Investir dans l'intelligence artificielle est une chose ; en tirer une valeur mesurable en est une autre. Lors d'une session au Tech For Industry Show, Matthieu Blin, CIO (Motul), accompagné d'Ulysse Duquesne, Manufacturing Lead (Asana), est revenu sur la manière dont son entreprise a d'abord structuré son pilotage de projets avec Asana, avant d'expérimenter des agents IA collaboratifs directement intégrés à cet outil.

La session s'ouvre sur deux études. La première, menée l'été dernier auprès d'une centaine de dirigeants industriels d'organisations générant plus d'un milliard de revenus, montre que deux tiers d'entre eux considèrent que l'IA en est encore au stade de l'exploration ou des tests ciblés, et seulement 2 % estiment l'avoir pleinement intégrée à l'ensemble de leurs opérations — alors même que la quasi-totalité prévoit d'investir davantage dans l'IA au cours des cinq prochaines années.

La seconde étude, centrée sur la gestion de projets industriels, indique que 67 % des projets dépassent leurs délais initiaux, principalement en raison d'une dispersion des outils et d'un manque de visibilité partagée. Le message central de la session : ce n'est pas l'IA qui coince, mais l'organisation et la gestion du travail — et c'est justement ce sujet qu'Asana a permis à Motul de traiter en premier lieu, avant d'aborder l'IA elle-même.

Motul est une entreprise française spécialisée dans les lubrifiants moteurs, réalisant 80 % de son chiffre d'affaires sur le segment des lubrifiants pour motos et automobiles. Internationalisée depuis les années 2000, l'entreprise est aujourd'hui présente dans une vingtaine de pays et distribue dans 160 pays.

Le plan de transformation Régénération 2030, lancé en 2021 en même temps que l'arrivée de Matthieu Blin comme CIO, s'articule autour de quatre piliers : consolider le cœur de métier (les lubrifiants moteurs), explorer la diversification (notamment autour du véhicule électrique) et renforcer la R&D (avec l'annonce récente d'un nouveau laboratoire), mener une stratégie de fusions-acquisitions, et développer l'excellence opérationnelle côté IT.

Matthieu Blin décrit une difficulté initiale typique des groupes internationaux diversifiés : comment juger de la cohérence d'un investissement projet en Afrique du Sud par rapport à un projet en Allemagne, en France ou au Mexique ? Sans méthodologie de pilotage transverse, les équipes IT étaient directement sollicitées par les métiers de chaque pays, chacun présentant sa demande comme prioritaire, sans réel pouvoir d'arbitrage du côté de la DSI.

Plutôt que de déployer un outil réservé à l'IT, Motul a choisi de mener son POC en associant dès le départ les équipes communication, marketing et produit — pour vérifier que l'outil retenu, volontairement simple et accessible, répondait à des besoins partagés, sans donner l'impression d'un choix imposé par l'informatique.

Le premier besoin concret identifié concernait la fiabilité des délais de livraison : plutôt que de s'engager sur un calendrier intenable, l'outil de capacity planning déployé permet d'identifier les ressources et projets disponibles, et de proposer un calendrier réaliste tout en tenant les engagements pris. Motul est ainsi passé d'un portefeuille de plus de 100 projets (dont seulement 30 à 40 aboutissaient réellement en fin d'année) à une approche plus sélective, avec une cinquantaine de projets suivis avec une réelle visibilité, validés en amont par le comité exécutif.

Contrairement à d'autres déploiements plus encadrés (choix de l'outil, tests utilisateurs, formation, puis déploiement), Motul a choisi une approche inverse : donner l'outil aux équipes avec une grande liberté d'appropriation, complétée par des tutoriels et des formations de base. Cette approche a permis d'atteindre 320 à 350 utilisateurs, avant d'être renforcée par des webinaires, des newsletters de partage de bonnes pratiques, et des présentations trimestrielles par des utilisateurs "champions".

Le déploiement d'Asana a permis à Matthieu Blin de démontrer la valeur d'une fonction de PMO — jusque-là peu valorisée chez Motul — au point que l'entreprise dispose désormais d'un PMO stratégique pilotant l'ensemble des projets, avec de véritables processus de contrôle de portefeuille.

Interrogé sur la place de l'IA dans sa stratégie, Matthieu Blin décrit une approche pragmatique : sensibilisation du comité exécutif il y a plus d'un an, une année consacrée à fiabiliser et sécuriser les données côté IT, puis la création d'une cellule de champions IA chargée d'identifier des cas d'usage métier, en parallèle d'une formation généralisée des utilisateurs. Motul s'appuie principalement sur Microsoft Copilot (licences premium pour certains utilisateurs, Copilot Chat pour la montée en compétence collective), avec un accent mis sur la formation et un "guide d'hygiène" permettant aux utilisateurs de juger de la fiabilité des résultats obtenus.

Le besoin identifié spécifiquement pour l'usage de l'IA dans Asana concerne le suivi des projets une fois créés : si la création de projets dans l'outil est désormais bien ancrée dans les habitudes ("pas de projet dans Asana, pas de projet du tout"), leur suivi régulier reste insuffisant, avec des statuts parfois non mis à jour depuis plusieurs mois. Motul pilote actuellement l'usage des "AI teammates" — des agents IA basés sur des rôles précis — pour générer automatiquement un état d'avancement réellement à jour.

La session se conclut par une démonstration détaillant comment une demande de projet peut être traitée de façon quasi autonome, de la réception à l'exécution.

Une nouvelle demande de projet, soumise via un formulaire, est automatiquement centralisée dans un projet de tri. Un agent IA "planificateur stratégique" l'analyse alors en croisant son contenu avec l'ensemble des informations disponibles dans Asana (objectifs stratégiques, projets liés) : il évalue la taille du projet, identifie les dépendances connues, résume le besoin en langage clair, vérifie l'alignement stratégique, et propose une cartographie des compétences nécessaires ainsi que des points de vigilance vis-à-vis d'autres projets en cours. L'utilisateur peut échanger avec cet agent comme avec un collaborateur, par exemple pour lui demander de passer à l'étape suivante.

En croisant les compétences requises avec la charge de travail et la disponibilité réelle des équipes, l'agent propose un staffing détaillé, signale les lacunes de compétences (par exemple l'absence d'accès à un référentiel de production) et alerte sur les risques de sursollicitation de certaines ressources. Une fois le staffing validé par l'utilisateur, l'agent convertit automatiquement la demande en projet, intégré à un portefeuille stratégique pour un suivi consolidé.

Un second agent, dédié au reporting, est partagé avec l'ensemble de l'équipe et fonctionne comme un véritable collaborateur : il dispose d'un accès contrôlé à certains projets, objectifs et documents, peut générer des livrables (par exemple des présentations), s'enrichir des échanges menés sur d'autres outils (comme Slack), et construit une mémoire partagée au fil des interactions. Sollicité pour préparer un rapport de comité de direction, il produit une synthèse visuelle de l'atteinte des objectifs, identifie les projets contribuant le plus aux risques identifiés, et propose des recommandations de pilotage.

Cette session illustre une séquence assez représentative des projets de transformation numérique réussis : d'abord structurer la gouvernance et la priorisation des projets avec un outil largement adopté par les métiers, puis seulement ensuite superposer une couche d'IA agentique — capable d'accélérer la qualification, le staffing et le reporting des projets — sans se substituer à la décision humaine.

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