La révolution IA : un bouleversement sans précédent

Président de la Fédération Syntec Océan Indien et directeur général d'Isodom, Yannick Bérezaie est un spécialiste de l'introduction de l'IA dans le milieu professionnel. S'il y voit évidemment un grand intérêt, il met en garde sur la nécessité pour les entreprises de structurer son usage pour en tirer de véritables avantages.

(Retour sur l'interview réalisée par Benjamin Postaire, dans le cadre du supplément IA du Quotidien de La Réunion du 19 juin 2026)

BP : De manière générale, comment l’utilisation de l’IA modifie notre manière de travailler ?

Les IA, et plus particulièrement l’IA générative, modifie notre manière de travailler parce qu’elle n’est pas un simple outil supplémentaire dans la boîte à outils numérique. Elle change la manière de chercher une information, de produire un contenu, de structurer une idée, ou de préparer une décision.

Ce qui rend cette la séquence que nous vivons particulièrement intéressante, c’est que l’adoption de l’IA s’est faite dans l’entreprise par les usages individuels avant d’être portée par les directions. Beaucoup de salariés ont d’abord testé ChatGPT, Gemini, Claude ou d’autres outils dans leur vie personnelle, puis les ont naturellement transposés dans leurs pratiques professionnelles.

C’est une différence majeure avec les précédentes vagues de transformation numérique, souvent impulsées par les éditeurs, les directions générales, la règlementation ou les DSI.

Les chiffres confirment d’ailleurs cette réalité. En 2024, Microsoft et LinkedIn indiquaient que 75 % des travailleurs de la connaissance utilisaient déjà l’IA générative au travail, et que 78 % des utilisateurs d’IA introduisaient leurs propres outils dans l’entreprise.

Le sujet n’est donc pas seulement technologique. Il est organisationnel. Car cette diffusion rapide s’est souvent faite sans formation, sans cadre explicite, sans doctrine claire sur la donnée, la confidentialité ou la validation des contenus. C’est précisément ce que recouvre la notion de shadow AI : l’usage d’outils d’IA par les collaborateurs en dehors d’un cadre formel défini par l’entreprise.

Mais le shadow AI révèle aussi un signal fort : les salariés ont déjà identifié des usages utiles, des gains de temps possibles, des pistes d’amélioration concrètes. Autrement dit, la valeur d’usage précède souvent la stratégie de l’entreprise.

L’enjeu pour l’entreprise n’est donc pas simplement d’interdire ou de tolérer. Il est de regarder lucidement ce qui existe déjà, de repérer les usages pertinents, de les sécuriser, puis de les transformer en pratiques maîtrisées.

BP : Quels sont les usages les plus courants, notamment dans les secteurs ou métiers qui ne sont pas en lien avec le numérique ?

Les usages de l’IA générative les plus répandus sont souvent aussi les plus accessibles : rédiger, reformuler, synthétiser, traduire, préparer une réponse, organiser une idée, produire une première version de document ou analyser des retours clients.

C’est d’ailleurs dans les métiers qui ne sont pas directement liés au numérique que l’impact devient le plus visible. Un artisan peut l’utiliser pour clarifier un devis, mieux présenter son offre, répondre plus rapidement à un client ou préparer un message commercial plus lisible.

Un commerçant peut améliorer ses fiches produits, bâtir une campagne promotionnelle, exploiter plus intelligemment les avis clients, ou préparer des relances clients plus efficaces.

Dans les fonctions support des entreprises, les cas d’usage sont tout aussi nombreux : ressources humaines, communication, gestion administrative, relation client, juridique, etc.

Il faut bien comprendre que l’IA n’est donc pas réservée aux métiers technologiques. Elle devient surtout pertinente là où elle permet de réduire la charge administrative, commerciale ou rédactionnelle qui pèse sur des métiers profondément ancrés dans le réel.

BP : Comment les chefs d’entreprise et les managers s’adaptent et intègrent l’IA dans leurs process ?

Aujourd’hui, les dirigeants et les managers avancent à des rythmes très différents face à l’IA.

Certains découvrent encore les usages possibles. D’autres constatent déjà que leurs équipes s’en servent quotidiennement. Quelques entreprises commencent à structurer une démarche plus aboutie : choix des outils, règles d’usage, formation, sécurité des données, hiérarchisation des cas d’usage.

Beaucoup de dirigeants pensent être encore au début du sujet. En réalité, dans de nombreuses organisations, les usages sont déjà là. Ils sont seulement dispersés, informels, parfois invisibles, et donc difficiles à piloter.

La bonne approche consiste donc à repartir du terrain : quelles tâches prennent trop de temps ? Quelles informations restent difficiles à retrouver ? Quelles décisions sont difficiles à prendre ? Et surtout, quels usages les collaborateurs ont-ils déjà testés de leur propre initiative ?

L’enjeu n’est donc pas de mettre de l’IA partout. L’enjeu est de l’installer là où elle résout un problème réel, avec un niveau de risque maîtrisé et une utilité métier clairement démontrée.

BP : L’automatisation permise par l’IA entraîne-t-elle des gains de productivité et améliore-t-elle la QVT ?

Depuis l’essor des IA génératives, certains discours ont laissé penser qu’il serait possible de remplacer massivement des personnes, des fonctions, voire des métiers entiers par de simples couches d’automatisation intelligente.

Dans les faits, le sujet est plus nuancé. Oui, l’IA peut générer des gains de productivité. Elle accélère la rédaction, la synthèse, l’analyse documentaire, la préparation de réunions, la production de contenus ou certaines interactions de relation client. Mais il ne suffit pas d’ajouter de l’IA dans un processus pour le rendre mécaniquement plus performant.

Il faut d’ailleurs distinguer l’automatisation de ce que l’on pourrait appeler l’« IA-tisation ».

L’automatisation consiste à fiabiliser un enchaînement d’actions. L’« IA-tisation », à l’inverse, consiste à injecter de l’IA dans un processus simplement parce que le sujet est à la mode, sans vérifier si elle répond réellement à un besoin précis.

Or, dans bien des cas, une bonne automatisation simple, robuste et lisible apporte davantage de valeur qu’un saupoudrage d’IA incertain ou mal maîtrisé.

Sur la qualité de vie au travail, le potentiel existe bel et bien. Mais là encore, tout dépend des conditions de déploiement. Si l’IA réduit la charge administrative, limite les tâches répétitives, facilite l’accès à l’information et permet de produire plus vite des documents utiles, alors elle peut clairement contribuer à améliorer la QVT. Mais si les gains de temps servent uniquement à densifier la charge, à raccourcir les délais ou à accroître la pression sur les équipes, alors l’effet recherché s’inverse complètement.

L’IA peut donc être un outil d’allègement ou un outil d’intensification du travail. Ce choix n’est pas technologique. Il est profondément managérial.

BP : Quelles sont les grandes évolutions à venir en matière d’IA dans nos vies professionnelles ?

La première évolution majeure, c’est que l’IA va devenir de moins en moins visible en tant qu’outil séparé, et de plus en plus présente au cœur des logiciels du quotidien.

Aujourd’hui, et encore plus demain, cette frontière va progressivement disparaître. L’IA sera intégrée directement dans la messagerie, la bureautique, le CRM, les outils RH, la comptabilité, la relation client ou les plateformes métiers.

La deuxième évolution tient à la spécialisation des assistants. Nous allons passer d’outils généralistes à des assistants davantage configurés pour des métiers, des fonctions ou des environnements spécifiques : RH, commerce, juridique, administratif, etc.

La troisième évolution, plus structurante encore, est celle des agents IA capables d’enchaîner plusieurs actions : analyser une demande, retrouver les bonnes informations, préparer une réponse, proposer une action, mettre à jour un outil ou déclencher un processus.

Mais plus l’IA s’insère dans les processus, plus le besoin de cadre devient central. Les entreprises vont devoir traiter des questions très concrètes : quelles données peuvent être mobilisées ? Quels outils sont autorisés ? Qui valide les contenus produits ? Comment limiter les erreurs ? Comment garantir la confidentialité ? Et surtout quelle place conserve, à chaque étape, la décision humaine ?

Au fond, l’avenir du travail avec l’IA ne se jouera pas uniquement sur la puissance des technologies. La différence se fera sur la capacité des entreprises à former les équipes, structurer les données, sécuriser les usages et intégrer l’IA là où elle crée une vraie valeur d’usage.

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