Aller au contenu

root / tags / thought-leadership

#thought leadership

3 fiches

Transformation & Adoption

L'IA fait tomber les murs entre les métiers

Article de fond (point de vue) publié sur **sfeir.com** le 1er août 2026, signé **SFEIR** (voix éditoriale du cabinet). Il fait converger **deux publications de juillet 2026** aux méthodes opposées — l'expérience de terrain préenregistrée **« The Cybernetic Teammate »** chez **Procter & Gamble** (Dell'Acqua, Ayoubi, Lifshitz, Sadun, **Ethan Mollick** et al., *Organization Science* 37(4), 2026) et le premier rapport de la série **« Work at the Frontier »** d'**OpenAI Economic Research** (27 juil. 2026, >800 000 messages d'utilisateurs américains de ChatGPT) — vers une thèse unique : *« l'IA générative ne se contente pas d'accélérer le travail existant, elle redistribue qui fait quoi »*. L'architecture est en quatre temps : **le mécanisme** (P&G : l'IA est un dispositif de *boundary-spanning*, elle efface les silos fonctionnels — un individu + IA atteint le niveau d'un binôme sans IA, **+0,37 σ**), **l'ampleur** (OpenAI : **43,5 %** des messages métier-spécifiques sortent du métier de l'utilisateur), **l'agenda** (Mollick : les murs s'amincissent, il faut repenser la division du travail, et bien orchestré cela « rapporte gros »), puis **la réponse du cabinet** — la **Skill Based Organisation (SBO)**, adoptée chez SFEIR sous l'impulsion de **Rosalie Zandona** (VP People & Culture) : la **compétence réellement opérationnelle** remplace la fiche de poste comme unité d'organisation (**jusqu'à 13 compétences identifiées par métier**), faisant passer d'une **identité statutaire** (« je suis manager ») à une **identité opératoire** (« je sais concevoir des architectures complexes »). Le mouvement rhétorique est celui de la preuve par l'exemple interne : *« nous avons fait la bascule chez nous avant de la conseiller »*. **Trois réserves consignées** : la bascule SBO date de **février 2026**, donc *antérieure* au diagnostic qu'elle est censée résoudre (l'ordre argumentatif inverse l'ordre chronologique) ; **rien dans les données ne démontre** qu'une organisation par compétences absorbe mieux le crossover qu'une organisation par postes (hypothèse de conception, non testée) ; le résultat P&G circule **depuis mars 2025** (NBER w33641), le « quelques semaines plus tôt » vaut pour la revue à comité de lecture, pas pour le résultat.

#Skill Based Organisation#SBO#organisation par compétences

**SFEIR** — ESN française « AI Only » (~850 ingénieurs, 8 agences France & Benelux). Voix éditoriale du cabinet (byline « SFEIR »).

Transformation & Adoption

IA et emploi : le vrai risque, c'est le décrochage

Article de fond (point de vue) publié sur **sfeir.com** le 23 juillet 2026, signé **SFEIR** (voix éditoriale du cabinet). C'est un **commentaire stratégique de la note Trésor-Éco n° 391** de la DG Trésor (juin 2026 — cf. [[dgtresor-ia-effets-emploi-2026-06-30]]), relu à travers la doctrine SFEIR « **amplifier l'IA plutôt que la subir** ». L'article salue le **ton prudent d'économiste** de Bercy (mécanismes + incertitude plutôt qu'une prédiction) et en extrait une **thèse en trois temps** : (1) **pas d'effet agrégé mesurable** à ce stade (deux forces qui se compensent — déplacement vs productivité — adoption UE ~20 %) ; (2) un **seul signal empirique solide, sur les juniors** (−16 % d'emploi des 22-25 ans exposés aux US) ; (3) un **danger de long terme qui déplace la question** — le **décrochage compétitif** (non-adoption), pas la destruction d'emplois. Le cœur analytique retenu par SFEIR : l'**élasticité-prix** décide de l'effet emploi (paradoxe de **Jevons** appliqué au code) → l'argument est **structurellement pro-emploi pour les développeurs**. L'article **démonte le narratif « licenciements IA »** (4,5-6,2 % des annonces US, « labellisation » à 59 %) et pointe les **angles morts** de la note (scénario agentique relégué en note de bas de page ; vitesse de diffusion non discutée ; OpenAI/Anthropic devenus sources de Bercy = biais de source non signalé). **Traduction opérationnelle SFEIR** (pour DSI/CTO) : la valeur migre vers intention/architecture/contrôle, former des **ingénieurs augmentés** (programmes **AI Champions**), et éviter l'adoption précipitée (**workslop**, dette technique) via **context engineering** et gouvernance.

#IA et emploi#décrochage compétitif#non-adoption

**SFEIR** — ESN française « AI Only » (~850 ingénieurs, 8 agences France & Benelux). Voix éditoriale du cabinet (byline « SFEIR »). Positionnement de la maison sur la transformation IA des DSI ; ce texte prolonge la ligne éditoriale portée notamment par Didier Girard (cf. [[girard-sfeir-ai4it-vs-ai4business-budgets-2027-2026-06-24]]).

Transformation & Adoption

AI4IT vs AI4Business : le renversement, et ce qu'il fait à vos budgets 2027

Article de fond (point de vue) publié sur **sfeir.com** le 24 juin 2026, signé **Didier Girard** (Managing Director, SFEIR). **Thèse centrale** : en 2024 tout le monde pariait sur l'**AI4Business** (l'IA dans les processus métier) comme grand gisement de valeur ; en 2026, le constat s'est **inversé** — c'est l'**AI4IT** (l'IA pour produire le système d'information : code, SDLC, usine logicielle) qui crée la valeur **mesurable**. L'article *grounde* cette thèse sur la veille du cabinet : déception AI4Business (étude MIT « 95 % de pilotes sans ROI », contestée mais révélatrice ; blocage **organisationnel** / problème hayékien de Mollick) vs preuves AI4IT chiffrées (Salesforce, Intercom, Raiffeisen, AWS/Bedrock, Atlassian, DORA). Explication mécaniste : **le code se vérifie tout seul** (compilation, tests, CI) là où le processus métier n'a ni compilateur ni boucle de feedback immédiate. **Conséquence budgétaire 2027** : bascule **CapEx→OpEx**, dynamique du prix du token (pointe qui monte — Fable 5 à 2× Opus — vs inférence ÷280 et pression baissière open weights/desktop), et **FinOps de l'IA** piloté au **coût par outcome**. Clôture par **4 recommandations COMEX**.

#AI4IT#AI4Business#renversement

**Didier Girard** — Managing Director (CTO / DG) de **SFEIR** · ESN française (~1 000 personnes, France · Belgique · Luxembourg · Suisse). Auteur de l'article ; voix éditoriale du cabinet sur la transformation IA des DSI.