Déployer la même IA suffit-il à harmoniser les pratiques ?
Une direction peut équiper toutes ses équipes du même assistant d’intelligence artificielle sans obtenir des pratiques comparables. La question managériale est précise : que faut-il harmoniser pour que l’usage de l’IA ne dépende pas uniquement des habitudes de chaque service ?
Ce que la littérature établit
Wanda J. Orlikowski (1992, Organization Science) propose un cadre théorique, illustré par une étude de terrain, dans lequel la technologie est à la fois le produit de l’action humaine et un support qui structure cette action. Ses effets organisationnels ne se déduisent donc pas de ses seules fonctionnalités : ils dépendent aussi des conditions et des modalités de son utilisation. Appliquée à l’IA, cette perspective invite à observer les pratiques plutôt qu’à prendre l’installation du logiciel pour un changement accompli.
Le mécanisme : les équipes s’approprient les règles
Gerardine DeSanctis et Marshall Scott Poole (1994, Organization Science) distinguent les structures proposées par une technologie des manières dont les groupes se les approprient. Une procédure intégrée à un outil peut être suivie, réinterprétée ou contournée dans le travail collectif. Pour un manager, cela conduit à examiner non seulement l’usage de l’assistant, mais aussi qui intervient, à quel moment et selon quelles règles.
La conclusion trop rapide
On pourrait en déduire qu’il faut imposer un usage identique à tous les services. Ces travaux ne démontrent pourtant pas la supériorité d’une uniformisation complète : une adaptation locale n’est pas nécessairement une défaillance. L’enjeu est de distinguer les variations justifiées par l’activité des écarts qui rendent les responsabilités ou les transmissions ambiguës. (nos formations pour cadres et collaborateurs)
Ce que ces travaux ne permettent pas de conclure
Ces articles précèdent l’IA générative et proposent principalement des cadres d’analyse, non une mesure de l’efficacité des assistants actuels. Ils ne permettent ni de chiffrer les gains d’une harmonisation ni de définir le degré optimal de standardisation. Une charte commune ou une formation suivie ne suffit donc pas à établir que les pratiques ont changé : cette évolution doit être observée dans le travail.
Une implication pratique, vérifiable à Lugano
Dans le cadre du programme « Manager à l'ère de l'intelligence artificielle » de SHR — Swiss Human Resources, un exercice proposé à Lugano consiste à examiner une même opération, comme la préparation d’une réponse client, dans des équipes de banque, de mode, de négoce ou de PME familiales italophones. Sur deux semaines, consigner pour chaque dossier admissible, sans recopier de données confidentielles, la règle prévue et la pratique observée concernant les données autorisées, la validation et la transmission au collègue suivant. Calculer ensuite la proportion de dossiers où un écart au protocole reste sans justification documentée, en indiquant le nombre total de dossiers examinés. Discuter les résultats en italien avec les équipes permet de décider si la règle doit être clarifiée ou l’adaptation locale reconnue ; ce taux mesure un écart de pratique, pas la qualité globale du travail. Pour aller plus loin : découvrez la formation Manager à l'ère de l'intelligence artificielle à Lugano, ou parcourez nos formations pour cadres et collaborateurs en Suisse.
En images : Manager à l'ère de l'intelligence artificielle à Lugano
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