L’IA et l’avenir du travail

Le passage à des lieux de travail fondés sur les données et l’IA s’ensuit une période d’incertitude : une pénurie mondiale de compétences et un passage au télétravail dans un monde post-COVID ont obligé les entreprises concurrentielles à donner la priorité à l’expérience.

Dans le même temps, l’entreprise moyenne a géré bien plus de données que par le passé, un volume difficile à interpréter pour un seul être humain. L’IA, lorsqu’elle est déployée de manière stratégique au sein d’une entreprise, peut atténuer certains de ces défis en proposant une expérience personnalisée aux employés et en aidant les entreprises à tirer des informations exploitables de leurs données.   

Compte tenu des grandes promesses découlant des technologies, les entreprises de tous les secteurs ont adopté, en un temps relativement court, les outils d’IA : les premières automatisations et technologies d’IA, puis l’IA générative et, plus récemment, les agents d’IA. La rapidité des progrès technologiques promet de remodeler l’environnement professionnel, tant sur le plan technique que culturel. Alors que les nouvelles technologies dépendaient autrefois des services informatiques, la maîtrise de l’IA devient de plus en plus critique dans tous les rôles. 

Malgré tout, alors que l’IA se développe rapidement, certains chefs d’entreprise peinent encore à s’adapter. C’est ce qu’a révélé une récente enquête de l’IBM Institute for Business Value : alors que la plupart des dirigeants s’attendent à ce que l’IA change des aspects fondamentaux de leur activité, la moitié déclarent que leur entreprise a délaissé les technologies compte tenu du rythme des investissements récents, les empêchant ainsi de libérer la véritable valeur des outils d’IA. Il est nécessaire de rappeler que la culture du lieu de travail a un impact significatif sur l’adoption : plus de la moitié des PDG croient que le changement culturel est plus important que la résolution des défis techniques lors d’une transformation des données.

Peu importe dans quelle mesure les chefs d’entreprise sont préparés à l’IA, ces technologies sont largement attendues pour recadrer le marché mondial du travail. Selon le cabinet de conseil en gestion McKinsey, jusqu’à 30 % des heures travaillées dans l’ensemble de l’économie américaine pourraient être automatisées d’ici 2030, avec 12 millions de transitions professionnelles nécessaires d’ici la même année. En outre, comme l’estime le Forum économique mondial, si, au cours des prochaines années, il pourrait y avoir 85 millions de pertes d’emplois dans le monde, les nouvelles technologies pourraient créer jusqu’à 97 millions de nouveaux emplois. En bref, les compétences que possède un travailleur moyen changeront radicalement au cours des dix prochaines années.

Pour se préparer à ces changements, les entreprises proactives adoptent une approche globale pour intégrer l’IA. Selon un autre rapport récent de l’Institute for Business Value d’IBM, les entreprises déployant l’IA à un niveau opérationnel plutôt que basé sur les compétences ont surpassé leurs pairs de 44 % sur des indicateurs critiques tels que la rétention des employés et la hausse des recettes. De même, les chefs d’entreprise se concentrent de plus en plus sur la conception de nouveaux paradigmes de gestion et de formation des talents pour permettre aux équipes de gagner en agilité et d’être prêtes pour l’IA.  

Face à un changement aussi fondamental, les parties prenantes doivent saisir le moment présent comme une opportunité de renforcer le potentiel humain et de créer des systèmes résilients. Se préparer à l’avenir de l’IA nécessite une planification stratégique minutieuse et une culture du changement organisationnel. 

Une poignée de technologies clés dominent l’environnement de l’IA sur le lieu de travail. Bien souvent, elles travaillent en tandem pour automatiser les tâches répétitives et faciliter la prise de décision humaine, permettant ainsi aux employés de se concentrer sur un travail plus créatif et à plus forte valeur ajoutée. Ces technologies centrales sont les suivantes : 

L’IA générative s’exécute sur un grand modèle de langage (LLM) et déploie le machine learning (ML) pour créer de nouvelles ressources. La technologie, qui a fait son entrée dans la conscience publique avec ChatGPT, crée du texte de qualité, du code et d’autres nouveaux contenus. De la même manière, les outils sophistiqués de génération d’images par IA sont de véritables experts dans la création de contenu visuel.

L’intégration de ces systèmes a permis de mettre en place des systèmes d’IA multimodaux qui combinent de façon fluide les fonctionnalités texte, image, audio et vidéo, offrant ainsi une polyvalence extraordinaire dans la génération et le traitement de contenu. Dans les contextes commerciaux, l’IA générative exécute un nombre impressionnant de tâches. Pour les communications externes, elle développe des campagnes de marketing personnalisées et traduit les communications du service client d’une langue à l’autre. En interne, elle génère du code, fournit des supports de formation individualisés aux employés et résume le contenu pour simplifier leur compréhension par les travailleurs humains.

Les assistants d’IA, qui mêlent IA générative et technologie d’automatisation, interagissent intelligemment avec les utilisateurs en langage naturel. Ils sont aujourd’hui très présents sur le lieu de travail. Souvent intégrés aux logiciels de productivité, ces outils aident à la prise de décision et à répondre rapidement aux demandes de données ou de tout autre contenu.

Les assistants conçus sur mesure rationalisent également, voire remplacent entièrement, certains workflows. Par exemple, la ville d’Helsinki a récemment combiné les données de plusieurs services pour créer un assistant virtuel : grâce à lui, les résidents peuvent accéder à tout moment à un éventail de prestataires de services de santé et de services sociaux, en traitant jusqu’à 300 contacts clients par jour avec une intervention humaine mineure. Ces assistants aident également les employés en interne, notamment en fournissant des données client contextuelles instantanées pour permettre aux agents de répondre rapidement aux questions complexes. 

Les agents d’IA et les systèmes autonomes posent une autre frontière en matière de transformation du lieu de travail. Ces systèmes exécutent des tâches complexes avec une supervision humaine minimale, depuis l’extraction d’informations jusqu’à l’exécution indépendante de processus en plusieurs étapes. Contrairement aux simples chatbots ou aux formes antérieures d’IA, ils font appel à des sources de données externes et les conservent en mémoire au fil du temps. Ces fonctionnalités leur permettent d’améliorer considérablement leurs performances à mesure qu’ils évoluent et effectuent des tâches complexes. Ces « travailleurs numériques » sont de plus en plus déployés dans un large éventail de secteurs pour atteindre de manière proactive des objectifs prédéfinis. Dans les établissements de santé, ils surveillent les signes vitaux des patients. Dans les applications de ressources humaines, ils analysent les CV et répondent de manière autonome aux demandes des employés. Dans le service client, ils interprètent les problèmes des consommateurs et proposent des solutions.

L’IA change fondamentalement la façon dont le travail est effectué et les compétences requises pour les emplois. Quatre des transitions les plus apparentes dans l’environnement de l’emploi sont les suivantes :

Les outils alimentés par l’IA et les technologies d’automatisation traitent de plus en plus les tâches de routine, du traitement des documents aux demandes de renseignements élémentaires des clients, libérant les travailleurs humains des activités répétitives. Grâce à ces outils, les agents passent à la vitesse supérieure en confiant certaines tâches à l’IA, tout en concentrant leur attention sur les domaines où l’expertise humaine apporte le plus de valeur.

La vitesse à laquelle le travail peut être accompli augmente considérablement, l’IA gérant les tâches chronophages comme l’analyse de données ou le partage de connaissances de routine plus rapidement qu’un être humain ne pourrait le faire. Les employés passent alors à des niveaux supérieurs, en se concentrant moins sur les détails de la mise en œuvre et davantage sur les objectifs métier et l’orientation créative. Résultat, ils peuvent davantage puiser dans leur créativité et faire preuve de stratégie, tandis que les systèmes d’IA gèrent l’exécution. 

Dans les lieux de travail intégrant l’IA, les tâches individuelles sont souvent décomposées en composants distincts, qui peuvent être répartis de manière optimale entre les travailleurs humains et l’IA. Les machines virtuelles gèrent certains composants, tandis que d’autres restent avec des humains, créant quelques défis logistiques mais offrant des possibilités de processus de travail plus efficaces. Dans ces accords collaboratifs, les humains fournissent le contexte et le jugement tandis que l’IA gère la reconnaissance des schémas, la puissance de traitement et l’exécution. Les workflows les plus efficaces tirent parti de ces forces complémentaires pour obtenir des résultats qu’aucun des deux ne pourrait atteindre de manière indépendante.

La transition du processus de création à l’organisation et à la direction a révolutionné le quotidien des travailleurs humains. En effet, ceux qui utilisent l’IA passent moins de temps à créer du contenu à partir de zéro et plus de temps à examiner, affiner et diriger les productions générées par l’IA. Ce changement modifie les compétences requises pour de nombreux rôles, en mettant davantage l’accent sur l’évaluation critique, la compréhension du contexte et la capacité à guider efficacement un système d’IA. À titre d’exemple, en intégrant des systèmes intelligents dans les services des ressources humaines, les responsables RH passent du statut d’administrateurs à celui de champions de l’expérience employé. 

Le développement du prompting de l’IA en tant que compétence professionnelle de base reflète ce changement, ainsi que l’importance croissante de la littératie technologique, en particulier dans les rôles de première ligne et non techniques. Aujourd’hui, la capacité d’utiliser et de guider efficacement les outils d’IA devient de plus en plus précieuse dans de nombreuses professions. À mesure que ces workflows et ces exigences en matière de compétences se transforment, certaines entreprises investissent dans des programmes de formation personnalisés, pilotés par l’IA, pour aider les employés à se préparer à leurs futurs rôles. 

L’intégration de l’IA dans le lieu de travail crée de nouvelles catégories d’emploi et devrait entraîner des changements importants sur le marché du travail. Selon McKinsey, bien qu’il n’y ait aucune preuve concluante que des innovations telles que l’IA générative supprimeront entièrement les emplois, les recherches suggèrent que l’éventail des emplois disponibles pourrait probablement changer.

Grâce à la planification stratégique, les économies liées à l’IA peuvent être réinvesties dans de nouveaux rôles, renforçant ainsi les entreprises pour l’avenir. Par exemple, sur le futur marché du travail, les commerciaux pourraient passer beaucoup moins de temps à répondre aux demandes courantes ou à créer des présentations personnalisées de A à Z : ils se concentreront plutôt sur la création de relations clients étroites et sur les réseaux, approfondissant ainsi leurs relations avec le processus de vente.

La demande de certaines catégories de compétences diminuera à mesure que les systèmes d’IA s’amélioreront. Les tâches de routine liées au traitement de l’information, telles que la saisie de données, l’analyse de base et la création de contenu, sont de plus en plus automatisées. Les recherches simples et la synthèse d’informations sont également vulnérables. En revanche, les capacités humaines propres, comme la résolution créative des problèmes et l’innovation, l’intelligence émotionnelle et les compétences interpersonnelles, deviendront encore plus précieuses, tout comme la capacité à acquérir rapidement de nouvelles compétences ou à s’adapter à des circonstances changeantes.

En parallèle, le marché du travail exigera probablement davantage de compétences en technologies de l’information, en informatique et en IA. Les entreprises tournées vers l’avenir cartographient leurs architectures d’emploi existantes et examinent attentivement les compétences dont les employés auront besoin, les préparant ainsi à ces nouveaux rôles.

L’IA peut accélérer l’innovation dans tous les secteurs en renforçant les capacités créatives humaines et en révélant des opportunités jusque-là invisibles. De son côté, l’analyse fondée sur les données à une échelle et à une vitesse remarquables permet d’obtenir des informations que des humains ne parviendraient pas, seuls, à obtenir. De même, les systèmes d’IA peuvent traiter de vastes référentiels d’informations afin d’identifier des axes de recherche prometteurs ou des pistes commerciales inexploitées. Ils peuvent également contribuer au processus de planification du personnel, en aidant les grandes entreprises à classer et à analyser les compétences actuelles de leurs employés.

Du point de vue de la gestion des talents, les technologies d’IA ont fait leurs preuves en aidant les services des RH à identifier les compétences dont leurs employés pourraient avoir besoin et à gagner en agilité. Une agilité qui, dans l’environnement commercial actuel, peut s’avérer aussi utile que n’importe quel ensemble de compétences. Dans un contexte où les exigences spécifiques évoluent rapidement, la capacité d’apprendre en permanence et de s’adapter à l’évolution des marchés peut devenir essentielle à une réussite professionnelle sur le long terme. Ces travailleurs autonomes et flexibles pourraient être plus susceptibles d’élaborer des solutions créatives à des problèmes existants.

L’évolution vers des rôles humains plus complets et plus créatifs laisse également place à des innovations de haut niveau, qu’il s’agisse de liens interdisciplinaires ou d’une exploration plus approfondie du sujet. Les entreprises les plus efficaces conçoivent délibérément des workflows qui maximisent le temps consacré pour les humains à ces activités créatives à forte valeur ajoutée.

L’intégration de l’IA sur le lieu de travail offre aux dirigeants des opportunités stratégiques et pose des défis en matière de gestion. Réussir cette transition nécessite généralement une approche multidimensionnelle qui traite simultanément des aspects technologiques, organisationnels et humains associés à une transition vers l’IA. Les points suivants décrivent certaines des bonnes pratiques pour assurer l’adaptabilité et le succès à long terme des entreprises.

L’élaboration d’une stratégie d’IA alignée sur les objectifs de l’entreprise est une première étape essentielle. Plutôt que d’adopter des technologies d’IA de manière isolée, les dirigeants les plus stratégiques identifient les problèmes ou les opportunités métier spécifiques où l’IA peut créer une valeur significative, notamment en cartographiant l’architecture et les workflows de l’entreprise dans son ensemble, ainsi que les emplois et compétences existants, afin d’obtenir une vue d’ensemble des goulots d’étranglement. En se concentrant sur la résolution de problèmes plutôt que sur l’adoption d’une nouvelle technologie, les entreprises s’assurent que les investissements dans l’IA répondent à des besoins réels.

Créer une infrastructure de données qui soutient les capacités d’IA reste une autre priorité critique du leadership. Le développement de l’IA nécessite des données bien organisées et de haute qualité pour fonctionner correctement. Les dirigeants investissent généralement dans des processus de gouvernance des données, des structures de sécurité et des intégrations pour jeter les bases d’un déploiement efficace de l’IA.

Des cadres efficaces de gouvernance des données établissent clairement la propriété et la responsabilité des données au sein de l’entreprise. Ils contribuent également à garantir la transparence des outils d’IA et l’explicabilité de leurs productions, un aspect critique de l’adoption de l’IA, à la fois pour garantir des productions appropriées et renforcer la confiance organisationnelle. De plus, les projets d’IA réussis reposent sur des données qui ne sont pas simplement adaptées à la tâche à accomplir, mais qui sont également dépourvues de biais. Pour cela, les entreprises doivent mettre en œuvre des processus d’assurance qualité des données et auditer régulièrement les pratiques de collecte et d’utilisation des données.

Le processus de collecte des données permet généralement de détruire les silos entre les services et de créer une architecture de données unifiée. Les informations sont ainsi accessibles à l’ensemble de l’entreprise. Souvent, l’élimination de ces silos permet d’accroître l’efficacité et de réduire les coûts. Une source d’information unique à travers les systèmes de données d’une entreprise permet aux décideurs de prendre des décisions et réduit la charge de travail liée à la maintenance simultanée de plusieurs systèmes. 

La planification stratégique des effectifs d’une entreprise utilisant l’IA nécessite des approches avant-gardistes en matière d’acquisition, de développement et de déploiement des talents. Ce processus passe à la fois par le processus d’acquisition de talents et par le renforcement des compétences des travailleurs existants afin d’absorber les changements futurs. Lors d’une initiative d’IA efficace, les dirigeants identifient souvent les rôles les plus susceptibles de changer en raison de l’adoption et élaborent des stratégies pour transférer les employés concernés. Ce processus peut inclure l’évaluation des capacités actuelles par rapport aux nouvelles compétences nécessaires, l’identification des lacunes et la conception de moyens intentionnels permettant aux employés de développer de nouvelles capacités.

Investir dans la maîtrise de l’IA et le renforcement des capacités au sein d’une entreprise prépare les employés à une collaboration homme-machine efficace. En règle générale, les dirigeants avant-gardistes veillent à ce que les employés, à tous les niveaux, développent une compréhension des applications de l’IA pertinente pour leurs rôles. Cette approche plus large réduit les résistances et permet à l’entreprise de s’approprier les initiatives en matière d’IA sur le lieu de travail. Elle aide également les travailleurs à identifier les opportunités d’applications de l’IA dans leurs propres services ou rôles.

La création d’une stratégie de gestion du changement ouverte et holistique est également essentielle pour l’intégration de l’IA : elle consiste à communiquer clairement sur la manière dont l’IA est intégrée dans les processus de travail, à répondre aux préoccupations de manière proactive et à offrir des incitations significatives aux employés pour qu’ils adoptent de nouveaux rôles. De cette façon, les entreprises pourront renforcer la confiance, donnant lieu à des engagements plus productifs et durables face au changement technologique. 

Depuis que l’IA a commencé à modifier fondamentalement le monde de l’emploi, certains dirigeants ont été confrontés à des difficultés entre la réalisation de gains de productivité immédiats et la poursuite de transformations organisationnelles plus approfondies. Les applications à court terme peuvent donner des résultats immédiats, mais préparer une entreprise à l’avenir du travail nécessite des initiatives plus ambitieuses.

Repenser les modèles de gestion à la lumière des capacités de l’IA pourrait ouvrir la voie à des innovations plus profondes. Les dirigeants doivent régulièrement évaluer les hypothèses fondamentales sur la manière dont leur entreprise crée de la valeur, notamment en tenant compte de la façon dont les technologies d’IA pourraient donner lieu à des approches entièrement nouvelles plutôt que d’améliorer celles qui existent déjà. Permettre le développement et l’agilité constants des employés ainsi que l’affinage continu d’une stratégie d’IA peut garantir une pertinence et une efficacité continues. Les leaders les plus efficaces établissent souvent des processus explicites pour collecter des données et mesurer les résultats. Des mécanismes de commentaires récurrents aident les entreprises à s’adapter rapidement à des circonstances changeantes tout en maintenant une cohérence stratégique.

Dans son dernier rapport sur l’avenir de l’emploi, le Forum économique mondial a révélé que six dirigeants sur dix s’attendent à ce que l’IA transforme leur entreprise¹. Selon l’organisme, les compétences nécessaires pour effectuer le travail devraient changer de 70 % au cours des cinq prochaines années. La clé d’une navigation réussie de cette transition, tant dans le secteur public que dans le secteur privé, réside dans le développement proactif des compétences.

Les individus et les entreprises doivent investir dans le développement des capacités nécessaires dans un lieu de travail augmenté par l’IA. Grâce à une gestion efficace des compétences, l’impact de l’IA pourrait se traduire par une croissance économique significative plutôt que par une réduction de l’emploi. Selon une étude de l’IBM Institute for Business Value, 67 % des PDG affirment qu’à mesure que la technologie devient omniprésente, la différenciation des entreprises dépend du fait de disposer de la bonne expertise dans les bons postes et des bonnes incitations. Toutefois, selon une étude distincte d’IBM, seuls 20 % des cadres affirment que les services des ressources humaines sont chargés de définir les stratégies de travail futures. Pour faire face à l’avenir, les grandes entreprises doivent s’approprier l’impact de l’IA sur notre façon de travailler.

La conception réfléchie des systèmes deviendra également de plus en plus importante. En effet, la création de systèmes collaboratifs homme-machine efficaces nécessite de porter une attention particulière aux workflows et à l’expérience des employés. De même, les cadres donnant la priorité à la sécurité et à la gouvernance des données peuvent garantir des résultats positifs. En abordant ces défis de manière stratégique, les entreprises créeront un avenir du travail alimenté par l’IA qui améliorera le potentiel humain, se traduisant ainsi par des environnements de travail plus productifs et plus épanouissants.