L'élément clé de tout projet d'IA : l'être humain !

L'IA promet d'énormes gains de productivité, mais elle ne les a pas encore concrétisés dans de nombreuses entreprises. La raison réside rarement dans la technologie, mais plutôt dans l'interaction avec les personnes : leurs attentes, leurs compétences et leur réalité quotidienne au travail.

Au lieu de se demander si l'IA remplace ou soulage les employés, la question doit être : comment l'IA renforce-t-elle les personnes dans leurs rôles ? Une approche centrée sur l'humain ne commence pas par les outils, mais par les tâches, les processus et les besoins. C'est précisément cela qui permet de passer des projets pilotes à une véritable création de valeur – une étape à laquelle, selon le MIT, environ 95 % des entreprises échouent.

Comment réussir cette transition sans surmenage et avec une confiance croissante ? C'est précisément le sujet de cet article.

De nombreuses organisations considèrent encore l'IA comme un adversaire de leurs employés, une erreur qui génère de l'incertitude et freine les projets pilotes. Les données montrent que les projets échouent parce que l'IA est introduite indépendamment des processus de travail réels.

Des exemples tels que CNET, Sports Illustrated ou Air Canada le montrent clairement : le problème ne réside pas dans l'IA, mais dans l'absence de conditions-cadres et de contrôle humain.

Une approche centrée sur l'humain considère l'IA comme un amplificateur des capacités humaines, et non comme un substitut. Ce n'est que lorsque l'expertise, le contexte et l'IA interagissent que l'on obtient un véritable effet. La prétendue opposition « IA ou humains » disparaît ainsi : l'avenir réside dans la coopération.

De nombreux projets pilotes d'IA générique échouent non pas sur le plan technique, mais sur le plan organisationnel : manque de compétences, cas d'utilisation peu clairs et transfert insuffisant dans le travail quotidien. Sans base de compétences commune, l'incertitude et les résultats médiocres sont inévitables.

Souvent, les projets pilotes restent abstraits, les résultats semblent peu fiables et leur utilité n'est pas compréhensible pour les rôles dans les activités quotidiennes. De plus, les gens changent rarement leur façon de travailler sans accompagnement – les formations seules ne suffisent pas.

Les craintes, les questions de protection des données et les exigences de conformité freinent également l'application.

Le fond du problème est clair : la technologie fonctionne, mais l'interaction entre les personnes, les processus et l'IA échoue souvent. C'est précisément là qu'intervient une stratégie d'IA centrée sur l'humain.

De nombreuses initiatives d'IA échouent non pas parce qu'elles sont trop ambitieuses, mais parce qu'elles partent d'un postulat erroné : la technologie est au centre. Or, l'IA ne déploie toute sa valeur que lorsque les gens la comprennent, lui font confiance et l'intègrent consciemment dans leur travail quotidien.

Une stratégie d'IA centrée sur l'humain inverse cette perspective. Elle ne considère pas les outils comme point de départ, mais les rôles, les activités et les expériences des personnes qui travaillent avec l'IA. Elle pose les questions suivantes : « Comment aider les collaborateurs à accomplir leur travail quotidien plus facilement, plus rapidement et avec une meilleure qualité ? Quelles tâches peuvent être allégées ? Quelles nouvelles compétences apparaissent ? »

Cette approche se distingue ainsi clairement des programmes classiques « tech-first », où dominent les déploiements, les licences et les fonctionnalités. Une stratégie centrée sur l'humain met l'accent sur autre chose : l'utilité dans le flux de travail réel. L'IA n'est pas simplement mise à disposition, mais conçue en collaboration avec les personnes qui l'utiliseront plus tard.

Cela modifie la nature de l'ensemble de la transformation. La résistance fait place à la participation. L'incertitude fait place à la confiance. Et les projets pilotes isolés font place à un cadre évolutif qui s'ancre dans l'organisation.

Qu'est-ce que cela signifie concrètement ? 

Une stratégie d'IA centrée sur l'humain...

• Elle part de tâches réelles, et non de possibilités abstraites.
• Elle associe la technologie au contexte, au lieu de l'introduire de manière isolée.
• Elle apporte clarté et sécurité grâce à des règles compréhensibles et des lignes directrices transparentes pour une utilisation responsable.
• Elle favorise les compétences et pas seulement les outils, afin que les collaborateurs restent souverains et capables d'agir.
• Elle fait des personnes des acteurs actifs et non des victimes d'un programme de changement.

Vous vous posez peut-être la question suivante : comment mettre en œuvre concrètement une telle approche ? La réponse repose sur quatre piliers qui permettent de passer d'un projet pilote à une véritable création de valeur tout en plaçant systématiquement l'humain au centre.

Une stratégie d'IA centrée sur l'humain fournit une orientation. Elle offre un cadre clair et reproductible pour intégrer systématiquement l'IA dans le quotidien professionnel, dans le but d'en faire bénéficier les individus.

Chacun de ces piliers aborde un obstacle majeur qui freine généralement les projets d'IA.

1. Développer des compétences – en fonction du rôle et du niveau

De nombreuses organisations misent sur des programmes de formation généraux qui traitent tout le monde de la même manière. Mais les compétences en IA ne se développent pas selon le principe de l'arrosoir. Différents rôles nécessitent des compétences spécifiques : de la maîtrise de base de l'IA aux compétences en matière de risque et de validation, en passant par le prompting appliqué à l'activité concernée.

Il est tout aussi important de partir du niveau individuel des collaborateurs, qu'ils soient débutants, avancés ou experts en IA. Un modèle d'apprentissage efficace tient donc compte non seulement du rôle, mais aussi du niveau de compétence. Ainsi, personne n'est surmené, personne n'est sous-exploité, et chacun peut acquérir à son propre rythme des compétences sûres et efficaces en matière d'IA.

Un modèle d'apprentissage basé sur les rôles et les niveaux transmet précisément les compétences pertinentes pour un poste et un degré de maturité donnés. Les collaborateurs découvrent ainsi comment l'IA les aide concrètement dans leur travail quotidien. Cela réduit les barrières, crée un sentiment de sécurité et suscite l'envie de continuer à apprendre.

Vous vous demandez peut-être : « Est-ce suffisant pour une adoption durable ? » Pas encore. Car la connaissance seule change rarement les habitudes.

2. Intégrer l'IA dans le flux de travail – le contexte facilite l'adoption

La plupart des projets pilotes échouent parce qu'ils ne s'inscrivent pas dans un contexte de travail réel. Un cas d'utilisation semble souvent convaincant lors d'une réunion, mais reste invisible dans le tumulte des activités quotidiennes.

Une stratégie d'IA centrée sur l'humain déplace donc l'attention vers le lieu où le travail est réellement effectué. Elle amène les cas d'utilisation, les agents et les exemples directement au point d'application : dans le système ERP, dans les outils Office, dans les plateformes de communication ou dans les portails de processus.

Lorsque les employés voient l'IA exactement au moment où ils en ont besoin, il y a une transition naturelle entre « je pourrais... » et « je vais simplement le faire maintenant ». Ainsi, les nouveaux comportements ne sont pas imposés, mais facilités.

3. Renforcer la confiance – grâce à des règles simples et visibles

La confiance est la condition préalable à toute forme d'utilisation de l'IA. Sans directives claires, l'incertitude s'installe : quelles données puis-je utiliser ? Comment documenter mes décisions ? Quand dois-je délibérément ne pas utiliser l'IA ?

Une stratégie d'IA centrée sur l'humain crée des règles transparentes, faciles à comprendre et adaptées à la vie quotidienne. Cela comprend des exigences en matière de protection des données, de gouvernance et de conformité, mais aussi des « choses à faire et à ne pas faire » simples, par exemple dans le traitement d'informations sensibles.

Ces directives sont indispensables, en particulier dans le contexte des nouvelles réglementations telles que la loi européenne sur l'IA. Elles fournissent des orientations, réduisent les risques et permettent une utilisation responsable sans crainte d'erreurs.

4.  Faire des gens des acteurs – plutôt que des personnes concernées

Les changements les plus durables surviennent lorsque les individus jouent un rôle actif. L'IA ne fait pas exception à cette règle. Lorsque les équipes peuvent apporter leurs propres idées, donner leur avis, expérimenter et proposer des améliorations, elles développent un véritable sentiment d'appropriation.

Une stratégie d'IA centrée sur l'humain mise donc sur des champions locaux de l'IA, des communautés de pratique et des boucles de feedback courtes. Elle transforme les personnes concernées en participants, et les participants en acteurs. Cela augmente considérablement l'acceptation et accélère la mise en œuvre opérationnelle.

Une fois les principes stratégiques établis, la question se pose : comment cela fonctionne-t-il au quotidien ? La réponse se trouve dans le cycle de vie de l'IA.

De nombreuses entreprises traitent les initiatives d'IA comme des projets informatiques classiques, clairement délimités et ayant une fin définie. Mais l'IA fonctionne différemment. Elle évolue en permanence et change à chaque nouveau cas d'utilisation, chaque nouvelle réglementation et chaque mise à jour. Un projet statique ne peut guère répondre à cette dynamique.

Une stratégie d'IA centrée sur l'humain repose donc sur une approche continue et cyclique, directement orientée vers le flux de travail réel. Ce cycle de vie garantit que l'IA ne se termine pas comme une expérience à court terme, mais devient une partie intégrante de l'organisation.

Identifier : découvrir les opportunités là où le travail est effectué

La première étape ne commence pas dans le laboratoire, mais dans le quotidien des équipes. Quelles activités prennent du temps ? Où se produisent les goulots d'étranglement ? Quelles décisions peuvent être préparées et quelles informations peuvent être obtenues plus rapidement ?

Les ateliers, les sessions d'observation ou la simple observation des processus permettent d'identifier des cas d'utilisation pertinents de manière beaucoup plus ciblée que les listes descendantes.

C'est là que réside la première valeur ajoutée : les personnes se sentent considérées et impliquées, ce qui renforce la confiance.

Prototypage : tester rapidement, évaluer en toute sécurité

Les petits prototypes permettent d'obtenir rapidement des informations sans grand effort. Ils montrent si un cas d'utilisation est applicable dans la pratique, quelles données sont nécessaires et où se situent les risques. Cette phase permet ainsi d'y voir plus clair avant d'investir du temps et de l'argent dans des développements de grande envergure.

Un bon prototype répond à des questions telles que :

• Le scénario fonctionne-t-il dans un contexte réel ?
• Comment les personnes interagissent-elles avec lui ?
• Quels mécanismes de validation sont nécessaires ?

Cela permet de créer des solutions qui fonctionnent dans la vie quotidienne, et pas seulement sur le papier.

Mise à l'échelle : intégrer l'IA dans le flux de travail, pas dans un univers parallèle

C'est ici que se décide si un cas d'utilisation deviendra un véritable levier de productivité. Les solutions efficaces sont intégrées dans les systèmes que les équipes utilisent déjà, idéalement avec le moins de frictions possible : directement dans l'outil, dans le processus ou dans le flux de travail.

La mise à l'échelle ne signifie pas seulement un déploiement technique, mais surtout :

• Une contextualisation (bon rôle, bon environnement, bon moment)
• Un accompagnement (incitations, coaching, micro-apprentissage) et
• Un déploiement par vagues, en fonction du risque et de la valeur ajoutée.

C'est précisément là que la plupart des projets pilotes échouent, car ils ne s'intègrent jamais dans le « flux de travail ».

Communiquer : la visibilité favorise l'acceptation

Ce n'est que lorsque les collaborateurs savent qu'il existe de nouvelles possibilités et comprennent en quoi celles-ci peuvent les aider que l'IA gagne en popularité. Une communication concise et claire, des exemples pratiques et des conseils d'utilisation concrets favorisent son ancrage.

Une question simple peut aider à y parvenir : comment une personne peut-elle savoir au bon moment que l'IA peut lui apporter une aide utile dans ce domaine ?

Si la réponse à cette question n'est pas claire, l'IA restera invisible.

Actualiser : comprendre l'utilisation et aller plus loin

Une véritable transformation naît de l'apprentissage dans le cadre d'un fonctionnement normal. Les données d'utilisation, les retours d'expérience, les erreurs fréquentes ou les nouvelles exigences fournissent des indications sur la manière dont un cas d'utilisation peut être amélioré.

Cette étape crée une dynamique : l'IA ne reste pas figée, mais mûrit à chaque observation.

Améliorer : du retour d'information à l'impact

La dernière phase boucle la boucle. Les conclusions sont intégrées dans de nouvelles versions et le cycle recommence, de manière simple, continue et fiable.

Il en résulte un rythme qui ne surmène pas les équipes, mais les entraîne. Le cycle de vie devient une routine. L'IA devient un outil qui soulage les gens dans leur vie quotidienne, au lieu d'être un projet distinct qui requiert toute leur attention.

Les expériences tirées d'innombrables projets pilotes d'IA montrent clairement que la technologie seule n'a aucun effet. Elle ne déploie son potentiel que lorsque les gens la comprennent, lui font confiance et l'intègrent naturellement dans leur travail quotidien. C'est précisément là qu'intervient une stratégie d'IA centrée sur l'humain, qui crée le cadre dans lequel l'IA passe du stade expérimental à celui d'une véritable aide.

Une telle stratégie développe les compétences au lieu de créer un surmenage. Elle amène l'IA là où le travail est effectué, au lieu de créer de nouveaux portails ou des mondes parallèles. Elle établit des règles claires et compréhensibles qui apportent de la sécurité. Et elle fait des personnes des co-créateurs de la transformation, et non de simples utilisateurs de solutions toutes faites.

Lorsque l'IA est introduite dans cet esprit, la nature même de la technologie change. Elle devient un outil qui réduit les tâches répétitives, prépare les décisions et libère du temps pour ce que les êtres humains font particulièrement bien : évaluer, concevoir, collaborer et développer des solutions créatives.

Le passage de l'utilisation de la technologie à son utilisation réelle commence toujours par les personnes. Si cette étape est réussie, il en résulte un monde du travail dans lequel l'IA ne remplace pas, mais renforce. Un monde du travail dans lequel l'IA ne domine pas, mais soutient. Un monde du travail dans lequel l'IA crée la confiance au lieu de l'incertitude.

L'IA devient alors ce qu'elle devrait être : un outil au service des personnes et un moteur de progrès continu.