L’intelligence artificielle automatise progressivement une partie du travail qui distinguait autrefois les employés les plus performants. Elle peut rédiger un rapport, analyser des données, produire des scénarios et préparer une première recommandation en quelques secondes. Cette accélération ne rend toutefois pas les dirigeants expérimentés inutiles. Elle pourrait, au contraire, augmenter la valeur de leur jugement.

Cette idée gagne du terrain dans les milieux de la gestion. Forbes estime que l’information est désormais abondante et que la rapidité coûte de moins en moins cher. La capacité à interpréter un contexte, à mesurer les compromis et à décider lorsque la réponse demeure incertaine devient donc un avantage stratégique. L’IMD arrive à une conclusion similaire : lorsque l’IA prend en charge la vitesse et le volume, le véritable goulot d’étranglement devient la qualité des questions posées, l’interprétation des réponses et la transformation des propositions de la machine en décisions concrètes.

Ce jugement ne s’acquiert pas uniquement par une formation ou par la maîtrise d’un nouvel outil. Il se développe notamment après des années de décisions prises dans des situations où l’information était incomplète, les intérêts contradictoires et les conséquences bien réelles. Une personne ayant vécu plusieurs lancements, restructurations, crises ou cycles budgétaires possède souvent une importante bibliothèque de précédents auxquels comparer les suggestions d’un système d’IA.

L’expérience permet aussi de reconnaître une recommandation convaincante en apparence, mais mal adaptée à la réalité. Une projection peut être mathématiquement cohérente tout en ignorant la culture de l’entreprise, les relations avec les clients, les rapports de pouvoir internes ou les réactions probables des employés. L’IA peut proposer différentes avenues, mais elle ne porte pas la responsabilité de la décision et n’a pas vécu les conséquences de ses erreurs précédentes.

Cette évolution pourrait particulièrement profiter aux cadres cumulant vingt ou trente années d’expérience, dont plusieurs femmes qui ont développé leur carrière dans des environnements où leur compétence devait parfois être démontrée plus souvent. Une étude publiée en juillet 2026 par la Harvard Business Review, fondée sur une série d’enquêtes amorcée en 1965, indique que 83 % des femmes interrogées croient devoir être plus exceptionnelles que les hommes pour réussir, contre 28 % des hommes. Les chercheurs constatent que les attitudes déclarées envers les dirigeantes se sont améliorées, mais que des différences persistent dans la perception des critères d’évaluation, des possibilités d’avancement et de l’autorité.

L’IA ne fera cependant pas automatiquement de chaque dirigeant expérimenté un meilleur décideur. L’ancienneté peut également entretenir des habitudes dépassées, une confiance excessive ou une résistance au changement. La valeur ne réside donc pas dans le nombre d’années accumulées, mais dans la capacité à tirer des leçons de ces années, à remettre en question ses intuitions et à utiliser la technologie comme un outil de confrontation plutôt que comme une machine chargée de confirmer ses convictions.

Les organisations devront également éviter un autre piège. Si l’IA réalise systématiquement les premières analyses, prépare toutes les recommandations et automatise les décisions intermédiaires, les employés moins expérimentés risquent de perdre une partie des occasions qui permettaient autrefois de construire leur propre jugement. Les entreprises devront leur confier de véritables responsabilités, les exposer aux arbitrages et expliquer pourquoi une recommandation a été retenue ou rejetée.

Le partage des rôles pourrait ainsi devenir plus clair. La machine produit rapidement des possibilités, compare des données et teste des hypothèses. L’être humain évalue ce qui est réaliste, acceptable et souhaitable. Dans ce nouvel équilibre, l’expérience ne sert plus principalement à connaître les anciennes méthodes de travail. Elle sert à reconnaître les erreurs plausibles, à anticiper les conséquences invisibles dans les données et à savoir quand ne pas suivre une réponse pourtant formulée avec assurance.

L’intelligence artificielle pourrait donc réduire la valeur de certaines connaissances techniques tout en augmentant celle d’un actif longtemps difficile à mesurer : le jugement acquis au fil des décisions. Pour les entreprises, le défi sera de reconnaître cet actif, de mieux l’utiliser et de le transmettre avant que les personnes qui le possèdent quittent l’organisation.

Source : Forbes

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