L'IA accélère l'organisation que vous avez déjà — pour le meilleur ou pour le pire

Par Gokul Prakash (Thoughtline Digital) et Paul Joore (ICR)

Partout, les organisations se posent la même question : comment utiliser l’IA pour gagner en productivité, en innovation et en compétitivité ?

C’est une question légitime. Mais ce n’est peut-être pas la première à se poser. Une question plus fondamentale est la suivante : dans quelle mesure l’organisation au sein de laquelle nous voulons déployer l’IA est-elle explicitement définie ?

L’IA n’arrive pas dans le vide. Elle s’intègre à des processus, des responsabilités, des structures décisionnelles et des façons de travailler qui existent déjà. Certains ont été conçus délibérément et sont clairement compris. D’autres existent principalement dans la tête des collaborateurs. Cette distinction compte davantage que le choix de l’outil.

Ce que le développement avec l’IA nous a déjà appris

Chez Thoughtline Digital, le développement de logiciels avec l’IA a permis de tirer une leçon précieuse. L’IA peut générer du code à une vitesse remarquable. Mais l’existence d’un code ne signifie pas que le logiciel fonctionne.

Une équipe peut utiliser l’IA pour développer plus rapidement un frontend et un backend, puis découvrir que les deux ne communiquent pas. Les deux composants existent. Ils peuvent même réussir leurs tests respectifs. Pourtant, le système dans son ensemble échoue, faute d’une intégration correcte entre ses éléments.

Les dirigeants reconnaîtront l’équivalent organisationnel de cette situation : des fonctions peuvent être performantes individuellement alors que l’organisation dans son ensemble reste mal intégrée.

C’est pourquoi l’un des principes du guide Working with AI de Thoughtline est simple : connecter d’abord un petit élément de bout en bout avant de poursuivre le développement.

Cette leçon dépasse largement le logiciel. Comme le souligne le guide : « L’IA accélère tout processus déjà en place, qu’il soit bon ou mauvais. »

Remplaçons maintenant le mot processus par organisation : l’IA accélère l’organisation que vous avez déjà, pour le meilleur ou pour le pire.

Accélérer n’est pas améliorer

Imaginons une organisation dotée d’objectifs clairs, de responsabilités bien définies, d’informations fiables et de boucles de retour d’information efficaces. L’IA peut considérablement accélérer son fonctionnement.

Imaginons maintenant que les responsabilités soient floues, que des connaissances essentielles reposent sur quelques personnes, que les processus aient évolué de manière informelle et que les décisions dépendent des personnes présentes dans la salle. L’introduction de l’IA peut augmenter la production sans corriger les faiblesses sous-jacentes. Elle peut même les amplifier. Un processus ambigu exécuté plus rapidement reste ambigu.

Automatiser une manière de travailler implicite ne rend pas explicite le fonctionnement de l’organisation.

La qualité de l’adoption de l’IA ne peut donc pas être dissociée de la qualité de l’organisation dans laquelle elle est introduite.

Capacité organisationnelle ou compensation individuelle ?

Le guide de Thoughtline met les développeurs en garde contre les conclusions tirées d’une simple démonstration. Une démonstration convaincante ne prouve pas la robustesse d’un logiciel. Ce sont les tests, les journaux d’exécution et l’historique qui permettent de l’établir.

Les organisations sont confrontées au même piège. De bons résultats ne prouvent pas que l’organisation sous-jacente est solide. La performance dépend souvent de personnes très compétentes qui compensent en permanence les lacunes des processus, de l’information et de la coordination.

Ce qui ressemble à une capacité organisationnelle peut en réalité relever d’une compensation individuelle.

L’IA ne supprime pas cette distinction. En augmentant la vitesse et l’échelle, elle la rend encore plus importante.

L’IA a besoin d’une logique explicite

Les organisations fonctionnent grâce à des connaissances implicites. Un responsable financier expérimenté sait quelles créances en retard nécessitent une escalade, quels clients justifient une exception et qui doit être consulté avant toute action.

Un agent d’IA peut automatiser certaines étapes du recouvrement. Mais si ces règles, responsabilités et exceptions ne sont pas explicites, il ne dispose que d’une partie de la logique auparavant présente dans l’esprit d’une personne.

Les collaborateurs deviennent remarquablement habiles à évoluer dans de tels environnements. Mais à mesure que l’IA passe de l’assistance individuelle au soutien des décisions et de l’exécution, la logique implicite devient un risque plutôt qu’une commodité.

Cela ne signifie pas qu’il faille tout documenter ni transformer l’organisation en bureaucratie.

Il s’agit de rendre la logique essentielle à une exécution fiable suffisamment claire pour guider l’action : orientation, responsabilités, pouvoirs de décision, interdépendances, risques, contrôles et retours d’information.

Rien de tout cela n’est nouveau. Ces exigences ont toujours été importantes. L’IA les rend simplement plus difficiles à ignorer.

De la productivité individuelle à la capacité organisationnelle

La majeure partie du débat sur l’IA porte sur la rapidité individuelle. Un développeur peut-il écrire du code plus vite ? Un spécialiste du marketing peut-il produire du contenu plus rapidement ? Un manager peut-il préparer un rapport plus vite ?

Ces gains sont réels.

Mais la performance d’une organisation n’est pas la somme des productivités individuelles. Les organisations produisent des résultats grâce à la coordination. Les activités dépendent les unes des autres. Les décisions ont des conséquences ailleurs. L’information doit parvenir aux bonnes personnes au bon moment.

La question finit donc par évoluer. Il ne s’agit plus de savoir « comment cette personne peut-elle utiliser l’IA ? », mais « comment l’IA peut-elle fonctionner dans la manière dont cette organisation produit des résultats ? ». C’est alors que l’architecture organisationnelle prend toute son importance.

D’abord explicite, ensuite intelligent

Si l’IA fonctionne mieux dans un environnement explicite, les organisations ont besoin de davantage que des outils, des politiques et des cas d’usage individuels. Elles ont besoin d’une logique de fonctionnement partagée qui relie ce qu’elles souhaitent accomplir à leur manière de fonctionner, aux responsabilités, aux obstacles possibles et à leur capacité d’apprentissage.

C’est la réflexion à l’origine de l’ICR Organizational Operating System, conçu pour rendre explicite la logique organisationnelle recherchée et relier ses éléments essentiels au moyen du cycle continu ICR — De l’Ambition aux Résultats —, réduisant ainsi la dépendance à l’interprétation, à l’improvisation et aux interventions individuelles.

L’IA peut traiter des informations, reconnaître des schémas et déduire un contexte à partir des données disponibles. Mais elle ne sait pas automatiquement ce qu’une organisation cherche finalement à accomplir, pourquoi certains choix ont été faits ni comment ses objectifs, responsabilités, risques et activités sont liés.

Ce contexte est essentiel. Sans lui, l’IA peut produire des résultats techniquement convaincants qui ne correspondent pas à l’orientation voulue par l’organisation.

Avec un point de référence explicite, l’IA peut faire davantage qu’apprendre des comportements existants. Elle peut aider l’organisation à comparer la réalité souhaitée à la réalité observée et montrer où les deux commencent à diverger.

En résumé : avant de pouvoir exploiter pleinement l’intelligence artificielle, les organisations doivent peut-être commencer par rendre explicite une plus grande partie de leur propre intelligence organisationnelle.

Une opportunité qui dépasse l’automatisation

La plus grande opportunité offerte par l’IA n’est peut-être pas d’automatiser davantage ce que nous faisons déjà. Elle réside peut-être dans la possibilité de réexaminer notre manière réelle de travailler.

Qu’avons-nous conçu délibérément et qu’avons-nous simplement laissé évoluer ? Qu’est-ce qui est explicite et qu’est-ce qui dépend encore de connaissances tacites ? Où s’arrête la capacité organisationnelle et où commence la compensation individuelle ? Et surtout, l’organisation sait-elle distinguer ce qu’elle souhaitait voir se produire de ce qui s’est réellement passé ?

Ces questions étaient importantes avant l’IA. Avec l’IA, elles deviennent urgentes.

Les organisations qui en tireront le plus grand bénéfice ne seront peut-être pas celles qui adopteront le plus d’outils ou automatiseront le plus de tâches. Ce seront peut-être celles qui saisiront cette occasion pour expliciter comment l’ambition se transforme en résultats, puis utiliseront l’IA pour renforcer ce système.

Car la vitesse seule ne crée pas la prévisibilité. La conception, oui.

Avant de demander ce que l’IA peut faire pour votre organisation, une question mérite donc peut-être d’être posée : votre organisation est-elle suffisamment explicite pour que l’IA puisse y fonctionner ?

À propos des auteurs

Gokul Prakash — Client Solutions Manager chez Thoughtline Digital, avec une expérience pratique du développement logiciel assisté par l’IA et des solutions numériques.

Paul Joore — Fondateur de l’ICR Organizational Operating System. Sa conviction fondamentale, « Predictability is designed », sous-tend une approche intégrée de la conception organisationnelle, de l’exécution et de l’amélioration continue, structurée autour du cycle ICR — De l’Ambition aux Résultats.