Quand l’IA devient indisponible : qui assure la continuité du travail ?

L’intégration de l’IA se discute généralement à partir de ses usages et de ses résultats, moins à partir de son absence. La question utile est précise : quelles activités l’équipe peut-elle encore assurer si l’outil devient inaccessible, avec quelles ressources et sous quelle responsabilité ?

Ce que la littérature établit

Susan Leigh Star et Karen Ruhleder (1996, Information Systems Research) montrent, à partir de l’étude d’une infrastructure informatique scientifique, que celle-ci se construit dans sa relation aux pratiques, aux conventions et aux ressources existantes. Son fonctionnement tend à devenir transparent dans l’usage, tandis que les pannes rendent visibles les dépendances qu’elle soutient. Appliquée à l’IA, cette perspective invite à examiner non seulement l’outil, mais les activités qui ont progressivement cessé de fonctionner sans lui.

Une panne peut aussi désorganiser les rôles

Karl E. Weick (1993, Administrative Science Quarterly) analyse la catastrophe de Mann Gulch comme un effondrement du sens partagé et de la structure des rôles dans une équipe de pompiers. Son analyse souligne l’importance de ressources permettant de reconstruire une coordination lorsque les repères habituels disparaissent. Sans assimiler une indisponibilité informatique à cette catastrophe, elle conduit à une question organisationnelle : qui répartit le travail lorsque l’outil qui structurait le déroulement des activités n’est plus accessible ?

La conclusion trop rapide

On pourrait en déduire qu’il faut conserver une procédure manuelle pour chaque usage de l’IA. Ces travaux ne justifient pas une telle règle : certaines activités peuvent être différées, tandis que d’autres exigent une solution de remplacement. L’enjeu est de choisir explicitement ce qui doit continuer, ce qui peut attendre et qui peut autoriser un fonctionnement dégradé. (nos formations pour cadres et collaborateurs)

Ce que les données ne permettent pas de promettre

Ces études ne portent pas sur l’IA générative et ne mesurent pas l’efficacité d’un plan de continuité face à son indisponibilité. Elles éclairent des mécanismes organisationnels, sans fournir de seuil universel de préparation. Dans le cadre du programme « Manager à l’ère de l’intelligence artificielle » de SHR, elles offrent un point d’appui pour distinguer une procédure écrite d’une capacité réellement exercée.

Une implication pratique, vérifiable à Sion

À Sion, un exercice sur dossiers fictifs peut porter sur une demande de maintenance hydraulique, un planning administratif de santé, une commande viticole ou une demande de réservation touristique alpine. Sans interrompre les services réels, l’équipe traite le dossier sans IA, avec un responsable de repli désigné et des critères de délai et de qualité fixés avant l’exercice. La mesure est la proportion de dossiers terminés dans le délai prévu et conformes à ces critères, rapportée à tous les dossiers testés ; chaque blocage est consigné avec la ressource manquante. Ce résultat ne certifie pas la résilience de l’organisation, mais vérifie si la continuité annoncée existe sur les activités examinées. Pour aller plus loin : découvrez la formation Manager à l'ère de l'intelligence artificielle à Sion dans le canton du Valais, ou parcourez nos formations pour cadres et collaborateurs en Suisse.

En images : Manager à l'ère de l'intelligence artificielle à Sion

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