Cet article nous a semblé être une très bonne base de travail pour comprendre comment tirer profit de l’Intelligence Artificielle au sein de votre entreprise. Il est issu d’un rapport annuel du cabinet McKinsey, paru en janvier 2025. C’est un très gros document de 47 pages en anglais que nous avons synthétiser et traduit pour vous le livrer sous forme de chapitres en tant qu’outil.
Le document est téléchargeable sur le site de McKinsey dans leur section blog (nécessite de s’enregistrer).
Cliquez sur ce lien pdf pour télécharger le visuel ci-dessus (pour plus de lisibilité sur fond blanc) – Extrait du rapport McKinsey page 3.
Introduction
L’intelligence artificielle est désormais omniprésente dans les entreprises, mais rares sont celles qui atteignent une véritable maturité en la matière. Bien que 92 % des entreprises prévoient d’accroître leurs investissements en IA, seulement 1 % d’entre elles déclarent l’avoir pleinement intégrée à leurs processus. Le véritable défi ne vient pas des employés, déjà prêts à adopter ces technologies, mais des dirigeants, qui peinent à orienter efficacement leurs organisations vers une transformation réussie.
Cette étude explore comment l’IA peut amplifier le potentiel humain et débloquer de nouveaux niveaux de productivité. Inspiré par le livre Superagency de Reid Hoffman, le rapport met en lumière les opportunités colossales offertes par l’IA, estimées à 4,4 trillions de dollars en gains de productivité. Cependant, ces bénéfices à long terme restent encore flous à court terme, freinant les décisions stratégiques.
Les entreprises qui sauront agir rapidement et avec audace éviteront d’être dépassées par la concurrence. Comme l’a été Internet il y a 40 ans, l’IA représente une révolution technologique qui redéfinira le monde du travail. Les leaders doivent dès aujourd’hui prendre les bonnes décisions pour façonner l’avenir.
Le concept de "super-agence"
Le concept de Super-agence, introduit par Hoffman, désigne un état où les individus, assistés par l’IA, décuplent leur créativité, leur productivité et leur impact positif sur le monde. Même ceux qui n’interagissent pas directement avec ces technologies peuvent en bénéficier à travers les avancées qu’elles apportent en matière de connaissance, d’efficacité et d’innovation.
L’IA s’inscrit dans la lignée des grandes révolutions technologiques, à l’image de la machine à vapeur, d’Internet ou du smartphone, qui ont profondément transformé la société en amplifiant les capacités humaines. Comme ces super-outils du passé, l’IA a le potentiel de démocratiser l’accès à la connaissance et d’automatiser des tâches, à condition d’être développée et déployée de manière responsable et équitable.
Chapitre 1 - Une innovation aussi puissante que celle de la machine à vapeur
L’IA ne se limite plus à l’automatisation des tâches, elle repousse les frontières du possible en prenant des décisions, en planifiant et en facilitant l’innovation. Elle crée une super-agence où humains et machines collaborent, amplifiant productivité et créativité. Contrairement aux révolutions technologiques passées, l’IA abaisse les barrières de compétences et démocratise l’accès à la connaissance. Son évolution rapide accélère son adoption en entreprise, portée par des innovations majeures : capacités accrues de raisonnement, IA agentique, multimodalité, puissance informatique optimisée et transparence accrue. Ces avancées façonnent l’avenir du travail et des affaires.
L’IA progresse rapidement en intelligence et en raisonnement. Alors que GPT-3.5 obtenait de bons résultats aux examens de lycée, GPT-4 atteint désormais un niveau proche des diplômés avancés, surpassant 90 % des candidats à l’examen du barreau américain. Cette évolution vers un raisonnement plus élaboré permet à l’IA de comprendre et d’analyser des situations complexes, d’établir des plans détaillés et d’offrir des insights plus précis aux entreprises. Des modèles comme OpenAI o1 ou Google Gemini 2.0 Flash Thinking Mode apportent une dimension cognitive, transformant l’IA en véritable partenaire de réflexion stratégique.
L’IA agentique (agents IA) gagne en autonomie, lui permettant d’exécuter des tâches complexes de manière autonome. En 2023, un bot IA assistait les centres d’appels en synthétisant des données pour suggérer des réponses. En 2025, ces agents interagissent directement avec les clients et réalisent des actions comme traiter des paiements ou gérer des expéditions. Des entreprises comme Salesforce intègrent cette IA dans leurs outils, offrant une “main-d’œuvre numérique” où humains et agents automatisés collaborent pour améliorer l’efficacité des processus et optimiser l’expérience client.
L’IA multimodale progresse en combinant texte, audio et vidéo, améliorant la fluidité et la qualité des interactions. Google Gemini Live propose des conversations plus naturelles et expressives, tandis qu’OpenAI Sora transforme du texte en vidéo. Parallèlement, l’innovation matérielle booste la puissance de calcul, rendant les modèles plus rapides et polyvalents. Les entreprises adoptent des solutions IA exigeantes, comme les chatbots sur GPU/TPU pour un service client optimisé. Grâce au cloud et au edge computing, elles analysent des images pour des traitements automatisés, comme la gestion des sinistres, améliorant ainsi l’efficacité et la scalabilité des opérations.
La transparence de l’IA progresse, réduisant les risques et améliorant la sécurité. Des indices comme celui du CRFM montrent des avancées notables, avec des scores de transparence en hausse pour Anthropic et Amazon. L’explicabilité des modèles s’améliore également, permettant de retracer les décisions critiques comme l’évaluation des risques de crédit. Cela garantit une surveillance continue pour détecter les biais et assurer la conformité. L’adoption réussie de l’IA ne repose pas uniquement sur la technologie, mais aussi sur le soutien aux équipes, la mise en place de processus et une gouvernance adaptée.
Chapitre 2 - Les employés sont prêts pour l’IA, c'est maintenant aux dirigeants de prendre les devants...
Au-delà du point de bascule : presque tous les employés (94 %) et dirigeants (99 %) connaissent les outils d’IA générative, mais les leaders sous-estiment leur adoption réelle. Ils estiment que 4 % des employés utilisent l’IA pour au moins 30 % de leur travail quotidien, alors que ce chiffre est en réalité trois fois plus élevé. De plus, 20 % des dirigeants pensent que l’adoption dépassera ce seuil dans un an, contre 47 % des employés. Pour accélérer la maturité IA, les entreprises doivent favoriser l’adoption en s’appuyant sur trois leviers clés.
Les dirigeants peuvent investir davantage dans leurs employés. Les employés perçoivent l’IA comme un changement majeur dans leur travail et attendent que leur entreprise investisse dans leur formation. Près de la moitié d’entre eux considèrent la formation structurée comme essentielle pour accélérer l’adoption de l’IA. Ils souhaitent également un accès anticipé aux outils via des versions bêta ou pilotes, ainsi que des incitations financières et des reconnaissances pour encourager l’engagement. Pourtant, plus d’un cinquième des employés déclarent ne recevoir que peu ou pas de soutien. Cette demande de formation est encore plus marquée en dehors des États-Unis.
Focus sur qui utilise l’IA au travail
La majorité des employés utilisent déjà l’IA au travail, même les plus sceptiques. Selon l’étude :
- 39 % sont des « Bloomers », optimistes et favorables à une collaboration responsable avec l’IA,
- tandis que 37 % sont des « Gloomers », plus sceptiques et favorables à des réglementations strictes.
- 20 % sont des « Zoomers », favorisant un déploiement rapide avec peu de restrictions,
- et 4 % des « Doomers », fondamentalement opposés à l’IA.
Malgré leurs réserves, 94 % des Gloomers et 71 % des Doomers déclarent connaître l’IA générative, et une majorité d’entre eux se disent à l’aise pour l’utiliser au travail.
Les employés anticipent un impact majeur de l’IA sur leur travail et souhaitent que leur entreprise investisse davantage dans la formation. Près de la moitié estiment qu’une formation formelle est essentielle pour accélérer l’adoption de l’IA. Ils demandent également un accès aux outils en phase de test et des incitations comme des récompenses financières. Pourtant, plus d’un cinquième des employés déclarent ne recevoir que peu ou pas de soutien. Cette demande de formation est également forte en dehors des États-Unis.
Les dirigeants et managers peuvent aider les millennials à montrer la voie.
Les millennials (35-44 ans), souvent managers, sont les plus expérimentés et enthousiastes face à l’IA. 62 % d’entre eux déclarent une expertise élevée, contre 50 % des Gen Z (18-24 ans) et 22 % des baby-boomers (+65 ans). Leur rôle est clé pour accélérer l’adoption de l’IA en entreprise. En tant que leaders, ils forment leurs équipes et recommandent des outils IA adaptés, contribuant ainsi à la maturité IA de leur organisation. Deux tiers des managers disent répondre chaque semaine aux questions de leurs équipes sur l’IA et les aider à l’intégrer dans leurs processus.
Les dirigeants ont la légitimité pour agir avec audace.
Contrairement à d’autres transformations, l’IA bénéficie d’une forte adoption par les employés. Les leaders doivent capitaliser sur cette dynamique en écoutant leurs équipes, en proposant des formations adaptées et en facilitant le passage des projets IA de l’expérimentation au déploiement à grande échelle. Agir rapidement est essentiel pour atteindre la maturité IA et éviter de prendre du retard face à la concurrence.
Chapitre 3 - Offrir rapidité et sécurité
L’IA progresse à une vitesse sans précédent. ChatGPT, lancé il y a deux ans, compte plus de 300 millions d’utilisateurs hebdomadaires, et plus de 90 % des entreprises du Fortune 500 l’utilisent. À titre de comparaison, Internet a mis près de dix ans pour atteindre ce niveau d’adoption.
Les dirigeants répondent à cette accélération en augmentant leurs investissements : 92 % prévoient d’augmenter leurs dépenses en IA d’ici trois ans, dont 55 % de plus de 10 %. Mais l’heure n’est plus aux simples investissements, le retour sur investissement devient une priorité.
Nous sommes à un tournant : l’enthousiasme initial peut s’atténuer, mais la technologie s’accélère. Un quart des dirigeants ont déjà une feuille de route IA, et plus de la moitié travaillent à la finaliser. Dans un environnement en constante évolution, les entreprises doivent rapidement prioriser leurs opportunités et structurer leur mise en œuvre.
Le défi entre rapidité et sécurité freine l’adoption de l’IA : la réglementation et la sûreté sont souvent perçues comme des obstacles plutôt que des opportunités. Les dirigeants souhaitent accélérer leurs investissements en IA, mais doivent en parallèle garantir un usage sécurisé.
Les risques liés à la sécurité des données, aux hallucinations, aux biais et aux usages malveillants (comme la fraude ou la désinformation) sont des préoccupations majeures. Les employés en sont conscients, leurs principales inquiétudes étant la cybersécurité, la protection des données et la fiabilité des résultats.
Le défi pour les dirigeants : concilier innovation rapide et maîtrise des risques.
Les employés font confiance à leurs dirigeants pour une adoption éthique de l’IA. Malgré les risques et la crainte de voir une partie de leurs tâches automatisées, 71 % des salariés estiment que leur entreprise mettra en place une IA de manière responsable.
Fait notable, ils font plus confiance à leur employeur qu’aux universités, grandes entreprises technologiques ou start-ups. Cette tendance reflète une confiance globale des employés envers leur entreprise (73 %), bien plus élevée que celle accordée au gouvernement (45 %).
Cette confiance donne aux dirigeants la légitimité d’agir avec assurance face au dilemme entre rapidité et sécurité.
La gestion des risques liés à l’IA générative est essentielle. Les entreprises doivent anticiper les menaces externes (vol de propriété intellectuelle, cyberattaques) et internes (mauvaise adoption de l’IA). Un premier pas consiste à identifier les vulnérabilités, puis à mettre en place une gouvernance solide, un suivi en temps réel et une formation continue conforme aux réglementations.
Les benchmarks tiers comme HELM de Stanford ou AILuminate de MLCommons offrent des outils pour évaluer l’équité, la transparence et l’impact sociétal des systèmes IA. Pourtant, seuls 39 % des dirigeants les utilisent, et la majorité se focalise sur des critères techniques (scalabilité, précision, coûts) plutôt que sur l’éthique et la conformité. Or, l’absence de confiance des employés freine l’adoption.
Les benchmarks ne garantissent pas une IA totalement sûre, mais ils aident à réduire les risques et à favoriser une adoption responsable. Même les entreprises les plus avancées ne maximisent pas encore pleinement la valeur de l’IA. L’étape suivante consiste à exploiter pleinement son potentiel pour transformer l’organisation.
Chapitre 4 - Adopter de plus grandes ambitions
La plupart des entreprises ayant investi dans l’IA ne réalisent pas les gains escomptés et ne tirent pas pleinement parti de son potentiel économique. Environ la moitié des dirigeants considèrent leurs initiatives IA comme étant encore en phase de développement ou d’expansion, malgré un déploiement initié depuis plus d’un an. L’échec des projets pilotes à s’étendre provient souvent de stratégies mal définies ou mal mises en œuvre, mais un manque d’ambition peut être tout aussi bloquant. Cette analyse explore les tendances actuelles des investissements en IA et les opportunités pour ceux qui osent voir plus grand.
Les investissements en IA varient selon les secteurs. Les entreprises des industries de la santé, de la technologie, des médias et télécommunications, des industries de pointe et de l’agriculture figurent parmi les plus grands investisseurs. En revanche, les secteurs des services financiers, de l’énergie et des matériaux, de la grande consommation, du BTP et des transports investissent moins. Malgré son fort potentiel de valeur, l’industrie de la consommation se montre la plus réticente, avec seulement 7 % des entreprises dans le top des investisseurs, freinées par des marges réduites et des seuils de rentabilité élevés pour adopter ces technologies à grande échelle.
Dans certains secteurs, les employés restent prudents face à l’IA : dans le secteur public, l’aérospatiale, la défense et les semi-conducteurs, seuls 20 % des employés pensent que l’IA aura un impact significatif sur leurs tâches quotidiennes d’ici un an, contre environ deux tiers dans les médias (65 %) et les télécoms (67 %). De plus, seuls 31 % des employés du secteur social font confiance à leur employeur pour développer l’IA en toute sécurité, un niveau bien inférieur à la moyenne intersectorielle de 71 %.
Par ailleurs, les fonctions où l’IA a le plus fort potentiel économique – ventes, marketing, ingénierie logicielle, service client et R&D – sont aussi celles où l’optimisme des employés reste modéré. L’expérience des pilotes IA pourrait avoir rendu ces collaborateurs plus réalistes sur les avantages et limites de l’IA, ou nourri des craintes quant à l’automatisation de leur travail. Les dirigeants de ces fonctions pourraient investir davantage dans l’accompagnement des équipes et la valorisation des ambassadeurs du changement.
Les dirigeants d’entreprise constatent encore des retours limités sur leurs investissements en IA générative, seuls 19 % signalant une hausse des revenus de plus de 5 %. Toutefois, l’optimisme demeure : 87 % des dirigeants s’attendent à une croissance des revenus grâce à l’IA d’ici trois ans, et près de la moitié anticipent une augmentation de plus de 5 %. Cela indique un potentiel important encore à exploiter, à condition d’adopter des stratégies adaptées pour maximiser la valeur générée par l’IA.
Les entreprises doivent adopter des ambitions fortes pour maximiser l’impact de l’IA sur leur croissance et leur ROI. Alors que l’engouement initial pour l’IA s’atténue, l’attention se porte sur des applications concrètes capables de créer un avantage concurrentiel durable. Une analyse de plus de 250 cas d’usage révèle que la majorité des entreprises en sont encore aux phases pilotes, avec des applications IA principalement limitées à des usages localisés. Pour exploiter pleinement son potentiel, l’IA doit passer de ces expérimentations à des transformations à grande échelle.
Exploiter pleinement le potentiel de l’IA nécessite une approche audacieuse et visionnaire. Les avancées majeures dans l’industrie manufacturière, l’énergie, la santé ou l’éducation n’ont pas été créées par réaction, mais par un leadership inspirant et une vision stratégique. Aujourd’hui, la technologie progresse rapidement et les employés sont plus prêts que les dirigeants ne le pensent. Les leaders doivent dépasser une adoption progressive pour engager des transformations systémiques et créer un avantage concurrentiel durable.
Chapitre 5 - La technologie n'est pas un frein pour déployer largement
L’IA représente une opportunité exceptionnelle, et près de 90 % des dirigeants estiment qu’elle stimulera la croissance des revenus d’ici trois ans. Pourtant, réussir cette transformation reste un défi, puisque 70 % des transformations échouent. Les dirigeants doivent assumer pleinement leur rôle stratégique, plutôt que de considérer la préparation des employés comme un obstacle. L’adoption de l’IA nécessite bien plus qu’une simple mise en œuvre technologique : elle exige une transformation organisationnelle profonde, portée par un leadership engagé et visionnaire.
Les obstacles opérationnels majeurs qui ralentissent l'exécution et l'adoption de l'IA
1- Aligner le leadership sur une stratégie IA cohérente est essentiel mais complexe. Cela nécessite un engagement continu pour définir la valeur, gérer les risques et établir des métriques. Instituer un leader IA ou une gouvernance dédiée facilite la collaboration entre métiers, technologie et gestion des risques.
2- L’incertitude des coûts complique la prévision du ROI. Entre solutions standard et personnalisées, les entreprises doivent arbitrer entre coût et différenciation. Le passage d’un pilote limité à une solution déployée à grande échelle implique des coûts difficiles à anticiper, nécessitant des décisions technologiques rapides et stratégiques.
3- La planification des effectifs devient plus complexe. Les entreprises ignorent combien d’experts en IA elles auront besoin, quelles compétences seront essentielles et comment attirer ces talents. Parallèlement, elles doivent anticiper l’impact de l’IA sur d’autres compétences et préparer la reconversion des employés.
4- Les dépendances aux chaînes d’approvisionnement fragiles exposent les entreprises à des risques techniques, réglementaires et juridiques. L’IA repose sur une chaîne mondiale : R&D en Chine, Europe, Amérique du Nord, fabrication de semi-conducteurs en Asie et aux États-Unis, et développement open-source international.
5- L’explicabilité de l’IA est un enjeu clé. Les LLM fonctionnent souvent comme des boîtes noires, sans transparence sur leur raisonnement ni sur les données utilisées. Cette opacité limite leur adoption pour des décisions critiques, comme l’attribution d’un crédit par exemple.
Face à ces obstacles, les entreprises explorent des solutions comme la planification dynamique des coûts ou l’acquisition d’infrastructures dédiées. Parallèlement, les responsables RH développent des formations pour renforcer les compétences en IA et accompagner les transitions professionnelles. Cependant, garantir une adoption durable nécessitera des efforts stratégiques bien au-delà de ces premières initiatives.
Les obstacles opérationnels majeurs qui ralentissent l'exécution et l'adoption de l'IA
Pour tirer pleinement parti de l’IA, les entreprises doivent repenser leur organisation. Le cadre Rewired de McKinsey définit six piliers clés pour une transformation digitale réussie : feuille de route, talents, modèle opérationnel, technologie, données et passage à l’échelle. Toutefois, l’IA impose des ajustements spécifiques :
- Adaptabilité : L’évolution rapide de l’IA exige une adoption agile des meilleures pratiques, notamment grâce à des architectures modulaires pour éviter le verrouillage technologique.
- Gouvernance fédérée : Un équilibre entre autonomie des équipes et supervision centralisée est nécessaire pour gérer risques et performances des modèles d’IA.
- Agilité budgétaire : Une flexibilité financière est essentielle pour optimiser coûts et performances des modèles IA (LLMs, SLMs, agents).
- Benchmarks IA : L’adoption de standards publics et d’indicateurs éthiques renforce la transparence et accélère l’acceptation de l’IA.
- Pénurie de compétences : Attirer et former des talents IA est une priorité, nécessitant un cadre attractif et des formations adaptées aux métiers.
- Approche humaine : L’implication des collaborateurs non techniques dès la conception des outils IA et une communication transparente réduisent les résistances et renforcent l’adoption.
Conclusion et essentiel à retenir
Se préparer à l’avenir de l’IA
Les dirigeants doivent aujourd’hui prendre conscience d’une réalité fondamentale : leurs employés utilisent déjà l’IA et souhaitent l’exploiter encore davantage. Ils peuvent constater que les managers millennials sont des champions naturels du changement, prêts à encourager leurs équipes à adopter ces nouveaux outils. Plutôt que de se concentrer uniquement sur les 92 millions d’emplois susceptibles d’être déplacés par l’IA d’ici 2030, ils doivent aussi envisager la création de 170 millions de nouveaux postes (voir le Report 2025 du World Economic Forum), nécessitant des compétences adaptées à cette transformation.
C’est le moment pour les leaders d’affirmer des engagements forts envers l’IA, en répondant aux besoins de leurs employés grâce à des formations en situation de travail et un développement centré sur l’humain. Plutôt que de voir l’IA comme un simple outil d’optimisation des tâches, ils doivent la considérer comme une force de transformation qui amplifie le potentiel humain. Ceux qui sauront remplacer la peur de l’incertitude par une vision audacieuse découvriront de nouvelles applications de l’IA, non seulement pour améliorer les processus existants, mais aussi pour réinventer leur modèle d’affaires et répondre à des défis plus vastes.
Au départ, les expérimentations en IA visaient à démontrer la faisabilité technique à travers des cas d’usage restreints, comme l’automatisation des tâches routinières. Désormais, l’enjeu est tout autre : libérer l’innovation à grande échelle et permettre une transformation systémique qui apporte une valeur tangible.
Les grandes questions à se poser
Dans cette nouvelle ère, dirigeants et employés doivent réfléchir aux grandes orientations stratégiques qui façonneront l’adoption de l’IA dans leurs entreprises. Voici les principales questions à se poser :
Pour les dirigeants :
- Votre stratégie est-elle suffisamment ambitieuse ? Allez-vous simplement optimiser vos processus ou réinventer votre business model grâce à l’IA ?
- Comment faire de vos centres de coûts des leviers de valeur ? L’IA peut-elle transformer des fonctions support comme la finance ou les ressources humaines en moteurs de performance ?
- Quels indicateurs mesurer pour suivre la réussite de vos projets IA ? Comment garantir un retour sur investissement et une adoption efficace à long terme ?
- Comment bâtir une main-d’œuvre native de l’IA ? Quels dispositifs de formation et de montée en compétences mettre en place pour assurer l’adaptation continue des équipes ?
Pour les employés :
- Qu’est-ce que la maîtrise de l’IA signifie pour vous ? S’agit-il uniquement d’améliorer votre productivité, ou de développer une véritable expertise dans votre domaine ?
- Comment allez-vous approfondir vos connaissances en IA ? Quelles sources d’information (blogs, podcasts, vidéos, formations) allez-vous suivre pour rester à jour ?
- Comment repenser votre travail grâce à l’IA ? L’innovation ne vient pas toujours du sommet de l’entreprise ; comment pouvez-vous proposer des usages concrets depuis le terrain ?
Passer des tests à la maturité
Ces interrogations n’ont pas de réponses simples, mais un consensus émerge : les entreprises qui réussissent sont celles qui mixent des approches bottom-up et top-down pour favoriser l’adoption de l’IA.
- Approches bottom-up : Encourager l’expérimentation grâce à des hackathons, formations interactives et projets pilotes où les équipes testent et adaptent les outils d’IA à leurs besoins réels.
- Approches top-down : Impliquer les dirigeants dans une réflexion stratégique de fond sur l’IA, en transformant des processus clés comme la gestion des fraudes, l’expérience client ou l’amélioration des produits.
Ces efforts sont cruciaux pour faire passer l’IA de l’expérimentation à la maturité. Aujourd’hui, seuls 1 % des dirigeants d’entreprises estiment que leur organisation a pleinement intégré l’IA dans ses opérations. Pourtant, avec des investissements en forte hausse dans les trois prochaines années, les entreprises n’ont plus le choix : elles doivent accélérer et structurer leur adoption de l’IA.
L’objectif est clair : capturer tout le potentiel de l’IA générative pour libérer l’innovation, créer une réelle valeur business et garantir un avenir compétitif.
🚀 Vous souhaitez intégrer efficacement l’IA dans votre entreprise ?
Op’Team-IA vous accompagne dans l’adoption des meilleures solutions, adaptées à vos besoins et à vos ambitions. Transformez l’IA en un véritable levier de croissance et de performance.
Pensez à bien démarrer en donnant toutes les clés IA à vos équipes :
– Sensibilisation IA CODIR (spéciale dirigeants)
– Formation IA générative de vos équipes
– Diagnostic IA pour bien débuter selon vos enjeux
Cet article est un résumé retravaillé en français d’un document publié par le cabinet McKinsey « Superagency in the workplace: Empowering people to unlock AI’s full potential », accessible ici : ici le lien vers le contenu en ligne (en anglais – 47 pages)
Paru le 28 janvier 2025 – Auteurs multiples cités dans l’article de McKinsey (voir la section Acknowledgments).
Dernière mise à jour 11/04/2025
