Auteurs : Nathalie Francisci Michelle Moore
Mythe ou réalité : Les Canadiens sont plus réticents au risque que leurs homologues étrangers.
Plusieurs personnes ont discuté de la question canadienne, y compris celles qui ont souligné que leur aversion au risque a parfois bien servi le pays (rappelons-nous de la récession financière mondiale de 2008). Cependant, avec la technologie, l'aversion au risque constitue généralement un obstacle à l'innovation et à la concurrence mondiale.
En 2022, OpenAI, sous la forme de ChatGPT, a introduit l'intelligence artificielle générative qui s'est avérée le plus gros bouleversement technologique depuis Internet. Ceux qui ont le courage de l'adopter en prenant les mesures de protection appropriées acquièrent un avantage concurrentiel. Pourtant, dans un sondage mené par IBM en novembre 2023 auprès d'organisations provenant de 20 pays, le Canada était le pays le moins susceptible (35 %) d'accélérer le déploiement de l'IA générative.1
Qu'ils soient ou non réticents au risque, les employeurs canadiens considèrent l'IA générative comme un sujet brûlant. Selon un sondage mené en 2024 par PwC, une publication de KM Business Information Canada, soixante-trois pour cent des organisations repensent le rôle de leurs services RH en raison de l'entrée de l'IA sur les lieux de travail.2 Les responsables RH chargés de superviser l'adoption de l'IA générative à l'échelle de l'organisation peuvent se sentir restreints par l'insuffisance de leurs connaissances technologiques. De plus, les équipes RH n'ont peut-être pas eu l'occasion d'évaluer les stratégies visant à aider les employé.e.s à s'adapter à cette nouvelle technologie avant son déploiement et à l'adopter.
Chez Gallagher, nos conversations avec nos clients révèlent diverses raisons expliquant le lent taux d'adoption de l'IA générative. Les exemples comprennent la peur des risques et la perte de contrôle, une mauvaise expérience de l'utilisateur.trice initial.e et le manque de leadership et d'orientation. Nos récents articles sur l'IA examinent ce facteurs et offrent un aperçu de haut niveau des problèmes dont les responsables RH doivent tenir compte pour favoriser l'adoption de l'IA générative en toute sécurité, pour soutenir les objectifs organisationnels et pour affronter l'avenir avec confiance.
Où en êtes-vous concernant l'adoption de l'IA générative dans les processus liés aux ressources humaines au sein de votre organisation?
Actuellement, la plupart des organisations se répartissent en nombres à peu près égaux dans l'un des trois « groupes » d'adoption :
- L'organisation interdit l'utilisation de l'IA générative sur le lieu de travail. Cette politique peut provenir d'un conseil d'administration ou d'un groupe d'investisseurs qui souhaite constater une création de valeur avant de soutenir l'adoption de l'outil. Néanmoins, les employé.e.s, en particulier les jeunes générations, utilisent couramment des appareils personnels pour accéder aux outils de l'IA générative, tels que ChatGPT, dans l'exécution de leurs tâches.
- L'organisation autorise l'utilisation de l'IA générative « ouverte » (publique) pour le travail. Les organisations constateront probablement des résultats mitigés, notamment une augmentation potentielle de l'efficacité et de la productivité associée à des problèmes liés à la sécurité et au contrôle de la qualité, entre autres.
- L'organisation utilise un système propriétaire « fermé » pour atténuer les risques. Bien que plus coûteux, les systèmes propriétaires offrent un environnement sûr et sécurisé, réduisant les risques et la désinformation associés aux systèmes ouverts. Les systèmes fermés sont essentiels si l'ensemble de données de formation comprend des données sensibles sur les employé.e.s.
L'adoption reste souvent faible dans les environnements de travail, même lorsque l'employeur fournit un système fermé et approprié. Les petites et moyennes organisations, en particulier, ne parviennent pas à fournir les conseils et les mesures de sécurité nécessaires à une expérience productive et positive qui encourage l'adoption. À l'inverse, les organisations « matures » (généralement plus grandes) signalent des taux d'adoption de l'IA générative plus élevés.
Surmonter les obstacles à l'adoption
Pour accélérer l'adoption de l'IA générative par les utilisateur.trice.s, les organisations doivent d'abord comprendre les obstacles les plus courants.
La crainte. La crainte de la technologie de l'IA générative associée aux risques et à la perte de contrôle est compréhensible. La complexité et l'évolution rapide de la technologie rendent difficile de contrer cette crainte, tout comme les attentes des dirigeants du conseil d'administration et des investisseurs, qui peuvent rechercher un retour sur investissement immédiat ou qui ne sont pas en mesure de voir des moyens d'atténuer les risques.
Mauvaise expérience de l'utilisateur.trice. Comme pour l'apprentissage de toute nouvelle technologie, cela peut s'avérer compliqué, donc la pratique et la patience sont nécessaires. Un environnement d'expérimentation et d'apprentissage partagé et sûr améliorera rapidement l'expérience de l'utilisateur.trice. Une telle approche permettra également d'améliorer la technologie. L'IA générative doit apprendre à connaître votre organisation, tout comme les employé.e.s doivent apprendre à l'exploiter. Un engagement accru fait progresser l'apprentissage de l'humain et de l'IA.
Manque d'orientation pour l'utilisation, y compris un manque de mesures de sécurité. Lorsque les organisations ouvrent grand les portes sans mesures de sécurité ni orientations, cela peut créer un environnement chaotique, ce qui frustre les employé.e.s et les dirigeant.e.s.
Dans la deuxième partie de cette série, nous proposons aux employeurs des stratégies et des conseils pour contrer la faible adoption face à ces trois obstacles grâce à une stratégie de gestion du changement en partenariat avec les technologies de l'information. Toutefois, avant de se lancer dans une stratégie d'adoption, les responsables RH doivent avoir une compréhension de base de la technologie. Plus vous comprenez les avantages et les risques de l'IA générative, mieux vous pouvez conseiller la direction et le conseil d'administration sur l'introduction sécuritaire de l'IA générative et favoriser son adoption par les utilisateur.trice.s afin de soutenir le bien-être organisationnel.
Qu'est-ce que l'intelligence artificielle est et n'est pas?
L'IA imite le comportement humain. La technologie repose sur des algorithmes et une immense quantité de données pour répondre aux requêtes. Beaucoup confondent l'hyperautomatisation et l'apprentissage automatique avec la véritable IA, illustrée par des outils comme ChatGPT et Microsoft CoPilot. Alors que l'apprentissage automatique repère des modèles au sein d'un ensemble de données de formation pour faire des prédictions ou des décisions, l'IA générative crée un nouveau contenu basé sur des données existantes et des algorithmes d'apprentissage automatique.
L'IA générative a considérablement suscité l'intérêt des employeurs pour la véritable IA et son utilisation. L'intérêt de cette technologie se concentre sur les possibilités d'augmenter la productivité en libérant les employé.e.s pour qu'ils et qu'elles se concentrent sur des initiatives stratégiques en déchargeant les fonctions transactionnelles que la technologie peut gérer de manière sûre et efficace. Cependant, vous avez peut-être entendu des histoires d'horreur sur l'IA générative associées à la désinformation (« hallucinations ») et aux préjugés. Parmi nos favoris, mentionnons l'avocat qui a utilisé ChatGPT pour citer la jurisprudence, mais le juge a fait remarquer que les cas cités n'existaient pas.
Comprendre l'impact potentiel de la création de contenu non humain est essentiel pour les directions principales des ressources humaines (DPRH) La mission de la DPRH qui prônent l'adoption de l'IA générative au sein des organisations. La « mésinformation/désinformation générée par l'IA » est arrivée au deuxième rang de la liste des principaux risques mondiaux en 2024 selon un sondage mené auprès de dirigeants d'organisations par le Forum économique mondial. Les répondant.e.s l'ont classé au premier rang lorsqu'on leur a demandé quel serait l'impact probable (en termes de sévérité) au cours des deux prochaines années.3
Les risques importants : Les faits erronés et la partisanerie
Ne présumez jamais que les informations générées par l'IA sont exactes. De nombreux outils d'IA générative citent des références, alors examinez-les. Souvent, la référence citée n'est pas l'originale. Suivez la trace des données jusqu'à leur origine. Lorsque cela n'est pas possible, évaluez la qualité et la crédibilité de la référence. Par exemple, la source de l'information était-elle Radio-Canada Nouvelles ou un article de SHRM plutôt qu'un blogueur inconnu ou un sondage commandité par un produit?
Les résultats de l'IA générative reflètent les partis pris des informations qui ont été utilisées pour effectuer la formation de la technologie, des informations créées par des humains intrinsèquement influençables. La partisanerie de l'IA générative, subtile ou manifeste, lorsqu'elle est utilisée de manière répétée dans vos communications, peut fausser l'image de votre marque. Cependant, avec une personne aux aguets, il est possible de contrer cette partisanerie.
Attention aux partis pris involontaires
En 2018, Amazon a abandonné son outil de recrutement basé sur l'IA après avoir constaté que cet outil était discriminatoire à l'égard des candidates. Le préjugé contre les candidates, bien qu'involontaire, ne résidait pas dans la technologie, mais bien dans la méthode de formation consistant à alimenter l'IA avec les CV des anciens candidats « retenus », qui étaient majoritairement des hommes. Si la diversité, l'équité et l'inclusion (DEI) sont une priorité organisationnelle, définissez de manière proactive à quoi doit ressembler le « succès » dans votre organisation et continuez à surveiller et à ajuster les processus et les pratiques internes.
Gérez les risques grâce à l'expérimentation et aux mesures de sécurité
Les meilleurs résultats des outils d'IA générative proviennent de la création de requêtes efficaces. Une requête mal formulée renverra, au mieux, des résultats incomplets ou hors sujet. Au pire, les résultats contiendront de fausses informations présentées comme une politique ou des directives organisationnelles. Tenez compte de ces bonnes pratiques inspirées par ChatGPT pour demander des informations qui renverront les meilleurs résultats et réduiront vos risques.
Faites une requête claire, précise et grammaticalement correcte. Indiquez le sujet et ce que vous souhaitez que l'outil fasse. Décomposez un sujet complexe en plusieurs questions étroitement ciblées. Évitez les mots ou les phrases raccourcis utilisés dans les messages textes.
Offrez un contexte. L'IA générative essaiera de créer un contexte si vous ne le fournissez pas, ce qui peut potentiellement conduire à des informations fausses ou non pertinentes. Commencez par « selon les informations ci-dessous », puis collez les informations.
Incluez des exemples hypothétiques. L'IA générative apprend à partir de vos requêtes, alors incluez des scénarios du monde réel pour prendre en charge vos demandes.
Ne posez pas de questions orientées. Si votre requête suppose un point de vue ou une réponse particulière, attendez-vous à le voir dans la réponse. Soyez attentif aux requêtes qui pourraient conduire à des résultats biaisés.
Requête. Évaluation. Répétition. Entraînez-vous à créer des requêtes sur un sujet que vous connaissez bien. Évaluez les résultats pour voir ce qui ne va pas ou ce qui manque et réessayez. Comme l'IA générative, vous apprendrez au fur et à mesure.
Systèmes d'IA fermés pour les données organisationnelles
ChatGPT, CoPilot et d'autres outils d'IA générative apprennent à partir de quantités massives d'entrées, illimitées et incontrôlées, qui sont utilisées pour l'ensemble de données de formation. Qualifiées de systèmes ouverts, ces IA sont accessibles à de nombreux utilisateurs qui peuvent ajouter de nouvelles données et modifier le modèle en fonction de leurs besoins. Les systèmes ouverts favorisent la collaboration et l'innovation rapide.
Dans un système fermé propriétaire, à l'inverse, le propriétaire contrôle l'ensemble de données de formation, ce qui permet de mettre l'accent sur le contrôle, la sécurité et l'avantage concurrentiel. Alors que les modèles hybrides émergent, les systèmes ouverts et fermés présentent tous deux des avantages et des inconvénients. Néanmoins, un système fermé est indispensable si l'ensemble de données de formation utilise des informations sensibles sur les employé.e.s.
Qu'elle soit ouverte ou fermée, l'IA générative nécessite des mesures de sécurité de la part des employeurs pour aider les employé.e.s à comprendre l'utilisation appropriée et approuvée à des fins professionnelles. Un sondage de Gallagher, mené en 2023 auprès des communicateurs organisationnels américains, a révélé que seulement 29 % des organisations fournissent aux employé.e.s des conseils sur le moment, le lieu et la manière d'utiliser l'IA, et seulement 20 % fournissent une formation ou des ressources sur l'IA.4 Les organisations qui ont développé leur propre solution d'IA ont tendance à appliquer une meilleure gouvernance et une meilleure surveillance que celles qui utilisent un outil d'IA ouvert.
L'expérimentation est la clé
L'expérimentation avec l'IA générative dans un environnement sûr est essentielle pour apprendre à utiliser la technologie efficacement et à minimiser les risques qu'elle comporte. Un sondage de Gallagher, mené en décembre 2023 auprès d'employeurs américains, a révélé que les principales applications de l'IA au sein des RH incluent la création de courriels, le recrutement, et la rédaction de descriptions de poste.5 Ce sont toutes des fonctions à faible risque qui peuvent être utiles pour commencer à expérimenter et à pratiquer la rédaction de requêtes, en supposant qu'un humain examine l'exactitude des résultats, les partis pris et le ton privilégié avant de les utiliser dans le monde réel.
Les exercices de rédaction de requêtes peuvent contribuer à faire avancer le processus d'adoption. Le sondage sur les communications de Gallagher a révélé que ceux qui utilisent ou expérimentent avec l'IA voient ses avantages et se sentent globalement plus positifs quant à la valeur de l'IA — 55 % contre 45 %.4
L'IA arrive dans votre organisation
Au début de 2024, environ 14 % des organisations canadiennes utilisaient, ou prévoyaient d'utiliser, des technologies d'IA générative. Les taux d'adoption sont plus élevés dans certains secteurs, notamment l'informatique et les industries culturelles, où 24 % des organisations disent l'utiliser. Les organisations des secteurs des services professionnels, scientifiques et techniques se classent au deuxième rang pour l'utilisation (18,8 %) ou l'intention d'utilisation (9,5 %), suivies des secteurs de la finance et des assurances, avec 16,9 % l'utilisant actuellement et 5,8 % prévoyant de l'utiliser.6
Même si le nombre d'organisations mettant en œuvre l'IA générative peut sembler faible, ce n'est qu'une question de temps avant que davantage d'employeurs adoptent cette technologie. Une étude réalisée en 2024 par Deloitte a révélé que 64 % des PDG se sentent obligés d'accélérer l'adoption de l'IA générative en raison des exigences des investisseurs et de la concurrence.7
Un sondage de Gartner, mené auprès des responsables RH, a révélé que 38 % d'entre eux testent activement les technologies d'IA générative ou les ont mises en œuvre, alors que six mois auparavant, seulement 19 % le faisaient.8 Le temps presse et les responsables RH doivent se préparer.
La valeur des RH au sein de l'organisation augmente considérablement si vous comprenez la technologie, ses avantages et ses risques, ainsi que les moyens de l'utiliser efficacement et en toute sécurité. Cependant, l'introduction de l'IA générative au sein des RH et d'autres processus organisationnels ne garantit pas son adoption par les utilisateurs.
En outre, la responsabilité de l'adoption par les utilisateurs ne peut pas incomber uniquement aux RH. La mission de la DPRH est de maximiser la performance organisationnelle en faisant appel au capital humain. La mission de la direction principale de l'information (DPI) est de maximiser la performance organisationnelle en faisant appel à la technologie. Les RH et les technologies de l'information doivent collaborer, en combinant leur expertise et leurs connaissances pour faire progresser l'adoption de l'IA générative par les utilisateurs.
La deuxième partie de cette série examine une stratégie collaborative RH-TI pour l'adoption de la technologie par les utilisateurs et propose une approche pratique et concrète des technologies de l'IA générative.
Gallagher peut vous aider
Notre équipe de consultant.e.s RH est là pour vous aider à explorer les avantages potentiels de l'intégration de l'IA dans votre stratégie et vos pratiques RH. Nous offrons des conseils personnalisés et des solutions sur mesure pour répondre aux besoins spécifiques de votre organisation. Lancez la discussion et obtenez de précieuses informations.
