Comment surmonter le « surplus de capacités » de l'IA : aligner les personnes, les compétences et les objectifs

L'IA progresse rapidement, et cette dynamique peut dépasser les flux de travail quotidiens. Comme l'a récemment déclaré Kevin Scott, directeur technique de Microsoft, les systèmes actuels sont « bien plus puissants que ce pour quoi les gens les utilisent », ce qui crée un excédent de capacités.

D'après notre expérience, la véritable contrainte n'est pas l'accès aux outils, mais plutôt aider les gens à faire preuve de discernement dans le cadre de flux de travail bien conçus. Nous commençons par nous concentrer sur les moments de révision et de décision qui ralentissent les équipes. Nous instaurons la confiance grâce à des comparaisons côte à côte, mesurons le temps gagné et les gains de qualité, et ne développons que ce qui prouve sa valeur. Nous donnons également la priorité aux calculs pour les cas d'utilisation ayant le plus d'impact et maintenons des limites de décision claires afin que les personnes restent responsables. Lorsque les collègues apprennent dans le cadre de leur travail et que les dirigeants investissent là où les résultats sont clairs, l'excédent de capacité se traduit par des améliorations tangibles en termes de durée du cycle, de précision et d'expérience client.

Comment Sedgwick aborde l'adoption de l'IA en plaçant l'humain au centre

Chez Sedgwick, nous suivons un principe directeur : l'IA soutient nos collègues, elle ne les remplace pas. L'expertise humaine reste au cœur du traitement des sinistres, de l'analyse et de la prise de décision. L'IA contribue à éliminer les frictions, à libérer du temps pour nos équipes et à mettre en valeur les moments qui requièrent jugement et empathie.

• Assistance quotidienne avec Microsoft 365 Copilot
  • Les collègues bénéficient d'une formation pratique et d'un accompagnement afin de pouvoir utiliser Microsoft 365 Copilot pour rédiger, résumer et effectuer des recherches. L'objectif est de gagner en confiance et de gagner du temps au quotidien. Il s'agit d'activités à faible risque et à fort rendement qui permettent de se familiariser avec l'outil et de créer une dynamique.
• Aide à la décision pour les examinateurs et experts
  • L'IA prépare des résumés concis et met en évidence les détails importants, afin que experts mettre leur expertise à profit plus rapidement. Cela permet souvent de gagner quelques minutes par tâche et, surtout, de rassurer les collègues qui comparent les résultats avec leur propre jugement.
• Accompagnement des développeurs grâce au copilotage
  • Nos développeurs utilisent des outils tels que GitHub Copilot et Cursor pour accélérer le codage et générer automatiquement de la documentation. Moins de temps consacré aux tâches répétitives signifie plus de temps pour résoudre les problèmes de nos clients.
• Communautés internes qui encouragent l'adoption organique
  • Nous hébergeons une communauté Teams où nos collègues partagent des astuces pratiques et des solutions rapides. Les témoignages authentiques de nos pairs facilitent l'adoption et encouragent tout le monde à participer.
• Automatisation des opérations
  • Nous faisons progresser l'assurance qualité automatisée, la génération automatisée de tests et l'infrastructure auto-réparatrice. Il en résulte une diminution des vérifications manuelles et davantage de temps consacré aux tâches stratégiques au service des clients.

Un cadre pratique pour surmonter le surplus de capacités en matière d'IA

Il n'est pas nécessaire d'opérer des changements radicaux pour obtenir des résultats concrets. Le progrès passe par des étapes régulières qui permettent de développer les compétences, la confiance et une conception réfléchie des processus de travail.

1. Commencez par les problèmes réels à résoudre.

• Identifiez les moments opérationnels où l'IA peut réduire l'effort ou améliorer la précision, comme le triage, la classification des documents, la synthèse et l'assurance qualité de routine. La leçon est cohérente : favorisez de meilleures décisions plutôt que de générer davantage de contenu.

2. Établir la confiance grâce à une comparaison côte à côte

• Invitez vos collègues à comparer les résultats de l'IA avec les leurs. Des essais précoces et à faible risque permettent de se familiariser avec le système et de montrer rapidement où il est le plus utile.

3. Élaborer une feuille de route des compétences basée sur les rôles

• Proposez des formations adaptées à chaque poste.
  • utilisation responsable pour tous
  • Workflows des experts pour résumer et évaluer les matériaux
  • assistance à la communication avec les clients
  • pratiques des développeurs pour le codage et la documentation assistés par l'IA

• Cela permet de maintenir la pertinence de la formation et aide chaque collègue à comprendre comment l'IA facilite son travail quotidien.

4. Utilisez des garde-fous clairs qui définissent les limites décisionnelles.

• Placez le jugement humain au centre. Fournissez des directives claires sur les cas où il convient de faire appel à des experts afin que vos collègues sachent quand l'IA fait des recommandations et quand ce sont les humains qui prennent les décisions.

5. Développer les communautés de pratique

• Appuyez-vous sur les champions et les groupes de pairs. Le partage d'exemples accélère souvent l'adoption plus rapidement que la formation formelle seule et facilite la mise en place d'outils à l'échelle des équipes.

6. Mesurer la valeur à l'aide d'indicateurs pertinents

• Mesurez ce qui compte
  • temps de cycle gagné
  • précision et retouches
  • modèles d'utilisation
  • confiance et satisfaction des collègues

• Utilisez ces signaux pour décider où investir ensuite.

7. S'orienter vers une industrialisation responsable

• À mesure que l'adoption se généralise, renforcez la surveillance, le suivi des performances et les examens rapides. Ces pratiques garantissent la fiabilité de la technologie et la confiance dans l'expérience.

Transformer les capacités en avantage organisationnel réel

Les capacités de l'IA se développent rapidement, mais leur valeur ne se révèle que lorsque les gens peuvent les utiliser en toute confiance et avec précaution. Notre expérience est claire : le modèle est important, mais ce sont les compétences humaines qui permettent d'obtenir des résultats.

Les organisations gagnantes font bien quatre choses :

1. Investir dans la formation
2. Aidez les employés à renforcer leur confiance dans l'IA
3. Mesurer les résultats significatifs
4. Ne mesurez que ce qui prouve son impact.
   

Nous continuerons à développer l'utilisation quotidienne de Copilot, à ajouter une assistance IA à des moments clés du flux de travail et à automatiser les tâches opérationnelles fastidieuses. Mais surtout, nous accompagnerons nos collègues dans cette aventure, étape par étape, car pour nous,le bien-être de chacun compte. L'IA est là pour améliorer leur travail, et ensemble, nous pouvons offrir des réponses plus rapides, une communication plus claire et de meilleurs résultats à nos clients et aux personnes dont ils s'occupent.