Hesham Khalafallah
Dans mes deux articles précédents, j’ai évoqué le passage de l’IA des recommandations à l’action, ainsi que cinq cas d’usage par lesquels une organisation peut commencer. Mais une question est plus importante que l’outil lui-même : qui va l’utiliser ? Et cette personne y est-elle prête ?
Trois vagues vécues, un même problème
Je me souviens très bien des années qui ont suivi 2005, lorsque de nombreuses organisations ont décidé d’introduire l’informatique dans la plupart de leurs services et de leurs processus, et que l’apprentissage des bases de l’ordinateur est devenu une nécessité pour les collaborateurs. Je travaillais alors dans la formation, et j’ai vu de mes propres yeux combien de collaborateurs avaient du mal à apprendre, et comment certains s’opposaient même à l’idée.
La même situation s’est reproduite en 2011 et 2012, avec les débuts du gouvernement numérique, des services en ligne et du recours à Internet. Puis une troisième fois avec la crise du COVID-19, lorsque l’enseignement à distance et l’apprentissage en ligne se sont imposés du jour au lendemain.
Dans les trois cas, le vrai problème était, à mon sens, le même : les solutions numériques étaient imposées aux collaborateurs sans aucune préparation psychologique préalable. Le collaborateur se retrouvait face à un nouveau système sur lequel on ne l’avait pas consulté, sans qu’on lui explique pourquoi il arrivait ni comment il allait l’aider. Alors il y résistait, ou l’utilisait à contrecœur et le moins possible.
Aujourd’hui, avec l’intelligence artificielle, nous abordons la quatrième vague. La question est : allons-nous répéter la même erreur ?
Première étape : présenter avant d’appliquer
Avant tout outil ou système, l’organisation doit commencer par des séances et des rencontres de présentation simples sur l’IA : ce qu’elle est, ses avantages, ses limites, et comment elle peut concrètement aider le collaborateur dans son travail quotidien. L’objectif n’est pas ici la formation technique, mais la compréhension et l’apaisement des craintes.
La meilleure porte d’entrée consiste à montrer au collaborateur qu’il utilise déjà l’IA dans sa vie quotidienne, directement ou indirectement : dans les applications de cartographie, la traduction instantanée, l’assistant vocal de son téléphone ou les suggestions de contenus des applications qu’il suit. La technologie ne lui est pas aussi étrangère qu’il le croit : elle fait déjà partie de son quotidien.
Deuxième étape : les besoins partent des collaborateurs eux-mêmes
Une fois que le collaborateur a compris la technologie, c’est à lui que l’on demande de proposer : quelles tâches vous prennent le plus de temps ? Pour quoi aimeriez-vous que l’IA vous aide ? Les solutions sont ensuite proposées sur la base de ces suggestions.
C’est là que tout change : le collaborateur acceptera la solution, et s’en réjouira même, parce qu’il est convaincu qu’elle répond à ses besoins et à ses demandes, et parce qu’il est devenu acteur du développement, et non plus simple destinataire.
Les freins psychologiques : leurs causes et comment les surmonter
• La peur pour son emploi : nourrie par l’image répandue de « la machine qui remplace l’humain ». On la surmonte par la clarté : l’objectif est de supprimer les tâches répétitives, pas les collaborateurs, en mettant en avant des collègues dont le travail est devenu plus simple et plus valorisant.
• La peur d’échouer ou de paraître incompétent : en particulier chez les collaborateurs plus âgés ou très expérimentés. On la surmonte par un environnement de formation bienveillant, des petits groupes et l’encouragement à expérimenter sans reproche.
• La résistance au changement : parce que l’ancienne méthode est familière et confortable. On la surmonte en associant le collaborateur à la décision dès le départ, comme je l’ai indiqué.
• La méfiance envers les résultats : surtout après avoir entendu parler des erreurs de l’IA. On la surmonte en rappelant que l’humain reste dans la boucle et que la validation finale lui revient.
Les obstacles techniques : leurs causes et comment les surmonter
• Des compétences numériques de base insuffisantes : on y remédie par une formation préparatoire, avant même les outils d’IA.
• Des systèmes anciens et des données non structurées : on y remédie en préparant progressivement l’environnement numérique et en organisant d’abord les données du service où l’application démarrera.
• Les préoccupations de sécurité et de confidentialité : on y remédie par une politique interne claire précisant ce qui peut être saisi dans les outils et ce qui ne peut pas l’être.
• L’enjeu de la langue : certains outils sont moins performants en arabe. On y remédie en choisissant des outils qui gèrent bien l’arabe et en les testant sur des cas réels issus du travail de l’organisation avant de les adopter.
Une mise en œuvre par étapes : trois chantiers en parallèle
L’une des principales leçons des vagues précédentes est que la mise en œuvre doit être progressive, avec trois chantiers menés de front :
• L’application : un cas d’usage après l’autre, un service après l’autre.
• La formation et la qualification : elles précèdent et accompagnent chaque étape, au lieu de venir après.
• L’environnement numérique : équipements, systèmes, données et politiques, préparés au fur et à mesure.
Lorsque ces chantiers avancent en parallèle, l’ensemble du dispositif s’ordonne et s’organise, et la mise en œuvre s’achève sans à-coups.
Des programmes adaptés à chaque public
Aucun programme de formation unique ne convient à tous. Les dirigeants ont besoin de programmes centrés sur la prise de décision, la gouvernance et la mesure de l’impact ; l’encadrement intermédiaire, de programmes sur la conduite du changement et le suivi de la mise en œuvre ; et les collaborateurs opérationnels, d’une formation pratique aux outils dans leurs tâches réelles. Il faut aussi tenir compte des différences d’âge et d’expérience : ce qui convient à un jeune collaborateur ne convient pas forcément à un collègue comptant trente ans de service, et inversement.
Conclusion
Le succès de l’IA dans une organisation ne commence pas par l’outil, mais par la personne qui va l’utiliser. Lorsque nous présentons d’abord la technologie au collaborateur, que nous l’interrogeons sur ses besoins, que nous en faisons un partenaire du développement et que nous le formons en parallèle de la mise en œuvre, il passe du statut de résistant au changement à celui de moteur du changement.
Si votre organisation se prépare à introduire l’IA, je serai heureux de concevoir avec vous un programme de préparation et de formation adapté à vos équipes et à leurs différents niveaux.
