Quel levier IA
activer ?
3 heures pour voir ce qui coince vraiment avant de décider où investir.
Vous avez acheté les licences.
Formé les équipes.
Lancé des pilotes.
Identifié des cas d’usage.
Et maintenant ?
Certains collaborateurs ont pris une longueur d’avance. D’autres bricolent encore.
Des usages produisent de vrais gains. D’autres beaucoup moins.
Des bonnes pratiques existent, mais restent dans les ordinateurs de ceux qui les ont trouvées.
Et ce qui fonctionne très bien chez quelques-uns peine à changer réellement la façon de travailler de l’entreprise.
Alors une nouvelle question arrive :
Où faut-il agir maintenant ?
Reformer les équipes ?
Créer un réseau d’ambassadeurs ?
Accompagner davantage les managers ?
Clarifier les règles ?
Revoir certains processus ?
Toutes ces réponses peuvent être pertinentes.
Mais pas pour le même problème.
Et financer la mauvaise peut coûter cher sans rien débloquer.
Avant d’investir davantage dans l’IA, regardez ce qui se passe vraiment
Vous disposez probablement déjà de beaucoup de données.
Taux d’adoption.
Licences activées.
Volumes d’utilisation.
Enquêtes de maturité.
Retours des managers.
Elles vous disent ce que les collaborateurs utilisent ou déclarent utiliser.
Elles montrent beaucoup moins bien ce qui se passe au moment où il faut réellement travailler avec l’IA.
Qui lui confie quoi ?
Qui vérifie ses réponses ?
Qui sait quand reprendre la main ?
Qui partage une méthode qui fonctionne ?
Pourquoi une pratique excellente chez Paul ne dépasse-t-elle jamais Paul ?
Que deviennent les processus conçus avant l’arrivée de l’IA ?
Et que fait-on réellement du temps gagné ?
Pour répondre à ces questions, il faut changer de méthode.
Il faut regarder les gens travailler.
Même IA. Même défi. Même temps.
Pendant 3 heures, plusieurs collaborateurs sont placés face au même défi métier.
Ils disposent :
du même outil IA ;
des mêmes informations ;
du même temps ;
des mêmes contraintes.
Ils doivent rechercher, produire, vérifier, coopérer et décider avec l’IA. Et très vite, les écarts apparaissent.
Dans une équipe, chacun travaille seul avec son outil. Dans une autre, les participants commencent par décider ce qu’ils vont confier à l’IA, ce qui restera sous responsabilité humaine et comment ils vérifieront le résultat.
Un collaborateur trouve une excellente manière de faire et la garde pour lui. Ailleurs, l’équipe récupère cette méthode, l’améliore et la transforme en pratique réutilisable.
L’IA fournit une réponse parfaitement crédible… mais erronée. Certains l’intègrent. D’autres vérifient la source, confrontent la réponse à leur expertise métier et la corrigent.
Une information sensible apparaît. Les réactions divergent encore.
Même entreprise. Même IA. Même problème. Mais pas du tout la même manière de créer de la valeur avec elle.
C’est précisément cet écart que la mission rend visible.
Une expérience utile aussi pour les participants.
Les membres de l’équipe ne sont pas évalués individuellement. La mise en situation leur permet de comparer leurs pratiques, de tester différentes façons de travailler avec l’IA et d’identifier des méthodes qu’ils peuvent réutiliser dans leur quotidien.
Le problème n’est pas toujours là où vous le cherchez.
Des usages IA inégaux peuvent cacher des problèmes très différents.
01- Parfois, les compétences sont encore insuffisantes.
02- Parfois, les bons usages existent déjà mais ne circulent pas.
03- Ailleurs, les collaborateurs ne savent pas clairement ce qu’ils peuvent faire.
04- Ou les managers continuent à piloter un travail qui a changé.
05- Ou les critères permettant de juger un résultat sont devenus flous.
06- Ou encore, l’IA a changé certaines tâches sans que le processus autour d’elles ait bougé d’un centimètre.
Même symptôme. Décisions très différentes.
Une nouvelle formation sera utile dans certains cas. Dans d’autres, elle ne traitera absolument pas le problème.
C’est tout l’enjeu de Quel levier IA activer ?
Identifier ce qui bloque réellement avant de choisir la réponse.
Ce que vous saurez à la fin
L’objectif n’est pas de vous remettre un joli score de « maturité IA ». Vous devez pouvoir prendre une décision. À l’issue de la mission, vous disposez d’une analyse structurée qui fait apparaître :
les pratiques qui créent déjà de la valeur ;
les écarts observés entre collaborateurs ou équipes ;
les points où la création de valeur se grippe ;
les raisons concrètes de ces écarts ;
le problème prioritaire à traiter ;
le levier à activer en premier.
Vous savez où concentrer votre prochain effort. Et surtout où ne pas le concentrer.
Concrètement, comment se déroule la mission ?
01
Cadrer la décision
Avant l’expérience, nous définissons la question à laquelle vous devez répondre.
Quelle décision IA devez-vous prendre ?
Qu’avez-vous déjà essayé ?
Quels résultats observez-vous ?
Quel défi métier permettra de voir ce qui se joue réellement ?
L’expérience est construite à partir de votre réalité de travail.
02
Mettre l’IA à l’épreuve du réel
Pendant 3 heures, plusieurs collaborateurs relèvent le même défi avec l’outil IA déjà disponible dans votre entreprise.
Sous contrainte de temps et de qualité, ils doivent produire un résultat concret.
Le scénario intègre volontairement des situations révélatrices : information sensible, réponse IA séduisante mais fragile, décision nécessitant une expertise humaine, bonne pratique à partager…
C’est là que les différences apparaissent.
03
Trouver ce qui coince
Nous analysons ce que les participants ont réellement fait.
Comment ils utilisent l’IA.
Comment ils vérifient.
Comment ils coopèrent.
Comment ils appliquent les règles.
Comment ils mobilisent leur expertise.
Et surtout : à quel endroit la valeur se perd.
04
Décider où agir
Vous repartez avec les constats qui comptent, les pratiques qui fonctionnent déjà, le problème prioritaire et les leviers possibles.
Puis nous répondons à la question qui a déclenché la mission :
Quel levier IA faut-il activer maintenant ?
Une bonne réponse au mauvais problème reste une mauvaise dépense
Avant d’ajouter quelque chose, mieux vaut savoir ce qui manque vraiment.
Relancer une formation générale alors que les bonnes pratiques existent déjà mais ne circulent pas.
Nommer des ambassadeurs qui n’auront ni le temps ni la légitimité pour diffuser quoi que ce soit.
Ajouter des règles alors que les précédentes sont déjà mal comprises.
Généraliser un usage avant même de savoir comment en juger la qualité.
Modifier les outils alors que le problème se trouve dans la façon de travailler.
Pourquoi Caroline Prat ?
Parce que cette mission demande une compétence assez particulière.
Faire apparaître ce que les gens ne pensent pas forcément à raconter.
Si vous demandez à quelqu’un comment il utilise l’IA, il vous expliquera sa façon de faire. Caroline préfère créer une situation dans laquelle cette façon de faire devient observable. C’est précisément le métier qu’elle pratique depuis des années. Elle conçoit des expériences où les participants doivent agir, choisir, coopérer, arbitrer. Le dispositif permet alors de voir les réflexes, les écarts et les pratiques qui resteraient invisibles dans un questionnaire.
C’est cette approche qui l’a conduite à créer la Fresque des Soft Skills, puis à animer environ 75 ateliers auprès de plus de 1 000 participants et à former une cinquantaine d’animateurs.
Avec Quel levier IA activer ?, elle utilise cette même compétence sur une question devenue très concrète pour les entreprises : pourquoi, avec les mêmes outils à disposition, certains arrivent-ils à créer beaucoup plus de valeur que d’autres ?
Elle ne vient donc pas mesurer ce que vos équipes savent de l’IA. Elle crée les conditions pour voir ce qu’elles en font vraiment. Et c’est souvent là que se trouve la décision que vos indicateurs ne vous donnaient pas.
Votre prochain investissement IA mérite mieux qu’un pari.
Vous avez déjà investi. La question n’est plus de savoir s’il faut « faire de l’IA ». Elle est beaucoup plus concrète :
Où agir maintenant pour que ce que vous avez déjà déployé produise davantage ?
C’est exactement ce que Quel levier IA activer ? vient chercher.
Même IA. Même défi. Même temps.
Voyez ce que votre organisation en fait réellement.