L'injonction d'adopter l'intelligence artificielle résonne dans toutes les entreprises, créant souvent un mélange de pression et de confusion. Face à cette vague, la réponse par défaut est souvent un "théâtre de l'innovation" : des mandats descendants, de longs cours théoriques ou des présentations exhaustives sur "l'état de l'art". Or, comme le souligne le coach en IA Raphaël Thys, ces approches peuvent "angoisser et submerger" plus qu'elles n'aident. Heureusement, une voie existe, en rébellion délibérée contre ces échecs courants. C'est une approche pragmatique, humaine, qui désacralise l'IA et la rend immédiatement actionnable. Voici les 5 leçons les plus surprenantes et les plus utiles tirées de sa méthode de terrain.
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1. Oubliez les formations théoriques : partez de votre réalité quotidienne.
Raphaël Thys inverse le playbook traditionnel de l'adoption technologique. Sa philosophie repose sur un principe radicalement simple : ne jamais commencer par la technologie, mais toujours par les cas d'usage et les scénarios concrets des équipes. Le point de départ n'est pas un exposé sur les grands modèles de langage, mais une discussion sur les tâches quotidiennes, les frustrations et les objectifs des collaborateurs.
J’ai constaté que l’approche théorique, les cours, sont moyennement efficaces ; les “états de l’art” angoissent et submergent. À l’inverse, les discussions très pratiques partant de leur réalité réduisent le bruit, recentrent sur l’important, et amènent vite à l’expérimentation — la clé.
L'efficacité de cette approche réside dans sa capacité à court-circuiter le cycle de l'anxiété technologique. Le "bruit" ambiant — le jargon des vendeurs, le cycle du hype, les possibilités infinies mais non pertinentes — est instantanément filtré. En se concentrant sur des problèmes connus, l'IA devient un outil tangible et directement applicable, ce qui rend le passage à l'action non seulement plus facile, mais aussi beaucoup plus rapide.
2. La théorie n'est pas un prérequis, mais un éclairage ponctuel.
Dans le modèle d'apprentissage classique, la théorie précède la pratique. L'approche de Raphaël Thys inverse cette dynamique. La théorie n'est introduite qu'au moment où elle devient nécessaire, pour éclairer un point précis : comprendre "comment ça marche" lorsqu'un outil fonctionne bien, ou "pourquoi ça ne marche pas" face à un échec.
Le cœur du travail se déroule de manière très concrète, via des partages d'écran et des ajustements de prompts en direct. La théorie n'est pas un socle à maîtriser en amont, mais une ressource mobilisée à la demande. Ce modèle transforme fondamentalement le rôle de l'apprenant : de récepteur passif d'un savoir, il devient un solutionneur de problèmes actif qui tire l'information vers lui au moment précis où il en a besoin. Cette inversion de la dynamique de pouvoir favorise une compréhension bien plus profonde et ancrée dans la pratique.
3. Visez le "coaching", pas le "conseil".
La posture est essentielle pour une adoption réussie. Raphaël Thys insiste sur une distinction fondamentale, qu'il formule sans détour pour souligner le contraste et l'impact de son positionnement.
Ce n’est pas du conseil : c’est du coaching, de l’accompagnement, du sparring partnership.
Cette nuance change tout. Au lieu de longues missions formelles, le format est "compact pour rester dans l’expérimentation informelle". L’énergie qui s'en dégage est celle d'un "maker/entrepreneur" : moins de PowerPoint, plus de partages d’écrans ; moins de rapports formels, plus de résolution de problèmes en temps réel. Pour une structure agile comme une scale-up, où la vitesse d'exécution est primordiale, ce format collaboratif est bien plus adapté qu'une relation de conseil traditionnelle, souvent plus rigide et descendante.
4. L'expérimentation est plus importante que le résultat final.
Dans le domaine de l'IA, le processus d'apprentissage a souvent plus de valeur que le résultat immédiat. Un prototype qui n'est pas mis à l'échelle n'est pas un échec ; c'est une victoire. Comme le précise Thys, même si un projet "reste au stade proto, mais ça fait monter la maturité et clarifie les besoins outillage/transfo." L'expérimentation elle-même est le gain.
L'exemple de la mission chez Novable est parlant : un cas d'usage complexe, qui a été tenté sans être déployé, a néanmoins "déclenché une vraie discussion sur un point clé du travail". Ce principe est la preuve ultime de la mentalité de "coaching" évoquée précédemment. Un consultant est jugé sur le résultat final ; un coach, sur la croissance de l'équipe. La valeur d'une expérience qui "échoue" mais renforce la maturité collective est au cœur de cette approche.
5. Les gains ne sont pas (seulement) de la productivité.
Si l'IA est souvent perçue comme un simple levier de productivité, ses bénéfices peuvent être bien plus profonds. Des sessions très tactiques peuvent déboucher sur des réflexions stratégiques totalement inattendues, capables de redéfinir une partie du métier.
Lors d'une session, la présentation d'un outil et de son principe de "raisonnement" a soudainement "résonné avec le produit et certaines pratiques internes" de l'entreprise accompagnée. Ce moment a ouvert une "vraie réflexion stratégique". L'impact, tel que décrit par Raphaël Thys, fut concret et puissant : "Effet immédiat : gros insight côté stratégie ; impact à terme potentiel important." Cet exemple illustre parfaitement comment l'exploration d'outils tactiques peut et doit devenir un catalyseur d'innovation pour le cœur de métier.
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Conclusion : Votre prochain petit pas
Cette approche révèle une vérité fondamentale sur l'innovation au XXIe siècle : la compétence se construit par la pratique, pas par l'instruction. L'objectif n'est pas de "déployer l'IA", mais de cultiver une masse critique de praticiens au sein des équipes. Il s'agit moins d'apprendre l'IA que d'apprendre avec l'IA, pas à pas. Pour commencer, l'ultime conseil de Raphaël Thys est d'une simplicité désarmante.
Choisir une tâche courte mais très répétée, réfléchir à comment la changer radicalement, et tester un outil pour l’améliorer — juste pour essayer.
Et vous, quelle est la première petite tâche que vous allez réinventer cette semaine ?
Interview menée par un journaliste synthétique. Article produit par NotebookLM