L’expérience employé à l’ère de l’IA générative : quels impacts et comment réussir son intégration ?

Depuis la sortie de ChatGPT et ses taux d’engagement exponentiels atteints en un temps record à fin 2022, l’intérêt pour les solutions d’IA générative dans les entreprises n’a cessé de croître et de s’accélérer. En 2024, l’utilisation de l’IA générative dans les organisations a atteint 65%, soit le double par rapport à 2023 selon un rapport de McKinsey.
Qu’entend-t-on par IA Générative et quelle est la différence entre l’IA et l’IA Générative ?

L’IA (intelligence artificielle) est un domaine informatique qui vise à créer des systèmes capables de réaliser des tâches qui nécessiteraient normalement l’intelligence humaine, comme la prise de décision, la résolution de problèmes ou encore la compréhension du langage naturel et la perception visuelle.
L’IA Générative (intelligence artificielle générative) est une catégorie d’IA capable de générer de nouveaux contenus tels que des textes, des images, des musiques ou encore des simulations de voix en apprenant à partir d’une grande quantité de données existantes.

Ces exemples ouvrent la voie à un large éventail d’utilisations possibles et à ce titre, les cas d’usage en entreprise sont nombreux et présentent un vaste terrain d’exploration. Si l’utilisation de l’IA générative est aujourd’hui fortement mise en valeur et encouragée, il n’en reste pas moins que les collaborateurs éprouvent certaines craintes ou réticences face à cette technologie. Concrètement, de quels impacts sur l’expérience employé parle-t-on, quels sont les enjeux à intégrer et les moyens à mobiliser pour réussir l’adoption de l’IA générative ?

Quelles sont les utilisations les plus répandues de l'IA générative en entreprise ?

Aujourd’hui de nombreux outils d’IA générative se sont insérés dans les activités quotidiennes des collaborateurs. Les achats de logiciels et les développements de solutions sur mesure se multiplient également en vue de répondre à des besoins spécifiques et pour accélérer la productivité en interne.
Parmi les cas d’usage les plus répandus, on peut citer la génération de contenu textuel à l’aide de ChatGPT, Microsoft Copilot ou encore Gemini de Google, la génération de contenu de type image via Midjourney ou Microsoft Designer.
L’IA générative fait également parler d’elle dans différents secteurs métiers, entre la personnalisation et l’automatisation de tâches pour la gestion de la relation client, la génération de prévisions pour des scénarios complexes, l’adaptation de stratégies de prix pour des fonctions financières, l’analyse de données massives non structurées pour enrichir des bases de connaissance, la détection de fraude ou de menaces de sécurité, l’aide à la génération de code pour les développeurs, etc.

L'IA générative dans l'expérience employé : des enjeux multiples à prendre en compte

L’utilisation de l’IA générative entraîne des bouleversements dans nos modes de travail et notre manière d’appréhender nos tâches du quotidien. En effet ces technologies nous permettent de saisir une instruction d’entrée, appelée « prompt » afin d’obtenir un certain résultat comme un résumé d’échanges de mails, un compte-rendu à partir de notes de réunion, de comparer des contenus écrits entre eux, d’obtenir des visuels ou des contenus graphiques à partir d’une description textuelle ou d’images, etc. L’IA générative permet ainsi de se délester des tâches à plus faible valeur ajoutée pour se concentrer sur des activités qui mobilisent la créativité, l’analyse ou la prise de décision. En somme, de décupler des potentiels individuels qui permettront de faire la différence dans un environnement où l’IA générative sera de plus en plus répandue.

La transformation des activités engendrée par l’IA générative rend l’acculturation à cette nouvelle technologie indispensable afin de tirer le meilleur parti de ses possibilités. Il est primordial de redonner le sens de cette transformation face aux craintes et aux résistances qu’elle peut entraîner. A ce titre, le rôle de change manager prend tout son sens pour anticiper au plus tôt les impacts induits par l’intégration des solutions d’IA générative pour les métiers et identifier les leviers clés permettant de faciliter au mieux leur adoption. Ainsi des ateliers guidés et des démonstration axées autour d’utilisations concrètes permettent à la fois de comprendre et d’éprouver les solutions d’IA générative, d’évaluer la qualité des réponses qu’elles apportent dans un contexte donné, mais aussi de prioriser les meilleurs cas d’usage à adresser. Ces étapes sont essentielles car elles permettent de développer des bonnes pratiques pour maitriser les rouages de ces technologies.
Pour un collaborateur, l’enjeu sera de challenger ses capacités à apprendre « à apprendre » dans un environnement où les solutions d’IA générative se multiplieront et deviendront de plus en plus performantes.

Utiliser l’IA générative soulève des questions éthiques, de confidentialité et de transparence qu’il est nécessaire de prendre en compte. Les modèles de langage sont entraînés à partir de données provenant d’autres sources d’informations. Si les premières sources sont subjectives, déloyales ou non neutres, il est possible que le résultat généré reflète ces biais et génère de nouvelles informations erronées.
Par ailleurs, la prise en compte des règles RGPD est également primordiale. Pour cela les organisations doivent sensibiliser les collaborateurs à la confidentialité des informations qu’ils délivrent en « promptant ». L’intégration de données internes sur les solutions publiques reviendrait à compromettre leur confidentialité.

En outre, les typologies d’IA qui se basent sur les caractéristiques physiques et individuelles des personnes ont été récemment définies par l’AI Act adopté par l’Union Européenne comme « interdites ». Ces typologies incluent notamment la reconnaissance ou l’analyse de sentiment ou d’intentions des personnes physiques sur la base de leurs caractéristiques physiques, physiologiques ou comportementales. Les entreprises doivent les identifier au plus tôt afin de se mettre en conformité par rapport à ces nouvelles exigences et communiquer explicitement en interne sur ces typologies d’IA en y associant des exemples concrets afin de sensibiliser leurs collaborateurs.

Réussir l'intégration de l'IA générative : quels sont les leviers à activer ?

Pour intégrer pleinement l’IA générative en entreprise, construire une vision stratégique au plus tôt est crucial. Celle-ci doit comporter des objectifs dont l’atteinte peut être mesurée, mais aussi tenir compte des risques éventuels afin de les minimiser, proposer une gouvernance claire et des compétences adéquates pour mener à bien les défis auxquels les collaborateurs, les managers et les dirigeants seront confrontés.
Cette vision doit aussi exprimer la réalité opérationnelle des équipes et du terrain, notamment pour pouvoir lancer des tests ou des POCs (Proof of concept) avec des solutions d’IA générative du marché ou développées en interne. Pour prioriser les cas d’usage issus de cette 1ère vague exploratoire, il convient de se focaliser sur les domaines qui comportent les poches de valeur les plus importantes (par exemple, en termes de gain financier, de productivité, de cible d’utilisation, etc). Intégrer ces variables permettra aux organisations d’orienter leurs sources d’investissement et de mieux maîtriser les challenges technologiques associés à l’implémentation de ces initiatives.

Il est important de partager et de communiquer cette vision en toute transparence auprès des collaborateurs, d’appréhender les éventuelles craintes ou questions qu’ils pourraient avoir et en montrant comment l’IA générative peut outrepasser des difficultés pour les transformer en opportunités. Le management doit jouer le rôle de sponsor en mobilisant les bonnes clés pour accompagner les équipes tout en s’assurant de leur montée en compétence sur l’utilisation de l’IA générative.

Pour encourager l’adoption de l’IA générative, l’engagement des collaborateurs est également structurant. Cela passe par la mise en place d’une démarche de changement coconstruite avec et pour ces derniers qui répond aux défis auxquels ils sont confrontés. Par exemple, des interviews ou des focus groupes permettent dans un premier temps de connaître les ressentis des collaborateurs par rapport à l’IA générative, d’appréhender leurs besoins mais également leurs craintes. Un dispositif de changement peut alors être imaginé et adapté pour répondre à leurs attentes avec des actions concrètes telles que des formations personnalisées, la constitution de communautés internes pour stimuler le partage de bonnes pratiques et de retours sur expérience, des activités gamifiées comme des concours de prompts ou des hackathons, etc. L’animation d’un tel dispositif via des « key users » ou des ambassadeurs permet de diffuser les messages clés efficacement et de faire le lien avec les équipes en central.
Il est ensuite crucial de mesurer l’adoption pour évaluer la pertinence du dispositif mis en place au moyen d’indicateurs, de rechallenger au besoin les méthodes mises en place pour faire évoluer le dispositif et pérenniser l’adoption.

En outre, mettre en place des politiques est indispensable pour définir un cadre d’utilisation positif, à la fois responsable, exemplaire et durable. Par exemple, communiquer sur les solutions d’IA générative accessibles ou proscrites, tout en indiquant les champs d’application et les risques inhérents sont clés pour encourager des usages éclairés. Pour s’assurer d’une bonne compréhension des lois et des dispositifs qui encadrent l’utilisation de cette technologie, il est important pour les entreprises de se rapprocher des organismes de régulation, d’experts juridiques ou en éthique.

L’avènement de l’IA générative marque un tournant décisif dans l’expérience employé car elle transforme aussi bien les habitudes de travail que les modes de pensée des collaborateurs. L’adoption de cette technologie présente de nombreux avantages en leur permettant de se dégager du temps pour se consacrer à des tâches où la valeur humaine est indéniable et qui ne pourraient être remplacées par une solution d’IA. Pour les entreprises, la communication est structurante pour permettre aux collaborateurs d’appréhender l’IA générative comme un facilitateur et non comme un usurpateur d’emploi. Elles doivent aussi expliciter clairement les risques et les limites de ces technologies pour rendre les employés responsables dans leur utilisation. Définir une stratégie qui embarque les leviers technologies, éthiques et sécuritaires, humains et organisationnels est l’enjeu majeur auquel les organisations doivent se préparer pour intégrer pleinement l’IA générative en impliquant leurs collaborateurs pour en tirer le meilleur parti.