03/11/2025
La personnalisation par l'IA est généralement abordée dans le contexte des clients, mais la prochaine frontière concurrentielle se situe au sein même du lieu de travail. Les employés attendent de plus en plus des outils et un soutien qui s'adaptent à leur rôle, à leur contexte et à l'urgence, plutôt que d'imposer à tous des flux de travail uniformisés.
Les recherches menées par McKinsey sur l'IA au travail suggèrent que, bien que son adoption soit généralisée, sa véritable maturité reste rare, et que le principal obstacle à son développement est souvent d'ordre organisationnel, et non technique. La personnalisation devient alors une question pratique de leadership : comment l'IA peut-elle aider les individus à trouver plus rapidement les bonnes informations, réduire les frictions dans leur travail quotidien et prendre de meilleures décisions sans ajouter de complexité ni de risque ?
Dans cet article, nous explorons à quoi ressemble la « personnalisation axée sur les personnes » dans différents secteurs, et comment les organisations peuvent jeter les bases nécessaires pour la mettre en œuvre.
Pourquoi la personnalisation reste l'avenir
Dans tous les secteurs, les attentes augmentent plus rapidement que la plupart des organisations ne peuvent le faire. Les clients veulent des services sur mesure, parfaitement adaptés à leurs intérêts et à leurs besoins. Pourquoi les employés ne mériteraient-ils pas la même chose ? Malheureusement, la plupart des employés se sentent coincés dans des systèmes, des données et des processus hérités qui sont construits autour de l'uniformité.
L'IA peut aider à combler cet écart, mais uniquement lorsqu'elle s'appuie sur un contexte réel. Si les données sont cloisonnées, si le contenu est obsolète ou si les flux de travail ne peuvent pas s'adapter, la personnalisation devient superficielle et érode rapidement la confiance.
Les organisations qui parviennent à bien personnaliser leurs services se concentrent moins sur « plus d'IA » et davantage sur les conditions qui rendent l'IA pertinente : des connaissances de haute qualité, des données intégrées, une gouvernance claire et des équipes qui comprennent comment les recommandations sont générées. Les cas d'utilisation ci-dessous montrent à quoi cela ressemble dans la pratique dans différents secteurs.
Banque : Rendre le savoir personnel
Les banques connaissent l'importance de la confiance et du lien personnel, mais nombre d'entre elles proposent encore des expériences numériques standardisées à leurs employés. L'IA peut changer cela, mais seulement si elle aide les gens à faire leur travail mieux et plus rapidement.
Imaginez un gestionnaire de relations qui peut voir instantanément quels clients ont besoin de conseils parce que leurs habitudes de consommation ou les événements de leur vie ont changé. Ou un analyste de la conformité qui obtient des informations personnalisées sur l'exposition au risque sans avoir à lire des centaines de pages de rapports. C'est ce que l'IA peut permettre lorsqu'elle est formée sur des données de qualité et associée au jugement humain.
Dans de nombreuses banques, les investissements augmentent, en particulier dans les domaines du risque et de la conformité, mais la valeur perçue est souvent inférieure aux attentes. Cet écart est rarement dû uniquement au « mauvais choix d'outil ». Le plus souvent, les employés ne voient pas clairement la pertinence de ces outils dans leur travail quotidien, les recommandations ne sont pas suffisamment explicites pour être mises en œuvre ou l'effort de changement est sous-estimé.
Pour que la personnalisation du lieu de travail soit utile, il faut commencer par sélectionner des cas d'utilisation qui éliminent les véritables sources de friction (recherche, intégration, préparation des dossiers, interprétation de la conformité) et les accompagner d'une gestion du changement : communication claire, formation et boucles de rétroaction qui améliorent la pertinence au fil du temps.
Assurance : La personnalisation par une meilleure compréhension
Depuis des années, les assureurs s'efforcent de personnaliser le parcours de leurs clients, sans toujours y parvenir. De nombreuses polices se ressemblent encore plus ou moins, et les contacts avec les clients ont tendance à suivre des scripts fixes. L'IA pourrait enfin changer la donne en donnant aux employés une vision à 360 degrés de la situation de chaque client.
Les modèles de langage étendu peuvent s'inspirer du comportement réel des clients et de leurs habitudes en matière de sinistres. Cela permet d'obtenir des informations qui peuvent aider les assureurs à adapter la couverture ou les conseils aux besoins réels d'un client. Il en va de même en interne. Un gestionnaire de sinistres peut obtenir un contexte qui correspond à sa façon d'aborder les évaluations, ou un souscripteur peut voir des modèles liés à son portefeuille au lieu d'un tableau de bord standard.
Mais la personnalisation ne fonctionne que si toutes les personnes concernées comprennent comment ces suggestions ont été formulées. Une recommandation "personnalisée" qui semble générique érode la confiance. Tout se résume à la transparence. Si vos collaborateurs peuvent voir comment fonctionne un outil d'IA, ils seront beaucoup plus enclins à l'utiliser et à lui faire confiance.
Fabrication : des chaînes de production à l'apprentissage personnalisé
Les fabricants comprennent la valeur des produits personnalisés. Mais les expériences personnalisées des employés n'ont jusqu'à présent pas été suffisamment prises en compte dans l'industrie. Les ingénieurs et les ouvriers se forment encore à l'aide de modules ou de manuels statiques qui ne reflètent pas leur équipement réel ou leur niveau d'expérience.
La personnalisation par l'IA peut changer la donne. Les jumeaux numériques et les systèmes prédictifs sont déjà en train de remodeler la maintenance, mais la même technologie peut également adapter l'apprentissage et la planification des quarts de travail. Si un technicien a tendance à effectuer certains réglages plus rapidement ou à repérer les défauts avec plus de précision, le système peut adapter la formation en conséquence. Cela permet de renforcer la confiance et d'accélérer les progrès sans ajouter de pression supplémentaire.
Des entreprises comme Siemens et Beko utilisent déjà l'IA dans la production pour économiser de l'énergie et réduire les temps d'arrêt. L'étape suivante consiste à intégrer cette intelligence dans les activités quotidiennes des citoyens. Un bon point de départ serait d'utiliser les connaissances de l'IA pour personnaliser l'apprentissage et le développement. Cela permet de maintenir les compétences à jour et de créer des parcours positifs et significatifs pour les utilisateurs.
Commerce de détail : La personnalisation en coulisses
Les détaillants ont ouvert la voie en proposant des cas d'utilisation innovants de l'IA, mais ils se sont surtout concentrés sur les clients, et non sur les employés. Il est devenu courant de recibler automatiquement les clients avec des offres personnalisées. Mais les employés du commerce de détail sont souvent contraints de travailler avec des procédures standard rigides et des outils peu flexibles.
Tout le monde y gagne lorsque les outils sont transparents et bien compris. Pourtant, même dans le secteur de la vente au détail, le signal est clair : Gartner a rapporté que 69 % des organisations soupçonnent ou ont des preuves que leurs employés utilisent des outils GenAI publics interdits (« shadow AI »). Cela indique clairement que les gens veulent un soutien plus intelligent, mais qu'ils contourneront les contrôles lorsque les outils approuvés ne répondent pas à leurs besoins réels.
À quoi ressemble une véritable personnalisation ?
Les expériences utilisateur réellement personnalisées ont toutes un point commun : la pertinence. L'IA doit fournir aux utilisateurs le contexte dont ils ont besoin, au moment où ils en ont besoin, puis s'effacer. Dans la pratique, cela peut se traduire par une réduction des tâches répétitives et une plus grande place laissée au jugement humain. Cela signifie également une intégration plus intelligente qui s'adapte aux antécédents de chaque personne. Ou encore des assistants genAI et des outils d'assistance qui sont toujours là quand les employés en ont besoin.
La personnalisation dépasse désormais le cadre de expérience client devient une attente sur le lieu de travail. Ce qui fera la différence, ce ne sera pas celui qui déploiera le plus de fonctionnalités d'IA, mais celui qui fournira l'assistance la plus pertinente et la plus compréhensible au moment où les gens en auront réellement besoin.
Si vous cherchez à mettre en œuvre de manière responsable une personnalisation IA axée sur l'humain, commencez par vous poser trois questions : Quels sont les freins que nous éliminons ? Quelles données et connaissances rendent les recommandations crédibles ? Et quelle gouvernance garantit la transparence, la confidentialité et la responsabilité à mesure que la personnalisation prend de l'ampleur ?
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