Conduire le changement dans les projets d’Intelligence Artificielle
A l’heure actuelle, et selon le cabinet Gartner, 85% des projets d’IA échouent… Et si une partie de ses échecs venait de la conduite du changement ?
(Source Gartner)
Qu’est-ce que la conduite du changement ?
Selon Wikipédia, cela correspond à l’ensemble des opérations effectuées pour s’adapter au changement. Elle est indispensable pour la mise en place de nouveaux outils, de nouveaux logiciels, d’une nouvelle organisation, mais également et bien sûr dans les projets d’Intelligence Artificielle.
Alors pourquoi cette fameuse conduite du changement est-elle parfois la grande oubliée ?
Dans ce type de projets, le premier réflexe est de penser technologie. Alors oui, effectivement, c’est un des paramètres, mais ce n’est pas le seul. Le succès d’un projet n’est utile que s’il peut apporter de la valeur aux utilisateurs et aux experts métiers. Et le souci, c’est que les principaux concernés sont souvent les grands oubliés. Résultat : 85% des projets IA échouent, selon le cabinet Gartner.
Pourquoi ?
Parce que ces projets sont confiés à des profils techniques, et que ceux-ci ne sont pas toujours formés pour accompagner le changement dans les entreprises.
Et on peut constater des opinions divergentes au sujet de l’IA et de ses impacts :
Pour les + :
- L’IA peut s’intégrer à l’ensemble de la chaîne de valeur et pour l’ensemble des métiers
- L’IA peut permettre un gain d’efficacité pour les collaborateurs, notamment pour les tâches à très faible valeur ajoutée
- En conséquence, la mise en place d’une solution peut permettre aux experts métiers de se focaliser sur des tâches plus gratifiantes et enrichissantes.
Pour les - :
- Dans le cadre d’une automatisation massive, l’IA peut avoir des impacts sur l’emploi, même si nous pouvons constater plutôt une transformation des métiers.
- L’IA suscite des peurs chez les collaborateurs, car elle pourrait contraindre l’entreprise à se réinventer et à changer les fonctions de certains métiers.
- Vous l’aurez compris, la conduite du changement dans l’IA n’est pas très différente d’une conduite de changement traditionnelle. Par contre, elle est beaucoup plus importante !
Quel accueil vis-à-vis du changement dans les entreprises ?
Le changement est rarement bien accueilli dans les entreprises. Que ce soit pour les petits ou les grands projets et quelles que soient les tendances managériales du moment, les collaborateurs n’aiment pas le changement ni sortir de leur zone de confort !
Pour l’exemple, dans la nature, avez-vous déjà vu un animal sortir de sa zone de confort sauf s’il est face à un danger ? Non, eh bien pour nous, c’est pareil !
Dans la vraie vie, on a toujours une typologie précise :
- 10 % d’actifs : Eux, ce sont mes chouchous, toujours à fond, favorables au changement, ils trouvent toujours un intérêt à changer et sont des moteurs dans les projets.
- 80% de passifs : Alors eux, ils attendent car ils ont un peu (surtout) peur qu’on les intègre aux projets. Ils sont nombreux, alors il faut les chouchouter pour ne pas les retrouver dans les opposants.
- 10% d’opposants : Ils avancent systématiquement des arguments contre le projet, avec cette fameuse phrase que j’adore : « C’était mieux avant », ou si j’étais toi, j’aurais plutôt fait comme ça… » Alors, on fait attention car il ne faut surtout pas sous-estimer le côté obscur de la force…
Un peu de psychologie vu par Kurt Lewin en 1946 (un visionnaire, le monsieur)
On a toujours 3 étapes à ne pas négliger :
Etape 1 : le dégel (Préparer le terrain)
- Souligner le besoin de changement
- Afficher le non-négociable
- Rappeler les exigences de l’environnement
Etape 2 : le mouvement
- S’appuyer sur des expériences-pilotes
- Impliquer fortement les managers
- Créer des lieux d’échange sur les expérimentations
- Tirer les conséquences en matière de contributions/rétributions
Etape 3 : la cristallisation (inscrire dans la continuité)
- Généraliser en enracinant le changement
- Nouveau contrat avec les collaborateurs
- Evaluer les expérimentations
On pourrait également parler de la courbe du deuil d’Elisabeth Kubler-Ross et son schéma que l’on retrouve quasiment systématiquement dans toute conduite de projet avec une phase tournée vers le passé (choc, déni, colère, peur, tristesse etc…) et une phase tournée vers le positif (Acceptation, pardon, quête de sens, renouveau, sérénité et croissance)
D’accord, mais attention les managers, au risque de manipulations autour de ce schéma, OK ?
Et enfin, des exemples de changements vus par les sociologues des organisations, avec quelques bénéfices, sur la productivité, la visibilité des actions et réalisations. Mais aussi des contraintes à prévoir comme la perte de contrôle, la perte de savoir-faire : suis-je toujours indispensable ? Et le besoin de montée en compétences, et pourquoi pas la GPEC (Gestion Prévisionnelle des Emplois et des Compétences) qui est très souvent sous-exploitée dans les grosses entreprises. Encore une fois, pour la personne en charge de la conduite du changement, cela impliquera nécessairement de consulter et d’impliquer les services RH tout au long du processus.
« Pourquoi un projet IA
peut-il échouer ? »
Voici un échantillon des raisons sous forme de top 10
- Un manque d’information sur les modalités de réalisation
- Mauvaise formalisation des livrables
- Une collaboration insuffisante
- Que des profils tech dans le projet
- Des priorités contradictoires
- Absence de formation ou formation inadaptée
- Un pilotage peu outillé sur la compréhension et l’acceptation
- L’inertie des structures dans les grands groupes
- Manque de sens
- Pas de réflexion en UX Design ou UI Design
Et il ne faut pas oublier que l’on doit également se concentrer sur le retour sur investissement promis (le fameux ROI) !
les 5 bonnes raisons pour que votre projet soit une réussite
- Expliquer, puis aider les utilisateurs à se projeter
- Faire adhérer autour de cette vision commune
- Donner une vision claire du pourquoi (le fameux why) et du moment où on change
- Accélérer l’adaptation au changement
- Anticiper et gérer les résistances face au changement
Pour conclure, un bon projet IA (ou autre) doit passer par une phase d’écoute et de diagnostic, une communication à toutes les étapes, un développement des compétences, la mobilisation managériale, l’implication de tous les collaborateurs et enfin le pilotage. Ces étapes sont indispensables à la réussite des projets. Enfin, l’accompagnement des projets d’IA devrait permettre de sensibiliser et former les parties prenantes au sein de l’entreprise aux enjeux liés à l’IA, afin de garantir une utilisation efficace et éthique de cette technologie. S’entourer des meilleurs experts techniques sur le sujet ne suffira pas si on veut construire un projet qui fasse sens et qui sera surtout une réussite à la hauteur de l’implication des collaborateurs !
Consultant/Chef de projet IA
Pendant 25 ans, j’ai eu une vie professionnelle passionnante dans les médias, où j’ai occupé la fonction de directeur technique adjoint.
J’ai pu mener à bien des projets importants (Industriels, marketing digital, RH, management).
Aujourd’hui, je complète mes compétences en Intelligence artificielle en suivant le MBA Intelligence Artificielle (Institut Léonard de Vinci).
Je rédige ma thèse sur le thème : « L’IA peut-elle être un atout pour le manager ? ». Avec un objectif, vous montrer les intérêts de cette technologie pour les vrais humains que nous sommes, sans jargon et sans bullshit !
Un commentaire