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Les flux de travail basés sur l’IA et l’avenir des opérations commerciales
« Si l'IA modifie la manière dont le travail est effectué,
les entreprises devraient-elles également repenser leur mode de fonctionnement ? »
L'intelligence artificielle dépasse désormais le cadre de la productivité individuelle pour s'immiscer dans les flux de travail qui régissent les entreprises. Cette évolution ne se limite pas à l'automatisation des tâches. Elle commence à transformer l'organisation du travail, la prise de décision et la répartition des responsabilités.
Selon Bain & Company, les entreprises qui tirent le meilleur parti de l’IA ne sont pas nécessairement celles qui utilisent le plus d’outils, mais celles qui repensent la manière dont le travail s’effectue autour d’elles. PwC avance un argument similaire au niveau de l’entreprise : les opportunités les plus importantes se présentent lorsque l’IA relie la stratégie, la technologie, les opérations et la gouvernance, plutôt que lorsque les projets d’IA sont menés de manière isolée.
De l'automatisation aux modèles opérationnels
Les premières applications de l'IA se sont principalement concentrées sur des tâches ponctuelles : la création de contenu, l'analyse d'informations ou l'automatisation de tâches répétitives. Si ces applications peuvent améliorer la productivité, elles ne modifient pas nécessairement le mode de fonctionnement de l'organisation dans son ensemble.
La prochaine étape va plus loin. Les agents d'IA sont de plus en plus capables d'intervenir sur plusieurs systèmes, de planifier les étapes menant à un résultat et de mener à bien un processus dans son ensemble, plutôt que de se contenter d'accomplir une seule tâche.
Cela transforme l'enjeu : il ne s'agit plus d'automatiser les tâches existantes, mais de repenser le flux de travail lui-même. Les organisations doivent déterminer quelles étapes restent nécessaires et à quel niveau les décisions doivent être prises. Bain décrit cette évolution comme le passage des « organigrammes » aux « organigrammes de responsabilité ». L'accent n'est plus mis sur la personne qui exécute chaque tâche, mais sur celle qui est responsable du résultat.
[Source:Bain & Company]
La productivité n'est qu'un point de départ
L'intérêt économique de l'IA ne se limite pas à permettre à chaque collaborateur de travailler plus rapidement. Selon un rapport récent de PwC, la productivité et la réduction des coûts deviennent de plus en plus la norme. L'IA offre la possibilité de renforcer ce qui différencie déjà une entreprise, ou de rendre viables de nouveaux produits, services et modèles opérationnels.
Si les concurrents ont accès aux mêmes outils d'IA, l'automatisation des mêmes tâches a peu de chances de constituer un avantage durable. Une valeur ajoutée plus importante pourrait provenir de l'application de l'IA à des domaines dans lesquels une entreprise dispose d'une expertise, de relations clients, de données ou de capacités opérationnelles qui lui sont propres.
Selon une étude réalisée par Bain, les entreprises pionnières en matière d’IA qui ont dépassé le stade des projets pilotes et ont déployé l’IA à grande échelle dans l’ensemble de leurs processus opérationnels enregistrent une hausse de l’EBITDA (marge opérationnelle courante) comprise entre 10 % et 25 %. Plus précisément, dans les secteurs des technologies et des télécommunications, les entreprises les plus avancées dans l’adoption de l’IA font état d’une amélioration de la productivité de 15 % à 25 %, certaines d’entre elles approchant même une hausse de l’EBITDA de 30 %.
[Source:Bain & Company,PwC]
L'adoption pourrait bien être le plus grand défi
La refonte du modèle opérationnel peut s'avérer plus complexe que la mise en œuvre de la technologie, et il peut exister un écart considérable entre la manière dont les dirigeants et les collaborateurs perçoivent le changement organisationnel.
88 % des cadres supérieurs interrogés estimaient qu'une nouvelle structure permettrait d'atteindre ses objectifs, contre seulement 36 % des salariés travaillant au sein de ces structures. Seuls 22 % des salariés ont déclaré bénéficier d'un soutien suffisant sous forme de formation, d'accompagnement ou d'outils.
[Source:Bain & Company]
Modifier un processus sur le papier ne signifie pas nécessairement que les collaborateurs travailleront différemment. Pour que l'IA apporte la valeur ajoutée escomptée, les entreprises doivent définir clairement les nouvelles responsabilités, donner aux collaborateurs les moyens d'assumer leurs nouveaux rôles et apporter aux équipes un soutien suffisant pour qu'elles puissent s'adapter. Sinon, la nouvelle technologie risque de venir se superposer aux anciennes méthodes de travail.
À qui appartient l'œuvre lorsque l'IA en réalise une part croissante ?
À mesure que l'IA prend en charge davantage de tâches, il devient plus difficile de dissocier la responsabilité de la technologie elle-même. Les agents d'IA sont de plus en plus capables d'agir de manière transversale entre les systèmes tout en conservant le contexte nécessaire à la poursuite de leur travail. Cela engendre de nouvelles exigences en matière d'autorisations, de supervision, de pouvoir de décision et d'intervention humaine.
PwC estime que la gouvernance doit être intégrée dès la conception de l'entreprise plutôt que d'être ajoutée après sa mise en place. Son modèle place la responsabilité claire, la fiabilité des données et la sécurité au même niveau que la stratégie, la technologie et les opérations.
À mesure que l'IA intervient de plus en plus dans des décisions ayant des conséquences concrètes sur l'activité, les organisations devront définir clairement qui est responsable des résultats, ce que les systèmes d'IA sont autorisés à faire et dans quels cas une intervention humaine est nécessaire.
Le point de vue du groupe La Royale
L'adoption de l'IA ne devrait pas, à elle seule, rester un facteur déterminant d'avantage concurrentiel. À mesure que l'accès à une IA de plus en plus performante se généralise, ce qui fera la différence, c'est la capacité des entreprises à repenser efficacement leurs activités en fonction de cette technologie.
De notre point de vue, cela confère une importance croissante à la qualité du modèle opérationnel. Les entreprises capables de repenser leurs processus, de clarifier les responsabilités et de lier leurs investissements dans l'IA à des résultats commerciaux mesurables pourraient être mieux placées pour se forger un avantage durable.
Pour les investisseurs, les dépenses consacrées à l'IA ne constituent qu'une partie du tableau. Ce qui est plus révélateur, c'est de savoir si une entreprise modifie réellement son mode de fonctionnement en conséquence.