Il y a un point commun entre la majorité des usages d’IA qui échouent en entreprise. Ils ne s’effondrent pas parce qu’ils ne fonctionnent pas, ni même parce qu’ils n’apportent pas de valeur mais au moment où ils cessent d’être tolérables dans le cadre existant. Le passage à l’échelle agit ici moins comme un accélérateur que comme un révélateur.
Ce qui tenait tant que l’usage restait peu exposé peut se fragiliser quand il devient plus exposé et change d'échelle. Ce qui était acceptable tant qu’il restait réversible et ne concernait...
Les rapports McKinsey et BCG publiés l'automne dernier compilent tous les signaux faibles nécessaires pour comprendre ce qui se passe réellement avec l’IA dans...
Henri Fayol n’a pas connu les organisations agiles, les plateformes collaboratives, ni l’intelligence artificielle et pourtant, son nom et son œuvre continuent d’être cités...
Plus les années passent plus la gouvernance d'entreprise se retrouve prise en étau entre un environnement de plus en plus complexe et rapidement changeant...
L'arrivée massive de l'IA dans les entreprises avec la promesse sous-jacente de remplacer les individus relance des discussions sur l'intelligence collective. Après tout à...
Dans le monde d'avant les goulots d'étranglement étaient des machines qui n'arrivaient pas à suivre le rythme d'autres machines et bloquaient totalement le processus...
Il est difficilement compréhensible qu'en 2024 dans la plupart des entreprises travail et opérations soient toujours organisées comme à la grande époque du Taylorisme,...
On a vu dans un récent baromètre de l'expérience collaborateur que beaucoup des sujets évoqués étaient des sujets "soft", très orientés sur la perception...