Pépites de managementRetrouvez ici quelques pépites issues de notre veille des meilleures publications sur le leadership et le management

Les algorithmes de tarification peuvent conduire à une collusion illégale, même sans aucune intention ni aucune communication entre concurrents. Les régulateurs américains (Federal Trade Commission et Département de la Justice) affirment désormais qu'utiliser un algorithme de tarification partagé peut constituer une entente anticoncurrentielle. Les affaires en cours visent hôtels et propriétaires immobiliers utilisant des systèmes comme RealPage ou Yardi.

Comment réduire ce risque ? Trois leviers s'avèrent décisifs :

– Garantir la transparence des données utilisées. S’assurer que l’algorithme ne tient pas compte des données issues des autres entreprises utilisatrices.

– Éviter les règles de tarification simplistes. Les algorithmes qui ajustent automatiquement les prix à partir de ceux des concurrents peuvent paradoxalement conduire à des phénomènes anticoncurrentiels.

– Conserver un contrôle humain sur les décisions. Les managers doivent conserver la capacité d'examiner et de rejeter les recommandations algorithmiques.

L'absence d'accord explicite ne suffit plus à écarter le risque antitrust. Un tel précédent pourrait redéfinir l'usage des algorithmes dans de nombreux secteurs.

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Source : The Perils of Algorithmic Pricing, Chris K. Anderson, Fredrik Ødegaard, MIT Sloan Management Review, novembre 2025.

L'intelligence artificielle promet d'améliorer notre productivité. Mais une étude réalisée auprès de 1 150 salariés américains révèle un phénomène pernicieux : le « workslop » – à savoir, du travail bâclé mais qui présente une apparence soignée grâce à l’IA.

D’après l’étude, 40 % des salariés estiment en avoir reçu de la part de collègues sur le mois passé. Son effet est particulièrement délétère : le destinataire doit décoder, vérifier, corriger, voire refaire le travail. L'effort est transféré du créateur au receveur – avec pour répercussions :

– Un coût d’inefficacité. Chaque occurrence ferait perdre en moyenne environ 2 heures – soit près de 10 millions de dollars annuels pour une organisation de 10 000 personnes.

– Des tensions émotionnelles. Un tiers de destinataires se plaignent auprès de leurs pairs ou de leur managers – et plus de 20 % se déclarent offensés.

– Une dégradation des relations. Ces incidents entraînent une baisse de considération à l’égard des émetteurs, jugés alors comme moins créatifs dans plus de la moitié des cas, ainsi que moins dignes de confiance ou moins intelligents dans environ 40 % des cas.

Comment éviter ce piège ? Avant tout, en clarifiant les normes et les méthodes d’un usage pertinent de l’IA. Et en affirmant les mêmes standards d'excellence, que le travail soit produit par l'humain seul ou assisté par l'IA.

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Source : AI-Generated “Workslop” Is Destroying Productivity, Kate Niederhoffer, Gabriella Rosen Kellerman, Angela Lee, Alex Liebscher, Kristina Rapuano, Jeffrey T. Hancock, Harvard Business Review, septembre 2025.

Investir massivement dans la technologie IA ? Vous risquez l'échec. Une étude BCG auprès de 1 250 dirigeants révèle que les obstacles à la création de valeur par l'IA sont d'abord humains et organisationnels. La plupart des échecs proviennent de l'adoption, de la gouvernance et de la transformation des processus, pas de la performance technique.

Les 5 % d'entreprises qui génèrent le plus de valeur se distinguent par trois natures d’investissement :

– Former massivement. Elles prévoient aujourd’hui de former plus de 50 % de leurs employés en 2025, contre seulement 20 % chez les entreprises les moins performantes. Elles sont également quatre fois plus susceptibles de dégager du temps dédié à l'apprentissage. Résultat : les collaborateurs qui utilisent l’IA quotidiennement y sont de 50 % plus nombreux qu’ailleurs.

– Construire avec les équipes. Elles impliquent leurs équipes deux fois plus souvent que les autres dans la refonte des processus s’appuyant sur des agents IA., ce qui facilite l'adoption et la confiance.

– Opérer avec un modèle de données unique. 50 % des entreprises les plus performantes fonctionnent avec un modèle de données unifié dans l'organisation, contre seulement 4 % des moins performantes.

Et si, pour votre prochain investissement IA, vous commenciez par regarder du côté de vos équipes ?

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Source : The Widening AI Value Gap, Boston Consulting Group, septembre 2025.

Une étude Microsoft révèle un paradoxe inquiétant : l’adoption de l’intelligence artificielle se fait largement en dehors des cadres de sécurité de l'organisation. Cette étude, menée en octobre 2025 auprès de 2 003 employés britanniques, révèle que 71 % ont utilisé des outils d'IA grand public non approuvés au travail, et 51 % continuent de le faire chaque semaine. Plus troublant encore : seulement 32 % s'inquiètent de la confidentialité des données d'entreprises ou de clients ainsi exposées, et 29 % se préoccupent de la sécurité des systèmes IT de leur organisation.

Ce « Shadow AI » se développe pour trois raisons principales :

– L'habitude personnelle : 41 % des employés utilisent au travail les outils qu'ils connaissent dans leur vie privée.

– L'absence d'alternative : 28 % déclarent que leur entreprise ne fournit pas d'option approuvée, ce qui les pousse à improviser.

– Les gains de productivité : les utilisateurs estiment économiser ainsi en moyenne 7,75 heures par semaine.

Comment concilier innovation et sécurité dans cette course à la productivité ?

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Source : Rise in 'Shadow AI' tools raising security concerns for UK organisations, Microsoft UK Stories, octobre 2025.

L’essor de l’intelligence artificielle générative fait miroiter des gisements d’économies très attractifs. Le cabinet de conseil Boston Consulting Group tire les leçons de ses missions auprès de plus de 1 000 entreprises.

Dans de nombreuses organisations, c’est la frustration qui domine face à la difficulté à concrétiser les économies attendues. Mais l’analyse des plus avancées montre quatre pistes d’amélioration prometteuses :

– La gestion du savoir, au moyen d’outils IA qui automatisent la génération de contenu, et l’analyse de connaissances codifiées, qui peut engendrer 20 à 30 % d’économies et diviser les délais par 50.

– L’interaction personnelle avec les clients, par le biais de chatbots ou d’assistants IA, qui peut diviser les coûts par 10.

– La gestion d’une large base fournisseurs et la renégociation fréquente des tarifs, avec des gains d’efficacité de 25 %.

– L’optimisation du travail des équipes terrain, comme la maintenance, par l’optimisation des flux opérationnels, avec des réductions de coûts de l’ordre de 40 %.

Choisir les actions à mettre en place en priorité en fonction de leur potentiel de réduction de coûts est une première étape. L’autre point saillant de l’étude est qu’il faut aussi veiller aux coûts cachés de l’intelligence artificielle – d’abord, le coût des outils eux-mêmes et de leur utilisation, souvent facturée à l’usage, mais aussi le coût de la complexité associée. C’est donc un chantier à piloter en tant que tel.

Une analyse précieuse pour prendre du recul sur les démarches engagées.

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Source : Unlocking Impact from AI – Driving Sustainable Cost Advantage with AI, BCG Executive Perspectives, mai 2025.