Accompagner le changement pour passer à l’échelle sur l’IA Générative

Les enjeux d’adoption de l’IA Générative sont nombreux pour les acteurs du secteur financier tant elle peut transformer les modes de travail et impacter la culture d’entreprise. Après la phase de découverte et d’expérimentation, l’industrialisation requiert d’adapter la stratégie du changement, avec des actions plus spécifiques, afin de permettre un déploiement réussi.

Une communication s’appuyant sur des illustrations concrètes

La communication reste un levier puissant pour accompagner le changement sur le déploiement de l’IA Gen à l’échelle. L’intérêt dans cette phase est de pouvoir s’appuyer sur les premiers résultats observés pour communiquer sur les bénéfices attendus et rendre le sujet concret avec des cas d’usage qui font du sens pour les collaborateurs (amélioration du service aux clients, mise en conformité avec la réglementation bancaire, gains de productivité).

Les efforts de sensibilisation menés en amont dans la phase exploratoire doivent néanmoins se poursuivre, tous les collaborateurs n’ayant pas la même maturité sur l’IA Gen et il reste important de continuer à expliquer et rassurer.

Un point d’attention est à prendre en considération dans la communication en fonction de l’amplitude de déploiement des outils d’IA Gen. En effet, un certain nombre d’acteurs privilégient un déploiement sélectif pour optimiser l’allocation des ressources, permettre un apprentissage progressif et privilégier les domaines à plus forte création de valeur. La communication doit alors être bien adaptée pour éviter de créer des clivages et une culture de l’IA à deux vitesses dans l’entreprise.

Dans une approche transparente, les limites de l’IA (biais algorithmiques, hallucinations), les sujets éthiques et RSE ainsi que les responsabilités associées doivent être également abordés avec les collaborateurs. Certains établissements proposent par exemple des cycles de conférences et/ou webinaires pour introduire les différents sujets (éthique, IA Act, IA durable…) avec des experts et adresser les questions des collaborateurs. Il est aussi possible de s’appuyer sur un réseau d’ambassadeurs IA pour définir le plan de communication qui sera le plus adapté pour répondre aux interrogations des équipes tout en reflétant la réalité des cas d’usage sur le terrain.

Des parcours de formation sur-mesure

Les efforts de formation sur l’IA Gen doivent se poursuivre en phase d’industrialisation en construisant des parcours plus personnalisés, adaptés à des profils de maturité différente sur le sujet.

Au-delà de la première couche de sensibilisation à conserver pour l’ensemble des collaborateurs (par exemple sous format d’e-learning ou de session plénière d’introduction
à l’IA Gen), il convient de proposer différents niveaux supplémentaires de formation pour permettre une montée en compétence selon l’usage qui sera fait par les différentes équipes et leur degré d’expertise. On peut proposer une formation au prompt engineering, puis des ateliers de prise en main sur les outils plus complexes.

Le parcours de formation est à compléter par des modules adaptés au pilotage en phase d’industrialisation afin de développer des compétences en termes d’évaluation des résultats, de supervision humaine et d’audit des modèles d’IA.

Pour permettre un apprentissage continu, des communautés transverses peuvent également être créées pour favoriser le partage des retours d’expérience. Un dispositif d’écoute pour recueillir les feedbacks des utilisateurs et pouvoir répondre à leurs questions est également clé pour garantir l’adoption.

Une culture d’entreprise favorisant l’innovation et centrée sur l’humain

La culture d’entreprise doit également évoluer pour permettre l’ancrage des nouvelles pratiques engendrées par le déploiement de l’IA Gen. La majorité des acteurs du secteur financier privilégie un modèle d’expérimentation progressif et pragmatique plutôt qu’un big-bang qui pourrait être anxiogène et non adapté à leur réalité. Cela requiert d’encourager le « test and learn » et le droit à l’erreur pour soutenir l’innovation et la créativité et permettre de développer de nouveaux cas d’usage.

Toutefois, l’expérimentation ne doit pas être une fin en soi et le passage à l’échelle requiert un mode de fonctionnement structuré et une gouvernance favorisant la prise de décision. Il est ainsi nécessaire de mobiliser l’ensemble des parties prenantes : non seulement les métiers et l’IT, mais aussi la direction pour s’assurer que la création de valeur attendue soit bien alignée avec les objectifs stratégiques de l’entreprise, ainsi que les fonctions conformité, finance, RH, afin de les embarquer dans la transformation.

De nombreux acteurs bancaires se sont ainsi dotés d’une comitologie spécifique sur l’IA. Il faut également s’assurer d’une bonne coordination transverse pour permettre la mutualisation et l’interopérabilité entre les différentes solutions mises en oeuvre, dans des groupes souvent internationaux et organisés autour de différents métiers (banque de financement et d’investissement, banque de détail, services financiers spécialisés, assurance…).

Enfin, le déploiement doit être piloté et s’appuyer sur une culture de l’évaluation et de l’amélioration continue. La transformation de la culture d’entreprise requiert d’avoir un cadre clair de développement de l’IA Gen, avec des valeurs et des règles connues de tous sur l’éthique, la maîtrise des risques et la responsabilité humaine, ainsi qu’un enrichissement des compétences des collaborateurs, au-delà des expertises opérationnelles et techniques, pour encourager la pensée critique, l’intuition humaine et l’adaptation au changement.

Face aux différents défis que pose l’industrialisation de l’IA Générative et son ancrage dans le quotidien des collaborateurs du secteur financier, l’humain doit rester au coeur de la démarche pour lever les résistances potentielles et maîtriser les risques éthiques.