La Transition vers des Affaires Intelligentes — À emporter

Masterclass · Barna Management School — Carlos Miranda Levy (CEMI.ai) Une page. Les cadres, les chiffres et quoi faire dès lundi.

L’idée en une ligne

Le modèle, n’importe qui peut l’acheter ; l’avantage, c’est le contexte et le jugement que tu poses par-dessus. C’est pour cela que ceux qui gagnent augmentent, ils n’automatisent pas seulement. → Ce qui nous rend différents nous rend meilleurs.

Pas la même chose, moins cher → plus, autrement et mieux

Faire la même chose plus facilement/rapidement/à moindre coût est un quick win à la portée de tous — et c’est pourquoi ce n’est l’avantage de personne : l’efficience s’évapore dans le prix. L’exponentiel se trouve dans la réinvention : services, produits, processus, et même clients. L’économie de temps, d’effort et de budget n’est pas la victoire : c’est la matière première. Analyse, explore et décide ce que tu feras de ce potentiel libéré. Ose changer, ose innover — change-le, mais change-le bien.

L’horloge concurrentielle (sans alarmisme)

Pendant que tu analyses, planifies et budgétises, tes concurrents ont déjà commencé. Et aujourd’hui, ce ne sont pas seulement ceux de ton voisinage : ils sont mondiaux (l’IA efface la distance) et futurs (ceux qui n’entrent pas encore sur ton marché, mais qui poursuivront les mêmes opportunités). Décide le quoi avec discernement, mais bouge dès maintenant : construire, pas se préparer.

Ce que l’IA fait au travail (les trois à la fois)

Elle déplace des tâches · elle augmente les personnes · elle réinvente le travail. Le risque n’est pas dans la destination : il est dans la transition.

Les chiffres à retenir

• 96 % gagnent en productivité avec l’IA — seulement 17 % réduisent leurs effectifs. (EY)
• 55 % de ceux qui ont réduit leurs effectifs à cause de l’IA le regrettent. (EY)
• +15 % de productivité, +34 % chez les moins expérimentés. (Brynjolfsson, Stanford)
• Emploi des jeunes (22–25 ans) dans les métiers exposés : −16 %. (Goldman Sachs)
• 77 % des nouveaux rôles liés à l’IA exigent une maîtrise. (WEF)
• 60 % des emplois d’aujourd’hui n’existaient pas en 1940. (Autor)
• Automatisation réelle de bout en bout : 2,5 %. (Scale AI) → humilité.
• Prime salariale pour les compétences en IA : +56 % · demande de fluidité ×7 en 2 ans.

« The Knowledge » : nostalgie, compétence ou résultats

Depuis 1865, un chauffeur de taxi de Londres mémorise 25 000 rues et 320 parcours dans un rayon de 6 milles autour de Charing Cross — 3–4 ans, sans technologie — pour une connaissance que TfL elle-même appelle « encyclopédique ». Et ça marche : leur hippocampe postérieur est plus grand (Maguire, PNAS 2000) et les chauffeurs de taxi et d’ambulance montrent la plus faible proportion de décès par Alzheimer, 1,03 % contre 1,69 % en moyenne (The BMJ, 2024 — les auteurs le déclarent générateur d’hypothèses, non concluant). La question d’affaires : de ces 3–4 ans, combien arrive au passager, qui veut seulement arriver — ce que GPS/Waze résolvent depuis des années ? (Même le cerveau a payé l’échange : l’hippocampe antérieur s’est réduit. Toute spécialisation a un coût d’opportunité.) Ne pas supprimer : rééquilibrer. Réduire l’encyclopédique et réinvestir dans quand ignorer le GPS · itinéraires alternatifs et horaires · relation et résolution de problèmes · fluidité avec l’IA. À votre tour : les exigences de vos postes — et votre propre plan de développement — sont-elles conçues pour le client d’aujourd’hui ou pour celui d’il y a vingt ans ? → Auditez un rôle cette semaine en 3 colonnes : tradition · résultat · ce que l’IA libère.

Pour l’ENTREPRISE — quoi faire

• Augmenter d’abord, comme politique : la réduction d’effectifs est le dernier recours, pas le premier réflexe.
• Commencer par la friction, pas par l’outil : cartographier les processus → 1–2 flux à fort ROI → mesurer → passer à l’échelle.
• Construire un cadre réplicable, pas acheter des outils isolés.
• Repenser la rampe d’accès : apprentissages humain-IA, rotations, mentorat. Ne pas casser le vivier de talents.
• Calculer la VAN à 5 ans dans toute décision de personnel (inclure le coût du savoir perdu).
• Réinvestir les gains de l’IA dans la requalification avant d’en avoir besoin.
• Penser en trois horizons : 2026–28 (augmenter) · 2028–32 (l’écart se referme) · 2032+ (réinvention).

Pour le PROFESSIONNEL — quoi faire

• Changer la question : de « qu’est-ce que je veux être ? » à « quels problèmes sais-je résoudre ? »
• Investir dans ce qui est résistant à l’IA : pensée critique, créativité, intelligence émotionnelle, pensée systémique.
• Devenir fluide, pas ingénieur : 2 outils de ton domaine, en production sous 90 jours.
• Être un professionnel en T : profondeur dans un domaine + largeur pour traduire entre disciplines. Construire aux intersections.
• Construire, pas se préparer : on apprend en exécutant ; le certificat sans application ne vaut rien.
• Documenter la valeur augmentée (« je produis X avec l’IA en moitié moins de temps ») et développer un sens de la vérification.

L’IA comme partenaire — le manuel pratique

Trois avantages : elle ne se fatigue pas (itère sans perdre son tranchant) · le temps ne l’affecte pas pareil (plus vite et plus en profondeur) · mille possibilités en parallèle. La question : pas « comment faire la même chose plus vite ? » → « que puis-je faire qui était impossible avant ? » Sept principes : 1) contexte riche · 2) liberté d’apporter · 3) converser, pas questionner · 4) diriger le style de pensée · 5) one/few-shot · 6) format explicite · 7) questions de clarification avant de répondre. Cinq styles de pensée : Chaîne de pensée · Arbre de pensée · Flux de conscience · Avocat du diable · Méthode socratique. (Tu peux diriger comment elle pense, pas seulement quoi.) Trois avertissements : vérifie toujours (elle hallucine/biaise) · ne sur-délègue pas le stratégique (l’IA informe, tu décides) · ne perds pas ta voix. Cinq techniques de plus : Choisissez vos mots — des mots-ancres (« qualité d’un film Cannes/Oscar », « digne d’un Pulitzer », « rigueur d’une revue à comité de lecture ») font grimper la qualité · Vibe coding — créez applis/tableaux en les décrivant, mais demandez-lui un « audit de cybersécurité » de son propre code (une habitude) · Analyse des écarts — comparez avec les meilleures pratiques → lacunes, risques, opportunités · Métaprompts — des prompts qui écrivent des prompts · 100+ choses avec l’IA : 100.cemi.ai/things.html (section affaires).

Faut-il interdire l’IA au personnel ? — NON

Le génie est déjà sorti de la bouteille ; l’interdire mène à l’« IA de l’ombre » (mobile/maison → copier-coller), plus vulnérable. Alternatives : 1) former · 2) solutions/interfaces propres (les fournisseurs n’entraînent pas leurs modèles avec les données d’API) · 3) modèles locaux (LM Studio : les données ne sortent pas, au prix de la latence). Habilitation avec gouvernance, pas interdiction.

Habiliter n’est pas lâcher la bride — toute IA n’est pas égale

Deux erreurs : téléverser des données sensibles du prospect vers une IA ouverte · déléguer à blanc (sans contexte ni guides → contenu générique : ça a l’air bien 1 fois, à la 3ᵉ il est évident que c’est de l’IA → tu perds ta différenciation). La méthode : 1) former à l’usage approprié · 2) identifier les cas d’usage par domaine · 3) guides et exemples clairs · 4) system prompts (identité + politiques de l’entreprise intégrées) + bibliothèque de modèles de prompts que l’on copie et utilise. Le contexte d’usine transforme le risque en avantage.

Cinq verbes pour mener la transition

Impliquer · Habiliter · Inspirer · Autonomiser · Connecter — les personnes ; ne pas remplacer les rampes qui rendent possible leur croissance.

La conviction

La meilleure équipe n’est pas celle qui réunit les meilleurs joueurs, mais celle qui rend les siens meilleurs — avec des outils, de l’accompagnement, un environnement qui les habilite et la liberté d’apporter. Nous mettons une intelligence extraordinaire dans les machines ; la question est de savoir si nous apportons une intelligence équivalente — stratégique, éthique, à long terme — aux décisions concernant les personnes que ces machines affectent. Change-le, mais change-le bien.

Suivre la conversation : CEMI.ai · iBIZai.ai (Affaires Intelligentes avec l’IA) · SKaiLLS.ai (talent et compétences). Sources : WEF, EY, Stanford/Brynjolfsson, Goldman Sachs, Autor, Anthropic, Scale AI, OCDE, FMI. Tous les chiffres sont vérifiables.

La Transition vers des Affaires Intelligentes

Comment transformer les personnes et les entreprises pour diriger et prospérer, pas seulement survivre ou être remplacés par l’IA

Masterclass · Barna Management School Auteur et intervenant : Carlos Miranda Levy — Coordinateur des Intelligences Augmentées de CEMI · Fondateur de CEMI.ai (CEMI.ai · iBIZai.io · SKaiLLS.io) Format : programme modulaire. Noyau de 90 min (Ouverture + Le monde + L’entreprise + Le professionnel + Synthèse + Q&R) ou version élargie de ~2 h qui inclut la Partie 4 « L’IA comme partenaire » (les 3 avantages, les 7 principes, les styles de pensée, le cas réel et les avertissements). La Partie 4 peut être donnée en entier, condensée à ~8 min, ou transformée en atelier à part. Langue : Français

Guide de l’intervenant. Texte à la première personne (ce que je dis), avec des repères de diapositive [SLIDE], des temps approximatifs et des notes de mise en scène en italique entre crochets. Tous les chiffres sont cités et proviennent de sources réelles (voir §Sources à la fin). Cadre : universel/mondial ; la République dominicaine et l’Amérique latine apparaissent comme un contexte que j’invoque, non comme le cadre par défaut.

OUVERTURE — Le forgeron et l’automobile · (~5 min)

[SLIDE 1 — Titre : « La Transition vers des Affaires Intelligentes. Diriger et prospérer, pas être remplacés. » + nom]

Bonjour. Merci, Barna, pour l’invitation.

Je vais commencer non pas par un graphique, mais par un forgeron.

[SLIDE 2 — Image évocatrice : forge / fer à cheval. Sans texte ou minimal.]

Mon grand-père était forgeron. Et pas n’importe lequel : il était si réputé que des gens venaient d’autres villages, à cheval, pour qu’il ferre leurs bêtes. Son métier, c’était l’adresse, la réputation et une file d’attente devant la porte.

Puis l’automobile est arrivée.

[pause]

Je ne vais pas vous raconter que mon grand-père a résisté, ni qu’il a abandonné, parce qu’il ne m’appartient pas d’inventer cette partie. Ce que je sais — et ce qui nous importe aujourd’hui — c’est ce que l’automobile a fait à son métier : elle ne l’a pas effacé du jour au lendemain ; elle l’a transformé. Elle a changé ce que l’on demandait, qui le demandait et combien cela valait.

C’est exactement la conversation d’aujourd’hui, un siècle plus tard, avec une différence de vitesse. Ce qui a pris des décennies à la génération de mon grand-père nous prend, à nous, des années.

[SLIDE 3 — La question : « L'IA va-t-elle nous remplacer ? » barrée → « Qu'apportons-nous que l'IA n'a pas ? »]

Et c’est pour cela que je veux changer la question avec laquelle presque tout le monde arrive dans cette salle. La question n’est pas « l’IA va-t-elle me remplacer ? ». Cette question vous enlève toute votre agentivité et la remet à la machine.

La question qui compte vraiment — et qui vaut pour une personne comme pour une entreprise — est : qu’est-ce que j’apporte que la machine n’a pas ?

Ma thèse, en une ligne, et c’est celle qui soutient tout ce que je fais : ce qui nous rend différents nous rend meilleurs. Le modèle, n’importe qui peut l’acheter. Ce qui ne s’achète pas, c’est le contexte, le discernement et le jugement humain que vous posez par-dessus. C’est pourquoi ceux qui gagnent augmentent ; ils n’automatisent pas seulement.

Dans les 60 prochaines minutes, nous allons regarder cela à trois hauteurs : le monde, l’entreprise et le professionnel. Et je serai honnête avec les preuves — toutes —, pas avec la partie qui arrange l’optimiste ni celle qui arrange le pessimiste.

PARTIE 1 — LE MONDE : La Transition de l’Intelligence · (~12 min)

[SLIDE 4 — Trois grands verbes : DÉPLACE · AUGMENTE · RÉINVENTE]

Première erreur que je veux démonter : croire que l’IA fait une seule chose au travail. Non. Elle en fait trois à la fois.

Elle déplace des tâches. Elle augmente des personnes. Et elle réinvente le travail, en créant des catégories qui n’existaient pas. Et cela se produit simultanément — même au sein d’un même poste, même au sein d’une même journée.

Le débat public s’est scindé en trois camps, et chaque camp a des preuves véritablement solides. Ce qui est inconfortable, ce qui est honnête, c’est que les trois ont raison en même temps.

[SLIDE 5 — « Le déplacement est réel, mais concentré »]

Un : le déplacement est réel, mais concentré. Le FMI estime que près de 40 % de l’emploi mondial est exposé à l’IA. Amazon, Microsoft, Salesforce, IBM ont explicitement cité l’IA dans des réductions d’effectifs. Et pourtant — c’est essentiel — les données agrégées du marché du travail ne montrent toujours pas d’apocalypse : le Yale Budget Lab n’a trouvé « aucune perturbation perceptible » 33 mois après ChatGPT. La douleur est réelle, mais elle est concentrée dans des endroits précis, pas répartie de manière égale.

[SLIDE 6 — « L'augmentation a la preuve la plus solide »]

Deux : l’augmentation est la mieux documentée. L’étude de Brynjolfsson à Stanford a trouvé 15 % d’augmentation de productivité avec l’assistance de l’IA — et le plus grand bénéfice, jusqu’à 34 %, pour les travailleurs les moins expérimentés. L’IA comprime l’écart de compétence : elle donne à un junior un rendu de niveau senior.

Et le chiffre que je veux que vous emportiez de cette section, de l’enquête d’EY : 96 % des organisations rapportent des gains de productivité avec l’IA… mais seulement 17 % ont réduit leurs effectifs. La majorité a réinvesti : dans de nouvelles capacités, dans la cybersécurité, dans la R&D, dans la requalification de leurs employés.

[SLIDE 7 — « La réinvention a l'histoire de son côté »]

Trois : la réinvention a l’histoire de son côté. L’économiste David Autor a montré que 60 % des emplois d’aujourd’hui correspondent à des métiers qui n’existaient pas en 1940. Nous n’avons pas perdu le travail ; il a changé de forme. Aujourd’hui, les postes en IA croissent à des rythmes extraordinaires. Mais — et voici le « mais » honnête — 77 % de ces nouveaux emplois en IA exigent une maîtrise. Le caissier déplacé ne devient pas ingénieur en IA le lundi suivant.

[SLIDE 8 — « Le risque n'est pas dans la destination. Il est dans la transition. »]

Alors, où se trouve le véritable risque ? Pas dans la destination. Dans la transition. Dans la période — ces années — où les trois dynamiques se heurtent. La question n’est pas de savoir quel camp a raison. La question est : pendant la transition, qui paie le coût ?

Et un avertissement sobre avant de continuer, car je ne veux pas vous vendre du vent : malgré tout le bruit, l’indice de Scale AI a montré que le meilleur agent d’IA n’a atteint qu’un 2,5 % d’automatisation de bout en bout sur des projets réels. L’IA est stupéfiante sur des tâches isolées et encore maladroite dans le désordre multi-acteurs d’un travail réel. Le « soudainement » peut être à des années. Mais attendre assis qu’il arrive n’est pas une stratégie.

PARTIE 2 — L’ENTREPRISE : Augmenter comme stratégie concurrentielle · (~21 min)

[SLIDE 9 — Titre de section : « L'Entreprise »]

Descendons d’une hauteur : du monde à votre entreprise. Ici, je veux vous convaincre de quelque chose qui n’est pas un argument moral, mais un argument stratégique.

[SLIDE 10 — « Le modèle est une commodité. Le contexte est l'avantage. »]

Point un : le modèle est une commodité. Le même modèle que vous utilisez, votre concurrent l’utilise, votre fournisseur l’utilise et l’étudiant chez lui l’utilise. Si votre avantage est « nous avons l’IA », vous n’avez pas d’avantage : vous avez la même clé que tout le monde.

Où se trouve l’avantage alors ? Dans ce que l’IA générique n’apporte pas : le contexte de votre industrie, vos données, votre jugement, votre relation avec le client, votre manière de résoudre. Ce qui vous rend différents vous rend meilleurs. L’IA convertit ce contexte en une capacité transformatrice — mais le contexte, c’est vous qui le posez.

[SLIDE 10B — « Pas la même chose, moins cher » barré → « Plus, autrement et mieux »]

Et voici l’erreur la plus coûteuse, celle que presque tous commettent. L’usage le plus courant de l’IA est de faire la même chose — les mêmes processus, les mêmes produits — mais plus facilement, plus vite et à moindre coût. Oui, ce sont des victoires rapides. Et le problème est justement là : comme la barrière d’entrée à l’IA est si basse, tout le monde le fait déjà. Le quick win de tous n’est l’avantage de personne : l’efficience s’évapore dans le prix.

La clé pour obtenir des bénéfices exponentiels de l’IA ne réside pas dans faire la même chose, plus facilement, plus vite et à moindre coût — cela est linéaire et se partage — mais dans faire plus, autrement et mieux. Voilà la véritable opportunité qui nous est offerte : nous réinventer. Nos services, nos produits, nos processus — et même à qui nous servons, nos clients. Optimiser est linéaire ; réinventer est exponentiel — et c’est la seule chose qui peut se défendre.

[SLIDE 10C — « L'économie n'est pas la victoire. C'est la matière première. » → Que feras-tu du potentiel libéré ?]

Et de là découle l’action la plus concrète que vous pouvez emporter aujourd’hui. La prochaine fois que vous mettrez en œuvre — ou que vous planifierez de mettre en œuvre — l’IA, ne notez pas l’économie comme la victoire. Cet effort, ce temps, ce budget que l’IA vous rend ne sont pas le résultat : ils sont la matière première. La question qui compte vraiment est : que ferez-vous de ce potentiel libéré ? Analysez-le, explorez-le et décidez-le délibérément — ne le laissez pas s’évaporer. Réinvestissez ce temps et ce budget pour faire plus, autrement et mieux. Car si vous ne faites que le garder, vous avez fait la même chose, moins cher… et nous savons déjà où cela mène.

Alors visez quelque chose de meilleur, différent, nouveau. Osez changer. Osez innover. Vous venez de recevoir des ressources supplémentaires pour expérimenter — pour jouer avec elles. Utilisez-les. Changez-le… mais changez-le bien.

[SLIDE 10D — « Pendant que tu analyses, ils ont déjà commencé » · l'horloge concurrentielle]

Et un avertissement — sans alarmisme, mais avec clarté. Pendant que vous analysez, planifiez, débattez et budgétisez comment mettre en œuvre l’IA, vos concurrents ont déjà commencé. Je ne le dis pas pour vous faire peur ; je le dis pour que l’horloge ne joue pas contre vous.

Et quand je dis « concurrents », attention à deux pièges de perception. Le premier : aujourd’hui vos concurrents ne sont pas seulement ceux de votre pâté de maisons, de votre ville ou de votre pays — ce sont ceux du monde entier, même si vous ne les voyez pas encore. L’IA efface la distance ; quelqu’un à l’autre bout de la planète peut servir votre client sans demander la permission à la géographie.

Le second : vos concurrents ne sont pas seulement ceux d’aujourd’hui — ce sont aussi ceux de demain. Ceux qui n’existent pas encore, ceux qui entreront sur votre marché et poursuivront exactement les mêmes opportunités que vous voyez maintenant. La barrière d’entrée est basse pour vous… et pour eux.

Alors décidez avec discernement ce que vous allez réinventer — mais décidez-le vite et commencez dès maintenant. La délibération porte sur le quoi, jamais une excuse pour le quand. Ici vaut la même règle que pour les personnes : construire, pas se préparer.

[SLIDE 11 — « Augmenter d'abord N'EST PAS le mou. C'est le rentable. » + 96 / 17 / 55]

Point deux : augmenter d’abord est le coup stratégiquement supérieur. Et j’ai les données pour le défendre, pas seulement la conviction.

Je reviens à EY : 96 % gagnent en productivité, seulement 17 % réduisent leurs effectifs. Et la donnée que vous devriez avoir affichée dans la salle du conseil : 55 % des employeurs qui ont réduit leurs effectifs à cause de l’IA le regrettent aujourd’hui. Pourquoi ? Parce qu’ils ont optimisé le trimestre et perdu quelque chose qui n’apparaît pas dans le tableur : le savoir institutionnel, le moral, et l’adaptabilité même dont ils allaient avoir besoin quand la technologie continuerait de changer — ce qu’elle continue de faire.

Réduire les effectifs est facile à mesurer aujourd’hui et coûteux à payer demain. Augmenter préserve le savoir, maintient l’adaptabilité et compose l’avantage. Calculez la VAN à cinq ans sur vos décisions de personnel, pas seulement l’économie de ce trimestre.

[SLIDE 12 — « Cadres, pas outils »]

Point trois — et celui-ci est personnel, c’est ce que je fais depuis 30 ans — : construisez des cadres, pas des collections d’outils. Un outil isolé, n’importe qui le copie demain. Un cadre de travail réplicable — une manière systématique d’appliquer l’IA à votre processus, que vos équipes peuvent adopter, adapter et mettre à l’échelle — voilà un actif. Toute ma carrière a consisté à convertir l’innovation en modèles que d’autres peuvent répéter. Pour une entreprise, le ROI n’est pas dans l’outil du mois ; il est dans le cadre qui survit à l’outil du mois.

[SLIDE 13 — « La crise du premier emploi » — 16 % / 77 %]

Point quatre, et c’est celui qui m’empêche de dormir : repensez comment les gens débutent. Goldman Sachs a trouvé que l’emploi des jeunes de 22 à 25 ans dans les métiers exposés à l’IA a chuté de 16 %. Si l’IA absorbe les tâches junior — la recherche, le brouillon, l’analyse, le « travail de fourmi » — avec lesquelles se formait traditionnellement un professionnel, nous n’éliminons pas seulement des postes : nous éliminons l’apprentissage, le mécanisme par lequel se forme la prochaine génération de seniors.

Et comme 77 % des nouveaux rôles en IA exigent une maîtrise, deux écarts s’ouvrent à la fois : les entreprises qui adoptent deviennent plus productives, tandis que le vivier de talents qui les soutiendra demain s’amincit. C’est un problème de cinq ans déguisé en efficience d’embauche. Vous le sentirez quand cette cohorte de cadres intermédiaires arrivera à la direction et découvrira qu’il n’y a pas de relève derrière.

L’entreprise qui, aujourd’hui, conçoit délibérément de nouvelles rampes d’accès — apprentissages humain-IA, rotations qui exposent le junior à ce que l’IA ne peut pas faire, mentorat réel — sera celle qui aura des gens capables quand cela comptera.

[SLIDE 14 — Trois horizons : 2026–28 / 2028–32 / 2032+]

Point cinq : pensez en trois horizons, pas en un.

• 2026–2028 — la fenêtre de l’augmentation. La majorité utilise encore l’IA pour l’efficience au sein de processus existants. C’est la fenêtre pour construire les gens, les institutions et les cadres. Qui investit maintenant compose son avantage.
• 2028–2032 — l’écart de capacité se referme. La pression pour automatiser plutôt qu’augmenter s’intensifie. Ici se rend visible la crise du premier emploi, et se teste qui a investi dans la fenêtre précédente.
• 2032+ — la réinvention prend forme. Le schéma d’Autor revient : des rôles nouveaux que nous ne savons pas encore nommer. Gagnent ceux qui ont traité cela comme un défi de conception, pas comme une crise à survivre.

[SLIDE 15 — « Marchés émergents : l'avantage du contexte + Small AI »]

Et un point qui, pour cette salle — mondiale, mais enracinée dans un marché émergent — est stratégique, non décoratif. L’écart de développement est réel : les pays à hauts revenus concentrent l’immense majorité des modèles, des startups et du capital. Mais il y a deux vérités qui jouent en faveur de qui sait les lire :

Premièrement, la « Small AI » — applications mobiles, à faible infrastructure, pour les appareils que les gens ont déjà — franchit des étapes dans la santé, l’éducation et la finance. Plus de 40 % du trafic de ChatGPT vient déjà de pays à revenu intermédiaire. Deuxièmement, et c’est de nouveau ma thèse : sur un marché que les grandes plateformes comprennent mal, le contexte local est un avantage concurrentiel défendable. Ce qui vous rend différents vous rend meilleurs — aussi face à un concurrent mondial avec plus de capital mais moins de contexte.

[SLIDE 15B — Question fréquente : « Devrions-nous interdire l'IA à notre personnel ? »]

Et voici la question que me pose presque chaque dirigeant : « Devrions-nous interdire l’usage de l’IA à notre personnel ? » La réponse courte est non. Le génie est déjà sorti de la bouteille. Vos gens savent tout ce que l’IA peut faire pour eux. Si vous l’interdisez sur les ordinateurs et le réseau du bureau, ils la consulteront sur leur téléphone ou leur ordinateur à la maison et copieront-colleront le résultat sur les ordinateurs du travail. Interdire n’élimine pas le risque : cela le rend invisible. Cela défait toute intention de sécurité et de confidentialité et crée des scénarios plus vulnérables — c’est l’« IA de l’ombre ».

La réponse complète, avec des alternatives, est celle-ci : Un — formez votre personnel à l’usage correct de l’IA. La différence entre risque et avantage, c’est la formation. Deux — développez (ou commandez) vos propres solutions et interfaces d’IA. Les principaux fournisseurs s’engagent, dans leurs conditions d’API et d’entreprise, à ne pas utiliser les données envoyées par API pour entraîner ni affiner leurs modèles. Une interface propre vous donne contrôle, traçabilité et gouvernance. Trois — pour le plus sensible, exécutez-la localement. Des outils comme LM Studio permettent d’exécuter des modèles de langage sur son propre ordinateur, sans connexion : les données ne sortent nulle part. Le coût, c’est le temps — exécuter un modèle local est plus lent — mais cela garantit que l’information reste à la maison.

En une ligne : la réponse à l’IA n’est pas l’interdiction, c’est l’habilitation avec gouvernance.

[SLIDE 15C — « Toute IA n'est pas égale, tout usage n'est pas approprié »]

Mais attention : habiliter n’est pas lâcher la bride. Tout usage de l’IA n’est pas égal, ni tout usage n’est approprié. Laissez-moi vous montrer les deux erreurs que je vois encore et encore.

La première, la négligence avec les données. Le commercial qui, sans y penser, téléverse le document confidentiel du prospect — ses chiffres, ses informations sensibles — vers une IA ouverte, publique. Là, il n’y a pas de politique de confidentialité qui tienne : l’information est déjà sortie. C’est le risque que l’interdiction croit éviter et qu’en réalité elle aggrave.

La seconde, plus subtile mais tout aussi coûteuse : la délégation à blanc. Demander à l’IA « écris-moi la lettre », « prépare-moi la réponse » sans contexte, sans les guides de l’entreprise. Le résultat ? Générique. Ça a l’air bien la première fois. Mais quand on en a vu trois, il est évident que c’est sorti d’une IA — sans âme, sans votre empreinte. Et attention à ceci : ainsi vous ne gagnez pas en différenciation. Vous la perdez. Vous finissez par faire la même chose que tout le monde, à livrer la même chose que tout le monde. Exactement le contraire de ce que nous sommes venus dire.

[SLIDE 15D — « Bien habiliter a une méthode : former · cas d'usage · system prompts · modèles »]

C’est pourquoi bien habiliter a une méthode. Quatre pièces :

Une — formez à l’usage approprié. Il ne suffit pas de dire « utilisez l’IA ». Il faut enseigner quoi téléverser et quoi non, et comment bien demander. Deux — identifiez les cas d’usage réels de chaque domaine : ventes, juridique, marketing, opérations. On n’utilise pas l’IA de la même manière pour rédiger une proposition que pour analyser un contrat. Trois — donnez des guides et des exemples clairs pour chaque cas. La politique seule ne change pas les comportements ; l’exemple oui. Quatre — et c’est ce qui fait vraiment bouger l’aiguille — donnez-leur deux outils :

• System prompts : des instructions générales qui portent intégrées l’identité, les politiques et les guides de votre entreprise — pour que l’IA réponde comme votre entreprise, pas comme n’importe qui.
• Et une bibliothèque de modèles de prompts — idéalement dynamique, ou au moins une liste — que vos gens copient et utilisent pour chaque tâche identifiée. Du contexte d’usine, au lieu de l’improvisation.

Et ici la boucle se referme avec tout ce que nous avons dit : quand vous intégrez le contexte de votre entreprise dans la manière même dont vos gens utilisent l’IA, le risque devient avantage. Parce que ce contexte — votre identité, votre jugement, votre manière de résoudre — est exactement ce qui vous rend différents, et ce qui vous rend meilleurs.

« The Knowledge » : nostalgie, compétence ou résultats · (~6 min)

[SLIDE — "The Knowledge"]

Laissez-moi fermer cette partie avec un cas qui m’obsède, parce qu’il oblige à se poser la question la plus dérangeante sur notre propre entreprise.

Depuis 1865, pour conduire un taxi noir à Londres il faut réussir un examen appelé « The Knowledge ». Pour le passer, il faut mémoriser quelque 25 000 rues et les 320 parcours du Blue Book, dans un rayon de six milles autour de Charing Cross, et le réciter à la demande, sans aide technologique. Cela prend, en moyenne, trois ou quatre ans. Transport for London le décrit avec son propre mot : une connaissance « encyclopédique ».

[SLIDE — "Ça leur change le cerveau"]

Et avant de remettre quoi que ce soit en question, rendons-lui justice : ça marche. Une étude classique a trouvé que l’hippocampe postérieur des chauffeurs de taxi londoniens est plus grand que la moyenne — et qu’il croît avec les années de métier. [Maguire et al., PNAS, 2000.] Et en 2024, une analyse publiée dans The BMJ portant sur près de neuf millions de décès dans 443 professions a trouvé chez les chauffeurs de taxi et d’ambulance la plus faible proportion de décès par Alzheimer : 1,03 % contre 1,69 % pour la moyenne.

Maintenant l’honnêteté obligatoire, parce que si je ne la dis pas, celui qui ira le googler la dira : les auteurs eux-mêmes le déclarent générateur d’hypothèses, non concluant ; c’est une étude observationnelle. Et le schéma n’apparaît ni chez les conducteurs de bus ni chez les pilotes, ni avec les autres démences — ce qui suggère que le spécifique est la navigation mentale, pas le volant.

[SLIDE — "Et que reçoit le client ?"]

Tout cela est réel et admirable. Mais posons maintenant la question d’affaires, avec tout le respect du monde pour un métier extraordinaire.

Retirez la fierté, l’identité, l’appartenance et la maîtrise du métier — qui sont vraiment précieuses. De ces trois ou quatre ans de préparation, combien arrive effectivement à celui qui monte dans le taxi ? Parce que le passager, presque toujours, ce qu’il veut c’est arriver. Et le GPS, Waze et Google Maps font cela — bien — depuis des années.

[pause]

Il y a un détail de l’étude sur le cerveau qui me paraît la meilleure métaphore de tout ceci : pendant que l’hippocampe postérieur grandissait, l’antérieur se réduisait. Toute spécialisation a un coût d’opportunité. Même la biologie le facture.

[SLIDE — "Nostalgie, compétence ou résultats"]

Que ce soit clair : je ne propose pas de supprimer l’examen. Je propose de le rééquilibrer. Réduire le poids de l’encyclopédique — le mot est d’eux — et réinvestir ce temps, qui est de l’argent et de l’énergie, dans ce qui distingue vraiment aujourd’hui un grand chauffeur de taxi d’un GPS :

• Savoir quand ignorer le GPS, et pourquoi.
• Des itinéraires alternatifs pour une urgence ; des parcours selon l’heure, le trafic ou le type de visiteur.
• La relation, le service, la lecture du passager, la résolution de problèmes.
• La fluidité avec l’IA pour tout ce que la mémoire n’a plus à porter.

Le meilleur des deux mondes : le jugement du métier, sans le poids mort de la partie que la technologie a déjà résolue.

Et voici la part qui vous revient. Les exigences des postes de votre entreprise sont-elles conçues pour le client d’aujourd’hui, ou pour celui d’il y a vingt ans ? Quelle part de ce que vous exigez dans un profil est un résultat, quelle part est une compétence réelle, et quelle part est de la nostalgie — une tradition qu’on continue de demander parce qu’on l’a toujours demandée ? Et la même question, à la première personne : votre propre plan de développement professionnel est-il optimisé pour le monde qui vient, ou pour celui qui vous a formés ?

Le client d’aujourd’hui veut la même chose que toujours — arriver — mais plus vite, mieux informé, plus traçable, plus précis, plus personnalisé et à meilleur coût. L’IA est aujourd’hui le chemin le plus court vers cela.

L’action, cette semaine : prenez un rôle de votre organisation et séparez-le en trois colonnes — ce que vous exigez par tradition, ce qu’exige le résultat, et ce que l’IA libère déjà. Ce qui reste dans la première colonne, c’est votre Knowledge : décidez, avec jugement, ce qu’il faut conserver et ce qu’il faut réinvestir.

PARTIE 3 — LE PROFESSIONNEL : La carrière de portefeuille · (~21 min)

[SLIDE 16 — Titre de section : « Le Professionnel »]

Troisième hauteur, et la plus personnelle pour chacun de vous. Parce que vous n’êtes pas seulement des dirigeants : vous êtes aussi des professionnels dont le propre travail est en train de changer.

[SLIDE 17 — Échelle barrée → réseau de nœuds]

L’échelle, c’est fini. Le vieux scénario — diplôme, entreprise, promotion, retraite — supposait un monde stable qui n’existe plus. La carrière d’aujourd’hui n’est pas une échelle que l’on gravit ; c’est un réseau que l’on navigue, où chaque nœud est une compétence, une expérience, un domaine.

[SLIDE 18 — « Qu'est-ce que je veux être ? » → « Quels problèmes je résous ? »]

Et cela oblige à changer la question de planification de carrière. Pas « qu’est-ce que je veux être ? » — cela ancre à un poste qui peut disparaître. Mais « quels problèmes sais-je résoudre ? » — cela voyage avec vous d’un nœud à l’autre, que le titre survive ou non.

[SLIDE 19 — « Les compétences résistantes à l'IA »]

Dans quoi investir ? Commencez par ce que l’IA fait le moins bien. Le cadre de l’OCDE place l’IA à un niveau bas justement en interaction sociale, métacognition et manipulation physique. Traduit :

• Pensée critique — évaluer l’information et questionner les conclusions (y compris celles de l’IA).
• Créativité — des solutions nouvelles à des problèmes complexes.
• Intelligence émotionnelle — la compétence la plus résistante à l’IA de toutes.
• Pensée systémique — comprendre comment les pièces se connectent.
• Et une méta-compétence : collaborer avec l’IA — savoir la travailler, pas seulement l’utiliser.

[SLIDE 20 — « Fluidité avec l'IA, pas ingénierie de l'IA » — 7x / +56 %]

Attention à ceci, car c’est mal interprété : vous n’avez pas besoin de devenir ingénieurs en IA. Vous devez devenir fluides. La demande de fluidité avec l’IA dans les offres d’emploi a été multipliée par sept en deux ans. La prime salariale pour les compétences en IA a atteint 56 %. La fluidité, c’est comprendre où l’IA brille dans votre domaine, où elle échoue, et comment travailler avec elle. Cela est à la portée de tous dans cette salle, sans doctorat.

[SLIDE 21 — « Le professionnel en T »]

Mon modèle préféré pour cela est le professionnel en T. La barre verticale du T est votre profondeur : le domaine où vous êtes véritablement bons. La barre horizontale est votre largeur : une culture à travers de nombreuses disciplines, et la capacité de traduire entre elles. Dans un monde d’IA, celui qui traduit entre domaines — celui qui connecte l’affaire à la donnée, le droit au produit, l’opération au modèle — est celui qui devient indispensable. Construisez aux intersections : chaîne d’approvisionnement + machine learning ; marketing + science des données.

[SLIDE 22 — « Construire, pas se préparer »]

Et un antidote à la paralysie : construire, pas se préparer. Chaque semaine que vous passez à « vous préparer » à utiliser l’IA est une semaine où quelqu’un d’autre lance déjà et apprend en faisant. Le véritable apprentissage a lieu dans l’exécution. Choisissez deux outils de votre domaine et mettez-vous à produire avec eux dans les 90 prochains jours. N’attendez pas le certificat ; le certificat sans application ne vaut rien — le contexte est roi.

[SLIDE 23 — « Documentez votre valeur en termes augmentés »]

Deux mouvements concrets pour clore cette partie : Un, documentez votre valeur en termes augmentés. « Je produis X avec l’assistance de l’IA en moitié moins de temps » est la narration professionnelle de 2026. Cessez de mesurer les heures ; mesurez le résultat augmenté. Deux, développez un sens de la vérification et de la supervision. À mesure que l’IA atteint 70–80 % de capacité sur le travail structuré, la prime n’est plus dans produire le brouillon, mais dans le valider, le raffiner et le contextualiser. L’« humain dans la boucle » a cessé d’être un rustine et est devenu une compétence professionnelle à part entière.

PARTIE 4 — L’IA COMME PARTENAIRE : comment travailler avec elle en pratique · (~18 min)

[SLIDE 24 — Titre de section : « L'IA comme partenaire, pas outil »]

Jusqu’ici nous avons parlé de stratégie et de carrière. Descendons maintenant au clavier : comment on travaille avec l’IA dans la pratique quotidienne. Parce que la majorité l’utilise mal — pas techniquement, mais elle laisse 80 % de sa valeur sur la table. Ils l’utilisent comme une secrétaire efficace : pour faire la même chose, plus vite. Et oui, cela fait gagner du temps. Mais le vrai saut est de l’utiliser comme partenaire stratégique qui amplifie votre capacité de penser.

[SLIDE 25 — « Trois avantages qu'aucune ressource humaine n'a »]

D’abord, comprenez ce qui rend l’IA fondamentalement différente de n’importe quel collaborateur humain. Trois avantages :

Un : elle ne se fatigue pas. Vous, après trois heures intenses, du cinquième rapport de la journée, du document numéro vingt, vous perdez votre tranchant. L’IA analyse le document cent avec la même attention que le un, et itère vingt fois sans fatigue ni ressentiment. Qu’est-ce que cela signifie ? Que vous pouvez itérer, explorer et raffiner comme vous ne pourriez jamais avec une équipe humaine. Une proposition qu’avec un assistant vous itéreriez deux ou trois fois — pour ne pas l’épuiser —, avec l’IA vous l’itérez quinze : structure, approche technique, approche commerciale, raffinement de chaque section… chaque version avec une attention complète.

Deux : le temps ne l’affecte pas pareil. Elle traite en secondes ce qu’il vous faudrait des semaines à lire ; elle synthétise les motifs de centaines de documents à l’instant. Une réunion stratégique qui demande traditionnellement dix heures de préparation se fait en une heure et demie, et avec une analyse plus profonde. Ce n’est pas seulement plus rapide. C’est plus rapide et plus profond.

Trois : elle pense en parallèle — mille possibilités à la fois. Nous, nous pensons en séquence et, réalistement, nous explorons trois ou quatre options avant de décider. L’IA génère cinquante alternatives simultanées et montre des options qui ne vous seraient jamais venues à l’esprit — parce que les meilleures solutions ne sont presque jamais les premières ; elles vivent dans l’espace des possibilités que notre cerveau n’a jamais eu le temps d’explorer. Quand j’ai développé la stratégie de contenu pour la campagne « La Enorme Navidad Juguetón », au lieu de trois concepts je lui en ai demandé trente — par audience, par ton, par format, par angle culturel dominicain. J’en ai reçu trente en deux minutes. La plupart ne servaient pas. Mais trois étaient brillants et ne me seraient jamais venus à l’esprit, et ils sont restés au cœur de la campagne. C’est cela, penser dans l’espace des possibilités, pas dans celui de l’évident.

[SLIDE 26 — « La bonne question change tout »]

C’est pourquoi la bonne question n’est pas « comment faire mon travail actuel plus vite ? » mais « que puis-je faire maintenant qui était impossible ou impraticable avant ? » Un e-mail cesse d’être de la rédaction et devient une stratégie de communication. Une présentation cesse d’être dix diapositives et devient une narration persuasive. Une analyse de données cesse d’être un résumé et devient une intelligence stratégique. Vous n’utilisez pas l’IA pour faire votre travail : vous l’utilisez pour faire un meilleur travail que vous ne pourriez seuls.

[SLIDE 27 — « Sept principes pour travailler avec l'IA »]

Comment y parvient-on ? Sept principes. Je les énonce vite ; ils sont tous dans le matériel que vous emportez.

Un — donnez-lui un contexte riche. « Écris un rapport sur X » produit quelque chose de générique, qui sonne robot, parce que l’IA ne sait pas qui vous êtes, votre style, votre audience ni votre objectif. Commencez chaque interaction importante en lui disant qui vous êtes, pour qui vous écrivez, ce que vous cherchez et quelles sensibilités existent. L’IA ne peut être que aussi bonne que le contexte que vous lui donnez.

Deux — ne la limitez pas trop ; donnez-lui la liberté d’apporter. Si vous lui dictez chaque mot, vous la réduisez à une machine à transcrire. Donnez-lui une direction générale et de l’espace : « surprends-moi avec une approche que je n’aurais pas envisagée. »

Trois — conversez, ne questionnez pas. Ne la traitez pas comme une transaction isolée. Traitez-la comme un dialogue prolongé où chaque tour construit sur le précédent : vous proposez, elle répond, vous objectez, elle raffine, vous ajustez à l’équipe, elle adapte, et à la fin vous demandez le plan. C’est dans la conversation prolongée que la magie opère.

Quatre — et peu le savent — dirigez son style de pensée. Vous pouvez décider comment elle pense, pas seulement quoi :

• Chaîne de pensée (pas à pas, montre-moi ton raisonnement) — décisions logiques.
• Arbre de pensée (explore plusieurs branches à la fois) — stratégie et scénarios.
• Flux de conscience (pense librement, sans structure) — créativité, briser les schémas.
• Avocat du diable (défie mes suppositions, trouve les failles) — valider des décisions importantes.
• Méthode socratique (ne me donne pas de réponses, pose-moi des questions) — clarifier ta propre pensée.

Cinq — one-shot ou few-shot quand vous allez vite. Donnez-lui un exemple — ou deux ou trois — de ce qui fonctionne (« voici trois de mes posts avec un bon engagement ; capture mon style et écris-en cinq de plus »). Les exemples lui donnent votre voix en action. Cela ne fonctionne que si vous savez vraiment ce que vous voulez.

Six — spécifiez le format. Ne la laissez pas deviner : rapport exécutif d’une page, tableau de métriques, note technique, e-mail bref, présentation de cinq diapositives. Le même contenu, dans le format dont chaque audience a besoin.

Sept — peut-être le plus puissant — demandez-lui de vous poser des questions de clarification avant de répondre. « Avant de suggérer la stratégie, pose-moi toutes les questions dont tu as besoin. » Elle vous interrogera sur le produit, l’audience, le budget, les objectifs, la concurrence… et en y répondant vous clarifiez votre propre pensée et détectez les lacunes. La réponse finale est dix fois meilleure. Cela transforme l’IA de « outil qui répond » en « partenaire qui t’aide à mieux penser. »

[SLIDE 28 — « 3 heures vs 4 jours » — un cas réel]

Réunissez tout. J’avais besoin d’une stratégie de transformation numérique pour un client de l’assurance. À l’ancienne : quatre jours. Avec l’IA comme partenaire : trois heures. Première heure : contexte et exploration — je lui ai demandé de me poser des questions de clarification, elle m’en a posé douze excellentes, et avec l’Arbre de pensée nous avons généré quinze stratégies. Deuxième heure : raffinement — je lui ai demandé l’Avocat du diable sur les trois qui résonnaient le plus, elle a défié mes suppositions, nous avons ajusté, et avec la Chaîne de pensée elle a monté le plan. Troisième heure : production — les mêmes conclusions en trois formats : présentation exécutive pour le CEO, plan détaillé pour l’équipe, one-pager à faire circuler. Résultat : analyse plus profonde, validation plus rigoureuse, trois livrables prêts. Ce n’était pas utiliser l’IA comme secrétaire : c’était l’utiliser comme partenaire qui amplifie.

Cinq techniques de plus à emporter

[SLIDE — « Choisissez vos mots »] Une note sur le langage : il est lui-même un algorithme de compression. Quand vous dites à votre partenaire que vous êtes « épuisé », vous communiquez beaucoup en un seul mot. Avec l’IA, c’est pareil : certains termes concentrent un standard énorme et multidimensionnel. Demandez quelque chose « avec la qualité d’un film primé à Cannes, Sundance ou aux Oscars », « digne d’un Pulitzer », ou « avec la rigueur d’une revue scientifique à comité de lecture » — et la qualité grimpe dans plusieurs directions à la fois. Collectionnez les mots-ancres d’excellence de votre domaine.

[SLIDE — « Vibe coding — créez sans coder, mais auditez »] Une autre porte s’est ouverte : le vibe coding. Aujourd’hui presque tout le monde peut créer — simplement en les décrivant — des tableaux de bord, des applis, des simulateurs et des prototypes fonctionnels de ses idées. C’est extraordinaire. Mais il y a un risque dont presque personne ne parle : la génération actuelle d’outils d’IA pour coder n’est pas bien formée à la cybersécurité et peut générer du code vulnérable, exploitable par des acteurs malveillants. L’antidote est simple : demandez à l’IA un « audit de cybersécurité » de son propre code. Vous serez surpris du nombre de vulnérabilités qu’elle trouve dans ce qu’elle vient d’écrire. Faites-en une habitude pour toute application créée ainsi.

[SLIDE — « La magie de l'analyse des écarts »] L’une des techniques les plus productives : l’analyse des écarts (gap analysis). Demandez à l’IA de comparer tout ce que vous avez ou préparez — votre stratégie, votre proposition, votre opération, votre marque — avec les meilleures pratiques, et de vous remettre un rapport de lacunes, risques, opportunités et suggestions concrètes pour l’améliorer. Elle révèle l’invisible et apporte les bonnes pratiques du secteur sur votre table.

[SLIDE — « Métaprompts : des prompts qui écrivent des prompts »] Et si vous ne savez pas quoi demander ni comment le demander : les métaprompts, des prompts qui écrivent des prompts. Demandez à l’IA de vous aider à créer le prompt parfait pour ce dont vous avez besoin ; affinez-le en conversation jusqu’à ce qu’il soit au point, puis dites-lui de l’exécuter.

[SLIDE — « 100+ choses avec l'IA »] Pour continuer à explorer, une ressource ouverte : 100.cemi.ai/things.html — une centaine de choses pratiques que vous pouvez faire avec l’IA. Allez à la section affaires et choisissez-en une à essayer lundi.

[SLIDE 29 — « Trois avertissements »]

Trois avertissements avant de clore : Un : vérifiez toujours. L’IA est brillante mais pas infaillible — elle hallucine, biaise, laisse échapper des nuances. Votre jugement professionnel reste essentiel. L’IA amplifie votre capacité ; elle ne remplace pas votre responsabilité. Deux : ne sur-déléguez pas le stratégique. Utilisez-la pour explorer, analyser, générer et valider. Mais les décisions qui exigent votre expertise, votre contexte et votre vision sont les vôtres. L’IA informe les décisions ; c’est vous qui les prenez. Trois : ne perdez pas votre voix. Si tous utilisent l’IA pareil, tous se ressemblent. Votre avantage est votre perspective unique, votre expérience, votre contexte. Utilisez l’IA pour amplifier cela — pas pour le remplacer par de la généricité. Encore une fois : ce qui nous rend différents nous rend meilleurs.

SYNTHÈSE — Intelligence Augmentée · (~6 min)

[SLIDE 30 — « CEMI : humain + IA = ce que ni l'un ni l'autre seul »]

Réunissez les quatre parties et vous verrez qu’elles répondent à une seule logique. Le monde se transforme ; l’entreprise gagne en augmentant et pas seulement en automatisant ; le professionnel gagne en apportant l’humain à la machine ; et en pratique, l’IA porte ses fruits quand nous la traitons comme partenaire, pas comme outil. Dans toutes, la variable décisive n’est pas la technologie — celle-là, tout le monde l’a — mais le contexte, le discernement et le jugement que nous posons par-dessus.

C’est ce que chez CEMI nous appelons Intelligence Augmentée / Collectively Enhanced Multiple Intelligence : humain plus IA produisant ce que ni l’un ni l’autre n’obtient seul. Ce n’est pas l’IA nous remplaçant. Ce n’est pas nous l’ignorant. C’est l’amplification : l’IA ne fait pas le travail à ta place, elle te permet de faire un meilleur travail que tu ne pourrais seul.

[SLIDE 31 — « La grande égalisation » — un individu avec l'IA rivalise avec une équipe]

Et cela ouvre quelque chose d’historiquement nouveau. Pour la première fois, un professionnel individuel a accès à une capacité d’analyse, de génération et de synthèse qui n’était auparavant à la portée que de grandes organisations avec des équipes énormes. Un professionnel avec l’IA bien utilisée peut rivaliser avec une équipe de dix sans elle. Une petite entreprise qui utilise l’IA avec intelligence peut rivaliser avec de grandes corporations qui l’utilisent mal. Ce n’est pas une exagération — cela se passe en temps réel, et pour un marché émergent c’est la meilleure nouvelle possible. Mais seulement si vous l’utilisez bien : pour faire la même chose plus vite, avantage marginal ; pour faire plus et mieux que ce que vous pouviez avant, avantage transformationnel.

[SLIDE 32 — Cinq verbes : Impliquer · Habiliter · Inspirer · Autonomiser · Connecter]

Si vous me demandez ce que doit faire un leader dans cette transition, je vous le laisse en cinq verbes : Impliquer, Habiliter, Inspirer, Autonomiser et Connecter les personnes — pas remplacer les rampes mêmes qui rendent possible la croissance professionnelle.

[SLIDE 33 — « La meilleure équipe n'est pas celle qui réunit les meilleurs joueurs, mais celle qui rend les siens meilleurs. »]

Et une conviction qui me guide, et avec laquelle je veux que vous restiez : la meilleure équipe n’est pas celle qui réunit les meilleurs joueurs, mais celle qui rend les siens meilleurs — en leur donnant des outils, de l’accompagnement, un environnement qui les habilite et la liberté d’apporter. L’IA est l’un de ces outils : elle peut s’utiliser pour concentrer ou pour renforcer. La décision n’appartient pas à la machine. Elle est nôtre.

[SLIDE 34 — Clôture : « L'intelligence dans les machines vs l'intelligence dans nos décisions. »]

Revenons au forgeron. L’automobile n’a pas décidé ce qu’il adviendrait de son métier ; ce sont les personnes qui ont choisi comment changer avec elle qui l’ont décidé. Change-le — mais change-le bien.

Nous mettons une intelligence extraordinaire à l’intérieur de nos machines. La question qui définit cette époque est de savoir si nous allons apporter une intelligence équivalente — stratégique, éthique, à long terme — aux décisions que nous prenons sur les personnes que ces machines affectent.

Moi je crois que nous le pouvons. Mais le croire ne suffit pas. Il faut le construire. Et c’est disponible pour vous maintenant. La question est : la saisirez-vous ?

Merci.

[SLIDE 35 — Q&R + coordonnées/portfolio : CEMI.ai · iBIZai.ai · SKaiLLS.ai]

CONVERSATION — Q&R · (~25–30 min)

[Notes pour animer la Q&R. Questions d’ancrage au cas où le public démarre lentement, et réponses courtes alignées sur la thèse.]

• « Par où je commence dans mon entreprise demain ? » → Pas par l’outil. Par le processus à plus forte friction. Cartographier → choisir 1–2 flux à fort ROI → augmenter, mesurer, et seulement là passer à l’échelle. (Si applicable : mentionner l’auto-évaluation de maturité d’iBIZai / SKaiLLS comme point de départ, sans en faire une vente.)
• « N’est-ce pas seulement pour les grandes entreprises ? » → Au contraire. La Small AI et l’avantage de contexte favorisent les agiles. Le modèle est le même pour tous ; le contexte non.
• « Que dis-je à mes gens qui ont peur ? » → La vérité, avec transparence. Le silence génère plus d’anxiété et plus de rotation que la conversation honnête. Et augmenter d’abord est aussi ce qui protège leurs emplois et leur savoir.
• « Qu’est-ce que j’étudie / qu’étudient mes enfants ? » → Moins « qu’est-ce que je veux être », plus « quels problèmes je veux résoudre ». Profondeur dans un domaine + fluidité avec l’IA + les compétences humaines. Le T.
• « Est-ce que cela remplace les juniors ? » → Si nous le laissons faire, oui — et c’est une erreur de cinq ans. Repensez la rampe d’accès ; ne l’éliminez pas.
• Si quelqu’un conteste les chiffres : reconnaître l’incertitude honnêtement. L’indice de Scale AI lui-même (2,5 %) est mon rappel d’humilité. Je ne vends pas de certitudes ; j’offre une direction soutenue par des preuves.

SOURCES (à avoir sous la main ; citer seulement si on demande)

• WEF, Future of Jobs Report 2025 — 170M rôles nouveaux / 92M déplacés ; +78M net d’ici 2030.
• Brynjolfsson, Li & Raymond, Generative AI at Work — +15 % productivité ; jusqu’à +34 % chez les moins expérimentés.
• EY, AI Pulse Survey Q4 2025 — 96 % gagnent en productivité ; 17 % réduisent leurs effectifs ; réinvestissement dans la requalification.
• Goldman Sachs — emploi 22–25 ans dans les métiers exposés −16 % ; horizon d’adoption ~10 ans.
• David Autor, New Frontiers (1940–2018) — 60 % des emplois d’aujourd’hui n’existaient pas en 1940.
• Anthropic, Observed Exposure — écart entre capacité théorique et usage réel.
• Scale AI, Remote Labor Index — 2,5 % d’automatisation de bout en bout sur des projets réels.
• FMI — ~40 % de l’emploi mondial exposé à l’IA.
• Yale Budget Lab — « aucune perturbation perceptible » 33 mois après ChatGPT.
• OCDE, AI Capability Indicators — IA basse en interaction sociale, métacognition, manipulation physique.
• Brookings — 6,1M de travailleurs vulnérables (86 % de femmes). (Contexte d’équité ; à utiliser si le sujet émerge.)
• Prime salariale pour les compétences en IA : 56 %. Demande de fluidité avec l’IA : ×7 en deux ans.

Note d’honnêteté (canon d’auteur CEMI) : tous les chiffres ci-dessus sont vérifiables et proviennent des rapports cités. Ne pas inventer de statistiques, d’études, d’alliances ni d’anecdotes. L’anecdote du grand-père forgeron est la seule anecdote familiale validée ; l’utiliser telle quelle, sans l’embellir.

La Transition vers des Affaires Intelligentes — Guide des diapositives

Masterclass · Barna Management School — Carlos Miranda Levy 50 diapositives · programme modulaire (noyau 90 min + Partie 4). Esthétique suggérée : navy profond / crème-parchemin / doré (identité CEMI). Une idée par diapositive ; peu de texte ; grands chiffres ; images évocatrices, pas de clichés de stock.

Format de chaque entrée : titre de la diapositive · points clés / donnée · visuel · note de l’intervenant.

Ouverture

1. La Transition vers des Affaires Intelligentes — sous-titre « Diriger et prospérer, pas être remplacés par l’IA » + nom et rôle. Couverture navy/doré. · Commencer sans donnée : par une histoire.
2. Le forgeron — sans texte (ou seulement « 1900 »). Image : forge / fer à cheval. · Anecdote du grand-père forgeron ; l’automobile transforme le métier.
3. La bonne question — « L’IA va-t-elle me remplacer ? » barré → « Qu’est-ce que j’apporte que la machine n’a pas ? » · Installer la thèse : ce qui nous rend différents nous rend meilleurs.

Partie 1 · Le Monde (~12 min)

4. L’IA fait trois choses à la fois — DÉPLACE · AUGMENTE · RÉINVENTE. Trois colonnes. · Simultanées, même au sein d’un même poste.
5. Déplacement : réel mais concentré — FMI ~40 % de l’emploi exposé ; Yale : « aucune perturbation perceptible » à 33 mois. · La douleur est concentrée, pas répartie.
6. Augmentation : la meilleure preuve — +15 % de productivité ; +34 % chez les moins expérimentés (Brynjolfsson). Barres. · L’IA comprime l’écart de compétence.
7. La donnée de la salle du conseil — 96 % gagnent en productivité · seulement 17 % réduisent leurs effectifs (EY). Deux chiffres géants. · La majorité réinvestit, ne réduit pas.
8. Réinvention : l’histoire de leur côté — 60 % des emplois d’aujourd’hui n’existaient pas en 1940 (Autor) · mais 77 % des nouveaux rôles IA exigent une maîtrise. · Le progrès n’est ni automatique ni uniforme.
9. Le risque est dans la transition, pas dans la destination — Courbe/vallée. · La question : pendant la transition, qui paie le coût ? + rappel d’humilité : Scale AI 2,5 % d’automatisation réelle.

Partie 2 · L’Entreprise (~21 min)

10. L’Entreprise — diapositive de séparation. Section.
11. Le modèle est une commodité ; le contexte est l’avantage — « Si votre avantage est “nous avons l’IA”, vous n’avez pas d’avantage. » · L’IA convertit votre contexte en capacité transformatrice. 11B. Pas la même chose, moins cher → Plus, autrement et mieux — la même chose, plus facile/rapide/à moindre coût → plus, autrement et mieux. Barré → nouveau. · Le quick win de tous n’est l’avantage de personne ; l’efficience s’évapore dans le prix. Optimiser est linéaire et se partage ; réinventer (services, produits, processus, et même clients) est exponentiel et se défend. 11C. L’économie n’est pas la victoire. C’est la matière première — que feras-tu du temps/budget/potentiel libéré ? Grande question. · Ne le note pas comme un gain et ne le laisse pas s’évaporer : analyse, explore, décide et réinvestis-le pour faire plus, autrement et de nouveau. Ose changer, ose innover — change-le, mais change-le bien. 11D. Pendant que tu analyses, ils ont déjà commencé — l’horloge concurrentielle. Avertissement, sans alarmisme. · Tes concurrents ne sont pas seulement ceux de ton voisinage : ils sont mondiaux (l’IA efface la distance) et futurs (ceux qui n’entrent pas encore sur ton marché). Décide le quoi avec discernement, mais bouge dès maintenant — construire, pas se préparer.
12. Augmenter d’abord est le pari rentable — 96 / 17 / 55 % regrettent les réductions dues à l’IA (EY). Troisième chiffre en rouge. · Calculer la VAN à 5 ans, pas l’économie du trimestre.
13. Cadres, pas outils — l’outil se copie ; le cadre réplicable est l’actif. · 30 ans à systématiser l’innovation en modèles que d’autres adoptent/adaptent/mettent à l’échelle.
14. La crise du premier emploi — jeunes 22–25 dans les métiers exposés −16 % (Goldman) · 77 % exigent une maîtrise. · Le vivier de talents s’amincit : un problème de 5 ans déguisé en efficience.
15. Trois horizons — 2026–28 fenêtre de l’augmentation · 2028–32 l’écart se referme · 2032+ réinvention. Ligne du temps. · Gagnent ceux qui traitent cela comme un défi de conception.
16. Marchés émergents : avantage de contexte + Small AI — >40 % du trafic de ChatGPT vient déjà de revenus intermédiaires. · Le contexte local est un avantage défendable face à des géants avec plus de capital et moins de contexte.

16B. FAQ : Interdire l’IA au personnel ? — grande réponse : NON. Le génie est sorti de la bouteille. · Interdire → ils l’utilisent sur le mobile/à la maison et copient-collent = « IA de l’ombre », plus vulnérable. Alternatives : 1) former, 2) solutions propres (les fournisseurs n’entraînent pas avec les données d’API), 3) modèles locaux (LM Studio) — données qui ne sortent pas, au prix de la latence. Habilitation avec gouvernance, pas interdiction. 16C. Toute IA n’est pas égale, tout usage n’est pas approprié — habiliter ≠ lâcher la bride. Deux erreurs. · Négligence avec les données (téléverser des infos sensibles du prospect vers une IA ouverte) · délégation à blanc (sans contexte ni guides → contenu générique : ça a l’air bien 1 fois, à la 3ᵉ il est évident que c’est de l’IA → tu perds ta différenciation, tu ne la gagnes pas). 16D. Bien habiliter a une méthode — 1) former à l’usage approprié · 2) identifier les cas d’usage par domaine · 3) guides et exemples clairs · 4) system prompts (identité + politiques de l’entreprise intégrées) + bibliothèque de modèles de prompts (copier et utiliser). Le contexte d'usine transforme le risque en avantage — ce qui les rend différents.

16E. « The Knowledge » — depuis 1865 : 25 000 rues, 320 parcours du Blue Book, rayon de 6 milles autour de Charing Cross, 3–4 ans, de mémoire et sans technologie. Trois grands chiffres. · TfL l’appelle, avec son propre mot, une connaissance « encyclopédique ». 16F. Ça leur change le cerveau — hippocampe postérieur plus grand et croissant avec les années (Maguire, PNAS 2000) · 1,03 % contre 1,69 % de décès par Alzheimer, chauffeurs de taxi vs. moyenne de 443 professions (The BMJ, 2024). Deux chiffres. · Honnêteté : les auteurs le déclarent générateur d’hypothèses, non concluant ; le schéma n’apparaît ni chez les conducteurs de bus ni chez les pilotes, ni dans les autres démences. 16G. Et que reçoit le client ? — retirez la fierté et la maîtrise du métier (réelles) et il reste la question d’affaires : de ces 3–4 ans, combien arrive au passager, qui veut seulement arriver — ce que GPS/Waze résolvent depuis des années ? Question qui dérange, avec respect. · Même le cerveau a payé l’échange : l’hippocampe antérieur s’est réduit. Toute spécialisation a un coût d’opportunité. 16H. Nostalgie, compétence ou résultats : ne pas supprimer, rééquilibrer — réduire le poids de l’encyclopédique et réinvestir dans quand ignorer le GPS · itinéraires alternatifs selon l’heure et le type de visiteur · relation et résolution de problèmes · fluidité avec l’IA. Liste. 16I. Pour quel client sont conçus vos postes ? — l’atterrissage : les exigences de vos postes — et votre propre plan de développement — sont-elles faites pour le client d’aujourd’hui ou pour celui d’il y a vingt ans ? Grande question + action. · Action : cette semaine, auditez un rôle en 3 colonnes — tradition · résultat · ce que l’IA libère déjà.

Partie 3 · Le Professionnel (~21 min)

17. Le Professionnel — diapositive de séparation. Section.
18. L’échelle, c’est fini — échelle → réseau de nœuds. · Carrière = réseau que l’on navigue, pas échelle que l’on gravit.
19. Changez la question — « Qu’est-ce que je veux être ? » → « Quels problèmes sais-je résoudre ? » · Cela voyage avec vous même si le poste disparaît.
20. Les compétences résistantes à l’IA — pensée critique · créativité · intelligence émotionnelle · pensée systémique · collaborer avec l’IA. Icônes. · Commencer par ce que l’IA fait le moins bien (OCDE).
21. Fluidité, pas ingénierie — demande de fluidité ×7 en 2 ans · prime salariale +56 %. · Pas besoin de doctorat ; il faut de la fluidité.
22. Le professionnel en T — profondeur (vertical) + largeur/traduction (horizontal). Grand T. · Celui qui traduit entre domaines devient indispensable ; construire aux intersections.
23. Construire, pas se préparer — « chaque semaine à te préparer est une semaine où un autre lance déjà. » · Choisir 2 outils et produire en 90 jours. Contexte > certificat.
24. Valeur en termes augmentés — « Je produis X avec l’IA en moitié moins de temps » + sens de la vérification/supervision (humain dans la boucle). · La prime passe de produire à valider/contextualiser.

Partie 4 · L’IA comme partenaire, pas outil (~18 min · modulaire)

P1. L’IA comme partenaire — diapositive de séparation. Section. · La majorité laisse 80 % de la valeur sur la table : ils l’utilisent comme secrétaire (la même chose, plus vite), pas comme partenaire stratégique. P2. Trois avantages qu’aucun humain n’a — elle ne se fatigue pas (itère 15× sans perdre son tranchant) · le temps ne l’affecte pas pareil (plus vite et plus en profondeur) · mille possibilités en parallèle (Juguetón : 30 concepts → 3 brillants). Trois colonnes. P3. La bonne question — pas « comment faire la même chose plus vite ? » → « que puis-je faire qui était impossible avant ? » · E-mail→stratégie, slides→narration, données→intelligence. P4. Sept principes pour travailler avec l’IA — 1 contexte riche · 2 liberté d’apporter · 3 converser (pas questionner) · 4 diriger le style de pensée · 5 one/few-shot · 6 format explicite · 7 questions de clarification avant de répondre. Liste numérotée. P5. Cinq styles de pensée — Chaîne de pensée · Arbre de pensée · Flux de conscience · Avocat du diable · Méthode socratique. Tu peux diriger *comment* elle pense, pas seulement quoi. P6. 3 heures vs 4 jours — cas réel (transformation numérique, assurance) : contexte+questions → arbre → avocat du diable → chaîne → 3 formats. Avant/après. · Plus en profondeur, plus validé, prêt à l’emploi. P6b. Choisissez vos mots — le langage est compression ; des mots-ancres (« qualité d’un film Cannes/Sundance/Oscar », « digne d’un Pulitzer », « rigueur d’une revue à comité de lecture ») font grimper la qualité dans plusieurs directions. P6c. Vibe coding — créez sans coder, mais auditez — tout le monde peut créer applis/tableaux/prototypes en les décrivant ; le risque silencieux : l’IA n’est pas bien formée à la cybersécurité → demandez-lui un « audit de cybersécurité » de son propre code et faites-en une habitude. P6d. La magie de l’analyse des écarts — comparez ce que vous avez avec les meilleures pratiques → rapport de lacunes, risques, opportunités et suggestions. P6e. Métaprompts : des prompts qui écrivent des prompts — l’IA vous aide à créer le prompt, vous l’affinez en conversation et lui dites de l’exécuter. P6f. 100+ choses avec l’IA — ressource ouverte : 100.cemi.ai/things.html (explorez la section affaires). P7. Trois avertissements — 1 vérifie toujours (hallucine/biaise ; ton jugement est essentiel) · 2 ne sur-délègue pas le stratégique (l’IA informe, tu décides) · 3 ne perds pas ta voix (si tous l’utilisent pareil, tous se ressemblent).

Synthèse (~6 min)

30. Intelligence Augmentée = amplification — humain + IA = ce que ni l’un ni l’autre seul (CEMI). Diagramme simple. · L’IA ne fait pas le travail à ta place ; elle te permet d’en faire un meilleur que tu ne pourrais seul.
31. La grande égalisation — un professionnel avec l’IA rivalise avec une équipe de 10 ; une PME qui l’utilise bien, avec des corporations qui l’utilisent mal. Pour un marché émergent, la meilleure nouvelle.
32. Cinq verbes pour les leaders — Impliquer · Habiliter · Inspirer · Autonomiser · Connecter. Cinq icônes.
33. La conviction — « La meilleure équipe n’est pas celle qui réunit les meilleurs joueurs, mais celle qui rend les siens meilleurs. » Seulement la phrase.
34. Clôture + Q&R — « L’intelligence dans les machines vs l’intelligence dans nos décisions. » Change-le, mais change-le bien. La saisirez-vous ? + CEMI.ai · iBIZai.ai · SKaiLLS.ai. Clôture navy/doré.

Notes de conception

• Grands chiffres seuls : les diapositives 6, 7, 12, 14, 21 vivent d’une donnée.
• Transitions « barré → nouveau » (3, 18, 19) : utiliser une animation simple de remplacement.
• Éviter les puces denses ; si une diapositive a plus de 5 lignes, la diviser.
• Cohérence de marque : même doré/navy que les bannières d’iBIZai ; sans logos de tiers.

La Transition vers des Affaires Intelligentes — Matériel de promotion

À l’usage de Barna Management School pour la diffusion de la Masterclass. Texte en français ; variantes courtes et longues.

Informations sur l’événement

• Date : Mardi 28 juillet 2026 · 17 h 00 – 18 h 15
• Lieu : Barna Management School — Av. Gregorio Luperón, presque à l’angle de Guarocuya, Saint-Domingue, DN, République dominicaine (carte)
• Aussi en direct en ligne : ibizai.ai/barna/masterclass
• Format : Masterclass de 90 minutes (~60 min d’exposé + conversation)

Inclus pour les participants

Tous les participants reçoivent l’accès à nos outils d’évaluation de la maturité en IA — pour les entreprises, pour les cadres et pour les professionnels. Chaque participant peut diagnostiquer où il en est aujourd’hui et recevoir un plan d’action concret (évaluations d’iBIZai + compétences professionnelles sur SKaiLLS).

Titre

La Transition vers des Affaires Intelligentes : comment transformer les personnes et les entreprises pour diriger et prospérer, pas seulement survivre ou être remplacés par l’IA

Sous-titres alternatifs, selon le canal :

• Stratégie, talent et avantage concurrentiel à l’ère de l’Intelligence Augmentée.
• Ce qui nous rend différents nous rend meilleurs.

Description longue (web / brochure · ~150 mots)

L’intelligence artificielle ne fait pas une seule chose au travail : elle déplace, augmente et réinvente en même temps — et le plus grand risque n’est pas dans la destination, mais dans la transition que nous vivons maintenant.

Dans cette Masterclass, Carlos Miranda Levy — fondateur de CEMI.ai et créateur de cadres d’IA appliquée dans plus d’une douzaine d’industries — part de l’évidence honnête (toute l’évidence, pas celle qui arrange) pour répondre à la seule question qui compte : qu’apportons-nous, personnes et entreprises, que la machine n’a pas ?

Nous parcourrons quatre parties — le monde, l’entreprise, le professionnel et la pratique — pour montrer pourquoi augmenter surpasse automatiser et réinventer surpasse optimiser, comment se construit un avantage concurrentiel qui ne s’achète pas, et — très concrètement — comment travailler avec l’IA comme partenaire : ses trois avantages, sept principes, cinq styles de pensée et les avertissements. Avec des données, des cadres applicables, des réponses aux questions que toute entreprise se pose (y compris devrions-nous interdire l’IA ?) et une conviction : ce qui nous rend différents nous rend meilleurs.

Description courte (agenda / réseaux · ~50 mots)

L’IA déplace, augmente et réinvente le travail à la fois. Carlos Miranda Levy (CEMI.ai) montre, avec des preuves et des cadres applicables, pourquoi augmenter surpasse automatiser — et comment personnes et entreprises construisent un avantage qui ne s’achète pas. Une Masterclass sur la stratégie, le talent et l’avantage concurrentiel à l’ère de l’Intelligence Augmentée.

Une ligne (invitation / e-mail)

Diriger et prospérer, pas être remplacés par l’IA : comment transformer les personnes et les entreprises pour un monde gouverné par l’IA. Une Masterclass de Carlos Miranda Levy à Barna.

Objectifs d’apprentissage (ce que les participants emportent)

À la fin, les participants pourront :

1. Lire la transition avec honnêteté — distinguer où l’IA déplace, augmente et réinvente, et pourquoi le risque se concentre sur la période de transition.
2. Défendre une stratégie d’augmentation d’abord avec des preuves d’affaires (productivité, savoir institutionnel, VAN à 5 ans), pas seulement avec des arguments éthiques.
3. Identifier leur véritable avantage concurrentiel — le contexte et le jugement que l’IA générique n’apporte pas (« ce qui nous rend différents nous rend meilleurs »).
4. Repenser la rampe d’accès pour ne pas briser le vivier de talents (la crise du premier emploi).
5. Concevoir une carrière de portefeuille — compétences résistantes à l’IA, fluidité avec l’IA et le modèle du professionnel en T.
6. Repartir avec des actions pour lundi — des étapes concrètes pour la personne et pour l’organisation.
7. Travailler avec l’IA comme partenaire — appliquer les sept principes, diriger son style de pensée (chaîne, arbre, avocat du diable, socratique…) et éviter les trois erreurs : vérification, sur-délégation et perte de voix.
8. Répondre aux questions de gouvernance — y compris devrions-nous interdire l’IA ? (réponse : habilitation avec gouvernance — formation, solutions propres, modèles locaux).

Contenu du programme (modulaire)

• Ouverture — le forgeron et l’automobile ; la bonne question (qu’est-ce que j’apporte que la machine n’a pas ?).
• Partie 1 · Le monde — la Transition de l’Intelligence : l’IA déplace, augmente et réinvente à la fois ; le risque est dans la transition.
• Partie 2 · L’entreprise — augmenter comme stratégie ; pas la même chose moins cher, mais plus/autrement/mieux ; l’horloge concurrentielle ; et la FAQ interdire l’IA ?.
• Partie 3 · Le professionnel — carrière de portefeuille, compétences résistantes à l’IA, fluidité avec l’IA, le professionnel en T.
• Partie 4 · L’IA comme partenaire — les 3 avantages, les 7 principes, les 5 styles de pensée, le cas réel (3 h vs 4 jours) et les 3 avertissements.
• Synthèse — Intelligence Augmentée, la grande égalisation, les cinq verbes du leader.
• Conversation / Q&R.

Noyau de 90 min ; la Partie 4 peut être donnée en entier (~18 min), condensée (~8 min) ou transformée en atelier à part.

Pour qui est-ce ?

Dirigeants, gestionnaires et responsables de la transformation ; professionnels qui veulent adapter leur trajectoire ; et étudiants de troisième cycle qui se préparent à un marché du travail en pleine transition. Aucune connaissance technique préalable requise.

Bio de l’intervenant (pour le matériel de Barna)

Carlos Miranda Levy est le fondateur de CEMI.ai, un collectif mondial pour la collaboration humain-IA dans l’éducation, les affaires, la santé, le droit, les médias et les arts. Expert en innovation, technologie, éducation et entrepreneuriat social avec une carrière de trente ans qui couvre quatre continents, il est économiste de formation et technologue par vocation. Il a fondé CIVILA en 1996 — l’un des premiers réseaux sociaux d’Amérique latine — et a été reconnu par CNN en l’an 2000 comme l’un des vingt leaders d’Internet les plus influents de la région. Il a été Digital Vision Fellow à l’Université de Stanford et Entrepreneur social en résidence à l’Université nationale de Singapour, et il a reçu des bourses et prix des fondations Google, Gates et Reuters, ainsi que du MIT, entre autres. Sa contribution distinctive est la création de cadres de travail réplicables pour l’IA appliquée dans plus d’une douzaine d’industries. Sa devise : « Ce qui nous rend différents nous rend meilleurs. »

Bio courte (une ligne) : Carlos Miranda Levy est le fondateur de CEMI.ai, un collectif mondial pour la collaboration humain-IA dans l’éducation, les affaires, la santé, le droit, les médias et les arts.

Étiquettes / hashtags suggérés

#IntelligenceAugmentée · #IApourlesAffaires · #FuturDuTravail · #Barna · #CEMI · #AugmenterPasRemplacer