Julien Tanguy-Legac : de Microsoft 365 à l’IA, la même mission, faire adopter !

J’ai rencontré Julien Tanguy-Legac il y a quelques années, lorsqu’il avait la charge du déploiement des usages de Microsoft 365 au sein de Total Energies. Il m’avait déjà impressionné à cette époque avec sa vision très pragmatique, très pertinente et efficace de l’accompagnement des utilisateurs. Et c’est assez rare pour le souligner.

Finalement, je n’ai pas été surpris d’apprendre récemment qu’il avait accepté un autre challenge : faire la même chose chez Total Energies au sein de sa division, mais pour les usages de l’IA (Copilot, ...) avec la même passion et la même approche car comme il l’explique, les deux démarches sont très similaires et parfaitement complémentaires.

Je lui ai proposé de partager son expérience dans cette interview et il a accepté de répondre à quelques questions.

Julien Tanguy-Legac

Pouvez-vous vous présenter ?

Je suis Julien Tanguy-Legac, coach excellence opérationnelle « Coach ExOp » au sein de la division en charge de la “workplace” et de l’infrastructure SI de TotalEnergies (TGITS).

Mon rôle est d’être un catalyseur de la performance, de la transformation et de l’alignement transverse dans ma division et j’aide entre autres les équipes à s’approprier l’IA au quotidien.

Avant, j’accompagnais le déploiement de Microsoft 365. Le passage à l’IA s’est fait très naturellement : c’est le même métier — aider les gens à travailler autrement.

Quelle est précisément votre mission actuellement ?

Pour faire simple ma mission de Coach ExOp c’est de faire mieux travailler ensemble les équipes, simplifier l'organisation, accélérer la transformation et faire grandir la performance collective.

Dans ce cadre, depuis plusieurs mois, j’interviens tout particulièrement sur l’adoption et l’intégration des outils de Gen AI dans les pratiques des équipes de ma division.

Il s’agit de faire passer l’IA du « gadget qu’on essaie une fois » à l’outil qu’on utilise vraiment tous les jours. Concrètement, j’aide les équipes à repérer où l’IA leur fait gagner du temps, je les sensibilise, je les accompagne et je lève les freins. Je travaille sur un spectre large : de base Copilot, mais aussi tout ce qui existe au-delà.

Quels sont les outils qui sont utilisés ?

D’abord Microsoft 365 Copilot (dans Teams, Outlook, Word, Excel…) et, de plus en plus, les agents Copilot que l’on peut créer soi-même (Agent Builder et Copilot Studio).

Mais Copilot n’est pas seul : il existe d’autres IA et des assistants spécialisés selon les besoins. Et tout bouge très vite — rien que chez Microsoft, de nouvelles briques arrivent en continu : Pages, Notebook, Cowork. Une partie de mon rôle, c’est justement de faire le tri et de le traduire en usages concrets.

Quelle est votre approche pour atteindre cet objectif ?

C'est un travail structuré en 3 axes :

1. Sensibiliser / Acculturer : montrer des exemples concrets. Tant qu’on n’a pas vu, on n’imagine pas. Cela passe par des webinaires demos, un canal de communication spécifique avec des articles et info stimulants la curiosité. Mais aussi un dispositif d’acculturation imaginé comme une mini-série avec 8 épisodes de 45 min pour couvrir tous les aspects pratiques de l’IA

2. Idéer ensemble : Des séances compactes de 45 min durant lesquelles les équipes sont coaché par 2 spécialistes pour partir de leurs irritants du quotidien et commencer à cadrer un véritable besoin et à réfléchir aux données sources. Les meilleurs cas d’usage viennent du terrain.

3. Prototyper vite : transformer les bonnes idées en petits tests. Se lancer sur un agent primitif puis aller le plus loin possible, expérimenter, rater, refaire. Voir ça marcher sur son propre travail, c’est ça qui déclenche l’adoption.

Des réalisations, des cas d’usage qui se sont démarqués ?

Ce qui ne cesse de me surprendre c’est que ce sont toujours les usages les plus basiques qui sont les plus utiles et qui déclenchent l’envie d’aller plus loin.

Au bout de 6 mois dans une division de 200 personnes nous avons collecté une trentaine de cas d’usage associés à nos processus internes et pour certains d’entre eux nous sommes interfacés avec nos clients / Stakeholder.

Quelques exemples :

• Exploiter un long compte rendu de CAB incompréhensible en posant des questions en langage naturel pour obtenir des de fiches simplifiées ou des réponses spécifiques au lieu de fouiller dans ce compte rendu.

• Assister tout à chacun dans la rédaction de news, articles, et autres types de document formatés

• Capter des signaux faibles de préoccupation (potentiel futur incidents) dans le flux des communautés d’entre-aide utilisateurs

• ....

Une récompense à chaque véritable cas d’usage, le fameux « Ah oui quand même ! », qui précède le « je ne pensais pas qu’on pouvait faire cela en autonomie »

L’IA est-elle vraiment pour « tout public » ?

Oui, elle est accessible à tous, mais chacun à son rythme. Il y a les pionniers, curieux, qui testent et reviennent avec des idées ; et des profils moins spontanément à l’aise, qu’il faut accompagner davantage. Au fond, c’est comme l’adoption de Microsoft 365 : tout le monde n’adopte pas de la même façon à la même vitesse.

Juste avant, vous déployiez les usages des outils de Microsoft 365 : quelle similitude voyez-vous avec les usages de l’IA ?

Je vois trois points de similitude :

1. Il faut montrer et expérimenter : dans les deux cas, les utilisateurs ont du mal à imaginer comment l’on peut travailler autrement.

2. L’IA se nourrit des couches précédentes : pour tirer parti de Copilot, il faut déjà bien utiliser SharePoint, Loop, Teams… Avoir aussi une idée claire sur le connaissances et ressources utiles aux cas d’usage. C’est assez souvent la première grande étape. Vos données mal rangées seront mal utilisées et Copilot ne donnera pas l’attendu.

3. Copilot ne remplace pas les autres outils : certains me disent « on a zappé Teams, mais on va s’investir dans Copilot ». Or ce n’est pas le même usage, ils se complètent.

Quels conseils donneriez-vous à une entreprise qui veut déployer l’IA ?

• Partir des besoins, pas de l’outil : le cas d’usage d’abord, la techno ensuite.

• Montrer plutôt que former : un exemple qui parle au métier convainc beaucoup plus qu’une heure de théorie.

• S’appuyer sur les pionniers pour entraîner les autres.

• Soigner les fondations : l’IA donne le meilleur sur un socle collaboratif déjà sain avec Microsoft 365.

• Rester humble et expérimenter en continu : les outils évoluent chaque mois.

• Rassurer sur le cadre (données, confidentialité) pour lever les freins.