J'ai récemment lu un article de McKinsey intitulé « Rewiring Talent to Value in the age of AI » (lien vers l'article).
Ces derniers temps, j'expérimente à quel point une seule personne peut démultiplier son travail grâce à l'IA – en construisant mes propres produits avec Claude Code et en élaborant une base de connaissances dans Obsidian. Cet article m'a fasciné car il structure exactement cette problématique – « Étant donné les promesses de l'IA, quelles personnes placer dans quels postes pour maximiser la valeur ? » – en adoptant une structure typique façon McKinsey.
En particulier, le constat que la notion même de « talent » en tant que source de valeur est fondamentalement bouleversée par l'IA m'a vraiment parlé. Je pense que cela concerne à la fois ceux qui recrutent et ceux qui sont recrutés.
Dans la seconde partie, je partagerai quelques réflexions personnelles sur les questions soulevées par l'article.
Qu'est-ce que « Talent to Value » au juste ?
Avant de plonger dans le sujet principal, un rapide coup d'œil sur le concept sous-jacent.
McKinsey a un cadre célèbre appelé « Talent to Value » , qu'il utilise depuis plus d'une décennie. En gros, l'idée est la suivante :
Environ 80 % de la valeur d'une entreprise est générée par seulement 30 à 50 « rôles critiques ». Par conséquent, si vous identifiez ces rôles critiques et placez les meilleurs talents dans ces postes, vous maximisez l'impact.
Ce qui est intéressant, c'est que ces rôles critiques ne sont pas nécessairement au sommet. Selon l'article, seulement 5 à 10 % des rôles critiques relèvent directement du PDG ; la grande majorité se situe deux ou trois niveaux en dessous. En d'autres termes, il ne s'agit pas de regarder les « personnes importantes », mais d'identifier objectivement « où se trouve la source de valeur ».
Cette logique n'a pas du tout perdu de sa pertinence à l'ère de l'IA. Cependant, une chose a changé de manière décisive :
La valeur n'est plus générée uniquement par des « rôles », mais par des « systèmes » où humains et agents d'IA sont combinés dynamiquement.
Alors que l'IA générative a changé « comment le travail est fait », l'IA agentique a changé « qui (ou quoi) fait le travail ». Une nouvelle main-d'œuvre hybride émerge, où humains et systèmes intelligents travaillent côte à côte. C'est pourquoi la stratégie des talents doit être « recâblée », ce qui est le point central de cet article.
L'article actualise les quatre étapes traditionnelles de Talent to Value pour l'ère de l'IA et ajoute une nouvelle cinquième étape. Examinons-les dans l'ordre.
❶ Étape 1 : Cartographier la valeur en continu
Autrefois, on pouvait cartographier la valeur en assignant des objectifs aux unités commerciales ou aux gammes de produits, et se battre avec cette carte pendant un certain temps.
Mais à l'ère de l'IA, le progrès technologique rend les capacités obsolètes si rapidement que la source de valeur se déplace à une vitesse que les cycles de planification traditionnels ne peuvent pas suivre. Le temps d'établir un plan à moyen terme, les points de valeur ont déjà changé.
C'est pourquoi les entreprises leaders commencent à traiter l'allocation de valeur comme un « processus continu » plutôt que comme un plan ponctuel. Elles suivent dynamiquement où l'IA crée (ou détruit) des avantages et réaffectent rapidement les talents et les agents vers de nouvelles opportunités.
L'exemple donné dans l'article était parlant. Johnson & Johnson a identifié environ 900 cas d'usage de l'IA générative, mais 80 % de la valeur provenait de seulement 10 à 15 % de ces initiatives. Par conséquent, l'entreprise est passée d'une « expérimentation large et à long terme » à un recentrage continu sur les cas d'usage générant le plus de valeur.
Au lieu de disperser les graines, trouvez où se trouve la valeur et concentrez-vous là. Cela semble évident, mais c'est un rappel puissant à une époque où les initiatives d'IA ont tendance à proliférer sans but.
❷ Étape 2 : Identifier les rôles et agents critiques
C'était la partie la plus intéressante pour moi personnellement.
Auparavant, c'était simple : « définir le rôle critique et y placer une personne ». Mais dans un monde où l'IA décompose le travail en « tâches », l'histoire change : certaines sont automatisées, d'autres assistées par l'humain, et d'autres encore dirigées par l'humain.
McKinsey suggère de passer de la perspective « Talent to Value » à « Talents et Agents to Value ».
La procédure spécifique est la suivante : d'abord, identifiez les domaines à plus forte valeur ajoutée. Ensuite, décomposez-les en « capacités, compétences et tâches ». Puis, assignez « humain, agent, ou un hybride des deux » à chaque tâche en fonction de ce qui fonctionne le mieux.
Dans de nombreux cas, l'unité réelle de valeur n'est plus un seul rôle, mais un « système » où humains et agents collaborent pour produire des résultats.
Les rôles qui gagnent en importance incluent les chefs de domaine responsables des résultats de l'IA, les propriétaires de produits IA, les architectes qui conçoivent les flux de travail humain-agent, les ingénieurs de prompt, et les experts en données/connaissances qui fournissent le contexte aux agents. De tout nouveaux rôles émergent également, comme les responsables des plateformes d'exploitation des agents et les agents de liaison pour la gouvernance des agents.
❸ Étape 3 : Identifier rigoureusement les personnes capables de « démultiplier la valeur » avec l'IA
L'étape 3 est étroitement liée à l'étape 2.
Traditionnellement, les personnes étaient évaluées en fonction des « connaissances, compétences, attributs et expérience » requis pour un rôle. À l'ère de l'IA, cela ne suffit plus. Car les connaissances deviennent de plus en plus accessibles via l'IA, et l'expérience peut devenir obsolète à mesure que le travail lui-même change.
McKinsey propose un changement d'axe d'évaluation :
L'objectif n'est plus de « faire correspondre les talents aux rôles », mais d'identifier à quel point une personne peut démultiplier la valeur en utilisant l'IA.
Cela introduit le concept de « Super Utilisateur d'IA » – une personne capable de faire un travail qui nécessitait auparavant toute une équipe, en utilisant l'IA. L'article suggère de privilégier les personnes possédant des qualités telles que : la capacité à élever le niveau de culture IA d'eux-mêmes et de leur équipe, la capacité à repenser les opérations et les flux de travail grâce à l'IA, l'utilisation de la définition de problèmes, de la créativité et du jugement pour conduire le changement, et la capacité à prendre des décisions et à en assumer la responsabilité.
Meta est cité comme exemple concret. L'entreprise a défini les compétences et « l'impact IA attendu » pour chaque rôle critique et a commencé à évaluer les employés en fonction de la manière dont ils utilisent l'IA pour créer de la valeur. L'article insiste :
Un accès large à l'IA ne conduit pas automatiquement à des résultats différenciés. Seule une petite fraction des personnes intégrera l'IA pour surpasser massivement leur entourage.
Donner des outils ne crée pas d'écart. Même avec la même IA, certains perceront et d'autres non. Identifier cette différence est le cœur de la stratégie des talents.
Au passage, l'article suggère un mélange de « acheter, construire, emprunter » pour les talents, mais prévient que trop dépendre de talents externes pour les capacités IA de base crée une organisation fragile qui peine à passer à l'échelle ou à maintenir la valeur. En tant que CMO externe, ce point était à la fois douloureux et convaincant ! (rires)
❹ Étape 4 : Réexaminer l'équipe de direction elle-même
Talent to Value dépend en fin de compte de la capacité des dirigeants à s'approprier et à piloter le processus. Cependant, l'article souligne avec acuité que de nombreuses équipes de direction manquent encore de culture IA et sont incapables de définir un agenda de valeur cohérent, de prioriser les rôles critiques ou de prendre des décisions efficaces en matière de talents.
Par conséquent, l'équipe de direction et le conseil d'administration doivent devenir compétents en IA, mettre les mains dans le cambouis et remettre en question les hypothèses antérieures. Au lieu de « superviser » les hiérarchies organisationnelles, ils doivent passer du côté de « l'exploitation » d'un système dynamique de talents, d'IA, de flux de travail et d'allocation des ressources.
L'article note qu'au cours des 18 derniers mois, de nombreuses entreprises du Fortune 500 ont restructuré leurs équipes de direction pour se concentrer sur la stratégie IA, impliquant parfois une refonte organisationnelle ou le départ de cadres dirigeants. Il semble que la couche managériale soit la première à être recâblée.
❺ Étape 5 (Nouvelle) : « Comment le système a fonctionné » plutôt que « Qui l'a fait »
Cette nouvelle étape pour l'ère de l'IA a été, avec l'étape 2, un moment fort pour moi.
Dans une organisation agentique, la question fondamentale de l'évaluation change.
De « Qui a fait le travail ? » à « À quel point le système a-t-il bien fonctionné ? »
Les résultats ne sont plus attribués uniquement aux individus, mais sont déterminés par la performance de l'ensemble du système de collaboration humain-agent. Par conséquent, les évaluations doivent être conçues séparément pour les humains et les agents, mais de manière complémentaire. Les agents sont évalués sur « la qualité des décisions, la fiabilité, la vitesse et le coût », tandis que les humains sont évalués sur « l'impact business, la capacité à définir et améliorer les flux de travail IA, l'utilisation éthique de l'IA et la collaboration inter-équipes ».
Le point que soulève l'article est le suivant :
La plupart des organisations trébuchent non pas parce qu'elles manquent de talents ou d'outils d'IA avancés, mais parce qu'elles ne parviennent pas à les intégrer dans un « système cohérent » avec des responsabilités claires et des boucles de rétroaction.
Vous avez les personnes et l'IA, mais pas de résultats. La cause réside dans la « connexion ». L'article conclut en exhortant les dirigeants à exploiter ce système avec la même rigueur que l'allocation du capital.
Réflexions personnelles
Ce post est long, mais voici deux choses auxquelles j'ai pensé en le lisant.
❶ Il faut augmenter la résolution de l'identification des « rôles » aux « verbes »
L'étape 2 abordait la manière de réfléchir aux affectations pour les rôles critiques. Ce que je n'ai pas encore pleinement intégré, c'est comment effectuer concrètement cette « identification ».
L'article dit de « décomposer en tâches », mais il ne parle pas de la résolution de ces tâches. Ma réflexion actuelle est que si l'on considère les rôles comme des « noms », on ne peut pas juger s'ils peuvent être IA-isés, mais si on les décompose au niveau des « verbes », les affectations deviennent plus claires.
Par exemple, avec le nom « Recruteur », on ne peut pas dire si l'IA peut le faire. Mais si on le décompose en verbes comme « présélectionner des candidats », « évaluer l'ambiance d'un entretien » et « convaincre une offre », on voit ce qui est adapté aux agents et ce qui nécessite des humains. La présélection est pour les agents ; évaluer l'ambiance est pour les humains.
Ce n'est qu'en décomposant un rôle en verbes que l'on peut juger la répartition entre humains et IA. Je pense que c'est la clé pour mettre en pratique l'étape 2.
❷ L'IA est un « amplificateur » ; elle ne fonctionne pas pour ceux qui n'ont rien à amplifier
Le point de l'étape 3 sur « l'identification des personnes capables de démultiplier la valeur avec l'IA » m'a marqué.
L'article cite l'exemple de Meta d'une « petite fraction de personnes qui percent », mais il n'explique pas pourquoi seules certaines personnes amplifient. Mon hypothèse est que l'IA est strictement un amplificateur ; pour ceux qui manquent de la « base » – l'habitude de faire le travail eux-mêmes – il n'y a rien à amplifier en premier lieu.
Donc, si je devais juger si quelqu'un est un « amplificateur d'IA », je mettrais l'IA de côté un instant et je demanderais : « Qu'avez-vous appris ou essayé de nouveau au cours de l'année écoulée ? » En posant la question sans la limiter à l'IA, on peut distinguer ceux qui ont simplement sauté sur un outil de ceux qui ont toujours élargi leurs propres capacités. La véritable amplification ne se produit que lorsque l'IA s'ajoute à ces derniers.
...
Les discussions sur les talents à l'ère de l'IA dégénèrent souvent en « quels emplois vont disparaître », mais cet article va plus loin en la recadrant comme un problème de conception : « comment combiner, évaluer et connecter humains et IA ». C'était une lecture très substantielle.
Que vous soyez en train de recruter, d'être recruté, ou de réfléchir à la façon de vous développer, je pense que cet article offre de nombreuses pistes.
C'est tout pour le moment. Merci de m'avoir lu ! 🙇
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