Chez Qonto, l’intelligence artificielle n’est pas un sujet récent. Avec plus de 1600 collaborateurs et une équipe RH de 75 personnes, l’entreprise travaille sur l’IA depuis près de trois ans. Learning & Knowledge Manager, Olivia Mella accompagne cette transformation au plus près des équipes, à la croisée de l’onboarding, de la formation et du partage de connaissances. 

Dans cet article, Olivia Mella nous partage son retour d’expérience sur la manière dont Qonto a accompagné les équipes pour prendre le virage de l’IA. Chez Qonto, l’IA n’est pas abordée comme un enjeu d’innovation purement technologique. Par son impact massif sur les manières de travailler, d’apprendre et de progresser, l’IA est avant tout considérée comme un enjeu de transformation humaine et donc un sujet central pour les équipes RH.

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Selon vous, quel rôle peuvent, ou même doivent, jouer les équipes RH dans la transformation liée à l’IA ? 

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On parle encore très souvent de l’IA uniquement sous l’angle de l’efficacité et de la productivité. Je suis ravie que l’on prenne le temps d’en parler aujourd’hui sous l’angle humain. L’adoption de l’IA, ce n’est pas juste déployer des outils : c’est une transformation profonde des façons de travailler - ce qui en fait un sujet RH par essence.

L’IA est une transformation particulièrement complexe à mener :

• • C’est une transformation transverse, qui touche toutes les équipes. Chez Qonto, nous avons eu la chance de pouvoir nous appuyer sur des personnes curieuses de découvrir et s’approprier l’IA dans toutes les équipes. Il n’est pas resté l’apanage des profils Tech et Produit. 
  • C’est un sujet toujours mouvant.

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Vouloir se former à l’IA, c’est accepter que la ligne d’arrivée bouge en permanence. A mon sens, le rôle des RH est donc de créer les conditions pour que cette curiosité et cet apprentissage permanent puissent exister. Olivia Mella Lead Knowledge & Learning chez Qonto

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Quelles ont été les grandes étapes de l’adoption de l’IA dans les équipes de Qonto ? 

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L’IA est arrivée de manière progressive. Avec le recul, je distingue plusieurs phases dans l’adoption : 

1. La première phase a été celle de la découverte, qui a commencé dès 2023. L’unique objectif était alors d’expérimenter et de tester des outils, sans en attendre de bénéfices de productivité immédiat. 
2. La deuxième a consisté à poser un premier cadre au niveau de l’organisation, notamment en matière de sécurité des données et des outils. Nous avons également commencé à créer des formations basiques, ajoutées à notre onboarding. En parallèle, nous avons aussi mis une attention particulière à développer l’esprit critique de nos collaborateurs à l’égard de l’IA. Nous avons par exemple fait intervenir Olivier Sibony, professeur à HEC Paris et chercheur, pour questionner ce qu’est une “bonne” utilisation de l’IA. 
3. La troisième phase a consisté dans l’intégration de l’IA directement dans nos outils du quotidien (comme Notion ou notre boîte email), plutôt que d’en faire une “couche en plus” ou un outil à part. Certaines équipes commencent également à développer leurs propres agents, pour répondre très précisément à leurs besoins et cas d’usage métier.
4. La quatrième phase, que nous amorçons en ce moment, est tournée vers les managers. Nous voulons nous appuyer sur l’IA pour aider les managers à devenir de meilleurs managers. 

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Du point de vue des équipes RH, quels sont les cas d’usage de l’IA qui ont réellement transformé votre manière de travailler ?

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Le recrutement est clairement le cas d’usage le plus avancé. L’IA est utilisée pour la prise de notes en entretien, l’analyse de candidatures ou encore la rédaction de messages aux candidats. Cette aide apportée par l’IA nous permet finalement une meilleure présence et attention des recruteurs pendant les entretiens. 

Au-delà du recrutement, l’IA est aussi utilisée pour analyser les données People, comme les enquêtes d’engagement, afin d’identifier plus rapidement des tendances. 

Enfin, elle nous aide à créer des contenus de formation plus personnalisés. 

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Côté RH, votre prochain objectif est de mettre l’IA au service des managers. Comment ? 

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On part d’un constat simple : manager, cela s’apprend. Certaines conversations sont particulièrement difficiles à appréhender : refuser une promotion, gérer une situation de conflit, annoncer des transformations importantes de l’entreprise... Beaucoup de managers ont peur de mal faire, de blesser, d’abîmer le lien avec leur équipe.

Notre idée est d’utiliser l’IA comme un espace d'entraînement sans risque. un véritable “bac à sable” dans lequel les managers peuvent s’exercer, recommencer, tester différentes approches. Concrètement, nous avons créé un agent de conversation avec plusieurs scénarios de conversations difficiles et différents profils de collaborateurs : quelqu’un qui ne réagit pas, un collaborateur réfractaire, quelqu’un de très émotionnel…

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L’intégration de l’IA ne se fait pas du jour au lendemain. Déléguer des tâches à l’IA, cela demande quelque chose de fondamental en amont : définir nos standards, notre exigence, le niveau de qualité attendu. Nous devons les définir clairement par écrit d’abord, pour pouvoir ensuite nourrir nos agents IA avec les bonnes ressources. Olivia Mella Lead Knowledge & Learning chez Qonto

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Pour outiller nos managers, nous avons d’abord dû nous demander ce qu’est un bon manager chez Qonto et quelles méthodes nous voulions utiliser pour mener ces conversations. Nous avons aussi développé notre agent pour qu’il joue un rôle de coach, pas de donneur de leçon. La réflexion reste côté manager, l’agent IA suggère des axes d’amélioration. 

À nouveau, cette utilisation de l’IA a pour objectif de renforcer l’humain et la relation manager-managé in fine ! 

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Selon une étude menée par OpenAI et le MIT en 2025, le premier usage de l’IA aujourd’hui est le soutien émotionnel. Comment regardez-vous cette réalité dans le cadre professionnel ?

Je pense effectivement que l’IA peut jouer un rôle de “sas émotionnel” dans notre vie au travail. En fin de journée, pouvoir poser ses pensées, clarifier ce que l’on ressent, peut être utile - voire même sain pour éviter de tout déposer auprès d’un(e) collègue ou conjoint(e). 

Mais j’y vois aussi des limites très claires. L’IA ne remplace pas un accompagnement ou une conversation avec un humain. Elle présente des risques : dépendance, isolement, biais de confirmation, manque de solidité scientifique dans certaines ressources.... Une conversation avec une IA ne peut pas, à elle seule, résoudre un problème de collaboration, par exemple. 

C’est pour cela qu’il est essentiel de sensibiliser les équipes et de pouvoir rediriger vers de l’humain, vers des professionnels, notamment via des partenaires comme Moka.Care. 

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On parle beaucoup de gains de productivité liés à l’IA. Quel est votre regard, très honnête, sur cette promesse aujourd’hui ?

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Il y a des gains de temps réels sur certaines tâches, comme le traitement des emails.
Mais si on est honnête, le temps que prennent la formation, l’acculturation et surtout la définition des standards fait qu’on n’est pas encore dans un vrai gain de temps global. À ce stade, je dirais que l’on est encore dans une phase d’investissement, plus que dans une phase de rendement.

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Il n’y a pas encore aujourd’hui de baisse significative de la charge de travail. Le temps gagné est souvent réinvesti ailleurs, et le change management en lui-même  est extrêmement chronophage. Olivia Mella Lead Knowledge & Learning chez Qonto

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Si les lecteurs devaient retenir un seul message de ton retour d’expérience, lequel serait-ce ?

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L’IA n’est pas une solution magique. Les collaborateurs doivent être acteurs de cette transformation, pas spectateurs. Elle ne doit pas être imposée, mais adoptée.

Si elle est bien utilisée, l’IA peut libérer du temps pour ce qui compte vraiment : les relations humaines, l’écoute vraiment active, et la qualité des échanges. C’est là, selon moi, que se situe sa vraie valeur.

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