01/12/2025
Bienvenue à nouveau ! Dans cette série sur les cinq vérités réelles concernant l'IA dans le travail, nous avons déjà abordé des sujets tels que la confiance et la personnalisation. Aujourd'hui, nous abordons un sujet que toutes les organisations ressentent en cette fin d'année : la pression. Les budgets se resserrent. Les objectifs de performance restent élevés. Les équipes manquent de personnel, mais on attend toujours d'elles qu'elles assurent le bon fonctionnement de l'entreprise.
Cette année, de nombreuses organisations explorent la manière dont l'IA peut réduire cette pression. En particulier dans les secteurs à forte pression comme la banque, l'assurance, la fabrication et le commerce de détail, les entreprises expérimentent des outils d'IA qui peuvent automatiser les tâches routinières et aider le personnel à détecter les problèmes plus tôt. Mais, comme pour toute nouvelle technologie passionnante, il y a un risque d'en faire trop. Une automatisation excessive, des déploiements précipités ou une confiance inébranlable dans un modèle peuvent créer plus de travail qu'ils n'en suppriment.
Alors, comment les organisations peuvent-elles trouver le bon équilibre ? Nous verrons ci-dessous comment utiliser l'IA pour stimuler l'efficacité avec une approche de bon sens, sans perdre le jugement, la qualité ou la confiance en cours de route.
La quête sans fin de l'efficacité
Depuis le début de l'ère industrielle, l'efficacité est devenue le Saint-Graal du monde des affaires. Alors que la production de masse prenait de l'ampleur au début duXXe siècle, des industriels célèbres comme Henry Ford ont été obsédés par la recherche d'une façon unique et optimale de faire les choses. Ford a inventé la chaîne de montage mobile, réduisant le temps de production du modèle T de 12 heures à environ 90 minutes.
L'esprit d'efficacité nous a permis de réaliser des percées majeures en matière de productivité, comme les flux de travail standardisés et, finalement, les processus automatisés basés sur la technologie. Cependant, même si un processus est "optimal" aujourd'hui, il peut inévitablement être rendu encore plus efficace plus tard. D'autant plus que les nouvelles technologies telles que l'IA arrivent à maturité.
L'efficacité a également une signification différente pour chaque secteur, et même pour chaque organisation. Par exemple, les banques sont confrontées à des coûts d'exploitation croissants, et certaines sont confrontées à d'anciens processus qui ralentissent tout. Les assureurs sont confrontés à de nouvelles réglementations ou à des volumes de demandes d'indemnisation qui augmentent plus vite que les équipes ne peuvent le faire. Les détaillants doivent faire face à des marges serrées et à des préférences de consommation en constante évolution. Les fabricants font face à des interruptions de la chaîne d'approvisionnement et à des coûts énergétiques imprévisibles.
Dans tous ces scénarios, l'IA a toute sa raison d'être. Mais comment s'assurer que le déploiement améliore réellement l'efficacité ? Et comment préparer le terrain pour une efficacité durable, et pas seulement pour des gains rapides ? Trois éléments sont généralement nécessaires : des données qui reflètent la réalité, des workloads qui sont prêts à être adapté et des équipes qui comprennent ce que fait l'IA.
Les gains rapides sont-ils trop beaux pour être vrais ?
Les succès de l'IA commencent à faire les gros titres, qu'il s'agisse de l'accélération du traitement des prêts hypothécaires chez NatWest ou du traitement accéléré des demandes d'indemnisation chez Aviva. Les responsables informatiques voient de telles histoires et attendent de leurs propres initiatives qu'elles produisent des résultats rapides et évolutifs. Nous voulons tous que nos investissements dans l'IA produisent des résultats rapides. Mais la vérité est que les entreprises qui obtiennent les gains d'efficacité les plus forts et les plus durables grâce à l'IA sont celles qui gardent les humains fermement dans la boucle et qui sont réalistes quant à ce que la technologie peut et ne peut pas (encore) faire.
Dans les secteurs de la banque et de l'assurance, par exemple, l'accélération des processus n'est utile que si les décisions restent justes et explicables. Les régulateurs attendent un raisonnement documenté. Les clients attendent de la cohérence. C'est pourquoi il est essentiel de donner la priorité à la transparence et à la rapidité, et de tenir vos équipes informées des avantages et des limites de l'outil.
Il n'est pas non plus réaliste d'attendre une valeur durable de l'IA si les données qui la sous-tendent sont désordonnées ou incomplètes. Dans le commerce de détail, par exemple, un outil de gestion des stocks alimenté par des données limitées peut donner de bons résultats dans les premiers temps. Mais dès que les habitudes d'achat changent, il se heurte à des difficultés. Si vous lui accordez trop d'importance, vous risquez de vous retrouver avec des stocks qui ne correspondent pas à la demande réelle.
Dans l'industrie manufacturière, les équipes peuvent également devenir trop dépendantes des outils prédictifs. Les ingénieurs peuvent commencer à sauter des inspections de base parce que le nouveau système d'IA n'a déclenché aucune alerte. Lorsqu'apparaît une défaillance que le modèle n'a pas anticipée, la ligne s'arrête et l'équipe doit tout diagnostiquer à la main. Voilà pour l'amélioration de l'efficacité.
Le schéma est le même dans tous les secteurs d'activité. Les gains rapides sont formidables, mais seulement si l'organisation conserve le bon sens et le contrôle, et continue à poser les questions de base : Qu'utilise le modèle ? Quelles sont ses hypothèses ? Que se passe-t-il s'il se trompe ?
Rendre l'efficacité durable
L'efficacité sera toujours une cible mouvante. Dès que vous améliorez une partie de l'entreprise, la pression se fait sentir ailleurs. L'IA peut alléger cette pression, mais elle ne fonctionne que si les bonnes conditions sont réunies. Cela signifie une bonne discipline en matière de données, des cas d'utilisation prêts pour l'automatisation et des personnes formées à ce que signifie être l'humain dans la boucle.
La gouvernance est également importante. Déterminez qui a le droit d'utiliser un outil, à quelle fréquence il est vérifié et qui garde un œil sur les changements apportés au modèle. Il est facile de négliger ces aspects lorsque tout le monde est sous pression pour obtenir des résultats rapides, en particulier en fin d'année, lorsque les budgets sont serrés et que les équipes manquent de personnel. Mais sans une gouvernance appropriée dès le départ, vous finirez par perdre en efficacité à cause de clients confus ou de corrections qui prennent plus de temps que la tâche initiale.
Au lieu de courir après la victoire rapide, laissez à vos collaborateurs le temps d'apprendre ce que les modèles peuvent faire et, ce qui est tout aussi important, ce qu'ils peuvent faire de travers. Encouragez vos équipes à remettre en question les résultats et à jouer un rôle actif dans l'amélioration de leur fonctionnement. C'est vraiment l'aspect le plus innovant de l'IA : sa capacité à recevoir des informations directes, à apprendre de ses erreurs passées et à s'améliorer continuellement.
Alors que la période chargée de la fin de l'année approche, nous pouvons tous nous réjouir d'un avenir dans lequel l'IA rendra notre travail plus efficace. Ce n'est peut-être pas une panacée, mais elle apportera sans aucun doute de réelles améliorations à la façon dont vos équipes travaillent, surtout si vous construisez votre stratégie d'IA autour de la responsabilité et du jugement humain dès le premier jour.
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