Dans une réunion de direction, cela tient en une phrase : nous voulons croître sans faire croître les effectifs en proportion. Tout le monde acquiesce. Et pourtant, le directeur commercial entend autre chose que le directeur des opérations. L'un pense à plus de chiffre d'affaires par collaborateur, l'autre à moins de transferts entre services, un troisième à moins de recours à l'intérim en cas de pic d'activité. Tant que cette ambition reste au niveau de la phrase, elle n'est ni mesurable ni explicable au niveau hiérarchique inférieur.
L'ambition ne devient concrète que lorsqu'elle est déclinée en couches : une vision (pourquoi une croissance sans capacité supplémentaire est logique pour cette entreprise), un vision state (à quoi ressemble l'organisation dans quelques années), une target (ce qui change de manière mesurable cette année) et un target state (quelle situation existera à la fin de cette année). C'est seulement au niveau de la target et du target state que l'on voit précisément quelles tâches sont concernées, et donc quelle capacité se libère réellement.
Croître sans effectif supplémentaire n'est pas une ambition nouvelle. Ce qui est nouveau, c'est qu'une partie de la réponse réside désormais dans du travail repris par l'IA, plutôt que dans des collaborateurs travaillant plus efficacement. Cela change ce que l'organisation doit être capable de faire. Trois catégories de travail traversent chaque service : les tâches que l'IA peut gérer de manière autonome, les tâches que l'IA prépare tandis qu'une personne évalue et approuve ou rejette avec justification, et les tâches qui restent du travail humain. La croissance sans effectif supplémentaire naît surtout dans les deux premières catégories — non pas parce que les collaborateurs travaillent plus dur, mais parce qu'une partie du travail se déplace.
Ce déplacement se produit déjà aujourd'hui, par fragments, et pas au même rythme partout. Dans une entreprise, le service client est déjà organisé de telle sorte qu'une grande partie des questions est traitée sans intervention humaine et le reste sous supervision. Dans une autre entreprise, ce même service reste entièrement assuré par des personnes, non pas parce que le travail est différent, mais parce que personne n'a défini qui est responsable de quoi lorsqu'un système d'IA fait la proposition. Cette différence ne se situe presque jamais dans la technologie. Elle se situe dans la maturité : les droits de décision sont-ils attribués, existe-t-il un environnement pour vérifier, quelqu'un est-il propriétaire du résultat.
Le test d'ambition ne se limite pas à l'intention, mais examine huit dimensions qui déterminent ensemble si une organisation est prête à laisser le travail se déplacer : des données et des systèmes à la clarté des rôles, de la maîtrise des risques à la capacité d'évaluer les résultats de l'IA. Chaque dimension est soumise à une confidence gate : ce n'est que lorsque la maturité y est démontrée que l'organisation peut passer à l'étape suivante. Cinq de ces confidence gates déterminent ensemble si une target est réalisable dans l'année, ou si l'ambition nécessite encore une année de préparation.
Ce test est neutre sur le plan technologique, en ce sens qu'il ne prescrit pas quel système utiliser. Il est en revanche précis sur la question de savoir quel rôle porte la responsabilité finale dès que le travail se déplace. Cela rejoint une question qui, en elle-même, engendre déjà de la confusion : pourquoi des collègues utilisant les mêmes mots veulent dire des choses différentes est précisément le problème que les quatre couches, de la vision au target state, doivent résoudre.
Croître sans effectif supplémentaire ne demande pas moins de rôles, mais d'autres accents au sein des rôles existants. Un besoin apparaît pour quelqu'un qui évalue la qualité des résultats de l'IA avant qu'ils ne quittent l'entreprise, quelqu'un qui surveille la frontière entre ce qui peut être automatisé et ce qui doit toujours être vu par une personne, et quelqu'un qui attribue effectivement la capacité libérée à l'objectif de croissance suivant — plutôt que de laisser cette capacité s'évaporer silencieusement dans des réunions supplémentaires. Cette retraduction en capabilities est le point d'aboutissement du test d'ambition : non pas une intention, mais une cartographie des rôles et un droit de décision par tâche.
Ce que l'employeur fait ensuite des conséquences en matière de personnel relève de sa propre responsabilité ; des obligations légales spécifiques s'appliquent à cet égard et ne sont pas traitées ici. Cette page porte sur ce qui, dans les faits, se déplace en termes de travail, non sur ce qui devrait en être la conséquence en droit du travail.
Dans un an, l'ambition aura réussi si un nombre démontrable d'heures ou une part de capacité en fte a été libéré sur des tâches spécifiques, si cette capacité a été explicitement attribuée à un objectif suivant, et si les huit dimensions, mesurées à nouveau, montrent un déplacement perceptible par rapport à aujourd'hui. Si ce n'est pas le cas, l'ambition n'a pas échoué, mais le test montre précisément sur quelle dimension la maturité manquait encore.
Cette ambition est rarement isolée. Elle évolue souvent en parallèle avec d'autres ambitions du même plan annuel, comme croître sur un nouveau marché, lancer un nouveau produit ou améliorer la marge, ce qui rend d'autant plus important que les objectifs des différents services ne se contrarient pas sans qu'on s'en rende compte.
La question sous-jacente — quel travail, dans cette entreprise spécifique, peut réellement être repris par l'IA — trouve sa réponse tâche par tâche grâce au scan de travail de FTE TO AI. Si vous souhaitez d'abord savoir où se situe votre organisation sur les huit dimensions, un contrôle de maturité gratuit est disponible : huit questions courtes, une par dimension, avec une image de là où vous êtes le plus avancé et là où vous l'êtes le moins. Le test d'ambition complet, avec les quatre couches et la retraduction en capabilities vers les rôles, est en cours de développement.
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