Les organisations qui s'y prennent bien peuvent réduire à quelques mois ce qui pourrait prendre des années.

Chaque révolution technologique connaît une adolescence difficile. Nous vivons actuellement cellede l’IA.Des recherchesrécentes menées par Stanford et BetterUp ont donné un nom à ce phénomène : le « workslop ». Il s'agit de ce déluge de contenus générés à la hâte par l'IA qui encombre les boîtes de réception, alourdit les présentations et sape discrètementla productivité. L'e-mail qui semble avoir été rédigé par un comité de robots. Le document stratégique au style étrangement formel et dépourvu de toute idée originale. La présentation qui n'apporte rien de nouveau.

Si cela vous semble familier, ce n’est pas une impression. Et si, en tant que responsable, vous constatez que la production de votre équipe augmente en volume tout en perdant en qualité, vous n’êtes pas le seul.

Mais voici ce que l'histoire nous enseigne : cette phase est prévisible, nécessaire et temporaire. La question n'est pas de savoir si nous allons la traverser, mais à quelle vitesse nous pourrons en sortir.

POURQUOI ORGANISER UN ATELIER ?

Lorsque les ordinateurs personnels ont fait leur apparition dans les bureaux, les employés les considéraient comme des machines à écrire hors de prix. Quand Internet s’est généralisé, il nous a fallu des années pour comprendre qu’il suffisait de faire trois mètres pour parler à quelqu’un plutôt que d’envoyer un énième e-mail. À chaque fois, nous avons confondu l’outil avec la solution.

Nous commettons la même erreur avec l'IA. Mais plus rapidement et à plus grande échelle.

Le problème fondamental réside dans l'opposition entre délégation et collaboration. L'IA permettra de gagner en rapidité et en efficacité, mais la plupart des organisations ont involontairement encouragé leurs collaborateurs à la considérer comme un moyen de se décharger d'une tâche plutôt que comme un outil avec lequel travailler. Un collaborateur rédige une note à l'intention d'un client à l'aide de Claude et l'envoie telle quelle, avec la mention révélatrice « L'IA peut faire des erreurs, veuillez vérifier » toujours en bas de page. Un responsable demande à ChatGPT de rédiger un document stratégique et le transmet sans y ajouter de contexte, de nuance ou de jugement.

Ce n'est pas un problème technologique. C'est un problème de mentalité que la technologie a mis en évidence.

Lorsque la création de contenu devient un jeu d'enfant, le travail cognitif que représente la réflexion approfondie devient facultatif. Et dès lors qu'il devient facultatif, les gens peuvent y renoncer. Ce que les chercheurs appellent « l'atrophie cognitive » n'est en réalité qu'une déconnexion progressive du processus de réflexion lui-même. Nous déléguons non seulement l'exécution, mais aussi la stratégie. L'IA vous mènera jusqu'à 70 % du chemin, mais quelqu'un doit encore s'approprier les 30 % restants, et pour l'instant, il semble que certaines personnes abandonnent avant la ligne d'arrivée.

LA VOIE À SUIVRE

La bonne nouvelle ? Le « workslop » n'est pas une crise. C'est une phase. Les organisations qui le reconnaissent comme tel peuvent réduire à quelques mois ce qui pourrait prendre des années.

Commencez par redéfinir ce que vous évaluez. Lavolonté d’en faire plus avec moins peut créer une pression pour produire davantage dans le même laps de temps, l’IA servant alors de multiplicateur de productivité. Mais les dirigeants doivent résister à l’idée selon laquelle une personne associée à l’IA devrait produire deux fois plus. Si vous continuez à évaluer vos employés principalement sur le volume, vous encouragez précisément le comportement que vous ne souhaitez pas voir. La génération de texte et de code est désormais banalisée. Ce qui compte, c'est la qualité de la réflexion qui guide ces outils. Dans vos processus de gestion de la performance, évaluez les personnes sur leur jugement, leur capacité à piloter efficacement l'IA et leur aptitude à itérer pour aboutir à des résultats véritablement excellents.

Fixez des limites claires. Les dirigeantsdoivent s’accorder sur la vision de l’IA, les garde-fous à mettre en place et la manière dont ils veilleront à ce que chacun assume ses responsabilités. Définissez des normes explicites quant à ce qui constitue un travail assisté par l’IA acceptable. Certaines organisations mettent en place des règles simples : le contenu généré par l’IA doit être signalé lors de la révision interne. Les documents destinés aux clients doivent démontrer clairement une valeur ajoutée humaine. Tout travail comportant des filigranes ou des mentions de non-responsabilité liés à l'IA est automatiquement renvoyé. Il ne s'agit pas de mesures punitives, mais de signaux culturels indiquant ce que signifie le professionnalisme dans un environnement de travail augmenté par l'IA. Sans un engagement mutuel des dirigeants à ancrer ces normes, les limites claires s'estompent.

Encouragez l'expérimentation, mais accompagnez-la. Laphase d'expérimentation existe parce que les gens ont besoin d'espace pour apprendre, ce qui nécessite un état d'esprit de développement, et non un état d'esprit figé. L'aversion au risque tue l'expérimentation. Pour franchir cette phase, il faut recadrer l'échec en le considérant comme une source de données, célébrer les enseignements tirés des faux pas, et les managers doivent montrer leur vulnérabilité face à leur propre courbe d'apprentissage. Les managers peuvent accélérer cette transition en puisant dans la motivation intrinsèque des individus à maîtriser leur sujet. Mais l'expérimentation sans boucles de rétroaction ne génère pas de changement. Organisez donc des forums où les équipes partagent ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas, et célébrez les victoires et les enseignements tirés de la collaboration entre l'humain et l'IA.

Tirez des enseignements de sources inattendues. Les universitésont été confrontées à la crise des travaux automatisés avant les entreprises. Beaucoup ont mis au point des approches sophistiquées pour préserver la rigueur tout en adoptant les outils d’IA. Elles ont conçu des devoirs qui requièrent intrinsèquement un jugement humain, mis en place des systèmes qui signalent les travaux automatisés de mauvaise qualité et repensé les critères d’évaluation pour privilégier la réflexion critique plutôt que la production. Ces solutions ne sont pas parfaites, mais elles ont fait leurs preuves et peuvent être transposées dans le contexte des entreprises.

Résistez à l'envie de déléguer. Lechangement culturel leplus important est aussi le plus simple : ne considérez pas l'IA comme votre copilote. Traitez-la comme un élève, et vous comme l'enseignant. Cela redéfinit toute la relation. Vous ne confiez pas simplement une tâche. Vous êtes responsable de ce que produit cet élève, ce qui signifie rester impliqué dans le processus itératif, utiliser des outils pour améliorer plutôt que remplacer le jugement humain, et assumer pleinement la responsabilité des résultats, quelle que soit la manière dont ils ont été générés. Les organisations qui parviennent à intégrer cet état d'esprit traversent la phase de mise en œuvre nettement plus rapidement. L'avantage ?Une nouvelle étude de Stanfordnous apprend que les employés font davantage confiance à l'IA lorsqu'ils la perçoivent comme un collaborateur, et non comme un système fermé.

UNE OPPORTUNITÉ INATTENDUE

Voici ce qui rend ce moment véritablement unique : la hiérarchie traditionnelle de l'expertise au sein des entreprises s'est temporairement inversée. À l'heure actuelle, un jeune brillant de 22 ans qui sait utiliser les outils d'IA peut créer plus de valeur que son responsable qui ne le sait pas. Ce n'est pas une menace pour les dirigeants expérimentés. C'est une opportunité. Les jeunes employés ont une vision rare de ce qui fonctionne réellement, et les responsables avisés leur ouvrent la voie pour qu'ils puissent montrer la direction à suivre. Vous n’êtes pas en train d’être remplacé. On vous offre un raccourci vers une expertise qui, autrement, prendrait des années à acquérir.

Les entreprises qui sortiront le plus fortes de cette phase de mise en place ne seront pas celles qui auront restreint l’utilisation de l’IA ou fait comme si les problèmes n’existaient pas. Ce seront celles qui auront reconnu les difficultés, les auront mises en lumière, en auront tiré rapidement des leçons et auront instauré des cultures où les humains et l’IA se complètent véritablement.  L'expérience nous montre que les facteurs culturels les plus déterminants pour le succès de l'IA comprennent le degré d'autonomie des équipes dans l'organisation des flux de travail, les mesures et contrôles mis en place, ainsi que ce qui est récompensé et valorisé.

Nous sommes en plein cœur de la phase chaotique de la courbe d'adoption de l'IA. Il y a fort à parier que votre entreprise traverse actuellement cette phase. La seule question est de savoir si vous gérez cette transition ou si vous espérez qu'elle se règle d'elle-même.

L'histoire montre quelle approche est la plus efficace.

Cet article a été initialement publié par Fast Company.