jeudi 25 juin 2026
Comment l'IA va-t-elle transformer nos organisations et la RSE : allier performance, soutenabilité & responsabilité
Tech / IA / R&D
Table ronde PRODURABLE 2025 — 9 octobre, Palais des Congrès, Paris
L'IA encore cette année, cristallise de nombreux débats. Elle s'installe dans les entreprises, redessine les métiers, pèse sur les bilans carbone et interroge ce qui fait la valeur du travail humain. Le 9 octobre 2025, PRODURABLE réunissait cinq voix expertes pour une question structurante : comment ne pas la subir ?
Quatre vagues, un milliard d'emplois
Muriel Pénicaud, ancienne Ministre du Travail et administratrice d'entreprises, a ouvert les débats avec un panorama de grande ampleur. Son constat d'entrée : nous ne traversons pas une transformation, nous en traversons quatre simultanément. L'intelligence artificielle, bien sûr. Mais aussi la transition écologique, le basculement démographique mondial - l'Asie et l'Afrique représenteront 80% de la population mondiale dans cinq ans - et un rapport au travail profondément reconfiguré depuis le Covid, entre quête de sens, refus du management vertical et montée de l'auto-entrepreneuriat.
Ces quatre vagues ne se succèdent pas. Elles se percutent. Et c'est dans cette collision que se jouent les dix prochaines années.
Sur l'IA seule, les chiffres donnent le vertige. D'après le FMI, l'OCDE et la Banque mondiale, 1 milliard d'emplois seront créés, détruits ou transformés dans le monde d'ici 2030. Dans les économies développées, c'est 50 à 70% des métiers qui sont concernés. Avec une rupture historique : contrairement aux révolutions industrielles précédentes - mécanisation, désindustrialisation - celle-ci frappe d'abord les cols blancs. Juristes, financiers, RH, marketeurs, managers : ceux qui, d'habitude, conduisent le changement sont cette fois au cœur des transformations.
Muriel Pénicaud refuse pourtant le catastrophisme. Elle cite l'exemple du CHU de Montréal, qui a automatisé l'intégralité de sa logistique hospitalière - déplacements de patients, médicaments, repas, draps - et dégagé 30% de gains de productivité. Mais au lieu de supprimer les postes correspondants, l'hôpital a choisi de réinvestir ces gains dans du lien humain : présence accrue auprès des patients, information, accompagnement. Résultat mesurable : des patients qui guérissent mieux et plus vite. « Le lien humain, ça soigne. Ce n'est pas juste agréable, c'est thérapeutique », résume-t-elle. Un exemple qui illustre un choix structurant : celui de déplacer la valeur plutôt que de la supprimer.
L'IA, ce n'est pas que ChatGPT
Laurent Félix, directeur général d'Ekimétrics et vice-président de la Convention des Entreprises pour le Climat, a joué le rôle de pédagogue. Avant de parler d'usage, encore faut-il savoir de quoi on parle. Car l'IA recouvre en réalité quatre familles bien distinctes :
- L'IA déterministe, à qui l'on donne des règles et qui les applique (détection de tumeurs par imagerie médicale, par exemple)
- L'IA prédictive, qui observe les phénomènes passés pour en déduire des probabilités (prévisions de vente, météo)
- L'IA générative, qui produit du texte, des images, des vidéos — la plus visible dans le débat public
- L'IA agentique, version autonome et spécialisée, capable d'aller chercher seule des informations pour accomplir une tâche
Dans les grandes entreprises françaises, l'adoption est déjà massive : plus de la moitié ont ouvert un accès IA à l'ensemble de leurs salariés. Mais le taux d'utilisation réellement utile pour l'entreprise reste très faible. Et 42% des cadres qui utilisent l'IA le font encore de façon non encadrée, en dehors des politiques internes. L'outil est là. L'intentionnalité, pas encore.
C'est là que Laurent Félix pointe la vraie faille : « La plupart des entreprises partent du postulat qu'il faut mettre de l'IA à peu près partout. C'est la mauvaise approche. La bonne question n'est pas ce que l'IA peut faire, mais ce qu'elle doit faire. » Il plaide pour partir des enjeux de transformation et de durabilité de l'entreprise, et n'activer l'IA que là où elle apporte une performance réelle et justifiée.
Le chiffre qui change tout : deux fois la France
Marlène de Bank, ingénieure au Shift Project, a présenté les résultats d'un rapport publié quelques jours avant la conférence. Le verdict environnemental est sans appel.
À l'échelle mondiale : d'ici 2030, les émissions de gaz à effet de serre des centres de données représenteront l'équivalent de deux fois les émissions annuelles de la France, tous secteurs confondus. À l'échelle française : la consommation électrique des datacenters pourrait être multipliée par 4 en dix ans : une réalité totalement absente des programmations énergétiques nationales. Concrètement, cela signifie qu'à chaque infrastructure énergétique prévue sur le territoire - éolienne, réacteur nucléaire - il faudrait en ajouter une sur quatre uniquement pour alimenter l'IA.
Et l'argument des gains d'efficience technologique ne tient pas. En deux ans, la taille moyenne des grands modèles de langage a été multipliée par 10 000. Diviser par 10 la consommation unitaire ne change pas l'équation globale : c'est l'effet rebond à l'état pur. Des tensions concrètes émergent déjà. À Dublin, les datacenters ont saturé le réseau électrique de la ville. À Marseille, ils sont entrés en concurrence directe avec l'électrification des transports et des navires à quai.
Sa recommandation aux entreprises est simple et directe : intégrer l'empreinte numérique dans le bilan carbone, piloter les usages IA comme on pilote ses émissions, et ne déployer que ce qui entre dans une trajectoire soutenable. « Quand on parle d'IA, on parle climat. Il faut cesser l'autruchade. »
Ce que la machine ne sait pas faire
Hélène Le Téno, présidente de la Heart Leadership University, a apporté la dimension la plus humaine, et peut-être la plus contre-intuitive, du débat. Car les risques de l'IA ne sont pas que climatiques. Ils sont aussi cognitifs et organisationnels.
Elle a documenté deux cas de mésusage aux conséquences bien réelles. Premier cas : une grande supply chain industrielle qui avait massivement investi dans une IA prédictive avant le Covid. À l'arrivée de la crise, l'algorithme (inadapté à un monde de ruptures) a continué à produire des recommandations erronées. Problème : les équipes avaient tellement délégué leurs décisions à la machine qu'elles avaient perdu leur intuition experte. Résultat : de grosses commandes passées à contretemps, des pertes significatives.
Deuxième cas : Klarna, la fintech scandinave qui a licencié massivement pour déployer des chatbots dans sa relation client. Quelques mois plus tard, son PDG reconnaissait publiquement l'erreur et annonçait des réembauches. « La relation humaine n'est pas un coût. C'est une valeur », tranche Hélène Le Téno.
Son message aux dirigeants : ne pas se limiter aux récits enthousiastes autour de l'IA, mais cartographier les risques avec autant de rigueur que les opportunités, en s'appuyant notamment sur l'AI Risk Repository du MIT. Et surtout, ne pas décider seuls. Les choix d'usage les plus pertinents émergent de la délibération collective, en intégrant le corps social et les parties prenantes bien avant la décision finale.
Les leviers concrets
La dernière partie de la table ronde a convergé vers un ensemble de recommandations actionnables. Former en continu : la durée de validité des compétences professionnelles est passée de 30 ans en 1987 à 2 ans aujourd'hui. Toute situation de travail doit devenir une occasion d'apprendre. Construire des coalitions : aucune entreprise ne pourra rendre l'IA soutenable seule. Des partenariats inter-entreprises, adossés à une régulation européenne ambitieuse, sont des conditions non négociables. Mettre l'IA au service de la RSE : Laurent Félix a cité des cas concrets, une IA qui transforme le reporting CSRD en levier de pilotage stratégique, une autre qui évalue en temps réel l'impact environnemental de changements de composition produit.
La conclusion de Muriel Pénicaud résume l'état d'esprit de cette table ronde : « Ce n'est ni le cataclysme ni ce qui va sauver le monde. Mais c'est le moment de faire des choix, avec de l'intelligence collective. »
Ce qu'il faut retenir
Les quatre intervenants ont convergé vers un constat simple et exigeant : l'IA n'est ni le sauveur ni l'apocalypse. C'est un outil d'amplification - de nos forces comme de nos angles morts. Et les choix faits aujourd'hui dans les entreprises, dans les filières, dans les politiques publiques engagent les dix prochaines années.
Formation, gouvernance participative, coalitions de filières, régulation européenne, bilans carbone intégrant le numérique : les leviers existent. Ce qui manque, c'est l'intentionnalité.
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