Assistants IA : quel objectif leur faire optimiser à Lausanne ?
Dans le programme « Créer ses assistants et agents IA sans coder » de SHR — Swiss Human Resources, choisir un objectif mérite autant d’attention que construire le dispositif. La question managériale est précise : comment éviter qu’un assistant chargé d’accélérer le traitement des demandes ne favorise leur clôture au détriment de leur résolution ?
Ce que la littérature établit
Steven Kerr (1975, Academy of Management Journal) analyse le décalage entre les comportements que les organisations récompensent et ceux qu’elles déclarent souhaiter. Son article, fondé sur des exemples organisationnels, montre pourquoi valoriser un résultat facilement observable peut détourner l’attention d’une finalité moins directement mesurable. Pour un assistant IA, cela invite à examiner l’objectif retenu : produire une réponse, clôturer une demande et résoudre un problème ne sont pas équivalents.
Quand la mesure transforme l’activité
Wendy Espeland et Michael Sauder (2007, American Journal of Sociology) étudient la manière dont les classements transforment les pratiques des écoles de droit américaines. Ils décrivent notamment comment la comparaison chiffrée et les anticipations suscitées par les classements réorientent les comportements organisationnels. Le mécanisme pertinent ici concerne les responsables du dispositif : un tableau de bord centré sur les demandes clôturées peut orienter leurs choix de configuration et d’évaluation.
La conclusion trop rapide
On pourrait en conclure qu’il faut renoncer aux indicateurs ou simplement en multiplier le nombre. Ces travaux n’établissent ni l’une ni l’autre de ces prescriptions : ils invitent à examiner les comportements que la mesure rend avantageux. Un taux de clôture reste utile, à condition de ne pas être traité comme une preuve suffisante de résolution. (nos formations pour cadres et collaborateurs)
Ce que ces travaux ne permettent pas de conclure
Ces articles ne portent ni sur les modèles génératifs ni sur les outils de création d’agents sans code. Ils ne démontrent donc pas qu’un assistant contournera spontanément un indicateur : une mesure utilisée dans un tableau de bord ne devient pas, à elle seule, un objectif technique du système. La transposition concerne d’abord les choix humains de conception, de sélection et de déploiement, dont il faut ensuite vérifier les effets sur le terrain.
Une implication pratique, vérifiable à Lausanne
À Lausanne, une équipe medtech, un service de haute école, une fédération sportive internationale ou une scale-up de l’arc lémanique peut tester un assistant sur des demandes internes non sensibles, avec un critère de résolution défini avant l’essai. Sur une période fixée à l’avance, relever la proportion de demandes clôturées qui sont ensuite rouvertes pour le même besoin, en conservant une durée de suivi identique pour chaque demande. Examiner les dossiers concernés permet de distinguer une réponse manquante d’un besoin nouveau ; une baisse du délai de clôture accompagnée d’une hausse des réouvertures signalerait un compromis à investiguer, non un gain établi. Dans le cadre du programme SHR, cette vérification peut servir d’exercice de conception : définir le succès métier avant de configurer l’assistant. Pour aller plus loin : découvrez la formation Créer ses assistants et agents IA sans coder à Lausanne dans le canton de Vaud, ou parcourez nos formations pour cadres et collaborateurs en Suisse.
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