La productivité réinventée : composer avec la transformation du monde du travail par l’IA

Découvrez comment l’IA est en voie de redéfinir la productivité et le rendement, et d’outiller les employés pour un avenir transformateur au travail.

En bref

• L’IA transforme la manière d’évaluer la productivité, obligeant les organisations à adapter leurs mesures du rendement afin de mettre l’accent sur les résultats plutôt que sur le temps de travail.
• L’amélioration des compétences des employés en lien avec les outils d’IA, l’éthique et la collaboration est essentielle pour maximiser la productivité et assurer avec succès la transition de la main‑d’œuvre.
• Les dirigeants doivent redéfinir leurs rôles afin de soutenir l’adoption de l’IA en favorisant une culture d’innovation, de confiance et d’apprentissage continu au sein de leurs équipes.

La productivité n’est pas en train de changer; elle est déjà transformée. Alors que, partout au Canada, les organisations s’efforcent de comprendre, d’adopter et de déployer l’IA et commencent à s’intéresser à l’IA agentive, elles devront également revoir leur façon de mesurer la productivité. Les solutions du passé ne sont pas adaptées pour ce qui s’en vient, ni pour l’état actuel des choses dans bien des cas. Les entreprises qui souhaitent tirer le maximum de l’IA dans une perspective à long terme doivent commencer à réfléchir à l’incidence de cette technologie sur les mesures de la productivité et, globalement, sur l’expérience de leurs employés.

Les marchés sont bien conscients de l’immense potentiel de l’IA dans tous les secteurs d’activité. Malgré tout, beaucoup d’organisations sous‑estiment peut-être l’incidence que l’IA exerce déjà sur la productivité et les méthodes de travail. 

Selon l’étude servant à l’établissement de l’indice de perception de l’IA d’EY, 82 % des gens utilisent déjà l’IA pour améliorer leur façon de vivre et de travailler. Certaines des applications d’IA les plus prometteuses sont déployées dans des secteurs d’activité où les entreprises développent activement des solutions. Cela signifie qu’au moment même où les projecteurs sont braqués sur des enjeux stratégiques, comme la cybersécurité, la protection des renseignements personnels et la gouvernance, l’IA a déjà des répercussions pour la main‑d’œuvre, et les entreprises devraient s’en préoccuper le plus tôt possible.

Autrement dit, même si beaucoup d’organisations comprennent l’importance de l’IA et l’intègrent à leur culture, leur véritable défi réside dans le fait que le rythme des changements engendrés par l’IA commence à dépasser leur capacité d’y faire face. Il devient notamment urgent de préparer les employés à ce qui constitue un virage générationnel dans la façon de concevoir la productivité. 

Actualiser les modèles de productivité de fond en comble pour tenir compte des capacités d’IA et de leurs répercussions

L’intervention humaine demeure un aspect essentiel d’une adoption réussie et responsable de l’IA. La façon de faire participer les gens à ce processus est tout aussi importante. Alors que l’IA commence à redéfinir la productivité, il est particulièrement important de repenser les indicateurs traditionnels d’un rendement élevé au travail. Par exemple, une personne qui utilise l’IA pour effectuer plus intelligemment une tâche (pas plus longtemps) et génère ainsi d’excellents résultats pour l’entreprise en travaillant moins longtemps que prévu pourrait devenir le modèle d’excellence en matière de rendement. Par le passé, c’est plutôt le nombre d’heures travaillées qui aurait été utilisé pour reconnaître ses réalisations.

D’une part, cette réalité nous obligera désormais à évaluer la productivité différemment. Selon les résultats du sondage sur le travail réinventé d’EY, les utilisateurs avancés ne font pas qu’utiliser davantage l’IA; ils l’utilisent différemment, la percevant comme une collègue, une mentore ou une partenaire de réflexion plutôt que comme un simple outil d’automatisation. Les utilisateurs modèles, ceux qui adoptent cette mentalité axée sur la collaboration, tirent de l’IA des avantages plus de deux fois plus importants que leurs pairs.

D’autre part, il devient également nécessaire de régler des questions, nombreuses et complexes, liées à la main‑d’œuvre et aux talents. L’enjeu central ici est de redéfinir le rendement, en délaissant la mesure traditionnelle du nombre d’heures de travail pour prioriser la capacité à générer des résultats significatifs grâce à une utilisation efficace de l’IA. L’engagement suit quand les organisations établissent des attentes claires concernant les résultats et les compétences, car les employés voient leurs contributions reconnues de la manière qui compte le plus à l’ère numérique. 

Comment les organisations canadiennes peuvent‑elles redéfinir la productivité en tenant compte de l’IA?

Chaque entreprise est unique. Il en va de même pour les gens de talent qui composent leur main‑d’œuvre. À cet égard, les organisations devront prendre en compte les pratiques de pointe et les adapter en fonction des besoins particuliers de leurs employés. Il leur faudra redéfinir les rôles parallèlement au déploiement de l’IA, en évaluant les tâches que les employés devraient cesser de faire, en repérant les activités à forte valeur ajoutée sur lesquelles ils devraient se concentrer et en déterminant comment ils peuvent augmenter leur contribution. 

EY recommande aux organisations de se concentrer sur trois priorités clés dès maintenant :

1. Améliorer les compétences des employés pour répondre aux besoins dans l’avenir

Afin de véritablement redéfinir la productivité, les organisations doivent s’assurer que tous les employés sont en mesure d’utiliser l’IA en toute confiance et de façon responsable. Il s’agit de leur permettre d’aller au‑delà des connaissances de base et d’acquérir de la profondeur en lien avec les outils, les compétences et leur état d’esprit. 

L’amélioration des compétences devrait englober quatre dimensions :

• Maîtrise des outils : p. ex., utilisation des plateformes d’IA générative et rédactique. 
• Sensibilisation éthique : compréhension des biais et de l’utilisation responsable.
• Collaboration avec l’IA : savoir quand déléguer et quand intervenir.
• Pensée critique : évaluer les extrants de l’IA.

Le perfectionnement des compétences ne consiste pas seulement à suivre le rythme, sans précédent, de l’évolution technologique, mais aussi à préparer les employés pour qu’ils puissent s’épanouir dans un avenir façonné par l’IA. Les organisations doivent agir avec intention concernant la planification de la main‑d’œuvre, la personnalisation de l’apprentissage et le développement en fonction du rôle, tout en veillant à ce que chaque employé soit capable de s’adapter, d’innover et de diriger au fur et à mesure qu’apparaissent de nouvelles possibilités et de nouveaux défis. 

Un tel perfectionnement est un impératif d’affaires stratégique : son absence risque d’entraîner pour les organisations des écarts générationnels ou un manque de maîtrise de la technologie qui créent des irritants, ralentissent l’adoption et limitent les gains de productivité. Le perfectionnement des compétences crée un cadre équitable afin que les gens soient autant en mesure que les organisations de réaliser les avantages de l’IA.

2. Évaluer les incidences pour les employés, l’innovation et la collaboration, et pas seulement le volume

L’IA a engendré des gains de productivité sans précédent, mais la façon d’évaluer le rendement n’a pas évolué au même rythme. Il ne suffit plus de compter les tâches ou les heures de travail pour évaluer fidèlement la contribution des employés. Les organisations doivent plutôt commencer à évaluer la valeur de leur travail, en termes d’incidence sur l’entreprise, de résolution de problèmes, de qualité, d’innovation et d’apport à la réussite de l’équipe. 

Un tel recadrage tient compte du fait que l’IA est une affaire de volume, mais que les stratégies, la créativité et la cohésion dépendent des humains. Pour faciliter ce virage, la définition du rendement doit évoluer au‑delà des évaluations annuelles statiques pour englober une rétroaction régulière qui suit le rythme des changements. Des entretiens en continu et axés sur les résultats aident les employés à comprendre les attentes et à s’adapter sans tarder à un environnement en rapide évolution. Ces interactions servent de complément aux processus officiels. Elles donnent un caractère plus opportun à la reconnaissance et enrichissent le développement.

En alignant leurs mesures sur cette nouvelle réalité, les organisations sont en mesure de récompenser les contributions qui changent vraiment la donne. Voici comment les mesures traditionnelles devraient évoluer :

• Passer d’un décompte des tâches terminées à une évaluation des résultats générés pour l’entreprise.
• Mettre l’accent sur la vitesse d’apprentissage et l’adaptabilité plutôt que sur le nombre d’heures travaillées.
• Évaluer la collaboration et l’incidence sur toutes les fonctions de l’entreprise plutôt que de mesurer les revenus générés par employé.
• Cesser de se concentrer sur les notes attribuées par les gestionnaires pour observer la rétroaction des pairs et l’efficacité de l’encadrement.
• Prioriser l’innovation et l’amélioration des processus au lieu de la conformité aux processus. 

Les organisations devront chercher à définir des attentes claires quant à l’affectation du temps économisé entre les initiatives de croissance stratégiques et les occasions d’innovation, d’apprentissage et d’adaptation aux fins du processus d’établissement des objectifs.

3. Redéfinir les rôles des gestionnaires pour stimuler la croissance et orienter la transformation

La vision du leadership et l’alignement de la culture organisationnelle sont essentiels pour la réussite de l’adoption de l’IA. Comme l’IA vise à automatiser certaines tâches et à accroître la contribution des employés, les organisations pourraient devoir repenser le rôle joué par leurs gestionnaires. Dans ce contexte, les dirigeants devront soutenir les employés et, au lieu de superviser les tâches, se consacrer plutôt à encadrer, à développer et à habiliter leurs équipes, devenant ainsi de véritables accélérateurs de la performance et des guides en matière de réflexion stratégique, de résilience émotionnelle et d’apprentissage continu.

Parallèlement, cette transformation oblige les gestionnaires à agir comme des ambassadeurs de l’adoption de l’IA. Celle‑ci ne représente pas uniquement un défi technologique, mais aussi une occasion de leadership. Le véritable enjeu ici n’est pas la transformation de la main‑d’œuvre par l’IA, mais la capacité des organisations à relever le défi de la réinvention. Les leaders doivent devenir les ambassadeurs de l’adoption de l’IA, favoriser l’ouverture aux nouvelles technologies, promouvoir une utilisation responsable et cultiver une culture de curiosité et d’expérimentation. Leur rôle comme porte‑parole est essentiel pour renforcer la confiance, stimuler l’engagement et accélérer la transformation organisationnelle.

La réussite dans ce nouvel environnement dépend de la capacité des gestionnaires à favoriser la confiance, la collaboration et l’adaptabilité. En priorisant la sécurité psychologique et en encourageant le travail d’équipe, les dirigeants créent des conditions propices à l’expérimentation, à l’apprentissage et à l’épanouissement des employés. À l’ère de l’IA, la productivité n’est pas uniquement définie par les extrants, mais aussi par la capacité d’innover et de composer avec le changement. Les gestionnaires qui encadrent, habilitent et soutiennent l’adoption de l’IA donnent à leurs équipes les moyens d’exceller et, ensemble, de façonner l’avenir du travail.