Change Management : le vrai défi pour réussir sa transformation IA !

L’IT, le numérique, l’innovation et, plus que jamais, l’intelligence artificielle, sont au service de l’humain. Leur déploiement vise à créer de nouveaux modèles économiques, à transposer des méthodes de travail plus efficaces, à réduire les coûts, à accroître les revenus et à améliorer les expériences client, collaborateur et partenaire.

La réussite d’une transformation d’envergure suppose d’accorder une attention particulière à quatre piliers stratégiques.

Les quatre piliers de la réussite d’une transformation

1. L’outil/Technologie

Le succès d’une transformation ne peut être assuré qu’en optant pour une solution et une plateforme qui offrent le niveau de qualité requis en matière d’agilité, de sécurité, de robustesse, de scalabilité, d’innovation et d’expérience utilisateur (UX/UI).

2. Les processus 

L’outil n’est qu’un moyen pour concrétiser une vision et introduire de nouvelles façons de travailler. Pour réussir, il est aussi essentiel de repenser les processus métiers, en réfléchissant aux parcours de bout en bout (end to end experiences), afin d’optimiser et de fluidifier les expériences des clients, des collaborateurs et des partenaires, tout en les adaptant aux exigences technologiques et sociales de l’époque : mobile, réseaux sociaux et IA.

3. La gouvernance

La gouvernance constitue un cadre pour soutenir et piloter la transformation. Une solide gouvernance contribue à atténuer les risques d’échec, à réduire les coûts, à mutualiser les efforts, à améliorer les processus, à stimuler l’innovation et à garantir la conformité aux différentes normes, sécurité, règles et politiques internes de l’entreprise. La gouvernance comprend également le choix des profils et de la composition des équipes, la définition des modèles opérationnels (operating models) et des méthodologies de conception des processus, la gouvernance des données, la gestion des intégrations et des interdépendances entre systèmes, la définition des indicateurs clés de succès, ainsi que la gestion des projets et des instances de pilotage.

4. Les personnes (People)

Tout l’enjeu de ce pilier consiste à définir une stratégie de Change management efficace et à en garantir le déploiement afin de fédérer les utilisateurs finaux, susciter leur engagement et assurer leur adhésion.

Les bénéfices attendus en termes de productivité, de croissance, de réduction des coûts ou de satisfaction (CSAT) ne peuvent être pleinement perçus que si l’adoption est effective.

En d’autres termes, même avec des outils de pointe et des processus impeccablement conçus, si les personnes auxquelles ils sont destinés ne les adoptent pas, l’échec est inévitable. C’est sur cet aspect crucial du Change Management que j’aimerais m’étendre aujourd’hui, spécifiquement pour l’IA.

Le Change management à l’ère de l’IA est-il identique au Change management classique ?

La vague de l’IA est inéluctable, et toutes les entreprises doivent s’en saisir. Néanmoins, un juste équilibre est à trouver pour éviter de se précipiter ou de temporiser outre mesure. Il faut surfer la vague au bon rythme.

Les innovations en matière d’IA suivent un rythme effréné, et sont souvent enrichies avant même d’être pleinement adoptées.  Avec l’IA, nous inversons la logique habituelle : nous adoptons d’abord, puis nous déployons. La clé de cette adoption est la résonance immédiate et intuitive auprès des utilisateurs : la solution doit couler naturellement car elle résout directement leurs défis quotidiens. La valeur est limpide parce que les cas d’usage innovants proviennent d’eux, du terrain, garantissant une adoption native.

Mon expérience, d’abord en tant que cliente et partenaire Salesforce, puis aujourd’hui en tant que Customer Success Manager et Subject Matter Expert IA pour Salesforce EMEA, m’a appris qu’il n’existe ni recette miracle, ni doctrine universelle, et que l’humilité reste essentielle. 

Découvrez ci-après ma vision de l’évolution de la discipline du Change management à l’ère de l’IA.

Change management : fondamentaux stables, méthodes d’application en mutation 

Les principes du Change management perdurent à l’ère de l’IA, avec des stratégies axées sur :

• L’évaluation de la culture (Readiness) et des freins au changement

• La vision du Change, la composition des équipes et les outils associés pour conduire le programme de Change

• La communication (quoi, qui, quand et comment)

• La mise en place de formations ciblées

• L’engagement du leadership et démonstration de comportements exemplaires

• La création d’une communauté de champions (key users) sur laquelle s’appuyer, notamment pour des déploiements à grande échelle

• Le processus de support aux utilisateurs finaux et le dispositif de gestion des retours (feedback loop)

• L’animation, le suivi et la mesure de l’adoption, de la valeur et des indicateurs associés (KPIs)

Cependant, les méthodes de mise en œuvre et les calendriers d’adoption ont évolué avec l’essor de l’IA.

Les évolutions sur lesquelles se concentrer à l’ère de l’IA

1. Évaluer l’état actuel : maturité IA et culture (AI Readiness & Culture)

Le préalable de toute démarche est de réaliser une évaluation de la culture et des comportements (AI Readiness Behavior & Culture). Un court sondage est utile pour mesurer la perception qu’ont les employés de l’IA, leurs attentes, leurs craintes et leur propension à l’utiliser. Cet état des lieux initial est la clé pour assurer une communication ciblée (What’s in it for me ?) et toujours porter une transparence quant à la transition IA et aux changements qu’elle implique dans les processus de travail.

L’un des obstacles à anticiper, par exemple, est l’obtention de l’accord des comités d’entreprise quant au déploiement de l’IA. Dans certains pays, les phases d’approbation peuvent s’avérer plus longues.

Il serait crucial que cette étape permette d’identifier les sujets et cas d’usage métier à forte valeur ajoutée, que les équipes apprécieraient, s’approprieraient et adopteraient naturellement, et avec enthousiasme.

2. Expérimentation, agilité, écoute du terrain et itération : leviers du succès d’une stratégie de déploiement de l’IA

• Expérimenter pour favoriser et piloter l’adoption

Réussir son IA du premier coup est difficile. Le véritable levier du succès réside donc dans l’expérimentation, l’écoute des utilisateurs et la capacité à intégrer rapidement leurs retours pour ajuster et généraliser les solutions.

• Collecter les retours des utilisateurs (User Feedback Loop)

Les organisations qui réussissent mettent en place un processus rigoureux de collecte des feedbacks et réagissent rapidement aux informations recueillies afin d’ajuster et d’optimiser leurs déploiements. L’intégration des retours des utilisateurs est indéniablement un facteur clé de succès.

• Adopter un cycle court et agile

Les plans de changement s’étalant sur plusieurs mois deviennent obsolètes lorsqu’un Agent IA peut être mis “Live” en seulement deux semaines.

• Stratégie de déploiement itérative

1. Expérimentation (Pilote)
2. Elargissement
3. Généralisation

Pour réussir, il est nécessaire d’encourager les utilisateurs à tester les outils IA afin de découvrir les cas d’usage les plus pertinents pour leur activité et partager la valeur créée avec leurs collègues. Cette démarche implique un changement de posture, qui consiste à co-créer plutôt qu’à imposer.

• Favoriser la co-création

1. Écoute
2. Idéation
3. Design thinking

Adopter une approche centrée sur la découverte, l’expérimentation et l’ajustement favorise le succès du déploiement.

3. Agilité, efficacité, simplicité et pragmatisme, clés de la formation et de la montée en compétence des utilisateurs

Oubliez les guides PDF de 300 pages détaillant des parcours « étape par étape ». Oubliez également les formations rébarbatives sur des plateformes non intuitives. 

Désormais, votre interface est votre IA conversationnelle, qui comprend des instructions telles que « Trouver une commande », « Fournir le statut d’une livraison », « Rédiger un email », « Mettre à jour une information », « Gérer ce dossier », « M’aider à présenter ce produit », etc.

Assurez-vous d’adopter une stratégie agile, efficace et ciblée. Par exemple, favorisez l’adoption grâce à une vidéo de deux minutes présentant une nouvelle fonctionnalité d’un agent IA, expliquant comment s’adresser à lui, et les cas d’usage qu’il peut prendre en charge ou non.

Par exemple, un commercial cherchant à stimuler son activité peut demander à l’agent IA : « Analyse tous les échanges clients pour identifier des signaux et des centres d’intérêt précis susceptibles de révéler de nouvelles opportunités commerciales et de m’aider à atteindre mon quota. »

Quelques points clés sont à garder à l’esprit : 

• Changements majeurs

Lorsque des modifications importantes sont apportées à vos processus habituels, il est crucial de prévoir une formation et un accompagnement spécifiques. Par exemple, lorsque 80 % des demandes sont désormais traitées par un agent IA et que les agents du centre d’appel peuvent être affectés à d’autres activités.

• Évolutions multiples en mode agile

Si plusieurs changements sont introduits progressivement et de manière agile, il convient de planifier des sessions de formation périodiques ou des points d’ancrage réguliers. Ces moments permettent de consolider les différentes évolutions pour favoriser leur adoption par les collaborateurs.

Ces précisions faites, un changement encore plus important est à prendre en compte. Il s’agit d’un processus de transformation impliquant non seulement des évolutions de comportements, mais aussi l’enseignement de la philosophie qui sous-tend l’utilisation de l’IA.

Place à la question de comment penser “le mindset IA”. Adopter l’IA ne consiste pas uniquement à apprendre à utiliser un nouvel outil, mais aussi à comprendre comment penser avec. Comment rédiger un prompt efficace ? Pourquoi une même question peut-elle générer deux réponses différentes ? Ces interrogations sont essentielles pour favoriser la compréhension. Il est également nécessaire de développer un esprit critique face aux hallucinations et aux biais de l’IA.

En d’autres termes, préparez votre organisation à un véritable changement de posture, de culture et d’état d’esprit.

4. Stimuler l’adoption et mesurer le succès de l’IA avec les indicateurs adéquats

Une attitude exemplaire du leadership est essentielle pour favoriser la diffusion des bonnes pratiques.

Lors des journées de formation CSM, Simon Macklin, notre SVP Success Leader, a marqué les esprits. Il a montré comment l’IA s’intègre à son quotidien, y compris dans ses moments personnels, comme en écoutant des podcasts générés par IA lors de ses balades. 

L’effet de ce témoignage est immédiat et puissant, c’est véridique, me concernant je me suis mise à utiliser cet outil suite à cette intervention !

De même, il suit la tendance en envoyant une courte vidéo « top-of-mind » via Slack chaque vendredi.

Cela illustre une adoption activement portée et incarnée à tous les niveaux du leadership.

Mais concrètement, quelles métriques d’adoption suivre ? Une adoption réussie va au-delà des connexions quotidiennes.

L’époque où l’on comptait les connexions quotidiennes n’est pas totalement révolue, si cette donnée est essentielle, elle ne reflète pas seule la réalité de l’adoption! 

Une stratégie d’adoption efficace repose sur des métriques qui mesurent non seulement l’usage et l’adoption, mais aussi la véritable valeur créée par l’IA. 

Nous ne pouvons pas échapper aux KPIs d’adoption fondamentaux sur :

• Volume et capacité : le nombre de conversations totales avec les agents, capacité de traitement des requêtes, qualité et pertinence des réponses, etc.
• Engagement des utilisateurs : le nombre d’utilisateurs actifs hebdomadaires/mensuels, le nombre de conversations par utilisateur, etc.

Ce premier niveau d’analyse est utile pour évaluer la valeur apportée aux métiers. Par exemple, sur help.salesforce.com, outre les gains de temps, plus d’un million de conversations ont permis d’atteindre un taux de résolution des requêtes clients de 74 %.

Je ne saurais trop vous conseiller de mettre en place des mécanismes pour mesurer la valeur générée par les réponses apportées par l’IA. Il peut s’agir, par exemple, du pourcentage du pipeline qui est généré grâce aux conversations avec l’agent IA. Pour cela, assurez-vous que votre conception inclut la création du champ « Source = IA » dans l’enregistrement des opportunités, afin de pouvoir mesurer la valeur générée.

5. Adaptation en continu au changement (amélioration continue)

L’adaptation commence avec le changement organisationnel. De nouvelles fonctions naissent (Prompt Engineers/Writers, AI Product Owners, AI Culture & Ethics Leads, AI Adoption Leads ,etc.) et incarnent un changement structurel significatif pour les équipes. Ce changement est capital pour réussir.

Parallèlement, la personnalisation de la formation évolue. Si nous concevons aujourd’hui des parcours par audience, il faut imaginer demain des parcours de formation adaptés à chaque individu, ajustés à leur niveau de compétence. Ce niveau d’adaptation peut être assuré, par exemple, par un agent IA capable de former vos équipes et d’ajuster le contenu en fonction de chaque utilisateur.

Mais s’adapter, c’est aussi instaurer une culture de Retour d’Expérience (REX) régulière. Celui-ci doit être envisagé sous l’angle de l’amélioration continue et de l’industrialisation, car le processus de conduite du changement ne s’arrête jamais vraiment. Identifier ce qui a fonctionné, ce qui a moins bien fonctionné et ce qui a échoué permet d’affiner en continu la stratégie, la méthodologie et les ressources allouées au Change management.

Conclusion

Le Change management à l’ère de l’IA ne désigne pas une simple déclinaison du Change management classique, mais une stratégie agile, centrée sur l’humain et construite autour d’une politique d’expérimentation, de découverte et d’itération continues.

En faisant preuve d’humilité, en écoutant les retours terrain, en commençant simple et en investissant dans l’éducation du mindset et l’acculturation à l’IA (et pas seulement dans le comportement), les organisations seront en mesure de réussir leur transformation IA et de convertir les promesses de valeur en réalité.

Rassurez-vous, l’IA ne viendra pas remplacer toutes les activités humaines, et certainement pas celles qui reposent sur l’intelligence émotionnelle. En revanche, dans certains domaines, les personnes qui sauront travailler avec l’IA prendront la place de celles qui ne l’adopteront pas.

La réussite d’une transformation IA ne repose donc pas uniquement sur des aspects technologiques, mais sur la construction d’une aventure humaine, dont le moteur est le Change management. Un Change management repensé pour écouter les collaborateurs et répondre pleinement à leurs attentes, en toute transparence.