Le 13 mai, i.DO a réuni à Montréal clients, prospects et experts du sujet pour une journée consacrée au travail augmenté, co-construite avec Unito et prolongée par un afterwork avec la communauté locale. Au programme : keynote d’ouverture, panel, retours d’expérience clients, ateliers pratiques autour de l’IA dans les workflows et démonstrations concrètes d’Asana AI Teammates.
Si vous n’avez pas pu être sur place, voici l’essentiel à retenir. Au-delà des formats et des échanges, cette journée a surtout confirmé une chose : le sujet n’est plus de savoir si les organisations vont intégrer davantage d’IA dans leur façon de travailler, mais comment le faire de manière utile, réaliste et rentable.
1. Le marché n’est plus dans la phase d’observation
Dès les premiers échanges, un constat s’est imposé : le travail augmenté n’est plus une perspective lointaine. C’est un mouvement déjà en cours dans les équipes opérations, service, marketing et direction.
Ce qui a donné du poids à cette discussion, c’est le ton adopté pendant le panel. Peu de certitudes simplistes, peu de promesses excessives. À la place, une lecture lucide de ce qui change réellement : l’IA s’intègre progressivement aux outils du quotidien, les agents deviennent concrets, et les entreprises cherchent déjà des modèles viables pour passer de l’expérimentation à l’adoption.
Autrement dit, le sujet a quitté le terrain de la curiosité. Il est déjà entré dans celui de l’exécution.
2. Ce sont les cas d’usage réels qui créent l’adhésion
Tout au long de la journée, ce ne sont pas les grands discours qui ont le plus marqué, mais les exemples transposables.
Le cas d’Accor a particulièrement illustré ce point. Bien sûr, l’échelle impressionne. Mais la vraie question dans la salle était ailleurs : qu’est-ce qu’une organisation peut reprendre de cette logique dans son propre contexte ? La possibilité d’auditer et d’optimiser une structure existante, sans tout reconstruire, a rendu le sujet immédiatement actionnable.
Même chose du côté du Canadian Olympic Committee. Dans un environnement fait de dépendances nombreuses, de coordination longue, de logistique et de parties prenantes multiples, la visibilité sur les timelines, les responsabilités et l’avancement devient un avantage opérationnel très concret.
Ce que ces exemples montrent, c’est que les bons workflows ne servent pas seulement à mieux organiser le travail. Ils permettent d’exécuter avec plus de clarté, moins de friction et une meilleure capacité de coordination.
3. La vraie attente autour de l’IA est très opérationnelle
L’atelier i.DO consacré à l’IA dans les workflows a confirmé un point clé : les équipes ne cherchent pas une vision abstraite de l’IA. Elles veulent voir comment elle s’insère dans le travail existant et ce qu’elle permet d’améliorer immédiatement.
Ce qui a le plus résonné pendant la journée, ce sont les démonstrations capables de produire un résultat exploitable : lecture de documents, analyse de PDF, scoring, analyse de briefs avec recommandations, workflows marketing, ticketing ou encore transformation d’un input en action concrète.
Si vous voulez prolonger ce point, nous avons déjà détaillé cette logique dans notre article sur Asana AI Studio : Créez des Agents Intelligents pour vos Workflows, avec des exemples concrets de workflows intelligents intégrés directement dans Asana.
Et pour voir jusqu’où cela peut aller dans un cas très précis, vous pouvez aussi consulter ce guide complet sur un Staffing automatique : workflow Asana AI Studio + Script Actions. Nous y partageons également un kit avec les scripts et prompts utilisés pour reproduire ce type d’automatisation.
4. Les AI Teammates changent déjà la façon d’imaginer la collaboration
Parmi les moments les plus marquants de la journée, la découverte des AI Teammates a clairement créé un effet de bascule.
Ce qui a frappé les participants, ce n’est pas seulement la performance d’une IA capable de répondre. C’est le changement de modèle mental qu’elle introduit. On ne pose plus simplement une question à un outil. On assigne un travail, on donne du contexte, on passe à autre chose, puis on revient relire un livrable.
Ce mode de collaboration en parallèle rend immédiatement le sujet plus concret. Quand un système peut produire des slides, structurer un document ou exécuter une partie d’un workflow à votre place, la discussion ne porte plus sur un potentiel théorique. Elle porte sur une nouvelle manière d’organiser le travail entre humains et systèmes.
Nous avons développé cette différence plus en détail dans notre article d’introduction aux AI Teammates Asana : Les agents IA qui exécutent votre travail.
5. La question du ROI et du modèle économique est déjà sur la table
Un autre signal fort est apparu très vite pendant les échanges : la question du pricing, des crédits et de la rentabilité.
C’est un bon signe. Cela veut dire que le marché a déjà dépassé le stade de la simple fascination. Les organisations ne veulent pas seulement savoir si ces approches fonctionnent. Elles veulent comprendre si elles peuvent les déployer de manière durable, cohérente avec leurs contraintes et défendable d’un point de vue business.
Cette exigence est saine. Elle oblige à sortir des démonstrations impressionnantes pour revenir à ce qui compte vraiment : quels workflows méritent d’être repensés, quels gains sont mesurables, et dans quelles conditions l’IA simplifie réellement le travail au lieu d’ajouter une couche de complexité.
Ce qu’il faut retenir si vous n’étiez pas dans la salle
La journée de Montréal a confirmé une tension que beaucoup d’organisations vivent déjà : trop d’outils, trop de fragmentation, pas assez de lisibilité sur la meilleure façon de structurer le travail et de connecter les systèmes.
C’est précisément là que le travail augmenté devient intéressant. Pas comme promesse marketing, mais comme réponse concrète à des problèmes très actuels : manque de visibilité, surcharge de coordination, workflows manuels trop lourds, difficulté à passer à l’échelle.
Ce que nous avons vu à Montréal, c’est que les discussions les plus utiles partent rarement de la technologie seule. Elles partent d’une question plus simple : où sont aujourd’hui les frictions les plus coûteuses dans votre organisation, et comment mieux répartir le travail entre équipes, outils et IA ?
Pour aller plus loin
Si vous souhaitez creuser les sujets abordés pendant l’événement, voici trois ressources utiles :
- Asana AI Studio : entrez dans la nouvelle ère des agents intelligents semi-automatisés
- Introduction aux AI Teammates : comment les agents IA transforment le travail des équipes dans Asana
- Comment staffer automatiquement des centaines de projets avec Asana AI Studio
Vous pouvez aussi regarder le replay de notre webinaire pour voir des cas d’usage commentés en format démo.
En parler dans votre contexte
Si vous voulez voir à quoi ce type de workflow pourrait ressembler dans votre organisation, vous pouvez prendre rendez-vous ici.
Nous pourrons regarder avec vous quels cas d’usage sont les plus pertinents, ce qui peut être automatisé dès maintenant, et où l’approche a réellement du sens.
