Depuis 2025, une transformation progressive mais profonde s’observe dans certains portefeuilles de private equity. À mesure que les organisations intègrent des modèles d’intelligence artificielle dans leurs opérations, la structure des équipes évolue. Là où plusieurs profils étaient historiquement nécessaires pour exécuter, analyser et produire, des configurations plus resserrées émergent, souvent centrées autour de profils seniors capables de s’appuyer sur ces outils pour amplifier leur impact.
Ce mouvement ne relève plus de l’anticipation. Il constitue désormais une réalité opérationnelle dans les participations les plus avancées et commence à redéfinir les critères à partir desquels les operating partners évaluent une équipe dirigeante ou mènent un recrutement.
Dans ce contexte, la question structurante n’est plus uniquement celle de l’expérience sectorielle ou du parcours. Elle devient plus exigeante : dans quelle mesure un dirigeant est-il capable de créer de la valeur dans un environnement où une partie du travail est déjà produite, assistée ou accélérée par des modèles d’intelligence artificielle ?
Une transformation du rôle de direction
À mesure que les organisations gagnent en maturité sur l’usage de l’IA, la nature même du travail de direction évolue. Un certain nombre d’activités historiquement consommatrices de temps — consolidation de données, supervision de processus répétitifs, coordination d’équipes d’exécution — tendent à être partiellement absorbées par les modèles.
Ce déplacement ne signifie pas une diminution du rôle des dirigeants, mais un recentrage. La création de valeur se situe désormais davantage dans la capacité à formuler les bons problèmes, à interpréter des résultats parfois ambigus, à arbitrer dans des environnements incertains et à assumer la responsabilité de ces décisions.
Les travaux du Forum économique mondial confirment cette évolution : les compétences dont la demande progresse le plus rapidement à l’horizon 2030 relèvent du leadership, de l’agilité, de la capacité d’adaptation et de la maîtrise des environnements data et IA. Les compétences purement techniques ne disparaissent pas, mais leur poids relatif diminue au profit du jugement et de la capacité à décider.
Pour un operating partner, cette évolution implique un ajustement des grilles de lecture. Un dirigeant performant dans un modèle opérationnel traditionnel ne sera pas nécessairement en mesure de performer dans une organisation où l’IA prend en charge une partie significative de l’exécution. Non pas par manque de compétence, mais parce que le contexte dans lequel ces compétences s’expriment a changé.
De la connaissance de l’IA à son usage réel
Une confusion persiste encore dans de nombreux processus de recrutement : celle qui consiste à valoriser la connaissance de l’IA plutôt que son usage.
Comprendre ce qu’est un modèle, connaître les outils disponibles ou avoir suivi une formation constitue désormais un prérequis. Ce n’est plus un facteur différenciant. Ce qui distingue les profils à fort impact est leur capacité à mobiliser ces outils sur des tâches complexes et à en tirer un avantage opérationnel concret.
La différence est significative. Un dirigeant qui utilise l’IA pour des usages périphériques — rédaction ou synthèse — améliore marginalement son efficacité. En revanche, celui qui s’appuie sur ces outils pour structurer une analyse stratégique, préparer une instance de gouvernance, accélérer un diagnostic ou transformer un processus décisionnel modifie directement la vitesse et la qualité d’exécution de l’organisation.
Dans ce contexte, l’évaluation en entretien doit évoluer. Il ne s’agit plus de mesurer un niveau de familiarité, mais de comprendre un usage. Interroger un candidat sur une situation précise dans laquelle il a confié une tâche complexe à un modèle, et sur les conséquences de cet usage dans sa manière de travailler, permet d’accéder à un niveau d’analyse beaucoup plus pertinent.
Intégrer la maturité IA dans la due diligence talent
Les pratiques de due diligence talent reposent historiquement sur des critères solides : expérience sectorielle, track record, complémentarité des profils, capacité à travailler ensemble. Ces dimensions restent indispensables, mais elles ne suffisent plus à elles seules à évaluer la capacité d’une équipe dirigeante à accompagner une trajectoire de transformation intégrant l’IA.
Une dimension supplémentaire doit désormais être intégrée : la maturité IA réelle de l’équipe dirigeante.
Cette maturité ne se mesure pas à la connaissance théorique, mais à l’usage. Trois questions permettent de structurer cette analyse :
- Comment les dirigeants utilisent-ils concrètement l’IA dans leur propre travail ?
- Quelles décisions ont récemment été prises différemment grâce à ces outils ?
- Qui, au sein de l’équipe, porte activement la montée en compétences des équipes opérationnelles sur ces sujets ?
L’absence de réponses précises à ces questions constitue un signal faible mais significatif. Elle indique un décalage potentiel entre l’ambition affichée en matière d’IA et la capacité réelle de l’organisation à la traduire en performance opérationnelle.
Trois fonctions particulièrement transformées
Dans un portefeuille PE/VC, tous les rôles ne sont pas affectés de manière homogène. Certains postes se trouvent au cœur de cette transformation.
- Le directeur financier est confronté à un déplacement similaire. Les tâches de production — consolidation, reporting, détection d’anomalies — deviennent progressivement automatisables. La valeur se déplace vers l’interprétation, l’anticipation et la capacité à éclairer les décisions stratégiques.
- Le directeur financier est confronté à un déplacement similaire. Les tâches de production — consolidation, reporting, détection d’anomalies — deviennent progressivement automatisables. La valeur se déplace vers l’interprétation, l’anticipation et la capacité à éclairer les décisions stratégiques.
- Le directeur des ressources humaines, enfin, occupe une position souvent sous-estimée mais déterminante. Dans les organisations qui réussissent leur transformation, il joue un rôle central dans la structuration de la montée en compétences. Cette dynamique ne relève plus d’un programme de formation, mais d’un levier stratégique directement lié à la performance.
Faire évoluer les critères de recrutement
Dans ce contexte, certaines pratiques montrent rapidement leurs limites. L’ajout de mentions telles que « à l’aise avec l’IA » ou « sensibilité aux nouvelles technologies » dans une fiche de poste n’apporte qu’une information faible, difficilement vérifiable et peu différenciante.
Les approches les plus pertinentes reposent sur des dispositifs d’évaluation plus concrets. L’intégration de mises en situation, la confrontation à des problèmes complexes ou l’observation de la manière dont un candidat mobilise — ou non — des outils d’IA permettent d’accéder à un niveau d’analyse plus opérationnel. L’enjeu n’est pas d’évaluer une maîtrise technique, mais la qualité du jugement appliqué aux outputs produits par ces systèmes.
Conclusion
Recruter pour une organisation qui accélère sur l’intelligence artificielle revient à recruter pour un modèle opérationnel en transformation rapide. Les critères d’évaluation des dirigeants ne disparaissent pas, mais ils se déplacent.
La capacité à créer de la valeur avec l’IA, à adapter ses modes de décision et à accompagner la transformation des équipes devient un élément central de la performance. Pour un operating partner, intégrer ces dimensions dans ses pratiques de recrutement et de due diligence ne constitue pas un ajustement marginal, mais une évolution stratégique.
Le risque n’est pas tant de passer à côté d’un bon profil que de constituer une équipe parfaitement adaptée à un modèle qui est en train de disparaître.Retrouvez notre podcast MuzzOsphère, portraits de bâtisseurs de croissance qui explore comment les relations orientent les stratégies, comment les intuitions guident les décisions, et comment les talents, connectés aux bons réseaux, deviennent moteurs de transformation… muzzo.io/podcasts
FAQ
Comment évaluer la maturité IA d’un dirigeant en entretien ?
En privilégiant des questions portant sur des usages concrets. Demander à un candidat de décrire une situation dans laquelle il a mobilisé un modèle sur une tâche complexe, et d’en analyser les effets, permet d’obtenir un niveau d’information plus pertinent que la simple liste des outils utilisés.
Quels profils sont les plus impactés ?
Les fonctions COO, CFO et DRH sont particulièrement concernées, car elles se situent au cœur des processus transformés par l’IA et de la diffusion de ces transformations dans l’organisation.
Faut-il faire évoluer les critères de due diligence talent ?
Oui. Les critères classiques restent nécessaires mais doivent être complétés par une évaluation de l’usage réel de l’IA au sein de l’équipe dirigeante et de sa capacité à en faire un levier de performance.Les profils expérimentés sont-ils remis en cause ?
Non, mais la nature de leur valeur évolue. L’expérience reste un atout, à condition qu’elle s’accompagne d’une capacité à s’adapter à un environnement où l’exécution est partiellement automatisée et où le jugement devient central.
