Article initialement publié dans Harvard Business Review
L’IA générative bouscule les entreprises, qui restent encore en majorité frileuses. La clé ? Expliquer et former, pour vaincre les réticences.
L’adoption de l’IA générative par les entreprises françaises se heurte à diverses résistances, en dépit d’un attrait grandissant pour cette technologie. Une étude récente du Boston Consulting Group, menée auprès de plus de 1400 dirigeants dans 50 pays, dont la France, révèle que 90% des décideurs privilégient une approche attentiste, préférant observer les résultats avant de s’engager pleinement. Ce constat met en lumière une prudence généralisée face à l’intégration de technologies émergentes telles que l’IA.
Lors du récent Google Cloud Summit Paris, plusieurs entreprises françaises ont partagé leur point de vue sur les outils d’IA générative. Bien que l’adoption de ces technologies progresse, une certaine prudence persiste, principalement due aux défis perçus en matière de formation et de gestion des risques. Néanmoins, une étude du cabinet McKinsey révèle un paradoxe intéressant : si seulement 21% des entreprises ont mis en place des politiques encadrant l’utilisation de l’IA par leurs salariés, elles sont toutefois convaincues que cette technologie révolutionnera leurs secteurs d’activité.
Les grandes entreprises qui ont déjà intégré des capacités d’IA sont les premières à en explorer le potentiel. Pour embarquer l’ensemble des collaborateurs dans cette démarche indispensable à la survie de l’entreprise, plusieurs étapes semblent nécessaires.
Expliquer, rassurer puis intégrer
La première étape, essentielle pour surmonter cette réticence, est la pédagogie et la sensibilisation. Les entreprises doivent expliquer les concepts de l’IA générative de manière simple et accessible, tout en recontextualisant les enjeux actuels. Des études montrent que la compréhension de nouveaux concepts est facilitée lorsque les individus peuvent les associer à des connaissances préexistantes, ce qui prépare mentalement les équipes à accepter et à utiliser l’IA générative comme un outil d’innovation (« The influence of prior knowledge on memory: a developmental cognitive neuroscience perspective », de Garvin Brod, Markus Werkle-Bergner et Yee Lee Shing, Frontiers in Behavioral Neuroscience, 2013).
Ce processus est fondamental, car il permet d’atténuer l’anxiété et la résistance au changement, phénomènes fréquemment observés en milieu professionnel lorsqu’une nouvelle technologie est introduite.
Les enjeux psychologiques et sociologiques sont multiples. La peur de l’inconnu et le scepticisme envers les innovations technologiques peuvent ériger des barrières mentales considérables. Les travaux en psychologie cognitive montrent que les individus tendent à s’opposer au changement en raison de l’incertitude et de la perturbation de leurs habitudes. Par ailleurs, le facteur générationnel joue un rôle déterminant dans l’adoption de l’IA : si les jeunes professionnels se montrent généralement plus enclins à expérimenter et à adopter les nouvelles technologies, leurs aînés peuvent faire preuve d’une plus grande réticence.
L’Importance de la formation continue
La deuxième étape consiste à permettre aux équipes de se familiariser avec ces outils de manière pratique et ludique. En manipulant directement les outils d’IA générative, les professionnels peuvent découvrir par eux-mêmes leurs applications potentielles. Cette approche « learning by doing » (apprentissage par la pratique) est cruciale pour leur permettre de bien comprendre pour l’impact et les usages possibles de ces technologies dans leur environnement professionnel quotidien.
Au niveau mondial, certaines entreprises, pionnières dans l’adoption des outils d’IA générative, montrent qu’avec une stratégie bien définie et un investissement dans la formation et l’expérimentation, l’intégration de ces technologies peut apporter des avantages significatifs et durables.
- Dans le secteur du tourisme par exemple, la plateforme Expedia utilise des outils tels que ChatGPT pour transformer la planification des voyages. Grâce à un agent de voyage virtuel sophistiqué, les utilisateurs peuvent obtenir des recommandations personnalisées pour les vols et les hôtels via des interactions conversationnelles avec des chatbot nourris par l’IA. Cette intégration a pour objectif et résultat une amélioration significative de l’expérience utilisateur et démontre l’engagement d’Expedia envers l’innovation technologique.
- Dans l’industrie agroalimentaire, Coca Cola, en collaboration avec Bain & Company, a intégré les outils d’OpenAI (ChatGPT pour la génération de texte, DALL-E pour les images), afin de concevoir des publicités et des visuels personnalisés. L’adoption de l’IA générative permet au géant des boissons de produire des messages marketing qui résonnent davantage auprès de sa clientèle, renforçant ainsi l’engagement et la fidélité des consommateurs. Cette technologie offre la possibilité de personnaliser les communications et d’adapter les contenus aux préférences individuelles des clients, augmentant ainsi l’efficacité et la pertinence des campagnes publicitaires.
- Le secteur de la santé tire parti de l’IA générative pour optimiser la gestion des connaissances et renforcer la communication entre les professionnels médicaux. Cette technologie permet ainsi de générer des dossiers médicaux plus précis et d’identifier des schémas de maladies, améliorant la précision des diagnostics et l’efficacité des plans de traitement.
Stratégies de formation pour une adoption réussie
Pour maximiser les bénéfices de l’IA générative et son intégration dans les différents services de l’entreprise, il est indispensable de mettre en place des stratégies de formation adaptées.
Voici quelques étapes à suivre pour une adoption réussie :
- Évaluation des besoins : Identifier les compétences actuelles des employés et les domaines où l’IA peut apporter le plus de valeur.
- Programmes de formation personnalisés : Concevoir des formations spécifiques aux besoins de chaque équipe, en utilisant des méthodes interactives et des cas pratiques.
- Encourager l’expérimentation : Permettre aux employés de tester et d’expérimenter avec les outils d’IA dans un environnement sans risque, favorisant ainsi l’innovation et l’apprentissage par la pratique.
- Support continu : Mettre en place des ressources de support continu, comme des forums de discussion, des sessions de Q&A et des ateliers de mise à niveau réguliers.
- Mesure et ajustement : Évaluer régulièrement l’efficacité des programmes de formation et ajuster les stratégies en fonction des retours d’expérience et des besoins évolutifs des employés.
L’indispensable nécessité de se former dès maintenant
Finalement, les entreprises doivent comprendre que la formation continue est indispensable pour rester compétitives dans un paysage technologique en rapide évolution. Une étude de Roland Berger indique que les entreprises qui investissent dans la requalification de leur main-d’œuvre sont mieux préparées pour tirer parti des nouvelles technologies et améliorer leur productivité.
En adoptant une approche proactive de la formation, les entreprises peuvent non seulement surmonter les réticences initiales, mais aussi créer une culture d’innovation et de croissance continue.
