Si aujourd’hui l’intelligence artificielle s’est largement démocratisée dans de nombreux secteurs d’activité et a prouvé un grand niveau de confiance d’un point de vue technologique. Cet avènement change considérablement le monde de l’entreprise. L’optimisation des processus métier implique nécessairement la modification des habitudes de travail des utilisateurs finaux. Les bénéfices espérés seront maximisés uniquement si les utilisateurs finaux adoptent la solution dans leur quotidien de travail. Pour sécuriser l’adoption, il convient de réfléchir à une stratégie d’accompagnement au changement.
Le changement est difficile pour de nombreuses personnes, peu importent les avantages qu’elles peuvent en tirer. Adopter une nouvelle solution peut être difficile et stressant pour certains d’entre eux et dépendra pleinement du tempérament.
Avec l’accélération de la transformation digitale, la gestion du changement est un défi pour toutes les organisations. Il convient donc :
- d’Identifier les leviers d’adoption, de la conception jusqu’à son déploiement de la solution
- d’Aller vers un accompagnement à la conduite du changement de proximité tout au long du cycle de vie des solutions
Quelles peuvent être les raisons de l’absence d’adoption d’une solution Data & IA ?
Les raisons d’une absence d’adoption peuvent être de différentes natures :
- Manque de confiance dans les résultats. Le battage médiatique autour de l’intelligence artificielle et les devins qui nous promettent la singularité et le règne des robots rendent difficile la compréhension du potentiel de cette technologie pour les contextes spécifiques de chaque entreprise et créent pour certains une méfiance autour de la solution.
- Ne réponds pas aux besoins métier. Comme tout projet, si la solution ne répond pas aux besoins utilisateurs elle risque de ne pas être utile et ne créera pas la valeur attendue.
- Mauvaise performance. Il est important de bien vérifier que la solution présente des performances élevées. Par exemple dans le cas d’un modèle de prédiction de churn si le modèle prédit trop de faux positifs (personne non churner détectée comme à fort risque) cela peut créer des interférences dans l’utilisation de la solution par les équipes métiers.
- Complexité. Remarque générale, l’adoption sera minimisée si l’intégration de la solution n’a pas été imaginée dans le processus métier déjà existant. Rien ne sert d’avoir une Ferrari si on n’a pas le permis !
Finalement pour tenter de maximiser l’adoption de la solution on cherchera à concevoir une solution dans laquelle on a la plus grande confiance, qui répond aux besoins métier, avec la meilleure performance et la plus simple possible.
Chaque de ces piliers auront des conséquences sur l’ensemble du cycle de vie du projet. L’anticipation restera le maître-mot. Plus tôt on aura réfléchi à la conduite du changement plus on sécurisera l’adoption de la solution.
Quelles questions se poser pour maximiser l’adoption d’une solution Data & IA ?
Mesure de l’adoption
Premier élément et qu’il faudra anticiper au maximum sera de définir comment mesurer l’adoption de la solution. Quelles métriques utiliser ? Ce point devra particulièrement être anticipé car cela peut avoir des conséquences sur les équipes métiers avec la mise en place de tracker sur une interface par exemple. De plus, il conviendra de définir les objectifs autour de l’adoption et le gain qui en découlera.
Comment accompagner les utilisateurs finaux ?
La mise en place d’une stratégie d’accompagnement au changement implique des actions des utilisateurs finaux. Il convient d’imaginer quelles actions mettre en place. Ces actions pourront par exemple être :
- Un guide de bonnes pratiques
- FAQ
- La réalisation de vidéos type MOOC sur l’espace de formation
Cela dépendra du nombre d’utilisateurs que vous souhaitez touchés et du type d’utilisateurs finaux.
Une démarche centrée utilisateur
Notre conviction est de délivrer la plus forte valeur ajoutée pour répondre à la problématique utilisateurs :
- Intégration d’un groupe d’utilisateurs à chaque étape de notre projet
- Accompagnement des utilisateurs dans la globalité du projet du cadrage du besoin jusqu’à la mise en place de l’accompagnement au changement
Quels impacts sur le projet ?
Le cadrage et la phase de développements
On aurait tendance à penser que la stratégie derrière l’accompagnement du changement commence au moment du déploiement. C’est faux, des activités sont à envisager dès le début.
Lors de ces deux phases, les actions permettront de sécuriser les leviers de la future adoption. Lors du cadrage, des ateliers basés sur des approches types UI/UX ou du Design Thinking pourront être exploités. Mêlant un panel utilisateurs avec des experts techniques, cette démarche permettra à l’utilisateur final d’imaginer et de s’approprier la solution.
La réalisation de “stage d’immersion » auprès des futurs utilisateurs finaux permettra de récolter les craintes ou les freins. Ces immersions devront toujours être effectuées dans l’environnement de travail du collaborateur pour réduire tous les biais.
Le déploiement
Phase finale du projet, le déploiement peut parfois présenter de nombreuses complexités suivant le contexte de l’entreprise (nombreux sites géographiques, grand nombre d’utilisateurs, …) et peut directement impacter l’accompagnement au changement nécessaire. Avant d’envisager un déploiement généralisé, il est recommandé de tout d’abord passer pour une phase de “pilote fonctionnel” sur un panel d’utilisateurs restreints afin de :
- Récolter les feedbacks sur la solution. Identifier les corrections à effectuer et définir les futures fonctionnalités
- Déterminer les actions à mettre en œuvre en matière d’accompagnement au changement
- Récolter les questions récurrentes dans le but rédiger un guide de bonnes pratiques ou FAQ
- Mesurer l’évolution des KPI lors du pilote afin de confirmer les gains et l’adoption de la solution
On peut noter l’importance de s’assurer que le panel soit composé de tous les types de personnalité afin d’être en mesure d’identifier les accompagnements nécessaires en fonction du profil. Gardons en mémoire que ces utilisateurs du panel deviendront les meilleurs ambassadeurs pour la suite du déploiement, ils pourront être des relais locaux du groupe projet pour partager les bonnes pratiques auprès de leurs collègues utilisateurs.
SI vous souhaitez en savoir plus sur nous et les sujets sur lesquels nous pouvons vous aider, vous pouvez nous contacter ici. Vous serez directement en contact avec un de nos Data analyst.
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