IA patronne : pari risqué ?

De l’assistant au décideur

Depuis deux ans, les modèles d’IA générative ont franchi un cap. Ils savent rédiger, résumer, coder, analyser des données, répondre à des clients, assister des juristes ou des analystes financiers. Dans de nombreuses entreprises, l’IA s’est déjà installée au cœur des processus. Elle automatise, accélère et standardise.

Toutefois, diriger ne se résume pas à optimiser. Un PDG ne fait pas qu’empiler des décisions rationnelles. Il arbitre entre des objectifs parfois contradictoires, assume une vision, gère des crises, inspire des équipes, négocie avec des régulateurs, protège une marque, recrute, tranche sur des paris industriels. La différence entre “aider” et “décider” devient alors centrale.

Or, c’est précisément ce passage du rôle d’assistant au rôle de décideur que le propos de Sam Altman met sur la table. Si une IA peut coordonner des milliers d’informations, détecter des signaux faibles, simuler des scénarios et proposer des choix, la tentation existe de la laisser aller plus loin. Pour certains dirigeants, ce serait même logique. Pourquoi conserver des processus lents, politiques et imparfaits, si un système peut améliorer la performance ?

Une gouvernance sous tension

Sur le papier, une IA “PDG” pourrait séduire par ses promesses. Elle ne fatigue pas. Elle n’a pas d’ego. Elle ne cède pas à la panique. Elle peut surveiller en continu les indicateurs, les risques, la conformité. Elle pourrait décider plus vite, parfois mieux, et réduire la part d’improvisation.

Pourtant, la gouvernance ne se limite pas à l’efficacité. Elle repose aussi sur la légitimité et la responsabilité. Quand un conseil d’administration valide une stratégie, il doit pouvoir expliquer ses choix. Quand un PDG commet une faute, le droit prévoit des mécanismes de sanction. À l’inverse, une IA ne “répond” pas au sens juridique. Elle ne va pas au tribunal. Elle ne signe pas un engagement. Elle ne supporte pas une mise en cause personnelle.

Dès lors, une question s’impose : qui endosse la responsabilité si l’IA dirige et se trompe ? Le conseil d’administration ? Les dirigeants humains restants ? Les concepteurs du modèle ? Le fournisseur d’infrastructure ? Dans l’état actuel des règles, la responsabilité remonte presque toujours à des personnes physiques ou morales identifiables. On peut imaginer une IA qui propose et un humain qui valide. Mais on parle alors d’un PDG “assisté”, pas d’un PDG remplacé.

En clair, l’idée d’un “CEO algorithme” oblige à repenser la chaîne de décision. Sans cela, le risque juridique et réputationnel devient explosif.

La tentation de la performance

L’économie adore les gains de productivité. Les marchés aussi. Une entreprise capable de réduire ses coûts, d’améliorer ses marges et de mieux cibler ses investissements attire naturellement les capitaux. Dans ce contexte, l’IA apparaît comme une promesse de performance durable.

Le parallèle avec la finance s’impose. Depuis des années, les algorithmes de trading exécutent des ordres à haute fréquence. Les modèles quantitatifs aident à construire des portefeuilles. Les gérants utilisent des outils statistiques pour réduire les biais. Malgré cela, personne n’a totalement “supprimé” l’humain. Pourquoi ? Parce qu’un modèle peut se tromper de régime de marché, parce qu’il sur-apprend, parce qu’il réagit mal aux événements rares, et parce que la confiance exige une responsabilité claire.

Transposer cette logique à la direction d’une entreprise conduit au même constat. L’IA peut exceller dans des tâches mesurables et répétitives. Elle peut aussi aider à structurer des décisions complexes. Néanmoins, l’entreprise vit dans l’incertitude. Une guerre commerciale, une rupture d’approvisionnement, un scandale, un retournement politique, une innovation inattendue peuvent bouleverser la donne. Or, dans ces moments, la capacité à décider avec des informations imparfaites, puis à assumer publiquement, fait toute la différence.

Peut-on programmer une vision ?

Un PDG porte une vision. Il raconte une histoire crédible aux salariés, aux clients et aux actionnaires. Cette narration n’est pas un accessoire. Elle sert à aligner les énergies et à attirer des ressources. Une IA peut générer un discours convaincant. Elle peut même adapter son message selon l’audience. Mais le contenu suffit-il, si l’adhésion repose aussi sur la confiance en une personne, sur son expérience, sur sa capacité à trancher sous pression ?

La vision, c’est aussi un pari stratégique. Investir dans une technologie encore immature, pivoter vers un marché, fermer une activité rentable mais non stratégique, tout cela suppose du courage et une prise de risque calculée. Une IA peut calculer. En revanche, le “courage” reste une notion humaine, car il implique une exposition personnelle, une réputation, parfois une part d’intuition.

Il existe une autre limite : les objectifs. Un modèle d’IA suit une fonction de récompense, définie par des humains. Même si elle devient très sophistiquée, elle reste alignée sur ce qu’on lui demande d’optimiser. Là encore, une question simple surgit : qui définit les priorités de l’entreprise, et comment s’assure-t-on qu’elles reflètent bien l’intérêt social, les obligations réglementaires, et les attentes légitimes des parties prenantes ?

Transparence, biais et boîtes noires

Un modèle d’IA moderne fonctionne souvent comme une “boîte noire”. On peut tester ses résultats, mesurer sa performance, mais il reste difficile d’expliquer exactement pourquoi il prend telle décision. Dans une entreprise classique, le dirigeant justifie son arbitrage. Il détaille les hypothèses. Il accepte la contradiction.

Avec une IA, l’explicabilité devient un sujet brûlant. Les régulateurs, les actionnaires et les partenaires voudront comprendre les décisions : pourquoi licencier, pourquoi investir ici, pourquoi refuser un contrat, pourquoi se retirer d’un pays ? Sans explication solide, la confiance s’érode.

À cela s’ajoutent les biais. Un modèle apprend sur des données passées. Il peut reproduire des discriminations historiques ou surestimer des corrélations trompeuses. Il peut aussi “halluciner”, c’est-à-dire produire des réponses fausses avec assurance. Dans un cadre opérationnel, ce type d’erreur peut coûter très cher. Dans un cadre de direction, il peut devenir fatal.

Même en supposant des garde-fous, une entreprise pilotée par IA affronterait un dilemme : plus l’IA gagne en autonomie, plus l’humain perd la capacité de contrôle fin. Et plus on exige des validations humaines, plus on réduit l’intérêt d’avoir un “CEO IA” à part entière.

Le vrai sujet : l’organisation hybride

Dans la pratique, le futur le plus crédible n’oppose pas l’humain et la machine. Il combine les deux. L’entreprise de demain pourrait fonctionner avec une direction humaine qui s’appuie sur des systèmes d’IA pour accélérer l’analyse, simuler des scénarios, détecter des risques, optimiser la planification ou la relation client.

Dans ce modèle, l’IA devient un “copilote” de direction. Elle propose des options, évalue des conséquences, met en évidence des contradictions. Ensuite, les dirigeants décident, arbitrent et assument. Cette architecture hybride paraît plus compatible avec le droit, la culture d’entreprise et la psychologie des organisations.

D’ailleurs, c’est déjà ce qui se dessine dans certains grands groupes : comités d’investissement assistés par IA, scoring de risques automatisé, outils de prévision avancés, surveillance de la cybersécurité pilotée par modèles. La marche suivante consiste à intégrer ces outils au sommet, sans les sacraliser.

Quelles implications pour l’épargnant ?

Pour les investisseurs particuliers et les familles qui gèrent leur patrimoine, ce débat n’est pas une simple curiosité technologique. Il signale une transformation profonde du capitalisme. Si l’IA monte dans la chaîne de valeur, elle modifie la répartition des profits, des coûts et des risques.

D’un côté, les gagnants potentiels apparaissent clairement : éditeurs de modèles, fournisseurs de semi-conducteurs, opérateurs de cloud, sociétés de cybersécurité, intégrateurs, et entreprises capables de déployer l’IA à grande échelle. De l’autre, certains métiers très standardisés subissent une pression accrue. Les marges peuvent se déplacer, tout comme la valeur ajoutée.

En gestion de patrimoine, cette mutation renforce trois réflexes simples. D’abord, la diversification reste la meilleure protection. Ensuite, il faut distinguer les effets de mode des tendances structurelles. Enfin, la gestion du risque redevient centrale : le secteur de l’IA progresse vite, mais il reste exposé à des cycles, à des régulations, à des tensions géopolitiques et à des ruptures technologiques.

S’agissant d’OpenAI et de l’écosystème, un point mérite l’attention : la gouvernance. Une entreprise d’IA n’est pas une entreprise comme une autre, car ses décisions peuvent impacter la société, l’information, la sécurité, l’emploi. Les autorités surveillent donc de près. À court terme, cela peut créer de la volatilité. À long terme, cela peut assainir le marché en imposant des standards.

Une question de civilisation économique

Au fond, demander si ChatGPT pourrait devenir PDG, c’est poser une question plus large : à quel niveau acceptons-nous de déléguer le pouvoir de décision à des systèmes automatisés ? Dans les années 2000, l’automatisation a touché la production industrielle. Puis elle a gagné les services. Aujourd’hui, elle s’approche du centre nerveux : la stratégie.

Certains y voient une promesse de rationalité et d’efficacité. D’autres redoutent une perte de contrôle, une opacité accrue et une déresponsabilisation. Dans un monde libéral, la liberté d’entreprendre va de pair avec la responsabilité. Or, une IA ne porte pas moralement ses choix. On peut l’encadrer, mais on ne peut pas lui demander des comptes comme à un dirigeant.

C’est pourquoi l’hypothèse d’un “CEO IA” relève moins d’une annonce opérationnelle que d’un signal. Elle nous oblige à mettre à jour nos règles, nos pratiques et nos garde-fous. Elle rappelle aussi une évidence : la technologie progresse vite, mais la confiance, elle, se construit lentement.

L’histoire économique montre que les innovations majeures finissent par s’intégrer, à condition de clarifier les responsabilités, de sécuriser les usages, et de préserver l’équilibre entre efficacité et contrôle. L’IA à la tête d’une entreprise n’échappe pas à cette règle. Pour l’instant, le scénario le plus solide reste celui d’une direction humaine augmentée. Mais le simple fait que la question se pose en dit long sur la vitesse du changement.

Communication non contractuelle

Les performances passées ne préjugent pas des performances futures et ne sont pas constantes dans le temps. En conséquence, l’objectif de performance n’est pas garanti. L’assureur s’engage sur le nombre d’unités de compte et non sur leur valeur qu’il ne garantit pas. Elles s’entendent hors fiscalité et frais de gestion annuels des contrats de capitalisation concernés.

En investissant sur des supports en unités de compte vous profitez du potentiel de performances des marchés financiers, mais vous prenez un risque de perte en capital. En effet, l’assureur s’engage sur le nombre d’unités de compte, mais ne garantit pas leur valeur. Celle-ci est soumise à des fluctuations, à la hausse comme à la baisse, en fonction de l’évolution des marchés financiers.

Notez qu’un entretien auprès d’un conseiller est indispensable afin de vérifier que les solutions présentées sont en cohérence avec votre situation. Sachez que la souscription à cette solution prendra en compte les objectifs et le profil d’investisseur de l’épargnant. L’investissement portant sur des supports en unités de compte présente un risque de perte en capital.