Les IA inondent de très nombreux secteurs et métiers au sein des entreprises comme le souligne l’étude de l’OCDE en 2023 intitulée « The Impact of AI on the Workplace ». Dans le récent baromètre IFOP 2024 pour Talan, les utilisateurs interrogés estiment qu’elles leurs font gagner 38% de productivité et d’efficacité au travail. Au-delà de l’attrait pour l’innovation que sont les IA, il y a une appropriation très rapide compte tenu de cet impact de gains de productivité. 44% des utilisateurs français déclarent même utiliser les résultats générés tels quels, sans les modifier.

Source : https://www.talan.com/actualites/detail-actualites/news/barometre-2024-ifop-pour-talan-les-francais-et-les-ia-generatives/

Recruter différemment à l’ère de l’IA

Au-delà des transformations sur les métiers existants, les DRH sont amenés à prendre de plus en plus en compte dans les processus de recrutement et les évolutions de carrière la capacité des collaborateurs à maitriser les IA. Elise Tissier,  Directrice de Bpifrance Le Lab  Le Lab déclarait dans une étude publiée en 2024 sur l’impact des IA génératives au sein des TPE-PME françaises qu’ « il [était] urgent d’investir dans les compétences, avec plus de formations pour comprendre les IA avec leurs atouts et leurs limites, et pour pouvoir les intégrer à un niveau bien plus élevé dans les bureaux de travail et les business models ».

Se repérer dans le Far West des IA

Le succès des IA, notamment celles dites génératives, est lié à leurs potentialités et de nombreuses start-ups qui cherchent à se positionner sur ce nouveau marché. Rien qu’en France, la BPI recensait en 2023 près de 600 start-ups. On assiste ainsi à une véritable guerre des IA, à coup d’investissements colossaux réalisés par certains acteurs (OpenAI, Microsoft, Google, Amazon, etc.) afin d’imposer leur propre modèle dans les usages au sein des entreprises dans une logique de « the winner takes all » bien connu en économie industrielle. Certaines cartographies montrent ainsi le foisonnement des IA dont certaines relèvent d’une approche sectorielle.

Source : https://www.sequoiacap.com/article/ai-50-2023/

Ne pas négliger le coût et la durée d’appropriation de plusieurs IA

Les études académiques ont montré que même si les interfaces hommes-machines sont de plus en plus simples, il existe un coût d’appropriation (sans compter les abonnements payants des IA selon la version choisie) et des mécanismes spécifiques socio-organisationnels d’adoption. La veille devra être permanente sur le marché foisonnant des IA, sur leur création et leur développement, car les individus feront un arbitrage entre les différentes IA dans leur usage. Etant donné l’enjeu en matière de gain de performance, les entreprises ont tout intérêt à mettre en place des task forces qui se chargeront ce travail approfondi de veille, d’accompagnement du changement (formation, etc.) mais aussi et surtout des arbitrages entre les IA et de leur intégration au sein du schéma d’urbanisation du SI de l’organisation.

Savoir combiner les IA : la méta compétence qui sera un « must have »

La première difficulté est donc la multiplicité des IA et notamment des IA génératives. D’abord démocratisé par le succès fulgurant de ChatGPT, de nombreuses applications ont ensuite vu le jour (Claude, Perplexity, Midjourney, Gemini, Deepseek etc.) et certaines sont spécialisées dans des domaines comme celui de la recherche (Elicit, etc.) ou de la génération d’images (DALL.E3, Runway, etc.). Même si les entreprises réfléchissent à une politique d’usage en matière d’IA, les salariés pourraient se retrouver en capacité d’utiliser une ou plusieurs IA parfois sans même que leurs employeurs ne le sachent. Prenons par exemple le cas d’un chercheur qui souhaiterait rédiger un article sur un nouveau sujet. Ce dernier pourrait utiliser plusieurs IA génératives.

Exemple d’IA mobilisées pour rédiger un article de recherche

Devant le foisonnement des IA, la première compétence sera donc celle d’être en capacité de déterminer quelles sont les IA les plus appropriées selon les usages, les contextes et de cartographier leurs avantages et inconvénients (et notamment de détecter les erreurs souvent appelées les hallucinations de l’IA). La capacité à combiner plusieurs IA selon la tâche réalisée devient un facteur différenciant qui pourrait être une qualité de plus en plus recherchée au sein des entreprises et par les DRH. Cela va demander d’acquérir et de développer certaines compétences particulières comme la capacité d’analyse, l’esprit critique, la pensée complexe ou la créativité.