Au-delà de l’expérimentation : transformer la curiosité pour l’IA en valeur commerciale réelle

Ceci est le deuxième volet d’une série en deux parties explorant comment les organisations européennes investissent dans la gestion des connaissances pour réussir à l'ère de l’IA.

Dans ma publication précédente, nous avons exploré le paradoxe des connaissances : la plupart des entreprises européennes reconnaissent que les connaissances centralisées sont importantes, mais ont du mal à en faire une réalité au quotidien. Et les responsables d’entreprises européennes que nous avons interviewé·es étaient unanimes : vous ne pouvez pas tirer parti de l'’A efficacement sans une base solide d’informations organisées et accessibles.

Alors, une fois cette base de connaissances en place, comment commencez-vous réellement à tirer de la valeur de l IA ?

L’IA évolue rapidement, et la plupart des équipes n’ont pas le temps (ni la certitude) de concevoir un état final parfait dès le premier jour. Les responsables avec qui nous avons parlé revenaient toujours à la même approche : se concentrer sur de petits succès utiles et construire à partir de là. Identifiez le travail répétitif qui ralentit les gens, automatisez-le, découvrez ce qui fonctionne, puis itérez. Au fil du temps, ces succès construisent une culture—et un appétit—pour que l’IA prospère.

Un point de départ particulièrement puissant est ressorti de presque chaque conversation. Les Notes d’IA ont été évoquées comme un cas d’utilisation simple mais puissant, et ce pour une bonne raison. Lorsque les équipes ont un enregistrement automatique de ce qui a été discuté, la culture des réunions peut évoluer de manière positive :

• les discussions restent concentrées car les décisions et les étapes suivantes sont enregistrées

• Plus de personnes peuvent rester informées de manière asynchrone—sans assister à chaque réunion

• Les notes deviennent utiles plus tard car elles sont consultables avec le reste de votre travail

Chez Rakuten France, les équipes produits passaient 50 à 75 % de leur temps en réunions, souvent à taper des notes tard dans la soirée. En centralisant les connaissances dans Notion et en utilisant les Notes d’IA, l’entreprise a transformé des réunions de 25 personnes peu productives (où seule une poignée participait activement) en sessions de prise de décision ciblées. Les parties prenantes qui n’avaient pas besoin d’être présentes dans la salle peuvent consulter les notes par la suite et donner leur avis de manière asynchrone.

Thomas Zeller, CDO chez UnternehmerTUM, a également souligné qu’une fois que les notes de réunion deviennent consultables aux côtés des e-mails, des discussions et des documents, elles cessent de sembler être un « travail supplémentaire ». Elles deviennent partie intégrante du système d’information d’une organisation, et leur absence commence à ressembler à un manque de contexte. Elles permettent également cette culture de l’« extraction » que j’ai mentionnée dans ma précédente publication : au lieu de forcer tout le monde à avoir les dernières informations (plus de réunions, plus de suivis), les gens peuvent extraire le contexte quand ils en ont besoin, car ils peuvent consulter le compte rendu de la réunion plus tard.

Une fois que l’adoption de l’IA commence à se répandre et que vous commencez à voir des résultats, partagez-les largement. Les gens ont souvent besoin d’exemples concrets pour susciter des idées, et voir le flux de travail d’un·e collègue en action est souvent plus convaincant qu’une formation obligatoire.

Chez Pleo, la VP des données et de l’IA, Priscilla (Pri) Nagashima, a créé un canal Slack appelé « Control AI Delight » (le plaisir de contrôler l’IA) spécifiquement à cet effet. « C'est un groupe de base—des personnes qui sont simplement enthousiastes à propos de l’IA, des outils et de la technologie en général », explique Pri. « Elles partagent ce qu’elles construisent, ce qu’elles apprennent, ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas. » Cela a aidé les gens à voir ce qui est réellement possible. »

Le même principe fonctionne également dans des formats plus structurés et en direct. Chez Above, le directeur de l’excellence opérationnelle et de la stratégie, Tore Fjaertoft, utilise des journées de démonstration avec un effet similaire, où les équipes présentent leurs flux de travail en IA lors de sessions régulières.

Lorsque les collègues voient comment leurs pairs utilisent l’IA dans leur travail quotidien, ils et elles sont plus susceptibles de repérer des cas d’usage qui correspondent à leur propre contexte, et l’adoption se propage de pair à pair au lieu d’être imposée de haut en bas. Il s’agit de construire une culture où l’apprentissage se fait par la démonstration et l’expérimentation plutôt que par la documentation ou les sessions de formation seules.

Une fois que les gens commencent à expérimenter, certains cas d’usage de l’IA ont tendance à émerger comme favoris. Voici ce que les responsables avec qui nous avons parlé utilisent au quotidien :

Contexte rapide et vérifications de statut. Alors que Dan Bathurst, Directeur produit chez de Nscale, fait évoluer son entreprise de quelques employés à des centaines, il s’appuie sur l’IA de Notion pour faire le tri et obtenir rapidement des aperçus commerciaux au lieu de planifier des réunions de statut ou de faire défiler d’innombrables fils de discussion Slack. « Ce court extrait d’information me donne la vue d’ensemble dont j’ai besoin pour rester informé sans perturber mon équipe », partage-t-il. « C’est incroyablement utile. »

Synthèse de recherche. L’équipe de Tore chez Above réalise des entretiens clients approfondis—parfois 20 ou plus pour un seul projet. Plutôt que de parcourir manuellement les transcriptions, les membres de l’équipe stockent les notes d’entretien dans Notion et posent des questions comme : « Quelles sont les dix principales conclusions de tous ces entretiens liées à ce défi ? » La synthèse se fait instantanément, faisant ressortir des idées dont l’extraction prendrait autrement des jours.

Capture de connaissances institutionnelles. Chez Rakuten France, 25 ans d’histoire de l’entreprise vivent dans la tête des gens—ce que le Directeur produit Clément Caillol appelle la « culture orale » où les connaissances disparaissent lorsque les employé·es partent. Sa solution est d’interviewer les employés·es avec le plus d’ancienneté, d’enregistrer tout et de laisser l’IA transformer automatiquement ces conversations en documentation. « Il y a des gens dans des coins de l’entreprise qui savent des choses—vous devez gravir la montagne pour demander à l’oracle car seul lui a l’information », partage Clément. « Ce ne sera pas parfait, mais au moins nous réduisons un peu le facteur d’autobus. »

Pensée personnelle et idéation. Alexandre Imbeaux, responsable des produits de gestion des talents chez Lucca, a trois enfants, donc les matins sont chaotiques et les soirées sont son temps de réflexion. En se rasant le soir, il utilise les Notes d’IA et fait un téléchargement de cinq minutes de flux de conscience d’idées, de décisions et de choses à aborder. Le lendemain matin, il prend ces blocs transcrits et les intègre dans des messages et des brouillons de mémos. C’est devenu son rituel nocturne de déversement cérébral.

Consolidation d’outils stratégiques. Pleo gère plus de 300 outils logiciels, une prolifération coûteuse et inefficace. L’équipe de Pri a pris son tableau d’inventaire des outils, l’a soumis à l’IA de Notion et lui a demandé d’analyser les opportunités de consolidation en fonction des dates de renouvellement et des modèles d’utilisation. Le projet a rassemblé des personnes des départements Données, Ingénierie, Produit, Finance et Approvisionnement, toutes collaborant dans une base de données partagée pour élaborer la stratégie d’approvisionnement de l’année prochaine et identifier les économies potentielles.

Même avec la bonne base, l’IA ne se propage pas d’elle-même. Dans la plupart des organisations, il faut quelques personnes pour transformer les premières expériences en flux de travail réels et répétables, puis partager ce qu’elles ont construit afin que d’autres puissent l’adopter. Les humains sont les bâtisseurs, et l’IA (surtout les Agents personnalisés) est là pour multiplier leur travail par 10.

Pour les entreprises qui naviguent actuellement dans le paradoxe de la gestion des connaissances, il existe quelques étapes pratiques à suivre pour commencer à tirer de la valeur de l’IA :

1. Commencez par des connaissances centralisées. Avant que l’IA puisse aider, votre équipe a besoin d’un endroit fiable pour les décisions, les documents et le contexte des projets, afin que les réponses ne soient pas éparpillées à travers les outils et les fils de discussion.

2. Construisez une culture de la documentation. Commencez par le « pourquoi » afin que la valeur soit personnelle, puis faites en sorte que le fait d'écrire les choses au fur et à mesure soit simple (et intéressant). L’objectif n’est pas une documentation parfaite, mais un contexte partagé sur lequel votre équipe peut s’appuyer.

3. Transformez les petites victoires en flux de travail partagés. Commencez par des cas d’usage à fort impact et faciles à adopter, comme les Notes d’IA. Partagez ce qui fonctionne pour susciter l’adoption entre pairs. Au fil du temps, c’est ainsi que les équipes passent d’une utilisation occasionnelle de l’IA à une construction quotidienne avec elle.

Le paradoxe des connaissances est réel, mais il n’est pas insoluble. Les entreprises qui tirent de la valeur de l’IA n’attendent pas une stratégie parfaite. Elles construisent une dynamique avec de petits flux de travail à fort impact, puis diffusent ce qui fonctionne par le biais de champions et d’exemples partagés. Avec la bonne approche, les entreprises peuvent transformer des informations éparses en un contexte partagé, favorisant ainsi un alignement plus rapide, éliminant les tâches fastidieuses et créant plus de temps pour se concentrer sur ce qui compte.