• La croissance fulgurante des IA génératives et de la data offre des perspectives nouvelles aux organisations pour gagner en efficience. Aucun métier ni aucun secteur ne sera épargné. Ne pas prendre ce virage Data IA c’est donc prendre un risque à moyen terme assez fort. Pour gagner en efficience et rester compétitif, il y a donc un fort enjeu à acculturer rapidement les collaborateurs des organisations. Pour tirer pleinement parti de ces avancées technologiques, il est impératif que les collaborateurs soient non seulement familiarisés avec ces outils et qu’ils sachent les utiliser, mais surtout qu’ils développent un « Mindset Data IA ».

    Approfondir les compétences liées à l’IA nécessite en effet une compréhension et une intégration multidimensionnelle, hard & soft skills, que nous avons rassemblées autour de cinq grandes compétences clés à développer dans toutes les organisations.

  • 01. Comprendre comment fonctionne l'IA, en particulier le machine learning et la data science

    Les concepts de base de l’IA sont le fondement sur lequel reposent toutes les applications et théories plus avancées. Sans cette base, il est difficile de concevoir des formations pertinentes et d’appréhender les possibilités et limites de l’IA.

    Trois pistes à développer

    Proposer des formations introductives sur les principes du machine learning, de l’analyse de données, et des algorithmes de base.

     Encourager la participation à des ateliers pratiques ou des hackathons pour expérimenter avec des outils d’IA (que vous pouvez mettre en place avec des partenaires spécialisés ou des consultants indépendants).

     Investir dans des formations ciblées : tutoriels en ligne, webinars, parcours complets comme celui que nous avons créé en collaboration avec Very Up et Teach Up. Ce programme vise à acculturer de manière pratique les collaborateurs sur tous les sujets liés à la Data et à l’IA.

     

  • 02. Développer un Mindset Data & IA

    Pour bien travailler avec l’IA, il ne faut pas nécessairement faire de vos équipes des expertes sur le sujet, mais plutôt essayer de développer chez elles un « Mindset Data & IA ». Dans un contexte où les outils qui embarquent de l’IA changent tout le temps et à une vitesse folle, il est en effet beaucoup plus impactant d’encourager à développer la curiosité, l’expérimentation, l’analyse, la prise de recul, le travail collaboratif et la gestion de l’anxiété, que de se spécialiser sur un outil qui pourrait être obsolète dans trois mois.

    Trois pistes à développer

    Créer des communautés d’éclaireurs volontaires pour ouvrir de nouveaux territoires, en mode projets, pour donner envie aux autres d’utiliser des outils ou des approches qui peuvent améliorer le confort de travail de l’équipe. Et surtout, leur donner le temps et les moyens (budget dédié, licences d’outils, ouverture à un réseau de spécialistes…) pour le faire.

     Encourager le partage des expériences et des apprentissages à travers des réunions régulières où les éclaireurs peuvent discuter avec les moins aventureux de leurs réussites, de leurs défis, de leurs ratés et des leçons tirées de leurs projets d’IA.

     Fournir des ressources pour le soutien psychologique, comme des modules e-learning ou des ateliers sur la gestion du stress, voire permettre à vos équipes d’accéder à des psychologues du travail pour les aider à gérer l’anxiété liée à l’apprentissage et à l’utilisation de technologies en constante évolution.

     

     

  • 03. Interpréter des données pour en extraire de la valeur opérationnelle

    L’IA est alimentée par les données. Sans ça, il n’y a pas d’IA. Une compréhension claire de la manière dont les données sont collectées, traitées et interprétées permettra à vos équipes de mieux appréhender tous les projets et outils qui embarquent de l’IA.

    Trois pistes à développer

    Organiser des formations sur la gestion des données, l’analyse statistique, et l’interprétation des résultats dans un contexte opérationnel donné.

     Promouvoir l’apprentissage par la pratique avec des jeux de données réels ou simulés. Assez facile à mettre en place avec des outils gratuits (Excel, ChatGPT…).

     Sensibiliser à l’importance de la qualité des données, à la préparation des données et à l’analyse exploratoire. C’est un mindset à développer dans toute l’organisation.

     

     

  • 04. Utiliser les IA génératives pour en faire un outil du quotidien (collaborateur augmenté)

    Les IA génératives sont à considérer comme des alliés du quotidien, qui permettent de gagner en efficacité, d’apporter de l’inspiration, de structurer ou synthétiser. Elles peuvent aider les collaborateurs à générer des premiers niveaux de contenu, aider à analyser un volume important de données, faciliter la préparation et l’animation d’ateliers d’idéation et même créer des exercices pour s’entraîner / se former sur des sujets métier… Lorsqu’elles sont utilisées à bon escient, les IA génératives peuvent presque servir de coach personnel en temps réel.

    Trois pistes à développer

    Organiser des ateliers pour apprendre à explorer les différentes applications des IA génératives, comme la création de contenu textuel (LLM), la génération d’images ou la simulation d’exercices. Ces ateliers doivent aussi couvrir si possible les limites de ces technologies, comme les biais potentiels et les erreurs.

     Encourager les collaborateurs à utiliser l’IA générative comme des super assistants dans des technologies d’authoring et à s’approprier les outils qui vont devenir les standards du marché.

     Former aussi les équipes à évaluer et à améliorer le contenu généré par l’IA puisque le contenu généré nécessite souvent une révision. Cela demande de monter en compétence sur le prompt engineering ainsi que la capacité à discerner les nuances et à corriger les erreurs (il y en a souvent, n’oubliez jamais que l’IA, ce n’est que des maths et elles n’ont aucune « intelligence du sens »).

     

     

  • 05. Intégrer des considérations éthiques et de conformité dans cette transformation

    L’IA soulève des questions éthiques nouvelles, notamment en matière de biais, de vie privée et de sécurité. La conformité aux réglementations est aussi cruciale pour éviter les risques légaux et pour renforcer la confiance de l’ensemble des parties prenantes donc votre entreprise doit être à la pointe en la matière. C’est tout le sens des discussions et arbitrages en cours avec l’AI Act dont il faudra maîtriser le contenu pour être en conformité avec les règlements et les bonnes pratiques.

    Trois pistes à développer

    Créer des modules de formation axés sur l’éthique de l’IA, incluant des études de cas et des discussions de groupe.

     Collaborer avec des experts en éthique et en droit pour aborder les aspects réglementaires et légaux et co-construire une charte éthique propre à votre organisation.

     Encourager une réflexion continue sur les impacts sociaux (et pourquoi pas philosophique comme le propose Very Up) de l’IA et promouvoir une culture de responsabilité et de transparence.

     

     

  • À propos de nos invités

    Renaud Tirfoin :

    Renaud a passé 15 ans dans le Conseil en Data et IA sur des sujets de stratégie Data, d’implémentation de factory à l’échelle et de delivery de cas d’usage Data Science dans les secteurs de Consumer Product et Retail, des Services et transports, et dans la banque. Il pilote aujourd’hui les activités d’Invent autour des sujets d’Acculturation de grands Groupes avec un focus particulier sur la formation des dirigeants aux nouvelles problématiques Data. Il a notamment construit, en partenariat avec Very Up, un projet stratégique d’Acculturation pour les cadres et dirigeants du Groupe La Poste, et porte aujourd’hui des sujets de transition autour de l’IA de confiance pour une IA plus éthique.

    Thomas Clément-Bollée :

    Après plus de 10 années passées dans le conseil en excellence opérationnelle sur des sujets de transformation digitale, Thomas a rejoint Very Up dont il est aujourd’hui DGA. Il est particulièrement impliqué sur les sujets Data IA pour accompagner les grandes organisations dans les projets de transformation sur ces sujets. Convaincu que les approches de grands cabinets de conseil sont très complémentaires avec le cœur de métier de Very Up, il a notamment développé un partenariat avec Capgemini Invent sur les sujets autour de la Data et de l’IA pour accompagner leurs clients communs sur ces sujets stratégiques.

  • L’essentiel à retenir
    en trois points

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