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L'IA : une nouvelle étape dans la transformation numérique
L'intelligence artificielle (IA) s'inscrit dans la continuité des grandes révolutions numériques, mais elle exige un projet d'accompagnement solide pour éviter une adoption contre-productive. Depuis des décennies, chaque avancée technologique a suscité des questions et des inquiétudes. Les premières messageries électroniques, par exemple, ont vu certains managers exiger d'être en copie de tous les messages ou de les imprimer automatiquement.
Avec l'arrivée des messageries instantanées, de nouvelles problématiques ont émergé, notamment la compréhension des indicateurs de présence. Un statut "absent" ne signifiait pas nécessairement qu'un collaborateur avait quitté son poste, ce qui a nécessité des explications pour éviter des malentendus.
Les premières équipes virtuelles ont également soulevé des réticences. Partager largement la connaissance pouvait être perçu comme une perte de pouvoir. Pour certains, conserver l’information restait une manière de préserver leur expertise ou leur influence.
Les réticences face à l'IA
Le déploiement de l'IA suscite des interrogations similaires. Que ce soit pour améliorer la productivité individuelle ou collective, l'IA soulève des craintes liées à la méconnaissance des outils, à la peur de perdre son emploi, ou à la remise en cause de son expertise. Certaines de ces inquiétudes sont fondées et doivent être prises au sérieux avant tout déploiement à grande échelle.
Sans une approche réfléchie, il existe un risque de fracture entre ceux qui adopteront rapidement l'IA, parfois sans en comprendre les limites, et ceux qui s'en détourneront. Cette fracture pourrait avoir des conséquences sur les usages, la cohésion des équipes et l'efficacité des projets.
Un projet d'entreprise collectif
Pour réussir le déploiement de l'IA, il est crucial de l'aborder comme un projet d'entreprise global. Cela ne peut pas être la seule responsabilité de l'IT. La direction générale, les ressources humaines et les métiers doivent être impliqués. Le déploiement de l’IA doit être anticipé et adapté aux réalités du terrain. Sans cette approche collective, l'entreprise risque de créer des usages mal maîtrisés, de générer des surcoûts, de s'exposer à des pertes de données et, finalement, de produire l'effet inverse de celui recherché.
