Pourquoi l'utilité et la facilité d'utilisation favorisent l'adoption de l'IA

Il y a un discours récurrent sur le thème de l'IA qui semble faire beaucoup parler de lui sur LinkedIn ces derniers temps. Il se résume en gros ainsi : si vous n'adoptez pas l'IA, votre carrière est fichue. Vous serez dépassé par des personnes qui ne sont peut-être pas aussi intelligentes que vous, mais qui maîtrisent mieux les outils d'IA.

Ce genre d'alarmisme est efficace pour susciter l'anxiété (et générer des clics !), mais beaucoup moins efficace pour induire un véritable changement de comportement sur le lieu de travail. En effet, le  dernier rapport «   : Enterprise AI»  de Nitro, intitulé « » et réalisé auprès de 1 000 professionnels, met en évidence un fossé qui se manifeste dans la plupart des grandes organisations : 68 % des cadres ressentent une pression pour fournir de meilleurs outils d’IA, mais plus de la moitié des employés — jusqu’à 57 % — ne ressentent que peu ou pas de pression pour les utiliser.

Alors, pourquoi cet écart ?

L'utilité, moteur de l'adoption de l'IA

Le faible taux d'adoption de l'IA n'est pas seulement un problème de formation ou un manque d'initiative. Les deux groupes – dirigeants et employés – ont des motivations différentes. Les dirigeants recherchent des économies, tandis que les employés recherchent l'utilité. Cet outil d'IA peut-il vraiment m'aider dans mon travail ? Et si ce n'est pas le cas, pourquoi changerais-je mes processus pour l'utiliser ?

Pour moi, cet écart suggère que bon nombre des outils dont les dirigeants attendent qu'ils stimulent la productivité et réduisent les coûts ne s'avèrent pas réellement utiles dans les flux de travail quotidiens des employés.

Cela correspond à ce que j'observe actuellement sur le marché. Malheureusement, de nombreux éditeurs de logiciels se lancent dans la course à l'IA soit en ajoutant simplement un assistant IA générique à leur produit existant et en augmentant le prix, soit en misant sur la nouveauté plutôt que sur la résolution des véritables problèmes des clients. Par exemple : écouter votre PDF sous forme de podcast est peut-être une utilisation astucieuse de l'IA, mais cela ne vous fera pas gagner des heures dans votre journée ni ne vous débarrassera de nombreuses tâches manuelles répétitives. Certains de ces éditeurs de logiciels se sont trop focalisés sur ce quel' ation de l'IA peut faire et ont oublié ce que leurs clients ont besoin de faire.

En réalité, ce sont l'utilité et la facilité d'utilisation qui favorisent l'adoption plus rapidement que les initiatives imposées par la hiérarchie ou la crainte d'être à la traîne. L'adoption sera forte là où la valeur est immédiate, où la tâche est répétitive et où les outils « intelligents » basés sur l'IA s'intègrent naturellement dans un flux de travail sans nécessiter de changements opérationnels majeurs.

La gestion des documents offre de précieuses opportunités d’automatisation

Les flux de travail liés à la gestion des documents, souvent source de frictions, répondent à tous ces critères. Les employés passent des heures chaque semaine à effectuer des tâches répétitives telles que l'extraction de tableaux, la conversion de documents en formulaires à remplir, la recherche de détails clés et la protection des informations sensibles avant le partage des documents — toutes ces tâches pouvant être automatisées en quelques secondes. Chez Nitro, nous avons constaté que des outils intelligents peuvent générer des gains d’efficacité significatifs lorsqu’ils sont bien conçus. Intuitivité, fiabilité et précision sontdes conditions sine qua non de l’ . Notre expérience est corroborée par notre rapport sur l’IA en entreprise, qui montre que l’automatisation des documents a un impact significatif : 89 % des employés affirment que l’IA leur fait gagner plus de 9 heures par semaine sur ce type de tâches documentaires.

Principes de produit pour favoriser l'adoption de l'IA

Pour évaluer si une fonctionnalité d'IA sera rejetée ou adoptée par les utilisateurs, j'ai tendance à revenir à quatre principes fondamentaux :

1. Résoudre un problème spécifique existant chez l'utilisateur. Le développement d'un produit doit commencer par une compréhension approfondie du flux de travail et des points faibles de l'utilisateur. L'IA doit être un moyen de les résoudre, plutôt qu'une justification pour créer la fonctionnalité.
2. Instaurer la confiance dans le produit dès le départ. Comprenez en profondeur le cadre réglementaire de vos clients. Si la sécurité et la conformité sont reléguées au second plan, votre produit ne passera jamais les processus de gouvernance et d'approbation de l'entreprise.
3. Rendez-le intuitif, avec une courbe d'apprentissage minimale, voire inexistante. Recherchez les endroits où vous pouvez éliminer les frictions ou les étapes superflues au sein d'un flux de travail existant. Si les utilisateurs doivent modifier radicalement leur processus pour en tirer de la valeur, vous avez créé un obstacle supplémentaire à l'adoption.
4. Assurez-vous qu'il fonctionne de manière fiable et selon des normes élevées. Cela peut sembler évident, mais l'un des plus grands obstacles que l'IA doit surmonter est le fossé entre capacité et fiabilité. Il ne suffit pas qu'un outil intelligent produise de bons résultats de temps en temps ; il doit se comporter de manière prévisible et fiable à chaque fois, et le niveau de qualité doit être élevé dès le premier jour. Un utilisateur l'essaiera une fois et jugera instantanément s'il sera utile. Vous avez rarement une deuxième chance de faire bonne impression.

Ces principes aident également les fournisseurs de SaaS qui développent une IA verticale (adaptée à des secteurs ou des flux de travail spécifiques) à se forger une meilleure défense face aux géants de l’IA qui proposent des modèles de base. Claude et ChatGPT sont, par nature, génériques et flexibles, mais leur force réside dans leur étendue plutôt que dans leur profondeur. En comprenant véritablement les cas d'utilisation des clients, les environnements réglementaires et les points faibles, les fournisseurs d'IA verticale peuvent offrir ce que Niha Bobba , investisseuse en fintech chez     , appelle la « défendabilité du dernier kilomètre » en résolvant des problèmes complexes réels et en ajoutant une couche de confiance.

Questions à se poser pour choisir l'outil intelligent adapté à votre organisation

Si vous êtes un dirigeant soumis à la pression de sélectionner et de déployer des outils d'IA qui stimulent véritablement la productivité et les économies de coûts pour votre organisation, vous pouvez tester rapidement la faisabilité d'une adoption potentielle à l'aide de quelques questions pratiques.

• Cela supprime-t-il ou accélère-t-il une ou plusieurs étapes d'un flux de travail répétitif existant ?
• L'outil est-il suffisamment intuitif pour qu'un utilisateur puisse en tirer parti sans avoir besoin d'un tutoriel ?
• Le résultat peut-il être facilement vérifié ?
• La sécurité et la conformité ont-elles manifestement été prises en compte lors de la conception du produit ? Des informations détaillées à ce sujet devraient être facilement accessibles auprès du fournisseur et publiées sur son site web.

En tant que dirigeant, faciliter et rationaliser les processus d'approbation des outils répondant aux critères ci-dessus vous aide à réaliser plus rapidement des gains de productivité et à réduire les risques pour votre organisation. L'enquête Enterprise AI de Nitro indique que lorsque ces besoins ne sont pas satisfaits par des canaux officiels et réglementés, l'utilisation non approuvée de l'IA est courante, un tiers des employés déclarant avoir traité des informations confidentielles de l'entreprise à l'aide d'outils d'IA.

Il n'y a pas lieu d'avoir peur d'utiliser l'IA

La possibilité d'obtenir de meilleurs résultats est une « carotte » plus efficace pour encourager l'utilisation de l'IA que le « bâton » des directives imposées par la hiérarchie ou la crainte d'être laissé pour compte. Le test le plus simple consiste à essayer d’utiliser un outil dans le cadre de votre flux de travail habituel et à observer ce qui se passe : s’agit-il simplement d’une nouvelle fonctionnalité IA tape-à-l’œil, ou d’une solution intelligente à un problème quotidien ? Si cela accélère une tâche et facilite votre travail, cet outil gagnera probablement sa place de manière naturelle comme option par défaut. Je pense que le taux d’adoption de l’IA, comme pour toute autre technologie, sera en fin de compte déterminé par son utilité et sa facilité d’utilisation.

Publié à l'origine par :  Cassie Harman , directrice des produits, Nitro