Comment les conseils peuvent-ils adopter l’IA tout en préservant la diversité de pensée ?

Imaginez une réunion du conseil où un administrateur, fort de dix ans d’expérience dans une entreprise technologique et doté d’une formation en informatique, répond à toutes les questions sur l’IA. Les autres acquiescent, soulagés de pouvoir s’en remettre à quelqu’un d’autre. Sur le papier, ce conseil semble prêt pour l’IA. En pratique, il a concentré son jugement entre les mains d’une seule personne, bien plus à l’aise avec cette technologie que les autres membres du conseil. 

Il est compréhensible de vouloir préparer ainsi le conseil à l’IA. Nommer un expert constitue une avancée, du moins jusqu’à un certain point. Mais une bonne gouvernance de l’IA exige des compétences à l’échelle de l’ensemble du conseil : elle ne peut être déléguée à une seule personne. Cette distinction est plus importante que ne le reconnaissent encore la plupart des conseils. 

Disposer d’une culture de l’IA suffisante pour en assurer la gouvernance ne signifie pas en maîtriser tous les aspects techniques. Ces compétences doivent être partagées au sein du conseil, plutôt que concentrées entre les mains d’une seule personne, et évoluer au même rythme que la technologie. Mais cela ne fonctionne que si le conseil préserve ce qui fait toute la valeur de sa supervision : des personnes capables d’aborder un même problème sous des angles suffisamment différents pour confronter leurs points de vue. 

Dans cet article :

• Pourquoi la préparation à l’IA ne se limite pas à la nomination d’un expert
• Développer une compétence collective en matière d’IA
• Pourquoi la diversité de pensée reste essentielle

Pourquoi se préparer à l’IA ne se résume pas à nommer un expert 

Tous les conseils devraient-ils compter un expert de l’IA ? La présence d’un tel expert présente des avantages mesurables. Selon une étude de la National Association of Corporate Directors, les conseils qui comptent ne serait-ce qu’un administrateur maîtrisant les enjeux de gouvernance liés à l’IA sont 2,8 fois plus à même d’en détecter les risques à un stade précoce. Le problème, c’est ce qui se passe ensuite : la plupart des conseils s’arrêtent là et considèrent cette nomination comme un aboutissement plutôt que comme un point de départ. 

Le décalage est frappant. 83 % des conseils d’administration des entreprises du S&P 500 ont officiellement identifié l’IA comme un risque significatif pour leur activité, alors que seuls 2,7 % de leurs administrateurs déclarent une expertise en IA, selon l’analyse 2026 de The Conference Board. Le dernier indice de Spencer Stuart montre que la proportion de nouveaux administrateurs du S&P 500 possédant une expérience dans le secteur technologique a presque triplé depuis 2021, pour atteindre 46 %. Les conseils recrutent donc ces profils, sans pour autant parvenir encore à diffuser ces compétences parmi l’ensemble de leurs membres. 

La présence d’un seul expert présente une faiblesse structurelle qui n’a rien à voir avec ses compétences. Dès que cet administrateur quitte la salle, les autres membres du conseil ne disposent plus des connaissances nécessaires pour remettre en question, en toute indépendance, une recommandation liée à l’IA. Pire encore, les autres administrateurs peuvent cesser de chercher à approfondir leurs connaissances sans que personne ne s’en aperçoive : dès lors qu’une personne est clairement identifiée comme « l’expert de l’IA », les autres sont de moins en moins incités à rester au fait du sujet. Le conseil se retrouve alors avec une expertise concentrée entre les mains d’une seule personne et un écart de compréhension qui ne cesse de se creuser chez tous les autres membres. 

Développer des compétences collectives en IA 

Comment les conseils peuvent-ils alors développer leurs compétences en IA sans simplement recruter un expert en espérant ainsi résoudre le problème ? La réponse est moins immédiate et moins séduisante qu’une simple nomination : il faut construire délibérément une compréhension commune et la réévaluer régulièrement. 

Culture de l’IA et expertise technique 

La culture de l’IA et l’expertise technique sont deux compétences distinctes. Les conseils qui les confondent finissent soit par investir excessivement dans des formations dont personne n’avait besoin, soit par négliger le discernement qui compte réellement. 

Un administrateur n’a pas besoin de comprendre comment un modèle est entraîné pour poser des questions pertinentes sur les données utilisées pour son entraînement, ses modes de défaillance connus ou les raisons pour lesquelles une recommandation donnée mérite d’être considérée comme fiable. C’est ce niveau de culture de l’IA dont un conseil a besoin : suffisamment de connaissances pour examiner les contenus produits avec l’aide de l’IA avec la même rigueur que des états financiers, sans que chaque administrateur ait à devenir data scientist. L’expertise technique approfondie relève des spécialistes auxquels le conseil peut faire appel. En revanche, cette culture de l’IA doit être partagée par tous ses membres. 

Formation continue 

Les compétences en IA ont une durée de validité limitée. Les conseils qui considèrent qu’une seule session de formation suffit s’appuient sur des connaissances qui deviennent obsolètes en moins d’un an, parfois même plus rapidement. 

Pour rester à jour, mieux vaut miser sur une pratique régulière que sur une formation ponctuelle : prévoir dans le calendrier des rendez-vous récurrents pour actualiser les connaissances, faire appel à des intervenants externes qui apportent des informations à jour plutôt que de recycler les mêmes contenus, et attendre réellement des administrateurs qu’ils partagent en réunion les questions soulevées par leur propre utilisation des outils d’IA. Réévaluer les compétences du conseil au même rythme que son appétence au risque ou sa stratégie permet de s’assurer qu’elles évoluent au même rythme que les technologies qu’il est chargé de superviser. 

Des compétences à l’échelle de l’ensemble du conseil 

Confier la supervision de l’IA à une seule personne crée un point de défaillance unique, et la solution ne consiste pas à nommer un expert supplémentaire. Il faut s’assurer qu’un nombre suffisant d’administrateurs disposent des compétences nécessaires pour que la capacité du conseil à remettre en question les contenus produits avec l’aide de l’IA ne dépende pas de la personne présente dans la salle. 

Concrètement, cela signifie que les administrateurs doivent prendre davantage en charge leur propre préparation au lieu de s’en remettre à l’expert du conseil : utiliser eux-mêmes des outils d’IA pour examiner les documents du conseil avant une réunion, mettre à l’épreuve une hypothèse qu’ils maîtrisent mal, repérer les passages d’un long document qui méritent une lecture plus attentive et arriver à la réunion avec leur propre point de vue, forgé avant même d’avoir entendu celui de l’expert en IA du conseil. 

Comme l’expliquait Mike Soutar dans le podcast Boardroom Confidential, arriver en réunion avec un point de vue bien défini change la manière dont on participe aux échanges : « Mon point de vue est très clair […] et cela m’évite d’avoir à faire tout ce travail pendant la réunion. Je peux ainsi rester curieux et ouvert à ce que les autres ont à dire. » 

Un conseil dont chaque administrateur a effectué ce travail de préparation débat différemment, et plus efficacement, qu’un conseil où onze personnes attendent que la douzième prenne la parole. Notre guide, 5 méthodes pratiques pour préparer votre conseil à l’IA, revient plus en détail sur les pratiques de gouvernance qui permettent d’y parvenir. 

Pourquoi la diversité de pensée reste essentielle 

Les compétences en IA doivent enrichir les échanges au sein du conseil, et non remplacer la diversité des points de vue qui leur donne tout leur intérêt. Cette distinction disparaît dès lors qu’une recommandation générée par l’IA, formulée avec assurance et présentée de manière convaincante, devient la réponse par défaut que plus personne ne prend la peine de remettre en question. 

Une autre forme de diversité est également en jeu, et elle est facile à négliger. Présentez une recommandation issue d’un outil d’IA à un conseil composé d’anciens directeurs financiers : leurs questions porteront principalement sur les chiffres. Un administrateur ayant dirigé un service client pourra s’interroger sur les profils ou les données ayant servi à entraîner le modèle. Une personne ayant travaillé sur un autre marché pourra remarquer que certaines hypothèses ne sont pas transposables. Rien de tout cela ne tient à une meilleure maîtrise technique. Cela tient à la diversité des parcours et des expériences. Des administrateurs aux profils similaires ont tendance à ne pas voir les mêmes choses. Or, les résultats produits par l’IA, déjà structurés et analysés, rendent ces angles morts communs encore plus difficiles à déceler. Plus la technologie effectue en amont une partie du travail de réflexion du conseil, plus il est important de savoir qui, autour de la table, est là pour la remettre en question. 

Anna Marks, présidente du conseil d’administration mondial de Deloitte, a averti que les conseils confondent régulièrement silence et accord. Comme elle le souligne, l’absence de débat « laisse entendre qu’il y a accord ». C’est précisément ainsi qu’une mauvaise décision peut être adoptée sans être remise en question, tandis qu’une bonne peut être écartée faute de quelqu’un prêt à la défendre. L’IA accentue ce risque au lieu de le réduire. Lorsqu’une recommandation est assortie d’un indice de confiance, il est facile de la considérer comme une conclusion définitive plutôt que comme un point de départ pour la discussion. 

Des chercheurs qui étudient les effets de l’IA sur la prise de décision des conseils ont proposé une approche utile à cet égard. Un article récent publié dans la revue AI & Society parle d’« indépendance épistémique » : les conseils encouragent délibérément la diversité des analyses, parfois de manière formelle, afin d’éviter que le groupe ne se rallie trop rapidement aux conclusions produites par l’IA. Le mécanisme importe moins que l’habitude elle-même. Une présidence qui encourage activement l’expression d’avis divergents et considère une objection isolée comme une information à prendre en compte, plutôt que comme un obstacle, empêche les analyses générées par l’IA de s’imposer par défaut comme le seul point de vue dans la salle. 

Cela fait écho aux propos de Charlotte Valeur, présidente de conseil et administratrice non exécutive, dans le podcast Boardroom Confidential : « Le désaccord est essentiel à une bonne prise de décision. » Dans un conseil qui s’appuie sur l’IA, préserver cette capacité à exprimer des désaccords devient d’autant plus important. 

La sécurité constitue un bon moyen de vérifier si cette discipline est réellement appliquée. Un système d’IA correctement configuré peut signaler qu’un risque identifié dans une recommandation doit être examiné par un expert particulier, par exemple un RSSI chargé d’évaluer un risque d’exposition des données enfoui dans un contrat avec un fournisseur, avant que le conseil ne poursuive. Cette transmission n’a de sens que si le conseil considère l’avis de l’expert sollicité comme un véritable second avis. S’il ne s’agit que d’une formalité, elle ne fait que retarder une décision que les personnes présentes avaient déjà prise. Le fait que l’IA signale la nécessité d’obtenir un autre point de vue n’est utile que si le conseil est encore disposé à l’entendre. Un article connexe, « Comment l’IA transforme la dynamique des conseils d’administration », examine plus largement la manière dont cette évolution transforme les réunions. 

Comment savoir si un conseil développe de réelles compétences en IA ? 

Trois questions permettent d’aller à l’essentiel. La majorité des membres du conseil, et pas seulement un administrateur, serait-elle capable d’expliquer pourquoi une recommandation élaborée avec l’aide de l’IA mérite ou non d’être considérée comme fiable ? Un administrateur autre que l’expert en IA désigné par le conseil a-t-il déjà remis en question une analyse générée par l’IA et ainsi influé sur la décision finale ? Et lorsque l’IA signale la nécessité de consulter un spécialiste, son avis est-il réellement pris en compte ou le conseil poursuit-il simplement son processus une fois cette formalité accomplie ? Si le conseil hésite à répondre à l’une de ces questions, c’est que son expertise reste concentrée entre les mains d’une seule personne tandis que l’écart de compétences se creuse chez les autres membres. 

Comment Sherpany aide les conseils à renforcer leurs compétences et leur gouvernance 

Les conseils peuvent renforcer leurs compétences en IA tout en préservant une dynamique efficace en réunion lorsque les outils qui facilitent la préparation individuelle permettent à chacun de remettre plus facilement les informations en question, au lieu de laisser cette tâche à un seul expert au nom de tous les autres. 

Les fonctionnalités d’IA de Sherpany permettent aux administrateurs d’examiner les documents du conseil de manière autonome avant une réunion, en faisant ressortir les questions à se poser et les éléments qui méritent un examen plus approfondi. Chaque administrateur arrive ainsi en réunion avec son propre point de vue, au lieu de s’en remettre à la première personne qui s’exprime sur un sujet lié à l’IA. C’est cette préparation qui permet un véritable échange au sein du conseil, plutôt qu’un simple exposé d’un administrateur aux autres. 

Aucun de ces outils ne prend de décision à la place du conseil ni ne remplace la diversité des perspectives qui donne toute sa valeur au débat. Ils permettent à chaque administrateur, et pas seulement à celui qui possède l’expérience la plus pertinente, d’arriver en réunion prêt à poser les questions qui s’imposent. 

L’ensemble du conseil doit se poser les bonnes questions 

Un conseil prêt pour l’IA n’est pas celui qui réunit le plus d’expertise technique, mais celui où suffisamment d’administrateurs sont capables, de manière indépendante, de poser des questions pertinentes pour que les contenus générés par l’IA soient examinés avec la même rigueur que tout autre élément important pris en compte dans une décision. 

Ces compétences doivent être développées de manière délibérée, partagées entre les membres du conseil plutôt que concentrées entre les mains d’une seule personne, et régulièrement actualisées pour suivre le rythme d’une technologie en constante évolution. Mais rien de tout cela ne fonctionne sans ce dont les conseils avaient déjà besoin avant l’arrivée de l’IA et qui reste aujourd’hui essentiel : des administrateurs aux perspectives suffisamment différentes pour remettre mutuellement leurs points de vue en question, et une présidence qui veille à ce que ce débat ait réellement lieu au lieu de considérer le silence comme un signe d’unanimité. 

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