Un processus se compose d'étapes, et chaque étape a une relation différente avec l'IA. Évaluer une demande consiste à vérifier des données, appliquer des critères, reconnaître une exception et consigner une décision. Sur ces quatre étapes, l'IA peut souvent reprendre la première, en partie la deuxième avec une personne qui approuve ou rejette avec motivation, et la troisième et la quatrième restent généralement du travail humain. Le processus lui-même ne change pas de catégorie. Les étapes, si, et c'est là que se trouvent l'argent et le temps : pas dans le fait d'affirmer "ce processus se prête à l'IA", mais dans la décomposition de chaque étape et la reconfiguration de ce qui subsiste ensuite.
Les coûts qui y sont liés n'ont rarement un montant fixe. Ils dépendent du nombre de processus, de la cohérence avec laquelle ils sont déjà exécutés aujourd'hui, et de la part de la connaissance de cette exécution qui réside dans les personnes plutôt que dans la documentation.
La maturité sur cette dimension demande trois types de travail, et ils sont répartis de manière inégale entre les organisations.
Le premier est l'inventaire des processus et des tâches : consigner ce qui se passe réellement aujourd'hui, étape par étape, plutôt que ce que prétend le document de processus. Dans de nombreuses entreprises, la pratique s'écarte du schéma, et c'est précisément sur cet écart que l'application de l'IA se heurte.
Le deuxième est la refonte de la transmission entre l'IA et l'humain. Lorsqu'une partie d'une tâche passe de l'exécution au contrôle, le rôle du collaborateur change : de faire à évaluer. Cela demande d'autres compétences, une autre répartition du temps et souvent un autre type de responsabilité. Ce travail de conception est souvent sous-estimé, car il ne se ressent pas comme "introduire l'IA" mais comme "repenser le processus".
Le troisième est la mise en place de la rétroaction : que se passe-t-il lorsque le contrôle donne un rejet. Sans un parcours défini pour le rejet, l'humain continue en pratique à tout refaire, et l'avantage de l'étape IA disparaît. C'est l'un des postes de coût les plus sous-estimés, car il ne devient visible qu'après que la première étape a déjà été reprise.
Certaines entreprises ont déjà rendu cela opérationnel : une réclamation est déposée numériquement, un système évalue les cas standards, un collaborateur ne reçoit que les cas litigieux avec une justification de la raison pour laquelle le système hésite. D'autres entreprises avec un processus comparable n'ont pas cela, et la différence se situe rarement dans la technologie disponible. Elle réside dans le fait que le processus ait ou non été décomposé en étapes évaluées séparément quant à ce que l'IA peut faire, ce qui demande un contrôle et ce qui reste du travail humain.
Les entreprises qui ont déjà fait cela ont généralement aussi investi dans les deux étapes précédentes : des critères clairs pour définir ce qu'est une exception, et une manière définie de traiter cette exception. Les entreprises qui n'ont pas encore fait cela découvrent souvent seulement lors de la première tentative d'application de l'IA que ces critères n'ont jamais été écrits, et ne résident que dans la tête de collaborateurs expérimentés.
Le premier signe est une confusion sur ce que signifie concrètement "rendre le processus prêt". Certains au sein de la direction entendent par là l'acquisition d'un système, d'autres la réécriture des instructions de travail, d'autres encore la formation des collaborateurs à un nouveau rôle. Toutes ces significations font partie de la maturité, mais ce sont des lots de travail différents avec des délais et des propriétaires différents.
Le deuxième signe est un décalage entre l'ambition et le pilotage actuel. Si la vision state suppose qu'un processus est en grande partie traité par l'IA, alors que les droits de décision actuels pour cette étape reposent encore entièrement sur un collaborateur, il ne s'agit pas d'un problème technique mais d'une question de gouvernance : qui pourra à l'avenir ignorer un rejet de l'étape IA, et sur la base de quelle compétence. Cette question touche à la manière dont le travail est réparti et évalué au sein de l'organisation ; des exigences légales propres s'appliquent à cela, et c'est à l'organisation elle-même d'en décider, ce n'est pas quelque chose sur lequel cette page se prononce.
La maturité des processus n'est pas isolée. Lorsqu'une tâche passe de l'exécution au contrôle, ce qu'il faut mesurer change aussi : non plus combien de tâches ont été accomplies, mais combien de rejets il y a eu et pourquoi, ce qui est lié à la manière dont la mesure de performance doit évoluer lorsque l'IA reprend une partie du travail. Cela touche aussi les systèmes dans lesquels ces étapes sont consignées, ce qui est à son tour lié à ce qu'il faut en termes de technologie et de capacité avant qu'un processus puisse réellement basculer. Et comme ce sont les collaborateurs qui occupent le nouveau rôle de contrôle, il est préférable qu'ils soient associés tôt à la conception, comme décrit dans comment associer le terrain à une stratégie sans que cela prenne des années.
La question sous-jacente — quel travail, dans cette entreprise spécifique, dans ces processus spécifiques, peut réellement être repris par l'IA — ne trouve pas de réponse dans une estimation générale mais dans le scan de travail de FTE TO AI, qui l'examine tâche par tâche.
Le contrôle de maturité gratuit se compose de huit questions courtes, une par dimension, et fournit une image de là où votre organisation est la plus avancée et la moins avancée, y compris sur cette dimension. Le test d'ambition complet, avec les quatre couches et les cinq confidence gates, est en cours de construction. Ceux qui se demandent déjà si l'ambition de la vision state correspond à ce qui est en pratique mis en place en matière de droits de décision et de contrôle trouveront un premier point de départ dans comment traduire une vision vague en quelque chose de suffisamment concret pour être testé.
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