Invitée au NeuroMynds Visionary Roundtable à Monaco, j’ai participé à une réflexion réunissant des profils issus de la finance, de la santé, de la technologie, du droit, de l’entrepreneuriat, de l’ingénierie et du développement durable. Derrière des problématiques très différentes, une même interrogation a progressivement émergé : dans des organisations de plus en plus augmentées par l’intelligence artificielle, que deviennent l’attention, la confiance et notre capacité à coopérer ?
Le 17 septembre 2026, NeuroMynds organisait à La Salière, à Monaco, son Monaco Visionary Roundtable. J’ai été invitée à participer à cette rencontre dont l’ambition était de confronter plusieurs disciplines afin d’identifier certaines des tensions structurelles qui traversent aujourd’hui l’économie et la société. La composition de la table ronde faisait précisément l’intérêt de l’exercice : banque privée, santé et prévention, entrepreneuriat et capital-risque, fintech, immobilier, droit, ingénierie civile, éducation, transformation humaine et mode durable étaient représentés.
Je pensais que cette diversité conduirait naturellement à des diagnostics très différents. C’est presque l’inverse qui s’est produit. À mesure que les échanges progressaient, des préoccupations communes apparaissaient derrière des problématiques sectorielles pourtant éloignées. Comment préserver notre capacité d’attention dans des environnements saturés d’informations ? Comment maintenir ou reconstruire la confiance dans des systèmes complexes ? Comment permettre à des individus issus de disciplines différentes de coopérer réellement ? Ces questions m’ont particulièrement intéressée parce qu’elles rejoignent un sujet central de mes recherches sur l’intelligence artificielle et les organisations : que devient l’avantage compétitif lorsque les capacités technologiques deviennent progressivement accessibles à tous ?
Trois tensions derrière des transformations apparemment distinctes
Les travaux de la table ronde ont fait émerger trois grands domaines de réflexion. Le premier concerne la santé et la prévention. Le groupe a notamment interrogé des systèmes de santé encore largement organisés autour du traitement des pathologies plutôt que de leur prévention, ainsi que les difficultés d’accès à certaines approches préventives. Le rapport issu de la rencontre associe également cette problématique à la capacité des individus à préserver leur bien-être et leur potentiel dans des environnements économiques et sociaux en transformation rapide.
Cette question dépasse largement le seul système de santé. Dans l’entreprise, la santé devient également une problématique organisationnelle. Fatigue, stress, surcharge cognitive, vieillissement des populations actives, absentéisme et soutenabilité des rythmes de travail influencent directement la capacité d’une organisation à fonctionner, apprendre et se transformer. L’arrivée massive de l’intelligence artificielle ne fait pas disparaître ces enjeux. Elle pourrait au contraire les rendre plus visibles, parce qu’elle modifie rapidement les processus de travail, les compétences attendues et la relation entre l’individu et la technologie.
Le deuxième domaine identifié concerne précisément la cognition et la technologie. Les participants ont discuté de la fragmentation de l’attention dans un environnement numérique caractérisé par la multiplication des sollicitations, des flux d’information, des réseaux sociaux algorithmiques et, désormais, des outils d’intelligence artificielle. Le rapport du Roundtable évoque une surcharge cognitive et une fragmentation de l’attention susceptibles d’affecter la pensée critique et la capacité à effectuer un travail nécessitant une concentration prolongée. Il convient cependant de distinguer clairement le constat formulé pendant la rencontre d’une démonstration scientifique : le document est une synthèse de réflexion collective et non une étude expérimentale établissant une causalité entre IA, réseaux sociaux et détérioration des capacités cognitives.
La question posée reste néanmoins essentielle pour les entreprises : que se passe-t-il lorsque nous augmentons considérablement notre capacité à produire de l’information sans augmenter dans les mêmes proportions notre capacité à la traiter ? L’IA générative permet désormais de produire rapidement des synthèses, des analyses, des documents, des présentations, des recommandations ou des hypothèses. Cette augmentation de la production intellectuelle déplace mécaniquement une partie de la difficulté. Lorsque l’information devient abondante, le problème n’est plus seulement de la produire. Il faut déterminer ce qui mérite d’être lu, vérifié, approfondi, discuté ou ignoré. Dans cette perspective, l’attention devient une ressource stratégique.
L’IA ne supprime pas le facteur humain, elle en déplace la valeur
Ce déplacement me paraît essentiel pour comprendre la prochaine phase d’adoption de l’intelligence artificielle dans les entreprises. Pendant les premières années de l’IA générative, une grande partie des discussions s’est concentrée sur les outils : quel modèle utiliser ? Quelle plateforme choisir ? Quels processus automatiser ? Quels gains de productivité espérer ? Ces questions restent légitimes, mais elles ne suffisent plus. L’enjeu se déplace progressivement vers l’architecture du travail : quelles tâches voulons-nous réellement déléguer à la machine ? Lesquelles doivent rester sous responsabilité humaine ? Comment contrôler les résultats ? Où placer les points de validation ? Et surtout, que faisons-nous du temps et de la capacité cognitive éventuellement libérés par l’automatisation ?
Cette interrogation rejoint directement une conviction qui structure mon travail : l’intelligence artificielle crée une capacité. Les organisations créent la valeur. Automatiser une tâche n’est pas encore créer de la valeur. Réduire le temps nécessaire à la rédaction d’un document ou à l’analyse d’un ensemble de données n’a d’intérêt que si l’organisation sait réinvestir cette capacité dans des activités qui comptent réellement : décision, innovation, relation client, créativité, résolution de problèmes complexes ou coopération.
C’est ici que le facteur humain revient au centre, mais sous une forme différente. Il ne s’agit pas d’opposer l’humain à la machine, ni de défendre artificiellement des activités humaines que la technologie pourrait accomplir plus efficacement. Il s’agit de comprendre quelles capacités humaines deviennent plus importantes à mesure que certaines capacités techniques se banalisent. Le discernement, la capacité à formuler un problème, l’esprit critique, la responsabilité, la confiance et la coopération pourraient ainsi prendre davantage de valeur précisément parce que la production automatisée devient plus performante.
La confiance, infrastructure invisible de l’organisation
Le troisième ensemble de problématiques identifié pendant le Roundtable concernait la gouvernance et le rapport au risque. Les participants ont notamment évoqué la confiance institutionnelle, la bureaucratie, la difficulté à accepter l’échec et les conséquences d’une aversion excessive au risque sur l’innovation et l’allocation du capital. Le rapport relie également ces phénomènes à une concentration de la décision et à l’augmentation de certains coûts systémiques. Là encore, certaines formulations du document sont générales et mériteraient d’être étayées par des données externes avant d’être considérées comme des constats universels. Mais la problématique soulevée pendant les échanges est particulièrement pertinente.
La confiance apparaît rarement dans les indicateurs financiers d’une entreprise. Elle détermine pourtant en partie la vitesse à laquelle une organisation peut décider, partager de l’information, déléguer, expérimenter et accepter l’incertitude. Une organisation dans laquelle chaque décision doit être contrôlée par plusieurs niveaux hiérarchiques ne possède pas la même capacité d’action qu’une organisation dans laquelle la confiance permet une délégation encadrée. Avec l’intelligence artificielle et l’émergence des systèmes agentiques, cette question devient encore plus concrète. À mesure que des tâches seront confiées à des systèmes capables d’exécuter des séquences d’actions, il faudra déterminer qui décide, qui contrôle, qui assume la responsabilité et à quel moment l’intervention humaine devient nécessaire. La gouvernance de l’IA est donc aussi une architecture de confiance.
Une convergence inattendue autour de la communauté
C’est probablement le résultat le plus intéressant de cette rencontre. Les groupes de travail ont abordé des problématiques différentes et travaillé à partir de perspectives professionnelles distinctes. Pourtant, selon la synthèse réalisée par NeuroMynds, ils ont convergé vers une même notion : la communauté. Le rapport la présente comme un possible catalyseur de renouvellement systémique et insiste sur la nécessité de reconstruire des relations de confiance, une finalité humaine partagée et des réseaux interdisciplinaires capables de renforcer la résilience.
Le terme est séduisant, mais il mérite d’être interrogé. Une communauté n’est pas simplement un réseau professionnel, un groupe LinkedIn ou une succession d’événements. Pour une organisation, elle peut désigner quelque chose de beaucoup plus structurant : un capital social permettant à des personnes différentes de partager leurs connaissances, confronter leurs expertises, prendre des risques ensemble et résoudre des problèmes qu’aucune discipline ne pourrait résoudre isolément. La communauté n’est donc peut-être pas, en elle-même, la solution aux problèmes identifiés pendant la rencontre. Elle pourrait être l’infrastructure qui permet aux solutions d’émerger.
Cette distinction me semble importante. Présenter la communauté comme une réponse universelle serait excessif. En revanche, considérer la qualité des relations comme une infrastructure économique et organisationnelle ouvre une réflexion beaucoup plus féconde. Deux entreprises peuvent disposer des mêmes technologies, recruter des profils comparables et accéder aux mêmes modèles d’intelligence artificielle tout en obtenant des résultats radicalement différents. L’une peut avoir développé une culture dans laquelle l’information circule, les expertises se confrontent et l’expérimentation est possible. L’autre peut rester prisonnière de ses silos, de ses procédures et de ses logiques de protection. La différence ne vient alors plus de la technologie elle-même, mais de la capacité organisationnelle à l’utiliser.
Le paradoxe de l’entreprise augmentée
Nous arrivons ainsi à un paradoxe. Plus nos organisations deviennent technologiquement puissantes, plus leur performance pourrait dépendre de ressources profondément humaines : le discernement, la confiance, la capacité à poser les bonnes questions, la qualité des relations, la coopération entre disciplines et la faculté d’apprendre collectivement. L’intelligence artificielle ne rend donc pas nécessairement ces dimensions secondaires. Elle pourrait au contraire augmenter leur valeur relative.
Le Roundtable propose dans cette perspective quatre orientations : utiliser l’IA et l’automatisation pour réduire certaines charges cognitives routinières, réorienter davantage le capital vers la construction d’écosystèmes de long terme, développer une culture permettant d’apprendre du risque et de l’échec, et créer des collaborations interdisciplinaires dépassant les silos entre finance, droit, ingénierie, technologie et santé. NeuroMynds prévoit de prolonger cette réflexion avec des groupes de travail interdisciplinaires, une plateforme collaborative et une série de rencontres européennes en 2027.
Il faudra naturellement observer ce que cette démarche produira concrètement. Car toute la difficulté se situe précisément dans le passage de la réflexion collective à l’action. Créer une communauté ne suffit pas. Organiser des rencontres ne suffit pas davantage. Il faut que les connaissances circulent, que les expérimentations soient documentées, que les contradictions puissent s’exprimer et que les apprentissages modifient progressivement les pratiques. C’est à cette condition qu’une communauté peut devenir une véritable capacité collective.
Et si l’avantage compétitif changeait de nature ?
Je retiens finalement de cette rencontre une hypothèse plus large que la conclusion initiale du Roundtable. Nous entrons dans une économie où certaines capacités technologiques deviennent rapidement accessibles. Les entreprises peuvent progressivement utiliser les mêmes modèles, accéder aux mêmes infrastructures et déployer des agents reposant sur des technologies comparables. La possession d’une technologie performante restera importante, mais elle pourrait devenir moins différenciante lorsque cette technologie sera largement disponible.
La valeur se déplacerait alors vers ce qui reste difficile à reproduire : une culture construite dans le temps, une confiance réelle entre les individus, une capacité de discernement, des relations permettant la contradiction, des équipes capables de coopérer au-delà de leurs disciplines et une organisation capable d’apprendre plus rapidement que ses concurrents. C’est peut-être l’un des paradoxes les plus intéressants de l’intelligence artificielle : l’IA pourrait rendre l’humain plus stratégique, non parce que la technologie échoue, mais précisément parce qu’elle devient extrêmement performante.
Pendant plusieurs décennies, la transformation numérique a principalement cherché à connecter des systèmes, des données et des processus. La transformation qui commence aujourd’hui pourrait nous obliger à aller plus loin : connecter efficacement les intelligences humaines et artificielles, mais également reconstruire les conditions permettant aux individus de penser, décider et agir ensemble. La conclusion du NeuroMynds Roundtable prend alors une autre dimension. La communauté n’est probablement pas une réponse universelle aux difficultés économiques et sociales contemporaines. Elle pourrait cependant constituer l’une des infrastructures invisibles permettant aux organisations de transformer une capacité technologique en valeur réelle.
Une question reste alors ouverte pour les dirigeants : si demain leurs concurrents disposent des mêmes modèles d’intelligence artificielle, qu’auront-ils construit dans leur organisation que leurs concurrents ne pourront pas simplement acheter ?
