Comment former ses équipes aux compétences IA clés ?

Que les dirigeants estiment leur organisation prête ou non pour l'intelligence artificielle, de nombreux salariés utilisent déjà des outils d'IA de leur propre chef, parfois en secret. Aux États-Unis, environ 32 % des employés (source en anglais) se servent d'outils d'IA au travail à l'insu de leur employeur. Voilà qui devrait sonner comme un avertissement, mais aussi comme un appel à l'action.

Former les équipes aux compétences IA de base s'avère indispensable pour garantir une adoption sécurisée, mais le dicton se vérifie encore : là où il y a du risque, il y a une opportunité. La capacité à gérer le changement préoccupe en priorité les dirigeants qui se lancent dans l'IA, et cette utilisation discrète révèle que les équipes sont motivées et prêtes à en explorer le potentiel.

Dans ce guide, nous abordons les compétences IA les plus importantes pour vos collaborateurs : les savoirs essentiels qui couvrent les fondamentaux, les soft skills souvent négligées, les compétences techniques nécessaires pour obtenir des résultats, et les aptitudes managériales indispensables pour bâtir une culture d'entreprise tournée vers l'IA.

Compétences IA essentielles pour tous les collaborateurs

Maîtrise de l'IA

La culture numérique est désormais considérée comme acquise. Quelqu'un qui possède dix ans d'expérience dans les start-up tech maîtrise forcément le digital, non ? Pourtant, il serait dangereux d'aborder la maîtrise de l'IA de la même façon, même si les outils deviennent courants. Former chacun aux connaissances de base garantit que tout le monde partage la même compréhension des fondamentaux.

• Les limites de l'IA : savoir qu'on ne peut pas faire confiance aveuglément aux résultats, et identifier quand une supervision humaine s'impose.
• Confidentialité des données : comprendre que toute donnée saisie dans un outil d'IA peut être stockée ou partagée.
• Transparence : savoir quand l'utilisation de l'IA doit être communiquée, en interne comme en externe.
• Conscience des biais : examiner les résultats pour vérifier leur équité et éviter les décisions discriminatoires.
• Usage et dépendance : utiliser l'IA comme un assistant, pas comme un remplaçant.

Former sur ces points précis renforce la confiance dans l'utilisation responsable de l'IA, facilite son adoption dans toute l'organisation et prévient les abus ou la dépendance excessive.

En plus de proposer des sessions de formation IA en direct ou enregistrées, pensez à intégrer des clauses dans votre règlement intérieur et à incorporer ces bonnes pratiques dans votre processus d'onboarding.

Culture des données

Savoir interpréter et questionner les données a longtemps été une compétence utile. Mais pour beaucoup, la culture des données est passée du statut de « sympa à avoir » à celui d'impératif. Maintenant que l'IA produit des recommandations fondées sur les données à presque tous les niveaux, les collaborateurs doivent être capables de valider et de contextualiser. Sinon, on accorde trop d'autorité à l'IA.

Par exemple, les équipes paie qui utilisent l'IA pour détecter des anomalies doivent interpréter correctement les résultats signalés. Sans culture de base des données, elles risquent d'agir aveuglément sur des insights erronés. Heureusement, la data, ça s'apprend. En proposant des ateliers et en intégrant l'analyse de données dans les réunions, même les profils les moins à l'aise avec les chiffres peuvent progresser.

Adaptabilité

Les technologies d'IA évoluent rapidement, ce qui signifie que peu de processus liés à l'IA sont gravés dans le marbre. Quand un nouvel outil d'IA générative débarque sur le marché, ou qu'un outil existant lance ou retire une fonctionnalité clé, les processus sont forcément amenés à changer. Voilà pourquoi l'adaptabilité compte tant.

L'adaptabilité vient généralement avec l'expérience, ce qui en fait une compétence difficile à enseigner. Mais elle peut être encouragée dans la culture d'entreprise. Une culture qui valorise l'expérimentation et fait preuve d'empathie quand le changement perturbe les workflows, c'est une culture où les employés apprendront naturellement à s'adapter.

Soft skills pour s'épanouir dans un environnement de travail piloté par l'IA

Esprit critique

Les employés doivent être capables d'évaluer le contenu et les recommandations générés par l'IA, plutôt que de les accepter tels quels. C'est particulièrement utile quand les résultats de l'IA entrent en conflit avec l'intuition humaine ou l'expertise. Dans le pire des cas, cela pourrait conduire des recruteurs à renforcer involontairement des biais parce que les outils de tri IA surreprésentent les CV de certaines catégories démographiques.

Pour encourager l'esprit critique, organisez des scénarios « IA vs humain » lors d'ateliers pour démontrer quand faire confiance au machine learning et quand se fier à son instinct. Établissez des arbres de décision pour savoir comment réagir quand l'IA se trompe, et montrez clairement que tirer la sonnette d'alarme est encouragé, pas puni.

Collaboration

Avec l'intégration de l'IA dans les workflows partagés, la collaboration devient une compétence déterminante pour une meilleure mise en œuvre. Cela ne fera que s'intensifier au fur et à mesure que des initiatives IA à l'échelle de l'entreprise seront introduites. Sinon, vous risquez une adoption en silos, des efforts dupliqués ou des processus contradictoires.

Pour encourager la collaboration autour de l'IA, lancez des programmes pilotes interfonctionnels entre équipes. Ce pourrait être un chatbot de support client alimenté par l'IA qui répond aux questions simples. Les équipes support fournissent la base de connaissances, les équipes produit garantissent la précision, et l'ingénierie gère l'implémentation. Pour plus de conseils en matière d’IA appliquée en entreprise, consultez notre guide complet.

Expérimentation

L'expérimentation comme état d'esprit représente une compétence précieuse à l'ère de l'IA, celle qui fait passer les employés d'une posture réactive à une posture proactive. Des outils comme ChatGPT, Gemini et Perplexity sont accessibles et infiniment adaptables. Quand les employés trouvent par eux-mêmes de nouvelles façons de libérer du temps et des ressources précieuses grâce à l'IA, c'est votre organisation qui en profite.

Pour favoriser l'expérimentation, créez des espaces où les équipes peuvent partager des idées entre elles – comme un forum ouvert pendant les réunions hebdomadaires, ou un canal Slack dédié. Encouragez les managers à tester de nouveaux outils et processus IA pour leurs équipes, et mettez en avant les victoires faciles.

Compétences techniques IA qui font la différence

Prompt engineering

Le prompting semble plus facile qu’il n’est. Si vous savez construire une phrase, vous pouvez utiliser ChatGPT. Mais si vous cherchez des résultats précis et fiables avec des chatbots basiques, sans parler de tâches plus complexes comme l'automatisation de workflows, les prompts doivent être plus spécifiques. Un mauvais prompt entraîne une utilisation inefficace de l'IA, des résultats de piètre qualité et du temps perdu.

Pour corriger ça, partagez des bibliothèques de prompts et proposez des formations sur les bases du fonctionnement du prompting. Si vous créez des canaux pour que les employés partagent des idées, encouragez-les à partager les prompts qu'ils ont utilisés pour que d'autres puissent les copier-coller.

Analyse et visualisation de données

C'est un cran au-dessus de la culture des données mentionnée précédemment. La culture des données, c'est savoir comment et quand questionner les données. L'analyse et la visualisation de données sont plus proactives. Cela implique d'être capable d'interpréter les données et de communiquer des insights à travers des visuels clairs. Ça rend les données pilotées par l'IA exploitables, ce qui les rend plus percutantes à présenter aux dirigeants ou aux clients.

L'IA aide sur ce point, avec des outils comme Tableau et Power BI qui n'ont besoin que de requêtes en langage naturel pour transformer les données en insights visuels. Mais les collègues dans des rôles non axés sur la data pourraient quand même avoir besoin de formation supplémentaire pour en tirer le meilleur.

Automatisation de processus

Automatiser les tâches routinières est souvent présenté comme le moyen le plus simple et le plus rapide de commencer à adopter l'IA. Ça élimine le travail répétitif que personne n'apprécie et libère du temps pour des tâches plus importantes. Cependant, sans directives internes, les processus peuvent être automatisés de manières incohérentes ou risquées, entraînant des efforts dupliqués, des exigences de conformité négligées ou des erreurs à grande échelle.

Une solution consiste à utiliser des agents IA, comme Deel AI Workforce. Avec une bibliothèque d'agents IA préconstruits, vous gardez le contrôle sur ce qui est automatisé au sein de votre organisation et comment. Et quand vos équipes sont prêtes pour quelque chose de plus complexe, elles peuvent créer leurs propres agents pour des besoins de workflow spécifiques en quelques minutes.

Compétences managériales pour une IA d'avenir

Gestion du changement

Nous avons déjà mentionné que les employés doivent être adaptables, mais ce n'est pas à sens unique. Les dirigeants doivent guider leurs équipes à travers l'incertitude et la résistance à l'IA, sinon ils risquent un rejet des employés, de faibles taux d'adoption et des initiatives au point mort.

Une gestion du changement efficace, c'est adopter une approche stratégique pour faire passer les équipes de leur façon actuelle de travailler vers un avenir piloté par l'IA. Les leaders impliqués dans l'introduction de nouveaux outils ou workflows doivent développer une stratégie de communication claire avec des rôles et responsabilités bien définis. Les managers sont les acteurs les plus importants de la gestion du changement.

Gouvernance éthique de l'IA

La confiance est la pierre angulaire d'une adoption évolutive de l'IA. Quand les équipes font confiance à la technologie qu'elles utilisent et à la vision de la direction pour l'avenir, tout le monde peut se mettre au travail plus rapidement et avec une direction claire. Équiper les managers et décideurs de connaissances en éthique et conformité en lien avec l'IA garantit qu'ils peuvent guider leurs équipes dans la bonne direction.

Une formation à l'éthique et à la conformité, pas seulement pour les managers mais dans toute l'organisation, renforce la confiance et réduit les risques. Cette formation pourrait inclure des ateliers basés sur des scénarios, des labos de sensibilisation aux biais et des guides éthiques que les équipes peuvent appliquer dans leur travail quotidien.

La future workforce est hybride : Humain + IA

L'IA est déjà présente dans l'environnement de travail, qu'elle ait été officiellement déployée ou non. En équipant proactivement les équipes des compétences de base dont elles ont besoin pour naviguer dans le nouveau paysage technologique, les dirigeants peuvent à la fois récolter les bénéfices et atténuer les risques.

Chez Deel, nous croyons que l'avenir du travail est alimenté par l'IA. Un hybride d'intelligence humaine, d'intuition, d'expertise, et de la rapidité et de l’efficacité de l'IA. C'est pourquoi nous avons créé Deel AI Workforce, une bibliothèque d'agents IA préconstruits et personnalisables conçus pour rejoindre votre équipe et prendre en charge de manière proactive le travail routinier. Ils travaillent aux côtés de vos équipes pour tout gérer, des demandes de congés et de la recherche en conformité fiscale aux vérifications de paie et aux demandes d'équipement.

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