Fondateur et CEO de Clevory et Ted University, Zied Bacha vient de lancer une nouvelle génération de MBA Executives, conçus pour les managers et dirigeants que la vague digitale risque de laisser à quai. Rencontre avec un homme qui n’a pas l’habitude d’édulcorer les vérités qui dérangent.

Pourquoi lancer ces MBA aujourd’hui? Parce que le marché n’attend pas. Dans beaucoup d’entreprises, dès qu’on touche à la data, au cloud ou à l’IA, il y a un mur, non d’incompétence, mais de méconnaissance.

Le DG d’une banque peut être brillant et pourtant incapable de répondre à des questions relatives à l’IA ou à la BI. La vraie question n’est plus: combien vais-je investir ou combien vais-je gagner? La vraie question est: combien suis-je prêt à perdre si je rate ce tournant stratégique? Dans un monde qui bascule vers l’IA, la data et les nouveaux modèles économiques, l’inaction coûte plus cher que l’investissement. Ted Executive Education a choisi d’anticiper plutôt que de subir. Nos MBA s’adressent aux managers et au top management, à celles et ceux qui prennent les décisions structurantes, pas aux équipes IT.

Qu’avez-vous mis concrètement sur la table?

Deux grandes voies. Un Executive MBA généraliste co-construit avec PwC: 13 modules sur 18 mois, dont 6 certifications internationales incluses. Et un Executive MBA entièrement dédié à la transformation digitale avec EDC Business School Paris: 6 modules, 9 mois. Dans les deux cas, 50% des modules sont certifiants. C’est une rupture avec ce qui existe sur le marché. Nous avons aussi des Executive Programs d’un mois, sectorisés: finance, industrie, santé, services. Un manager de banque n’a pas les mêmes enjeux que celui qui œuvre dans l’industrie. Sa formation ne devrait pas l’être non plus.

Qu’est-ce qui vous différencie vraiment des autres MBA?

Nos intervenants ne sont pas des professeurs: ce sont des consultants PwC qui exercent, qui conseillent des directions générales en temps réel. Quand ils parlent de transformation, ils ne décrivent pas un modèle, ils racontent ce qu’ils ont vécu la semaine dernière chez leur client. Et la promesse n’est pas de transformer des dirigeants en développeurs. C’est de leur donner une boussole: comprendre les technologies, les positionner dans leur modèle économique, identifier les leviers de valeur.

L’IA évolue à une vitesse vertigineuse. Ces MBA seront-ils encore pertinents dans cinq ans?

C’est toute la logique pédagogique de Ted Executive Education. On ne forme pas des gens à un outil. On les forme à une façon de penser. Quelqu’un qui sort de nos parcours comprend les fondamentaux de la transformation digitale. Il comprend le cloud, la data, la cybersécurité, les modèles économiques numériques. Quand, dans six mois, on lui parle d’IA agentique, d’IA multi-agents, d’IA physique, il me suit, parce qu’il a les bases.Mais quelqu’un qui n’a jamais construit ces fondations? Je peux lui parler pendant des heures d’IA agentique, il ne comprendra pas. C’est comme vouloir construire un gratte-ciel sur du sable. Nos MBA, c’est le béton de ces fondations.

L’enjeu est vraiment si grave pour les entreprises qui ne bougent pas?

Regardez l’automobile chinoise: une voiture à 15 000 dollars face à son équivalent européen à 60 000 euros. Ce n’est pas qu’une question de main-d’œuvre, c’est la maîtrise technologique. Une banque dont les managers ignorent ce qu’est le cloud ou l’IA ne va pas adopter la technologie. Elle va temporiser. Et dans deux ans, ses services coûteront deux à trois fois plus cher à produire que ceux de ses concurrents. Ce n’est plus un choix stratégique, c’est une condition sine qua non d’existence sur le marché.

Un dernier mot pour les dirigeants tunisiens?

Si vous ne mesurez pas pleinement les enjeux de la transformation digitale, de l’IA et de la monétisation de la data, le risque n’est pas à dix ans; il est déjà là. Comment piloter une entreprise sans comprendre comment vos concurrents réduisent leurs coûts, accélèrent leurs décisions et génèrent de nouvelles sources de revenus grâce au digital? Une entreprise qui n’embarque pas aujourd’hui ne stagne pas. Elle décroche progressivement… jusqu’au moment où l’écart devient impossible à combler. Le choix n’est plus entre évoluer ou attendre. Le choix est simple: se transformer… ou laisser le marché décider à votre place. Et lorsqu’on laisse le marché décider, la perte commence discrètement; puis s’accélère.

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Huit. Le chiffre est petit. L’histoire, immense. Sélectionnées parmi plus de 170 candidates, ces huit entrepreneures ne représentent pas seulement l’excellence d’un écosystème, elles en sont la preuve vivante. Huit trajectoires, huit secteurs, une même grammaire secrète: prendre une contrainte – la pénurie, la crise, la dépendance aux importations – et la retourner en proposition de valeur. Transformer ce qui bloque en ce qui propulse. Ce qu’elles partagent d’abord, c’est un moteur. Pas celui qu’on allume à l’école de commerce. Celui qu’on forge bien avant dans une enfance marquée, une injustice absorbée, une promesse faite à soi-même dans le silence. Et ce moteur, chez elles, ne s’est jamais éteint.

On dit souvent que le parcours entrepreneurial n’est pas un long fleuve tranquille. Leurs histoires l’illustrent avec une précision presque clinique. Pour elles, la résilience n’est pas une vertu romantique que l’on célèbre dans les discours de remise de prix. C’est une compétence. Construite par la contrainte, affinée par la survie, convertie en énergie d’ascension. Certaines l’ont trouvée dans la psychologie, d’autres dans la technicité, d’autres encore dans la pugnacité commerciale. Même ressort, ressorts différents. Il faut aussi nommer ce que les chiffres mondiaux confirment: les femmes s’arrêtent plus souvent, pour des raisons familiales, personnelles, que leurs homologues masculins. Mais celles-ci ont fait autre chose du care, elles en ont fait une mission. Pas un empêchement. Et quand on vient de loin, géographiquement, socialement, économiquement, l’ambition change de nature. Elle n’est plus une aspiration. Elle devient une affaire de dignité. La réussite, alors, est une réparation autant qu’une conquête: symbolique autant qu’économique.

Dans les milieux défavorisés, l’entrave est rarement uniquement financière. Elle est spatiale. Elle est sociale. Mobilité réduite, horizon assigné. Ce qui est remarquable, c’est la manière dont certaines de ces entrepreneures ont fait de cette contrainte un modèle d’organisation. Elles n’ont pas attendu les conditions idéales. Elles ont construit avec ce qu’elles avaient. Mais soyons honnêtes sur l’envers du décor: la fatigue est réelle. La solitude décisionnelle aussi. La santé mentale, ce sujet encore trop tu. La force, ici, n’est pas un don. Elle est conquise, souvent au prix fort.

Ce qui les tient, également, c’est la reconnaissance. Prouver. Répondre. Transmettre. Le Trophée ne couronne pas seulement une performance, il répond à un doute. Celui de l’entourage, parfois le plus lourd à porter. Et il existe, dans chaque trajectoire, ces rares personnes qui ont su voir avant les autres: l’investisseur providentiel, le mentor silencieux, le premier client qui a dit oui. Ceux qui croient avant que la preuve soit là. Ces rares personnes dont l’intuition, silencieuse et décisive, vaut parfois plus que n’importe quel business plan. Car c’est bien de preuve qu’il s’agit. Le Global Entrepreneurship Monitor 2024-2025 le documente: un biais systémique persiste dans l’accès au financement. Un plafond de verre, invisible mais tenace. Alors elles ont fait autrement: elles ont remplacé le capital financier par le capital social. Elles ont parié sur la traction, la réputation, le sacrifice. Et elles ont survécu par la démonstration.

La solution, pourtant, ne se trouve pas dans la seule résilience individuelle. Elle est collective. Les femmes investisseuses sont 2,6 fois plus enclines à financer des entrepreneures que leurs homologues masculins. C’est cette logique de solidarité, de synergies et de mentorat croisé que nous cultivons au Club Femmes Entrepreneures de Tunisie et au-delà, avec nos réseaux en Afrique subsaharienne. Trophées, storytelling, mises en relation qualifiées, accès aux décideurs: pas des ornements. Des leviers. Construits à partir de onze ans d’observation de ce qu’il manque vraiment. La problématique n’est ni tunisienne ni africaine. Elle est mondiale. Et le GEM 2024-2025 est sans ambiguïté: les politiques de soutien doivent cesser d’obséditer sur la création d’entreprises pour accompagner les entrepreneures dans le changement d’échelle. La durabilité, l’économie verte, les fonds ESG, ce ne sont pas des sujets réservés aux grands groupes. Ce sont les prochains leviers d’accès aux marchés et aux investissements pour celles qui savent déjà, instinctivement, que l’impact n’est pas un habillage. Dans les portraits que vous allez découvrir, l’impact est intégré, dans le recrutement, la production, la relation client, le territoire. Pas affiché. Vécu. Le temps manque. L’argent aussi, souvent. Elles compensent par trois forces que peu possèdent ensemble: la discipline d’exécution, la conversion de la contrainte en mission et l’innovation utile, celle qui résout un vrai problème.

Bonne lecture!

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Fondatrice d’Euklydia, Dr Oumeima Laifa défend une idée simple: l’IA ne vaut pas par ses effets de démonstration, mais par sa capacité à améliorer les décisions. Dans cette interview, elle explique comment passer du fantasme du remplacement à une logique d’augmentation, où gouvernance, rôles, KPI et modèle hybride font la différence.

Si le remplacement est une obsession technologique, l’augmentation, elle, relève d’une vraie stratégie de leadership. En Tunisie, on pose souvent mal le débat: le sujet n’est pas l’IA en soi, mais l’organisation qu’elle exige. Remplacer des collaborateurs suppose des process écrits, des rôles clairs, des données propres et une gouvernance solide. Sinon, on ne remplace pas un humain: on remplace… du flou par du vide. Le changement de paradigme est assez simple. En mode “remplacement”, on raisonne ainsi: «Cette tâche coûte X. L’IA coûte Y. Si Y est inférieur à X, on remplace». C’est une logique soustractive. En mode “augmentation”, la question devient: «Cette personne a un potentiel Z. Avec l’IA, elle peut faire trois fois Z. Quel est le ROI?». Là, on est dans une logique multiplicative. L’analogie médicale aide à comprendre: on ne remplace pas un médecin par une IRM, mais on augmentesa sa capacité de diagnostic. L’IA, c’est un peu un microscope algorithmique: elle détecte l’invisible et libère du temps cognitif pour ce qui compte vraiment. D’où une règle d’or: diagnostiquer avant d’acheter. L’erreur la plus fréquente, c’est d’adopter un outil… puis de lui chercher un usage. Il en résulte que l’entreprise reste coincée dans la démo, pas dans l’impact. La bonne logique, ce n’est pas “augmenter une tâche”, c’est augmenter une décision. Une IA utile n’est pas “un chatbot de plus”, c’est un système qui améliore une décision critique, délais, marge, risque, qualité, expérience client. Et surtout, il faut assumer un modèle hybride: l’humain garde la responsabilité, la nuance, le contexte; l’IA prend la détection, la simulation, la vitesse. La bascule peut se faire en cinq étapes: clarifier les rôles, cibler les zones d’or (là où se jouent décision et relation), former à l’usage (pas à l’outil), créer des binômes humain/IA, et mesurer la valeur, pas le volume d’usage. Parler de remplacement aujourd’hui, c’est un peu comme parler de voitures autonomes quand le code de la route n’est pas respecté: l’infrastructure humaine précède l’infrastructure technologique. La vraie question, au fond, c’est: a-t-on le courage de clarifier ce que chaque humain apporte réellement? Parce que l’augmentation exige de la lucidité… et la lucidité, parfois, dérange.

Le principe est simple: plus la décision est en amont (stratégique, structurante), plus l’IA “augmente” et crée de la valeur. À l’inverse, plus on est en aval (opérationnel, répétitif), plus on bascule vers l’automatisation. L’IA la plus rentable pour un manager n’est donc pas celle qui fait à sa place, mais celle qui révèle ce qu’il ne voyait pas avant de trancher. L’erreur classique: croire que l’IA sert surtout à “booster l’exécution”. En réalité, elle brille quand elle éclaire la décision, et ce, à plusieurs niveaux. D’abord, prioriser: c’est le jackpot. Face au bruit et aux infos incomplètes, l’IA capte les signaux faibles, réduit cent sujets à trois priorités actionnables et met au jour les dépendances. Le jugement reste humain, mais la décision devient plus rapide, plus nette, moins aveugle. Ensuite, arbitrer: très “augmentable”, jamais délégable. Qualité-délai-coût, ressources, conflits: l’IA modélise les trade-offs, teste des scénarios et chiffre les impacts (ROI, risques, conformité, réputation). Elle ne choisit pas, elle évite les angles morts. Le leadership reste humain, mieux informé. Puis, contrôler: utile, si c’est intelligent. Anomalies, alertes précoces, audits de cohérence, dashboards orientés “quoi faire maintenant” plutôt que 200 notifications: l’IA renforce le pilotage. Mais plus de contrôle sans confiance, c’est fragiliser l’équipe. Le contrôle augmenté doit réduire le micro-management, pas l’industrialiser. Enfin, exécuter: automatisable, donc risqué si mal cadré. Synthèses, drafts, tickets, relances: oui, l’IA accélère. Mais sans gouvernance, elle accélère aussi les dégâts: erreurs silencieuses, hallucinations, fuites de données… En Tunisie, quand les process ne sont pas documentés, l’automatisation patine.Et c’est pourtant souvent là qu’on investit en premier, avec un ROI parfois faible.

On voit très vite la différence: un gadget impressionne, un levier transforme. La bonne question pour un manager est simple: est-ce que l’IA améliore la qualité des décisions et les KPI… ou seulement la mise en forme des livrables? Quand on empile des outils sans intégration, sans pilotage et sans gouvernance, on fait du show, pas de l’impact. Sept signaux montrent que l’IA est utilisée comme gadget:

• On parle de l’outil, jamais du problème. “On a ChatGPT/Copilot”, mais quelle décision est réellement améliorée? Si c’est flou: gadget.
• Aucun KPI business.“Ça va plus vite” ne suffit pas: un levier se mesure (délais, erreurs, marge, qualité, conformité, satisfaction).
• Beaucoup de démos, zéro routine. Si l’IA n’entre pas dans les rituels (revue hebdo, comité, pipeline de décision), elle reste un spectacle.
• Shadow AI non gouvernée. Chacun teste dans son coin, parfois avec des données sensibles: risques, incohérence, responsabilités impossibles.
• L’IA automatise l’exécution… dans une organisation floue. Sans process clairs, l’automatisation accélère surtout le désordre.
• Pas de critique, pas de traçabilité. Si personne ne challenge les résultats et si rien n’est documenté (données, hypothèses, raisons), ce n’est pas un copilote: c’est un générateur.
• Pas d’ownership métier. S’il s’agit d’“un sujet IT” ou d’“un sujet com” sans le sponsorship de la direction générale ou de l’opérationnel.

Concevoir une IA copilote, c’est lui donner un rôle clair à chaque étape. L’erreur la plus fréquente: l’utiliser “un peu partout”… donc efficacement nulle part. Avant la décision: elle prépare le terrain. Elle rassemble l’info dispersée, détecte les signaux faibles, simule des scénarios, chiffre risques/impacts et livre un brief structuré. Le manager cadre les questions, challenge et valide. Pendant la décision: elle éclaire le choix. Elle ne décide pas: elle réduit les angles morts. Elle met les données clés au bon moment, alerte sur les biais, propose des options et leurs conséquences. Le manager tranche, avec la nuance humaine (politique, relationnel, éthique). Après, l’IA assure le suivi: phase négligée. C’est pourtant là que l’organisation apprend. Elle documente, suit les indicateurs, alerte si les résultats dévient, capitalise pour les décisions futures. Le manager interprète, ajuste, transmet. Trois mois après, il reçoit un bilan, pas une intuition floue. Un copilote bien conçu ne rend pas le manager moins nécessaire, il rend son jugement plus puissant: décision → action → mesure → amélioration.

Les erreurs de gouvernance les plus fréquentes sont invisibles au début… puis explosives. Première erreur: laisser l’IA entrer sans architecture. Pas de périmètre, pas de niveaux de criticité, donc l’outil finit par toucher des sujets sensibles par accident. Deuxième erreur, traiter la donnée comme un détail: pas de source “single truth”, définitions contradictoires, qualité non contrôlée, l’IA ne crée pas de clarté, elle amplifie les contradictions. Troisième erreur, oublier l’audibilité: aucune trace des inputs, des versions, des hypothèses, du niveau de confiance, donc impossible de défendre une décision ou de corriger proprement. Quatrième erreur, mal concevoir la validation: soit on laisse tout passer, soit on bloque tout; dans les deux cas, l’adoption meurt. Cinquième erreur, mesurer les mauvais indicateurs: on optimise le “contenu produit” au lieu d’optimiser l’impact réel sur la qualité, le risque, le délai, la marge. Enfin, erreur fatale: pas de sponsor qui tranche quand personne n’a autorité pour dire oui/non, l’IA devient un terrain de jeu, puis un terrain miné. Une IA bien gouvernée, ce n’est pas plus d’outils, ce sont des limites claires, des données maîtrisées et une responsabilité assumée.

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