IA générative : savoir conduire le changement dans l’entreprise

L’IA générative va apporter des gains de productivité. Nous en sommes convaincus. Est-ce pour autant suffisant pour permettre à l’entreprise de tirer tous les bénéfices de cette innovation ?

La productivité est un enjeu important, mais ne préfigure en rien la pertinence de l’offre d’une entreprise, la qualité de sa relation client, de ses processus ou son attractivité.  Comment alors étendre l’apport de l’IA et la faire contribuer aux objectifs stratégiques garants de performance à long terme ?

Sandrine Baslé directrice de Qualiview Conseil nous confirme cet enjeu.

« L’exploitation de l’IA, dans sa configuration standard, permet d’analyser des documents et de créer du contenu. Celui-ci reste souvent général, sans rapport précis avec l’entreprise. Il sera bien plus intéressant d’exploiter une IA entrainée sur des données internes, avec l’objectif de développer le qualitatif et la créativité ».

C’est précisément l’enjeu de la conduite du changement.

Comment alors faire travailler l’IA ?

Au-delà d’une exploitation « au fil de l’eau » sur des connaissances générales, on pourra distinguer 4 étapes :

1. Entrainer l’IA sur des données internes à l’entreprise.

Lui permettre de répondre aux questions auxquelles la base de connaissance de l’entreprise à la réponse. Cette base devra fédérer de multiples sources : données clients, RH, marketing… Elle devra aussi gérer la confidentialité des informations. Un Chatbot client ne devra pas toujours donner les mêmes réponses qu’un Chatbot destiné aux collaborateurs.

Cette première étape doit contribuer à améliorer la relation client, la formation des collaborateurs et leur intégration dans l’entreprise.

2. Entrainer l’IA à générer des dossiers métiers

Présentations commerciales, contenus pédagogiques, analyses… Il s’agit de travailler à partir d’ensembles de documents. Ceux-ci ne peuvent pas toujours être appelés nominativement, mais doivent l’être aussi par la catégorie à laquelle ils appartiennent : nom d’un produit, d’un client, d’un projet par exemple. C’est à partir de cette structure analytique qu’il sera possible de développer des commandes ou « prompts », expliquant à l’IA comment travailler, et de générer des contenus à plus forte valeur ajoutée.

Cette seconde étape doit répondre à des enjeux de qualité, de créativité et bien sûr de productivité.

3. Redéfinir la mission des collaborateurs

Balraj Devarassou, DRH du Groupe Atlantic, nous alerte. « L’IA générative doit être un facteur d’attractivité, de valorisation des fonctions et de rétention des talents. Chacun a besoin de reconnaissance. Il ne faut donc pas brider l’outil, mais donner des clés à l’utilisateur, lui apprendre à faire travailler l’IA, à créer de la valeur ajoutée ».

Norbert Nadir, responsable de la Zenzka Academy, confirme : « il doit y avoir complémentarité entre le travail de l’humain et de la machine. Nous pouvons tout à fait utiliser des contenus de formation générés par une IA, puis adaptés, enrichis par l’humain. Allier la production humaine et l’IA n’a de sens que pour valoriser les collaborateurs en permettant de reformuler des problématiques complexes, contrôler les réponses, les enrichir. Faire un usage primaire de ces outils sans considération de leur impact, apparaitra comme une amputation de responsabilités et entrainera des freins à leur adoption ».

Cette troisième étape, à caractère pédagogique, consiste à faire « grandir » les collaborateurs grâce à l’IA.

4. Conduire le changement

Anne Kieffer responsable de l’Observatoire des Mémoires, va plus loin.

« Un projet d’IA générative doit s’inscrire dans une stratégie de mise en œuvre, sinon on court le risque d’effets pervers si on ne voit que les gains de productivité. Il faut faire comprendre aux managers ce que l’innovation va apporter et formaliser les attentes en matière qualitative. C’est un enjeu d’organisation. Les écoles de commerce réfléchissent déjà à de nouvelles pédagogies. Le prof devient coach et doit développer l’intelligence collective. En entreprise, il faudra développer l’esprit critique et l’exigence de qualité. Pour avoir beaucoup travaillé avec des DRH sur ces sujets, il est important d’entrer dans le détail des besoins métiers. C’est là qu’on va réellement tirer les bénéfices de cette révolution. L’IA doit donc être adaptée aux spécificités de chaque métier ».

Il existe donc un espace important pour améliorer la qualité, la créativité et valoriser les métiers grâce à l’IA.

Depuis plus 20 ans, Décisionnel accompagne les entreprises dans la valorisation des données métiers afin d’optimiser les prises de décision.

Vous voulez en savoir plus ? Discutons-en.

— Franck Gryson

Remerciements

Sandrine Baslé, directrice de Qualiview Conseil
Norbert Nadir, responsable de la Zenzka Academy
Balraj Devarassou, DRH du Groupe Atlantic
Anne Kieffer, responsable de l’Observatoire des Mémoires