On parle beaucoup de la bulle de l’intelligence artificielle mais souvent trop vite. ou trop simplement.Dans cette vidéo, je ne vais pas dire que l’IA ne fonctionne pas, bien au contraire. La technologie progresse, les usages existent, et certains résultats sont bien réels.Mais il y a une autre question, le modèle économique et financier sur lequel repose l’écosystème de l’IA peut-il tenir ?Depuis deux ans, des centaines de milliards de dollars ont été investis dans :• des modèles toujours plus coûteux à entraîner,• des infrastructures massives (GPU, data centers, électricité),• des entreprises qui, pour la plupart, ne sont toujours pas rentables.Plutôt que de prédire l’avenir, cette vidéo propose un stress test : explorer un scénario de crise plausible, en suivant les chiffres, les flux financiers et les dépendances réelles entre les acteurs.On va voir :• comment l’argent circule aujourd’hui dans l’écosystème de l’IA,• pourquoi ce financement est en grande partie circulaire,• en quoi la dette joue un rôle central mais fragile,• pourquoi des signaux faibles apparaissent déjà du côté des marchés,• et comment un enchaînement d’événements pourrait faire basculer l’ensemble, même si la technologie continue de fonctionner.Ce n’est ni une prophétie ni un discours anti-IA mais une tentative de comprendre où sont les points de rupture possibles, à partir des données disponibles aujourd’hui.Les crises ne commencent pas quand une technologie ne fonctionne pas mais quand il n’y a plus de modèle économique capable de transformer les investissements en revenus.Crédit Audio :Scandinavianz - Tranvikhttps://pixabay.com/fr/music/beats-scandinavianz-tranvik-free-download-158258/

On parle beaucoup de surcharge informationnelle au travail.

Trop d’emails, trop de messages, trop de notifications, trop d’outils.

Le diagnostic semble évident mais il est pourtant largement faux.

Dans cet épisode, je défends l'idée selon laquelle la surcharge informationnelle n’est pas un problème d’information, ni même un problème d’outils.

C’est le symptôme d’un travail mal conçu, où l’organisation transfère sur les individus ce qu’elle ne prend plus en charge elle-même : clarification, priorisation, arbitrage, coordination.

Les outils collaboratifs n’ont rien “cassé” mais ont rendu visibles des dysfonctionnements déjà présents.

Et l’intelligence artificielle joue aujourd’hui exactement le même rôle : elle accélère certaines tâches, mais révèle surtout des goulots organisationnels que personne ne veut regarder.

Dans cette vidéo, on parle donc :

– de surcharge cognitive comme trace du travail réel,

– de work about work comme dette organisationnelle,

– de pourquoi l’IA ne crée pas de productivité durable dans un travail mal conçu,

– et du rôle du management dans la création… ou la réduction du bruit.

L’objectif n’est pas de proposer des recettes ou des règles de communication en plus, mais de déplacer le regard du bruit vers sa cause, des individus vers l’organisation, et des outils vers la conception du travail

Si cette épisode vous parle, vous pouvez aussi regarder le précédent sur l’IA et la productivité : les deux sujets sont étroitement liés.

Et si vous voulez aller plus loin, je publie régulièrement des analyses sur le travail, le management, l’IA et l’excellence opérationnelle sur duperrin.com.

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On parle beaucoup d’entreprises "transformées par l’IA".Une formule séduisante qui s'avère également être dangereuse.

Dans cet épisode, je défends une idée simple mais largement contre-intuitive :une entreprise ne doit jamais se laisser transformer par l’IA mais doit se transformer pour l’IA.

L’histoire récente montre que lorsque la technologie dicte l’organisation, les modes de fonctionnement et les priorités, les entreprises gagnent parfois en efficacité mais en contrepartie perdent en singularité.

C’est exactement ce qui s’est produit avec les ERP dans les années 2000 et c’est ce qui est en train de se rejouer aujourd’hui avec l’IA.A travers un petit détour historique, le cas Klarna et une lecture critique des discours "IA-first", cet épisode pose une question trop souvent évacuée :quelle est l’intention de l’entreprise face à la technologie ?

L’IA peut être un formidable levier à condition qu’elle serve un projet d’entreprise clair, une identité assumée et une promesse d’expérience cohérente.

Sinon, elle transforme tout, y compris ce qui faisait la différence avant.

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Les collaborateurs s’approprient de plus en plus l’intelligence artificielle. Ils vont plus vite, rédigent mieux, traitent leurs emails plus efficacement, trouvent l’information plus rapidement. Et pourtant, à l’échelle de l’entreprise, les gains restent largement invisibles.

Dans cet épisode, je reviens sur un paradoxe désormais bien connu : pourquoi l’augmentation de la productivité individuelle grâce à l’IA ne se traduit-elle pas par une amélioration de la performance collective et de la création de valeur ?

La réponse n’est ni dans la formation, ni dans l’entraînement aux outils. Elle se situe ailleurs : dans l’organisation du travail, les interdépendances entre les tâches, la prise de décision, les rôles non automatisables et les contraintes qui structurent les workflows. L’IA accélère des segments isolés, mais elle ne modifie pas, à elle seule, la structure du travail collectif.

En m’appuyant sur une analogie issue de l’industrie et sur des situations très concrètes vécues en entreprise, je montre pourquoi la productivité globale reste limitée par les points de friction humains, organisationnels et décisionnels. Tant que ces contraintes ne sont pas traitées, les gains individuels sont absorbés par le système, parfois au prix d’une surcharge mentale accrue pour certains rôles clés.

Gagner en productivité avec l’IA n’est donc pas un sujet individuel.

C’est un sujet de design du travail, de management et d’organisation des flux de travail, qui concerne directement les dirigeants et les managers.

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On parle beaucoup de compétences en intelligence artificielle, souvent en les réduisant à la maîtrise des outils ou à l’art du prompting.

Mais cette lecture est largement insuffisante.Dans cet épisode, je propose de distinguer clairement les profils techniques des profils non techniques, et surtout de déplacer le regard : des interfaces visibles vers ce qui se joue réellement dans le travail, l’organisation et les décisions. Le prompt n’est qu’une surface.

Les véritables compétences IA se situent ailleurs, dans la capacité à formuler des objectifs, à exercer du jugement, à intégrer le contexte et à transformer l’adoption des outils en productivité, puis en valeur.

L’enjeu n’est pas de mieux dialoguer avec une machine, mais de repenser le travail et le rôle du management à l’ère de l’IA.

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Depuis plusieurs années, l’expérience collaborateur est présentée comme un levier évident de performance. Plus d’engagement, plus de satisfaction, donc de meilleurs résultats business. Sur le papier, tout semble aligné mais dans les faits, beaucoup d’organisations continuent de peiner à transformer ces promesses en gains concrets.

Dans cet épisode, je reviens sur ce que révèle réellement le baromètre 2025 de l’expérience employé pour interroger le cœur du problème : ce décalage entre les intentions affichées, les indicateurs suivis et la réalité du travail quotidien.

Pourquoi les investissements EX produisent-ils si peu d’impact mesurable sur la performance ?

Pourquoi l’engagement progresse parfois sans que l’efficacité opérationnelle ne suive ?

Et surtout, que révèle ce malentendu sur la manière dont les entreprises pensent et conçoivent le travail ?

Un épisode pour comprendre pourquoi l’expérience employé, isolée du business et des opérations, ne peut pas tenir ses promesses.

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