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La discipline de gestion derrière une utilisation efficace de l’IA

Temps de lecture : 5 min.

L’intelligence artificielle transforme la façon dont le travail est accompli.

Elle ne change toutefois pas une responsabilité fondamentale des gestionnaires : décider comment le travail doit être conçu en premier lieu.

Bien avant l’IA, les leaders devaient déjà déterminer pourquoi un rôle existait, ce dont il était responsable, quels résultats il devait produire, où commençait et se terminait son autorité et comment il interagissait avec les autres rôles.

Ils devaient aussi déterminer quels travaux exigeaient précision et contrôle, lesquels bénéficiaient davantage de jugement et d’adaptabilité et quelles décisions pouvaient être déléguées sans créer de risques inutiles.

L’IA ajoute de nouvelles capacités à ce système. Elle n’élimine pas la nécessité de bien le concevoir.

Une bonne gestion commence avant même que le travail ne commence

Lorsque le travail est bien conçu, les gens comprennent plus que la simple tâche à accomplir.

Ils comprennent la raison d’être du travail, ce dont ils sont responsables, à quoi ressemble une bonne performance, où ils peuvent exercer leur jugement et à quel moment ils doivent faire intervenir quelqu’un d’autre.

Cette clarté permet davantage d’autonomie. Lorsqu’elle est absente, les organisations compensent avec des réunions, des escalades et des efforts individuels pour maintenir le système à flot.

Les symptômes sont faciles à reconnaître :

Ces problèmes ressemblent souvent à des problèmes d’exécution.

Mais ils commencent fréquemment bien avant.

Le travail n’a jamais été conçu avec suffisamment de clarté.

L’IA ne règle pas l’ambiguïté

L’un des risques liés à l’enthousiasme actuel envers l’IA est de commencer par la mauvaise question.

Ces questions sont pertinentes, mais seulement après une question plus importante :

Comment ce travail devrait-il réellement fonctionner?

Si la responsabilité est floue avant l’arrivée de l’IA, l’IA ne la clarifiera pas.
Si les standards de qualité sont vagues, l’IA ne les définira pas.
Si personne ne sait clairement qui a l’autorité de prendre une décision, l’automatisation ne réglera pas cette ambiguïté.

Elle risque simplement de faire circuler le travail plus rapidement dans un système mal conçu. Cette distinction est importante car l’efficacité n’est utile que lorsque le travail sous-jacent a du sens.

Faire circuler la confusion plus rapidement n’est pas une transformation.

Donnez un rôle à l’IA, pas simplement un accès à un outil

Les organisations introduisent souvent l’IA en donnant accès à un outil et en invitant les employés à trouver des façons utiles de s’en servir. Cela peut favoriser l’expérimentation. Mais ce n’est pas la même chose que de concevoir la façon dont l’IA doit participer au travail.

Les gestionnaires doivent déterminer :

Ces questions semblent familières parce qu’elles le sont. Elles ressemblent fortement à celles qu’un gestionnaire devrait déjà se poser lorsqu’il attribue du travail à des personnes.

La différence est que l’IA peut exécuter certaines tâches de façon répétée, rapidement et à grande échelle. Cela rend la qualité de la conception encore plus importante.

Capacité et jugement ne sont pas la même chose

À mesure que l’IA devient plus performante, une distinction importante en gestion devient plus facile à perdre de vue. Le fait que l’IA puisse accomplir une tâche ne signifie pas qu’elle devrait en avoir la responsabilité.

La capacité répond à une question.
Le jugement de gestion en pose une autre.

Ce ne sont pas principalement des questions techniques. Elles exigent du contexte, de la pensée critique et souvent de l’empathie.

Un système d’IA peut analyser une plainte d’un client et proposer une réponse. Mais il ne connaît pas automatiquement l’importance stratégique du client, l’historique de la relation, les capacités de l’employé concerné, le précédent que crée la décision ou le message qu’elle envoie au reste de l’organisation.

Quelqu’un doit toujours comprendre le système dans son ensemble. C’est cela, la gestion.

L’IA peut révéler ce que la gestion a laissé implicite

Il existe aussi un effet secondaire particulièrement utile. L’IA oblige les organisations à expliciter des éléments qu’elles ont souvent laissés tacites.

Les employés expérimentés compensent régulièrement pour un travail mal défini. Ils savent qui doit réellement approuver quelque chose même lorsque le processus officiel indique autre chose. Ils savent quel client exige une réponse différente. Ils savent quelle règle peut être assouplie et laquelle ne le peut pas. Ils savent qui appeler lorsque le processus formel ne fonctionne plus.

Ces connaissances permettent à l’organisation de fonctionner. Mais elles peuvent aussi masquer les faiblesses du modèle opérationnel.

Lorsque les leaders cherchent à intégrer l’IA, ces faiblesses deviennent plus difficiles à ignorer. Si vous n’êtes pas capable d’expliquer quel résultat est attendu, quelles règles s’appliquent, quelles informations sont importantes et comment juger la qualité du résultat, le problème ne vient peut-être pas de votre prompt.

Il se peut simplement que le travail n’ait jamais été défini avec suffisamment de clarté.

La maturité en IA pourrait dépendre de la maturité en gestion

Avec le temps, l’accès aux capacités de l’IA deviendra de moins en moins distinctif. De nombreux concurrents auront accès à des modèles, des outils et des plateformes d’automatisation comparables.

La différence viendra de plus en plus de la manière dont ces capacités seront intégrées intelligemment au travail. Cela exige des gestionnaires capables de définir les résultats attendus, de clarifier les responsabilités, de structurer les droits décisionnels, d’établir des standards et de déterminer où le jugement humain crée réellement de la valeur. Autrement dit, les organisations qui tireront le plus de valeur de l’IA ne seront peut-être pas celles qui comprennent le mieux l’IA. Elles pourraient être celles qui comprennent le mieux leur travail.

L’IA peut changer qui ou quoi accomplit le travail. Elle peut modifier la vitesse, le coût et l’échelle auxquels ce travail est exécuté. Mais elle n’élimine pas la responsabilité de décider comment ce travail doit être conçu.

Cela demeure une discipline de gestion.

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