Le rôle de l’IA dans les talents, la confiance et l’avenir de l’expérience employé

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Jeanne Meister : L’un des sujets vraiment intéressants est ce concept d’utilisateur clandestin de l’IA. Ainsi, nous savons d’après la dernière enquête Microsoft que 75 % des employés utilisent l’IA, mais que près de 50 % l’utilisent sans l’admettre à leur manager ou à leur équipe. C’est en fait la position la plus dangereuse dans laquelle être.

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 invitée aujourd’hui est Jeanne Meister. Elle est experte du futur du travail et stratège en entreprise. Nous allons parler de l’IA, de la manière dont elle est utilisée en entreprise et comment les organisations peuvent comprendre ce que signifie l’IA pour leurs collaborateurs et leur travail.

Jeanne, bienvenue.

Jeanne Meister : Merci de m’accueillir, David. C’est un plaisir d’être ici.

David Rice : Absolument.

Tout d’abord, parlez-nous un peu de vous, comment êtes-vous arrivée là où vous êtes, et qu’est-ce qui vous empêche de dormir la nuit en ce moment concernant l’avenir du monde du travail ?

Jeanne Meister : Oui. Comme vous l’avez dit, je suis consultante RH internationale et stratège des environnements de travail. J’ai écrit plusieurs livres. Essentiellement, ma carrière a consisté à écrire un livre, à bâtir une entreprise et à la vendre ensuite. J’ai ainsi écrit le premier livre sur le sujet des universités d’entreprise. J’ai créé corpu.com, je l’ai vendu, puis j’ai écrit The 2020 Workplace. Ensuite, j’ai bâti Future Workplace, vendu aussi, et quitté l’entreprise en décembre 2023, donc tout récemment.

Je suis aussi très active dans l’enseignement supérieur. Je fais partie du conseil d’administration d’une université en ligne à but non lucratif, ciblant les adultes actifs. Pendant mon temps libre, je vis à New York avec mon mari et mon Labradoodle australien.

David Rice : Je ne sais pas si les gens me parlent souvent de leurs animaux, vous savez, j’ai quatre chiens. D’habitude, tout le monde dans l’émission reste professionnel. On parle rarement des animaux de compagnie.

Jeanne Meister : Alors tant mieux, une nouvelle piste de questions alors !

David Rice : N’est-ce pas ?

Je voudrais démarrer la conversation sur quelque chose que les gens n’associent peut-être pas immédiatement à l’IA, à moins d’être, par exemple, professeur d’université ou cinéphile, c’est l’idée de confiance, non ? Quand nous avons parlé avant cette interview, vous reveniez d’une conférence où le thème de la confiance était omniprésent, n’est-ce pas ?

Mais pas du point de vue des employeurs, plutôt du point de vue des employés : beaucoup hésitent à l’utiliser de peur de la vision que leur employeur aura du travail fourni ou de leur poste. Comment voyez-vous cette situation actuelle ? Et que devraient faire managers et dirigeants pour y répondre ?

Jeanne Meister : Eh bien, dans votre précédente question, l’une des choses qui m’empêche de dormir la nuit, c’est justement cela, David. C’est tout l’aspect émotionnel lié à l’utilisation de l’IA générative au travail, l’anxiété, la peur, la question de la confiance, toutes problématiques que je vois émerger. Et je pense que les employés se demandent : si je n’utilise pas l’IA générative, vais-je manquer la prochaine promotion ?

Si j’utilise l’IA générative, serai-je considéré comme facilement remplaçable ? Beaucoup de tâches peuvent désormais être prises en charge par l’IA, donc qu’attend-on de moi ? Il y a donc une vraie problématique : l’IA générative crée davantage de stress chez les salariés.

Par ailleurs, David, j’ai beaucoup travaillé ces dernières années sur la question du bien-être financier et c’est un autre facteur de stress pour les employés. Une enquête a montré que les salariés inquiets pour leurs finances perdent l’équivalent de 15 heures par semaine à y penser, un quasi job à mi-temps, ce qui se répercute bien sûr sur leur productivité et leur motivation au travail.

Et je crains que le même phénomène se produise ici, que les employés aient le sentiment qu’ils devraient être beaucoup plus productifs avec l’IA alors qu’ils ne le sont pas. L’une des questions les plus intéressantes est cette idée de l’utilisateur clandestin de l’IA. Selon la dernière enquête Microsoft, 75 % des salariés utilisent l’IA, mais près de 50 % l’utilisent sans le dire à leur manager ou à leur équipe, ce qui est la position la plus dangereuse, car on n’est pas forcément au courant des règles et politiques internes. De plus, on l’utilise en silo, sans partager, et l’organisation n’en tire pas le bénéfice maximal, que ce soit en productivité, créativité ou innovation.

Donc l’enjeu de la confiance côté salarié est crucial. La vraie question, c’est donc : que faire en tant que responsable RH ? D’après moi, le premier outil IA à déployer, quelle que soit la taille de l’entreprise, c’est une politique IA, communiquée de manière approfondie.

David Rice : Oui, c’est un sujet sur lequel on reçoit de plus en plus de questions. Il existe très peu de ressources claires puisque c’est tout nouveau. On rencontre ici plusieurs types de défis, non ? Les grandes entreprises mettent d’énormes moyens dans la promotion de l’IA, elles mettent en place des garde-fous, tandis que dans les petites et moyennes entreprises, c’est parfois un peu le far west ! Tout dépend du niveau de compréhension des dirigeants, ce qui varie fortement d’un poste à l’autre. Je voudrais vous demander : comment gérer différemment le défi IA selon la taille et les ressources de son entreprise ?

Jeanne Meister : C’est vrai que l’innovation se concentre dans les sociétés spécialisées en technologie ou services professionnels : elles l’utilisent, la créent, la conseillent. Elles ont d’énormes équipes dédiées à ce sujet. Pour les petites et moyennes entreprises, il faut vraiment noter la question des utilisateurs clandestins : certains paient 20 $ par mois pour ChatGPT-4 et l’apportent dans leur entreprise. C’est l’équivalent du « bring your own technology to work ».

Ici, c’est « apportez votre outil IA au travail ». Comme je l’ai dit, le premier outil IA, c’est une politique. Cela ne coûte rien, il faut simplement constituer un comité de gouvernance, avec des représentants RH, finances, IT. S’il y a un juriste en interne, sinon il en faut un en externe, même petit cabinet. On y ajoute quelques responsables métier pour aboutir à une vision commune sur le rôle de l’IA dans la stratégie globale, puis élaborer une politique claire. À qui s’adresse-t-elle ? Aux salariés en CDI ? Pas seulement, car beaucoup de PME fonctionnent avec des freelance et des fournisseurs externes.

Est-ce réservé aux employés présents au bureau ? Non plus : il y a aussi ceux en télétravail. Il faut vraiment comprendre l’impact de l’IA sur toute l’organisation, définir cette politique et bien la communiquer, sans se contenter d’une seule annonce.

Mon constat : il faut en faire une vraie campagne, pas une simple formation obligatoire « cochez la case pour être conforme ». Cela doit être vivant et permanent. Un autre point sous-exploité est qu’on n’accorde pas de reconnaissance à ceux qui utilisent l’IA pour accroître leur productivité ou leur créativité. Comment détecter ces « power users », les reconnaître, les récompenser, pour s’être approprié l’outil efficacement ?

David Rice : Oui, c’est intéressant, car à vous entendre, parfois on croirait, si l’on suit les narratifs médiatiques, que le monde entier fait déjà tout son travail avec l’IA.

Mais, en réalité, un débat récurrent c’est le retour sur investissement (ROI). Et de quelle manière le mesurer ? Ce n’est pas seulement la quantité de travail produit mais aussi la qualité, n’est-ce pas ? La créativité avec laquelle on l’utilise : cela pourrait être une mesure.

J’aimerais savoir où, selon vous, nous en sommes sur la « courbe ROI » de l’IA, car on veut encourager la créativité et l’innovation, mais il faut aussi s’assurer que cela profite réellement à l’entreprise.

Jeanne Meister : Oui, je conseille à mes clients de changer de perspective, de se demander d’abord comment ils vont utiliser l’IA pour optimiser une fonction. Pensez au recrutement, par exemple, pour les RH, c’est un grand cas d’usage initial. Puis, comment l’IA peut accélérer le lancement de nouveaux produits ou services ?

Pour les PME, ce que j’entends beaucoup, c’est l’intérêt d’utiliser l’IA pour le coaching. Beaucoup souhaitent apprendre en groupe et il existe de nombreux outils très intéressants. Mais au-delà des cas d’usage, et ils sont nombreux, les entreprises doivent être plus stratégiques et réfléchir à la meilleure façon d’intégrer l’IA dans leur stratégie d’entreprise, de façon collégiale.

Il faut identifier les applications à haute valeur ajoutée et faible risque, faciles à déployer, et rechercher ces « quick wins » sans hésiter. Chaque aspect a un risque, mais certains sont moindres : en adoptant cet angle, on maximise la valeur pour l’organisation.

La recherche montre que les dirigeants voient un avantage compétitif clair à utiliser l’IA, mais ils restent prudents dans les investissements car ils veulent d’abord prouver un ROI. Il faut donc traiter ce sujet en équipe transversale, quel que soit la taille de l’entreprise : il s’agit d’intégrer l’IA dans la stratégie d’entreprise, et pas seulement de multiplier les cas d’utilisation ponctuels bien que nombreux.

David Rice : Certainement.

J’aimerais passer maintenant sur l’aspect « talents ». L’IA, selon certains discours, incite à « tricher » ou à trouver des raccourcis. Récemment, sur Reddit, j’ai lu que des gens combinaient deux emplois grâce à elle. Quels sont vos soucis, selon vous, concernant la qualité du travail et la confiance dans l’engagement authentique des nouveaux collaborateurs à temps plein ?

Jeanne Meister : C’est une excellente question, très universelle quelle que soit la taille de l’entreprise.

Cela me fait penser à l’éternelle question : « Et si je forme mes collaborateurs, que j’investis beaucoup, et qu’ils partent ? » La vieille réponse c’est : « Et si vous ne les formez pas, et qu’ils restent ? » Idem ici : si vous ne formez pas vos salariés à l’IA et qu’ils restent, c’est votre compétitivité qui est en jeu.

Tout se ramène donc à la confiance. Êtes-vous certain de la loyauté de vos collaborateurs ? Après la pandémie, on est passés du tout-présentiel à des modalités beaucoup plus flexibles. Or, cette question est apparue avant même l’IA générative : « Mes employés travaillent-ils vraiment si je ne les vois pas ? » ou « Ont-ils un second emploi si je ne les vois pas ? » Cela concerne la confiance, la culture d’entreprise. Vos collaborateurs se sentent-ils valorisés, respectés, récompensés ? Il y a aura toujours quelques « mauvais acteurs », c’est la vie.

Mais que pouvez-vous faire dans votre culture pour instaurer la confiance et le sentiment d’appartenance, tout en impliquant la responsabilité individuelle et collective dans l’équipe ? C’est vraiment un enjeu qui a émergé ces dernières années, et qui a deux faces.

L’envers, c’est désormais des leaders — d’après l’étude Microsoft là encore —, 66 % d’entre eux déclarent qu’ils n’embaucheront personne sans compétences en IA générative, ils privilégient même ces compétences à l’expérience. Si vous recherchez cela dans vos recrutements, vous trouverez des profils aguerris à ces outils, ce qui est un vrai atout que vous devriez valoriser, au lieu d’en avoir peur, sous prétexte qu’ils auront du temps libre…

David Rice : Oui. Et justement, que vont-ils faire de ce temps ?

Une question qui revient constamment : si on est une PME ou que l’on n’a pas d’instance IA dédiée derrière un pare-feu, à quel point être prudent lorsqu’on introduit des données d’entreprise dans l’IA ?

Jeanne Meister : Le tout premier outil IA est la politique IA. Tout le monde doit y être formé. Vous remarquerez que les gens mettront quand même leurs propres données dans l’outil. On peut veiller, en back office, à ce que les données ne soient pas utilisées pour entraîner l’IA avec vos éléments internes. D’après ce que j’observe, beaucoup d’organisations surveillent de près l’utilisation et les risques potentiels de violation de propriété intellectuelle IA.

La meilleure stratégie pour limiter les risques, c’est donc de connaître la politique interne et d’assurer une communication/formation continue à ce sujet. Et, au final, ce n’est pas si coûteux de se doter d’un « bac à sable » IA pour tester l’intégration dans l’organisation, comprendre les bons usages et bâtir une stratégie.

Les entreprises vont rapidement prendre conscience, dans le choix de leurs investissements, que ce sujet deviendra prioritaire. Il faut y répondre stratégiquement et comprendre qu’il y a toujours des utilisateurs clandestins, qui pourraient s’exposer à des risques ou mauvaises utilisations s’ils n’ont pas connaissance des règles.

David Rice : Dernière question — celle qu’on vous pose sûrement tout le temps, vu que vous réfléchissez beaucoup à l’avenir du travail. À mesure que les entreprises intègrent l’IA dans leurs processus et les habitudes de leurs employés, qu’attendez-vous le plus de voir émerger autour de l’IA au travail ?

Jeanne Meister : J’adore cette question. Si je reconnais la peur de l’IA, j’y vois aussi une opportunité immense pour améliorer et enrichir l’expérience collaborateur. Parmi ce que je trouve passionnant, c’est la requalification des employés dont les métiers sont « automatisables ».

L’un des meilleurs exemples est Ikea : ils avaient des milliers d’agents de service client. En 18 mois, ils ont introduit un chatbot gérant près de 50 % des demandes (livraison, questions clients, etc.). Plutôt que de licencier, ils ont requalifié ces agents en consultants en design virtuel. Ils sont passés du conseil client traditionnel à l’accompagnement à distance via des applications 3D, en leur apprenant la vente consultative.

Les clients peuvent solliciter ce service contre rémunération ; cela a déjà généré près d’un milliard de dollars de revenus. On doit voir plus d’entreprises réfléchir à la façon dont l’IA peut transformer et enrichir l’expérience collaborateur et client.

Un autre point, relevé récemment, est l’écart de genre dans l’usage de l’IA générative. Une récente enquête menée par Slack (s’adressant surtout aux PME) montre que les hommes sont 25 % plus enclins à expérimenter des outils IA au travail que les femmes. Je vous retourne la question, David, pourquoi selon vous ?

David Rice : Ma première réaction serait que les hommes ont peut-être moins peur des conséquences en cas d’erreur. Cela paraît simpliste, mais c’est un héritage culturel : au fil du temps, les femmes ont été davantage sanctionnées pour leurs erreurs, et restent moins perçues comme innovatrices, leaders, ou même créatrices — bien que ce soit faux. C’est un stéréotype inhérent au processus de recrutement comme à la gestion des talents. Je pense donc qu’il y a plus d’appréhension chez les femmes à l’idée de se tromper, de subir de lourdes conséquences. D’ailleurs, beaucoup d’hommes disent « Mieux vaut demander pardon qu’autorisation ».

Jeanne Meister : Cela m’inquiète vraiment. Je pense que vous avez raison : moins de peur, plus de confiance en la capacité à gérer une erreur. Mais globalement, comme le montre l’enquête Slack, les femmes se montrent plus hésitantes.

Cela s’explique aussi par la nature des emplois : si l’on considère l’ensemble du monde du travail, y compris ces 70 % d’emplois — souvent oubliés — qui sont sur le terrain, les « frontline workers », on constate que beaucoup de femmes exercent des jobs moins qualifiés, plus précaires, où l’hésitation est plus grande, parfois parce qu’il faut cumuler deux emplois pour la famille. Il y a donc une réticence accrue, un sujet à traiter aussi bien pour les métiers de la connaissance que pour les métiers de terrain.

David Rice : Oui, je ne pourrais être plus d’accord.

Eh bien Jeanne, cette conversation a été passionnante. Je vous laisse la parole pour présenter où et comment les auditeurs peuvent vous suivre, découvrir vos travaux, vos projets ?

Jeanne Meister : J’invite tout le monde à me retrouver sur LinkedIn, c’est le meilleur endroit pour me contacter directement, Jeanne Meister. Je publie aussi très souvent sur Forbes, vous pouvez m’y chercher à mon nom. J’ai aussi mon site web, jeannemeister.com. Et si vous voulez m’écrire à l’ancienne, ce sera un plaisir de vous lire.

Mon adresse est jeanne@jeannemeister.com. Parmi mes projets, je lance en janvier une nouvelle enquête quantitative sur les cas d’usage de l’IA générative, et pas seulement pour les métiers du savoir, mais aussi pour les métiers de terrain. J’en ai parlé ici car cela me tient particulièrement à cœur : je suis la fille de deux salariés de terrain, deux salariés horaires. Ces métiers représentent 70 % de la main-d’œuvre américaine. Or, avec l’IA générative, on a tendance dans les RH à ne penser qu’aux « knowledge workers ». Je vais donc lancer cette enquête en janvier et j’espère que vous m’inviterez de nouveau, David, pour partager les résultats et ce que j’aurai appris.

David Rice : Oui, ce serait formidable. Nous avons hâte d’en entendre plus.

Merci d’être venue aujourd’hui, Jeanne. Merci de nous avoir donné un peu de votre temps !

Jeanne Meister : Merci à vous de votre accueil, David.

David Rice : À la prochaine fois, chers auditeurs. Si ce n’est déjà fait, n’hésitez pas à vous rendre sur peoplemanagingpeople.com/subscribe pour vous inscrire à la newsletter. Et en attendant, mesdames, n’hésitez pas à expérimenter avec l’IA, ne laissez pas les biais historiques se perpétuer à l’ère de l’IA. Continuez à expérimenter !