Et toi, tu fais comment pour... | ... intégrer tes émotions dans tes décisions stratégiques, notamment face à l’IA ?

Il existe une idée reçue tenace dans le monde des affaires : une bonne décision stratégique serait forcément froide, rationnelle, débarrassée de toute émotion. D’un côté les chiffres, de l’autre l’affect. Et surtout, ne jamais mélanger les deux.

J’ai longtemps pensé l’inverse. Et il m’a fallu des années pour comprendre que c’était probablement une erreur. D’abord à mes dépens, puis à mon avantage.

Deux histoires

Histoire 1

Quand j’ai cédé mon entreprise il y a six ans, tout le monde m’a félicité. On me disait que j’avais eu du flair.

Il faut dire que vendre son agence de voyages spécialisée dans la croisière début mars 2020, juste avant l’arrêt mondial du tourisme, ressemblait à un timing parfait.

Ce que personne ne savait, c’est que cette vente était l’aboutissement de dix-huit mois de doutes, d’épuisement et de décisions prises sous pression.

Pour préparer cette cession, j’avais lancé deux grands chantiers : mettre en place le Lean Management et refondre entièrement notre site web. J’étais convaincu qu’un acquéreur sérieux attendrait une entreprise moderne, irréprochable.

Résultat : le Lean a créé du chaos dans l’équipe, et la refonte a fait chuter notre trafic de 30 %.

Sur le papier, ces décisions avaient du sens.

Mais elles étaient guidées par une peur bien précise : celle de ne pas être à la hauteur d’un acheteur potentiel dont j’imaginais les attentes, au lieu d’analyser lucidement la situation réelle.

Histoire 2

Plus récemment, une entreprise me contacte pour automatiser la gestion de son catalogue produit : plusieurs milliers de références, plusieurs langues, plusieurs pays.

Le besoin semble clair. La pression sur les délais aussi. On démarre.

Très vite, je constate que personne n’a vérifié la structure des données disponibles. Aucun format de sortie n’a réellement été défini. Aucun travail de fond n’a été mené sur les objectifs réels du projet.

Mais surtout, les équipes concernées ont été intégrées du jour au lendemain, sans information préalable, sans formation, sans qu’on leur explique pourquoi.

Le projet a dérapé.

Deux histoires. Deux contextes très différents.

Et pourtant, un même mécanisme : des décisions prises sous pression émotionnelle, sans recul et sans préparation humaine.

Dans mon cas, c’était la peur de l’échec.

Dans le leur, probablement la peur de rater le train de l’IA.

Ce n’est pas un problème de compétence.

C’est un problème de discernement émotionnel.

Pourquoi j’en parle

Après la cession de mon entreprise, j’aurais pu simplement tourner la page.

J’ai choisi de comprendre.

Je me suis formé aux neurosciences et à la psychologie des émotions pour mieux saisir ce qui se passe en nous quand nous décidons, résistons ou agissons sous pression.

En parallèle, dès 2020, je me suis plongé dans l’intelligence artificielle générative, bien avant que ChatGPT popularise le sujet.

Ce qui m’intéressait n’était pas la technologie elle-même, mais une question plus profonde : quelle est la nature des différentes formes d’intelligence ? Intelligence cognitive, intelligence émotionnelle, intelligence artificielle. Comment se complètent-elles ? Comment interagissent-elles ?

C’est cette réflexion qui guide aujourd’hui mon travail auprès des entreprises.

Ce que j’ai appris à faire différemment

Bien avant cette période, j’avais déjà commencé à pratiquer régulièrement la méditation de pleine conscience.

Pas comme une démarche spirituelle, mais comme un outil concret : apprendre à prendre de la distance avec mes pensées, mes perceptions et mes émotions.

J’ai également découvert l’EFT (Emotional Freedom Techniques), qui prolonge ce travail d’observation et de verbalisation.

Pendant plusieurs années, j’ai aussi tenu un journal de bord.

Avant chaque décision importante, je me posais systématiquement quatre questions :

• Quel est mon objectif réel ? Pas celui que j’affiche, mais celui qui me motive profondément.

• Quelle image je projette du résultat ? Si cette décision fonctionne, à quoi ressemble concrètement la situation ?

• Quelles valeurs sont en jeu ? Qu’est-ce qui compte vraiment pour moi ici ?

• Quel est le coût potentiel de l’erreur ? Non pas pour nourrir la peur, mais pour évaluer lucidement le risque.

J’imagine souvent une balance.

D’un côté, le rationnel : données, chiffres, indicateurs.

De l’autre, l’intuition. Une intuition fine, nourrie par les émotions, mais seulement après une phase de recul et de maturation.

Pas l’intuition impulsive du premier réflexe.

Celle qui apparaît quand on a su identifier ce qu’on ressent, s’entourer des bonnes personnes et filtrer les conseils avec discernement.

Reprendre en main l’histoire 2

Revenons au projet de catalogue produit.

Voici comment nous avons réussi à redresser la situation.

Avant même de toucher à la moindre ligne de code ou au moindre modèle d’IA, nous avons commencé par les données.

C’est la base de tout projet d’intelligence artificielle.

Si les données sont désorganisées, incomplètes ou peu fiables, le résultat sera à leur image.

On nettoie, on structure, on contrôle.

Ce travail n’a rien de spectaculaire, mais il est décisif.

Ensuite, il faut intégrer les équipes dès le départ.

Pas en cours de route.

On explique pourquoi le projet existe, ce qu’il va changer dans leur quotidien, et surtout ce qu’il ne changera pas.

La peur du remplacement est réelle. Je la rencontre dans presque toutes les entreprises.

Elle doit être nommée, pas ignorée.

Le bon message n’est pas :

"L’IA fera votre travail mieux que vous."

C’est plutôt :

"L’IA va vous permettre d’aller plus loin, de vous concentrer sur des tâches à forte valeur ajoutée et d’obtenir de meilleurs résultats."

Ce n’est pas simplement une question de formulation.

C’est une question d’intention.

Pour les dirigeants eux-mêmes, l’enjeu est aussi d’acquérir une expérience concrète.

Utiliser ChatGPT ou Claude au quotidien. Tester. Expérimenter. Comprendre les biais et les limites.

L’IA générative n’est pas difficile à utiliser.

Elle reste avant tout expérimentale.

Et c’est précisément en expérimentant qu’on apprend à en tirer le meilleur.

Enfin, il faut toujours revenir au client.

Qu’attend-il réellement pour prendre sa décision ?

Quels sont ses freins, ses motivations, ses craintes ?

L’IA ne répond pas à ces questions à notre place.

Elle nous aide simplement à les traiter à grande échelle, avec précision et cohérence.

Dans ce cas précis, en combinant IA générative et algorithmes déterministes, avec des données fiables et des équipes formées, le projet a abouti en quatre semaines.

Résultat : un système capable de générer et d’optimiser plusieurs milliers de fiches produits en français et en italien, avec des descriptions adaptées à chaque article et à chaque cible client.

Et surtout, une équipe qui a retrouvé du sens dans ses actions, avec la satisfaction de produire un travail de grande qualité.

Ce que l’IA peut faire pour vos décisions

Il y a une dimension que j’explore de plus en plus dans mon propre usage de l’IA : sa capacité à renforcer l’empathie dans la prise de décision.

Demandez à un modèle d’IA de se mettre à la place d’un collaborateur, d’un client fidèle ou d’un partenaire inquiet.

Demandez-lui d’identifier leurs missions, leurs craintes face au changement, leurs besoins implicites.

Vous pourrez construire des scénarios, tester des hypothèses et anticiper certaines réactions.

Cela reste une projection qu’il faut confronter au terrain.

Mais l’IA peut devenir une passerelle utile vers une meilleure compréhension du réel.

En tant que décideur, vous êtes un émetteur.

Ce que vous dites, et surtout la manière dont vous le dites, génère des émotions chez vos collaborateurs, vos clients et vos partenaires.

Ces émotions sont des signaux.

Les ignorer ne les fait pas disparaître.

Intégrer les émotions, les nommer et les travailler : c’est souvent ce qui transforme une décision stratégique en une décision juste.

Avec ou sans IA.