Une vision radicale qui bouscule la hierarchie.
L’essentiel
— L’IA ne se limite plus à un outil d’optimisation : elle questionne directement les structures de gouvernance des entreprises, encore largement héritées de modèles hiérarchiques anciens.
— Le modèle proposé par Jack Dorsey (fondateur de Block ou de Twitter) vise à remplacer la hiérarchie par une « intelligence » centralisée, où des agents IA assurent coordination, décision et allocation des ressources.
— Cette approche repose sur quatre piliers : pilotage par le revenu, fin du middle management au profit de rôles hybrides (CI/DRI), et intégration de l’IA comme socle organisationnel.
— Malgré son potentiel, ce modèle soulève des limites majeures : prise en compte des fonctions supports, gestion de l’incertitude, responsabilité décisionnelle et applicabilité hors des environnements technologiques.
Nous sommes ravis de retrouver Jérémy Lacoste, contributeur sur la Réclame. Jérémy est directeur général France de l’agence Eskimoz. C’est un expert du marketing digital, des martech et de la publicité en ligne. Il a pour grande qualité de partager chaque semaine ses analyses et observations, que ce soit sur LinkedIn, dans son podcast Icebreaker, en tant qu’enseignant ou dans ses tribunes sur la Réclame.
Depuis l’arrivée de l’IA, les questions du renversement du marché de l’emploi et de nos habitudes de travail mobilisent l’attention. Seulement, il reste un impensé qui me semble majeur : à quel point cette technologie va transformer en profondeur l’organisation des entreprises et nos modèles de gouvernance.
C’est l’éléphant dans la pièce et on feint collectivement de ne pas le voir. Ou simplement par le biais déformant des informations qui poppent ça et là : ici Mark Zuckerberg qui crée son CEO agent IA pour l’aider à piloter Meta ; là Sam Altman qui déclare vouloir transmettre les clés d’OpenAI à ChatGPT… ça reste de la fantaisie.
Plus globalement, on joue à se faire peur. C’est Elon Musk qui appelle à la fin du travail et de l’argent. C’est Dario Amodei (Anthropic) qui pronostique le « massacre des cols blancs » dans quelques années. Dans les organigrammes des grands groupes, on anticipe qu’il y aura plus d’agents IA que d’employés humains. Au forum de Davos, on réfléchit déjà à la création d’un statut juridique pour ces mêmes agents. Cours CamarIAde, l’ancien monde est derrière toi…
L’ancien patron de X, Jack Dorsey, désormais à la tête de Block, une boîte AI native a eu le mérite d’être le premier à poser noir sur blanc quelques pistes sur le futur modèle organisationnel des entreprises. Et ça a le mérite de faire réfléchir
Disclaimer avant de commencer l’analyse : je ne suis évidemment pas dupe de l’heureux calendrier de publication de ce papier qui s’inscrit dans la même séquence où il licencie 40 % de ses effectifs au motif que l’IA les rend dispensable. Ni qu’il soit cosigné par Sequoia, un énorme fonds d’investissement américain qui pousse à fond son portefeuille de participations à prendre le virage IA.
L’entreprise, un modèle dysfonctionnel qui fonctionne ?
Alors que nous dit Jack Dorsey dans ce pavé (devrais-je dire Block) ?
1- Le modèle pyramidal de l’entreprise est un vieux machin hérité des légions romaines que les Prussiens ont modernisé 18 siècles plus tard en intégrant la séparation entre fonctions opérationnelles et stratégiques. Depuis ? Toute une littérature scientifique s’est emparée du sujet et de nouveaux modèles organisationnels ont émergé : le taylorisme (division poussée des tâches), le modèle 7S de McKinsey (les valeurs comptent autant que le système)… sans que l’on ne parvienne à l’édification d’un standard qui fasse l’unanimité. Au point que l’on en vient à s’accommoder de vivre dans un chaos organisé.
2 – La stratification managériale aboutit forcément à un modèle dysfonctionnel avec des organisations obèses au niveau du centre. Et qui paralyse tout le processus de prise de décision. Ce constat n’est pas nouveau et beaucoup d’entreprises ont depuis quelques années pris le parti de tailler durement dans le middle management pour éviter le syndrome du petit chefaillon. Ce mouvement de Great Flattening menacerait directement 1/5 des jobs de (micro) manager d’après Gartner.
3 – Penser l’IA comme un artefact pour augmenter son entreprise c’est passer à côté du sujet. C’est rajouter finalement de la complexité là où il faut faire tomber toute l’aridité bureaucratique que l’on crée en interne. Bayer l’a appris à ses dépens en mettant à plat son régime de process et règles internes, et en sabrant durement dans son middle management pour finalement licencier. Son CEO résume : « Si des travailleurs sont entravés par 1 000 règles, est-ce significatif de les réduire à 900 ? C’est pourquoi la plupart des efforts échouent et pourquoi un progrès durable exige d’éliminer toutes les règles et de repartir de zéro. »
Le modèle monde de l’entreprise
Une fois ce constat fait, quelle est sa proposition ?
Simple : remplacer le modèle organisationnel hiérarchique classique par ce qu’il appelle « l’intelligence », donc l’IA. En substance ici les managers sont vus essentiellement comme des relais d’information, de coordination de normativité, d’alignement… autant de fonctions que pourraient remplir des agents IA par définition. Avec une ambition assumée : il ne faut pas juste modifier/automatiser les tâches dans les structures professionnelles, mais changer ces structures. Le fameux grand soir.
Dans une entreprise classique, l’intelligence est répartie entre les personnes et la hiérarchie en assure le routage. Dans ce modèle monde qu’il appelle de ses vœux, l’intelligence réside dans le système. Les humains sont en périphérie pour gérer tout ce qui est friable, intangible, non structuré. Et c’est là que se passe l’action.
Pour le mettre en place, 4 prérequis :
1- La capacité à générer du revenu comme seul indicateur de mesure pour l’ensemble de l’organisation. C’est par la disposition à attirer des flux d’argent que l’on juge de la valeur intrinsèque de chaque poste. Un produit parfait qui ne trouve pas son marché ; des features qui ne déclenchent pas de vente ; des projets lancés pour copier la concurrence etc, tout ça ne trouve pas de résonance dans son modèle. Cela a le mérite de lisser l’ensemble de l’organisation sous un même KPI. Aussi difficile soit-il.
Ma critique : Quid des sujets d’investissement ou projet d’avenir ? Quid des fonctions supports ? Dans les deux cas, le modèle proposé ne les adresse pas puisque par définition, il est difficile d’y associer une notion monétaire directe. La bonne approche me semble être ici de modéliser leur impact sur le revenu de l’entreprise pour être certain d’y mettre le bon niveau d’intensité. Ça n’empêche, que ça écarte de facto tout ce qui relève de la sérendipité, c’est-à-dire toutes ces découvertes qui apparaissent au gré du hasard.
2- La couche managériale est remplacée par des contributeurs individuels (CI) et des Direct Responsible Individuals (DRI). Les premiers sont spécialistes et opèrent sur leur propre couche d’intelligence. La prise de décision leur revient directement. Les seconds adressent des problématiques transverses pendant un laps de temps et sur un objectif déterminé, ce que j’appelle les ownerships en interne.
Ma critique : Le modèle monde de l’entreprise qu’il propose risque de n’être que la représentation de la réalité officielle, mais pas de la réalité effective. Ici les CI reçoivent le contexte directement de l’IA, indépendamment de leur expérience, échanges, vision du marché. Si le modèle se trompe, travaille sur des hypothèses erronées, comment le détecter ?
Plus globalement, Dorsey ne dit pas qui décide, qui prend la responsabilité. Aujourd’hui, ça reste des éléments clés au cœur du système hiérarchique.
3- L’encadrement laisse la place à des player-coachs qui sont autant dans l’opérationnel que dans l’accompagnement des personnes qui les entourent. C’est le modèle qui crée l’alignement, la réunion étant ici un aveu d’échec sur la mise en place d’un protocole de travail.
Ma critique : Il est de bon ton de pérorer sur le niveau managérial en France. Il y a évidemment beaucoup de vrai, mais aussi beaucoup de mauvaise foi. La pirouette est connue : tous les managers sont mauvais jusqu’à ce qu’on le devienne.
Mais j’aimerais mettre mes « 2 cents » pour donner un peu de perspective :
– La France est un paradis peuplé de gens qui se croient en enfer. Et notre exigence (ou notre propension à pointer ce qui ne va pas) en est aussi l’expression ;
– Nous restons un peuple très attaché à la figure du sauveur. C’est vrai en politique avec l’imaginaire de l’homme providentiel. C’est parfois vrai en entreprise où l’on s’arcboute parfois trop sur le levier hiérarchique ;
– Il y a autant de mauvais managers que de mauvais managés. Un exemple : les feedbacks. Combien sont prêts à vraiment les accueillir positivement ? (Et combien arrivent à les transmettre de la manière adéquate)
Globalement, la hiérarchie n’est pas seulement un outil de coordination, mais aussi et surtout une technologie de légitimation sur des décisions / orientations parfois difficiles, parfois discutables. Ou d’absorption du conflit, voire de son réceptacle si on regarde le verre à moitié vide. L’IA peut-elle remplacer cet interfaçage ? En tout cas, aujourd’hui j’ai le sentiment qu’il y a un taux d’acceptation des directives données par l’IA plus grand qu’avec celles données par le management.
4- Faire de l’IA, la moelle osseuse de la structure organisationnelle de l’entreprise et ne pas l’appliquer uniquement comme correctif. C’est sûrement le plus difficile : autant pour les entreprises IA native, ce prérequis reste accessible car elles sont nées avec ce nouveau paradigme et n’héritent pas d’une dette de gouvernance ; autant pour les grands groupes, ça me paraît être encore de l’ordre du vœu pieux. Peut-être le dernier artefact de ce que l’on appelait jadis l’entreprise informationnelle où la donnée était déifiée.
Ma critique : Quid des secteurs non tech ? Quid des entreprises avec des enjeux de souveraineté numérique forts ? Qui enfin du tissu de compétences créées en interne ?
Le patron de Palantir a une réflexion qui me semble intéressante : l’IA ne touchera pas les métiers manuels et les profils neuroatypiques. Pour tout le reste, notamment les tâches normalisées, prévisibles, structurées, il n’y aura plus de sujet. Ce qui veut dire que tout le socle de compétence sur lequel travaillent les RH va à terme se démonétiser : l’esprit d’analyse et de structure a vocation à être aspiré par l’IA.
Le meilleur exemple : c’est aujourd’hui par des initiatives souvent individuelles d’esprits un peu rebelles que l’IA progresse, s’implémente et se structure dans les organisations. Des aspirations rationnelles auraient plutôt tendance à freiner des quatre fers, laissant aux autres essuyer les plâtres.
—-
Pour Jack Dorsey, si les expériences menées jusqu’alors n’ont pas réussi, c’est précisément parce qu’elles se sont arrêtées au milieu du gué. Et que la doctrine n’a pas été appliquée à la lettre. C’est ce que l’on disait du communisme.
Blague à part, ce modèle proposé à l’extrême avantage d’être un prêt-à-penser pour justifier quelques décisions difficiles prises dans la torpeur actuelle que l’on vit.
Je m’aperçois que chez Eskimoz, les points 1, 2 et 3 sont des éléments mis en place depuis plusieurs années.
– Tout le monde fait de la prod. Et tout le monde est objectivé dessus.
– 20% des profils ops ont géré un ownership en 2025. Sur un temps donné pour un objectif précis.
– Les strates managériales ont été allégées pour pivoter sur un modèle d’accompagnateurs et/ou de leads qui sont en charge d’un P&L sur une offre dédiée
Mon sujet du moment reste justement le point 4 : mettre la technologie au centre de notre modèle de gouvernance. Ce qui pose autant de questions sur le modèle, l’architecture, l’adoption, les cas d’usage, etc.
Avec au centre, un faux débat : la fameuse résistance au changement qui est souvent brandie par les directions comme pour se déresponsabiliser de l’échec d’une transformation.
« C’est pas ma faute, ce sont les salariés qui ne veulent pas ». Spoiler : archi-faux
En réalité, c’est la traduction d’une transformation qui est mal pilotée. Je ne prétends pas avoir trouvé la vérité révélée, mais voilà ce que j’essaie d’appliquer modestement :
– Stratégie d’outillage pilotée afin d’éviter d’avoir du shadow AI un peu partout. On prend des licences groupe et on y met de la gouvernance.
– Création d’une équipe pilote qui est en charge de la formation, prise en main et création des skills. Poser une base saine.
– Définition d’objectifs clairs. Pas de « il faut plus utiliser l’IA », ce qui ne veut rien dire. Mais identifier des cas d’usages précis.
– Role model de la direction, moi en premier dans l’adoption. Faire ce que l’on demande aux autres de faire.
– Développement d’outils et d’une tech propriétaires. C’est déjà 4 ans de R&D chez nous.
