Le podcast 100% IA et 100% Comex

Guillaume Vigneron
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  • UPDATED DAILY

Ce podcast, produit par Guillaume Vigneron, analyse l’impact de l’intelligence artificielle générative sur la gouvernance, la décision et le pilotage des organisations. En moins de 10 minutes par épisode, avec une publication pluri hebdomadaire, il examine les sujets structurants : transformation des modèles managériaux, arbitrages stratégiques, évolution des compétences, productivité, risques opérationnels, biais algorithmiques ou encore nouvelles formes de leadership. Une série concise et directe, pensée pour les décideurs qui doivent comprendre, tester et intégrer l'IA générative.

  1. Réseau et IA : adapter votre approche LinkedIn

    1D AGO

    Réseau et IA : adapter votre approche LinkedIn

    En 2026, la stratégie de networking et de visibilité sur LinkedIn ne ressemble plus à celle d’il y a quelques années. La portée organique a considérablement diminué et l’algorithme de la plateforme a évolué vers un système basé sur l’intelligence artificielle qui évalue des signaux fins comme la cohérence thématique de ton profil, la qualité des interactions et le temps que les lecteurs passent sur ton contenu. Le réseau social ne récompense plus le volume brute de connexions ou la fréquence de publication sans stratégie. Il privilégie désormais les contenus qui sont lisibles, pertinents et capables d’engendrer des discussions signifiantes. Un post bien structuré, qui retient l’attention et suscite des commentaires approfondis, sera distribué plus largement qu’un post qui accumule des likes superficiels ou des réactions rapides. Cette transformation oblige à repenser deux axes : d’une part, le positionnement personnel et celui du contenu ; d’autre part, la manière d’interagir avec son réseau. Ce que LinkedIn mesure aujourd’hui ce n’est pas seulement ce que tu publies mais pourquoi et comment cela aide, informe ou éduque ton audience. Le réseau social agit comme un filtre d’intention professionnelle. Il identifie ce que tu sais faire et tente de faire correspondre tes contenus avec les besoins d’autres professionnels et recruteurs. Un profil clair, centré sur un ou deux sujets principaux, est plus facilement “classable” par les systèmes d’IA qui déterminent la distribution du contenu. Sur la partie format, LinkedIn a intégré des formes de contenu plus immersives. La vidéo verticale courte, par exemple, gagne en importance parce qu’elle retient l’attention de façon plus continue. Les longues publications ou formats structurés comme les carrousels favorisent aussi un engagement plus profond, ce qui correspond aux signaux que l’algorithme recherche. L’intelligence artificielle de LinkedIn n’est pas seulement un outil d’optimisation. À partir de novembre 2025, la plateforme intègre certaines données d’utilisateurs pour entraîner ses modèles, ce qui signifie que ce que tu publies peut être analysé et utilisé pour améliorer les recommandations et la compréhension des intentions. Cela renforce l’importance de produire des contenus qui reflètent réellement ta valeur professionnelle et évitent les formulations génériques. Enfin, l’approche du networking change. La relation ne se construit plus seulement en messages privés ou en collectionnant des connexions. La visibilité publique de ce que tu dis, comment tu le dis, et la qualité des échanges que tu provoques sont désormais des facteurs décisifs pour attirer l’attention des recruteurs, des clients ou des partenaires. L’ancien modèle, fondé sur la simple présence ou l’activité brute, n’est plus suffisant. Il faut intégrer la logique de signalement IA dans la stratégie, privilégier la cohérence, et transformer ton profil en un espace qui répond à des besoins précis plutôt qu’en un simple annuaire professionnel. Contenu généré avec l’aide de l’IA générative

    10 min
  2. IA générative et Strategic Portfolio Management : décider plus vite ou décider mieux ?

    2D AGO

    IA générative et Strategic Portfolio Management : décider plus vite ou décider mieux ?

    L’IA générative transforme progressivement le Strategic Portfolio Management en modifiant la manière dont les organisations analysent, priorisent et pilotent leurs initiatives. Là où les outils traditionnels reposaient surtout sur des modèles quantitatifs, des indicateurs financiers et des mécanismes de scoring, l’IA générative introduit une capacité nouvelle. Elle permet d’interagir avec les données en langage naturel, de produire des synthèses rapides et d’exploiter des informations auparavant difficiles à structurer, notamment les commentaires, les descriptions de projets ou les comptes rendus. Cette évolution ne change pas la finalité du SPM, qui reste centrée sur l’allocation optimale des ressources et l’alignement avec la stratégie, mais elle modifie profondément l’expérience d’usage et la vitesse des cycles décisionnels. L’un des impacts majeurs concerne la réduction du travail manuel. La consolidation d’informations, la préparation des comités et la production de supports peuvent être largement automatisées. L’IA générative facilite également la détection de signaux faibles en agrégeant des volumes importants de données textuelles, ce qui améliore la visibilité sur les risques, les dépendances et les dérives potentielles. Elle rend possible la génération rapide de scénarios alternatifs, permettant aux décideurs d’explorer différentes hypothèses budgétaires ou capacitaires avec un effort limité. Cette capacité renforce le pilotage dynamique des portefeuilles, à condition que les données sous-jacentes soient fiables et cohérentes. Cependant, ces bénéfices s’accompagnent de limites claires. L’IA générative ne corrige ni les faiblesses structurelles d’un dispositif de gouvernance, ni la mauvaise qualité des données. Elle peut même amplifier certaines erreurs en produisant des analyses convaincantes à partir d’informations incomplètes ou biaisées. La question de la traçabilité devient centrale, car les recommandations doivent rester explicables et auditables. Les enjeux de sécurité et de confidentialité prennent également une importance accrue, notamment lorsque les assistants conversationnels accèdent à des données sensibles à l’échelle du portefeuille. En pratique, l’IA générative agit comme un accélérateur plutôt que comme un substitut. Elle augmente la capacité d’analyse, standardise certaines tâches et améliore la lisibilité des informations. Les décisions, en revanche, demeurent ancrées dans des arbitrages humains, influencés par des contraintes organisationnelles, politiques et économiques. Son efficacité dépend donc moins de la sophistication des modèles que de la maturité du cadre de gestion de portefeuille dans lequel elle s’insère. Contenu généré avec l'aide de l'IA générative

    13 min
  3. IA générative : le directeur marketing sous pression ?

    3D AGO

    IA générative : le directeur marketing sous pression ?

    L’IA générative modifie en profondeur le rôle du directeur marketing. Elle ne constitue pas simplement une évolution technologique, mais un changement structurel dans la manière de produire, d’analyser et de diffuser les contenus. Sa capacité à automatiser des tâches auparavant longues ou coûteuses crée un effet d’accélération qui oblige à repenser les méthodes de travail, la gouvernance et la gestion des risques. Les opportunités sont nombreuses. La production de contenus devient plus rapide et plus flexible. Les équipes peuvent générer des variations créatives, adapter les messages à différents segments et tester davantage d’hypothèses sans explosion des coûts. Dans les opérations média, l’IA facilite l’itération des campagnes, la génération d’assets et l’analyse des performances. En CRM et en relation client, elle améliore la personnalisation, assiste les conseillers et permet de traiter des volumes importants d’interactions. Pour les études et la veille, elle accélère la synthèse et la structuration des informations. Ces gains s’accompagnent de risques significatifs. Le premier concerne la conformité réglementaire, notamment le RGPD et le règlement européen sur l’IA. L’utilisation incontrôlée d’outils d’IA peut entraîner des fuites de données personnelles, des violations de confidentialité ou des usages non conformes. Le second risque touche à la responsabilité juridique et réputationnelle. Les contenus générés peuvent contenir des erreurs factuelles, des approximations ou des représentations problématiques, en particulier lorsqu’ils impliquent des personnes, des marques ou des affirmations sensibles. Les enjeux de sécurité sont également centraux, car les systèmes d’IA introduisent de nouvelles surfaces d’attaque et de nouveaux vecteurs de divulgation d’informations. Face à ces tensions, le directeur marketing doit structurer son approche. Une politique d’usage claire et applicable devient indispensable. Elle doit définir les outils autorisés, les types de données interdits et les règles de validation. Une chaîne de production contrôlée permet d’intégrer l’IA sans dégrader la qualité ni exposer la marque. La gouvernance doit inclure l’évaluation des fournisseurs, la traçabilité des contenus et la documentation des processus. La formation représente un levier critique. La culture IA devient une obligation réglementaire autant qu’un facteur de maîtrise opérationnelle. Les équipes doivent comprendre les limites des modèles, les risques de biais, les règles de confidentialité et les mécanismes de contrôle. Sans ce socle, l’IA amplifie les erreurs existantes au lieu de créer de la valeur. L’IA générative offre donc un potentiel réel, mais elle exige rigueur, cadre et discipline. Les organisations qui la considèrent comme un simple outil de productivité s’exposent à des dérives. Celles qui l’intègrent comme un sujet stratégique peuvent en tirer un avantage durable. Contenu généré avec l'aide de l'IA générative

    11 min
  4. Gérer l’offboarding des collaborateurs avec l’IA générative

    4D AGO

    Gérer l’offboarding des collaborateurs avec l’IA générative

    L’IA générative transforme profondément la manière dont les entreprises peuvent gérer le départ de leurs collaborateurs. Autrefois perçu comme une formalité administrative, l’offboarding devient aujourd’hui un moment stratégique qui peut renforcer la marque employeur, sécuriser l’organisation et enrichir l’intelligence collective. Grâce à des outils basés sur l’IA, il est désormais possible d’automatiser les entretiens de sortie, de générer des synthèses claires à destination des RH, de détecter et fermer les accès informatiques sensibles, de distribuer automatiquement les documents légaux, et même de maintenir un lien avec les anciens collaborateurs par le biais de réseaux alumni ou de campagnes de satisfaction. En plus de faire gagner un temps précieux aux équipes RH, cette automatisation réduit les risques liés à la sécurité informatique et permet d’identifier les causes réelles des départs. L’analyse générée par l’IA peut ensuite alimenter une boucle d’amélioration continue, en identifiant des signaux faibles d’attrition ou des points d’amélioration managériale. Mais ces avancées doivent s’accompagner de garde-fous : respect des données personnelles, supervision humaine, transparence sur l’usage de l’IA. Il ne s’agit pas de remplacer l’humain, mais de lui fournir des outils plus intelligents, plus rapides et mieux connectés. L’entreprise qui adopte cette approche fait de chaque départ un levier d’apprentissage, de sécurité et d’image.

    6 min
  5. Survivre professionnellement à l’IA

    5D AGO

    Survivre professionnellement à l’IA

    Une transformation silencieuse est en cours. Beaucoup la perçoivent encore comme une amélioration progressive d’outils numériques. En réalité, il s’agit d’un changement de nature. L’intelligence artificielle ne se limite plus à assister. Elle commence à remplacer des tâches entières, parfois des rôles complets. La progression n’est pas linéaire. Elle s’accélère. Ce qui semblait expérimental devient opérationnel. Ce qui paraissait fragile devient fiable. Le décalage entre perception publique et capacités réelles crée une illusion confortable. Certains voient encore des erreurs isolées et en concluent que la technologie reste immature. Pendant ce temps, des systèmes accomplissent des travaux complexes sans supervision constante. Analyse, rédaction, programmation, diagnostic, modélisation. Des activités considérées comme hautement qualifiées deviennent automatisables. La rupture majeure ne réside pas uniquement dans la performance brute. Elle se situe dans l’autonomie. Les modèles ne se contentent plus de répondre. Ils planifient, testent, corrigent, itèrent. Ils gèrent des séquences complètes de travail. Cette évolution modifie la structure même de la productivité. Le coût marginal de nombreuses tâches intellectuelles chute brutalement. La rareté se déplace. La valeur se redéfinit. Les conséquences économiques deviennent difficiles à ignorer. Les emplois basés sur des opérations cognitives standardisées se retrouvent exposés. Pas uniquement les fonctions répétitives. Les métiers analytiques, créatifs ou décisionnels sont concernés. Les compétences longtemps protégées par leur complexité deviennent partiellement reproductibles. Face à cette dynamique, l’inertie reste la réaction dominante. Déni, minimisation, rationalisation. Réponses humaines prévisibles. Historiquement inefficaces. L’adaptation précoce offre pourtant un avantage tangible. Comprendre les outils, tester leurs limites, réorganiser les méthodes de travail. Ignorer ces évolutions revient à déléguer sa trajectoire professionnelle à des forces extérieures. Le débat central ne porte plus sur la faisabilité technique. Il concerne la vitesse d’intégration et la redistribution des opportunités. Certains secteurs résisteront plus longtemps pour des raisons réglementaires, sociales ou structurelles. Cela ne constitue pas une garantie. Seulement un délai. L’enjeu n’est pas théorique. Il touche l’éducation, la planification financière, les choix de carrière. La stabilité professionnelle cesse d’être une hypothèse par défaut. La capacité d’apprentissage continu devient une condition de survie économique. Contenu généré avec l'aide de l'IA générative

    9 min
  6. Penser contre soi-même : l'IA au vrai service du leadership

    FEB 13

    Penser contre soi-même : l'IA au vrai service du leadership

    L’IA générative ne sert pas seulement à produire plus vite des textes, des slides ou des idées déjà présentes. Son intérêt réel, pour un leader, est ailleurs. Elle permet d’organiser la contradiction. Elle rend possible un travail systématique contre ses propres certitudes, sans dépendre du courage politique ou de la disponibilité intellectuelle de l’entourage. Un dirigeant est structurellement mal entouré pour penser juste. Plus il monte, plus les désaccords deviennent coûteux pour ceux qui les formulent. Les objections se raréfient, les signaux faibles sont filtrés, les décisions se consolident trop tôt. L’IA générative permet de recréer artificiellement ce qui manque. Des points de vue opposés. Des lectures alternatives. Des scénarios d’échec crédibles. Utilisée correctement, l’IA agit comme une red team permanente. Elle peut extraire les hypothèses implicites d’un raisonnement. Elle peut simuler des adversaires. Un concurrent agressif. Un client mécontent. Un régulateur hostile. Elle peut organiser un pre-mortem. Le projet a échoué. Pourquoi. Elle peut produire deux thèses incompatibles à partir des mêmes faits, et forcer le décideur à expliciter ce qui ferait basculer son choix. Mais cette capacité n’est pas automatique. Par défaut, l’IA cherche à satisfaire. Elle confirme. Elle suit. Elle polit. Si on la consulte comme un oracle bienveillant, elle devient un yes-man très rapide. Penser contre soi-même avec l’IA exige un cadre strict. Des rôles clairs. Des règles. Une séparation nette entre faits, hypothèses et opinions. Une obligation de formuler des objections actionnables, testables, dérangeantes. L’IA ne remplace pas le jugement. Elle ne porte aucune responsabilité. Elle peut produire des contre-arguments brillants et faux. Elle n’a rien à perdre. Son rôle est ailleurs. Elle élargit l’espace mental. Elle force à ralentir avant l’engagement irréversible. Elle aide à voir ce qu’on préfère ignorer. Pour le leadership, l’enjeu n’est donc pas technologique. Il est disciplinaire. L’IA devient utile quand elle est intégrée comme rituel de décision. Pas comme gadget. Pas comme caution intellectuelle. Comme outil de désaccord structuré. Le dirigeant qui en tire quelque chose n’est pas celui qui cherche à avoir raison plus vite. C’est celui qui accepte de mettre ses idées sous stress avant que la réalité ne s’en charge. Contenu généré avec l’aide de l’IA générative

    10 min
  7. IA générative: trop rapide pour les structures lentes

    FEB 12

    IA générative: trop rapide pour les structures lentes

    L’adoption de l’IA suit une logique frustrante mais classique. La technologie avance plus vite que la capacité des organisations et des individus à l’absorber. Les modèles de langage ont évolué en quelques années d’un simple système d’autocomplétion vers des agents capables d’agir de manière autonome. À chaque étape, une partie des observateurs reste bloquée sur la génération précédente et conclut que la suivante est inutile ou dangereuse. Cette évolution peut être découpée en trois phases. D’abord l’autocomplétion, réservée aux chercheurs et aux profils techniques. Ensuite les chatbots, dont le succès tient surtout à un changement de forme et d’usage plus qu’à une rupture technique. Enfin les agents, qui rompent avec un point central. L’humain n’est plus le déclencheur permanent. Ces systèmes peuvent agir seuls, de manière asynchrone, connecter des outils, exécuter des tâches et initier des actions sans attendre une requête explicite. Cette progression rappelle celle de l’électricité. Même force de base, usages de plus en plus abstraits et puissants. La différence majeure tient à la vitesse. Là où l’électricité a mis des décennies à changer de nature, l’IA a franchi plusieurs paliers en quelques années. Cette compression du temps empêche beaucoup d’acteurs de projeter les usages futurs à partir de l’état présent. Les critiques assimilant l’IA à une mode comme la réalité virtuelle passent à côté d’un fait observable. La VR a produit un seul format qui a plafonné. Les modèles de langage ont déjà engendré plusieurs générations distinctes, chacune élargissant le champ des usages. L’expérimentation massive actuelle, malgré le bruit, les arnaques et les échecs visibles, confirme qu’il s’agit d’une technologie de portée générale. Dans les grandes entreprises, l’adoption restera lente. Les contraintes de sécurité, de responsabilité juridique et d’assurance bloquent toute généralisation rapide. Les agents actuels sont perçus comme ingérables et risqués. En parallèle, l’usage clandestin progresse, créant un décalage entre les pratiques réelles et les politiques officielles. Sans impulsion directe de la direction générale, aucune transformation sérieuse n’a lieu. Sur l’emploi, l’impact visible est partiel. Les suppressions de postes officiellement attribuées à l’IA sous-estiment un phénomène plus large. De nombreux emplois disparaissent sans annonce. Postes non créés, contrats non renouvelés, équipes réduites avant même d’exister. Cette érosion est diffuse mais réelle. Certaines entreprises sont déjà condamnées sans le savoir. Celles qui refusent d’explorer ces outils prennent un retard structurel face à celles qui expérimentent, même maladroitement. L’écart entre pionniers et retardataires s’élargit. La technologie est prête. Les organisations, beaucoup moins. Contenu généré avec l’aide de l’IA générative.

    11 min
  8. La métacognition, compétence-clé à l'heure de l’IA

    FEB 11

    La métacognition, compétence-clé à l'heure de l’IA

    La métacognition désigne la capacité à observer, évaluer et réguler son propre fonctionnement mental. Elle ne relève ni de l’intuition ni de la posture intellectuelle. Elle correspond à des mécanismes concrets. Estimer ce que l’on sait. Détecter ce que l’on ne sait pas. Ajuster ses stratégies en fonction de la tâche et du contexte. L’essor de l’IA générative modifie profondément l’environnement cognitif dans lequel ces mécanismes opèrent. Les systèmes produisent des réponses rapides, bien formulées, cohérentes en apparence. Cette fluidité crée une illusion de solidité. Or la clarté formelle n’est pas un indicateur fiable de validité. La métacognition devient alors un filtre critique indispensable, non pour produire plus, mais pour juger ce qui mérite d’être cru, utilisé ou retravaillé. Le cœur du problème n’est pas l’erreur factuelle isolée. Il réside dans la calibration de la confiance. Les utilisateurs doivent décider quand déléguer, quand vérifier, quand reprendre la main. Sans métacognition robuste, cette décision se fait sur des indices trompeurs comme la fluidité, la cohérence narrative ou l’assurance du ton. L’IA accentue ces biais en supprimant les signaux d’effort et d’hésitation qui, chez un humain, servent souvent d’alerte. Un risque majeur est l’illusion de compréhension. Lire une explication bien rédigée donne le sentiment de maîtriser un sujet, alors que la capacité à raisonner, transférer ou résoudre reste faible. L’outil comble le vide cognitif par une production plausible, et l’utilisateur confond exposition et apprentissage. La métacognition sert précisément à distinguer ces deux états. Contrairement à une idée répandue, la métacognition n’est pas un trait général et stable. Elle est largement dépendante des domaines et des situations. On peut être très bon pour évaluer la qualité d’un raisonnement écrit et très mauvais pour estimer la fiabilité d’une réponse générée automatiquement. Elle demande du temps, de l’attention et un effort volontaire. Autant de ressources que l’IA tend à court-circuiter en promettant efficacité et gain de temps. Enfin, la métacognition n’est pas une garantie morale. Elle peut aussi servir à rationaliser après coup des décisions déjà prises. L’IA ajoute simplement plus de matière à cette rationalisation. Le véritable enjeu n’est donc pas de faire confiance ou non à l’IA, mais de maintenir des boucles de monitoring et de contrôle capables de résister à la vitesse, à la plausibilité et à l’opacité des systèmes génératifs. Contenu généré avec l'aide de l'IA générative

    13 min
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Ce podcast, produit par Guillaume Vigneron, analyse l’impact de l’intelligence artificielle générative sur la gouvernance, la décision et le pilotage des organisations. En moins de 10 minutes par épisode, avec une publication pluri hebdomadaire, il examine les sujets structurants : transformation des modèles managériaux, arbitrages stratégiques, évolution des compétences, productivité, risques opérationnels, biais algorithmiques ou encore nouvelles formes de leadership. Une série concise et directe, pensée pour les décideurs qui doivent comprendre, tester et intégrer l'IA générative.

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