Par Yunzhong, depuis Aofeisi
QbitAI | Compte officiel QbitAI
Alors que l'IA commence à remodeler les industries, une grande école de commerce se pose de nouvelles questions : de quels leaders économiques aura-t-on réellement besoin à l'avenir ?
L'IA sait écrire du code, faire des analyses, générer des propositions, et commence même à exécuter de manière autonome des tâches complexes.
Mais une question semble ne jamais avoir été résolue :
lorsque l'IA fournit une réponse, qui juge si cette réponse mérite d'être mise en œuvre ?
Prenons un exemple : une entreprise doit optimiser ses achats. L'IA peut calculer simultanément les devis des fournisseurs, les délais de livraison, les coûts de stock et les rendements attendus, et trouver la solution mathématiquement optimale parmi des dizaines de combinaisons.
Mais si la solution la moins coûteuse implique une augmentation du risque de la chaîne d'approvisionnement, si le gain d'efficacité d'un département finit par nuire à l'intérêt global de l'entreprise, comment choisir en fin de compte ?
En juillet de cette année, un atelier pratique de stratégie IA du MBA Antai de l'université Jiao Tong a justement introduit ce type de problème de décision d'achat dans sa salle de classe.
Les participants ont été répartis dans différents rôles et, à l'aide de grands modèles et d'algorithmes d'optimisation, ont mené trois tours de décision entre coûts, efficacité, risques et rendements.
Fait intéressant, plus les outils technologiques sont puissants, plus les problèmes de gestion deviennent clairs.
Calculer la solution optimale est une chose ; en faire une décision réellement exécutable pour l'entreprise en est une tout autre.。
C'est peut-être précisément la transformation des talents qui se joue actuellement, maintenant que l'IA pénètre les zones profondes de l'industrie.
L'IA devient de plus en plus puissante, mais les entreprises commencent à payer pour une autre compétence
Commençons par quelques chiffres.
Selon l'enquête mondiale sur l'IA de McKinsey en 2025, 88 % des personnes interrogées déclarent que leur organisation utilise déjà l'IA de manière courante dans au moins une fonction commerciale.
Mais la proportion de celles ayant réellement réalisé un déploiement à grande échelle et complet dans l'ensemble de l'entreprise n'est que de 7 %.
Entre « utiliser l'IA » et « bien utiliser l'IA », il semble donc y avoir un fossé.
Autrefois, lorsque les entreprises parlaient d'IA, elles s'intéressaient surtout aux paramètres des modèles, aux capacités de raisonnement et aux coûts de calcul.
Aujourd'hui, de plus en plus de questions portent sur le métier lui-même :
un Agent peut-il vraiment s'intégrer aux flux de travail existants ? Un système intelligent peut-il améliorer les indicateurs commerciaux ? Une solution d'IA apparemment très avancée peut-elle réellement générer un retour commercial durable ?
Cette évolution redéfinit également la valeur des talents technologiques.
Un phénomène très révélateur est l'essor du FDE.
FDE, soit Forward Deployed Engineer, ingénieur de déploiement de première ligne. Contrairement aux ingénieurs traditionnellement concentrés sur le développement, ces talents doivent souvent se rendre sur le terrain chez les clients, comprendre le métier réel et faire le lien entre le déploiement technique et la livraison applicative.
Ils doivent non seulement maîtriser les modèles et l'ingénierie, mais aussi comprendre les questions des clients et les contraintes complexes des processus métier.
En d'autres termes,les entreprises n'ont plus seulement besoin de personnes capables de créer la technologie, mais aussi de personnes capables de la mettre réellement en pratique.。
Mais le FDE ne représente qu'une partie de cette évolution.
En regardant plus loin, lorsque l'IA passera d'outil d'assistance à système métier, la mise en œuvre de la technologie impliquera également des ajustements de la structure organisationnelle, l'allocation des ressources, les choix stratégiques, voire la refonte du modèle économique.
Une solution d'IA vaut-elle l'investissement ? Une fois un nouveau système déployé, comment ajuster les postes existants ? Comment les humains et les agents doivent-ils collaborer ? Et comment équilibrer efficacité et sécurité, profits à court terme et compétitivité à long terme ?
Ces questions ne peuvent pas être résolues uniquement par des modèles plus puissants. Elles renvoient à une autre forme de capacité composite : comprendre la logique technologique tout en percevant les lois du secteur, et être capable de porter un jugement commercial et de conduire la transformation organisationnelle.
C'est aussi pourquoi, à l'ère de l'IA, la compétition pour les talents dépasse désormais les frontières traditionnelles des postes techniques.
Lorsque les compétences technologiques deviennent de plus en plus faciles à acquérir, la capacité à comprendre les problèmes réels, à organiser des ressources complexes et à créer de la valeur commerciale devient, paradoxalement, encore plus importante.。
La question se pose alors : comment former de tels talents ?
À l'ère de l'IA, les écoles de commerce doivent également se redéfinir.
Un changement intéressant est en train de se produire dans le système de formation du MBA de l'Antai de l'Université Jiao Tong.
Le 29 juillet 2026, l'École d'économie et de gestion Antai de l'Université Jiao Tong de Shanghai a publié la « Déclaration Antai sur la formation des talents en sciences de gestion à l'ère de l'IA », répondant de manière systématique aux défis que l'intelligence artificielle fait peser sur l'enseignement des sciences de gestion.
Un des jugements qui mérite l'attention est le suivant :L'humain reste toujours le sujet de la décision et de la responsabilité。
Ce n'est pas une simple déclaration sur la relation homme-machine.
Alors que l'IA est capable de traiter rapidement des masses d'informations et de produire des analyses professionnelles, une partie des méthodes d'enseignement traditionnelles des écoles de commerce, centrées sur l'acquisition de connaissances, l'analyse de cas et la résolution standardisée de problèmes, subit inévitablement des tensions.
Par le passé, maîtriser davantage de connaissances en management signifiait souvent disposer d'un avantage professionnel plus fort.
Mais aujourd'hui, l'IA peut fournir en très peu de temps une analyse stratégique, un modèle financier ou une étude de marché apparemment complets.
Si la connaissance elle-même ne constitue plus un seuil suffisamment élevé, que devraient donc enseigner les écoles de commerce ?
La direction donnée par le MBA de l'Antai de l'Université Jiao Tong,consiste à passer de la transmission de connaissances et de méthodes de résolution de problèmes au développement des capacités à définir les problèmes, à penser de manière autonome, à intégrer plusieurs disciplines et à porter des jugements de valeur。
Cela s'inscrit dans la continuité de la démarche de réforme de l'enseignement des sciences de gestion portée par Chen Fangruo, doyen de l'École d'économie et de gestion Antai de l'Université Jiao Tong de Shanghai : ne plus considérer les enseignants comme de simples transmetteurs de connaissances et de solutions, mais veiller davantage à guider les étudiants face aux problèmes réels, afin qu'ils construisent leur jugement dans des situations complexes.
En réalité, le MBA de l'Antai de l'Université Jiao Tong ne commence pas à s'intéresser à l'IA seulement maintenant.
Dès 2020, l'école avait lancé un programme de MBA en intelligence artificielle, explorant l'intersection entre l'IA et le management des entreprises.
Mais en 2026, la réforme ne se limite manifestement plus à l'ouverture de quelques cours d'IA.
Le 16 août, le MBA de l'Antai de l'Université Jiao Tong a officiellement lancé le système de formation des « talents des cinq chaînes de l'ère intelligente ».
Ce système tente de relier cinq ressources et capacités auparavant dispersées :
se lier à l'intelligence, se lier à l'innovation scientifique et technologique, se lier à l'industrie, se lier au monde, se lier à Jiao Tong。
Se lier à l'intelligence permet aux managers de comprendre la logique technologique de l'intelligence artificielle et les limites de son application ; se lier à l'innovation scientifique et technologique favorise la combinaison des technologies de pointe avec l'innovation entrepreneuriale ; se lier à l'industrie ancre l'apprentissage du commerce dans des contextes d'entreprise réels ; se lier au monde élargit la vision commerciale mondiale ; se lier à Jiao Tong, c'est exploiter davantage les avantages interdisciplinaires de l'Université Jiao Tong de Shanghai, université comprehensive et de recherche.
Derrière cela se cache un changement important dans la logique de formation :
Les futurs leaders économiques ne peuvent pas être formés uniquement dans les écoles de commerce。
Car les problèmes complexes du monde réel ne présentent souvent pas de frontières disciplinaires claires.。
La transformation de la fabrication intelligente exige de comprendre simultanément l'ingénierie technique, la chaîne d'approvisionnement et la gestion organisationnelle ; l'entrepreneuriat en IA nécessite de relier le développement de produits, les modèles économiques, les ressources en capital et la demande du marché ; l'internationalisation des entreprises implique les marchés mondiaux, la compétition technologique, les organisations multiculturelles et les décisions opérationnelles.
Si l'objectif de la formation des talents est de résoudre ces problèmes, les écoles de commerce doivent activement repousser leurs propres frontières.
Et les acquis de l'Université Jiao Tong de Shanghai en ingénierie, en intelligence artificielle et dans d'autres disciplines, ainsi que la recherche sectorielle, la fintech et l'écosystème d'anciens élèves que l'Antai a développés au fil du temps, constituent précisément le socle de cette formation interdisciplinaire du MBA de l'Antai de l'Université Jiao Tong.
Dix ans de co-création pour 1000 scénarios d'IA : ne pas se contenter d'introduire l'IA dans les salles de classe
Au-delà des idées, la réforme doit encore trouver des points d'application concrets.
Le programme 2026 annoncé par le MBA Antai de l'Université Jiao Tong a un goût prononcé d'industrie de l'IA :
Plan de co-création de scénarios IA 10×100 pour cent industries et mille entreprises。
Selon la planification, au cours des dix prochaines années, le MBA de l'Antai de l'Université Jiao Tong s'associera à des entreprises de divers secteurs pour élaborer et concrétiser ensemble 1000 projets de recherche appliquée dédiés à l'IA dans des scénarios réels.
Il ne s'agit pas de 1000 exercices de classe au sens traditionnel du terme.
L'idée centrale est de faire des difficultés commerciales réelles des entreprises le point de départ de la formation des talents.
Dans les écoles de commerce traditionnelles, l'enseignement par cas repose généralement sur des événements commerciaux déjà survenus, et les étudiants doivent analyser pourquoi une entreprise a réussi ou échoué à l'époque.
Or, dans un environnement où l'IA évolue rapidement, beaucoup de questions n'ont pas encore de réponse aboutie.
Comment une entreprise manufacturière redessine-t-elle ses processus de production pilotés par l'IA ? Quelles étapes un Agent du secteur des services doit-il prendre en charge ? Comment une startup technologique passe-t-elle d'un prototype technique à une commercialisation ?
Les entreprises sont peut-être justement en train de chercher des solutions à ces problèmes.
Si l'on introduit ces problèmes réels non résolus dans la salle de classe, les étudiants ne sont plus de simples analystes a posteriori, mais ont l'occasion de devenir des participants au processus de résolution des problèmes.
Pour soutenir ce modèle, l'Université Jiao Tong de Shanghai, en collaboration avec des organisations sectorielles, des instituts de recherche et des écoles concernés, a lancé l'Alliance pour la formation des talents en gestion à l'ère de l'IA, afin de promouvoir la synergie entre les cours, les scénarios, les ressources industrielles et les mécanismes de formation des talents.
Et cette planification se traduit déjà en pratique : le MBA Antai de Jiao Tong a franchi de nouvelles étapes.
Le 6 septembre de cette année, le MBA Antai de Jiao Tong a annoncé la première liste de scénarios d'IA du programme « Cent industries, mille entreprises » ainsi que ses partenaires écosystémiques de co-construction, conclu un partenariat stratégique avec Datawhale, une communauté d'apprentissage open source sur l'IA, lancé simultanément le programme de formation spécialisée FDE pour les talents, et publié les cours pratiques « AI+X » ainsi que les cours FDE sélectionnés.
Ces initiatives relieront davantage les besoins des entreprises, les capacités technologiques, les cas pratiques et les cours du MBA Antai de Jiao Tong.
Il convient de souligner tout particulièrement que ce dispositif de formation du MBA Antai de Jiao Tong met en avant trois compétences pratiques :
AI4O, FDE et OPC。
AI4O, c'est-à-dire AI for Operations, insiste sur l'utilisation de l'IA pour comprendre et optimiser les opérations de l'entreprise, afin que la technologie se transforme réellement en efficacité opérationnelle et en valeur commerciale.
FDE se concentre sur la mise en œuvre d'ingénierie : il faut être capable de plonger au cœur du terrain industriel et de convertir les problèmes métier en solutions d'IA livrables et vérifiables.
OPC, c'est-à-dire One Person Company, désigne un nouveau mode d'entrepreneuriat et de gestion rendu possible par l'IA, en insistant sur une compétence de gestion full-stack, du produit au marché jusqu'aux opérations.
Les trois portent sur des scénarios différents, mais renvoient à une même question :
Comment la technologie de l'IA crée-t-elle réellement de la valeur ?
Des opérations d'entreprise au déploiement d'ingénierie en passant par l'entrepreneuriat et la gestion, les nouvelles compétences commerciales requises ne se limitent plus à des tâches uniques relevant de la division traditionnelle des fonctions.
Cela explique aussi pourquoi la réforme du MBA Antai de Jiao Tong étend la salle de classe jusqu'au front industriel, aux parcs d'innovation scientifique et technologique, aux bases de R&D et aux laboratoires.
Après tout, comprendre le mécanisme de fonctionnement d'un modèle et faire aboutir un projet d'IA dans une entreprise réelle sont deux défis différents.
La formation d'une compétence véritable exige d'être éprouvée sur le terrain industriel.
Une refonte systématique allant des objectifs de formation aux mécanismes pédagogiques
Bien entendu, pour que les écoles de commerce s'adaptent réellement à l'ère de l'IA, quelques nouveaux concepts ou quelques cours supplémentaires sont loin de suffire.
Les modalités de formation elles-mêmes doivent aussi changer.
Dans cette réforme, le MBA Antai de Jiao Tong a en parallèle annoncé une série d'ajustements de formation destinés à la promotion 2027.
Ceux-ci comprennent :une durée d'études uniformisée à 2 ans, un système de crédits flexible de 40 à 50 crédits, et une proportion de cours pratiques d'au moins un quart du volume horaire total。
Concernant l'organisation pédagogique, le programme à temps partiel du MBA Antai de Jiao Tong adopte un mode de cours le week-end ; le programme à temps plein CLGO se déroule en chinois, avec des sessions intensives de 4 à 5 jours par mois.
Derrière ces changements se cache une réflexion renouvelée sur les relations entre le rythme du développement de carrière, les besoins d'apprentissage et la pratique industrielle.
Pour les managers déjà en poste sur le terrain industriel, le besoin le plus urgent n'est pas nécessairement de quitter temporairement la réalité commerciale pour suivre de manière intensive un ensemble de formations théoriques relativement figées.
Ils ont surtout besoin d'apporter en classe les problèmes du secteur qu'ils traversent actuellement, puis de rapporter à leur travail et à leur pratique les nouvelles méthodes apprises en classe.
Parallèlement, le MBA Antai de l'Université Jiao Tong continue de définir des orientations de formation autour des différents besoins de développement de carrière.
Le MBA en intelligence artificielle se concentre davantage sur la fusion de l'IA et de la gestion d'entreprise, le MBA en finance technologique relie l'innovation scientifique et technologique aux ressources financières, le CLGO met l'accent sur une formation interdisciplinaire en ingénierie et en gestion des opérations, tandis que l'IMBA se concentre sur la vision commerciale mondiale et les compétences de gestion internationale.
Au-dessus des différentes orientations, ce qui est partagé, c'est l'écosystème de ressources en intelligence, en innovation scientifique et technologique, en industrie et à l'échelle mondiale, en constante expansion du MBA Antai de l'Université Jiao Tong.
Sous cet angle, la réforme de la durée des études, des crédits et des cours n'est pas seulement un changement dans le système pédagogique.
Le changement le plus profond réside dans le fait que :l'enseignement MBA tente de passer d'une transmission de connaissances relativement figée à une construction continue de compétences orientée vers les besoins réels de l'industrie。
et pour juger si cette réforme est un succès, il faut finalement revenir sur le terrain industriel.
Les participants sont-ils capables d'identifier des problèmes d'entreprise qui méritent d'être résolus ? Peuvent-ils permettre à des équipes interdisciplinaires de collaborer efficacement ? Peuvent-ils transformer des solutions technologiques en résultats commerciaux réels ?
Ces compétences ne se forment pas automatiquement après avoir suivi un cours.
Elles doivent être forgées à travers des pratiques, des jugements et des bilans répétés.
Cela signifie également que les écoles de commerce doivent non seulement comprendre les derniers changements technologiques, mais aussi obtenir en continu les retours de l'industrie.
À l'ère de l'IA, ce qui est véritablement rare, ce sont peut-être « ceux qui définissent les problèmes »
Revenons à la question initiale.
L'IA devient de plus en plus puissante : que devront encore faire les futurs leaders d'entreprise ?
Une partie de la réponse se trouve peut-être dans cet atelier pratique sur la stratégie IA du MBA Antai de l'Université Jiao Tong.
Lorsque les modèles sont déjà capables d'analyser des données complexes et de comparer un grand nombre de solutions, ce que l'être humain doit vraiment faire, c'est identifier les objectifs de l'entreprise, comprendre le coût des différentes décisions et faire des choix dans l'incertitude.
Plus essentiel encore : faire en sorte que ces choix soient acceptés et exécutés par l'organisation, et produisent finalement des résultats.
La capacité technologique détermine ce que l'entreprise peut faire, tandis que le jugement commercial détermine ce qu'elle doit faire.
Aujourd'hui, nous voyons l'IA abaisser les barrières du développement logiciel, de la production de contenu, de la conception de produits et même de l'entrepreneuriat.
Mais une barrière basse ne signifie pas une faible complexité.
Alors qu'un nombre croissant de personnes peuvent, grâce à l'IA, disposer d'une capacité de production qui exigeait autrefois une équipe entière, la valeur de la compréhension des besoins, de l'organisation de la collaboration, de l'établissement de la confiance et de la prise de responsabilité ressortira au contraire de manière plus marquée.
Pour les talents technologiques, la progression professionnelle future ne consistera peut-être pas seulement à passer d'ingénieur à ingénieur plus expérimenté, mais aussi à aller de la résolution de problèmes techniques vers la définition de problèmes d'entreprise, et de la gestion d'un projet vers la coordination d'un scénario industriel.
Pour les gestionnaires, l'IA n'est plus non plus un cours optionnel qu'on peut confier au service technique ; elle devient une compétence fondamentale pour comprendre le mode de fonctionnement des entreprises de demain.
C'est précisément là la question de notre époque à laquelle répond cette réforme de formation du MBA Antai de l'Université Jiao Tong.
De la déclaration sur l'IA au système de formation aux cinq chaînes, de la co-création de scénarios avec cent industries et mille entreprises aux cours pratiques IA+X, en passant par l'ajustement systématique de la durée des études, des crédits et des mécanismes de formation, le MBA Antai de l'Université Jiao Tong tente de répondre à une question de plus long terme :
Alors que la technologie évolue sans cesse, quel type de personnes les écoles de commerce devraient-elles former pour l'avenir ?
La réponse ne consiste pas à transformer tous les gestionnaires en experts en algorithmes, ni à faire courir chacun après les derniers outils d'IA.
Mais à former un groupe de leaders d'entreprise polyvalents qui comprennent à la fois l'innovation scientifique et technologique tout en étant ancrés dans l'industrie réelle, et qui possèdent à la fois une vision mondiale et la capacité de porter des jugements indépendants.
L'IA peut fournir de plus en plus de réponses。
mais ce sont toujours les êtres humains qui décident des questions à poser, des directions à choisir et qui rendent compte des résultats finaux。
C'est peut-être là la valeur fondamentale que l'enseignement commercial à l'ère de l'IA doit véritablement préserver, et qu'il vaut le plus la peine de redéfinir.
*Cet article est republié par QbitAI avec autorisation ; les opinions appartiennent uniquement à l'auteur original.