Chaque semaine, nous entendons parler de nouvelles avancées en matière d'IA. Les modèles d'IA écrivent du code, créent des vidéos ou analysent des données d'une manière que nous ne pouvions imaginer il y a encore quelques mois.

Mais il y a un écart : la plupart des entreprises ont adopté des outils d'IA, La majorité des employés n'utilisent toujours pas l'IA Dans leur travail quotidien, en tant que manager, vous percevez le potentiel de l'IA pour transformer les méthodes de travail de votre équipe. Pourtant, vos employés peinent à comprendre comment l'IA s'intègre à leurs tâches quotidiennes.

Ce n'est pas un problème technologique, mais un problème humain. Pour le résoudre, il faut repenser la formation et l'adoption. Il est essentiel de se concentrer sur les utilisateurs de l'IA, et non uniquement sur la technologie elle-même. Voici comment développer les compétences en IA de votre équipe pour un impact concret, d'après l'expérience des dirigeants de PagerDuty.

1. Privilégiez les personnes, pas la technologie.

De nombreuses organisations commettent l'erreur d'acheter d'abord des outils d'IA, puis d'essayer de convaincre leurs utilisateurs de les adopter. Cette approche erronée conduit à des logiciels coûteux qui restent inutilisés, tandis que les équipes s'obstinent à utiliser des méthodes de travail obsolètes et improductives.

Les organisations qui réussissent empruntent une voie différente. Elles commencent par collaborer étroitement avec leurs équipes pour comprendre les frustrations quotidiennes, les goulots d'étranglement dans les flux de travail et les tâches chronophages et énergivores. Ensuite, en fonction de ces besoins, elles choisissent des outils d'IA qui répondent directement à ces défis.

Au lieu d'intégrer une nouvelle technologie en espérant qu'elle s'impose, on considère l'IA comme un membre de l'équipe choisi pour un objectif précis : automatiser les tâches répétitives, accélérer les tâches complexes ou fluidifier les processus critiques. Lorsque les utilisateurs constatent que l'outil a été sélectionné avec leur participation et pour leur bénéfice, ils sont bien plus enclins à lui faire confiance et à l'utiliser.

2. Cartographiez le flux de travail de votre équipe pour identifier les meilleures opportunités en matière d'IA.

Même avec la bonne approche, de nombreuses équipes ne savent pas par où commencer avec l'IA. L'IA est particulièrement utile pour les tâches répétitives et chronophages. Or, ces tâches varient selon les rôles et les équipes. Faute d'un processus clairement défini, certaines équipes n'utilisent tout simplement pas l'IA.

Créez un schéma simple du flux de travail de votre équipe. Discutez avec les personnes qui effectuent le travail et posez-leur des questions comme :

• « Quelle partie de votre travail vous semble la plus répétitive ? »
• « Qu’est-ce qui prend beaucoup de temps mais n’apporte que peu de valeur ajoutée ? »
• « Si un jeune employé commençait à travailler dans votre équipe aujourd'hui, quelles tâches lui délégueriez-vous ? »

Ces réponses mettent en lumière les meilleures opportunités offertes par l'IA. Par exemple, les ingénieurs peuvent passer des heures à analyser les dépendances du code ; les équipes DevOps peuvent perdre du temps à copier-coller les détails d'un incident pour l'analyse post-incident. Une fois votre liste établie, hiérarchisez les tâches en fonction de leur fréquence et du temps qu'elles requièrent.

3. Concevoir l'apprentissage autour de problèmes réels, et non de concepts abstraits.

La plupart des formations en IA semblent déconnectées du travail réel. Les équipes apprennent le fonctionnement d'un outil, mais pas comment il résout leurs problèmes spécifiques. Par conséquent, les participants quittent les formations sans savoir comment appliquer leurs nouvelles connaissances.

Concevez la formation autour des tâches concrètes que votre équipe effectue déjà. Ne vous contentez pas d'enseigner « comment utiliser ChatGPT ». Enseignez plutôt « comment rédiger un rapport d'analyse post-incident en 5 minutes ».

Par exemple, si votre équipe d'ingénierie passe beaucoup de temps, lors d'incidents, à éplucher wikis, outils, analyses post-incident et documents pour comprendre le contexte de l'incident précédent, montrez-leur comment GenAI pourrait faire émerger ces informations instantanément grâce à des questions en langage naturel. Testez-le sur quelques incidents mineurs et moins critiques pour les familiariser avec le système.

Privilégiez les sessions courtes et pratiques. L'objectif est que les participants appliquent leurs acquis dans les 24 heures. Si ce n'est pas le cas, il est possible que vous n'ayez pas suffisamment bien enseigné les compétences nécessaires.

4. Développer des compétences transférables

S'il est important de former les utilisateurs aux outils et aux processus spécifiques qu'ils utilisent au quotidien, il est tout aussi important de développer une large maîtrise de l'IA. Les outils évoluent rapidement. Si votre équipe ne maîtrise qu'une seule plateforme, ses connaissances risquent de devenir obsolètes. Elle pourrait également avoir des difficultés à appliquer ses acquis à de nouveaux outils ou à de nouveaux problèmes.

La véritable valeur réside dans l'apprentissage de la résolution de problèmes grâce à l'IA, quelle que soit la plateforme. Concentrez-vous sur les compétences fondamentales et transférables telles que :

• Décomposition du problème : Aidez les utilisateurs à décomposer les tâches complexes en étapes plus petites et gérables, pour lesquelles l'IA peut apporter son aide. Par exemple, au lieu de demander à l'IA d'« optimiser notre système », apprenez-lui à séparer la tâche en trois étapes : surveillance, identification des goulots d'étranglement et génération de recommandations.
• Évaluation de la qualité : Formez votre équipe à évaluer la conformité des résultats de l'IA à vos exigences. Fournissez des exemples et des grilles d'évaluation spécifiques à votre activité afin que chacun puisse déterminer si le résultat est satisfaisant ou s'il nécessite une intervention humaine.
• Pensée intégrative : Encouragez les utilisateurs à identifier les moments de leur flux de travail où l'IA pourrait leur être utile. Il peut s'agir d'accélérer la documentation, de résumer et d'expliquer le code, ou encore d'organiser les tickets en attente, sans pour autant remplacer le processus global.
  

Donnez à votre équipe l'occasion de mettre en pratique ces compétences dans différentes situations. Plus ils apprendront à repérer les schémas, plus ils seront à l'aise pour utiliser l'IA efficacement, quel que soit l'outil utilisé.

5. Créer des systèmes de soutien continus

Une formation ponctuelle ne suffit pas. Les équipes ont besoin de temps, d'espace et d'un esprit de communauté pour gagner en confiance et stimuler leur curiosité. Sans soutien continu, elles perdent leur élan, retombent dans leurs vieilles habitudes ou se sentent bloquées face aux problèmes qui surviennent.

Mettez en place des systèmes simples qui permettent de maintenir l'apprentissage après la fin de la formation :

• Donnez-vous le temps d'expérimenter : Réservez quelques heures par semaine aux équipes pour qu'elles expérimentent l'IA dans leur travail quotidien. Cela peut impliquer de collaborer avec l'IA pour écrire et relire du code, synthétiser les mises à jour de projets ou analyser les journaux système. L'objectif est d'instaurer des réflexes, comme celui de se demander « L'IA pourrait-elle simplifier cette tâche ? » face à une tâche répétitive ou chronophage.
• Encourager l'apprentissage entre pairs : Créez un canal Slack, un document partagé ou organisez une session de partage hebdomadaire où chacun peut présenter ses expériences, ses réussites et ses échecs. Ces communautés internes transforment les succès individuels en progrès collectifs, permettant ainsi aux employés de tirer profit des expériences des uns et des autres.
• Faites appel à une aide extérieure en cas de besoin : Collaborez avec des fournisseurs de solutions d'IA ou des organismes de formation pour des sessions approfondies adaptées aux outils et aux objectifs de votre équipe.

6. Lier le développement des compétences à la croissance professionnelle

Si la formation en IA est perçue comme une simple tâche supplémentaire, les gens ne s'y investiront pas pleinement. Ils risquent de la considérer comme un travail supplémentaire plutôt que comme un atout. La motivation à apprendre est bien plus forte lorsqu'on en perçoit les bienfaits pour son développement.

Présentez l'apprentissage de l'IA comme un investissement à long terme pour l'avenir de votre équipe, et non comme une simple solution temporaire aux problèmes professionnels. Expliquez comment la maîtrise de l'IA peut aider vos employés :

• Assumer davantage de responsabilités stratégiques.
• Contribuez aux décisions à fort impact.
• Accéder à des rôles de leadership.
• Démarquez-vous sur le marché du travail.
  

Établissez clairement ce lien. Ne vous contentez pas d'affirmer que l'IA est importante ; montrez comment elle a déjà permis à d'autres de progresser. Partagez des exemples concrets de membres d'équipe qui ont utilisé l'IA pour mener à bien de nouveaux projets, résoudre des problèmes complexes ou accéder à de nouvelles fonctions.

7. Mesurer le développement des compétences, et pas seulement la productivité

De nombreuses organisations se focalisent trop tôt sur les gains de productivité lors de l'adoption de l'IA. Cela peut engendrer une pression pour obtenir des résultats immédiats et décourager les équipes d'expérimenter et d'apprendre. Développer de véritables compétences en IA prend du temps. Les équipes ont besoin d'espace pour explorer, faire des erreurs et développer leurs capacités. Si vous ne suivez que les résultats immédiats, comme le temps gagné, vous passez à côté des progrès réalisés en coulisses.

Commencez par évaluer comment votre équipe apprend et utilise l'IA. Suivez des questions comme :

• Combien de personnes testent de nouveaux outils d'IA ?
• À quelle fréquence partagent-ils leurs conseils et leurs découvertes ?
• Combien de temps consacrent-ils au développement de compétences en IA ?
• Quelle part des problèmes liés aux flux de travail résolvent-ils grâce à l'IA ?

À mesure que les compétences de votre équipe se développent, concentrez-vous sur des indicateurs d'impact commercial tels que :

• Gain de temps sur les tâches répétitives
• Meilleure qualité des résultats de travail
• Résolution de problèmes plus rapide
• Des idées et des solutions plus créatives

En privilégiant l'apprentissage avant la productivité, vous encouragez la croissance continue et préparez votre équipe à un succès durable en matière d'IA.

Le moment est venu de former vos équipes à l'IA.

Les entreprises qui investissent aujourd'hui dans les compétences en IA de leurs équipes se donnent un avantage considérable pour l'avenir. Elles s'adaptent plus rapidement à l'évolution de l'IA, résolvent les problèmes complexes avec plus d'efficacité et permettent à leurs collaborateurs de se concentrer sur des tâches créatives et à forte valeur ajoutée. Celles qui prennent cet enjeu au sérieux et investissent délibérément dans le développement des compétences en IA de leurs employés deviendront des leaders dans leurs secteurs.

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