Former 50 AI Champions pour scaler l'IA

Fin 2024, Doctolib constate un paradoxe : l'IA fait déjà partie de ses produits, mais les usages internes restent fragmentés. Certaines équipes utilisent ChatGPT en autonomie, d'autres n'osent pas se lancer. L'adoption est hétérogène et sans cadre commun.

Plutôt que de se limiter au déploiement d'un outil, Doctolib choisit une approche produit de la transformation IA. Une task force transverse réunit IT et People pour piloter le programme, avec un double sponsoring CISO/CIO et Chief People Officer.

Une stratégie en trois phases

Le programme suit une progression claire :

Phase 1 — Efficacité individuelle : accès à Dust comme plateforme d'orchestration IA, assistants horizontaux (intranet, traducteur, rédaction), formation aux fondamentaux de l'IA générative

Phase 2 — Impact équipe : assistants départementaux connectés aux données métier (Sales, Marketing, People, Finance, Tech), hackathons alignés sur les OKR

Phase 3 — ROI entreprise : mesure d'impact structurée, automatisation des workflows, assistants intégrés dans les processus critiques

Le rôle clé des AI Champions

Au cœur du dispositif, 50 AI Champions répartis dans l'organisation servent de relais entre la task force centrale et les équipes terrain. Mais être champion IA ne s'improvise pas : il faut savoir identifier les bons cas d'usage, structurer une demande, et surtout embarquer des collègues parfois sceptiques.

C'est pour outiller ces champions qu'Hymaia intervient, avec deux workshops ciblés sur le mindset Produit appliqué à l'IA et les techniques d'animation de l'adoption.

Des résultats concrets

Six mois après le lancement du programme :

32 % d'utilisateurs actifs au Q2, contre 22 % au Q1

Un Sean Ellis Score de 45 % (seuil de product-market fit dépassé)

Des gains mesurables : 2 à 3 heures par semaine économisées sur les requêtes SQL pour les équipes tech

Un objectif de 100 % d'utilisateurs actifs d'ici fin d'année

Les principes qui font la différence

Trois convictions guident le programme :

L'IA literacy plutôt que la maîtrise d'un outil : former à comprendre l'IA générative, pas à utiliser une plateforme spécifique. Les compétences transféreront au-delà des outils actuels.

L'esprit critique comme non-négociable : chaque assistant embarque un disclaimer, copier-coller sans relecture est interdit. L'IA est comparée à un stagiaire brillant qui nécessite supervision.

L'innovation bottom-up : le programme structure le top-down mais célèbre l'apprentissage entre pairs et les assistants créés spontanément par les équipes.