Les performances insuffisantes de l’IA résultent d’un manque de conception centrée sur l’homme
L’IA est censée être un avantage concurrentiel. Mais pour de nombreuses entreprises, c’est exactement ce qu’elle devient. La technologie est puissante, certes, mais l’approche est défectueuse. L’accent est trop mis sur l’automatisation et pas assez sur les personnes.
La majorité des entreprises qui se lancent dans l’IA échouent. Selon une analyse du MIT datant de 2025, seuls 5 % des projets d’IA aboutissent. CIO.com rapporte que 88 % des projets pilotes d’IA ne quittent jamais ce stade. Il ne s’agit pas d’un échec technologique. Il s’agit d’un échec dans la compréhension de ce que l’IA est censée faire. Il ne s’agit pas de supprimer les humains. Il s’agit de les augmenter. Vous voulez que les gens fassent davantage ce pour quoi ils sont doués, à savoir la prise de décision, l’application de l’expérience, l’instauration de la confiance, et moins ce pour quoi ils ne sont pas faits, à savoir répéter 100 fois la même tâche.
La plus grande lacune en matière d’exécution réside dans l’expérience. Les initiatives d’IA prennent rarement en compte la manière dont le système affectera le personnel de première ligne, l’expérience client ou l’apprentissage de l’équipe. En l’état, les employés finissent par corriger les erreurs de l’IA, les clients perdent confiance dans les réponses automatisées d’abord, et les nouvelles recrues manquent des moments d’observation clés pour la croissance. La structure qui devrait les soutenir finit par les éroder.
Pour les dirigeants, c’est un signal : la conception de l’IA doit refléter la façon dont les gens pensent, travaillent et se connectent. Il ne s’agit pas d' »installer l’IA ». Il s’agit de repenser les systèmes pour qu’ils soient au service des humains tout en fonctionnant à des vitesses plus élevées. C’est le bon point de départ.
Il est essentiel de concevoir les systèmes d’IA en fonction de l’expérience humaine
Vos systèmes ne doivent pas se contenter de faire correspondre des modèles. Ils doivent détecter le contexte émotionnel. Une personne qui signale une panne de service n’est pas dans le même état d’esprit qu’une personne qui s’enquiert d’une fonctionnalité. Un client qui en est à sa quatrième interaction a probablement des sentiments très différents de ceux d’un client qui vous contacte pour la première fois. Le problème commence lorsque votre IA les traite tous de la même manière. Cela oblige vos humains à intervenir uniquement lorsque la confiance est déjà rompue.
L’IA intelligente s’occupe des tâches routinières, signale les tâches risquées et transmet les tâches sensibles. C’est une conception centrée sur l’humain. Vous pouvez entraîner la détection d’intention avec des signes de sentiment dès le début de l’interaction. Vous pouvez mettre en place des réponses rapides et personnalisées, des réponses qui montrent à la personne à l’autre bout du fil que son problème n’est pas ignoré par un robot. Vous pouvez demander aux robots de laisser des notes claires dans les tickets de service : l’action qu’ils ont effectuée, ce qui a changé et comment l’annuler. Cela permet de former le personnel, de réduire le travail à refaire et de rendre les humains plus performants dans leur travail.
Il s’agit de construire des systèmes qui pensent comme des humains, qui escaladent comme des humains et qui enseignent comme des humains. Vous obtiendrez des boucles de rétroaction plus étroites, de meilleurs résultats et une plus grande confiance en moins de temps.
Pour les cadres, voici ce qu’il faut retenir. Vous n’avez pas besoin de plus de robots. Vous avez besoin d’une réflexion plus claire sur la façon dont les gens perçoivent réellement vos systèmes. Commencez par là. Puis construisez.
La collaboration homme-machine intégrée garantit la transparence et l’adaptabilité
Lorsque les systèmes d’IA échouentc’est rarement parce que l’algorithme n’est pas assez puissant. L’échec survient lorsque les gens ne savent pas quand ou comment intervenir. Cela crée de la confusion, des flux de travail interrompus et une perte de confiance, en interne comme en externe. L’automatisation ne doit pas seulement être rapide, elle doit être consciente de la situation. Votre IA doit savoir quand s’arrêter, demander de l’aide ou transférer la responsabilité à un humain. Il ne s’agit pas d’une solution de repli, mais d’une fonctionnalité.
Pour bien faire, définissez clairement les règles. Quel est le seuil à partir duquel la confiance de l’IA est trop faible ? Quand un sentiment négatif ou un langage émotionnel doit-il déclencher une escalade ? Ne vous contentez pas de deviner. Entraînez vos systèmes en utilisant des seuils stricts : par exemple, si la confiance tombe en dessous de 80 %, ou si un deuxième signe d’urgence apparaît, il faut escalader. Il ne s’agit pas de rendre les machines parfaites. Il s’agit de savoir quand ne pas les pousser.
Les pistes d’audit sont importantes. Chaque action de l’IA doit être consignée en termes clairs et lisibles par l’homme : quelle décision a été prise, pourquoi elle a été prise et ce qui a changé. Cela permet d’assurer la conformité, de responsabiliser vos employés et d’éviter que le client ne se sente laissé dans l’ignorance. En outre, donnez aux gens un contrôle à double sens. Vos agents doivent disposer d’un bouton d’annulation. Vos clients doivent toujours disposer d’une option visible pour demander une assistance humaine. Si ce bouton ne fonctionne pas ou est caché, le système perd de sa crédibilité.
Vous ne voulez pas de systèmes qui fonctionnent comme des boîtes noires. Vous voulez que l’IA agisse comme un participant responsable dans vos processus, avec une logique visible et des règles de collaboration claires. C’est à ce moment-là qu’il devient possible de passer à l’échelle supérieure sans compromettre la confiance.
L’efficacité de l’IA repose sur une stratégie claire en matière de cas d’utilisation
Trop d’équipes commencent par des outils. Le résultat ? Une automatisation qui fait ce qui est pratique et non ce qui est important. Le bon point de départ est la clarté du cas d’utilisation. Définissez le résultat commercial que vous achetez. Pas seulement ce que vous automatisez, mais pourquoi. Sans cette base, votre équipe poursuivra des fonctionnalités brillantes et votre retour sur l’IA restera faible.
Vous devez l’écrire. Quel est le résultat qui vous importe ? Une première réponse plus rapide ? Un taux de contact répété plus faible ? Une meilleure résolution des cas complexes ? Définissez ensuite qui peut accéder aux données et qui ne le peut pas. Détaillez les implications réglementaires éventuelles. Précisez le temps de retour sur investissement prévu. Tout cela avant de construire quoi que ce soit.
Cela fonctionne mieux lorsqu’il y a un alignement entre la conception de l’expérience et les métriques de l’entreprise. Rédigez un plan de cas d’utilisation d’une page. Incluez les moments humains impliqués. Définissez des mesures de performance claires, telles que la vitesse de résolution, le succès de la déviation ou les scores de satisfaction. Écrivez explicitement les limites des données et les points d’escalade. Moins d’expériences seront nécessaires, parce qu’un plus grand nombre d’entre elles fonctionneront.
Pour les équipes dirigeantes, gardez ceci à l’esprit : l’adoption de l’IA n’est pas une question d’outils, c’est une question d’impact. L’impact ne se produit que lorsque ce que vous construisez est directement lié à des cas d’utilisation réels. Lorsque les cas d’utilisation mènent, les outils deviennent des multiplicateurs. Lorsque les outils mènent, la déconnexion commence. Systématisez la clarté avant l’infrastructure. Toujours.
Une solide gouvernance des données est essentielle pour maintenir la confiance et l’intégrité de l’IA
Sans structure, votre IA crée des risques plus rapidement qu’elle ne crée de la valeur. Les données ne sont pas seulement une entrée, elles sont la base du système. Si la façon dont vous gérez l’identité, l’accès et la journalisation n’est pas sécurisée, votre automatisation n’évolue pas, elle s’effondre rapidement. La gouvernance n’est pas optionnelle ici. C’est une exigence.
Commencez par l’identité. Chaque automate, chaque bot ou compte de service doit être traité comme un utilisateur. Ne lui donnez que ce dont il a besoin pour fonctionner. Rien de plus. Appliquez l’accès au moindre privilège, faites tourner les identifiants et veillez à ce que les tâches soient séparées pour éviter les abus. Si votre personnel est soumis à des restrictions, vos systèmes automatisés doivent suivre la même logique.
La confiance zéro n’est pas un défi. C’est une protection. Si les actions importantes nécessitent une réauthentification des employés, il doit en être de même pour l’IA. Chaque action de grande valeur, chaque changement financier, chaque mouvement de données doit laisser des traces claires. Qui a fait quoi, quand et pourquoi. S’il ne s’agit pas d’une personne, enregistrez l’identité du robot, la logique de déclenchement et son niveau de confiance.
Définissez clairement les limites des données. Sachez exactement quelles parties de vos flux de travail traitent des données protégées ou personnelles. Éliminez ce qui n’est pas nécessaire. Enregistrez la manière dont les données sont stockées et pendant combien de temps. C’est ainsi que vous établirez la confiance. Non seulement avec les régulateurs, mais aussi avec votre personnel et vos clients.
Les dirigeants doivent le comprendre : l’automatisation sans gouvernance augmente l’exposition à travers votre pile. Mais avec la bonne infrastructure de données, la gestion des identités, les contrôles d’accès et une journalisation claire, vous ne vous contentez pas d’atténuer les risques. Vous permettez à vos équipes d’agir plus rapidement avec précision et responsabilité.
Il est essentiel de mesurer les paramètres centrés sur l’homme en même temps que les indicateurs de performance opérationnels.
La plupart des tableaux de bord se concentrent sur la vitesse et l’efficacité, mais ce n’est que la moitié de l’histoire. Les mesures conçues pour les processus ne tiennent pas compte de ce qui est important pour les personnes. Si votre automatisation frustre les clients ou crée des tensions avec les employés, la productivité diminue. Pas immédiatement, mais au fil du temps, et souvent en silence.
Suivez les signaux humains. Commencez par le sentiment du client. Mesurez ce qu’ils ressentent au début d’une interaction et ce qu’ils ressentent au moment de la résolution. Déterminez la fréquence à laquelle les clients utilisent le libre-service et leur degré de satisfaction par la suite. Il ne s’agit pas là d’indicateurs mous. Elles déterminent la récurrence des affaires et la fidélité à la marque.
En interne, mesurez l’impact éducatif des robots. Les agents de niveau 1 voient-ils et apprennent-ils des notes automatisées ? Les apprentissages se poursuivent-ils dans ce nouvel environnement ? Ces micro-métriques vous donnent le pouls de la façon dont l’automatisation stimule ou nuit à la croissance de vos employés.
Examinez également la dégradation de l’expérience. L’automatisation augmente-t-elle les appels de suivi ? Des intentions spécifiques font-elles l’objet d’un taux élevé de contacts répétés ? Si votre automatisation réduit l’efficacité mais diminue la confiance, elle apporte une valeur négative, malgré ce qu’indique le tableau de bord.
Pour les dirigeants, la conclusion est simple : ce sont toujours les personnes qui dirigent votre entreprise. L’IA n’est utile que si elle les soutient. Les tableaux de bord équilibrés, qui combinent la rapidité, la satisfaction et l’apprentissage organisationnel, fournissent une image complète. Si vous ne mesurez pas ce qui compte pour les humains, vous passerez à côté des raisons de l’échec.
La planification interfonctionnelle et l’alignement des données sont essentiels au succès à long terme de l’IA.
L’IA n’échoue pas parce que le modèle est faible. Elle échoue parce que les organisations construisent en silos. La stratégie se trouve dans un département. Les données se trouvent dans un autre service. La mise en œuvre est confiée à des équipes qui n’étaient pas présentes lorsque les décisions ont été prises. Ce décalage se manifeste plus tard par des priorités mal alignées, une exécution incohérente et une responsabilité floue.
La solution est simple mais non négociable : établissez une base interfonctionnelle avant de commencer tout développement. Déterminez où l’IA sera utilisée, quels services seront concernés et quelles données ces équipes touchent réellement. Mettez en place des groupes de travail réunissant les services juridiques, informatiques, de conformité, de produits et d’exploitation. Ces équipes doivent définir qui est propriétaire de quoi, à la fois en termes de processus et de données, et mettre en place une gouvernance qui reflète l’utilisation réelle, et non les flux de travail théoriques.
Il ne s’agit pas de frais généraux. Il s’agit de clarté opérationnelle. Lorsque chaque service sait comment l’automatisation affecte son domaine et a son mot à dire dans son élaboration, le déploiement est plus rapide, plus propre et plus stable. Il y a moins de retouches, moins de surprises et un bien meilleur alignement entre les performances de l’IA et les objectifs de l’entreprise.
Les chiffres le prouvent. Une enquête mondiale menée par IDC et Microsoft a révélé que les entreprises qui investissent dans l’IA obtiennent déjà des retours de 3,50 à 8 dollars pour chaque dollar dépensé. Par ailleurs, la 28e enquête mondiale annuelle de PwC auprès des chefs d’entreprise a révélé qu’un tiers d’entre eux ont déclaré que l’IA générative avait stimulé les revenus et la rentabilité en 2025. La moitié d’entre eux s’attendent à des augmentations de bénéfices liées à l’IA d’ici 2026. Ces gains ne sont pas le fruit d’un pilotage automatique. Ils sont le fruit d’une collaboration structurée en coulisses.
Pour la suite, voici le point de levier : traitez l’IA comme une capacité à l’échelle de l’entreprise, et non comme un projet technique. Lorsque l’accès aux données, la planification des flux de travail et la responsabilité sont alignés dès le départ, l’IA devient quelque chose que l’ensemble de l’organisation peut mettre à l’échelle en toute confiance. Pas de lacunes. Pas d’ambiguïté. Juste des résultats.
Le bilan
L’IA n’est pas un simple système de plus à déployer. Elle change la façon dont vos équipes travaillent, la façon dont vos clients perçoivent votre marque et la vitesse à laquelle vous évoluez en tant qu’entreprise. C’est pourquoi il faut la considérer comme telle. Les entreprises qui tirent une réelle valeur de l’IA ne font pas plus d’automatisation. Elles font de l’automatisation plus intelligente, en intégrant les besoins humains dès le départ.
Cela signifie qu’il faut concevoir pour la confiance, et pas seulement pour la performance. Cela signifie qu’il faut donner à vos collaborateurs les outils, le contexte et le contrôle nécessaires pour collaborer avec l’IA au lieu de lutter contre elle. Cela signifie qu’il faut mettre la structure des données, la gouvernance et la conception de l’expérience sur un pied d’égalité avec la vitesse et le retour sur investissement.
La technologie est prête. Les outils sont accessibles. Mais l’avantage ne revient qu’aux entreprises désireuses de diriger avec clarté, d’organiser autour des résultats et de ramener l’élément humain dans la boucle. C’est de là que viendra la prochaine décennie de croissance des entreprises. Non pas d’un plus grand nombre de robots, mais de meilleurs systèmes, construits avec les gens à l’esprit.
