Garder la main quand on décide avec l'IA

L’adoption de l’IA générative progresse à tous les étages de l’organisation, en particulier dans les directions. Dans un sondage récent réalisé au Royaume-Uni, 62% des managers déclarent prendre la plupart de leurs décisions avec l’IA, notamment dans des situations difficiles touchant au personnel de l’entreprise¹. On les comprend. Face à des cas ambigus où les informations manquent et où il faut décider vite, les outils GenAI ont l’avantage de proposer rapidement des options, analyses et recommandations convaincantes. Mais ces propositions sont loin d’être neutres, et les décisions auxquelles elles conduisent ne le sont pas davantage.

L’influence de l’IA générative sur la prise de décision

Une étude récente montre que l’IA générative peut notamment favoriser le retour à un management scientifique, détaché et analytique². Les chercheurs ont exposé deux groupes de managers (l’un avec IA, l’autre sans) au problème de chauffeurs refusant d’utiliser une application monitorant leur comportement, la jugeant trop invasive. Les résultats montrent que les responsables assistés par ChatGPT ont été deux fois plus enclins à privilégier des solutions basées sur le contrôle, comme des sanctions contre les chauffeurs, l’installation de caméras de surveillance, ou le recours à des audits externes.

Dans la même veine et de manière plus subtile, l’IA générative peut aussi orienter le processus de prise de décision. Utilisés pour brainstormer ou résoudre un problème, les chatbots font en effet davantage que de répondre: ils font des suggestions et posent eux-mêmes des questions qui façonnent le raisonnement, guident la collecte d’informations et pèsent finalement sur la décision. Or le type de questions posées varie entre les modèles IA et il n’est pas aussi diversifié que chez les humains, constatent des chercheurs de l’IMD.

Selon le chatbot qu’ils emploient, les décideurs risquent dès lors de négliger certains aspects de la décision, notamment sa dimension subjective et son impact humain. «En se reposant trop sur un partenaire IA, une responsable pourrait passer à côté des signaux faibles qui l’auraient autrefois empêchée de prendre une décision, qui semble bonne sur le papier, mais qui est vouée à l’échec en raison de facteurs affectifs», expliquent les chercheurs³.

L’étude de l’IMD relève par ailleurs que les modèles génératifs tendent à privilégier les questions d’analyse et d’interprétation: quelles sont les sources du problème? Quelles options sont envisageables? Cette solution est-elle conforme à nos objectifs? etc. En se laissant guider par ces questions, les managers risquent de s’enliser dans l’analyse et de ressasser des faits connus, au lieu de passer à l’action.

À cela s’ajoute que si de nombreux managers recourent à l’IA générative, les manières d’aborder une situation et de décider risquent de s’appauvrir et de se standardiser. Et ce d’autant plus s’ils emploient tous le même modèle IA.

Curiosité et responsabilité

L’IA ne manque pas d’atouts pour la prise de décision. Elle peut aider à challenger une première intuition, à faire émerger d’autres options ou à naviguer dans un grand volume d’informations. Mais son emploi devrait rester limité lorsque la décision engage fortement les personnes ou qu’elle exige de la nuance et une appréciation fine du contexte.

Le processus de décision demande de la curiosité. Au décideur de ne pas s’en tenir aux pistes ouvertes par la machine, mais d’explorer activement ce qu’elle tend à laisser dans l’ombre: le terrain, les signaux faibles, les enjeux humains. À lui aussi d’en prendre la responsabilité. Toute décision engage une prise de position, des motifs, des valeurs, des conséquences qu’aucun outil ne peut assumer à sa place.

Au fond, l’enjeu n’est pas seulement de savoir utiliser l’IA, mais de savoir lui résister quand il le faut. Cela suppose une véritable littératie critique de l’IA, une vigilance accrue face à la force de ses suggestions, à ses angles morts et à la facilité avec laquelle on peut glisser d’une aide à la réflexion vers une délégation du jugement.

Références

Confluent Inc.: Quick Thinking 2.0: Balancing instinct, AI, and insight, 2026

Galli Geleilate, J. M., & Humberd, B. K.: GenAI tools and decision-making: Beware a new control trap, in MIT Sloan Management Review, November 2024

Chevallier, A., Dalsace, F., & Parra-Moyano, J.:T he risks of letting AI direct conversations in Harvard Business Review, March 2026

1 Galli Geleilate, J. M., & Humberd, B. K. (2024, November 18). GenAI tools and decision-making: Beware a new control trap. MIT Sloan Management Review.

2 Confluent Inc. (2026). Quick Thinking 2.0: Balancing instinct, AI, and insight. Confluent Inc.

3 Chevallier, A., Dalsace, F., & Parra-Moyano, J. (2026, March 2). The risks of letting AI direct conversations. Harvard Business Review.