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Bâtir une culture d’innovation pour intégrer l’IA dans une organisation
7 janvier — 2026
L'intégration de l'intelligence artificielle dans une organisation est souvent abordée sous un angle purement technique : quels outils choisir? Quelles licences acheter? Quels modèles déployer? Mais la question ne s’arrête pas là. L'expérience démontre que l'adoption réussie de l'IA repose autant sur la technologie elle-même que sur une culture de développement professionnel solide. L'IA s’apprend, se pratique et se partage.
Le développement professionnel comme fondation
Avant même d'envisager le déploiement d'outils comme Copilot ou ChatGPT, une organisation doit cultiver un terreau fertile pour l'apprentissage. Certains principes d’une culture d'innovation permettent aux équipes d'absorber le changement plutôt que de le subir.
Le plaisir
Ce principe se résume à une simple évidence : on apprend plus vite et plus durablement ce qu'on aime. Lorsqu'un individu travaille sur des sujets qui l'intéressent naturellement, la notion d'effort diminue au profit de la curiosité. Pour l'IA, cela signifie qu'il faut laisser les équipes explorer les cas d'usage qui les passionnent, plutôt que d'imposer des directives descendantes rigides.
La responsabilité individuelle
L’organisation a le devoir de fournir le terrain de jeu — le temps, le budget, les accès — mais chaque individu est le pilote de sa propre progression. C'est le concept d'être « responsable de son développement ». Dans un contexte d'innovation rapide, l'attentisme est mortel. L'initiative doit venir de ceux qui font le travail; ce sont eux qui vont trouver les meilleurs cas d'usage.
Les défis variés
Une carrière linéaire forge des compétences étroites. À l'inverse, l'exposition à des problèmes complexes et variés est le meilleur moteur de croissance. L'IA, avec ses capacités nouvelles et ses limites encore floues, représente le défi idéal pour stimuler cette croissance.
L'apprentissage par la pratique
La théorie a ses limites. C'est en forgeant qu'on devient forgeron, et c'est en rédigeant des requêtes qu'on comprend l'IA. Il ne s'agit pas seulement de consommer de la formation passive, mais d'intégrer l'expérimentation dans le quotidien.
Le partage de connaissances
Avoir soif d'apprendre est essentiel, mais transmettre est crucial. La valeur d'une découverte individuelle est multipliée lorsqu'elle est partagée avec le reste de l'équipe. C'est ce qui transforme une compétence individuelle en capacité organisationnelle.
Des pistes concrètes pour intégrer l'IA
Comment passer de la théorie à l'action? Certains leviers ont permis d’accélérer cette adoption chez Mirego. Les voici.
Faire de l'innovation une priorité (et sécuriser le terrain)
L'innovation ne peut pas être un projet « de coin de bureau ». Elle doit être une priorité affichée par l'équipe de gestion, qui doit aussi en assumer les risques initiaux. Il est impératif, par exemple, de lever les freins juridiques, clarifier les enjeux de propriété intellectuelle et de confidentialité des données pour tracer les lignes rouges. Au vu du nombre d’utilisateurs de l’IA à travers le monde, il est fort probable que les membres de vos équipes l’utilisent quand même (avec un compte personnel), avec tous les risques que cela implique. Une fois ces enjeux mitigés par la direction, les équipes peuvent recevoir un feu vert pour explorer sans crainte. Dans l’équipe de développement de Mirego, par exemple, deux mesures strictes ont été mises en place :
Comme intrant (confidentialité) : Pour garantir que le code client ne serve jamais à entraîner des modèles publics, l'utilisation d'abonnements corporatifs (Zero data retention) est devenue la norme. Pour les cas les plus stricts, l'usage de LLM locaux permet de garder les données entièrement sur la machine.
Comme extrant (qualité) : L'IA peut halluciner ou introduire des failles. La solution n'est pas technologique, mais procédurale : le cycle de développement (SDLC) reste inchangé. Aucune ligne de code générée par l'IA ne contourne la validation humaine, les revues de code ou les tests automatisés. L'IA amplifie le développeur, elle ne le remplace pas.
Mettre le moins de freins possible
Pour favoriser l'adoption, il faut réduire la friction au minimum et éviter la micro-gestion. Une approche particulièrement efficace est de donner accès aux outils largement et de laisser les passionnés explorer, comme un buffet à volonté, avec des limites bien définies. Au lieu de dicter des cas d'usage, on laisse le chaos créatif opérer. Cette diversité d'usages organiques est la seule façon de découvrir la valeur réelle de l'outil.
Introduire des boucles de rétroaction
Beaucoup de prétentions sur l'IA dépassent la réalité. Pour piloter l'intégration, il ne faut pas se fier au à l’engouement général, mais aux données terrain. Il est crucial de sonder l'équipe régulièrement : Qui l'utilise vraiment? À quelle fréquence? Pour quelles tâches? Ces données permettent de distinguer les fantasmes (ce qu'on pense que l'IA fait) de la valeur réelle (ce qu'elle permet d'accomplir aujourd'hui dans le flux de travail).
Partager les apprentissages
Le risque d’une approche « buffet à volonté » est la création de silos : chacun trouve ses astuces dans son coin. Le chaos est bon pour découvrir, mais mauvais pour généraliser les pratiques. Les groupes de partage sont une bonne solution pour y remédier et formaliser les découvertes. Historiquement, Mirego organisait des rencontres bihebdomadaires (appelées « Horizontaux ») pour briser les silos entre les projets. Pour l’équipe de développement logiciel, l'explosion récente des outils comme Claude Code, Cursor ou Codex a demandé de revoir un peu cette approche. L'équipe a donc transformé ces rencontres pour créer le « Summer of AI ». Pendant tout un été, ces moments d'échange ont été consacrés exclusivement à l'intelligence artificielle. À chaque deux semaines, l'équipe partageait ce qui avait évolué : un nouvel outil testé, une nouvelle méthode de création de requêtes, un gain de productivité observé, etc. Réalisant que les défis d'intégration de l'IA étaient partagés par toute l'industrie, l'équipe a organisé le AI DevCamp, un événement ouvrant ces discussions à d'autres organisations.
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Au final, l'intelligence artificielle n'est qu'un révélateur de culture. Là où une organisation rigide verra de la friction, une organisation apprenante trouvera un levier de performance. Car si l'investissement technologique est nécessaire, il demeure insuffisant sans l'humain. Le véritable avantage concurrentiel de demain ne résidera pas dans les outils, mais dans la capacité d'une équipe à apprendre à développer en continu ses compétences pour utiliser l’IA. L'innovation est un muscle qui doit être entraîné bien avant l'arrivée de la technologie.
