IA on the job : utiliser davantage signifie-t-il travailler avec un outil adapté ?
Après une formation à l’IA, un responsable peut être tenté de suivre le nombre de connexions ou de requêtes pour apprécier les progrès de son équipe. La question managériale est plus précise : comment vérifier que l’outil convient aux tâches confiées, plutôt que de constater simplement qu’il est utilisé ?
Ce que la littérature établit
Fred Davis (1989, MIS Quarterly) montre que l’utilité perçue et la facilité d’utilisation perçue sont associées à l’acceptation des technologies de l’information. Ces perceptions aident à comprendre pourquoi une personne adopte un outil ; elles ne constituent pas une mesure indépendante de sa contribution au travail. Un questionnaire de satisfaction renseigne donc sur l’acceptation, sans suffire à établir l’adéquation professionnelle.
L’adéquation entre la tâche et la technologie
Dale Goodhue et Ronald Thompson (1995, MIS Quarterly) proposent et testent un modèle dans lequel les effets sur la performance dépendent notamment de l’utilisation et de l’adéquation entre la tâche et la technologie. Cette adéquation concerne la capacité des fonctionnalités disponibles à soutenir les exigences du travail. Appliqué à l’IA, ce cadre conduit à examiner une activité précise, plutôt qu’à attribuer une valeur générale à l’outil.
La conclusion trop rapide
On pourrait en déduire qu’une hausse des usages après une formation prouve sa réussite. Or elle peut aussi refléter une consigne managériale, une facilité d’accès ou un attrait pour la nouveauté : ce sont des explications possibles, non des résultats établis par ces deux articles pour l’IA générative. Inversement, un usage peu fréquent peut être pertinent lorsqu’il reste réservé aux tâches auxquelles l’outil convient. (nos formations pour cadres et collaborateurs)
Ce que les indicateurs courants ne permettent pas de conclure
Ces travaux portent sur des systèmes d’information antérieurs à l’IA générative et s’appuient notamment sur des mesures déclaratives ; ils ne démontrent pas les effets d’un déploiement actuel dans l’industrie de précision. Les compteurs de requêtes ne distinguent pas davantage une assistance utile d’une succession de tentatives infructueuses. Le management doit donc compléter les indicateurs d’adoption par une observation des exigences effectivement satisfaites.
Une implication pratique, vérifiable à Neuchâtel
Dans le cadre d’« IA on the job » de SHR, un exercice pourrait porter sur la préparation de consignes de relève dans une entreprise neuchâteloise de microtechnique, d’horlogerie ou de microélectronique de précision, à partir de données fictives ou explicitement autorisées. Sur une période définie à l’avance, comparer des consignes préparées avec et sans IA pour des situations comparables, puis les faire vérifier selon la même grille métier : équipement concerné, état de l’opération, anomalie éventuelle et action attendue. La mesure serait la proportion de consignes utilisables sans demande de clarification, avec présentation des nombres bruts et du temps de préparation et de correction. Cette vérification locale ne prouverait pas un effet général de l’IA, mais permettrait de discuter son adéquation à une tâche plutôt que son seul taux d’utilisation. Pour aller plus loin : découvrez la formation IA on the job à Neuchâtel, ou parcourez nos formations pour cadres et collaborateurs en Suisse.
En images : IA on the job à Neuchâtel
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