Bénéficier du plein potentiel de l’IA générative pour votre performance… tout en évitant les embuches !
Bénéficier du plein potentiel de l’IA générative pour votre performance… tout en évitant les embuches
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Pour faire suite à notre précédent article « Démultipliez l’efficacité de vos processus et de vos équipes en exploitant de l’IA générative », nous vous proposons de partager avec vous quelques-unes de nos bonnes pratiques afin de bénéficier du plein potentiel de l’IA générative »
Cet article a été proposée par itérations par une intelligence artificielle… mais augmentée d’une bonne dose de consultants !
L’Intelligence Artificielle (IA) générative (IA-G), en cours d’adoption généralisée (soit volontairement par l’entreprise, soit de façon subie par l’utilisation propre des collaborateurs), peut être une force motrice pour l’innovation et l’amélioration des performances.
Cependant, elle présente aussi des risques pour l’entreprise :
Sécurité des Données et Vie Privée : fuite de données sensibles, création des données fausses ou manipulées, violations de la vie privée si les mesures de sécurité ne sont pas strictement appliquées.
Conformité aux réglementations locales et internationales (ce qui peut être un défi…), utilisation éthiquement discutable.
Qualité et Fiabilité : résultats imprévisibles ou erronés.
Biais Algorithmique conduisant à des décisions injustes ou discriminatoires.
Risque de réputation, du fait d’une utilisation inappropriée ou un échec d’un système d’IA générative.
Dépendance Technologique et Manque d’Expertise : vulnérabilité en cas de panne ou d’erreur, mauvaise utilisation ou mauvaise interprétation des données générées.
Coûts d’acquisition, d’utilisation (SaaS), de développement et maintenance potentiellement élevé, surtout pour les petites et moyennes entreprises,
Impact environnemental : consommation énergétique élevée.
Risques Concurrentiels en cas d’adoption retardée (avec des disruptions répétées).
Par ailleurs, une IA générative mal customisée / déployée peut avoir des effets négatifs sur la performance des collaborateurs de plusieurs façons :
Déshumanisation du Travail, réduction de l’engagement des employés et, à terme, leur performance.
Courbe d’Apprentissage exigeante, impactant temporairement la performance.
… et réduction de l’Apprentissage sur le tas, avec la résolution automatique de problèmes ou une prise de décisions qui auraient pu être des opportunités d’apprentissage.
Surcharge d’Information pour les employés, rendant difficile la prise de décisions informée et rapide.
Dépendance Technologique, réduisant la capacité des employés à accomplir des tâches sans assistance.
Biais et Discrimination, conduisant à des décisions injustes ou discriminatoires dans la gestion des ressources humaines
Communication et Collaboration modifiées, avec des impacts potentiels sur la performance des équipes et du collectif.
Automatisation des Tâches Complexes, pouvant réduire la nécessité pour les employés de maintenir ou d’acquérir certaines compétences avancées à court terme, tout en créant de nouvelles exigences à long terme.
Standardisation du Travail, pouvant réduire la nécessité perçue pour les employés de faire preuve de jugement professionnel ou de créativité (mais pas la nécessité réelle…)
A cet égard, certaines entreprises commencent à observer, 6 mois après l’adoption de l’IA générative, une baisse de performance des collaborateurs « adoptants » ou de qualité des travaux : c’est loin d’être une tendance générale mais c’est un phénomène à surveiller.
Pour réduire les risques, nous recommandons avant toute chose de veiller à ce que l’adoption de l’IA générative soit alignée avec la stratégie globale de l’entreprise, notamment en ce qui concerne la valorisation et la sécurisation de la data, la digitalisation des métiers, et l’amélioration de la pratique des Systèmes d’Information (SI).
Sans alignement stratégique les usages auront tendance à diverger et les risques prolifèreront.
L’alignement stratégique assuré, la réduction des risques associés à l’IA générative peut être structurée en harmonie avec les piliers de la performance augmentée de l’entreprise :
1. La Data comme Actif Stratégique :
- Assurer que l’IA générative utilise des données de haute qualité et faciliter l’accès à ces données pour les systèmes d’IA et les collaborateurs
- Établir des rôles et des responsabilités clairs pour la gestion des données utilisées par l’IA générative, renforçant ainsi les processus liés à la data
- Utiliser l’IA générative pour exploiter les données de manière à améliorer l’efficience et à développer de nouveaux services et nouvelles opportunités business
2. Le Digital au Service de l’Expérience Utilisateur :
- Utiliser l’IA générative pour améliorer l’expérience utilisateur à travers des interfaces intuitives et des interactions simplifiées
- Encourager l’utilisation de l’IA générative pour digitaliser les processus métier, optimiser les parcours et moderniser les expériences
- Accompagner les collaborateurs dans l’adoption de l’IA générative à travers des formations et des programmes d’acculturation digitale
- Déployer les bonnes pratiques de sécurité et de cybersécurité.
3. Performance de la Pratique des SI :
- Assurer la sécurité des systèmes d’IA générative et la conformité aux exigences réglementaires
- Favoriser la cohabitation harmonieuse de l’IA générative avec les autres composants des systèmes d’information, en adoptant une approche d’urbanisation modulaire
- Mettre en place une infrastructure technique robuste pour assurer la fiabilité et la sécurité de l’IA générative : facilité d’utilisation, sécurisation
Par ailleurs, le facteur humain reste à la fois le premier enjeu et le premier facteur de risque.
Nous recommandons de mettre en place les actions pratiques suivantes :
1. Etablir une charte d’utilisation déclinée, y compris au moyen d’interfaces homme-machine qui structurent et sécurisent l’usage de l’IA
2. Inclure les collaborateurs dans les discussions sur la mise en œuvre de l’IA générative et recueillir leurs idées
3. Communiquer ouvertement avec les collaborateurs sur la manière dont l’IA générative sera utilisée, comment cela affectera leur travail, et quelles sont les opportunités et les défis associés
4. Offrir des formations régulières aux collaborateurs pour les aider à acquérir de nouvelles compétences : tirer le meilleur parti des technologies émergentes et réduire la dépendance envers des compétences spécifiques qui pourraient être automatisées
5. Plus généralement accompagner les changements : développer des stratégies de gestion du changement et des programmes d’acculturation digitale pour faciliter l’adoption des nouvelles technologies et pratiques. Cela inclut des formations continues, des sessions d’information, et l’utilisation d’ambassadeurs ou d’influenceurs pour encourager l’adoption
Enfin, nous recommandons d’adopter une approche « test and learn », en mesurant les effets et en n’hésitant pas à modifier certains choix si les résultats ne sont pas au rendez-vous.
- Créer une gouvernance de l’IA générative
- Effectuer des évaluations éthiques et réglementaires pour s’assurer que l’IA générative est utilisée de manière responsable et conforme aux lois en vigueur et à la politique de l’entreprise
- Évaluer régulièrement l’impact de l’IA générative sur la performance de l’entreprise et des collaborateurs, et être prêt à ajuster les stratégies et les initiatives en fonction des retours obtenus, dans une logique d’évaluation et d’amélioration continues
Afin de déployer l’IA générative tout en maîtrisant les risques, faites appel à un accompagnement spécialisé, notamment pour accompagner les métiers dans la maximisation de l'efficience des processus et dans la création et le développement de nouveaux business/services via l'IA générative.Nicolas Cangini, Directeur
