Wu Zhao quitte DingTalk : ce qui l'a fait tomber, ce n'est pas la lettre de démission, c'est l'agitation stérile
Il n’a fallu que sept jours pour que Wu Zhao tombe.
Le 4 juin, Teng Yaxin, product manager clé de DingTalk ONE, publie « Piégé dans DingTalk », un essai de démission de 75 000 caractères. Le 8 juin, un ancien vice-président enchaîne avec « Hors de DingTalk ». Le 10 juin, le comité des associés d’Alibaba fait une chose qu’il n’avait jamais faite en 27 ans : critiquer publiquement, nommément, le mode de management d’une seule ligne de métier, en déclarant que « ce n’est pas ce que devrait être la culture d’Alibaba ». Le 11 juin, Chen Hang quitte son poste de CEO de DingTalk. Son successeur est Chen Yusen, né en 1992, le plus jeune CEO de division de l’histoire d’Alibaba.
Cela faisait exactement 437 jours qu’on l’avait rappelé chez DingTalk.
Rendons-lui d’abord justice : ce n’était pas un imposteur
Faire de Wu Zhao un tyran qui ne savait que presser ses employés, c’est la lecture la plus paresseuse, et la plus fausse, de toute cette tempête médiatique.
Cet homme était un vrai croyant. La première fois, il a bâti DingTalk sur les ruines de Laiwang, le messager raté d’Alibaba, jusqu’à en faire une application nationale. Quand on l’a rappelé en mars 2025, DingTalk comptait 700 millions d’utilisateurs mais se faisait doubler par Feishu sur la monétisation. Une patate chaude, et il l’a prise. À son retour, il lance le « mouvement terrain » : il va voir les clients lui-même et déterre un chiffre que personne n’osait remonter, une satisfaction client réelle de 30 % seulement. Puis il réorganise le support, fait remonter la satisfaction à 80 % en réduisant les coûts de 90 %. Ses product managers devaient visiter trois entreprises par semaine.
Tous ces gestes, dans n’importe quel manuel de méthode produit, sont les bons. Coller au client, regarder les vrais chiffres en face, avoir faim de résultats : Wu Zhao portait ce que l’époque précédente avait de meilleur.
Le problème, c’est qu’il a investi tout ce meilleur dans une guerre sans direction claire, puis qu’il l’a pilotée à coups de lit de camp et de « à quelle heure s’éteignent les lumières de la tour Feishu d’en face ».
Le bilan : productivité au maximum, scénarios de consommation à zéro
Regardez le bilan produit de ces 437 jours et vous verrez un type d’échec inédit : chaque maillon tourne à plein régime, et l’ensemble fait du surplace.
DingTalk ONE, présenté comme « le nouveau point d’entrée de l’ère de l’IA », est passé du lancement de projet à la mise en ligne en quatre mois seulement, avec un pic à 3 millions d’actifs quotidiens. Puis la rétention s’est effondrée, et le produit a été démantelé en dix mois, fusionné dans le projet suivant, « Wukong ». Wukong réécrit les fondations et mise tout sur les agents ; moins de trois mois après son lancement, son avenir reste incertain. La plateforme revendique 1,41 million d’applications IA, mais personne ne sait dire combien sont réellement, durablement utilisées.
Construire une plateforme en quatre mois prouve la productivité de l’ère de l’IA ; la démanteler au bout de dix mois prouve que le scénario de consommation n’existait pas. Ces deux chiffres mis côte à côte donnent la définition exacte de « s’agiter pour rien ».
C’est le premier piège que l’ère de l’IA tend aux product managers : la vitesse côté production masque le vide côté demande. Avant, un « nouveau point d’entrée » prenait deux ans ; avant de lancer le projet, vous étiez forcé de peser et repeser. Maintenant, avec l’IA, quatre mois suffisent pour être en ligne, et « on le construit d’abord, on verra ensuite » devient l’option par défaut. Plus on construit vite, plus « c’est construit » se confond facilement avec « c’est demandé ». Trois millions d’actifs quotidiens, on peut les fabriquer avec un point d’entrée et du trafic ; la rétention, elle, ne s’obtient qu’avec un scénario de consommation réel. Et là-dessus, l’IA ne peut rien pour vous. Elle peut seulement vous aider à révéler plus vite qu’il n’existe pas.
La limite de l’époque : personne n’a trouvé le chemin de la collaboration humain-machine
Mettre toute l’addition sur le dos de Wu Zhao serait tout aussi faux. Le mur qu’il a percuté, toute l’industrie le percute.
Sur le terrain de la collaboration en entreprise, personne n’a encore répondu à la question fondamentale : à l’ère de l’IA, qui fait quoi au travail, l’humain et la machine ? DingTalk a fait de l’IA un « nouveau point d’entrée » : c’est le réflexe musculaire hérité de l’internet mobile. La formule gagnante de cette époque-là tenait en quatre termes, point d’entrée, actifs quotidiens, itération rapide, renforts humains, et Wu Zhao est précisément l’homme qui a déjà gagné une fois avec elle. Or cette formule a expiré en bloc à l’ère de l’IA. Le point d’entrée n’est plus rare, chaque IA en est un. Les actifs quotidiens ne prouvent plus la valeur, seule la rétention la prouve. L’itération rapide n’est plus un avantage, tout le monde est rapide. Quant à empiler des effectifs, c’est carrément devenu un passif.
Quand la direction est introuvable, un dirigeant s’accroche instinctivement à la seule variable qu’il contrôle : l’acharnement. Pointage à neuf heures, contrôles nocturnes, interdiction de quitter son poste avant minuit. Le management sous pression, dans son essence, n’est pas de la méchanceté ; c’est de l’anxiété. Quand la direction est incertaine, la peine est la seule chose certaine, alors on s’agrippe à la peine. Le comité des associés a eu à moitié raison en déclarant que « l’innovation à l’ère de l’IA ne sera jamais affaire de pression et d’exécution mécanique » ; l’autre moitié, qu’il n’a pas dite : quand une organisation ne sait pas quoi innover, la pression et l’exécution mécanique sont la seule chose qu’elle sache faire.
Le plus ironique est là : une entreprise qui voulait, grâce à l’IA, libérer toutes les autres du travail sans signification gérait les siens à coups de lits de camp, de concours d’extinction des lumières et de quotas de lignes de code. Le chemin de la collaboration humain-machine, elle ne l’a trouvé ni dans le produit, ni dans l’organisation. Ces deux échecs ont l’air de deux problèmes ; c’est en réalité le même. La façon dont vous traitez vos employés est la façon dont vous comprendrez vos utilisateurs. Une organisation qui traite les humains comme des machines à exécuter ne peut produire qu’une IA qui accélère l’exécution, et l’exécution accélérée est précisément ce qui vaut le moins cher à notre époque.
Notre réponse : déplacer l’effort de « produire plus vite » vers « vérifier plus vite »
Si cette histoire sert à quelque chose pour les product managers, c’est qu’elle force à clarifier l’antidote à l’agitation stérile. Pour en sortir, il ne s’agit pas de travailler moins ; il s’agit de changer l’endroit où l’on pousse.
Premièrement, poser les trois questions du scénario de consommation avant de toucher au clavier. Le problème de qui ? Comment se débrouille-t-il aujourd’hui ? Qu’est-ce qui vous fait croire qu’il acceptera de changer ? Dans le sprint de quatre mois de DingTalk ONE, ces trois questions n’ont très probablement jamais reçu de réponse sérieuse. Les 3 millions d’actifs quotidiens sont sortis du point d’entrée, pas de ces trois questions. À l’ère de l’IA, ces questions deviennent plus importantes, pas moins, parce que « réussir à le construire » ne filtre plus rien du tout.
Deuxièmement, remplacer le pari de plateforme par un prototype haute fidélité. L’IA a écrasé le coût de la vérification jusqu’au plancher : plutôt que quatre mois et des centaines de personnes pour un « nouveau point d’entrée », mieux vaut quatre jours pour un prototype haute fidélité, à faire tourner chez dix vraies entreprises. Wu Zhao exigeait de ses PM trois visites d’entreprise par semaine, et la direction était la bonne. Mais si la visite se réduit à démontrer et convaincre, on reste dans la logique de production. La bonne posture consiste à arriver avec un prototype qui tourne et à observer : l’utilisent-ils, où ça coince, et avec quoi se débrouillent-ils quand ils ne l’utilisent pas. Il a osé déterrer les 30 % de satisfaction, il connaissait donc la valeur de la vérité ; ONE est sorti en quatre mois, l’organisation n’a donc jamais transformé la vérité en cadence.
Troisièmement, clarifier la division du travail : l’humain fournit le jugement, l’IA fournit l’exécution. Le mécanisme microscopique de l’agitation stérile, c’est l’humain qui se précipite pour fournir de l’exécution. Heures supplémentaires, livrables, sprints : tout cela est de l’exécution, pendant que le jugement reste vacant. La bonne division du travail est exactement inverse. Décider quoi faire, définir ce qui compte comme bon, trancher ce qu’on refuse absolument de faire : voilà le travail de l’humain, qu’on ne peut ni économiser ni externaliser. Construire, faire tourner, sortir une nouvelle version : voilà le travail de l’IA, qu’il vaut de moins en moins la peine de combler avec des vies humaines. Une organisation qui mesure encore la contribution à l’heure d’extinction des lumières place des humains là où l’IA devrait être, et c’est cela, le plus grand gaspillage d’êtres humains.
Le verdict
L’acharnement de Wu Zhao n’était pas une erreur ; l’erreur, c’est que la formule au service de laquelle il s’acharnait avait expiré. Il était le meilleur exécutant de l’époque précédente, projeté dans une époque où l’exécution n’est plus rare. C’est sa tragédie personnelle, mais elle ne devrait pas être réduite à son échec personnel.
La vraie épreuve qui attend Chen Yusen n’est pas de réparer le moral des équipes ; elle est de répondre à la question que Wu Zhao n’a pas eu le temps de résoudre : dans le travail à l’ère de l’IA, que doit faire l’humain, au juste ? Cette question ne sera jamais résolue par des horaires plus longs, seulement par une vérification plus honnête.
À qui appartient la prochaine époque, nul ne le sait. Une chose est sûre : pas à la tour qui éteint ses lumières en dernier.
Discussion