LinkedIn n’a pas besoin d’un nouvel « expert IA ». Il a besoin de gens qui saven

LinkedIn n’a pas besoin d’un nouvel expert en IA. Il a besoin de personnes qui savent ce que l’IA doit résoudre — comme un artisan sait quel outil forger avant de saisir le marteau.

Ouvrez LinkedIn.

Vous trouverez rapidement :

des experts IA,

des consultants IA,

des agences IA,

des architectes d’agents IA,

des spécialistes de l’automatisation IA,

des experts en transformation IA…

À ce rythme-là, il faudra bientôt une IA simplement pour choisir son expert IA. Le problème n’est pas qu’il y en ait beaucoup. Le problème commence quand l’expertise sur l’outil prend la place de la compréhension du métier. Parce que pendant que LinkedIn débat du dernier modèle, du dernier agent et du dernier workflow révolutionnaire, la vraie entreprise continue de fonctionner. Et elle fonctionne rarement dans une démo propre. Ce matin-là, dans une entreprise de nettoyage, il manque quelqu’un sur un site. Il est tôt.

Le client ouvrira bientôt.

Le responsable doit trouver un remplacement, vérifier qui peut se déplacer, s’assurer que le matériel est disponible et éviter que le problème sur un site en crée deux autres. L’IA peut aider.

Mais le problème n’est pas :

« Quel LLM allons-nous utiliser ? »

Le problème est :

« Comment éviter qu’une absence à 5 h 30 désorganise trois prestations avant 8 heures ? » Ce n’est pas tout à fait la même conversation. Dans le BTP, autre décor.

Il fait chaud.

Vous venez de terminer une visite.

Vous avez des photos dans votre téléphone, deux dimensions griffonnées quelque part, une note vocale, une modification demandée par le client et probablement déjà un autre appel qui arrive. Le devis doit partir.

Pas dans trois jours.

Pas « quand on retournera au bureau ».

Parce que pendant que votre devis attend, le client, lui, peut parfaitement continuer à chercher. Là encore, oui, l’IA peut aider.

Transcrire l’audio.

Structurer les informations.

Repérer les éléments manquants.

Préparer le devis.

Programmer une relance.

Mais si votre « expert IA » commence la discussion en vous montrant son agent autonome avant de vous demander comment un devis circule réellement entre votre chantier et votre bureau, quelque chose est à l’envers. C’est ça qui m’agace.

Pas l’IA.

Je construis moi-même avec elle tous les jours. Ce qui m’agace, c’est cette idée que connaître les outils suffirait désormais à comprendre l’entreprise. Non.

Savoir utiliser Claude, ChatGPT, n8n, Make ou vingt agents ne vous apprend pas automatiquement : pourquoi un chef d’équipe contourne une procédure ; pourquoi un devis parfaitement généré n’est jamais envoyé ; pourquoi une facture reste trois semaines sans relance ; pourquoi un salarié préfère envoyer un vocal plutôt que remplir votre magnifique formulaire ; pourquoi un client qui paie habituellement en retard ne doit pas forcément recevoir votre séquence automatisée n°4 ; ou pourquoi un chantier rentable sur Excel peut quand même mettre la trésorerie sous pression. Le terrain possède cette mauvaise habitude :

il finit toujours par tester les belles architectures. Et les chiffres racontent une histoire intéressante. Selon les données disponibles, 40 % des TPE-PME françaises utilisent au moins une solution d’IA. Dans le bâtiment-construction, l’adoption atteint près de 30 %, soit dix points de moins que la moyenne nationale. L’écart entre l’adoption et l’automatisation réelle des tâches reste un sujet à creuser.

Nous sommes déjà nombreux à utiliser l’IA.

Le vrai chantier consiste maintenant à l’intégrer proprement dans le fonctionnement quotidien. Et c’est autrement plus difficile que de rédiger dix prompts. Je n’ai donc rien contre les experts IA.

Au contraire.

Nous avons besoin de très bons spécialistes.

Mais je me méfie de l’expertise sans responsabilité opérationnelle. Je veux savoir :

Quel problème résolvez-vous ?

Comment est-il traité aujourd’hui ?

Combien de fois se produit-il ?

Que coûte-t-il ?

Qui utilise réellement le processus ?

Qu’est-ce qui change après votre intervention ? Que se passe-t-il lorsque l’IA se trompe ?

Qui valide ?

Qui assume la décision ?

Et surtout :

est-ce que quelqu’un utilisera encore votre système un mardi matin, sous pression, quand le téléphone sonne et que la journée a déjà pris du retard ? C’est là que le PowerPoint commence à transpirer un peu. Il y a aussi une vérité moins spectaculaire : parfois, il ne faut pas d’IA.

Parfois il faut supprimer une étape.

Clarifier une responsabilité.

Créer une procédure.

Mettre une alerte.

Faire un meilleur formulaire.

Arrêter de saisir deux fois la même information. Ou simplement décider qui doit faire quoi.

Automatiser un processus mal conçu ne le transforme pas magiquement en bon processus. On obtient surtout…

un mauvais processus beaucoup plus rapide.

Performance remarquable.

Résultat discutable.

Ma règle est donc devenue très simple :

je ne cherche jamais où mettre de l’IA.

Je cherche d’abord :

où l’information disparaît ;

où le temps se perd ;

où les erreurs se répètent ;

où le cash se bloque ;

où le dirigeant devient le seul système de secours de son entreprise. Ensuite seulement, je pose la question :

est-ce que l’IA peut réellement améliorer cette partie ? Si oui, elle entre.

Sinon, elle reste dehors.

C’est aussi la raison pour laquelle je ne crois pas beaucoup à l’IA qui « remplace l’humain ». Dans les systèmes que je veux construire :

l’IA détecte ;

elle rassemble ;

elle prépare ;

elle compare ;

elle alerte.

Puis l’humain :

vérifie ;

arbitre ;

décide ;

engage l’entreprise.

AI PREPARES → HUMAN VALIDATES → SYSTEM EXECUTES. Ce n’est peut-être pas aussi spectaculaire qu’un agent qui « dirige votre entreprise pendant que vous dormez ». Mais personnellement, je dors mieux comme ça. Alors oui.

Continuons à construire des agences IA.

Continuons à former des spécialistes.

Continuons à tester les nouveaux modèles.

Mais peut-être pouvons-nous arrêter de vendre l’outil avant d’avoir compris la boue dans laquelle il doit fonctionner. Parce que le véritable niveau d’expertise ne se mesure pas au nombre d’outils affichés sur une bannière LinkedIn. Il se mesure à quelque chose de beaucoup plus simple : Pouvez-vous prendre un problème réel, comprendre pourquoi il existe, améliorer le système qui l’entoure et prouver que demain matin l’entreprise fonctionnera un peu mieux qu’hier ?

Si oui, parlons IA.

Sinon, nous parlons surtout… d’IA.

Et ce n’est pas la même chose.

Je ne parle pas de l’IA depuis un bureau. Je parle de problèmes qui ont une odeur, un coût, un délai et parfois de la boue sur les chaussures. Et quand l’IA peut réellement aider à les résoudre, alors seulement elle entre dans l’histoire. #IntelligenceArtificielle #Entrepreneuriat #PME #BTP #Automatisation