évolué sur des sujets allant du product management terrain (outils pour techniciens, santé-sécurité) à des programmes de Smart City, de jumeaux numériques, de maintenance prédictive et de pilotage énergétique.

Ce fil conducteur l’a amené à une conviction forte :

l’IA est déjà partout dans les grandes organisations, mais son potentiel est souvent bridé par une approche fragmentée, outil-centrée et déconnectée des usages réels.

« Le sujet n’est pas d’ajouter de l’IA partout, mais de savoir où elle crée réellement de la valeur et à quel prix humain et organisationnel. »

IA générative : un changement de paradigme

L’épisode met en lumière ce qui distingue fondamentalement l’IA générative des technologies précédentes :

elle reconfigure la relation entre l’humain et la machine.

Mohamed alerte sur un risque souvent sous-estimé : en renforçant l’individu via des assistants omniscients, on peut affaiblir le collectif, réduire les interactions humaines et appauvrir certaines compétences clés (questionnement, reformulation, collaboration).

« Plus on augmente l’individu seul, plus on risque de déliter le lien social dans l’entreprise. »

Humashift : repenser l’adoption de l’IA à l’échelle

Pour répondre à ces enjeux, Mohamed a conceptualisé un framework d’adoption baptisé HuMa Shift (Human–Machine Shift), initialement connu sous le nom MSPTC.

Ce cadre permet de dépasser une vision purement technique de l’IA pour aborder l’adoption sous plusieurs angles structurants :

• Mindset : faire évoluer le rapport des collaborateurs à la machine, à la connaissance et à la décision.
• Skills (skinning adaptatif) : développer des compétences évolutives, transférables et non dépendantes d’un outil unique.
• Path (parcours) : intégrer l’IA dans le quotidien réel des équipes, et non comme une “cerise sur le gâteau”.
• Teaming humain–machine : clarifier ce que l’on délègue à l’IA, ce que l’on conserve côté humain, et pourquoi.
• Collectif : mesurer l’adoption par la valeur créée, la qualité de collaboration et l’impact sur le travail.

Mesurer l’adoption par la valeur, pas par l’usage

Un point clé de l’épisode concerne la mesure du succès des projets IA.

Mohamed insiste sur le fait que les métriques classiques (nombre d’utilisateurs, volume de requêtes, tickets évités) sont insuffisantes, voire trompeuses.

Chez ENGIE, l’adoption est évaluée à travers :

• l’amélioration des processus,
• la satisfaction des collaborateurs,
• la qualité de vie au travail,
• la capacité à maintenir et transmettre les compétences dans le temps.

« Si on ne traite que les symptômes, on empile des outils. Et à la fin, on dégrade la qualité globale. »

IA agentique, autonomie et responsabilité humaine

L’épisode aborde également l’arrivée massive des IA agentiques dans les processus métier.

Mohamed explique pourquoi il est essentiel de clarifier les niveaux d’autonomie de la machine, d’accompagner les équipes dans ces choix et d’anticiper les impacts à moyen et long terme.

L’enjeu n’est pas de déléguer aveuglément, mais de construire une collaboration maîtrisée entre humains et systèmes intelligents, en distinguant coopération et collaboration.

Conclusion

À travers cet échange approfondi, Mohamed Senhadji propose une lecture exigeante et lucide de l’IA en entreprise : une transformation qui ne peut réussir sans une prise en compte fine de l’humain, du collectif et des usages réels.

Cet épisode des AI Leader Stories s’adresse à tous les décideurs qui souhaitent dépasser l’effet d’accélération technologique pour construire une adoption durable, responsable et créatrice de valeur de l’IA à l’échelle.

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