La mesure de performance est l'ensemble des indicateurs, rapports et moments d'évaluation avec lesquels une organisation détermine si le travail accompli fait ce qu'il doit faire. Cela va plus loin qu'un tableau de bord. Il s'agit de savoir qui peut interpréter un chiffre, qui peut approuver un écart, et sur quelles données cela se fait.
Cette dimension change dès que l'IA reprend une partie du travail de mesure. Collecter des données, additionner des chiffres, signaler des écarts : c'est un travail qui, de plus en plus, se fait sans intervention humaine. Interpréter un écart et décider ce que cet écart signifie pour une équipe ou un investissement reste un autre type de travail. C'est précisément à cette frontière que se pose la question de la préparation.
Au sein de la mesure de performance, trois catégories de travail se mélangent.
La première est le travail que l'IA peut reprendre : collecter des chiffres provenant de différents systèmes, composer des rapports, signaler des tendances qui sortent d'une fourchette. Cela se fait déjà aujourd'hui dans certaines parties de certaines organisations, et pas du tout encore dans d'autres.
La deuxième est le travail où l'IA fait une proposition et où un humain approuve ou rejette, avec justification. Un écart dans le chiffre d'affaires par région peut être signalé par un système ; savoir si cet écart constitue un problème ou un effet saisonnier attendu reste une évaluation que fait une personne ayant connaissance du contexte, et qu'elle peut justifier.
La troisième est le travail qui reste un travail humain : la conversation avec un chef d'équipe sur les raisons pour lesquelles un objectif n'a pas été atteint, l'appréciation de savoir si un indicateur correspond encore à l'ambition actuelle, le choix d'abandonner un point de mesure parce qu'il n'a plus de signification.
La différence entre les entreprises ne réside pas dans l'ambition, mais dans le fait que ces trois catégories aient déjà été distinguées ou non. Une équipe de direction qui parle de « rapport automatisé » sans préciser quelle partie est automatique et quelle partie est évaluée, parle de trois choses différentes avec un seul mot.
La préparation à ce changement ne demande pas de nouveau logiciel. Elle demande un travail qui, souvent, n'a pas encore été fait :
Ces quatre points déterminent combien d'heures se libèrent lorsque le travail de collecte et de rapport se déplace, et combien de capacité reste précisément nécessaire pour le travail d'évaluation qui subsiste. Ce n'est pas un rapport fixe ; cela dépend de la maturité de la structure de mesure actuelle et de la mesure dans laquelle elle est déjà définie de manière univoque.
Lorsque la partie collecte et rapport de la mesure de performance se déplace vers l'IA, il se libère une capacité en fte qui était auparavant consacrée à la composition de synthèses. Cette capacité peut être consacrée à l'interprétation de signaux, à la conversation sur ce que signifie un chiffre, ou à la révision d'indicateurs qui ne correspondent plus à l'ambition.
Le volume exact de cette capacité varie selon l'organisation et selon le cycle de rapport. Cela dépend du nombre d'indicateurs, du degré auquel les données sont déjà structurées, et de la part du travail actuel qui consiste déjà en évaluation plutôt qu'en collecte. Si ce déplacement touche des décisions relatives au personnel, des exigences légales propres s'appliquent alors ; c'est une autre question que celle de savoir quel travail se déplace.
La mesure de performance ne se tient pas isolée. Ce qu'une organisation peut mesurer touche à ce qu'elle peut justifier envers les apporteurs de capitaux -- voir comment la résilience financière tient bon lorsque le travail de mesure se déplace -- et à ce qu'elle peut démontrer extérieurement aux autorités de contrôle, comme décrit dans ce que la conformité et le risque exigent lorsque le travail d'évaluation change. Un objectif n'est aussi un objectif que s'il est mesurable ; voir comment une vision se traduit en quelque chose qui peut être mesuré.
La question de savoir quelle partie du travail de mesure peut réellement être reprise par l'IA dans cette entreprise est une question factuelle sur les tâches, pas sur l'ambition. Cette question trouve sa réponse, tâche par tâche, grâce au scan de travail de FTE TO AI.
Le contrôle de préparation gratuit se compose de huit questions courtes, une par dimension, et donne une image de l'endroit où votre organisation est la plus avancée et où elle l'est le moins. La mesure de performance en est l'une des huit ; souvent, le résultat est lié à la manière dont une ambition est phasée, ce qui est expliqué dans comment une grande ambition est découpée en étapes réalisables. Le test d'ambition complet, avec les quatre couches et les huit dimensions, est en cours de construction.
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