Repenser la relation au travail grâce à l'intelligence artificielle
Aujourd’hui, seul 1 employé sur 5 affirme avoir une bonne relation avec son travail, autrement dit s’y sentir suffisamment bien, productif et serein pour exercer son métier.
Aujourd’hui, seul 1 employé sur 5 affirme avoir une bonne relation avec son travail, autrement dit s’y sentir suffisamment bien, productif et serein pour exercer son métier.
Aujourd’hui, seul 1 employé sur 5 affirme avoir une bonne relation avec son travail, autrement dit s’y sentir suffisamment bien, productif et serein pour exercer son métier. Un constat qui invite à la réflexion sur la manière d’améliorer cette relation au travail, au bénéfice des employés et des entreprises.
Parmi les pistes identifiées, le HP Work Relationship Index révèle le potentiel de l’intelligence artificielle. En effet, les répondants soulignent le rôle que joue l’IA pour les décharger des tâches fastidieuses et rébarbatives afin qu’ils puissent se concentrer sur des tâches plus productives et épanouissantes et ainsi gagner en qualité de vie au travail. 75 % des dirigeants interrogés estiment ainsi que l'IA facilitera leur travail et 55 % des knowledge workers* pensent que l'IA leur offrira de nouvelles possibilités d'apprécier leur travail et de le rendre plus intéressant.
L’IA comme assistant personnel
Depuis plusieurs décennies, l’intelligence artificielle intervient déjà dans nos usages numériques au quotidien grâce à ses capacités d’automatisation tels que les chatbots dans le cadre des services de relation clients ou dans les applications embarquées dans l’automobile par exemple. Depuis 2022 et la démocratisation de ChatGPT - qui compte aujourd’hui environ 180 millions d’utilisateurs mensuels -, le machine learning** est venu bouleverser notre matière d’interagir avec la technologie. Nous avons vu se développer des applications capables d’analyser des données pour faire des prédictions, créer des règles ou formuler des recommandations pour aider à la décision.
Avec ces récentes innovations, l’intelligence artificielle et plus généralement les Sciences des Données sont en train de transformer les industries, les façons de travailler et de collaborer. Depuis 2017, l’adoption de l’IA par les entreprises a plus que doublé selon le cabinet McKinsey (2023). Et d’après le CxO Indicator 2023 de Workday, étude annuelle dressant l'état des lieux de la transformation numérique des organisations, 61 % des responsables d’entreprises ont au moins déjà amorcé leur parcours d'adoption de ces technologies et 50 % assurent qu'ils investiront davantage dans ce secteur dans les cinq ans à venir.
Désormais intégrée au monde de l’entreprise, l’IA évolue pour devenir toujours plus personnalisée et nous assister au quotidien. Au travail, elle permet de se décharger des tâches chronophages et peu valorisées, pour se concentrer sur des missions à plus forte valeur ajoutée de création ou de réflexion. Les utilisateurs d’IA peuvent en effet se sentir plus épanouis et performants.
Concrètement, les récents développement de l’IA viennent transformer en profondeur la manière de gérer des données à la fois textuelles (résumé, transcription, traduction en instantanée etc.), chiffrées (tri, détection des erreurs ou des fraudes) et imagées. Par exemple, grâce à la lecture d’image automatisée avec l’IA, les radiologues peuvent se concentrer sur l’interprétation des pathologies complexes, une précieuse aide au diagnostic puis à la définition du parcours de soin. Autre exemple, les chargés de clientèle et les conseillers ont davantage un rôle de conseil aux clients grâce à des outils permettant de trier et de répondre aux requêtes les plus fréquentes etc. L’IA constitue ainsi une aide personnalisée qui permet d’augmenter sa productivité, sa créativité, et sa satisfaction professionnelle.
Faciliter l’adoption de l’IA en entreprise, le rôle clé du management
L’adoption de l’IA dans tous les domaines et à tous les niveaux de l’entreprise nécessite toutefois un accompagnement et la mise à disposition des bons outils. Selon le HP Work Relationship Index, près de 2 personnes sur 5 (42 %) ne savent pas encore quand utiliser l'IA à bon escient sur le lieu de travail et 41 % estiment ne pas être correctement équipées pour exploiter tout son potentiel.
Face à ce constat, le rôle des chefs d’entreprises est clé. Ils doivent non seulement sensibiliser leurs équipes mais également les accompagner dans cette transformation. 80 % des dirigeants place la formation des collaborateurs à l’IA comme une priorité selon le cabinet Emerton Data. L’arrivée de Copilot, la solution d’IA de Microsoft, a accéléré le déploiement du machine learning à large spectre dans l’entreprise et s’est accompagné de programmes de formation. Il s’agit pour les équipes d’acculturer les collaborateurs et de pouvoir répondre aux questions que ces nouveaux outils soulèvent en termes de gestion des données, de cybersécurité ou plus généralement de cas d’usages.
Il s’agit aussi de leur offrir les équipements adéquats. Ceux intégrant l’IA en local permettent de tirer parti de la puissance de l’IA pour améliorer la productivité, la créativité et les expériences de utilisateurs.
En complément des solutions et outils technologiques, d’autres leviers peuvent être activés par les organisations pour améliorer la qualité de vie au travail des employés : impliquer les salariés dans la vie de l’entreprise et identifier leurs attentes, améliorer les espaces de travail, encourager l’esprit d’équipe, favoriser l’équilibre vie professionnelle/vie personnelle etc.
Dans un monde du travail en pleine mutation, où les organisations cherchent à améliorer l'engagement, la fidélisation et la productivité de leurs employés, l'intégration stratégique de l'IA apparaît comme une ressource puissante pour accompagner leurs employés vers la réussite professionnelle.
*Travailleurs qui mobilisent principalement leurs facultés cognitives, relationnelles, communicatives, en collaboration avec d'autres travailleurs et/ou avec des machines dans le cadre de leur activité professionnelle.
**Technologie d’intelligence artificielle dans lequel les ordinateurs apprennent à partir des données et s'améliorent par l'expérience, sans programmation explicite.