L’IA au travail : pourquoi les entreprises ont besoin d’un nouveau mode d’emploi

Lisez la transcription :

Nous essayons de transcrire nos podcasts à l’aide d’un logiciel. Merci de nous excuser pour d’éventuelles fautes, le robot n’étant pas exact à 100 % du temps.

Steve Cadigan : Si votre première mise en œuvre de l’IA consiste à réduire les effectifs, est-ce vraiment génial ? Je ne sais pas qui mesure ce qui est génial. Vos futurs employés, trouvent-ils cela réellement génial ? Ce que j’aimerais que les organisations fassent, et la difficulté que j’ai, c’est : pourquoi ne pas implémenter l’IA de manière à démontrer une croissance considérable de l’apprentissage, et par conséquent un impact sur la carrière, une meilleure trajectoire de rémunération ?

Pourquoi ne pas prouver à nos collaborateurs que nous sommes tout aussi intéressés, voire plus, par ces progrès-là ? Plutôt que de chercher uniquement à produire plus, accélérer, réduire les effectifs, économiser de l’argent.

David Rice : Bienvenue dans le podcast People Managing People. Notre mission est de bâtir un monde du travail meilleur et de vous aider à créer des environnements de travail heureux, sains et productifs. Je suis votre hôte, David Rice.

Mon invité aujourd’hui est Steve Cadigan. Il est conseiller en talent et ancien DRH de LinkedIn. Nous allons parler de la réconciliation de l’IA dans l’environnement de travail actuel et de la façon dont les entreprises peuvent mieux aborder cette technologie.

Steve, bienvenue !

Steve Cadigan : Merci, ravi d’être là.

David Rice : Nous discutions avant d’enregistrer, et nous parlions du défi unique que représente l’implémentation de l’IA comme solution en entreprise, comparativement à d’autres technologies que nous avons utilisées auparavant. Selon vous, pourquoi ne pouvons-nous pas simplement appliquer la même logique autour de cette technologie que celle appliquée aux outils précédents achetés et mis en œuvre ?

Steve Cadigan : Oui, c’est une excellente introduction. Et tout d’abord, appeler cela une solution est un peu trompeur. C’est en réalité un chantier d’une ampleur inédite ! Le gâteau n’est pas encore cuit. C’est une technologie qui évolue. Les créateurs de produits d’intelligence artificielle sont tout aussi inquiets qu’enthousiastes face aux perspectives.

Et il n’est pas toujours clair comment certains résultats sont produits. Nous sommes à un moment vraiment intéressant où nous disposons d’un outil extrêmement puissant, mais contrairement à toutes les technologies déjà vues auparavant, quand on est habitué aux déploiements technologiques, c’est « voici la technologie ». On va pouvoir faire plus vite, plus efficacement, à moindre coût. Donc, on implémente.

Et aujourd’hui, on ne sait même pas vraiment ce que l’IA est capable de faire ; on l’apprend encore, ce qui rend la tâche difficile car cela nécessite une part d’expérimentation, et ce n’est pas notre habitude, n’est-ce pas ?

On a l’habitude de savoir à quoi va servir la technologie ; maintenant, c’est « waouh, les possibilités n’ont même pas encore été vraiment explorées », mais nous sommes certains qu’il y a un avantage compétitif ici. C’est là toute la difficulté de notre position actuelle.

David Rice : Oui, ce n’est pas comme un logiciel. Ils ne viennent pas simplement faire une démo, pas vrai ?

Steve Cadigan : C’est ça.

David Rice : Comme tu le disais, ce n’est pas encore un produit abouti. Peu d’entre nous savent vraiment comment cela fonctionne, techniquement, et en conséquence, il n’y a pas non plus d’utilisation uniforme de l’IA partout. Et, en réfléchissant, seuls les entreprises qui cultivent une culture de l’expérimentation en tireront le meilleur parti. Donc, comment soutient-on cela avec une technologie que certaines personnes, dans bien des cas, ne font pas confiance, l’utilisateur final ne la comprend pas et les dirigeants non plus ?

Steve Cadigan : Je sais, je ne pense pas qu’on ait déjà vu un tel mystère dans le monde du travail, où quelque chose suscite tant de réflexions et d’inquiétudes, alors même qu’il y a tant de peurs et de défiance.

Pour gagner la confiance, il faut établir une base de performances cohérentes, fiables. Et nous n’avons pas encore totalement cela. Oui, c’est étrange, rien de comparable n’est déjà arrivé. Tu as d’ailleurs évoqué un mot clé dans la discussion sur l’intelligence artificielle, particulièrement dans la gestion des personnes : demande à n’importe qui, comment obtiens-tu de la performance ?

Il faut instaurer un environnement de confiance. Or, quand tout change rapidement, quand tu ignores le résultat que va produire l’outil que tu utilises, tu peux sans le vouloir franchir une barrière éthique dans l’utilisation ou la mise en œuvre. Cela soulève des craintes. Et il y a aussi une énorme propagande dans les médias : l’IA va vous remplacer, va vous prendre votre emploi.

On a déjà vu une pénétration massive de l’IA dans des domaines comme l’assistance juridique, la recherche... Cela réduit la dépendance à certaines professions, si on veut. On sait que ça va continuer, sans savoir jusqu’où, mais on voit aussi de nouveaux emplois se créer alors que d’autres disparaissent en masse.

Ce climat de peur et de défiance va forcément ralentir l’introduction de l’IA dans les organisations. Et c’est pourquoi je suis ravi d’être ici, car dans People Managing People, nous devons désormais tous nous voir comme des garants : comment intégrer l’IA pour qu’elle ait un impact positif sur les emplois, carrières et l’activité de tous nos collaborateurs, en créant plus de valeur et en produisant de meilleurs résultats ?

Pour l’instant, je ne crois pas que nous ayons beaucoup de certitudes sur la meilleure manière d’y arriver.

David Rice : Oui, je suis d’accord.

Je ne me souviens pas, tu as évoqué l’aspect éthique, et je ne me rappelle pas la dernière fois où j’ai utilisé une technologie ou une plateforme quelconque en me disant : cela pourrait avoir une implication éthique, n’est-ce pas ?

Même les réseaux sociaux, tant qu’on n’y publie rien de fou… Leur cas est différent de celui de l’IA ; parfois, on ne sait pas ce qu’elle va produire ou si, sans vérification, on diffuse quelque chose sans avoir creusé ce qui a été généré.

Il y a des risques de diffusion de fausses informations, et même dans les conditions d’utilisation c’est marqué.

Steve Cadigan : Oui. Un très bon test à faire pour tous les auditeurs, demandez à l’IA de faire quelque chose que vous connaissez parfaitement. Par exemple, écris-moi l’historique de ma société, ou fais-moi un profil, comme je l’ai fait, et elle m’a attribué des propos que je n’ai jamais tenus ! Ça avait l’air génial, mais ce n’était pas de moi. On est à une période fascinante. J’ai moi-même des enfants à la fac, et voir des professeurs confrontés depuis deux ans à cette situation : « mon travail est d’évaluer votre réflexion originale ».

Si je généralise, un professeur doit mesurer la qualité de la pensée originale de ses étudiants. Or, aujourd’hui, ils ont des ressources illimitées à disposition. Puis-je garantir que tu n’as pas utilisé Claude ou ChatGPT ou Gemini pour produire ton devoir ? Je ne sais pas. Certains de mes enfants voient d’ailleurs deux types d’attitudes : certains professeurs encouragent à utiliser ChatGPT à fond, d’autres font des expériences intéressantes : « Écris un exposé avec ChatGPT, puis donne-moi ta version éditée, pour voir comment tu as rendu ce travail meilleur par toi-même ». C’est incroyablement intéressant ! Quelles sont alors les frontières de la créativité et de la réflexion originale individuelle ? Dans le monde du travail ou à l’école, c’est un domaine entièrement nouveau pour nous.

David Rice : Je ne pourrais pas être plus d’accord.

On a ce sentiment avec cette technologie, comme beaucoup d’autres, que si on essaye de nouvelles choses et qu’on encourage les gens à l’utiliser, on avance. Mais si ce n’est pas le cas, on prend du retard. Mais cela mène à une logique étrange vis-à-vis de l’IA et à une utilisation aléatoire, je trouve.

Parce que l’IA vient à peine d’arriver, non ? Penses-tu que ce besoin de « ne pas rester à la traîne » influence négativement l’utilisation qu’en font beaucoup d’entreprises ?

Steve Cadigan : Je pense que le principal obstacle actuellement est... pour répondre à ta question : oui, tout à fait.

Les difficultés de mise en œuvre sont liées à nos schémas du passé pour implanter la technologie : comme tu le faisais remarquer, un logiciel prêt à l’emploi, on le branche, on est formés, voilà comment l’utiliser. Maintenant, des entreprises comme Walmart, le plus grand distributeur du pays, donnent à 100 000 de leurs collaborateurs un outil d’IA générative, sans savoir exactement à quoi cela pourra servir ; ils leur disent : « Expérimentez ! Améliorez la façon de diriger vos équipes, de gérer vos stocks, d’optimiser l’expérience client, partagez vos retours et voyons si c’est valable ».

On n’aurait jamais vu ça auparavant. Quand le leader du retail, pas vraiment connu pour la créativité avant-gardiste, lance une immense expérimentation, c’est un événement. C’est ce qui m’enthousiasme. Les entreprises qui auront l’avantage sont celles qui auront une culture de l’expérimentation.

C’est difficile à faire quand on n’est pas dans la tech, qui fonctionne toujours en essai-erreur pour garantir la fiabilité du résultat. Si je suis en salle d’opération, je n’ai pas envie d’expérimenter, il s’agit de vies humaines. J’ai besoin d’un résultat prévisible. Et pourtant, pour tirer tout le potentiel de l’IA, il faudra expérimenter, et cela comporte beaucoup de freins : défiance, schémas mentaux, menace pour les emplois qui rendent les gens moins enclins à l’adopter.

Je me rappelle, au début de ma carrière, quand tout devait être délocalisé en Inde pour réduire les coûts. On demandait aux équipes nord-américaines d’aller former celles de Bangalore, et certains se disaient : pourquoi former ceux qui vont me remplacer ? Je vais faire semblant de coopérer, mais saboteraient le transfert de compétences pour protéger leur poste.

David Rice : Oui.

Steve Cadigan : Ce n’est pas simple.

David Rice : Une tendance des 20 dernières années, et aujourd’hui l’IA risque de ralentir ce phénomène tout en accélérant tout le reste.

On dit toujours que la technologie permet d’être plus productif. Mais tu faisais remarquer que cela signifie souvent faire plus de travail, générer plus de stress. Tu vois une autre opportunité. Peux-tu expliquer comment il faut revoir notre façon de penser pour explorer de nouvelles façons de travailler, explorer de nouveaux marchés, de nouvelles opportunités ?

Steve Cadigan : Oui. C’est une excellente remarque et question, David. Je pense que jusqu’ici on a associé la technologie à « produire plus », « aller plus vite », « réduire les coûts ».

Mais aujourd’hui, nous disposons d’un outil capable de nous rendre plus créatifs, de rendre le travail plus intéressant, d’avoir un impact plus grand. Pourtant, cela se heurte à nos vieux réflexes. C’est là l’opportunité, à mon sens, que les leaders doivent saisir : si votre première utilisation de l’IA consiste à supprimer des emplois, par exemple « on va remplacer 300 conseillers clients », est-ce vraiment génial ? Les actionnaires trouveront cela génial, mais les employés, les futurs recrues, qu’en pensent-ils ?

J’aimerais voir des organisations qui mettent en œuvre l’IA en visant une croissance et un apprentissage massifs, et donc un impact de carrière, un meilleur parcours de rémunération. Voilà la démonstration à faire : prouver que nous y attachons autant d’importance, sinon plus. Plutôt que de refaire comme avant : produire plus, réduire l’effectif, économiser. Je ne suis pas technologue – j’ai un biais dans cette conversation –, mais pour moi, la réduction des coûts ne représente que 5 % de ce que l’IA peut offrir.

Créer de nouveaux revenus, repenser votre façon d’impacter le monde, ouvrir de nouveaux marchés, voilà la vraie opportunité. Mais cela n’est pas la structure habituelle des entreprises. Donc, notre défi c’est nous-mêmes et nos propres schémas mentaux. Notre seule barrière, encore un cliché, c’est nous-mêmes et notre façon de voir le travail. C’est là une toute nouvelle manière d’aborder le monde professionnel.

David Rice : Imaginez avoir accès aux meilleurs talents du monde. Que ce soit un ingénieur à São Paulo, un responsable commercial à Dublin ou un designer incroyable au Cap. Votre prochaine recrue de rêve pourrait être n’importe où dans le monde. Avec Oyster, elle ne sera pas celle qui vous a échappé. Oyster aide les entreprises à recruter des talents à l’international, à assurer des paies justes et ponctuelles, et à rester conformes à chaque étape. Constituez votre équipe de rêve et développez-vous en toute confiance, car le monde est véritablement votre huître.

Tu abordes un angle intéressant sur la perspective. Pour ne pas faire de digression, je pense la même chose du DEI en ce moment ; certains trouvent génial de s’en débarrasser,

Mais quid de l’avis global de vos collaborateurs ? Ont-ils tous le même ressenti ? Comme tu le dis, cela peut sembler favorable pour les actionnaires, mais la vraie opportunité business est ailleurs.

Steve Cadigan : À propos de DEI et d’IA : pour beaucoup, l’IA c’est compliqué.

« Peux-tu m’aider à trouver des arguments pour ma stratégie DEI ? Peux-tu m’aider ? J’ai un sceptique dans mon équipe dirigeante, mon CXO pense que cela limite ses choix parce qu’il est un homme blanc. Comment fournir des exemples, des arguments, et les illustrer de cas internes ou d’histoires pour montrer l’impact positif d’une approche DEI ? »

Ce sujet a été instrumentalisé politiquement, et c’est un terrain mouvant, les gens n’osant plus en parler franchement.

David Rice : Oui. J’en discute régulièrement. On m’interroge souvent sur l’avenir de la DEI, c’est presque aussi imprévisible que l’IA !

Steve Cadigan : Oui. J’ai récemment été interviewé par le Financial Times : « Personne n’ose parler du sujet, voulez-vous témoigner ? » Mais bien sûr, j’ai dit ! Je leur ai dit ceci : « Si vous avez mis en place une politique DEI seulement pour cocher la case, alors ce n’était jamais central dans votre stratégie ». Par contre, si c’est vraiment stratégique (comme chez Costco, Delta Airlines), vous continuerez à la porter, ce n’était pas juste un programme. Si vous voulez construire un business case pour l’équipe direction, utilisez l’IA pour faire vos recherches, tirer parti des leçons du passé.

David Rice : Oui, tout à fait.

Je suis curieux, car tu interviens dans beaucoup de conférences et entends beaucoup d’idées sur l’IA. Utiliser l’IA pour la stratégie DEI, c’est inédit, personne ne m’en avait parlé avant. Tu entends toutes sortes d’idées, de stratégies pour booster l’entreprise. Qu’est-ce qui t’enthousiasme le plus dans l’introduction de cette technologie dans le monde du travail ?

Steve Cadigan : Ce qui m’excite le plus – je l’appelle le graal du talent –

C’est la capacité prédictive de l’IA pour l’apprentissage de nouvelles compétences. La plus grosse problématique des entreprises, selon mes clients à travers le monde, c’est : je n’arrive plus à recruter rapidement ou à trouver des profils suffisamment qualifiés, et quand je les trouve, ils ne restent pas.

C’est une logique héritée du modèle classique : quelqu’un part, je dois le remplacer, alors qu’il vaudrait mieux regarder en interne : qui peut faire ce travail ou en est proche ? Cela coûte moins cher que d’aller sur le marché. Former son personnel renforce aussi la fidélité et l’engagement. Depuis cinq ans, dans mon entourage professionnel, tout le monde dit que tout repose sur l’anatomie des compétences. L’IA offre aujourd’hui la capacité de voir, par exemple, qui sont nos 10 % de meilleurs collaborateurs, et que peut-on en tirer ? Est-ce dû à leur manager ? À leur parcours ? Viennent-ils de familles bilingues ? De quelles écoles ? Ont-ils des réseaux particuliers ? Désormais, on peut traiter de telles masses de données qu’on sort du simple « instinct ».

L’instinct, selon moi, est une mauvaise base de décision – c’est une impression sans preuve. Désormais, l’IA peut fournir ces preuves. C’est là qu’il y a un potentiel énorme : non seulement pour recruter, mais pour exploiter votre vivier de talents. J’affirme que dans toutes les entreprises où j’ai travaillé, nous avons perdu des gens simplement parce qu’on ignorait qu’ils étaient capables d’occuper d’autres fonctions, et eux non plus ne l’avaient pas envisagé. C’était une perte auto-infligée, que l’IA va, je pense, aider à réduire fortement.

C’est cela qui m’enthousiasme vraiment.

David Rice : Oui, pas seulement la puissance d’analyse, mais aussi la capacité de l’IA à établir des liens entre des éléments qu’on n’avait pas pensé à relier. Ce n’est pas toujours intuitif : on croit qu’il faut mesurer ceci pour déduire cela… Peut-être qu’en fait il faut mesurer autre chose, que l’IA va révéler. Elle peut analyser tant d’éléments que ce serait impossible pour un humain.

Steve Cadigan : Exactement. Et demain, sa capacité d’analyse sera encore plus dingue.

David Rice : Oui, chaque nouvelle version est plus impressionnante que la précédente.

Steve Cadigan : Tout à fait.

David Rice : Tu as beaucoup parlé d’agilité. Aujourd’hui, on ne peut plus vraiment croire à la « stabilité », surtout dans le contexte actuel. Quels sont les axes que les entreprises sous-estiment pour devenir plus adaptables ou agiles et faire face à la rapidité des évolutions du marché ?

Steve Cadigan : Oui. Nous avons bâti nos modèles pour un monde où le changement était plus lent. Un PDG, par exemple, est récompensé sur la fiabilité, la prévisibilité, la constance des résultats. Mais ce n’est plus le monde dans lequel on vit.

La pandémie a été un crash course pour tout le monde. Notre muscle du futur, c’est notre capacité à faire face à l’inattendu, à l’imprévisible : un nouveau concurrent, des changements géopolitiques, des droits de douane, des guerres… La rapidité d’adaptation devient un avantage compétitif.

Ce n’est pas nouveau, les leaders ont toujours valorisé l’agilité, mais la question aujourd’hui c’est : quelle est la structure de ma workforce qui me donne confiance en notre capacité d’adaptation ?

On voit de plus en plus de mobilité interne, qui était déjà reconnue comme moyen d’élargir les expériences et les réseaux internes, mais qui assure aussi une conduite du changement plus fluide et une forme d’assurance dans un monde où la mobilité est forte. Si une personne quitte un poste et que d’autres l’ont déjà occupé, la continuité est meilleure. Ce sont quelques-unes des évolutions que l’on voit actuellement, avec un accent croissant sur le recrutement, la formation et la mobilité pour renforcer cette agilité.

David Rice : Il existe une vision très utopique de l’IA chez certains, mais ce n’est pas aligné à la réalité, surtout aujourd’hui où tout commence à peine. Cela me rappelle quand on parle de recrutement basé sur les compétences. Oui, cela fait rêver, mais les gens aiment les structures. Ce qui m’intéresse de plus en plus avec l’IA, c’est le langage employé autour : on entend beaucoup de mots galvaudés que tu as pointés sur LinkedIn, et tu proposes d’autres façons d’en parler pour éviter l’anxiété. Peux-tu expliquer pourquoi ce langage est si important et quels nouveaux mots utiliser ?

Steve Cadigan : Je trouve que « le futur du travail » est l’une des pires campagnes marketing de l’histoire. On est en train d’effrayer les salariés, de façon presque humoristique mais bien réelle. Les expressions comme « transformation digitale », que les cabinets de conseil facturent à prix d’or, sont synonymes de « je vais perdre mon job parce que mon entreprise ne me formera pas ». On veut aller plus vite, employer des gens plus jeunes, mieux formés. Ce langage est néfaste. Au lieu de parler de « transformation », je déteste ce mot, optons pour « enrichissement de carrière ». On va mener une transformation numérique, s’équiper de nouveaux outils, mais c’est avant tout pour enrichir votre expérience et votre impact, ici ou ailleurs. Parce qu’on sait que personne ne restera toute sa vie ici, et c’est OK.

On vous rendra meilleurs ; et si vous partez, vous deviendrez des ambassadeurs qui recommanderont la boîte ou feront revenir des clients. Autre mot qui me dérange : « rétention ». Qui pense aujourd’hui que les gens resteront longtemps en entreprise ? Personne : nouveaux secteurs, nouvelles carrières, transparence inédite sur les opportunités. Alors, arrêtons de ne parler que de rétention et parlons de création de valeur dans un monde fluide.

Parlons d’entretenir la relation, pas seulement quand ils travaillent chez nous mais même après leur départ. Aux USA, entre 20 et 35 ans, la durée médiane en poste est de deux ans à peine. Dans la Silicon Valley, pour les ingénieurs, parfois un an et demi. Pourtant, c’est l’un des écosystèmes les plus créatifs et innovants du monde.

Pourquoi cette créativité avec tant de mobilité ? Peut-être que la fluidité y est un moteur de valeur. La plupart des filières qui valorisaient la longévité doivent repenser leurs modèles. Notre vieille façon de voir le travail, bâtie pour un monde où tout avançait lentement, rend la révolution IA si difficile, parce que notre culture n’est pas celle de l’expérimentation et du changement permanent.

David Rice : Tout à fait d’accord : le langage, entendre « automatisation » ou « transformation digitale » donne l’impression qu’il n’y a plus de place pour nous.

Donc, oui, le choix des mots est primordial car on ne perçoit la réalité qu’à travers eux.

Steve Cadigan : Oui, et reconnaissons que cela polarise notre workforce, de parler avec ces mots froids et robotiques, et non humains.

David Rice : Ce fut un vrai plaisir de t’avoir avec nous. J’adore échanger avec toi.

Avant de partir, j’ai pour habitude te laisser la parole pour dire où les auditeurs peuvent te trouver, suivre ton actualité.

Steve Cadigan : Bien sûr. Vous pouvez me contacter sur LinkedIn, ou sur mon site stevecadigan.com.

Vous pouvez aussi me suivre sur TikTok tant que ça existe encore. J’y raconte de vraies histoires du monde de l’entreprise américaine, ce qui peut prêter à sourire. Et puis j’ai publié un livre intitulé « Workquake. Tirer parti des répercussions du COVID-19 pour construire le futur du travail ».

David Rice : Et dernière petite tradition du podcast : tu as le droit de me poser la question de ton choix.

Steve Cadigan : Parlons d’IA. D’après toi, en RH, qu’est-ce qui est bien fait avec l’IA ? Qu’est-ce qui t’encourage ?

David Rice : Je trouve que la réaction des RH a été assez mesurée et toujours en phase avec la culture d’entreprise. Certains veulent vraiment fixer des règles strictes, ce qui est logique selon le contexte, si la formation ou l’infrastructure n’est pas prête.

Cela dépend du leadership : certains craignent de passer pour paresseux à utiliser l’IA ; si c’est la culture, il est normal que les RH tempèrent un peu. Mais là où l’expérimentation est encouragée, on constate que la liberté accordée aux collaborateurs commence à porter ses fruits.

Au début, les premiers outils d’IA servaient surtout de tremplin à des idées. Aujourd’hui, cela devient un véritable point de départ abouti, et cela ne fera que s’améliorer. À suivre !

Globalement, les RH l’ont bien géré. Ni trop stricts, ni laxistes. Beaucoup ont compris que donner des lignes directrices n’empêche pas l’IA de s’infiltrer partout, et qu’il est impossible de la « policer » complètement. Autant l’accompagner intelligemment !

Steve Cadigan : Je partage ce constat, et je pense que les RH les plus avancés mettent en place des conseils stratégiques sur l’IA, des groupes d’éthique, voire des « étiquettes nutritionnelles IA » sur les projets pour vérifier la cohérence avec les valeurs et l’impact sur la motivation des équipes. C’est très pertinent comme logique.

David Rice : J’aime l’idée des « étiquettes nutritionnelles IA ». C’est une nouveauté pour moi.

Steve Cadigan : Oui, tout à fait !

David Rice : Steve, merci d’être venu, c’était un plaisir.

Steve Cadigan : Merci de ton invitation.

David Rice : Chers auditeurs, n’oubliez pas de vous rendre sur peoplemanagingpeople.com/subscribe pour vous abonner à la newsletter. Et d’ici là, travaillez sur vos « étiquettes nutritionnelles IA » et déterminez ce que vous attendez réellement de l’IA.