IA on the job : gagner en efficacité sans fermer les options
Dans le programme « IA on the job » de SHR — Swiss Human Resources, l’usage de l’IA mérite aussi d’être examiné sous l’angle des options qu’une équipe conserve. La question managériale est précise : comment éviter que l’amélioration des pratiques existantes ne prenne toute la place au détriment de l’exploration ?
Ce que la littérature établit
James G. March (1991, Organization Science) distingue l’exploitation des connaissances existantes de l’exploration de possibilités nouvelles. Son modèle montre comment leurs temporalités et leurs rendements différents peuvent favoriser l’exploitation, au risque de compromettre l’adaptation à long terme. Il ne s’agit pas d’un résultat sur l’IA, mais d’un cadre pour distinguer deux activités qu’un objectif général de productivité tend à confondre.
Le mécanisme : apprendre peut rétrécir la recherche
Daniel A. Levinthal et James G. March (1993, Strategic Management Journal) analysent les myopies de l’apprentissage organisationnel, notamment la tendance à négliger les horizons éloignés et les échecs. Une organisation peut ainsi renforcer ce qu’elle sait déjà réussir sans examiner suffisamment d’autres voies. Appliqué à l’IA, ce cadre suggère une hypothèse à vérifier : réutiliser les consignes et les formats immédiatement satisfaisants pourrait réduire la recherche d’approches différentes.
La conclusion trop rapide
On pourrait en déduire qu’il faut demander systématiquement davantage d’idées à l’IA. Pourtant, multiplier les formulations ne garantit ni la diversité des hypothèses ni leur mise à l’épreuve. La distinction utile porte sur ce que l’équipe teste réellement, non sur le nombre de variantes qu’elle obtient. (nos formations pour cadres et collaborateurs)
Ce que ces travaux ne permettent pas de conclure
Ces articles proposent des modèles et une analyse théorique de l’apprentissage ; ils ne mesurent pas les effets des assistants génératifs actuels. Ils ne permettent donc de fixer ni une proportion optimale de temps d’exploration ni un effet attendu sur l’innovation. Un suivi limité au temps gagné laisserait cependant hors champ une question centrale : l’équipe essaie-t-elle encore autre chose que ses solutions habituelles ?
Une implication pratique, vérifiable à Lausanne
Pour une équipe lausannoise de medtech, d’une haute école, du sport international ou d’une scale-up de l’arc lémanique, SHR peut proposer dans « IA on the job » une vérification sur deux semaines, limitée à des tâches non sensibles et réversibles. Pour chaque tâche retenue, consigner l’approche habituelle, une approche reposant sur une hypothèse différente, puis l’essai réalisé et son critère d’évaluation défini à l’avance. La mesure est la proportion des tâches consignées pour lesquelles cette autre approche a effectivement été testée, avec une trace consultable de l’essai. Ce taux ne prouve pas une amélioration de l’innovation ; il vérifie que l’exploration dispose d’une place observable dans le travail. Pour aller plus loin : découvrez la formation IA on the job à Lausanne, ou parcourez nos formations pour cadres et collaborateurs en Suisse.
En images : IA on the job à Lausanne
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