L'IA et la fatigue cognitive : un défi pour les entreprises

L'intelligence artificielle (IA) est souvent perçue comme un moyen d'améliorer la productivité au travail. Cependant, une étude de la Harvard Business Review met en lumière un aspect moins reluisant de cette technologie : l'IA ne réduit pas la charge de travail, elle l'intensifie. En effet, au lieu de diminuer les tâches, l'IA semble les multiplier, ce qui peut entraîner une fatigue cognitive accrue et des heures de travail insoutenables pour les employés.

Ankur Anand, directeur informatique chez Harvey Nash, souligne l'importance de comprendre comment utiliser l'IA de manière efficace pour éviter cette surcharge cognitive. Il met en garde contre les attentes irréalistes concernant l'augmentation de la productivité promise par l'IA. "Cette concentration aidera à réduire le bruit autour de la charge de travail que l'IA crée", a-t-il déclaré, suggérant que beaucoup de gens ont des attentes irréalistes concernant l'augmentation de la productivité que l'IA pourrait offrir.

Trouver un équilibre

Pour tirer le meilleur parti de l'IA au travail, il est essentiel de trouver un équilibre efficace entre l'exécution rapide des tâches et la production de travaux de haute qualité. Les experts recommandent de se concentrer sur trois domaines clés : outils, directives et résultats.

Limitez votre ensemble d'outils

Alex Read, responsable produit senior pour les données chez le fournisseur d'énergie EDF UK, a déclaré que la meilleure façon pour les professionnels de bénéficier de l'IA est de se concentrer sur des outils qui les aident à produire de la valeur dans leurs rôles. Bien qu'il existe des milliers de services potentiels alimentés par l'IA sur le marché, Read a souligné que les professionnels sensés limitent leurs horizons. Par exemple, dans son propre rôle, il se concentre sur la manière dont l'IA peut l'aider à construire une plateforme de données et à mettre à jour les informations de manière précise, efficace et productive : "Tout ce qui sort de ce cadre est du bruit pour moi."

Nick Pearson, directeur informatique chez le spécialiste technologique Ricoh Europe, a également souligné l'importance de réfléchir attentivement à la manière dont un outil d'IA peut aider à produire de la valeur dans un rôle. "Si vous pensez à l'expression 'IA générative', la technologie est très bonne, par définition, pour générer des résultats", a-t-il déclaré. Cependant, la quantité ne signifie pas nécessairement qualité. Pearson a suggéré qu'il est important de se concentrer sur les angles morts de l'IA, en particulier puisque la plupart des modèles sont formés sur du contenu préexistant.

Travailler selon des directives

La recherche de HBR a révélé qu'un pic initial de productivité lors de l'adoption de l'IA peut conduire à une baisse de la qualité du travail, à un turnover et à d'autres problèmes, car les gens travaillent plus dur plutôt que plus intelligemment. Pour corriger ce problème, HBR a déclaré que les entreprises doivent adopter une "pratique de l'IA", ou un ensemble de normes et de standards autour de l'utilisation de l'IA qui aident les professionnels à s'assurer qu'ils utilisent l'IA de manière contrainte mais productive.

Au sein d'EDF UK, Read fait partie d'un Centre d'Excellence en IA qui permet de définir des politiques pour l'utilisation efficace de l'IA à travers l'organisation. Ce groupe comprend d'autres représentants technologiques, tels qu'un responsable senior de l'IA et un ingénieur logiciel principal.

Affinez vos résultats

Même lorsque les outils sont évalués et jugés acceptables, il peut encore y avoir une dépendance excessive aux résultats de l'IA. Pire encore, certains professionnels peuvent se noyer dans les informations qu'ils reçoivent, ce qui entraîne un stress accru et moins de bénéfices.

Louise Newbury-Smith, responsable de Zoom au Royaume-Uni et en Irlande, a déclaré qu'une façon de s'assurer que vos résultats sont limités est de se concentrer sur les prompts. "Utilisez des modifications simples pour être spécifique, comme 'Donnez-moi les trois choses ayant le plus grand impact.' Cette approche devrait guider votre prompt, plutôt que de dire : 'Donnez-moi tout ce que vous savez sur ce sujet.'"

Le message de base pour les professionnels est que les applications efficaces de l'IA dépendent de votre implication active. Pensez avant d'utiliser l'IA, et réfléchissez à nouveau avant de partager vos résultats au sein de l'organisation.