Pourquoi les meilleurs cas d’usage de l’IA émergent désormais des métiers
Lorsque les entreprises abordent le sujet de l’intelligence artificielle (IA), les discussions se concentrent souvent sur les modèles, les plateformes et les investissements technologiques. Pourtant, les usages qui modifient réellement le quotidien des collaborateurs sont souvent plus modestes.
Chez Deel, les premières automatisations adoptées n’ont pas concerné de grands projets informatiques, mais plutôt des tâches telles que la préparation des rendez-vous clients, la rédaction des comptes-rendus après chaque appel, le tri des alertes internes et la documentation des incidents. Anne-Lise Bouaziz-Klotz, Directrice des opérations clients chez Deel, souligne que, bien que ces tâches puissent sembler insignifiantes individuellement, elles représentent 60 à 70 % du temps de l’équipe lorsqu’on les additionne. Ces gains de temps ne sont souvent identifiables qu’en observant le travail sur le terrain, plutôt qu’à partir d’un comité de pilotage.
Les usages les plus transformateurs ne naissent plus nécessairement des directions informatiques, mais émergent plutôt des opérations, où les collaborateurs rencontrent quotidiennement des micro-frictions invisibles au reste de l’organisation. Traditionnellement, l’innovation technologique suivait un parcours où les directions métiers formulaient leurs besoins, tandis que les directions informatiques sélectionnaient les technologies et pilotaient les projets. L’IA générative est en train de modifier cet équilibre.
La fin d’une rareté technologique
Historiquement, la capacité à développer des solutions représentait le principal facteur limitant pour les entreprises. Bien qu’elles puissent identifier de nombreuses opportunités d’automatisation, elles manquaient souvent des ressources nécessaires pour les concrétiser. Avec l’IA générative, des collaborateurs non techniques peuvent désormais créer des outils adaptés à leurs besoins quotidiens. La difficulté réside moins dans la construction de la solution que dans l’identification des problèmes à résoudre.
Chez Nabla, cette dynamique s’est manifestée dès le départ, avec des usages qui ont émergé non pas d’une feuille de route technologique, mais des équipes confrontées à des contraintes concrètes, telles que la prise de notes lors des rendez-vous clients. Delphine Groll, Co-fondatrice et Directrice des opérations chez Nabla, explique que ce premier cas d’usage a démontré aux équipes les capacités de l’IA, ouvrant ainsi la voie à d’autres solutions.
Le savoir métier devient un atout technologique
L’IA augmente la valeur du savoir métier tout en démocratisant l’accès à la technologie. Autrefois, la compétence rare était la maîtrise des outils techniques ; aujourd’hui, elle se déplace vers une compréhension fine des processus. Les modèles génératifs peuvent rédiger, synthétiser et analyser, mais ne peuvent pas identifier seuls les irritants d’une organisation.
Anne-Lise Bouaziz-Klotz observe que les initiatives les plus pertinentes ne correspondent pas nécessairement aux grands projets pilotés par les fonctions technologiques. Chez Deel, l’accent a été mis sur l’automatisation des petites frictions du quotidien, telles que les comptes-rendus ou la documentation des bugs.
Les fonctions support comme laboratoires de l’IA
Les départements tels que les ressources humaines, le support client et le marketing sont devenus les premiers bénéficiaires de cette nouvelle génération d’outils. Ces fonctions reposent sur des tâches d’analyse, de synthèse et de coordination, pour lesquelles les modèles génératifs apportent une valeur immédiate. Chez Deel, l’adoption a été rapide, notamment pour des tâches telles que la surveillance automatique des paies et la préparation des rendez-vous clients.
Une nouvelle génération de bâtisseurs
Cette évolution modifie progressivement la nature même des métiers. Dans les équipes Customer Success de Deel, le rôle des managers a évolué, se concentrant moins sur l’exécution et davantage sur le jugement et la prise de décision. Les équipes deviennent également responsables de leurs propres automatisations, entraînant l’émergence de nouveaux rôles tels que « prompt engineer » ou « AI Lead ».
La DSI en mutation
Cette dynamique ne signifie pas la disparition des directions informatiques. Au contraire, leur rôle évolue vers une orchestration des systèmes plutôt qu’une simple construction. La sécurité, la gouvernance des données et la conformité deviennent des enjeux cruciaux à me que les métiers gagnent en autonomie.
Conclusion
Les témoignages de Nabla et Deel montrent que les usages les plus pertinents émergent souvent de frustrations quotidiennes et de tâches répétitives identifiées par les équipes elles-mêmes. L’innovation ne circule plus seulement du centre vers la périphérie de l’entreprise, mais commence à naître sur le terrain, avant d’être industrialisée à l’échelle de l’organisation.
Source : Article original de FW.MEDIA.
