Management

40% des gains de productivité de l'IA sont engloutis par la correction d'erreurs

Selon une étude de Workday, les employés les plus engagés sont aussi ceux qui qui passent le plus de temps à contrôler les résultats de l’IA : chacun d’entre eux y consacre en moyenne une semaine et demie de travail par an. (Photo : John/Unsplash)

L'IA est censée aider les entreprises à travailler plus vite. Sauf, qu'en silence, vos employés les plus motivés et talentueux se chargent du fastidieux nettoyage des erreurs qu'elle génère.

PublicitéSi la promesse centrale de l'IA en entreprise repose sur des gains de productivité, des effets de bord insoupçonnés apparaissent en pratique, les employés les plus impliqués étant souvent les plus touchés par le 'workslop', ce travail bâclé issu des IA. Selon une récente étude de l'éditeur Workday, environ 40% du temps gagné grâce à l'IA est annulé par le travail supplémentaire qu'elle engendre en matière de correction des contenus. Workday estime que pour 10 heures d'efficacité gagnées grâce aux outils d'IA, les entreprises en perdent environ 4 à corriger les résultats générés par ces outils.

« On constate que les équipes utilisent l'IA pour tout résumer, des simples comptes rendus de réunion aux rapports complexes de politiques ou d'analystes. Cela fonctionne dans le premier cas, mais dans le second, les experts passent souvent plus de temps à corriger le document que s'ils l'avaient rédigé eux-mêmes. Le véritable défi consiste à identifier avec précision où l'IA apporte de la valeur ajoutée et où elle engendre des corrections inutiles », explique Laura Stash, vice-présidente exécutive d'iTech AG, société de conseil en technologies.

Identifier les pertes de productivité

Selon Paul Farnsworth, président du service de recrutements iT Dice, les dirigeants doivent prendre du recul par rapport à la technologie et évaluer où elle apporte réellement de la valeur ajoutée. Ce processus peut être aussi simple que de discuter avec les équipes qui gèrent la majeure partie du travail généré par l'IA au sein de l'organisation.

« Recherchez les tendances, comme certains workflows nécessitant systématiquement des retouches ou des employés parmi les plus performants qui passent plus de temps à éditer qu'à créer. L'IA ne devrait pas se contenter d'accélérer la production ; elle devrait, en fin de compte, réduire les frictions. Si tel n'est pas le cas, les dirigeants doivent intervenir et ajuster l'utilisation de cet outil au sein de l'organisation », explique Paul Farnsworth.

D'après Workday, les pertes de productivité dues à l'IA peuvent rapidement devenir un angle mort pour les dirigeants se concentrant uniquement sur l'efficacité brute de la technologie. Les indicateurs mesurant le temps gagné grâce à l'IA peuvent occulter la valeur nette de ces outils. Si des gains d'efficacité et de rapidité peuvent être constatés initialement, il peut s'agir simplement d'une production plus rapide, sans amélioration de la qualité ni des résultats.

« Je recommande aux responsables de surveiller les situations où le travail fait l'objet de nombreux allers-retours pour des modifications, des relectures multiples ou des corrections manuelles, en particulier de la part des employés les plus performants. Si la vitesse d'exécution augmente, mais que les erreurs, les révisions ou la frustration générées par l'IA augmentent également, cela peut indiquer que l'IA crée des frictions plutôt que de la valeur ajoutée », analyse Kareem Osman, vice-président et directeur marketing des solutions de recrutement technologique chez Robert Half.

PublicitéTravail de nettoyage permanent

Car c'est l'autre conclusion la plus significative de l'étude de Workday : les employés les plus enclins à adopter l'IA sont aussi ceux qui portent l'essentiel de la charge de travail liée aux corrections des résultats générés par la technologie. 77% des employés utilisant quotidiennement la technologie déclarent « auditer le travail de l'IA avec autant, voire plus de rigueur que le travail humain ». L'essentiel de ce travail supplémentaire représente 1,5 semaine de travail supplémentaire par employé engagé et par an.

« Les employés les plus performants d'une entreprise constituent souvent son filet de sécurité : ce sont eux qui repèrent les erreurs, corrigent les problèmes et veillent à ce qu'aucun détail ne soit négligé. Avec le temps, ce travail peut ressembler moins à un travail à fort impact qu'à un effort de nettoyage permanent, ce qui est intenable à long terme », souligne Paul Farnsworth.

Laura Stash constate que les principaux problèmes liés à la qualité et au travail de nettoyage surviennent lorsque les employés l'utilisent pour des tâches complexes, en particulier lorsqu'ils ne sont pas pleinement formés à la technologie. « L'IA a toute sa place dans les tâches répétitives et à faible valeur ajoutée, mais appliquer la même approche à des tâches hautement spécialisées sans formation ni validation adéquates crée plus de problèmes qu'elle n'en résout. Si les utilisateurs ne peuvent ni améliorer les résultats obtenus manuellement, ni se fier à la production de l'IA, les gains de productivité s'évanouissent et, à terme, vous risquez aussi de voir l'expertise interne s'éroder complètement », explique-t-elle.

Former et responsabiliser

Selon l'étude de Workday, 66% des dirigeants citent la formation à l'IA comme une priorité d'investissement majeure, mais seulement 37% des employés qui utilisent quotidiennement la technologie expliquent avoir un accès accru à des sessions de formation. Ce déséquilibre s'installe dans de nombreuses organisations qui attendent de l'IA qu'elle produise un travail de haute qualité, sans pour autant proposer aux salariés la formation indispensable ou disposer des compétences nécessaires en interne pour y parvenir.

Les dirigeants doivent aligner leurs attentes en matière d'IA sur les efforts de formation et de perfectionnement qu'ils déploient, souligne Paul Farnsworth de Dice. « Cela signifie investir dans la formation, en apprenant aux employés non seulement à utiliser l'IA, mais aussi à bien l'utiliser. Cela implique de mettre en place des garde-fous pour garantir la fiabilité des résultats et leur alignement avec les objectifs de l'entreprise, et de réévaluer constamment l'impact de la technologie, sans présupposer que plus rapide rime automatiquement avec meilleur », ajoute-t-il.

Ce travail peut déboucher sur une redéfinition des rôles, sur un échange avec les employés sur les nouvelles compétences requises pour leurs postes et sur la publication de directives claires sur la manière et le moment d'utiliser l'IA. Selon l'étude, 54% des utilisateurs d'IA qui rencontrent des difficultés avec cette technologie indiquent que leurs compétences n'ont pas été mises à jour, ce qui les laisse perplexes quant à la marche à suivre pour appréhender la technologie.

« Les employés ont besoin de directives claires sur le moment opportun d'utiliser l'IA, sur la manière de valider les résultats et sur la définition d'un succès concret dans l'emploi de cette technologie. Les entreprises qui réussissent associent l'IA à la formation, aux standards attendus de qualité et à la responsabilisation des équipes, afin que la technologie permette aux employés de mieux travailler, et non pas simplement de travailler plus vite », explique Kareem Osman de Robert Half.