Votre modèle opérationnel est-il suffisamment adaptable pour l’IA?

L’étude sur les tendances du capital humain (en anglais) de Deloitte révèle que, bien que 85 % des dirigeantes et dirigeants considèrent que la capacité d’adaptation rapide est essentielle, seulement 7 % estiment que leur organisation excelle à favoriser l’évolution continue et l’adaptabilité de sa main-d’œuvre. À mesure que les capacités de l’IA progressent, les organisations constatent que les décisions et orientations relatives à leur modèle opérationnel, qui pouvaient autrefois demeurer pertinentes pendant des années, doivent désormais être réévaluées plus fréquemment. En effet, l’IA transforme rapidement les hypothèses fondamentales sur lesquelles ces modèles ont été conçus.

L’IA accélère déjà le rythme auquel les organisations doivent prendre des décisions liées au travail, à la gouvernance, aux talents et à la technologie. Les leaders subissent une pression croissante pour tirer pleinement parti de leurs investissements en IA, tout en composant avec l’évolution rapide des capacités de cette technologie et ses répercussions sur la main-d’œuvre, qui ne sont pas toujours entièrement comprises. Parallèlement, les effectifs montrent des signes de fatigue face aux transformations à grande échelle, si bien que peu d’organisations sont en mesure d’absorber une refonte complète de leur modèle opérationnel chaque fois que les hypothèses évoluent.

La réponse réside dans un modèle opérationnel adaptable. Plutôt que de s’appuyer sur des transformations ponctuelles de grande envergure, les modèles opérationnels adaptables créent les conditions nécessaires à des ajustements continus et de moindre ampleur. Les organisations peuvent ainsi s’adapter plus rapidement aux changements à venir dans un marché où la nature même de ces changements reste encore imprévisible.

L’adaptabilité n’a rien de nouveau. Nous en parlions déjà dans notre publication sur l’avenir des organisations adaptables (en anglais), qui développait des constats formulés dès 2018. Toutefois, l’importance de l’adaptabilité ne cesse de croître à mesure que l’IA accélère le rythme des transformations organisationnelles.

Bâtir un modèle opérationnel adaptable pour un avenir agentique  

Les organisations ne peuvent plus réagir assez rapidement aux changements du marché avec des modèles opérationnels statiques. Toute transformation, et particulièrement la transformation axée sur l’IA, repose plutôt sur une série de choix stratégiques liés au modèle opérationnel qui intègrent l’adaptabilité à cinq niveaux.

1. Écosystème

L’IA exige un niveau accru de compréhension de l’écosystème afin de suivre le rythme des changements qu’elle engendre. Par le passé, les hypothèses concernant l’environnement externe, qu’il s’agisse des clients, des concurrents, des partenaires ou des facteurs économiques, pouvaient demeurer valides pendant des années. L’IA a considérablement raccourci ce cycle. Aujourd’hui, l’adaptabilité à l’échelle de l’écosystème repose sur la capacité de l’organisation à détecter en continu les changements dans son environnement externe et à y réagir rapidement. Les organisations doivent maintenir une compréhension constante de l’évolution de ces forces externes et de leurs répercussions sur leur rôle au sein de l’écosystème élargi.

Toutefois, les mêmes facteurs qui créent ce défi contribuent également à le relever. L’IA offre de nouvelles façons aux organisations de surveiller leur écosystème et d’interagir avec celui-ci. Elle leur permet de repérer plus tôt les tendances émergentes et de tester plus rapidement différents scénarios d’intervention, notamment les suivants :

• Soutenir les analyses de marché en temps réel à l’aide d’agents d’IA
• Recueillir en temps réel les données d’utilisation et la rétroaction des clients à partir des produits et services
• Modéliser des virages stratégiques afin d’en évaluer la viabilité avant leur mise en œuvre
• Repérer de nouveaux marchés et de nouvelles occasions de croissance

Résultats

Les organisations qui adoptent cette approche sont mieux préparées à évoluer au même rythme que leur écosystème. En utilisant l’IA pour surveiller en continu les changements qui les entourent, elles peuvent anticiper plus rapidement l’évolution des préférences des clients, intégrer plus efficacement les technologies émergentes grâce à des partenariats stratégiques et jouer un rôle plus actif dans le progrès social et économique des collectivités où elles exercent leurs activités, plutôt que de simplement y réagir.

2. Organisation 

Dans un monde où les agents d’IA et l’automatisation avancée occupent une place grandissante, les attentes quant à la façon dont les organisations prennent de l’expansion évoluent. Autrefois, la croissance était limitée par le nombre de personnes au sein de l’organisation. Aujourd’hui, elle dépend de la capacité de l’organisation à combiner efficacement le jugement humain et les capacités de l’IA. Une équipe de 100 personnes dont les ressources sont déployées avec souplesse et appuyées par des agents d’IA, l’automatisation et des flux de travail intelligent peut désormais accomplir ce qui exigeait auparavant 120, 150, voire 200 personnes.

Cependant, une capacité accrue ne se traduit pas automatiquement par une plus grande création de valeur si les mécanismes de gouvernance de l’organisation ne suivent pas le rythme. Les organisations les plus adaptables privilégieront la souplesse nécessaire pour mobiliser rapidement les capacités humaines et celles de l’IA vers les priorités les plus stratégiques, tout en préservant la responsabilisation et la confiance. Pour y parvenir, il faut une vision commune des priorités, une gouvernance décisionnelle claire pour déterminer les enjeux à porter à un niveau supérieur, ainsi que des balises bien définies pour établir le niveau de risque acceptable.

L’IA met également en lumière les limites des silos fonctionnels. Prenons les fonctions des ressources humaines, de la technologie et des finances. Pour déployer l’IA à grande échelle, ces secteurs doivent assumer conjointement la responsabilité de repenser le travail, de gérer les coûts liés à la main-d’œuvre humaine et aux agents d’IA, ainsi que de maintenir des normes de rendement pour ces agents. Les organisations qui prennent ces décisions séparément, à l’intérieur de frontières fonctionnelles, auront de la difficulté à accroître l’adoption de l’IA de manière responsable. Dans un modèle opérationnel soutenu par l’IA, l’adaptabilité repose sur la capacité de progresser de façon coordonnée et d’ajuster continuellement ces choix interdépendants à mesure que les priorités, les technologies et les conditions du marché évoluent.

Résultats

À l’échelle de l’organisation, la bonne combinaison de talents humains et de capacités de l’IA peut offrir une voie directe vers la croissance et la rentabilité. Toutefois, cette création de valeur repose aussi sur la mise en place de mécanismes de contrôle efficaces, notamment une gouvernance rigoureuse, un pouvoir d’intervention humaine clairement défini, une responsabilisation à l’égard des décisions et une gestion disciplinée du portefeuille d’initiatives. Les organisations les plus adaptables créent ainsi les conditions d’une croissance saine et durable, tout en limitant les risques associés à une expansion insuffisamment encadrée.  

3. Leadership 

À mesure que l’IA réduit les contraintes traditionnelles liées à la capacité, le rendement des organisations dépend moins de la taille des effectifs et davantage du jugement des dirigeants. Les leaders deviennent les architectes de systèmes adaptables, responsables de créer les conditions propices à la réussite collective dans des environnements de travail de plus en plus complexes, où humains et agents d’IA collaborent.

Les organisations adaptables continueront de s’appuyer sur des leaders capables de mobiliser, d’autonomiser et de rallier les équipes en période d’incertitude. Cependant, dans un modèle opérationnel soutenu par l’IA, ils doivent aussi orchestrer un environnement où humains et agents d’IA travaillent ensemble de façon efficace. Les leaders qui se démarqueront seront ceux qui sauront traduire en continu l’évolution des priorités d’affaires en orientations claires pour les personnes comme pour les agents, tout en faisant des choix réfléchis quant aux tâches à confier à l’IA, aux domaines où le jugement humain demeure essentiel et à l’équilibre à maintenir entre les investissements dans les talents, les agents d’IA et la consommation de jetons.

Comme nous l’avons souligné dans notre publication sur la nécessité, pour les dirigeants, de repenser la conception organisationnelle à l’ère agentique, l’importance de la direction intermédiaire s’accroît particulièrement dans une organisation adaptable soutenue par l’IA. En raison de sa proximité avec le travail et de son expérience dans l’évaluation des résultats, elle joue un rôle essentiel pour déterminer où l’expertise humaine apporte le plus de valeur, dans quels contextes les agents d’IA peuvent être utilisés en toute confiance et à quel moment une intervention humaine est nécessaire.

L’adaptabilité dans cet environnement exige des leaders qu’ils soient en mesure de :

• Définir les résultats attendus et les balises applicables aux agents d’IA
• Exercer un droit d’intervention sur les résultats produits par les agents d’IA
• Accompagner les équipes dans les tâches faisant appel au jugement que l’IA ne peut accomplir
• Établir le juste équilibre entre confiance, responsabilisation et raison d’être
• Évaluer le rapport coûts-avantages du travail réalisé par l’IA par rapport au travail humain
• Préparer les talents aux besoins de demain

Résultats

Un leadership adaptable transforme l’IA d’un simple outil de productivité en une capacité organisationnelle évolutive. Les leaders créent les conditions propices à une autonomie responsable, veillent à ce que les capacités humaines et celles de l’IA soient mobilisées vers les occasions à plus forte valeur et maintiennent un équilibre entre productivité, qualité, gestion des risques et développement des talents.

4. Équipe

L’IA transforme à la fois l’envergure et la composition des équipes. Une équipe n’est plus seulement constituée d’employés; elle devient un réseau de personnes, d’agents d’IA et, dans certains cas, de partenaires externes qui collaborent à l’atteinte d’un objectif commun. Toutefois, les fondements des équipes adaptables demeurent les mêmes : les organisations qui réagissent rapidement au changement sont celles qui organisent le travail en fonction des résultats attendus plutôt qu’en fonction des structures organisationnelles traditionnelles. Le principal défi consiste désormais à mobiliser, à habiliter et à reconfigurer rapidement des équipes composées de personnes et d’agents d’IA en fonction des priorités, sans perdre de vue la responsabilisation.

À l’ère agentique, les structures d’équipe fixes, définies par les relations hiérarchiques et une composition stable, ne permettent plus de suivre le rythme des changements de priorités. Le travail doit plutôt s’articuler autour d’un résultat stratégique clairement défini. Une fois cet objectif établi, l’organisation peut réunir la combinaison optimale d’expertise humaine et de capacités de l’IA pour l’atteindre. Lorsque les priorités évoluent, ce qui est inévitable, la composition ou la capacité de ces équipes humain-agent peut être ajustée sans qu’il soit nécessaire de repenser l’ensemble de l’organisation.

Toutefois, l’adaptabilité ne consiste pas uniquement à former rapidement des équipes. Les équipes adaptables doivent aussi disposer de l’autonomie nécessaire pour agir. Cette autonomie repose sur une définition claire des résultats attendus et sur le pouvoir de prendre des décisions à l’intérieur de balises établies. Dans les équipes composées de personnes et d’agents d’IA, ces balises prennent encore plus d’importance. Les organisations doivent préciser clairement comment les humains et les agents d’IA sont appelés à collaborer, notamment en déterminant à quels moments une intervention humaine est requise et qui demeure responsable des résultats obtenus. Sans cette clarté, les équipes perdent leur élan et l’utilisation de l’IA risque d’échapper à une gouvernance adéquate.

Résultats

Les équipes adaptables délaissent une approche axée sur les processus au profit d’une approche centrée sur les résultats. Elles concentrent les capacités limitées des personnes et des agents d’IA sur les activités qui génèrent le plus de valeur. En structurant les équipes autour de résultats clairement définis, les organisations peuvent réorienter plus rapidement leurs efforts vers de nouvelles priorités stratégiques, sans devoir procéder à une refonte complète de leur structure organisationnelle.  

5. Personnes

La transition des descriptions de postes fixes vers des rôles plus fluides s’accélère avec l’IA. Les rôles devraient être définis en fonction des résultats dont ils sont responsables plutôt qu’à partir d’une liste de tâches statiques, tout en précisant la répartition du travail entre les personnes et l’IA. À mesure que les tâches courantes sont automatisées, la compréhension du contexte, l’établissement de relations, la communication persuasive, la créativité, l’empathie, la négociation et l’accompagnement deviennent des sources de valeur humaine de plus en plus importantes pour les personnes qui travaillent aux côtés de l’IA.

Cette évolution exige également un apprentissage continu. Les personnes devront sans cesse développer leurs compétences, non seulement pour utiliser efficacement les outils d’IA, mais aussi pour renforcer les capacités distinctement humaines qui demeurent essentielles à la création de valeur. Dans une organisation adaptable, la réussite individuelle repose moins sur l’exécution de tâches prédéfinies que sur la capacité d’apprendre, de s’adapter et de collaborer efficacement avec l’IA afin d’obtenir des résultats.

Résultats

À l’échelle individuelle, l’adaptabilité aide les personnes à évoluer au rythme des transformations du travail. Les organisations qui favorisent l’expérimentation, l’apprentissage continu et la confiance dans la collaboration entre les humains et l’IA créent les conditions nécessaires pour permettre à leurs employés d’adopter de nouvelles façons de travailler tout en poursuivant leur développement et en apportant une contribution significative.  

Comment Deloitte peut vous aider 

L’adaptabilité peut aider les organisations à s'orienter avec confiance dans une période de transformation sans précédent, mais sa mise en œuvre requiert une connaissance spécialisée. Grâce à ses solides capacités en capital humain, en stratégie, en exploitation et en technologie, Deloitte peut vous aider à intégrer l’adaptabilité de façon cohérente à l’ensemble de votre modèle opérationnel.

Prêt à repenser votre modèle opérationnel pour tirer parti de l’IA et renforcer votre capacité d’adaptation? Parlons-en.