Comment prouver le retour sur investissement de l’IA lorsque le rendement n’est que de 1 % ?

David Rice : Seulement 17 % des organisations ont déployé des agents d’IA. Le chiffre pour plusieurs services tourne autour de 3 %. JLL a cessé de compter les siens. Dans l’émission d’aujourd’hui, je m’entretiens avec Carlin Power, vice-présidente mondiale de l’IA et de l’activation des technologies de plateforme chez JLL, au sujet de ce que les 97 % restants sont sur le point d’apprendre.

Parce que JLL n’expérimente pas avec des agents. L’entreprise les exploite en production dans la gestion des installations, les communications de marque et les fonctions administratives à l’échelle de l’entreprise, et les leçons tirées de cette expérience ne sont pas principalement techniques. La première chose qui a posé problème n’était pas la technologie, mais la discussion sur le retour sur investissement. Comment justifier le coût d’un élément désormais incontournable ?

Comment s’asseoir devant son directeur financier et dire : « Nous pourrions obtenir un rendement de 1 % sur cet investissement » ? La réponse de Power a été de replacer la discussion sur la valeur là où elle doit être, au sein du compte de résultat qui prend la décision d’investissement. Si un dirigeant cherche à se développer et à augmenter de 20 % la part du portefeuille de ses clients principaux, l’IA devient une partie de cette conversation plutôt qu’un marteau à la recherche d’un clou.

La question des débuts de carrière mérite également qu’on s’y attarde. Les recherches de Stanford établissent une distinction nette. Lorsque l’IA automatise, les recrutements de débutants diminuent. Lorsqu’elle augmente les capacités humaines, l’emploi se maintient ou progresse. JLL a fait un choix délibéré, et les stagiaires recrutés récemment ont présenté un travail de fin d’études si sophistiqué que, sans qu’on le lui dise, Power n’aurait pas deviné qu’ils n’en étaient pas à trois ou quatre ans de carrière.

Aujourd’hui, nous allons donc voir ce qui distingue les agents qui survivent des 40 % de projets que Gartner prévoit voir annulés d’ici 2027, pourquoi le cadrage du retour sur investissement compte davantage que la technologie elle-même, comment développer la maîtrise de l’IA dans 80 pays sans perdre la pertinence locale, et ce qu’un directeur des ressources humaines qui n’a aucun agent en production devrait faire au cours de ses trois premiers mois de déploiement.

Je suis David Rice. Vous écoutez People Managing People, et si votre organisation cherche encore par où commencer avec les agents, cette conversation vous donnera un plan concret présenté par quelqu’un qui a déjà largement dépassé cette question. Alors, commençons.

Bienvenue dans le balado People Managing People. Comme toujours, je suis votre animateur, David Rice, et je reçois aujourd’hui Carlin Power. Elle est vice-présidente mondiale de l’IA et de l’activation des technologies de plateforme chez JLL. Beaucoup d’organisations expérimentent avec des agents d’IA, mais vous en avez effectivement déployé avec succès. C’est bien cela ?

Carlin Power : Oui, tout à fait...

David Rice : Nous allons parler un peu de cette expérience et de certaines des leçons que vous en avez tirées.

La première question que je voulais vous poser concerne une enquête de Gartner menée auprès de directeurs des systèmes d’information. Elle indiquait que seulement 17 % des organisations avaient déployé des agents.

Carlin Power : Bien sûr.

David Rice : Et je crois que le chiffre pour plusieurs services est de 3 % ou quelque chose comme ça, n’est-ce pas ? Oui, oui. C’est vraiment peu.

Carlin Power : Oui.

David Rice : Beaucoup de gens en sont donc au tout début. Vous avez lancé, si je me souviens bien, 34 agents. Je pense que vous en avez maintenant davantage.

Carlin Power : Oui, nous continuons à en ajouter. Je pense que nous avons simplement cessé de compter.

David Rice : Vous avez cessé de compter... Alors ma première question est : qu’est-ce que vous savez maintenant que les 97 % restants sont sur le point d’apprendre ?

Carlin Power : Je pense que cela remonte en fait à certaines décisions que nous avons prises au départ. Nous avions investi dans ce que nous appelons JLL Falcon, un nom de marque sophistiqué pour désigner un ensemble de capacités d’IA et d’API que tous nos développeurs de logiciels pouvaient utiliser de manière rentable afin de déployer des capacités d’IA dans les nouvelles technologies qu’ils construisaient comme dans les technologies existantes déjà présentes sur le marché.

Grâce à cela, et parce que nous avons pu décentraliser l’innovation auprès de tous nos ingénieurs, ils ont rapidement développé leurs compétences pour construire et déployer des éléments comme des agents. Nous avons des agents dans notre activité de gestion des installations qui optimisent les ordres de travail et la façon dont les techniciens sont affectés aux sites pour y effectuer leurs tâches de gestion des installations.

Nous avons des agents de marque qui harmonisent nos présentations PowerPoint et notre ton rédactionnel pour les communications internes et externes de JLL. Nous avons également déployé, il y a environ un mois et demi, Ask JLL, un ensemble d’agents regroupant tous nos experts métiers des fonctions administratives afin d’aider les employés à obtenir du soutien dans l’ensemble de ces fonctions.

Grâce à cette décentralisation entre toutes ces équipes d’ingénierie, nous construisons simplement des agents pour résoudre des problèmes métier particuliers, avec des objectifs de retour sur investissement très précis.

David Rice : Est-ce l’une des raisons pour lesquelles vous pensez que cela a fonctionné ? Vous avez mentionné le caractère personnalisé. Est-ce une partie de ce qui a rendu la démarche efficace : vous n’essayez pas de résoudre un problème général, vous êtes très précis ?

Carlin Power : Oui. Nous avons des agents généraux et des outils d’IA polyvalents. Nous avons donc un assistant d’IA général que nous appelons affectueusement Pulse. Il examine toutes nos conversations, tous nos courriels et tous nos documents partagés. Il agit un peu comme un assistant administratif et prend en charge une grande partie des tâches administratives et tactiques d’un poste de travailleur du savoir.

Nous avons donc délibérément déployé certaines capacités générales. Mais oui, le véritable retour sur investissement, parce que ces éléments relèvent davantage de ce que j’appellerais le minimum indispensable, est différent. Ce sont des outils dont tous nos employés ont besoin pour que nous puissions simplement rester compétitifs sur le marché.

Tous les agents déployés par nos équipes d’ingénierie logicielle pour soutenir une activité particulière ou une fonction administrative résolvent des problèmes métier précis qui font progresser nos résultats. Et cela est aligné sur plusieurs niveaux de l’organisation.

David Rice : Revenons au premier agent. Qu’est-ce qui a posé problème sans être de nature technique ? Était-ce une question d’autorisations et de responsabilité, ou essentiellement de description de poste ?

Carlin Power : Le premier agent, c’était Pulse, également connu sous le nom d’outils de travail JLL. Aujourd’hui, nous le fournissons au moyen d’un MCP, ou de ce terme sophistiqué qui désigne un connecteur directement relié à un agent et à des données structurées.

Je ne pense donc pas qu’un problème technique ait vraiment été à l’origine des difficultés. Il s’agissait plutôt de savoir comment justifier le coût par rapport au retour sur investissement. Je vous parlais du minimum indispensable. C’est une conversation assez difficile lorsqu’on ne constate que des gains d’efficacité de 1 à 3 %, car il est compliqué de s’asseoir devant son directeur financier et de dire : « Je pense que nous devrions faire cela, mais nous pourrions n’obtenir qu’un rendement de 1 %. »

Nous avons d’abord essayé de comprendre comment exprimer la valeur du minimum indispensable et comment exprimer la valeur d’un agent donné. Et nous nous sommes demandé si cela allait devenir une norme de construction. Comment faire en sorte que chaque personne qui développe un outil dans notre organisation puisse dire : « Je vais fournir cet agent pour résoudre un problème qui nous coûtait auparavant X en main-d’œuvre ou qui produisait X livrable. Désormais, nous allons pouvoir multiplier notre capacité de traitement par cinq, générer une nouvelle source de revenus, augmenter notre part de marché ou accroître notre part du portefeuille d’un client. »

Dès que les équipes commencent à réfléchir de cette façon, il devient beaucoup plus simple de justifier le retour sur investissement. C’était la première difficulté : on nous demandait quand et comment les gens devaient utiliser ces outils, ainsi que leur retour sur investissement, et nous répondions : « Bonne question. »

David Rice : C’est intéressant que vous mentionniez la normalisation. Y a-t-il eu une normalisation du langage associée à cela, ou une compréhension de ce qui constitue un retour sur investissement pour les personnes qui voulaient réaliser ces projets ? Je peux imaginer que leur imagination puisse parfois s’emballer.

On doit pouvoir leur dire : « Ce n’est pas vraiment une valeur métier. »

Carlin Power : Heureusement, nous avons d’excellents professionnels de la finance dans notre organisation. Même si cette fonction est centralisée, elle est décentralisée dans la manière dont ces professionnels sont intégrés à nos activités et à nos fonctions.

Notre équipe financière a consacré beaucoup de temps à réfléchir à la façon de fournir à nos équipes des cadres leur permettant d’élaborer une discussion sur le retour sur investissement, ou une équation de retour sur investissement. Cela devient plus mature aujourd’hui. Je ne dirais pas que nous avons la réponse définitive, car si c’était le cas, je démissionnerais pour créer du jour au lendemain un cabinet de conseil d’un milliard de dollars, comme tout le monde.

David Rice : Oui...

Carlin Power : Mais je pense que cela permet de remettre la discussion sur la valeur à l’endroit où elle doit être, c’est-à-dire dans le compte de résultat qui prend la décision d’investissement. Si un dirigeant dit : « Nous devons augmenter de 20 % notre part du portefeuille de nos dix principaux clients », l’IA fait désormais partie de cette conversation, au lieu que nous soyons un marteau à la recherche d’un clou.

David Rice : Gartner prévoit que 40 % des projets d’IA agentique seront annulés d’ici la fin de 2027. Ma question est donc la suivante : lorsque vous examinez les agents que vous avez construits, qu’est-ce qui vous rend confiante dans leur résilience et dans leur capacité à durer au-delà de cette échéance ?

Carlin Power : Cela revient encore une fois à notre décision de déployer JLL Falcon, puis à la prise de décision décentralisée de nos fonctions d’ingénierie, désormais liées aux indicateurs clés de performance de chaque activité.

Nous ne construisons rien, ou du moins nous essayons de ne rien construire, qui n’ait pas un retour sur investissement attribuable ou une économie quantifiable. La conversation devient donc très simple. Lorsque vous examinez les agents d’IA qui fonctionnent bien ou moins bien, atteignent-ils leurs objectifs, comme un employé devrait atteindre ses objectifs métier ?

Cette technologie et cet agent font-ils ce que nous attendions ? Produisent-ils les bénéfices escomptés ? Si ce n’est pas le cas, pourquoi, et devons-nous continuer à investir ? Une conversation périodique visant à décider d’arrêter, de commencer ou de poursuivre doit avoir lieu pour chacun des agents déployés dans l’organisation.

David Rice : Vous avez mentionné la prise de décision décentralisée. Est-ce quelque chose que vous aviez intégré dès le départ ? Est-ce que cela faisait partie de vos processus avant tout cela ?

Carlin Power : Le fondement de notre stratégie d’IA est notre couche de données d’entreprise. Nous avons consacré les cinq ou six dernières années, sous la direction de notre directeur des technologies Yao Moran, à développer la maîtrise, l’exactitude, la fiabilité et la pertinence de toutes nos données, essentiellement dans notre entrepôt de données d’entreprise.

Chaque donnée que nous détenons chez JLL est versée dans cet entrepôt de données. Un ensemble de mécanismes de gouvernance définit ensuite ce que sont ces données, à quoi elles sont pertinentes, pour qui elles le sont et comment les utilisateurs peuvent y accéder. Nous avons donc une couche de données très robuste à la base, puis JLL Falcon au-dessus.

Lorsque nous parlons du MCP ou du connecteur, celui-ci se connecte directement à notre entrepôt de données d’entreprise et en extrait les informations pertinentes pour l’utilisateur. C’est notre fonction de mise à l’échelle, à la fois en matière de maîtrise des coûts et de pertinence des données.

Nous avons ensuite une stratégie d’IA portée par les employés et une stratégie d’IA portée par le centre. C’est dans cette dernière que se situe la décentralisation dont je parle. Chaque équipe technologique d’activité et de fonction administrative mène des initiatives alignées sur cette stratégie afin de fournir la différenciation dont nous avons besoin sur le marché.

La stratégie portée par les employés vise à donner aux personnes les moyens d’utiliser nos outils et de développer en interne leur maîtrise de l’IA. C’est notre fonction d’accompagnement. Nous avons donc le fondement, qui est constitué de nos données ; la fonction de mise à l’échelle, qui est la plateforme JLL Falcon ; la fonction de différenciation, qui est la stratégie portée par le centre ; et la fonction d’activation, qui est la stratégie portée par les employés.

Tout cela contribue à nos trois résultats métier : créer de la valeur pour les clients, libérer l’excellence opérationnelle et stimuler l’innovation. Je pense que c’est essentiel à notre réussite. Pour répondre à votre question, oui, la décision de décentraliser était délibérée. L’avons-nous prise immédiatement ? Je ne m’en souviens pas. Mais est-ce là que nous sommes arrivés ? Absolument.

David Rice : L’une des questions que je voulais vous poser concerne certaines recherches de Stanford qui établissent une distinction nette : lorsque l’IA automatise des tâches, les recrutements de débutants diminuent. Lorsqu’elle augmente les capacités humaines, l’emploi se maintient ou progresse.

Sur vos 34 agents, ou davantage aujourd’hui, de quel côté pensez-vous vous situer ? Était-ce une décision ou un résultat ?

Carlin Power : Si une entreprise se concentre sur l’efficacité et la productivité et cherche donc à réduire la main-d’œuvre, notamment celle des personnes en début de carrière, je pense que cela révèle une certaine immaturité de sa stratégie globale d’IA et de son modèle d’engagement.

Nous n’avons jamais décidé délibérément d’éliminer 40 % des emplois afin de réduire les coûts de l’organisation. Lors de la conférence de ce matin, certains ont appelé cela de la dramatisation anxiogène. Je pense que c’est une position trop extrême et qu’elle sera de courte durée. Couper complètement l’accès aux talents en début de carrière peut réellement nuire à la réussite d’une organisation.

David Rice : Oui.

Carlin Power : Lundi dernier, je rencontrais nos stagiaires en approvisionnement et en gestion des achats. Ils présentaient leurs projets de fin d’études, dont beaucoup avaient utilisé nos outils internes et certains laboratoires avancés avec lesquels nous avons des partenariats.

Si le responsable de l’approvisionnement et de la gestion des achats ne m’avait pas dit qu’ils étaient stagiaires, je vous aurais dit qu’ils avaient trois ou quatre ans de carrière, compte tenu de la profondeur de leurs connaissances sur des problèmes très complexes d’approvisionnement et de gestion des achats, de leur proximité avec les comptes clients qu’ils devaient accompagner, et de leur compréhension de la manière d’améliorer la valeur des actifs et des contrats que nous gérons.

J’ai appris des choses et j’ai été impressionnée par ce qu’ils avaient pu accomplir en si peu de temps. J’ai été encore plus impressionnée lorsque le directeur de l’approvisionnement et de la gestion des achats leur a finalement dit : « Vous avez tous un emploi chez JLL si vous le souhaitez. »

C’est un très bon exemple du fait que nous ne devrions pas supprimer les emplois de début de carrière. Nous devrions plutôt définir des attentes complètement différentes quant à ce que nous pouvons obtenir de ces talents. Nous avons donc entièrement repensé notre stratégie de début de carrière autour de projets de fin d’études qui créent réellement de la valeur dans le cadre de nos programmes de stages chez JLL.

Je pense encore une fois qu’il s’agit probablement d’une question de maturité. Les organisations finiront par y arriver, mais je déconseille aux entreprises d’essayer de supprimer cette échelle de début de carrière. C’est précisément de là que viendra une grande partie de leur innovation au cours des trois à cinq prochaines années.

David Rice : J’aime que vous disiez cela, parce que je défends depuis longtemps cette idée. Le projet de fin d’études me fait penser à quelque chose qui ressemble davantage à un apprentissage.

Carlin Power : Oui.

David Rice : Nous pensons aux stages. Je me souviens du mien à l’université : c’était assez ennuyeux. Il n’y avait pas vraiment beaucoup de responsabilités.

Carlin Power : Je crois que je répondais au téléphone et que je classais des documents.

David Rice : Exactement. Ce n’était pas très approfondi et je n’en suis pas ressorti en me disant : « C’était vraiment important ? »

Carlin Power : Oui.

David Rice : Vous savez ?

Carlin Power : Oui, à ajouter sur mon CV.

David Rice : Voilà, c’est fait. Mais le modèle de l’apprentissage, qui correspond à ce que vous décrivez, consiste réellement à apprendre tout en faisant le travail, à un niveau de profondeur qui explique pourquoi ils semblaient avoir trois ou quatre ans d’expérience.

Carlin Power : Cela m’a vraiment impressionnée et m’a aidée à établir une nouvelle norme, ainsi qu’à expliquer à l’organisation ce que nous devrions attendre de nos talents en début de carrière.

J’espère que cela établira aussi, à l’échelle de l’organisation, une compétence selon laquelle nous devrions probablement attendre beaucoup plus de nos professionnels expérimentés. Nous avons sensibilisé nos dirigeants à ce que j’appellerais l’évolution de leur proposition de valeur. Nous les faisons participer à un atelier de formation composé de plusieurs modules.

Vous seriez surpris, ou peut-être pas, de constater à quel point il leur était difficile d’exprimer leur proposition de valeur actuelle pour l’entreprise. Nous leur demandons donc : lorsque toute votre équipe sera augmentée, améliorée ou remplacée par l’IA, que ferez-vous de cette valeur ? Comment allons-nous la récupérer, que ce soit sous la forme d’une capacité de traitement supérieure, de livrables de meilleure qualité, de davantage de temps avec les clients ou de plus de temps pour créer de futures sources de revenus ?

David Rice : Vous savez, l’expression « les personnes d’abord » a besoin d’un outil concret, sinon ce ne sont que des mots, un slogan. Je suis curieux : comment avez-vous distingué l’adoption de la conformité, et des personnes qui contournent simplement le système ?

Carlin Power : Ce fut aussi une décision très précoce et très intentionnelle.

Nous avons consacré une part importante de notre budget à des professionnels de l’engagement et de l’activation qui, dès le début, aidaient tous nos employés à acquérir un certain niveau de maîtrise de l’IA. Cela allait de la présentation de nouveaux outils à l’enseignement des principes fondamentaux du fonctionnement de l’IA générative et de la protection de leurs données et de celles de nos clients.

Nous les aidions à répondre aux questions qui se posaient au départ, comme : que se passe-t-il lorsque je téléverse le compte de résultat d’un client dans un outil d’IA générative ? Nous pouvions leur expliquer que notre environnement était sécurisé et cloisonné, tout en leur demandant de faire preuve de discernement.

Nous les aidions également à trouver l’équilibre entre ce qu’ils pouvaient demander à l’IA générative et ce qu’ils ne pouvaient pas lui confier. Nous avons adopté une méthode qui consiste à faire confiance tout en vérifiant. L’intégrer très tôt dans les pratiques des employés les a aidés à accélérer l’adoption d’autres capacités plus avancées lorsqu’elles sont apparues.

Nous construisions des outils, nous les déployions et nous formions les employés à leur utilisation. Nous avons créé un programme d’ambassadeurs capables d’adapter ces formations aux différents rôles et profils de nos activités et de nos fonctions administratives, car nous sommes une entreprise d’envergure mondiale présente dans 80 pays.

De nombreux éléments doivent être pris en compte au niveau local, et une fonction centrale n’est pas conçue pour les gérer à grande échelle. Nous avons donc dû faire appel à des experts de ces domaines afin de nous aider à établir le niveau de maîtrise supplémentaire dont nos équipes avaient besoin pour commencer à innover par elles-mêmes.

David Rice : Nous arrivons au terme de notre temps, mais avant de vous laisser partir, j’aimerais vous soumettre une hypothèse, car j’aime beaucoup les hypothèses.

Carlin Power : Très bien.

David Rice : Imaginons que vous soyez directrice des ressources humaines et que vous n’ayez encore aucun agent en production. Votre conseil d’administration commence à exercer des pressions. Il veut voir des progrès et demande pourquoi rien n’a encore été fait. Vous disposez de douze mois et d’un budget. Que faites-vous au cours des trois premiers mois pour lancer la démarche ? Et quelle est la première chose que vous serez tentée de faire, mais que vous considérez peut-être comme une perte de temps ?

Carlin Power : La première chose serait de constituer un groupe de personnes avec lesquelles vous êtes très à l’aise pour expérimenter dans toute l’organisation. Je ne suis pas certaine que je me lancerais immédiatement dans les fonctions administratives, mais je choisirais des experts métiers de vos activités et de vos fonctions administratives, suffisamment à l’aise avec la technologie pour vous aider à définir de véritables cas d’utilisation dont l’expérimentation produirait déjà un retour sur investissement positif.

Essayer de faire très large et très vaste dès le départ entraînera beaucoup de coûts. Si vous ne disposez pas en interne de personnes qui connaissent bien vos différents domaines d’activité ou qui maîtrisent l’IA, les coûts vont rapidement exploser et vous vous retrouverez dans la situation que nous venons de décrire.

Il faut donc commencer par réussir sur quelques cas d’utilisation, les mettre à l’échelle, puis utiliser le retour sur investissement obtenu pour réinvestir dans d’autres outils, notamment les outils plus horizontaux ou polyvalents proposés à l’organisation. L’autre élément est la fonction d’activation, c’est-à-dire la maîtrise de l’IA.

Vous devez rendre vos employés vraiment à l’aise avec ces outils et les inciter à les utiliser. Je cite souvent, avec beaucoup de reconnaissance, notre directeur général, Christian Ulbrich, qui a véritablement défini la vision et donné aux employés les moyens d’utiliser l’IA. Il a également fixé des indicateurs clés de performance mondiaux concernant la maîtrise, l’adoption et l’utilisation.

Il n’y avait donc aucune sanction liée à l’utilisation de ces outils. Ce n’était pas : « Vous avez trouvé comment automatiser votre service ? Très bien, nous allons maintenant licencier tout le monde. » Ce discours n’a jamais existé chez JLL. Le message était que nous devions tirer parti de l’IA pour mieux servir nos clients et mieux accompagner nos employés.

Tous nos dirigeants devaient établir des indicateurs clés de performance liés à cet objectif et adopter eux-mêmes ces comportements. Notre directeur général a été très clair : « Chacun d’entre vous doit utiliser les outils d’IA et je vais le mesurer », car si les employés ne voient pas leurs dirigeants les utiliser, ils ne se sentiront ni à l’aise ni autorisés à s’en servir.

Il voulait que l’innovation vienne de la base, tout autant que l’exemplarité vienne du sommet. Pour conseiller n’importe quel dirigeant, je dirais donc qu’il doit lui aussi montrer l’exemple et aligner les incitations sur les comportements qu’il souhaite voir dans l’organisation.

David Rice : Merci d’être venue dans l’émission aujourd’hui. Carlin Power, mesdames et messieurs. À la prochaine.

Carlin Power : Merci beaucoup.

David Rice : Chers auditeurs, si ce n’est pas déjà fait, rendez-vous sur peoplemanagingpeople.com/subscribe. Inscrivez-vous à la lettre d’information. Vous recevrez ce balado et tout ce que nous créons directement dans votre boîte de réception.

À la prochaine.