L’intelligence artificielle a changé le travail. Mais a-t-elle changé votre manière de manager?

Les outils sont disponibles, les abonnements sont payés et les collaborateurs utilisent déjà l’intelligence artificielle. Pourtant, dans beaucoup d’organisations, le management reste inchangé. Les séances s’enchaînent, les rapports atterrissent sur les bureaux et chacun poursuit ses activités selon les habitudes établies. Comme si de rien n’était.

Le décalage a tout de même de quoi surprendre. À prendre au sérieux les transformations qu’on annonce avec l’intelligence artificielle, il faudrait probablement en tirer quelques conséquences sur la manière de diriger une organisation.

La mission du manager doit s’adapter

Répartir les tâches, fixer les processus, contrôler leur exécution: le rôle du manager a longtemps suivi une mécanique bien huilée. Quarante ans de littérature managériale en ont raffiné les gestes, au point de leur donner quelque chose de la cérémonie du thé au Japon. Chaque étape a sa place, chaque rituel sa justification.

Mais l’irruption de l’intelligence artificielle dans la vie de bureau bouscule cette douce harmonie. Le manager doit désormais repenser la manière dont le travail s’organise, car acheter une solution d’intelligence artificielle et attendre que l’entreprise s’y adapte revient à confier à la technologie une décision qui ne lui appartient pas.

Le manager devient le designer de l’écosystème

Il faut dire que le traitement médiatique de l’intelligence artificielle n’aide guère les managers. À force de comparer les performances des modèles, on laisse dans l’ombre une question essentielle: qui conçoit et orchestre le processus, quelquefois de manière implicite, dans lequel les collaborateurs vont travailler? Qui décide des informations auxquelles le système peut accéder? Et comment les retours des équipes viennent-ils enrichir ce savoir commun? Car c’est bien un environnement de travail qu’il faut organiser, où chacun pourra puiser des informations, interroger l’intelligence artificielle, mais aussi apporter son expérience.

La plupart des modèles possèdent des capacités remarquables. Ils ne disposent toutefois pas du contexte interne nécessaire pour comprendre vos relations clients, vos pratiques tarifaires ou les règles qui guident vos décisions. Pour vous être utiles, ils doivent avoir un rôle explicite, des limites et un accès contrôlé à des documents fiables. C’est ce contexte qui transforme un moteur générique en outil adapté à votre organisation. Pour cela, les agents, qui reposent sur de grands modèles de langage, peuvent exploiter les données nécessaires à la réalisation du travail. Il faut donc comprendre les tâches liées à la gestion de ces nouveaux collaborateurs virtuels.

Comprendre le système et organiser la connaissance

Cette nouvelle approche du travail ne demande pas de savoir coder. Mais elle exige de comprendre comment s’articulent les outils, les informations et les usages, puis de repérer où intervenir pour que l’ensemble fonctionne.

Or, dans de nombreuses PME, les informations sont dispersées entre quelques personnes et des présentations parfois contradictoires. Les rendre accessibles à l’intelligence artificielle via des agents suppose déjà de commencer par les clarifier. Comment attendre une réponse fiable d’un système auquel on fournit plusieurs versions de la vérité? Certaines déceptions attribuées à la technologie prennent leur source ici: dans une connaissance mal organisée. La qualité des réponses dépend largement des informations mises à disposition. Et cette connaissance doit être produite, corrigée et partagée.

Faire du partage des connaissances un travail reconnu

C’est là que commence la difficulté. Une grande partie du savoir d’une organisation n’est écrite nulle part. Elle reste dans les têtes ou s’échange sur un coin de palier: une objection formulée par un client, une solution trouvée dans l’urgence, l’argument qui a convaincu lors d’une négociation. Ces expériences comptent, mais elles profitent rarement au-delà de ceux qui les ont vécues. Une fois formalisées et rendues accessibles à l’intelligence artificielle de l’entreprise, elles peuvent servir aux autres, nourrir des réponses plus pertinentes et éclairer les décisions.

La contribution attendue des collaborateurs s’élargit donc. Il ne s’agit plus seulement d’accomplir une mission, mais aussi de consigner les enseignements de son travail et de signaler les informations devenues fausses. Au manager d’intégrer cette activité au travail réel, de lui consacrer du temps et d’en reconnaître la valeur. Cela passe aussi par un geste simple : remercier ceux qui enrichissent le savoir commun. Une pratique en apparence anodine qui marque cependant l’avènement d’une nouvelle culture dans les entreprises.

Donner une contrepartie à ceux qui partagent

Cette nouvelle responsabilité n’est toutefois pas neutre. Lorsqu’un collaborateur formalise une expertise qui le distinguait, il transfère une partie de sa valeur au collectif. L’entreprise y gagne: le savoir circule mieux, les nouveaux venus progressent plus vite et l’activité dépend moins de quelques personnes. Mais celui qui partage peut craindre de devenir plus facilement remplaçable.

Pourquoi livrer ce qui fait sa valeur si l’on n’y gagne rien soi-même? Le manager ne peut pas esquiver cette tension. Demander aux collaborateurs d’alimenter le système suppose de préciser ce qu’ils obtiennent en retour: reconnaissance, nouvelles responsabilités, possibilités d’apprentissage ou évolution professionnelle. Sans cette contrepartie, le partage des connaissances, symbole de cette nouvelle culture IA, risque de rester un vœu pieux.

Le véritable test n’est donc pas le nombre de licences déployées. C’est la capacité du management à organiser et à reconnaître la contribution de chacun au savoir qui alimente l’intelligence de l’entreprise. À terme, les écarts entre collaborateurs tiendront peut-être moins à ce qu’ils savent qu’à leur contribution au savoir collectif. Encore faut-il que l’organisation leur donne les moyens de contribuer et une raison de le faire.

Cette évolution, culturelle et technologique, ouvre une perspective pour le management: apprécier la valeur d’un collaborateur aussi à travers ce qu’il permet aux autres d’accomplir. Le savoir partagé pourrait alors trouver une place à part entière dans la reconnaissance du travail et dans les parcours professionnels.