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Une entreprise qui prône le « changement » sans utiliser l'IA : où est le problème ?
Il y a des phrases qu'on entend sans arrêt en entreprise.
« Osons relever des défis. » « Il faut se transformer. » « Prenez des initiatives. » « Continuons à nous améliorer. » « Nous devons changer. »
Sur le papier, tout cela sonne très positif.
Pourtant, quand on travaille sur le terrain, on se dit parfois ceci.
Si l'entreprise veut vraiment changer, pourquoi n'utilise-t-elle pas les outils qui sont à portée de main ?
Pour quelqu'un qui utilise déjà l'IA générative ou les LLM (les grands modèles de langage qui font tourner des outils comme ChatGPT), le mot « transformation » dans la bouche de l'entreprise peut sembler bien creux.
Quand on parle de « transformation », on commence par renouveler ses outils
Une vraie transformation n'est pas une affaire de bonne volonté.
Se transformer, c'est changer la façon de travailler, les outils, la circulation de l'information, la manière de décider et le partage des responsabilités.
Aujourd'hui, par exemple, un LLM permet d'obtenir en peu de temps un premier jet de choses comme :
- Comptes rendus de réunion
- Fiches de procédure standard (des modes d'emploi qui décrivent étape par étape comment faire une tâche)
- Supports de formation
- FAQ (foires aux questions)
- Listes de contrôle
- Textes d'e-mails
- Plans de présentation PowerPoint
- Structures de tableaux Excel
- Schémas de processus
- Questions qu'un nouvel arrivant devrait poser
- Points qu'on a pu oublier d'expliquer
- Scripts d'entretien individuel
- Premières versions de rapports
Si une personne fait tout cela à partir de zéro, cela prend couramment de quelques heures à plusieurs jours.
Mais si l'on donne au LLM des enregistrements audio, des notes et des documents existants, le premier jet arrive très vite.
Bien sûr, la vérification finale doit rester humaine.
Mais le rôle de l'humain, c'est de vérifier les faits, de juger, de valider et d'adapter au terrain.
Inutile de continuer à gaspiller du temps humain à retoucher des formulations et à mettre des documents au propre.
« On s'inquiète pour la sécurité de l'information » : c'est légitime, mais s'arrêter là est bâclé
La raison la plus courante de s'opposer à l'IA, c'est la sécurité de l'information.
« Et si des informations confidentielles fuitaient ? » « C'est dangereux si quelqu'un saisit des données personnelles. » « Qui sera responsable ? » « Et si l'outil donne une mauvaise réponse ? »
Ces inquiétudes ne sont pas à balayer d'un revers de main.
Au contraire, il faut les prendre au sérieux.
Mais ce n'est pas une raison pour s'arrêter là.
Les craintes liées à la sécurité ne sont pas une raison de ne pas utiliser l'IA, mais une raison de concevoir une façon sûre de l'utiliser.
Par exemple, on peut procéder ainsi :
- Ne pas saisir d'informations confidentielles dans une IA en ligne (« cloud »)
- Utiliser un LLM local (qui tourne sur les machines de l'entreprise, sans passer par Internet)
- L'utiliser uniquement dans le réseau interne de l'entreprise
- Mettre en place un environnement qui n'envoie rien vers l'extérieur
- Distinguer les informations autorisées de celles qui sont interdites
- Anonymiser les données personnelles et celles des clients
- Commencer par des tâches à faible risque
- Faire toujours vérifier les résultats par une personne
- Définir des journaux d'utilisation et le partage des responsabilités
Il y a donc une vraie marge de conception.
« La sécurité fait peur, donc on interdit tout » est beaucoup trop grossier.
Une option : installer un LLM sur le réseau local partagé de l'entreprise
Si l'envoi d'informations vers le cloud vous inquiète, vous pouvez mettre en place un environnement LLM sur le réseau local partagé de l'entreprise.
Si l'on prépare un LLM qui fonctionne dans le réseau interne et n'envoie rien à l'extérieur, le problème de la « peur de jeter des informations confidentielles dans le cloud » est déjà très atténué.
Bien sûr, les LLM locaux ont aussi leurs défis.
- Performances du modèle
- Exploitation et gestion
- Contrôle d'accès depuis les postes de l'entreprise
- Traitement des journaux de saisie
- Qui assure la maintenance
- Responsabilité en cas de mauvaise réponse
- Coût
- Formation interne
Malgré tout, se demander « jusqu'où peut-on l'utiliser ? » est plus constructif que de s'arrêter à « c'est impossible ».
On peut au moins commencer par des tâches à faible risque : mettre en forme des comptes rendus, rédiger un premier jet de procédure standard, proposer des FAQ, ébaucher des supports de formation, poser des questions sur les formules Excel ou préparer des brouillons d'e-mails.
« Débrouillez-vous avec plus d'efforts » n'est pas une transformation
Le problème n'est pas seulement que l'entreprise n'utilise pas l'IA.
Le plus grave, c'est de dire aux équipes de terrain de « changer » sans renouveler leurs outils.
Par exemple, une situation comme celle-ci :
- La charge de travail augmente
- On vous demande aussi de rédiger les procédures standard
- On vous demande aussi d'assurer la formation
- On vous demande de supprimer les tâches que seule une personne sait faire
- On vous demande de réduire les heures supplémentaires
- Mais on n'utilise ni IA ni automatisation
- On ne crée aucune règle
- On ne délègue aucune autorité
- Au final, on vous dit de compenser à la force des bras
Ce n'est pas une transformation.
C'est juste le culte du « serrez les dents ».
On peut bien parler de « défi », de « transformation » et d'« amélioration » : si tout repose sur l'effort humain, rien n'a vraiment changé.
On brûle beaucoup trop de temps humain sur les détails de formulation des documents
Dans beaucoup d'entreprises, un temps énorme part dans les formulations et la mise en forme des documents.
« Cette expression n'est pas tout à fait juste. » « Rends ça plus facile à comprendre. » « Corrige ici. » « Dans l'ensemble, ce n'est pas ça. » « L'enchaînement du document est bancal. » « Le ton est raide. » « Sois un peu plus poli. »
Bien sûr, la qualité des documents compte.
Mais une grande partie de ces retouches peut être raccourcie si l'on demande plusieurs versions au LLM.
Par exemple, un même contenu peut être décliné ainsi :
- Pour la direction
- Pour les équipes de terrain
- Pour les nouveaux arrivants
- Version courte
- Version polie et formelle
- Version en liste à puces
- Pour PowerPoint
- Pour e-mail
- Pour les procédures standard
- Pour une explication en réunion
Personne n'a besoin de tout remettre au propre depuis zéro à chaque fois.
Il suffit à la personne de regarder la proposition du LLM et de juger : est-ce conforme aux faits du terrain, et l'entreprise peut-elle vraiment publier cela ?
La vraie transformation, ce n'est pas « se donner plus de mal », c'est « enlever »
Quand on parle de transformation, on imagine qu'il faut ajouter des choses nouvelles.
Mais ce dont le terrain a vraiment besoin, c'est qu'on enlève, pas qu'on ajoute.
- Enlever le travail manuel
- Enlever le temps passé à expliquer encore et encore la même chose
- Enlever la dépendance à la mémoire après les réunions
- Enlever le temps passé à mettre les documents au propre
- Enlever le temps perdu par les nouveaux qui ne savent pas quoi demander
- Enlever les explications qui n'existent que dans la tête d'une seule personne
- Enlever les reprises dues à des consignes floues
- Enlever tout ce qu'un humain n'a pas besoin de faire
L'IA s'y prête très bien.
Rédiger, résumer, structurer, transformer en listes de contrôle, en documents et en FAQ : ce sont des domaines où les LLM excellent.
Autrement dit, l'essentiel de l'adoption de l'IA n'est pas « on s'y met parce que c'est à la mode ».
On l'utilise pour réduire le temps de travail.
Comment juger une « entreprise qui n'utilise pas l'IA » quand on cherche un nouvel emploi ?
Il n'est pas nécessaire d'éviter toutes les entreprises qui n'utilisent pas l'IA.
Selon le secteur, la taille et les exigences de sécurité, l'adoption peut prendre du retard.
Le problème n'est pas qu'elles ne l'utilisent pas, mais qu'elles n'ont pas décortiqué leurs raisons de ne pas l'utiliser.
Pour évaluer un futur employeur, les points suivants peuvent aider.
Bons signes
- Pas encore déployée dans toute l'entreprise, mais testée pour les comptes rendus et la préparation de documents
- Des règles de sécurité en cours d'élaboration
- Chaque service réfléchit à la façon de l'utiliser
- On a commencé par des tâches à faible risque
- On accueille favorablement les personnes capables de s'en servir pour améliorer le travail
- L'IA générative est vue comme quelque chose à encadrer, pas à interdire
- On se soucie d'alléger la charge du terrain
Signes d'alerte
- « On ne comprend pas l'IA, donc on ne l'utilise pas »
- « C'est dangereux, donc tout est interdit »
- « Faire à la main, c'est une preuve de sincérité »
- « On a toujours fait comme ça, on ne change pas »
- Et pourtant on vous demande de vous transformer et de relever des défis
- On augmente la charge de travail, mais pas les outils
- On pense que l'amélioration relève de l'effort individuel
- On transforme la personne qui sait être efficace en homme à tout faire du bureau
Une entreprise du second groupe risque de reporter le coût du changement sur le terrain, ce qui est pire que de ne simplement pas utiliser l'IA.
Un « slogan de défi » n'est pas un vrai changement
Pour une entreprise, lancer un slogan sur le défi est facile.
On peut l'écrire sur une affiche.
On peut le dire à la réunion du matin.
On peut le dire lors de l'annonce des orientations de l'année.
Mais un vrai défi consiste à changer la façon de travailler sur le terrain.
Et cela fait mal.
- Il faut créer des règles
- Il faut définir qui est responsable de quoi
- Il faut remettre en question les façons de faire actuelles
- Les managers doivent aussi apprendre
- Il faut tolérer l'échec
- Il faut déléguer l'autorité au terrain
- Il faut investir dans les outils
Éviter tout cela et se contenter de dire « relevons des défis », ce n'est pas se transformer.
C'est imposer un discours de motivation aux équipes de terrain.
En résumé
Il est naturel d'être mal à l'aise face à une entreprise qui parle de « défi », de « transformation » et d'« amélioration » sans utiliser l'IA.
Ne pas utiliser l'IA n'est pas forcément mauvais en soi.
Mais une entreprise qui se cache derrière la sécurité de l'information et la question des responsabilités, sans même chercher à concevoir un usage, est dangereuse.
Si elle veut vraiment se transformer, il lui faut :
- Aller chercher de l'information nouvelle
- Essayer les outils disponibles
- Décortiquer les risques
- Commencer par des tâches à faible risque
- Envisager aussi les LLM locaux et un environnement interne
- Répartir ce que font les humains et ce qu'on confie à l'IA
- Réduire le temps de travail sur le terrain
- Bâtir un système plutôt que de faire d'une personne l'homme à tout faire
Se transformer, ce n'est pas dire au terrain « faites plus d'efforts ».
C'est construire un système qui tourne sans que personne ait à se tuer à la tâche.
En ce sens, une entreprise qui refuse l'IA tout en disant « transformez-vous à la force des bras » se trompe sérieusement de direction.
Ce qu'il faut vraiment, ce n'est pas un slogan de défi, mais une mise à jour des outils, des règles, de l'autorité et du périmètre des responsabilités.
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