L’IA générative est partout et c’est le type d’IA le plus accessible et simple à intégrer dans notre vie, tant au travail qu’à la maison.
Elle permet d’automatiser des tâches, d’améliorer la productivité et d’amplifier la créativité.
Malgré sa facilité d’accès (créer un compte Open AI ne prend que quelques minutes), l’IA générative requiert une stratégie bien pensée.
Avant de faire le déploiement de cette technologie à grande échelle, il faut se poser trois questions essentielles :
- Pouvez-vous mesurer vos gains potentiels ? Sans point de départ, difficile d’évaluer l’impact.
- Allez-vous juste automatiser des tâches ou créer de la valeur supplémentaire ?
- Qu’allez-vous faire avec le temps gagné?
La dernière question peut sembler superflue, mais elle en fait essentielle. Que faites-vous avec le temps gagné grâce à l’IA?
Une récente étude de l’Université de Lausanne révèle que si l’IA permet aux managers de gagner en moyenne 2h50 par semaine, près de 36 % d’entre eux en gaspillent la moitié.
Plus surprenant encore, une majorité déclare simplement faire « plus de la même chose » au lieu de consacrer ce temps à l’apprentissage, l’innovation ou le bien-être.
En clair, mesurer les gains ne suffit pas. Encore faut-il les utiliser intelligemment.
Voici les quatre étapes clés pour réussir l’implantation de l’IA générative dans votre entreprise et vous assurer que le temps gagné ne parte pas en fumée.
1. Évaluer la situation actuelle avant d’implementer
Avant de penser IA, il faut mesurer la productivité actuelle.
Pourquoi ?
Parce que sans point de référence, vous ne saurez pas si l’IA génère réellement un retour sur investissement.
Parce que sans retour sur investissement prévu, vous ne pourrez pas prioriser les projets.
Quels KPI suivre ?
L’évaluation de la productivité est souvent plus complexe lorsqu’il s’agit d’êtres humains plutôt que de machines. Une étude de temps peut être un excellent point de départ (voir Mythe #1), mais d’autres facteurs sont aussi à considérer, comme les coûts de non-qualité et l’impact client.
3 exemples de KPIs
- Temps passé sur les tâches répétitives (rédaction de documents, réponses aux courriels, rapports).
- Coût des erreurs et corrections (ex. fautes dans les devis ou erreurs de saisie).
- Délai de réponse aux clients (ex. vitesse de traitement des demandes).
2. Identifier les bons cas d’usage
L’IA générative ne doit pas seulement remplacer des tâches, elle doit aussi permettre d’en faire plus et mieux.
Posez-vous cette question:
Si j’avais un nombre illimité de stagiaires ou d’adjointes demain matin, que ferais-je de plus ou de mieux pour mes clients ou mes employés ?
Voici quelques cas d’usage afin de vous inspirer. Les meilleures opportunités pour votre entreprise seront identifiées à l’aide de l’évaluation faite à la première étape.
Cas d’usage spécifiques à l’IA générative
Production & Opérations
- Recherche d’information dans des manuels techniques et procédures d’assemblage.
- Création d’instructions détaillées en langage naturel pour chaque opérateur.
Chaîne d’approvisionnement & Logistique
- Rédaction automatique de courriels de suivi de commande et d’explications en cas de retard.
- Génération de modèles de négociation pour aider les achats.
Ressources humaines & formation
- Création automatisée de contenus de formation et quiz pour les employés.
- Rédaction d’offres d’emploi et descriptions de poste optimisées.
Marketing & Ventes
- Rédaction de propositions commerciales sur mesure.
- Génération automatique de contenus marketing (fiches produits, articles de blog, posts LinkedIn).
Finance & Comptabilité
- Synthèse automatique des rapports financiers et analyses budgétaires.
- Rédaction de réponses aux demandes d’audit et conformité.
L’IA générative ne doit pas juste accélérer le travail, elle doit débloquer de nouvelles opportunités.
3. Choisir les bons outils et encadrer leur usage pour réussir son implantation
Une fois les cas d’usage identifiés, vient la question cruciale : quel outil choisir et comment l’utiliser de manière encadrée ?
Avec l’explosion des solutions d’IA générative, il peut être tentant d’implanter un outil rapidement, mais sans une sélection rigoureuse et une gouvernance claire, l’adoption risque d’être inefficace, voire risquée.
L’objectif ici est double : choisir les bons outils pour votre organisation et définir des règles d’utilisation qui maximisent leur valeur tout en minimisant les risques.
Exemples d’outils populaires
- Microsoft Copilot → IA générative intégrée à Office (Word, Excel, Outlook).
- ChatGPT / Claude AI / Gemini → Assistants conversationnels et créatifs.
- ERP avec IA générative → SAP, Oracle, Salesforce, Zoho intègrent déjà certaines fonctionnalités IA.
Mais avant un déploiement à grande échelle, il faut établir une politique d’utilisation.
Pourquoi c’est essentiel ?
- Protéger la confidentialité des données (éviter que des infos sensibles ne se retrouvent dans des IA externes).
- Éviter la désinformation (l’IA peut parfois générer du contenu erroné).
- Définir les bonnes pratiques (validation humaine obligatoire sur certaines tâches).
- Se conformer aux réglementations comme le EU AI Act. Même si la réglementation n’est pas en vigueur au Canada, on peut assumer que notre législation suivra les mêmes lignes directrices.
Une bonne pratique est de tester l’application avec un petit groupe sous forme de projet pilote, ajuster la politique selon les retours, puis élargir progressivement son usage.
4. Accompagner le changement humain
L’implantation d’une nouvelle technologie ne repose pas uniquement sur des outils performants.
Le facteur humain est souvent le véritable enjeu du succès.
Adopter l’IA générative, c’est aussi accompagner les équipes, lever les freins psychologiques et intégrer l’outil dans le quotidien des employés. Une approche bien pensée favorisera une adoption naturelle et productive.
TECHNOLOGIE X ADOPTION = RÉSULTATS
Stratégies pour une adoption réussie
- Expliquer clairement pourquoi et comment l’IA va être utilisée.
- Impliquer les équipes dès le début du projet pour réduire la peur du changement.
- Montrer rapidement des gains concrets pour créer de l’adhésion.
- Former progressivement pour éviter la frustration et maximiser l’appropriation.
Conclusion : ne sautez pas d’étapes
L’IA générative est une formidable opportunité pour gagner en efficacité, innover et améliorer l’expérience de travail. Mais comme toute transformation, elle demande une préparation stratégique et une réflexion sur son véritable impact.
En suivant ces étapes – évaluer votre situation actuelle, identifier les bons cas d’usage, choisir les outils adaptés et accompagner le changement humain – vous maximisez vos chances de réussir cette transition en tirant le meilleur parti du temps gagné.
Et surtout, il faut poser la question ultime : En as-tu vraiment besoin ? (on remercie Pierre-Yves McSween, MBA, FCPA auditeur pour cette phrase remplie de sagesse 🙌).
Parce que l’IA, comme n’importe quelle innovation, doit être un levier, pas une distraction.
N.B. Cet article a été pensé et rédigé par des humains, puis revu par Chat GPT pour améliorer l’expérience lecteur.
Référence
Don’t Let Gen AI Limit Your Team’s Creativity. Harvard Business Review. https://hbr.org/2024/03/dont-let-gen-ai-limit-your-teams-creativity