développer une main-d'œuvre optimisée par l'IA : stratégies de recrutement et de rétention.

Construire une main-d'œuvre optimisée par l'IA nécessite un mélange complexe de recrutement visionnaire et d'innovation stratégique. De nombreux employeurs se concentrent sur les compétences requises chez les candidats pour exploiter efficacement l'IA, mais il est également important de considérer comment l'implantation de l'IA impacte la satisfaction et la rétention des employés.

Plutôt que de se limiter aux qualifications des employés, il est crucial de favoriser une culture organisationnelle qui soutient leur satisfaction et leur développement, tout en ayant une compréhension équilibrée des avantages et des limites de l'IA. Pour certaines organisations, cela peut signifier améliorer la collaboration, tandis que pour d'autres, cela peut nécessiter une révision de la manière dont l'IA est intégrée au sein de l'organisation.

Ci-dessous, un aperçu des stratégies clés pour une adoption réussie de l'IA, ainsi que des exemples des pièges et des opportunités liés à la construction d'une main-d'œuvre optimisée par l'IA.

les fondations d'une main-d'œuvre optimisée par l'IA.

Bien qu’il soit courant d’entendre parler des gains de productivité que l’IA peut offrir, les outils d’IA à eux seuls ne garantissent pas une efficacité accrue. Une étude d’Upwork a révélé que, bien que la majorité des dirigeants de la haute direction s’attendent à ce que l’implantation de l’IA entraîne une productivité accrue, 77 % des employés ont déclaré que l’IA les rendait plus productifs. Les outils d’IA peuvent améliorer l’efficacité, mais seulement lorsque les équipes sont outillées pour en tirer pleinement parti.

Dans les années à venir, les employeurs devront maintenir des attentes réalistes, favoriser la collaboration et investir dans des occasions de perfectionnement pour bâtir une main-d’œuvre optimisée par l’IA.

avoir des attentes réalistes

Lorsque les employeurs surestiment les capacités de l’IA, ils peuvent involontairement imposer des attentes irréalistes aux employés, ce qui peut mener à l’épuisement professionnel et à un taux de roulement élevé. Pour exploiter pleinement le potentiel des outils d’IA, il est crucial de commencer par comprendre l’effort humain nécessaire à leur gestion.

Des attentes réalistes sont particulièrement importantes aux premières étapes de l’adoption de l’IA, car les essais et erreurs mèneront aux améliorations qui généreront de réels gains de productivité à l’avenir.

synergie interservices

Comme le note Harvard Business Review, les hiérarchies organisationnelles rigides peuvent limiter l’efficacité de l’IA. Lorsque les équipes qui conçoivent les outils d’IA ne collaborent pas étroitement avec celles qui les utiliseront, un décalage peut se créer entre ce que ces outils offrent et les besoins réels des équipes.

Consulter les employés sur leur expérience des outils d’IA peut favoriser l’amélioration continue et stimuler l’innovation en matière d’IA. Un retour d’information régulier permet aux employés et aux technologies d’IA d’évoluer ensemble afin de mieux répondre aux exigences du marché.

opportunités de formation

Bien que 75 % des entreprises adoptent l’IA, seulement 35 % des employés ont reçu une formation à ce sujet en 2024. Il existe également un écart marqué en matière d’accès équitable à la formation : 71 % des travailleurs qualifiés en IA sont des hommes, contre seulement 29 % de femmes.

Des occasions de formation équitables peuvent aider les employés à collaborer, à apprendre et à travailler plus efficacement. Elles offrent aussi des perspectives de croissance qui permettent aux employés de bâtir leur carrière à long terme.

Il est important de noter que la mise en œuvre de ces stratégies variera selon votre secteur. Voici quelques exemples des défis et réussites liés à l’IA dans les domaines de la fabrication, de la santé, de la technologie et du service à la clientèle.

IA dans la fabrication : investir dans des travailleurs qualifiés

Dans le secteur manufacturier, l’IA peut accélérer les opérations, la maintenance, le contrôle de la qualité et la livraison. Cependant, une enquête récente de Deloitte a révélé que 91 % des implantations d’IA dans la fabrication n’ont pas répondu aux attentes.

La consolidation des bonnes données représente un défi majeur pour 34 % des fabricants cherchant à tirer parti de l’IA. Les capteurs peuvent détecter les données de performance et de production, mais les travailleurs humains sont essentiels pour en comprendre le contexte, ce qui est crucial pour les décisions stratégiques.

Comme le souligne Nick Haase dans cet article oublié sur le site Smart Industry, les données collectées par les machines sont souvent stockées dans des emplacements différents de celles générées par les humains, créant ainsi des silos qui entravent la prise de décision automatisée. Pour réussir avec l’IA, les employeurs doivent d’abord investir dans la main-d’œuvre, qui constitue la base de données précises et intégrées.

Ces dernières années, les employés du secteur manufacturier ont assumé davantage de responsabilités, mais 40 % se sont sentis insuffisamment soutenus dans l’apprentissage de nouveaux processus, et 30 % n’ont bénéficié que d’augmentations salariales minimes. Ajuster les salaires et offrir des occasions de formation peut aider à attirer des talents manufacturiers prêts à contribuer aux initiatives de données en IA.

l’IA dans la santé : choisir le meilleur cas d'utilisation

Après la pandémie, 67 % des travailleurs de la santé se sont sentis plus loyaux envers leurs employeurs en raison du soutien qu’ils ont reçu. En pleine pénurie persistante de personnel de la santé, les employeurs peuvent se tourner vers des implantations prudentes de l’IA qui continuent de soutenir les employés.

Une étude récente de l’American Medical Association (AMA) a révélé que les cas d’utilisation de l’IA dans le domaine de la santé ont doublé depuis 2023, mais de nombreux travailleurs de la santé restent prudents quant à la fiabilité des résultats générés par l’IA. L’année dernière, des infirmières en Californie ont protesté contre des systèmes d’IA générant de fausses alertes lors du suivi des signes vitaux. Ces systèmes incluaient également des chatbots, qui risquaient de désinformer des patients nécessitant des soins urgents.

Cependant, les résumés générés par l’IA des symptômes des patients au Cedars-Sinai Medical Center ont permis de réduire les efforts manuels liés à la prise de notes. L’IA est également largement utilisée pour la gestion des rendez-vous et les tâches administratives, permettant ainsi aux travailleurs de la santé de consacrer plus de temps aux patients en clinique.

Cela souligne la nécessité pour les organisations du secteur de la santé de choisir soigneusement leurs implantations. Introduire trop de risques peut soulever des préoccupations en matière de sécurité, mais automatiser les tâches à faible risque peut alléger la charge de travail des employés surmenés dans le domaine de la santé.

développement logiciel et IA : recruter et former les talents de demain

Plus tôt cette année, les plans de Meta visant à remplacer ses ingénieurs intermédiaires par une IA générative ont suscité une controverse au sein de la communauté technologique. L’IA générative peut écrire du code, mais elle nécessite toujours une supervision humaine pour examiner et tester ses résultats.

Cela pose un problème pour les développeurs débutants, car cela élimine un échelon crucial dans leur progression professionnelle. Cela représente également un défi pour les employeurs, puisque 70 % des entreprises du Fortune 500 dépendent encore de logiciels hérités – et la mise à niveau de ces systèmes reposera sur des développeurs qualifiés.

Plutôt que de rechercher des développeurs avec une vaste expérience, les employeurs peuvent se tourner vers les nouveaux diplômés ayant une forte capacité à résoudre des problèmes pour répondre aux besoins en talents. Ces initiatives d'embauche basées sur les compétences peuvent utiliser l'IA pour soutenir le talent dans l'apprentissage de nouveaux outils et processus.

Par exemple, l’IA générative excelle dans la création de résumés de code et peut être utilisée pour documenter les différentes fonctions à l’intention des nouveaux développeurs. L’IA peut également extraire des données de communication à partir des canaux Slack afin d’aider les développeurs à se familiariser rapidement avec les initiatives de l’entreprise.

l’IA dans le service à la clientèle : préserver le contact humain

Récemment, l’IA générative a fait des progrès significatifs dans le service à la clientèle, avec des chatbots automatisant les réponses aux requêtes de base. Cependant, l’échec récent du Priseur Automatique de Commandes chez McDonald’s souligne l’importance du contact humain dans l’expérience client.

Cette technologie permettait aux clients de passer leur commande via un chatbot plutôt qu’un employé, dans le but d’améliorer l’efficacité. Toutefois, les chatbots comprenaient fréquemment mal les commandes, ce qui a conduit McDonald’s à annuler le projet après son déploiement dans 100 restaurants.

CNBC a rapporté que l’IA éprouve des difficultés à interpréter les accents et que des connexions Wi-Fi faibles ainsi que le bruit ambiant peuvent également contribuer aux erreurs de la technologie de reconnaissance vocale. Bien que cette technologie continue d’évoluer, ses limites actuelles soulignent l’importance de maintenir une présence humaine dans le service à la clientèle.

Même si les agents du service à la clientèle ne sont pas remplaçables, les implantations d’IA peuvent permettre à un plus grand nombre d’entre eux de travailler à domicile, leur offrant ainsi la flexibilité dont bénéficient depuis longtemps les employés de bureau. Les outils d’IA intégrant des résumés automatiques des problèmes récurrents peuvent également aider les équipes à éviter de poser deux fois les mêmes questions aux clients.

s’adapter à l’IA : stratégies gagnantes pour recruter et fidéliser

Les organisations qui prennent en compte l’impact de l’IA sur l’expérience employé seront bien mieux positionnées pour réaliser des gains de productivité. Une main-d’œuvre optimisée par l’IA repose autant sur les équipes humaines que sur l’augmentation par l’IA ; réfléchir à la manière dont elles peuvent se compléter favorisera la flexibilité et la croissance recherchées par les meilleurs talents.

À mesure que l’IA évolue dans les prochaines années, les employeurs devront porter une attention particulière aux stratégies d’IA et d’automatisation afin de s’assurer qu’elles restent alignées sur les meilleurs intérêts de leur entreprise, de leurs employés et de leurs clients.

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