Comment faire ses premiers pas avec l’IA en entreprise ?

Si vous sentez que vos équipes peuvent avoir des inquiétudes sur le sujet, ne vous lancez pas tout de suite dans la méthode ci-dessous.

Passez par une étape de démystification : par exemple en organisant une fresque du numérique ou de l’IA et en faisant des ateliers d’échange et de libération de la parole.

Prenez en compte tous les avis et identifiez les potentiels blocages de vos équipes. 

Il n’y a rien de pire que de ne pas prendre en compte ces blocages qui peuvent devenir des freins majeurs à l’adoption ou encore pire au sabotage interne.

L’IA est un sujet de transformation qui peut faire légitimement peur (remplacement, biais, triche, éthique, etc.)

Attention au syndrome pop-corn ! 

Une fois que vous avez validé cette étape, c’est parti !

1. Acculturation et Sensibilisation

• Objectif : Faire comprendre les bénéfices de l’IA et convaincre les équipes de l’intérêt de cette technologie.
• Étapes :
  
  • Formation sur les fondamentaux de l’IA : Organiser des sessions courtes sur ce que l’IA peut réellement faire, avec des exemples concrets adaptés à l’entreprise.
  • Détection des besoins et points de douleur : Utiliser des questions clés pour recueillir les retours des employés :
    
    • « Je passe des heures à faire … »
    • « Ça serait génial si je pouvais … »
    • « J’aimerais que … soit automatisé. »
    • « La gestion de … est trop complexe, ça ralentit tout le monde. »
  • Création d’une communauté apprenante : Identifier des « champions IA » au sein de l’entreprise qui peuvent devenir des référents internes et animer la diffusion des pratiques IA.

Étape 1.1 : Organiser des sessions de formation sur l’IA

• Action : Planifier des ateliers d’introduction à l’IA, adaptés au secteur de l’entreprise.
  
  • Durée : 1h à 2h par session.
  • Ressources : Intervenants internes ou externes spécialisés en IA, contenus de formation (présentations, vidéos).
  • Livrables : Slides de présentation, guides pédagogiques.
  • Suivi : Questionnaire post-formation pour évaluer la compréhension des concepts.

Étape 1.2 : Recueillir les besoins et points de douleur

• Action : Mettre en place des sondages ou entretiens avec les équipes pour identifier les tâches chronophages et répétitives.
  
  • Durée : 2 semaines (selon la taille de l’entreprise).
  • Outils : Google Forms, Typeform, ou entretiens directs.
  • Livrables : Synthèse des réponses sous forme de rapport.
  • Suivi : Réunion de restitution avec les équipes concernées pour valider les retours.

Étape 1.3 : Identifier et former des référents IA internes

• Action : Sélectionner des collaborateurs motivés pour devenir ambassadeurs de l’IA et les former en profondeur.
  
  • Durée : 1 mois (formation plus avancée).
  • Ressources : Programme de formation interne/externe sur les outils IA spécifiques à l’entreprise.
  • Livrables : Désignation d’une équipe de « champions IA ».
  • Suivi : Réunions régulières entre référents IA et équipes pour partager les avancées et bonnes pratiques.

2. Diagnostic et Feuille de Route

• Objectif : Analyser les réponses recueillies pour structurer une stratégie IA.
• Étapes :
  
  • Audit des processus : Identifier les tâches répétitives et chronophages, les processus manuels qui peuvent être optimisés par l’IA (automatisation, analyse de données, etc.).
  • Analyse des opportunités : Cartographier les opportunités offertes par l’IA en fonction des domaines (service client, logistique, RH, etc.).
  • Feuille de route IA : Définir des priorités et étapes d’implémentation selon l’impact et la faisabilité (court, moyen et long terme).

Étape 2.1 : Réaliser un audit des processus

• Action : Passer en revue les processus métiers (RH, finance, production, etc.) pour détecter les opportunités d’automatisation via l’IA.
  
  • Durée : 2 à 4 semaines.
  • Outils : Cartographie des processus, analyse BPM (Business Process Management).
  • Livrables : Rapport d’audit avec identification des points à automatiser.
  • Suivi : Validation avec les responsables de chaque département pour prioriser les processus à optimiser.

Étape 2.2 : Analyser les opportunités IA

• Action : Identifier les solutions IA adaptées (automatisation, machine learning, NLP) et mesurer leur impact potentiel.
  
  • Durée : 1 à 2 semaines.
  • Ressources : Benchmark des solutions IA disponibles sur le marché, analyse des besoins spécifiques de l’entreprise.
  • Livrables : Matrice d’opportunités IA (solutions, impact, faisabilité).
  • Suivi : Débriefing avec les équipes dirigeantes pour validation des solutions prioritaires.

Étape 2.3 : Définir une feuille de route IA

• Action : Créer une feuille de route avec des jalons précis pour l’implémentation progressive des solutions IA.
  
  • Durée : 1 semaine.
  • Ressources : Planification par Gantt, priorisation des actions (court, moyen, long terme).
  • Livrables : Feuille de route IA validée par la direction.
  • Suivi : Réunions mensuelles pour ajuster la roadmap selon les retours du terrain.

3. Passage à l’Action : Déploiement

• Objectif : Mettre en place les solutions IA.
• Étapes :
  
  • Prototype rapide (Proof of Concept) : Tester l’efficacité de petites implémentations sur des processus bien définis.
  • Développement et mise en œuvre : Déployer progressivement les solutions IA sur d’autres processus identifiés.
  • Accompagnement et évaluation : Mesurer l’impact des solutions IA en termes de gain de temps, de satisfaction des employés, et ajuster selon les retours.

Points Clés à Intégrer :

• Enjeux : Clarifier les enjeux de productivité, de compétitivité, et d’optimisation.
• Risques : Sensibiliser aux potentiels défis (risque technologique, changement culturel).
• Communication interne : Mettre l’accent sur la transparence pour rassurer et engager les équipes.

Étape 3.1 : Prototyper des solutions IA

• Action : Tester les solutions IA sur un petit périmètre avec des « proof of concepts » (POC).
  
  • Durée : 2 à 3 mois.
  • Ressources : Equipes projet IA, développeurs internes ou prestataires.
  • Livrables : Résultats des POC (rapports d’analyse d’efficacité).
  • Suivi : Retour d’expérience des utilisateurs finaux pour ajustements éventuels.

Étape 3.2 : Développer et déployer les solutions IA

• Action : Déployer les solutions validées à grande échelle dans les différents départements.
  
  • Durée : 6 mois à 1 an (selon la taille de l’entreprise).
  • Ressources : Equipe technique, partenaires externes si nécessaire.
  • Livrables : Solutions IA en production (automatisation, dashboards, etc.).
  • Suivi : Formation continue des équipes pour une utilisation optimale des nouveaux outils.

Étape 3.3 : Accompagner et mesurer l’impact

• Action : Suivre les indicateurs de performance et ajuster les solutions en fonction des résultats obtenus.
  
  • Durée : Continu.
  • Outils : KPIs de productivité, satisfaction des équipes, retour sur investissement (ROI).
  • Livrables : Rapports mensuels d’évaluation de l’impact des solutions IA.
  • Suivi : Réunions trimestrielles avec les équipes dirigeantes pour ajuster la stratégie IA.