Un cadre Talent & Transformation explique comment l’IA redessine discrètement les organisations — Les dirigeants doivent rattraper leur retard
La carrière de Ravin Jesuthasan s'est concentrée sur le talent et la transformation. Il dirige actuellement l'activité mondiale de conseil en transformation de Mercer et est l’auteur de six livres sur le futur du travail.
Ravin Jesuthasan
Associé principal et leader mondial des services de transformation chez Mercer
Repenser le travail avant de déployer l’IA: Le retour sur investissement de l’IA ne provient pas seulement des outils. Les dirigeants doivent d’abord repenser les emplois, les processus et les architectures de compétences avec une approche orientée vers le travail — sinon, l’adoption stagne et la valeur se perd.
Les entreprises passent des emplois fixes au modèle de flux: L’IA accélère le passage de modèles fixes, basés sur des emplois, à des modèles flexibles et fluides où le travail se réalise par projets, missions, écosystèmes et agents IA plutôt que par des rôles statiques.
La maîtrise de l’IA est une responsabilité des dirigeants: Une adoption réussie de l’IA exige que les dirigeants illustrent l’usage quotidien de l’IA, élèvent la culture technologique dans toute l’organisation et encadrent activement l’application de l’IA — et pas seulement la démocratisation de son accès.
Nous avons rencontré Ravin pour comprendre comment l’IA modifie la structure organisationnelle et comment les dirigeants doivent aborder la mise en œuvre de l’IA pour la réussir. Voici ce qu’il nous a partagé.
Une carrière dans les affaires et le talent
Je dirige l’activité de conseil en transformation de Mercer à l’échelle mondiale. Avant cela, j’ai dirigé l’ensemble de l’innovation et de la gestion des talents chez ce qui est maintenant Willis Towers Watson. Et auparavant, j’étais consultant chez Accenture, au sein de leur département stratégie.
Je siège également dans plusieurs comités directeurs au Forum économique mondial. Je fais partie du corps enseignant de la Kellogg School of Management à Northwestern, où je suis également executive fellow. Et je suis l’auteur de six livres et de plusieurs centaines d’articles sur l’avenir du travail et l’impact de l’IA sur le travail et les organisations.
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Il existe cette croyance selon laquelle on peut donner la priorité à la technologie et, comme par magie, obtenir un retour sur investissement, au lieu de faire le travail difficile de repenser l’organisation et l’architecture du travail qui entoure l’entreprise. Cette méconnaissance est à l’origine des principaux obstacles à l’adoption des technologies.
Comment l’IA fait passer les modèles de travail du « fixe » à la « circulation »
Je constate une évolution très nette du leadership dans un monde axé sur l’IA, non seulement dans le rôle de direction que j’occupe, mais aussi dans les missions que j’effectue auprès de mes clients.
Plus précisément, je remarque que les dirigeants doivent orchestrer un écosystème d’options beaucoup plus large et distribué pour accomplir le travail et mettre en œuvre leurs stratégies — que ce soit avec des salariés internes, une IA développée en interne, une IA achetée, les capacités d’un partenaire d’alliance, ou les compétences d’un travailleur indépendant.
Toutes ces capacités entrent en jeu dans un monde enrichi par l’IA, à mesure que le rythme du travail s’accélère et que de nouvelles compétences sont exigées par l’IA. Cela remplace l’idée selon laquelle le travail se limite à un emploi, au profit de méthodes plus agiles d’organisation du travail.
Dans mon dernier livre, je décris trois modèles pour engager les talents :
Le modèle fixe : c’est le modèle traditionnel basé sur le poste.
Le modèle flexible : ici, les personnes occupent des postes mais ont la possibilité d’exprimer leurs compétences dans différents domaines ou d’en acquérir de nouvelles.
Le modèle en circulation : c’est lorsque le talent ne se connecte au travail qu’à travers des projets, des missions ou des activités ponctuelles.
L’IA dans la conception organisationnelle influence désormais tous les aspects du travail et du leadership, si bien que les entreprises adoptent des modèles de travail passant du fixe, au flexible, puis à la circulation.
L’IA influence désormais tous les aspects du travail, des organisations et du leadership, si bien que l’on voit les organisations basculer de modèles fixes à des modèles flexibles puis en flux continu.
Responsable mondial des services de transformation chez Mercer
Pourquoi les dirigeants doivent repenser le travail avant de déployer l’IA
Il existe cette croyance selon laquelle on peut donner la priorité à la technologie et, comme par magie, obtenir un retour sur investissement, au lieu de faire le travail difficile de repenser l’organisation et l’architecture du travail qui entoure l’entreprise.
Cette méconnaissance est à l’origine des principaux obstacles à l’adoption des technologies.
Grâce à l’IA générative, nous avons dépassé ce problème de « dernière étape » qui existait lorsque l’IA n’était pas adaptée à l’usage. L’IA générative est une technologie incroyablement simple d’utilisation. Elle est conversationnelle et s’intègre dans les technologies que nous utilisons au quotidien. Mais ce qui reste le défi le plus important est l’architecture du travail.
C’est là que les dirigeants des organisations en avance sur leur temps travaillent activement. Et pour cause : c’est là qu’ils peuvent générer des gains exponentiels.
Les dirigeants doivent être capables de voir au-delà du remplacement de l’humain par la machine, et voir tout le potentiel d’un écosystème distribué.
Concentrez-vous sur ce type de questions : « Où est-il possible de déplacer une tâche vers un niveau de compétence inférieur ? » Et, « À mesure que certaines tâches sont automatisées, à quels endroits a-t-on besoin d’une personne de compétence supérieure pour prendre le relais ? »
Voici plus d'informations sur la façon de repenser le travail et de tirer parti de la productivité permise par l’IA.
Les dirigeants doivent être prêts à aller au-delà de l’image de la machine qui remplace l’humain, afin de percevoir tout le potentiel d’un écosystème distribué.
Un exemple concret d'une approche « work-forward »
Voici un exemple issu d’une mission auprès d’un de nos clients. Au sein d’une division d’un très grand groupe mondial de services financiers, nous avons repensé le travail en tenant compte des possibilités offertes par une nouvelle plateforme technologique propriétaire qui intégrait la vision par ordinateur pour l'ingestion des données, l’automatisation des processus, le machine learning et l’IA générative.
Le fait de repenser le travail en premier nous a permis de redistribuer les tâches, de les transférer sur la plateforme, de les substituer et de les augmenter grâce aux capacités de la technologie. Et cela ne s’arrête pas là. D’autres tâches ont pu être transférées de talents plus expérimentés vers des débutants. Cela a été possible car ces tâches reposaient sur l’expérience, mais la technologie a réduit la prime de compétence nécessaire.
En fait, dans certains cas, nous avons pu supprimer complètement le besoin de certaines compétences. La technologie a remplacé ce travail d’entrée de gamme.
Nous avons utilisé une approche « work-backward » pour repenser le travail, plutôt que l’approche « tech-forward » que de nombreuses organisations tentent de mettre en place — souvent sans succès. L’avantage de notre approche est qu’elle permet de révéler et d’exploiter non seulement les effets principaux de la technologie, mais aussi ses effets secondaires et tertiaires.
Le conseil de Ravin
Nous avons utilisé une approche “work-backward” pour repenser le travail, plutôt que l’approche “tech-forward” que de nombreuses organisations tentent de mettre en place — souvent sans succès. L’avantage de notre approche est qu’elle permet de révéler et d’exploiter non seulement les effets principaux de la technologie, mais aussi ses effets secondaires et tertiaires.
Pourquoi une approche « work-backward » améliore l’adoption de l’IA
Une approche « work-backward » facilite également l’adoption de l’IA.
Lors de la mise en place de l’IA dans la planification stratégique, il est très facile pour les organisations de la répandre sans discernement en espérant que tout le monde l’adoptera de façon uniforme. Mais cela arrive rarement.
Au lieu de cela, il faut faire le travail difficile de :
Repenser les emplois
Repenser les processus
Modifier les exigences envers les nouveaux talents
Assurer la rigueur dans l’utilisation, la gouvernance et la gestion de la technologie afin d’en garantir l’application et le déploiement cohérents.
Je sais, vous savez, nous savons tous que la gestion du changement est ce qui fait le succès ou l’échec des transformations. Pourtant, l’IA dans la gestion du changement — et la refonte active du travail — reste le plus grand obstacle pour les organisations.
Le conseil de Ravin
Chaque dirigeant doit maîtriser l’IA, et on n’y parvient qu’en utilisant cette technologie au quotidien. On n’y arrive pas sans expérimenter, sans essayer. Et surtout, on n’y arrive pas sans servir de modèle pour le reste de l’organisation et diriger en montrant l’exemple.
Comment développer la culture IA accélère l’adoption
Nous utilisons notre propre LLM depuis près de deux ans maintenant et, comme de nombreuses organisations, nous démocratisons l’accès.
Pour assurer l’adoption et le développement des compétences, nos dirigeants montrent l’exemple dans l’utilisation de cette technologie. Nous formons également les collaborateurs à son usage efficace. Nous leur apprenons à reconnaître les hallucinations. Nous leur apprenons à vérifier et valider les données. Nous leur expliquons les usages appropriés de l’IA dans les opérations métier : quoi télécharger ou pas.
La formation se fait de plusieurs manières :
Simulations basées sur l'IA
Apprentissage entre pairs
Ateliers
Nous avons investi pour que notre équipe maîtrise parfaitement la technologie, afin que l'IA dans l'apprentissage et le développement devienne véritablement un partenaire auquel ils font appel chaque jour pour chaque tâche.
Comment une pile IA interne permet de refondre le travail plus rapidement
Comme pratiquement tous les dirigeants d'entreprise, je suis passionné par Gen AI.
Cela nous a permis de bâtir sur un héritage d'automatisation des processus en renforçant progressivement l'intelligence et l'intégration dans les flux de travail. Et cela nous a aidés à développer une capacité agentique qui transforme réellement chaque aspect de notre travail.
Nous utilisons notre propre LLM pour cela, ainsi qu'un outil interne de conception du travail qui aide nos clients à repenser leurs emplois et processus.
Comment les flux de travail agentiques transforment les talents, les opérations et le conseil
En parlant d'agents, la préparation à l'IA agentique imprègne chaque aspect de notre modèle d'affaires et de notre culture — des volets opérationnels du conseil aux processus de gestion des talents en passant par nos processus financiers.
L'IA agentique crée de nouvelles opportunités de services et ajoute de la valeur aux services existants. Il est vraiment difficile de surestimer à quel point elle transforme notre stratégie et notre modèle économique.
Notre outil interne de conception du travail nous a permis de transformer un processus de conseil de six semaines en un processus de six heures, structuré autour de trois ateliers, qui nous permet d'aider nos clients à repenser leurs emplois et processus afin de mieux favoriser l'adoption de l'IA
L'outil nous aide à déconstruire les emplois et les processus, à analyser le travail et à identifier des options de redéploiement là où il est possible de substituer ou d'augmenter le travail grâce à différentes technologies (RPA, apprentissage automatique, Gen AI, agents, robotique, etc.) et à reconstruire de nouvelles méthodes de travail.
Pourquoi les dirigeants doivent maîtriser l'IA et montrer l'exemple
Bientôt, les équipes et les clients attendront une expertise avec une rapidité bien supérieure ainsi qu'un degré d'analyse et de test sans précédent — ce qui sera d'autant plus vrai avec le développement des jumeaux numériques. Des solutions éprouvées et exploitables devront être déployées en quelques jours ou semaines au lieu de mois.
Avec l'IA dans le développement du leadership, vous n'y arriverez pas si vous n'utilisez pas cette technologie chaque jour. Vous n'y arriverez pas sans expérimenter, sans essayer.
Mais surtout, vous n'y arriverez pas sans servir de modèle au reste de votre organisation et sans mener le changement en tête.
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Vous pouvez suivre le travail de Ravin Jesuthasan sur LinkedIn alors qu'il continue de mettre en œuvre l'IA en utilisant sa méthode « reverse engineering » (« en partant de la fin »).
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