L’IA au travail: gains attendus mais destination inconnue !

16 octobre 2024

Pour ouvrir la deuxième journée du Congrès RH 2024, organisé par l’Ordre des conseillers en ressources humaines agréés du Québec, les organisateurs de l’événement avaient prévu une conversation sur l’intelligence artificielle au travail. Chacun à leur manière, les panélistes présents sont parvenus à dépasser les lieux communs sur l’IA en amenant quelques idées nouvelles dans la discussion.

Cette dernière était animée par Samuel Durand, auteur des documentaires Work in Progress, dont un extrait a été joué pour donner un premier aperçu du sujet.  

De toute évidence, le documentariste a passé quelque temps à réfléchir aux impacts de la venue de l’IA. Parmi ceux-ci, il a cité une étude de Stanford mentionnant que les employés qui gagnaient le plus en efficacité au contact de l’IA étaient les moins expérimentés (avec un gain de 30%). Or, cela amène une forme d’iniquité entre les anciens employés qui partagent leur savoir et nourrissent les modèles d’IA avec ceux qui en bénéficient directement.  

La question qui se pose alors, a-t-il expliqué, c’est : comment est-ce que je m’assure que les personnes les plus qualifiées sont à l’aise de partager leurs connaissances – si n’importe quel nouvel employé peut être augmenté et atteindre le même niveau de satisfaction client avec cet outil ? L’étude suggère de repenser la rémunération pour qu’elle ne soit pas uniquement fonction de la création de valeur face aux clients, mais qu’elle tienne aussi compte de la création de connaissance à l’intérieur de l’entreprise. C’est intéressant de se demander: si un employé trouve un prompt qui fait sauver du temps, augmente la productivité ou la créativité ou la sécurité des employés, comment est-ce qu’on rémunère cela ?”  

Découvrir les capacités en faisant

Autre aspect de l’IA générative qui complique son déploiement dans les milieux de travail : ses cas d’usages ne sont pas bien définis.  

Il y a un changement de paradigme, note Olivier Laquinte de l’agence Talsom. Quand on fait un projet d’IA traditionnel, on sait où l’on s’en va. On structure le projet en conséquence. Dans les projets d’IA générative, on ne connaît pas la destination. On ne sait pas jusqu’où on peut se rendre. On développe les outils et on découvre les capacités au fil du temps. Dans ce contexte, c’est important d’apprendre aux gens la littératie numérique : qu’est-ce qu’on peut faire avec les outils et quelles sont les limites. »

D’ailleurs, Olivier Laquinte s’est agacé que l’on humanise l’IA générative en soutenant qu’on lui «délégue» des tâches.

Je ne pense pas qu’on délègue une tâche à L’IA. Car, dans la notion de délégation, il y a la notion imputabilité. On n’enlève pas l’imputabilité des gens à l’IA. S’ils l’utilisent et que le résultat n’est pas bon, ils ne peuvent mettre la responsabilité sur l’IA. »

L’absence de jugement

Geneviève Bich, CRHA, qui travaille chez METRO, a elle aussi insisté sur l’aspect inusité de cette technologie.

J’essaie toujours de me rappeler que l’intelligence artificielle n’a pas encore de jugement. C’est une intelligence qui apprend, alors que l’humain pense et exerce son jugement. Il faut donc encadrer l’IA avec des règles basées sur notre jugement d’affaires, notre éthique et notre jugement critique », estime-t-elle.  

Elle reconnaît aussi que l’IA générative nous amène en terrain inconnu. C’est pourquoi, selon elle, il faut garder en tête les 5 W de la pratique organisationnels : Who, What, Where, When et Why.

Même si nos réponses sont imparfaites, ça nous permet d’aller de l’avant. Et en matière de préparation à des vagues de transformation, c’est important de miser sur le leadership des organisations. La culture organisationnelle va demeurer importante. Il faut apprendre aux humains à apprendre tout au long de la vie ; le savoir-être va être critique. On ne sait pas quelles compétences techniques nous allons avoir besoin exactement. Mais si la curiosité d’apprendre est là, on pourra former les employés. On a une révolution à nos portes.

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