Préparation à l’IA avec la conduite du changement

Objectifs de formation

Une fois cette unité terminée, vous pourrez :

• Identifier comment l’IA a impacté divers secteurs d’activité
  
• Expliquer l’évolution de l’IA
  
• Résumer les défis auxquels les entreprises font face lors de l’implémentation de l’IA
  

L’évolution de l’IA

L’intelligence artificielle (IA) évolue à une vitesse fulgurante, présentant des opportunités et des défis sans précédent dans tous les secteurs et fonctions.

• Secteur de la santé : outils de diagnostic reposant sur l’IA, protocoles de traitement personnalisés et analyses prédictives pour anticiper les épidémies.
  
• Secteur des finances : détection des fraudes, trading algorithmique, établissement des scores de crédit et conseils financiers personnalisés.
  
• Vente au détail : expériences d’achat personnalisées, gestion des stocks et chatbots de service client.
  
• Secteur de la fabrication : maintenance prédictive, contrôle qualité via la vision par ordinateur et optimisation de la chaîne d’approvisionnement.
  
• Secteur automobile : véhicules autonomes, systèmes d’assistance à la conduite et maintenance prédictive.
  
• Marketing : analyse du comportement des clients, publicité ciblée et génération de contenu.
  
• Ressources humaines : recrutement piloté par l’IA, analyses de l’engagement des employés et gestion de la force de travail.
  

Il s’agit de quelques exemples des possibilités offertes par l’évolution de l’IA. Une implémentation réussie de l’IA dans le monde des affaires dépend du choix de la solution et du déroulement de son déploiement.

Salesforce aide depuis longtemps ses clients à opérer des changements grâce à l’IA.

• Première vague : Salesforce a lancé la première vague, celle de l’IA prédictive, avec Salesforce Einstein. Nous savions en 2014 que l’IA allait transformer les relations avec les clients et nous avons créé une équipe de recherche interne qui a contribué à l’essor de l’IA pour le CRM avec le lancement d’Einstein. Cela a permis à nos clients de vendre, d’assister et d’interagir bien plus intelligemment.
  
• Deuxième vague : l’IA générative a donné lieu à la sortie de nos produits GPT, générant une productivité incroyable et une gamme de nouvelles capacités telles que les connaissances des affaires, les résumés de comptes et les briefings.
  
• Troisième vague : nous entrons rapidement dans une nouvelle vague d’IA, dans laquelle les agents autonomes communiquent entre eux et effectuent des tâches pour vous. Aujourd’hui, Agentforce pour la vente peut créer un e-mail commercial de suivi à partir des communications précédentes et de l’activité du compte. Quant à Agentforce pour Service, il permet aux conseillers du service client d’utiliser les réponses contextuelles générées par l’IA lorsqu’ils échangent avec un client.
  

Défis pour une implémentation réussie

Les machines capables de prendre des décisions complexes, imaginées autrefois dans les livres de science-fiction, font désormais partie de notre réalité, et chaque entreprise veut capitaliser sur cette opportunité pour augmenter sa croissance, sa productivité et la réussite client.

Cependant, plus de 70 % de toutes les transformations permises par l’IA ne répondent pas aux attentes, les défis liés aux personnes étant le principal obstacle que les entreprises ne parviennent pas à surmonter.

Voici les cinq principaux défis liés aux personnes auxquels les entreprises font face lors de l’implémentation de l’IA.

1. La résistance au changement : l’adoption de l’IA rencontre souvent une résistance de la part des employés, qui craignent une suppression d’emplois ou une perturbation des processus établis.
   
2. Les lacunes en matière de compétences et la formation professionnelle : l’implémentation de l’IA nécessite d’apporter de nouvelles compétences aux employés pour qu’ils puissent travailler avec les technologies avancées. De nombreuses organisations doivent faire face à des défis pour former ou reconvertir leur force de travail, surtout dans des domaines tels que l’analyse de données, les opérations d’IA et l’apprentissage machine.
   
3. Les préoccupations relatives à l’éthique et aux biais : alors que les systèmes d’IA, en particulier l’IA générative, sont de plus en plus utilisés dans le cadre de la prise de décision, les employés s’inquiètent des implications éthiques. L’IA peut hériter de biais des données d’entraînement, ce qui risque de générer des résultats injustes ou préjudiciables.
   
4. La confiance et la transparence : le fait que l’IA est une « boîte noire » peut engendrer de la méfiance parmi les employés et les parties prenantes. S’ils ne comprennent pas clairement le fonctionnement des modèles d’IA et que ces derniers ne sont pas transparents, notamment au niveau de la génération de décisions ou de contenus, de nombreux employés rechignent à s’aider des systèmes d’IA.
   
5. L’alignement culturel : l’adoption de l’IA nécessite souvent un changement dans la culture organisationnelle afin d’intégrer la prise de décisions reposant sur les données et l’automatisation. Cependant, encourager cet état d’esprit peut être difficile, surtout dans les entreprises aux pratiques opérationnelles traditionnelles.
   

Ne pas aborder le côté humain des transformations en matière d’IA produit un écart significatif entre la vision et la concrétisation de la valeur, ce qui peut mener aux difficultés suivantes :

• Problème d’alignement entre les équipes commerciales et informatiques
  
• Prise de décision différée
  
• Réticence, manque de confiance, anxiété et peur de l’échec
  
• Faiblesse de la productivité et de l’adoption, et utilisation sous-optimale des outils
  
• Retour aux anciennes façons de penser et de travailler
  
• Attrition due à la dégradation de l’expérience des employés
  

En abordant de manière proactive l’aspect humain de la transformation en matière d’IA par la mise en œuvre d’une stratégie de gestion du changement sur mesure, de cadres éthiques et d’un leadership fort, les clients peuvent parvenir à adopter de nouvelles méthodes de travail et à améliorer la vitesse de création de valeur pour atteindre finalement les résultats métiers définis.

Si seulement il existait un cadre permettant d’aider la gestion du changement en matière d’IA… mais attendez, c’est le cas ! Passez à l’unité suivante pour apprendre à utiliser tous les bons leviers de la stratégie LEVERS afin de garantir une implémentation réussie du changement vers l’IA.

Ressources

• Salesforce : Agentforce
• Salesforce : Produits d’intelligence artificielle
• Trailhead : Premiers pas avec l’intelligence artificielle