Seulement 15% des dirigeants tirent quelque chose de l'IA.
En juin 2026, le BCG a publié une étude sur l'usage de l'IA par les dirigeants. Deux chiffres en sortent.
Source : BCG, AI for CEOs, juin 2026.
Ce qui distingue ces 15%, ce n'est ni leur budget ni leur DSI. C'est qu'ils utilisent l'IA eux-mêmes.
Le trait que le BCG identifie chez ces 15% : le temps qu'ils consacrent à construire leurs propres compétences IA. Au moins huit heures par semaine.
Huit heures. Aucun dirigeant n'a huit heures par semaine. C'est pour ça que la plupart abandonnent avant d'avoir commencé, ou délèguent à quelqu'un d'autre en espérant que ça se passe bien.
Une heure, en revanche, c'est faisable. J'ai dirigé une entreprise pendant huit ans, je sais ce qu'un agenda de DG peut absorber.
La vraie question n'est pas combien de temps tu y consacres. C'est ce que tu mets dedans.
Tu n'as le temps pour aucun de ces formats, et surtout : ils te demandent d'investir des semaines avant de savoir ce dont tu as réellement besoin.
Tu n'as pas besoin de devenir expert en IA. Tu as besoin de l'avoir utilisée assez souvent pour savoir quand elle te ment.
Un cas d'usage par semaine. Un seul. Déjà testé, avec le prompt exact, le contexte, et ce que ça a vraiment donné. Y compris quand ça a raté.
L'apprentissage se fait au fur et à mesure en testant sur ton travail, pas à côté.
C'est là que ça se joue. Le BCG liste les pièges, et ce sont exactement ceux que je rencontre en testant. Une réponse bien tournée peut masquer des hypothèses fragiles ou une conclusion peu fiable. Une IA complaisante fait passer la validation pour de la preuve. Le danger n'est pas que l'IA ait une réponse. C'est qu'elle en ait toujours une.
Un dirigeant qui n'a jamais mis les mains dedans ne peut pas repérer ça, ni imaginer comment l'IA pourrait changer son entreprise en profondeur.
Chaque épisode inclut le même cas d'usage testé sur un outil européen, Le Chat de Mistral la plupart du temps. Résultat honnête : parfois c'est équivalent, parfois c'est moins bon, et je le dis.
Rien n'est publié ici sans avoir été fait en conditions réelles.
L'épisode #05 s'appelait « L'IA n'a pas traité mes mails. Voici ce que j'ai appris en essayant. » J'ai passé une journée entière à confier ma boîte mail à un agent. Échec. J'ai publié l'échec.
Les frictions, les ratages, les contournements font partie du contenu. Ce qui ne marche pas est aussi utile que ce qui marche. Souvent plus.
Une fois par semaine. Dix minutes de lecture. Applicable le jour même.
J'ai dirigé une entreprise tech pendant huit ans. Deeptech, B2B, quinze personnes, 8M€ levés, grands comptes. J'ai vendu de l'IA à des décideurs qui n'y connaissaient rien, et j'ai appris à rendre une technologie complexe utile pour des gens qui n'ont pas le temps de se former.
Ce qui me distingue de la plupart de ceux qui écrivent sur l'IA : je sais lire un P&L. J'ai porté la responsabilité des chiffres, pas seulement celle de la technologie. Quand je regarde un cas d'usage, je vois ce qu'il coûte, pas seulement ce qu'il promet.
Aujourd'hui je suis de l'autre côté de la table. Je teste l'IA dans mon propre quotidien de dirigeante. Pas pour faire des démos. Pour résoudre de vrais problèmes : une décision qui traîne, un board à préparer en quarante-cinq minutes, un mail qui peut tout faire capoter.
Ce que je garde, je le partage ici.
Architecte et ingénieure de formation (École des Ponts ParisTech). Geek depuis toujours. Lauréate Choiseul « Ville de demain » 2023-2025.