Début 2025, le PDG de Zapier, Wade Foster, a déclenché un « code red » à l’échelle de l’entreprise — un terme que la société n’avait jamais utilisé. La raison : l’adoption interne de l’IA stagnait à 10 %. Malgré sa position de l’une des entreprises d’automatisation les plus reconnues au monde, neuf employés de Zapier sur dix n’utilisaient pas l’IA dans leur travail quotidien.
Zapier a donc tout mis en pause. Ils ont organisé un hackathon IA d’une semaine impliquant toute l’entreprise. Chaque employé — ingénierie, finance, marketing, support — a interrompu son travail habituel pour construire des solutions IA pour sa propre équipe. À la fin de la semaine, l’adoption avait bondi à 50 %. La journée de démonstration a fait le reste : quand les gens ont vu leurs collègues des finances économiser des heures et les équipes support résoudre les tickets plus rapidement, l’adoption s’est propagée naturellement.
Le résultat est frappant. Zapier a finalement atteint 89 % d’adoption de l’IA dans toute l’organisation, et fin 2025, ils ont créé un tout nouveau poste exécutif — Chief People & AI Transformation Officer — pour maintenir la dynamique.
C’est véritablement impressionnant. C’est aussi une histoire de ce qui se passe quand l’IA est connectée à la façon dont un département travaille réellement, plutôt qu’offerte comme un outil isolé.
L’écart entre ce que Zapier a appris et ce que Zapier vend
Ce que le hackathon interne de Zapier a réellement prouvé : l’adoption de l’IA décolle quand elle est intégrée dans les workflows départementaux, quand les gens peuvent voir comment leur équipe spécifique en bénéficie, et quand une structure organisationnelle soutient l’effort.
Leur propre rapport de tendances 2026 renforce cette conclusion. En interrogeant 200 dirigeants d’entreprise, le rapport a révélé que 70 % considèrent désormais la gouvernance IA comme un différenciateur stratégique — et non un fardeau de conformité. Seules 30 % des organisations prévoient de rester à l’automatisation au niveau des tâches d’ici 2026. Les autres avancent vers des workflows agentiques (43 %) ou une orchestration à grande échelle (25 %), où l’IA fonctionne comme un système d’exploitation gouverné à travers l’entreprise.
Les données de Zapier racontent une histoire claire : le marché passe des tâches isolées aux systèmes connectés. Pourtant, leur produit reste fondamentalement orienté tâches. Un Zap connecte l’application A à l’application B quand un déclencheur s’active. Il excelle dans ce domaine — plus de 7 000 intégrations d’applications, une interface épurée, une fiabilité mature. Mais il ne donne pas un système à un département marketing. Il leur donne des automatisations individuelles qui fonctionnent chacune de manière isolée.
Ce que « connecté » signifie réellement pour les départements
La différence entre l’automatisation de tâches isolées et l’automatisation départementale connectée n’est pas qu’une question d’échelle — c’est une question d’architecture.
Les recettes s’enchaînent en workflows. Dans un système connecté, une seule recette IA — par exemple, « qualifier ce lead entrant » — est un bloc de construction. Elle alimente un workflow multi-étapes : rechercher l’entreprise, vérifier les critères ICP, noter, rédiger une approche personnalisée et router vers le bon commercial. Chaque étape dispose du contexte de la précédente. Le workflow sait ce que la recette a trouvé. Ce n’est pas une chaîne de Zaps — c’est une exécution unique avec un état partagé.
La connaissance s’accumule au fil du temps. Quand votre équipe de support client résout un problème complexe avec un workflow IA, cette résolution devient partie de la base de connaissances du département. La prochaine fois qu’un problème similaire survient, l’IA a du contexte. Dans un système de tâches isolées, chaque exécution repart de zéro. Dans un système connecté, le département devient plus intelligent à chaque interaction.
La gouvernance évolue avec l’équipe. Zapier a reconnu ce besoin dans sa mise à jour produit de février 2026, en lançant les garde-fous IA — une couche de modération de contenu qui détecte les données personnelles, la toxicité et les attaques par prompt. C’est une avancée significative. Mais la gouvernance dans un système connecté va plus loin : 10 couches comprenant le contrôle d’accès basé sur les rôles, des workflows d’approbation pour les productions à haut risque, des pistes d’audit complètes, la gestion du budget de tokens et l’application de politiques au niveau départemental. C’est la différence entre un garde-fou sur des automatisations individuelles et un cadre de gouvernance couvrant l’ensemble des opérations IA d’un département.
Là où Zapier excelle véritablement
Rendons à César ce qui est à César. Zapier a gagné sa position grâce à de vraies forces :
- Étendue des intégrations. Plus de 7 000 connecteurs d’applications constituent un avantage concurrentiel énorme. Si vous devez connecter deux outils SaaS spécifiques, Zapier les supporte probablement tous les deux.
- Facilité d’entrée. La courbe d’apprentissage d’un Zap basique est vraiment faible. Les utilisateurs non techniques peuvent obtenir de la valeur en quelques minutes.
- Présence sur le marché. Des millions d’utilisateurs, une documentation étendue, une grande communauté. Quand quelque chose ne va pas, on trouve généralement la réponse.
- Fiabilité à grande échelle. Leur infrastructure gère des milliards d’exécutions de tâches. Cette maturité opérationnelle compte.
Ces forces sont réelles, et elles font de Zapier un excellent choix pour l’automatisation point à point entre applications — exactement le cas d’usage pour lequel il a été conçu.
Le problème des 30 %
Les propres données de tendances de Zapier révèlent la tension centrale. 30 % des organisations resteront à l’automatisation au niveau des tâches. Les 70 % restants avancent vers quelque chose de plus connecté — et c’est là qu’une architecture orientée tâches atteint ses limites.
Quand votre département RH doit filtrer des CV, planifier des entretiens, collecter des retours, générer des lettres d’offre et intégrer les nouveaux employés — le tout avec une assistance IA cohérente, un contexte partagé et des approbations appropriées à chaque étape — il a besoin d’un système, pas d’une collection d’automatisations.
JieGou est construit pour cela. 20 packs départementaux fournissent des workflows IA préconfigurés pour des équipes spécifiques. Plus de 400 modèles donnent aux départements un point de départ qui comprend déjà leur domaine. La gouvernance à 10 couches signifie que lorsque votre utilisation de l’IA passe d’une personne qui expérimente à un département entier qui opère, les garde-fous évoluent avec vous — non pas comme une réflexion après coup, mais comme une architecture fondamentale.
La leçon du hackathon de Zapier
L’insight le plus important de l’histoire interne de Zapier n’est pas que les hackathons stimulent l’adoption de l’IA. C’est que l’adoption s’est produite quand l’IA était connectée à la façon dont les départements travaillent réellement. La finance a construit des solutions finance. Le marketing a construit des solutions marketing. Le support a construit des solutions support.
C’est exactement l’architecture sur laquelle JieGou est construit : une IA département-first qui fonctionne pour votre équipe dès le premier jour, avec une gouvernance qui évolue à mesure que l’adoption grandit.
Zapier a prouvé la thèse en interne. La question pour votre équipe est de savoir si votre plateforme d’automatisation reflète cette thèse — ou traite encore chaque tâche comme une île.