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Trois ans. C’est le temps minimum qu’il faut à une entreprise pour mesurer et identifier des effets tangibles de la transformation résultant d’une démarche d’IA générative. L’arrivée d’une technologie aussi disruptive dans une entreprise est un tel bouleversement que ne pas la considérer comme une révolution est une erreur de lecture fondamentale qui revient à créer les conditions d’un échec. « La question n’est plus de savoir si elle fera partie de notre quotidien, mais quand, comment, et avec quelle profondeur elle pénètrera nos vies » explique régulièrement Matthieu Courtecuisse, le CEO de Sia Partners, qui a misé il y a une dizaine d’années sur l’IA et en a fait un axe fort de développement de son cabinet de conseil.
Alors, comment mener à bien une transformation vers plus – et mieux – d’Intelligence artificielle (intégrant les différents types d’IA qu’elle soit générative, prédictive, analytique…) ? Il n’y a pas de secret ! Une telle transformation doit être réfléchie non pas comme la mise en place d’un nouvel outil mais bien comme une adaptation à une révolution 360º de l’entreprise. Mener une démarche de mise en place de l’IA nécessite donc de réinterroger la stratégie, la culture et les façons de faire.
Pour réussir une transformation vers une intégration de l’IA, chaque collaborateur doit être en mesure de projeter l’évolution de son rôle à court, moyen et long terme. Cette projection devra être accompagnée étroitement par un management adapté aux spécificités émotionnelles et techniques des équipes tout en limitant l’impact sur la performance. Ce succès n’est possible qu’à la condition de respecter trois étapes clés.
Etape 1 : Qualifier le niveau de rupture et le relier aux émotions générées face à ces technologies, un atout pour bien appréhender les enjeux d’accompagnement
La compréhension des résistances est clé pour avancer. Il faut explorer les émotions et les ressentis des collaborateurs vis-à-vis de l’IA. Selon une étude menée dans le cadre du Partenariat Chaire Essec Digital Disruption x Sia Partners, 9 profils d’utilisateurs d’IA ont ainsi émergé, révélant un large éventail d’émotions qui façonnent l’appropriation de cette technologie. Certains seraient qualifiés de « travaillant avec l’IA par contrainte », d’autres comme étant « promoteurs enthousiastes ». Chaque profil doit faire l’objet d’une analyse soignée. Prenons l’exemple d’un groupe de managers qui, après une formation dédiée, a pu mettre en place une approche proactive pour démystifier l’IA auprès de leurs équipes. En initiant un dialogue authentique et en proposant des réponses concrètes aux appréhensions, comme le partage de cas d’usage réussis de l’IA, l’organisation pourra transformer ces défis en opportunités.
Etape 2 : S’approprier les potentiels de l’IA par métier pour projeter et engager les collaborateurs, une nécessité pour opérationnaliser la transformation
La combinaison d’une approche commune à l’ensemble des collaborateurs et spécifique aux métiers de l’entreprise est un atout pour ancrer l’IA. Malgré le rôle précieux des approches de “test and learn” et les groupes pilotes dans le processus de transformation, elles ne représentent pas à elles seules une solution complète.
Ainsi, proposer un « Hackathon » IA orienté sur l’innovation de son métier est un exercice engageant pour les équipes qui permet de leur faire prendre conscience des potentiels de l’IA au croisement de leurs compétences. Cela a également la vertu de fédérer des collectifs autour de projets sur lesquels ils se sont investis et d’anticiper tout en rendant plus concrets les impacts métier de la transformation.
Etape 3 : Coordonner l’accompagnement humain de la transformation et co-construire les actions associées, un pré-requis pour garantir la réussite de la démarche
C’est pour répondre à ce besoin que la création d’un Lab consacré à une transformation IA prend tout son sens. Parfois intégrée à une direction de la transformation, parfois à une DRH, cette structure chargée d’appliquer la feuille de route a permis au sein de plusieurs grands groupes français du milieu bancaire et de l’assurance de faciliter l’accompagnement humain du changement et la coordination cruciale de l’ensemble des initiatives. Un Lab qui doit, pour être performant, se constituer d’une pluralité de métiers et d’expertises et couvrir l’ensemble des dimensions du changement (technologique, juridique, social, …).
Mais, au-delà des implications sur les collaborateurs de l’arrivée de l’IA, une telle transformation nécessite un soutien plein et entier des équipes de direction, c’est encore là que le bât blesse aujourd’hui…