Les 12 bonnes pratiques de McKinsey pour intégrer l’IA en entreprise

(Ce que chaque dirigeant et RH doit savoir)

L’intelligence artificielle n’est plus une option : elle redéfinit la manière dont les entreprises innovent, opèrent et engagent leurs collaborateurs. Si la dernière et ambitieuse étude The State of AI (2025) publiée par McKinsey avance que 65% des organisations mondiales expérimentent déjà avec l’IA, peu d’entre elles peuvent encore se targuer de l’avoir intégrée à l’échelle.

La révolution semble aussi ne pas être l’affaire des seules équipes Tech. Parmi les 12 bonnes pratiques identifiées par McKinsey, plus de la moitié impliquent directement les équipes RH et dirigeants en entreprise, confirmant la thèse d’une transformation humaine.

Si les grandes entreprises (CA de plus de 500 millions d’euros selon McKinsey) ont une légère avance sur le reste du peloton, la majorité d’entre elles n’ont pas encore été adoptées par l’ensemble du panel.

Nous avons justement disséqué et réorganisé ces 12 bonnes pratiques autour de deux leviers complémentaires : la transformation business & technologique et la transformation humaine & culturelle qu’engage l’IA.

Les 12 bonnes pratiques identifiées par McKinsey, et la part des entreprises qui disent déjà les avoir intégrées.

+50% des bonnes pratiques identifiées par McKinsey impliquent directement les dirigeants et équipes RH.

1. Établir une équipe dédiée pour piloter l’adoption de l’IA générative (Sujet cross-team)

52 % des grandes entreprises l’ont déjà fait contre 23 % pour les plus petites.

Pourquoi constituer une équipe dédiée à l’IA ? La centralisation autour d’une équipe dédiée permet d’identifier des ambassadeurs IA internes, dotés d’une expertise et d’une légitimité leur permettant d’essaimer en interne. L’objectif : identifier par exemple un ambassadeur par département clef et l’intégrer à une équipe transverse. Le scope d’activité d’une telle équipe peut ainsi comprendre une gestion efficace des projets, une conformité aux régulations, une expertise technique, une vision stratégique globale et une innovation continue. C’est aussi une manière d’éviter l’effet “silo” qui empêche généralement le passage à l’échelle.

2. Avoir une communication interne régulière sur la valeur créée par l’IA générative (Sujet RH - leadership)

42 % des grandes entreprises le font vs 30 % des petites.

La communication interne est souvent négligée, alors qu’elle joue un rôle clé dans l’adhésion des collaborateurs. Expliquer concrètement ce que l’IA apporte (gain de temps, simplification, nouveaux services) permet de démystifier l’impact de la technologie et d’éviter les freins à l’intégration. La création d’outils dédiés et axés métiers et le relais par les managers sont de bons leviers pour identifier les inquiétudes face à l’IA.

3. Impliquer activement les dirigeants dans l’adoption de l’IA, avec exemplarité (Sujet RH - leadership)

37 % des grandes entreprises le font vs 34 % des petites.

L’exemplarité des dirigeants est un puissant levier culturel : quand les leaders utilisent l’IA eux-mêmes, ils envoient un signal fort que ce n’est pas une mode mais une transformation structurelle. Pour l’entreprise, une telle stratégie implique une formation spécifique des dirigeants pour tester et intégrer ces outils dans leur quotidien, afin d’incarner le changement auprès des équipes.

4. Mettre en place des formations ciblées pour les collaborateurs (Sujet RH - leadership)

31 % des grandes entreprises l’ont déjà fait contre seulement 17 % des petites.

La formation est la condition sine qua non de l’adoption. Les besoins diffèrent selon les profils : un manager doit comprendre les enjeux stratégiques, un opérationnel doit maîtriser les outils intégrés à ses tâches. À l’heure de l’IA, des programmes de formation innovants et axés terrain permettent d’investir dans des parcours différenciés et évolutifs, afin d’éviter le piège des formations trop théoriques.

5. Intégrer l’IA générative dans les processus métiers (Sujet Tech - produit)

28 % des grandes entreprises l’ont fait vs 23 % des petites.

L’IA ne doit pas rester un “nice to have” mais être intégrée dans les workflows et process existants : CRM, supply chain, recrutement, relation client… C’est à ce moment-là que les gains de productivité deviennent tangibles. Pour l’entreprise, cela suppose un travail de fond sur la conduite du changement et l’adaptation des outils existants, souvent en collaboration avec les éditeurs logiciels.

6. Définir une feuille de route claire pour l’adoption (Sujet Tech - produit)

25 % des grandes entreprises ont une roadmap vs 12 % des petites.

Sans feuille de route, l’adoption de l’IA reste opportuniste et dispersée. Une roadmap fixe les priorités, les étapes, les indicateurs de succès et les moyens mobilisés. Pour l’entreprise, il faut donc articuler une stratégie IA capable de s’intégrer durablement dans la stratégie globale, sous peine d’envisager des initiatives qui ne créent pas de valeur durable.

7. Mettre en place des mécanismes de feedback pour améliorer les solutions IA (Sujet cross-team)

24 % des grandes entreprises vs 19 % des petites.

Avec l’IA, l’obsolescence des outils et des compétences s’accélère : les modèles doivent constamment être testés, évalués, ajustés. Les mécanismes de feedback permettent d’identifier les biais, d’améliorer la pertinence et d’augmenter la confiance des utilisateurs. La culture d’amélioration continue, inspirée des méthodes lean permet de limiter le gaspillage en intégrant les retours utilisateurs et en adaptant les modèles au contexte métier.

8. Développer un récit convaincant du changement (Sujet RH)

19 % des grandes entreprises vs 16 % des petites.

Un récit donne du sens : pourquoi adoptons-nous l’IA, comment s’inscrit-elle dans notre mission, mais aussi, quel rôle jouera-t-elle dans l’entreprise ? Quel sera son impact (positif comme négatif) ? Et qu’est-ce que cela changera pour nos clients et nos équipes ? Au-delà des KPIs, il est essentiel d’embarquer les collaborateurs dans une vision commune, transparente et cohérente.

9. Suivre des KPIs précis pour l’IA générative (Sujet Tech - produit)

18 % des grandes entreprises vs 16 % des petites.

Mesurer, c’est piloter. Sans KPIs clairs (ex. gain de productivité, satisfaction utilisateur, réduction des délais), l’IA reste un “buzzword” sans preuve de valeur. Pour l’entreprise, cela implique de définir des indicateurs à la fois business et humains (adoption, satisfaction, confiance), et de les suivre dans la durée.

10. Construire la confiance des collaborateurs envers l’IA (Sujet RH - leadership)

23 % des grandes entreprises vs 21 % des petites.

La méfiance est une barrière majeure : peur du remplacement, crainte des biais, sentiment de perte de contrôle. Développer la confiance passe par la transparence et la pédagogie. Le climat de confiance peut être conçu au moyen de différents outils (certains parmi les bonnes pratiques précédentes) comme la création d’un narratif convaincant, le recours à la formation, la mise à disposition d’ambassadeurs IA, mais aussi un relais efficace et constant des équipes RH pour lever les craintes majeures.

11. Construire la confiance des clients envers l’IA (Sujet Tech - produit)

14 % des grandes entreprises vs seulement 8 % des petites.

Les clients aussi attendent transparence et sécurité notamment en matière de gestion et d’accès à la donnée. Qu’il s’agisse de recommandations personnalisées, de chatbots ou de décisions automatisées, mais également de contenu produit à base d’IA, la confiance conditionne l’acceptation. Pour l’entreprise, cela signifie travailler à une utilisation éthique et transparente, s’engager dans une maîtrise totale des règles de conformité, en particulier dans les secteurs sensibles.

12. Mettre en place des incitations pour les employés (Sujet RH)

11 % des grandes entreprises vs 12 % des petites.

C’est l’une des pratiques les moins répandues, mais aussi l’une des plus puissantes : récompenser l’usage de l’IA, valoriser les initiatives, créer des challenges internes. Un bon moyen de sortir des discours pour passer à l’action : encourager concrètement l’expérimentation et reconnaître les efforts d’adoption en interne.

Ce qu’il faut retenir

• Les grandes entreprises sont plus avancées sur la structuration (équipes, roadmaps, KPIs).
• Les petites entreprises restent agiles, mais peinent à formaliser ces pratiques. Elles sont cependant légèrement en avance sur les incitations employé (12 % vs 11 %).
• Le maillon faible partout ? La dimension humaine : communication, formation, confiance et engagement restent sous-exploités.

Si l’urgence est unanimement identifiée, peu d’entreprises intègrent encore la dimension humaine dans leur approche stratégique, alors même qu’elle apparait fondamentale pour créer la confiance et embarquer les collaborateurs.

À l’heure où l’IA doit être pensée comme un outil au service de l’humain (et non l’inverse) les dirigeants et équipes RH jouent un rôle d’accélérateur. Leur objectif : former, rassurer, engager et récompenser pour enclencher la transformation culturelle et business que demande l’IA.