Le cadre de référence

Ce document consolide le modèle de maturité, le principe opératoire et les deux échelles qui structurent la transformation IA.

Règle de traduction universelle

Le principe opératoire de toute la transformation tient en une phrase :

Remplacer « l'humain produit l'artefact » par « l'humain définit la spécification → le système produit l'artefact. »

Ce que ça signifie par département

Département	L'humain définit...	Le système produit...
Ingénierie	Architecture, contraintes, tests	L'implémentation
Marketing	Stratégie, positionnement, hypothèses	Campagnes, variantes, rapports
Ventes	Logique de qualification, règles de deals	Prospection, relances, propositions
Service client	Logique d'escalade, critères de succès	Réponses, notation de santé, actions
Finance	Modèles financiers, règles	Rapports, prévisions, détection d'anomalies
RH	Profil de recrutement, grille d'évaluation	Recherche de candidats, présélection, synthèses
Produit	Problème, contraintes	Spécifications, cas de test, brouillons
Leadership	Direction, arbitrages	Scénarios, analyses

Le test décisif

Si cette personne disparaissait, est-ce qu'un système pourrait exécuter 80% de ses tâches ?

Si non → le rôle est encore basé sur l'exécution
Si oui → le rôle est IA-natif

Ce n'est pas « de l'adoption IA ». C'est le passage d'une entreprise de main-d'œuvre à une entreprise de systèmes.

Échelle organisationnelle – Niveaux 1 à 3

Cette échelle s'applique à l'ensemble du groupe – ingénierie, marketing, ventes, finance, service client.

Niveau 1 – IA-assisté

À quoi ça ressemble :

L'IA est un outil que les individus choisissent d'utiliser
Mêmes structures, mêmes processus, mêmes rôles
Si l'IA disparaissait demain, rien de structurel ne changerait

Comportements typiques :

Utilisation de ChatGPT/Claude comme Google ou correcteur
Prompts isolés, sans itération
Résultats IA collés manuellement dans le travail
Pas de prompts partagés, pas de documentation
L'adoption est inégale et optionnelle

Bénéfice : 10-30% de gains d'efficacité pour ceux qui adoptent

Risque : Les concurrents au Niveau 3 obtiennent un levier 10x et rendent le Niveau 1 non-viable

Niveau 2 – IA-intégré

À quoi ça ressemble :

L'IA est intégrée dans les workflows et systèmes
Certains processus reconçus autour des capacités IA
Les rôles commencent à passer de « faire » à « diriger »
Si l'IA disparaissait demain, certains workflows casseraient

Comportements typiques :

Prompts sauvegardés, gabarits, bibliothèques de prompts
IA utilisée sur plusieurs étapes d'une tâche, pas une seule
Outils comme Copilot, Notion AI, Zapier, n8n en usage actif
Prompts et workflows partagés entre collègues
L'usage IA est attendu, pas optionnel

Bénéfice : 2-3x la production par personne avec le même effectif

Risque : Les demi-mesures créent de la confusion ; l'adoption inégale limite les gains

Niveau 3 – IA-natif

À quoi ça ressemble :

La conception organisationnelle assume l'IA comme ressource de premier plan
Les rôles sont définis par le jugement et la direction, pas l'exécution
L'effectif est une fraction d'une entreprise traditionnelle à la même production
Si l'IA disparaissait demain, l'entreprise ne pourrait pas fonctionner

Comportements typiques :

La question de départ est : « Quelle partie devrait être automatisée ? »
Agents, chaînes de traitement (pipeline) et systèmes de décision construits (code ou sans code)
Processus conçus pour que l'humain gère le jugement, l'IA gère l'exécution
L'impact IA est mesuré (temps gagné, coûts réduits, qualité améliorée)
La littératie IA est une condition d'emploi

Bénéfice : Levier 10x, avantage structurel de coûts, vitesse que les concurrents ne peuvent pas égaler

Risque : Requiert des gens difficiles à trouver ; pas de place pour les passagers

Échelle d'ingénierie – Échelons 0 à 5

L'ingénierie a besoin d'une granularité plus fine. Basée sur le cadre de Dan Shapiro, cette échelle décrit la progression du développement logiciel. Le Lab IA la détaille et en décrit le fonctionnement opérationnel.

Échelon	Rôle de l'humain	Qui écrit le code	Qui révise le code
0 – Autocomplétion	L'humain code, l'IA suggère	Humain	Humain
1 – Stagiaire	L'humain assigne des tâches scopées	IA	Humain (tout)
2 – Développeur junior	L'humain supervise des changements multi-fichiers	IA	Humain (tout)
3 – Gestionnaire	L'humain dirige, révise au niveau fonctionnalité/PR	IA	Humain (PR)
4 – Chef de produit	L'humain écrit la spécification, vérifie les résultats	IA	Personne (tests vérifient)
5 – Usine autonome (dark factory)	La spécification entre, le logiciel sort	IA	Personne (scénarios vérifient)

Correspondance

Échelle organisationnelle	Échelle d'ingénierie
Niveau 1 – IA-assisté	Échelons 0–1
Niveau 2 – IA-intégré	Échelons 2–3
Niveau 3 – IA-natif	Échelons 4–5

Questions diagnostiques

Pour l'organisation

« Si l'IA disparaissait demain, qu'est-ce qui changerait ? »

Rien de structurel → Niveau 1
Certains workflows cassent → Niveau 2
L'entreprise ne peut pas fonctionner → Niveau 3

Pour les leaders

« Qu'est-ce que vous retireriez de l'organigramme si l'IA était pleinement utilisée ? »

Ne peut pas répondre → Palier 1
Mentionne des tâches → Palier 2
Mentionne des rôles ou des processus → Palier 3

Pour les individus

« Montrez-moi quelque chose que vous avez construit ou changé parce que l'IA existe. »

Parle de prompts utilisés → Palier 1
Montre des workflows ou gabarits → Palier 2
Montre des systèmes ou des changements de processus → Palier 3

Critères d'acceptation

Niveau 2 – Atteint quand TOUS ces critères sont remplis :

L'usage IA est une attente documentée pour chaque rôle, pas optionnelle
Chaque département maintient un fichier de contexte structuré chargé avant les tâches IA
Des bibliothèques de prompts ou gabarits de workflows partagés existent et sont utilisés
Au moins 1 workflow par département a été reconçu autour de l'IA (avant/après documenté)
Les indicateurs clés de performance incluent des métriques de résultats IA (pas juste l'activité)
« Comment l'IA a-t-elle aidé ? » est posé en revues et rétrospectives
Si l'IA disparaissait demain, au moins certains workflows casseraient

Niveau 3 – Atteint quand TOUS ces critères sont remplis :

Les rôles sont définis par le jugement et la direction, pas l'exécution
Des agents, chaînes de traitement ou systèmes de décision sont en production (pas des prototypes)
Les tâches non-triviales ont des spécifications écrites conformes aux standards d'exécution
Chaque système IA en production a un Propriétaire de la spécification, Propriétaire du contexte et Propriétaire de l'évaluation assignés
L'impact IA est mesuré par département (temps gagné, coûts réduits, qualité améliorée)
Les profils de recrutement exigent le Palier 2+ minimum
Si l'IA disparaissait demain, le département ne pourrait pas fonctionner

Le chemin de transformation

Niveau 1 → Niveau 2

Prérequis :

Le leadership s'engage sur l'IA comme standard opérationnel, pas optionnel
Investissement dans l'infrastructure IA partagée (outils, gabarits, formation)
Processus audités et reconçus pour l'intégration IA
Indicateurs clés mis à jour pour mesurer les résultats IA
« Comment l'IA a-t-elle aidé ? » devient une question standard

Échéance : 3-6 mois avec un leadership engagé

Niveau 2 → Niveau 3

Prérequis :

Le leadership est prêt à éliminer des rôles, pas seulement des tâches
Les profils de recrutement changent pour exiger le Palier 2+ minimum
Le produit/service est reconçu en assumant l'exécution IA
La structure organisationnelle s'aplatit significativement

Échéance : 6-12 mois

Paliers de leadership

L'entreprise ne peut pas dépasser le palier de son leadership. Le leadership est le plafond.

Palier	Nom	Comportements clés
1	IA-favorable	Endosse publiquement l'IA. L'utilise personnellement. Ne pousse pas l'adoption.
2	IA-opérationnel	Fixe des attentes par rôle. Demande « comment l'IA a aidé ? ». Finance l'automatisation avant l'embauche.
3	IA-stratégique	Redéfinit la conception organisationnelle. Réécrit les rôles et indicateurs clés. Fait de la littératie IA une condition du leadership.

Paliers individuels

Palier	Nom	Signal révélateur
1	IA-conscient (Consommateur)	« L'IA m'aide à faire mon travail plus vite. »
2	IA-augmenté (Opérateur)	« L'IA nous aide à faire cette tâche mieux et plus systématiquement. »
3	IA-natif (Architecte)	« Ce rôle devrait exister différemment parce que l'IA existe. »

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