Comment Qonto a transformé 1 500 salariés en acteurs de la révolution IA ?

Steve Anavi a cofondé Qonto à partir d'une frustration simple : avant Qonto, il était entrepreneur, et la machine ne fonctionnait pas pour lui. Elle aurait dû. Aujourd'hui, Qonto compte 600 000 clients PME dans plusieurs pays européens, emploie plus de 1 500 collaborateurs, et vient de lancer ses premiers agents IA destinés aux utilisateurs finaux. Dans cet épisode, Steve ne parle pas de fonctionnalités. Il parle de philosophie. Et il commence par Jean Piaget.

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Un problème d'accommodation

Le problème que Qonto cherche à résoudre n'a pas changé depuis le premier jour. Les 26 millions de PME européennes partagent toutes la même taxe cachée : huit heures par semaine consacrées aux tâches administratives et financières. L'IA est, selon Steve, la nouvelle arme pour faire baisser ce chiffre. Mais la manière dont on intègre cette arme change tout.

C'est là qu'intervient Piaget. Le psychologue suisse a théorisé deux modes d'apprentissage : l'assimilation, qui consiste à faire entrer une nouvelle découverte dans le système existant, et l'accommodation, qui consiste à modifier le système lui-même pour accueillir cette nouveauté. Steve illustre : si on n'a que des triangles et qu'on découvre un rectangle, l'assimilation consiste à essayer de faire rentrer le rectangle dans le triangle. Résultat, le rectangle finit par ressembler à nouveau à un triangle. L'accommodation consiste à modifier le système avant d'y faire entrer le rectangle.

« La rupture technologique que l'IA nous impose, c'est d'accepter que c'est un problème d'accommodation. »

La plupart des entreprises optent pour l'assimilation : elles superposent des fonctionnalités IA à des processus existants, en espérant que la technologie améliore ce qui existait déjà. Qonto a fait un choix différent, conscient et documenté, à la fois en interne et dans son offre produit. Les deux agents récemment lancés, The Operator et The Analyst, ne sont pas des couches ajoutées à une interface existante. Ils redéfinissent la manière dont un fondateur ou un directeur financier interagit avec ses données : d'un côté, une exécution plus rapide des tâches répétitives ; de l'autre, une analyse conversationnelle des données financières. Deux nouvelles portes d'entrée dans le produit, et non deux nouvelles fonctionnalités.

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Le Kaizen comme moteur de la transformation interne

La même logique d'accommodation s'applique à l'intérieur de l'entreprise. Steve décrit deux piliers complémentaires, qu'il considère comme indissociables.

Le premier pilier est le Kaizen. Chez Qonto, l'amélioration continue est décentralisée au niveau des équipes depuis longtemps. Chaque collaborateur est invité à consacrer trente minutes à une heure par jour à changer sa façon de travailler. Avec l'IA, cette pratique a pris une nouvelle dimension. La direction est fixée dans le Founder's Memo, le document de référence mis à jour tous les trimestres par la direction : Qonto veut être une entreprise AI-first. La logistique suit, avec l'accès aux outils et les contrats avec les fournisseurs. Puis les équipes s'en emparent.

« L'opérateur sait mieux que quiconque ce qu'il faut changer, dans quel ordre, pour trouver les gains qui l'aident à mieux réussir dans son métier. »

L'exemple le plus marquant de l'épisode : la personne en charge du chatbot de Qonto, en menant son propre Kaizen, réalise que le meilleur support, c'est l'absence de support. Elle se rapproche de l'équipe qui construit The Operator et propose de remplacer le chatbot par un agent qui exécute l'action lui-même plutôt que de répondre à une question. Il s'agit d'une initiative de terrain, pas d'une décision managériale. C'est de l'accommodation à l'échelle individuelle.

Le second pilier est ce que Steve appelle les "company projects" (projets d'entreprise). Lorsqu'une amélioration locale touche à quelque chose de plus profond, qu'elle implique plus de vingt personnes ou remet en question une logique systémique, la direction fournit les ressources pour aller plus vite et plus loin. Qonto compte actuellement huit projets de ce type en cours, tous nés du terrain. Steve passe six à huit heures par semaine sur le terrain à les identifier, les qualifier et leur donner ce dont ils ont besoin. Les deux piliers s'alimentent mutuellement : sans le Kaizen, les company projects n'auraient pas de matière première. Sans les company projects, les efforts de Kaizen resteraient locaux et insuffisants.

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Ce que l'IA ne remplace pas

Le gain sur la production de code est réel et mesurable. Le volume de code produit chaque semaine chez Qonto a fortement augmenté, bien au-delà de dix pour cent. Les équipes produit et engineering sont passées de "three-pizza teams" à "two-pizza teams", pour reprendre l'expression de Steve : plus petites, plus resserrées, plus efficaces. Le score d'engagement interne a augmenté de près d'un point en quelques mois au sein de ces équipes.

Mais l'observation la plus surprenante est peut-être celle-ci : Qonto recrute moins de développeurs et davantage d'ingénieurs. La distinction n'est pas sémantique. Ce que Steve valorise aujourd'hui, c'est l'artisanat mental : l'architecture système, la gestion des dépendances entre services, les arbitrages de conception. Pas l'écriture de code, que les agents prennent de plus en plus en charge. Ce changement s'applique à toutes les fonctions.

« Nous ne vendons pas des remplacements dans notre application. Nous mettons à disposition des extensions, parce que nous savons que l'humain consacrera son temps à des choses plus importantes. »

Il existe aussi un domaine où Steve se montre explicitement prudent : le goût. Il emploie l'expression "intelligence non artificielle" pour désigner tout ce qui fait choisir une montre plutôt qu'une autre, un téléphone plutôt qu'un autre, un produit plutôt qu'un concurrent. Cette composante moins rationnelle, difficile à modéliser, ne peut être déléguée à un modèle. Chez Qonto, on n'a jamais autant parlé de goût en interne que depuis l'arrivée de l'IA. C'est peut-être la conséquence la plus inattendue de cette transformation : plus la machine prend en charge l'exécution, plus l'humain est renvoyé à ce qui rend sa propre contribution irremplaçable.

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Points clés à retenir

Qonto n'est pas en avance sur l'IA parce qu'elle a déployé les bons outils. Elle est en avance parce qu'elle a choisi l'accommodation plutôt que l'assimilation. Changer sa façon de penser avant d'intégrer la technologie. Laisser les équipes initier la transformation plutôt que d'attendre qu'elle vienne du sommet. Et rester vigilant sur ce que la technologie ne peut pas faire à la place de l'humain. C'est un programme assez simple à formuler. Il est nettement plus difficile à tenir sur 1 500 personnes.