L’IA sur le lieu de travail : le travail numérique et l’avenir du travail

L’intelligence artificielle (IA) transforme le lieu de travail, elle modifie les opérations des entreprises et les méthodes de travail des employés. Nous pouvons nous attendre à ce que la technologie ait un impact significatif sur l’économie mondiale en transformant le marché du travail et en changeant sa nature.

Les organisations intègrent l’IA sur le lieu de travail en déployant un large éventail de technologies, notamment le machine learning et le traitement automatique du langage naturel, qui peuvent imiter l’intelligence humaine pour résoudre des problèmes, prendre des décisions et effectuer des tâches traditionnellement gérées par des humains. L’IA peut analyser les données, reconnaître des schémas, apprendre de son expérience et s’adapter au fil du temps. Elle est souvent utilisée pour rationaliser les opérations, améliorer la productivité, automatiser les tâches répétitives et soutenir la prise de décision.

En général, le déploiement de l’IA sur le lieu de travail implique un large écosystème de technologies, dont voici les plus courantes :

• Machine learning : Une branche de l’informatique qui se concentre sur l’utilisation d’algorithmes pour permettre à l’IA d’imiter les méthodes d’apprentissage humaines, améliorant progressivement son fonctionnement au fil du temps.

• Traitement automatique du langage naturel (NLP) : Une forme d’IA qui utilise le machine learning pour comprendre et communiquer en langage humain.

• IA générative : Une forme d’IA récemment popularisée par ChatGPT capable de créer du contenu original en réponse à la demande d’un utilisateur.

• Automatisation robotisée des processus (RPA) : Une technologie d’automatisation intelligente axée sur les processus, souvent utilisée pour effectuer des tâches de bureau répétitives.

En combinant ces technologies, le déploiement de l’IA sur le lieu de travail pour permettre de réaliser des tâches aussi simples que la numérisation et le classement automatiques des dossiers des employés, ou la traduction de l’espagnol vers l’anglais. Mais elle pourrait tout aussi bien servir à réaliser des tâches plus complexes : fournir des conseils aux décideurs sur la manière d’améliorer les processus métier dans l’ensemble de leur entreprise.

Dans les secteurs de la santé, de l’assurance et de la banque, l’IA est de plus en plus courante. Elle peut par exemple aider les chercheurs à identifier de nouveaux composés médicamenteux et à prédire leur efficacité, ou aider les professionnels de la cybersécurité à identifier et à atténuer les fraudes. L’IA est également régulièrement utilisée pour améliorer l’expérience des employés et l’expérience client grâce à des assistants IA, tels que des chatbots et des agents IA.

Les organisations qui adoptent l’IA peuvent espérer optimiser leur efficacité, améliorer la prise de décision et stimuler l’innovation. Voici certains des principaux avantages liés à l’utilisation de l’IA :

• Augmentation des revenus
• Exploitation des données
• Amélioration de l’expérience client 
• Amélioration du bien-être des employés 
• Avantage concurrentiel
• Stimulation de l’innovation

Avec l’IA, les entreprises peuvent augmenter leur chiffre d’affaires et réduire leurs coûts en optimisant les opérations, en améliorant la prise de décision et en identifiant de nouvelles opportunités de croissance. En améliorant les capacités du personnel grâce à des outils d’IA, les entreprises peuvent consacrer moins de ressources aux tâches de routine et encourager leurs employés à s’engager dans des tâches plus créatives et valorisantes.

Comme l’IA peut analyser plus d’informations qu’un utilisateur humain, cette technologie permet aux entreprises de libérer tout le potentiel de leurs données, transformant les données brutes en informations exploitables.

L’IA améliore l’expérience client en offrant des interactions personnalisées, un service plus rapide et des réponses plus précises. Elle est capable d’analyser le comportement des clients pour leur offrir des communications et des recommandations hautement personnalisées, favorisant ainsi leur fidélité à long terme.

L’IA favorise le bien-être des employés en automatisant les tâches routinières, en améliorant la productivité et en encourageant le développement de nouvelles compétences et de workflows plus créatifs.

L’IA permet aux chefs d’entreprise d’élaborer des stratégies fondées sur les données plus performantes et d’acquérir un avantage concurrentiel grâce à une efficacité et à une agilité accrues.

L’IA favorise l’innovation en ouvrant la voie à de nouvelles possibilités, en accélérant le processus de recherche et développement, et en explorant des données telles que les commentaires des clients ou les tendances du marché pour découvrir de nouvelles solutions produits. 

L’IA est utilisée pour diverses fonctions métier dans tous les secteurs afin d’améliorer l’efficacité et de fournir des informations fondées sur les données. Voici quelques domaines clés dans lesquels les organisations déploient l’IA :

• Processus informatiques
• Workflows de service client
• Chaîne d'approvisionnement
• Ressources humaines et gestion des talents
• Ventes et marketing
• Opérations
• Finances

Les processus informatiques sont particulièrement bien adaptés à l’intégration de l’IA : une enquête suggère en effet que plus de la moitié des personnes interrogées ont déjà adopté l’IA générative pour rationaliser ces processus. L’IA traditionnelle peut automatiser les tâches de routine, renforcer la sécurité et améliorer la gestion des systèmes, par exemple en optimisant les performances du réseau et en surveillant l’infrastructure informatique.

De plus en plus, les services informatiques utilisent l’IA pour la modernisation des applications et l’ingénierie de plateforme, augmentant la productivité. L’IA est également devenue un outil essentiel pour renforcer la cybersécurité : elle surveille de vastes quantités de données réseau pour identifier les comportements suspects ou les violations. 

L’IA est utilisée pour offrir des temps de réponse instantanés, des interactions personnalisées et des processus d’assistance optimisés pour le service client. Grâce au NLP, les outils d’IA peuvent comprendre les demandes des clients et y répondre en temps réel, améliorant ainsi leur expérience. Ils peuvent également utiliser l’analyse des sentiments pour évaluer les réactions des consommateurs.

Les chatbots et les assistants virtuels alimentés par l’IA traitent les requêtes des clients et résolvent leurs problèmes courants, en libre-service, libérant ainsi les employés humains qui peuvent se consacrer à des tâches à plus forte valeur ajoutée. Les outils alimentés par l’IA peuvent également résumer et analyser les plaintes formulées dans les avis, sur les réseaux sociaux ou autres afin d’offrir des informations sur les performances ou les incertitudes. 

L’IA rationalise les opérations de la chaîne d’approvisionnement en améliorant le forecasting, en optimisant les stocks et en renforçant la logistique. Cela peut inclure la prévision de la demande, dans le cadre de laquelle les modèles d’IA analysent les données historiques des ventes ainsi que des facteurs externes pour prédire les tendances futures des commandes et optimiser les niveaux de stock. L’IA peut également évaluer les performances des fournisseurs, automatiser le réapprovisionnement des stocks et optimiser les itinéraires de transport pour accélérer les délais de livraison et réduire les coûts.

Les logiciels et applications assistés par l’IA peuvent transformer le processus RH en rationalisant le recrutement, en augmentant l’engagement des employés et en optimisant la gestion du personnel. Il peut s’agir d’automatiser des processus critiques et répétitifs tels que les demandes de postes vacants, la sélection des CV ou les attestations d’emploi. Cela peut également inclure l’utilisation d’un système d’IA pour créer des formations d’intégration personnalisées.

Certaines organisations utilisent l’IA pour analyser les données de performance des employés (comme les indicateurs de productivité) afin de faire apparaître les candidats aux profils les plus intéressants pour une promotion interne, ou d’identifier les candidats prometteurs. D’autres peuvent déployer des chatbots pour fournir une assistance RH conversationnelle en libre-service à tout moment.

L’IA augmente les performances de vente et de marketing en offrant des expériences personnalisées aux clients, en améliorant la génération de leads et en optimisant les campagnes de marketing. L’analyse prédictive peut par exemple permettre d’analyser les données client et les tendances des ventes, mettant en évidence les prospects les plus susceptibles d’être convertis en clients de valeur.

L’IA permet également aux services marketing de segmenter leurs clients plus efficacement et de personnaliser leur expérience, par exemple avec des moteurs de recommandation mettant des produits en avant, ou grâce à l’IA générative, avec la création de sites web hyperpersonnalisés et de communications sur mesure. Les services marketing utilisent également souvent l’IA pour analyser les campagnes publicitaires numériques en temps réel et en maximiser les revenus.

L’IA est de plus en plus utilisée pour améliorer l’efficacité opérationnelle en automatisant les workflows, en optimisant l’allocation des ressources et en améliorant la productivité. Les outils RPA alimentés par l’IA automatisent les tâches répétitives telles que la saisie de données, le traitement des documents et la facturation, réduisant ainsi les erreurs humaines et permettant aux employés de se concentrer sur des activités plus stratégiques.

L’IA aide également les entreprises à identifier les inefficacités dans leurs opérations en analysant les données de performance et en suggérant des améliorations de processus, telles que la réaffectation des ressources ou l’ajustement des calendriers de production. Et dans des secteurs comme la fabrication, les outils d’IA peuvent permettre d’effectuer une maintenance prédictive, réduisant ainsi les temps d’arrêt et les coûts de réparation. 

L’IA est couramment utilisée pour améliorer la gestion des risques, automatiser les tâches financières et optimiser la prise de décision. Les systèmes d’IA peuvent analyser les schémas observés dans les transactions pour détecter les anomalies en temps réel et prévenir les fraudes. Certains outils d’IA automatisent des tâches telles que le suivi des dépenses, le traitement des factures et le reporting financiers afin de réduire le temps consacré à la saisie manuelle des données. Les outils d’analyse alimentés par l’IA permettent également aux entreprises de prévoir les tendances financières, notamment le chiffre d’affaires et les flux de trésorerie. Sur la base de ces prévisions, les entreprises peuvent prendre des décisions proactives, identifier les problèmes potentiels et mieux gérer leurs finances. 

Avant d’introduire l’IA dans une entreprise, il peut être utile d’identifier ses objectifs spécifiques à ce sujet, c’est-à-dire de laisser la stratégie métier guider celle à adopter en matière d’IA. Il peut s’agir de déterminer comment l’IA peut s’intégrer dans les workflows existants, en identifiant les processus clés qui se prêtent le mieux à une augmentation et en définissant des objectifs de réussite mesurables.

La fiabilité des outils d’IA dépend des données utilisées pour les entraîner. Après la phase de planification, les organisations évaluent généralement leur infrastructure technologique actuelle pour connaître leur niveau de préparation à l’IA. Cette phase implique généralement d’évaluer la disponibilité des données ainsi que le niveau de compétence des employés. Au cours de cette étape, les organisations identifient également les jeux de données, les modèles et les architectures les mieux adaptés à leur cas d’utilisation. 

Une stratégie de données robuste et de solides politiques de gouvernance des données peuvent jouer un rôle essentiel pour une IA éthique. Au cours de cette phase, les organisations mettent généralement en place des processus visant à améliorer la transparence et la sécurité, ainsi qu’à établir des directives à l’échelle de l’entreprise concernant l’utilisation des données et de l’IA.

Une fois la stratégie de données définie et les données collectées et nettoyées, les entreprises doivent alors généralement vérifier qu’elles disposent des compétences et des parties prenantes adéquates pour sa mise en œuvre. Ce processus peut impliquer une collaboration étroite entre les équipes métier, les équipes chargées des opérations et les équipes techniques, qui peuvent prioriser les cas d’utilisation de l’IA en trouvant un équilibre entre leurs risques et leurs avantages. Si une entreprise constate qu’elle n’a pas accès aux bons experts ou qu’elle a besoin de compétences supplémentaires pour mettre en œuvre un projet d’IA, elle peut faire appel à un tiers pour assurer sa réussite.

Plutôt que d’intégrer immédiatement l’IA à l’échelle de l’entreprise, les organisations prospères l’appliquent souvent d’abord à une tâche ou à un workflow spécifique dans un environnement moins risqué. Ces pilotes peuvent ensuite être testés et affinés avant d’être étendus à l’ensemble de l’entreprise.

L’impact de l’IA sur le lieu de travail a de larges implications pour le marché et l’avenir du travail. Si l’utilisation de l’IA est généralement associée à des gains de productivité pour les entreprises, beaucoup peuvent s’attendre à ce que cette technologie nécessite un changement général dans les types d’emplois occupés par les employés et dans les méthodes de formation.

Selon le cabinet de conseil McKinsey, jusqu’à 30 % des heures travaillées dans le secteur de l’économie aux États-Unis pourraient être automatisées d’ici 2030, nécessitant 12 millions de reconversions professionnelles dans le même temps.¹ Parallèlement, des recherches récentes menées par l’IBM Institute for Business Value ont constaté que les organisations qui déployaient l’IA à un niveau opérationnel, plutôt qu’à un niveau basé sur les compétences, surpassaient leurs pairs de 44 % sur des indicateurs tels que la rétention des employés et la croissance du chiffre d’affaires. Ces résultats sont cohérents avec les estimations du Forum économique mondial, qui prévoient que même si dans les prochaines années, 85 millions d’emplois pourraient être perdus dans le monde, les technologies pourraient quant à elles en créer 97 millions.²

Ces statistiques suggèrent que l’adoption généralisée des technologies d’IA pourrait nécessiter des initiatives significatives en matière de perfectionnement professionnel pour reformer le personnel mondial. L’utilisation des outils d’IA est de plus en plus fréquente, et le travail optimisé par l’IA de plus en plus courant. Il est donc fort probable que les organisations se focalisent encore davantage sur l’optimisation de l’efficacité de ces interactions homme-machine.