Les collaborateurs, les responsables et les entreprises sont aujourd'hui confrontés à une déconnexion croissante : le travail change en raison de l'utilisation répandue de l'IA, mais pas de manière coordonnée ou intentionnelle. Le problème n'est certainement pas un manque d'ambition en matière d'IA. C'est plutôt de trouver un moyen plus clair d'incorporer l'IA dans le travail lui-même. Le Future of Work Research Lab chez SAP mène des recherches pour comprendre ce qui rend le travail fondamentalement adapté aux humains ou à l'IA, comment l'utilisation de l'IA peut favoriser la prospérité humaine et un modèle pour appliquer cette compréhension par le biais de la refonte du travail.

Comment les emplois évoluent aujourd'hui

Dans une étude récente portant sur 4 016 collaborateurs et responsables à travers le monde, nous avons découvert la façon dont le travail a changé au cours de l'année écoulée. Les résultats montrent que certaines tâches orientées vers l'humain sont en hausse : direction, gestion et supervision (46 % ont signalé une augmentation) et résolution de problèmes (45 %). Près de la moitié (45 %) consacrent plus de temps à l'apprentissage de nouvelles informations, compétences ou outils, probablement en raison de l'adoption accrue de l'IA. Les tâches dont la fréquence diminue sont cohérentes avec les points forts de l'IA aujourd'hui : le travail administratif de routine (19 % ont signalé une diminution), le travail créatif (17 %), et l'analyse des données et la création de rapports (17 %). Bien que ces changements résultent probablement de divers facteurs, 88 % de l'échantillon indiquent que les changements étaient dus, au moins en partie, à leur utilisation de l'IA au travail.

Le plus intéressant, cependant, c'est de savoir qui a institué ces changements, si tant est que quelqu'un en soit à l'origine. Dans un peu plus de la moitié des cas (51 %), les emplois ont changé sans orientation ni visibilité : les collaborateurs ont décidé de procéder eux-mêmes à ces changements sans les conseils de leur entreprise ou de leur responsable (32 %), ou ils rapportent les changements qui viennent de leur arriver naturellement au fil du temps (18 %).

Le travail n'est pas repensé de manière intentionnelle, il dérive peu à peu. Lorsque le travail évolue sans intention, les choses commencent à se dégrader : les entreprises et les responsables manquent de visibilité sur ce que font les collaborateurs, et ignorent s'ils le font en toute sécurité avec les bons outils. Les collaborateurs qui redéfinissent leurs propres rôles sans garde-fou peuvent être surmenés, épuisés ou simplement désorientés avec ce qu'ils sont censés réaliser. Et les collaborateurs qui ne redéfinissent pas leur rôle peuvent se retrouver à la traine.

Refonte des jobs de manière réfléchie

Alors, de quelle manière les entreprises peuvent-elles délibérément repenser les emplois pour intégrer l'IA ? Dans les recherches réalisées pour notre rapport La voie à suivre : prédictions et possibilités pour l'avenir du travail, nous avons découvert deux approches : « maximaliste de l'IA » et « stratège symbiotique ».

Le mantra de l'approche maximaliste de l'IA est que si l'IA peut le faire, l'IA doit le faire. Les rôles repensés sont structurés autour de l'optimisation de l'automatisation, avec les tâches qui restent déléguées aux humains. Cette approche est susceptible d'atteindre des gains d'efficacité et de productivité à court terme, améliorant ainsi la vitesse et l'échelle de production. Mais définir la contribution humaine comme n'étant que « ce qui reste » crée une méfiance et une démotivation qui, au fil du temps, annuleront ces avantages. Lorsque le travail est réduit à ce qui peut être automatisé, il y a une perte de valeur et les gens sont laissés pour compte. Ce qui ressemble à de l'efficacité à court terme devient néfaste au fil du temps.

L'approche stratège symbiotique est guidée à la fois par l'IA et le potentiel humain. Les rôles sont conçus de manière à ce que les êtres humains et l'IA puissent combiner leurs forces pour générer des résultats supérieurs à ce que chacun pourrait atteindre seul, en maximisant à la fois la valeur de l'IA et les facteurs qui rendent le travail significatif et motivant pour l'être humain. Il en résulte des travailleurs plus engagés, moins épuisés et mieux équipés pour contribuer à la mission de l'entreprise de manière novatrice. Dans ce modèle, l'IA ne remplace pas la valeur humaine, elle la transforme et l'amplifie.

Une approche basée sur les forces de l'affectation des tâches

Ma collègue Julie Bartholic, VP of Customer Research, et moi-même avons étudié comment redéfinir concrètement les rôles de cette manière mutuellement bénéfique. Nous avons développé un modèle en six étapes de refonte du poste grâce à des entretiens avec des experts et des séances de travail et nous travaillons actuellement en partenariat avec des entreprises pour tester ce modèle sur des emplois réels. Grâce à ce travail, nous avons constaté que l'étape la plus importante, complexe et dynamique de ce processus est l'examen et la réaffectation des tâches individuelles aux humains, à l'IA ou à une combinaison des deux.

Dans une approche stratège symbiotique de la révision et de la réaffectation des tâches, au lieu de demander : « L'IA peut-elle faire cela ? » nous posons une meilleure question : « Qui doit faire ce travail – les humains, l'IA ou tous deux travaillant ensemble – compte tenu des forces et des risques des humains et de l'IA ? » C'est précisément ce changement qui fait la différence entre la refonte du travail et sa simple redistribution. Il n'y a pas de réponse unique et définitive. Les forces et les risques de l'IA changent constamment, et les frontières culturelles autour de ce que l'IA devrait ou ne devrait pas faire varient considérablement. La solution consiste à évaluer les tâches sur un ensemble de dimensions où les humains et l'IA diffèrent fondamentalement :

1. Basé sur le jugement ou basé sur des règles. Alors que les humains excellent sur les tâches avec une grande nuance, imprévisibilité et ambiguïté, l'IA excelle sur les tâches qui sont répétables et prévisibles avec peu de cas marginaux.
2. Qualité des données. L'IA est plus performante lorsque les données de référence sont structurées, étiquetées et stables. Sinon, les humains sont mieux équipés pour donner un sens aux informations éparses, conflictuelles ou dépourvues de contexte.
3. Sensibilité émotionnelle. La plupart des gens préfèrent que les humains accomplissent des tâches qui sont émotionnellement chargées ou qui nécessitent d'instaurer un climat de confiance.
4. Risque. Les humains sont nécessaires dans la boucle pour les tâches à haut risque qui nécessitent une responsabilité et une explicabilité et qui peuvent entraîner une exposition légale, des problèmes de sécurité ou un préjudice à la réputation, tandis que l'IA peut gérer les tâches de manière autonome lorsque l'explicabilité est moins importante et que les résultats négatifs sont des désagréments mineurs ou réversibles.
5. Volume de rendement. L'IA a l'avantage sur les humains pour les tâches volumineuses et répétitives.
6. Rapidité. Les humains surpassent l'IA lorsqu'ils disposent du temps nécessaire pour la réflexion, les défis et l'escalade ; l'IA excelle lorsque des décisions sont nécessaires en temps réel.

Ensemble, ces dimensions transforment les conjectures en conception. Au fur et à mesure de l'évolution de la technologie, de la stratégie et de la culture, les entreprises peuvent également utiliser les seuils et les compromis liés à ces dimensions. Bien que cette liste inclue toujours la productivité (#5) et l'efficacité (#6), elle les traite comme faisant partie d'un ensemble plus large de dimensions de points forts. Cela permet de recentrer la discussion, qui passe de la recherche de gains d'efficacité à la mise en valeur de nos atouts.

Rappelons-nous la tâche dont la fréquence augmente le plus, à savoir la direction, la gestion et la supervision. Si nous examinons cette tâche à travers nos six dimensions, nous pouvons comprendre la raison de ce changement. Par exemple, la gestion de différentes personnes dans des circonstances différentes nécessite des réponses différentes qui ne peuvent découler que du jugement humain, et non d'un ensemble de règles standard. En outre, la gestion à travers des changements complexes ou la conduite d'entretiens difficiles sur les performances nécessite des niveaux élevés de sensibilité émotionnelle, mieux maîtrisés par un humain. Inversement, la tâche qui diminue le plus — le travail administratif de routine — relève des points forts de l'IA : traiter des résultats à grande échelle à grande vitesse selon un ensemble standard de règles.

Conclusion

L'IA continuera à changer ce qui est possible au travail, mais elle ne décidera pas à quoi doit ressembler le travail. Il s'agit d'un choix de conception qui appartient aux collaborateurs, aux responsables et aux entreprises. Et les entreprises qui le traitent de cette manière – en ancrant les décisions de refonte dans les forces fondamentales des humains et ce qui améliore leur expérience – ne se contenteront pas de s'adapter à l'avenir du travail. Ils le définiront.

Restez à l'écoute pour découvrir le rapport de l'étude complet, qui sera publié dans le courant de l'année, où nous explorerons ces implications de manière plus approfondie et les orientations potentielles pour les technologies RH.