Les leaders technologiques se tournent de plus en plus vers l’IA pour trouver des solutions transformatrices. Mais les outils ne sont qu’une partie du puzzle. Pour obtenir une vue d’ensemble, les dirigeants doivent positionner leur personnel et leur entreprise de manière à tirer le meilleur parti de ces nouveaux outils.
C’est le thème principal d’un webinaire organisé par Volaris Group en septembre 2025. Le webinaire présentait les réflexions de deux de nos dirigeants qui utilisent l’IA dans leur travail quotidien :
- Jeff Chow, vice-président de l’intégration et de la stratégie chez Volaris Group, qui dirige une équipe d’experts constituant notre centre d’excellence en matière d’IA et qui aide nos entreprises à relever les défis auxquels elles sont confrontées après l’acquisition.
- Glyn Trott, PDG d’agentOS Proptech Group, un fournisseur de premier plan de solutions logicielles de gestion immobilière à travers le Royaume-Uni qui a fait un effort pour devenir une entreprise « AI-first ».
Vous avez manqué le webinaire ? Regardez la rediffusion et passez en revue les principaux points à retenir ci-dessous.
1. Pour tirer parti de l’IA, il faut investir du temps pour repenser les flux de travail.
L’IA est souvent perçue à tort comme une solution magique pour les entreprises. Jeff Chow a cité des exemples de produits d’IA qui prétendent augmenter la productivité : « Il y a beaucoup de battage médiatique sur le marché en ce moment.
Ayant travaillé avec de nombreuses entreprises au sein de l’écosystème Volaris pour intégrer l’IA dans leurs opérations, il a appris qu’il n’est pas réaliste de s’attendre à ce que le simple achat d’une solution puisse immédiatement créer un impact et une valeur au sein de l’entreprise.
« Quelques-unes de nos entreprises sont en train de vivre cette expérience », a-t-il déclaré. « Ce que nous constatons, c’est qu’il faut beaucoup de temps pour mettre en place les fondations et modifier les flux de travail avant de pouvoir commencer à avancer plus rapidement.
Il préconise que les entreprises investissent du temps, des ressources et des talents dans l’expérimentation des nouveaux outils d’IA et dans l’intégration complète de l’IA dans les flux de travail. Par exemple, il a travaillé avec une entreprise qui a mis un terme à son développement en cours – en interrompant un cycle de sprint afin de pouvoir réexaminer en profondeur ses flux de travail et repenser la manière de modifier ses processus pour qu’ils soient « à la pointe de l’IA ». Cette équipe a pu profiter de cette pause pour évaluer le potentiel de l’IA et agir en tant que partenaire de réflexion avec la planification, et en tant que constructeur avec le codage et les tests pratiques. En fin de compte, la pause leur a permis d’accélérer les progrès et de terminer leur feuille de route plus tôt que prévu.
2. Donner la priorité à l’adoption de l’IA et à l’accélération de l’apprentissage pour les employés.
En tant que chef d’entreprise qui s’efforce de devenir une société « AI-first », Trott reconnaît que les employés peuvent être préoccupés par la sécurité de l’emploi et les changements créés par l’IA. Les membres de l’équipe peuvent s’inquiéter de l’impact de leur rôle ou avoir du mal à voir la valeur que l’IA peut apporter.
« J’ai encore des gens dans l’entreprise qui ont beaucoup d’inquiétudes, comme par exemple : Si j’identifie des domaines qui peuvent être automatisés ou dans lesquels l’IA peut être utile, je risque de me retrouver au chômage », révèle-t-il, et en tant que dirigeant, il comprend leurs préoccupations. Il préconise de rencontrer les gens là où ils en sont et de réaliser que le parcours d’apprentissage de l’IA sera différent pour chacun, certains employés ayant besoin de plus de soutien.
Tous les employés d’agentOS sont encouragés à consacrer chaque trimestre un certain temps à l’apprentissage et à l’utilisation de l’IA. Afin d’améliorer la connaissance de l’IA au sein de l’entreprise, agentOS a introduit des OKR (objectifs et résultats clés) et des KPI (indicateurs de performance clés) pour mesurer les progrès de chaque employé.
Il encourage ses employés à devenir plus adaptables en concevant leur carrière comme un « T » – une carrière où ils développent un domaine d’expertise approfondi et spécialisé (représenté par la barre verticale de la lettre « T »), en plus d’un éventail plus large de connaissances et de compétences dans différentes disciplines qui peuvent être améliorées par l’IA (« représenté par la barre horizontale du « T »).
Pour les tâches critiques qui font appel à l’IA, M. Chow conseille vivement de garder un humain dans le circuit pour des raisons de sécurité et de surveillance. Cette meilleure pratique permet aux employés de comprendre que l’expertise humaine reste essentielle, tout en les rassurant sur le rôle joué par l’IA.
Enfin, M. Trott souligne qu’il existe de nombreux cas d’utilisation de l’IA générative pour des tâches de « constructeur » telles que le codage et la création de contenu, mais qu’il existe des moyens d’impliquer les employés « non constructeurs ». Par exemple, il apprécie les contributions des employés qui peuvent identifier les inefficacités qui peuvent être réduites grâce à l’IA. Selon lui, même si ces employés ne construisent pas personnellement avec l’IA, « leur contribution est vraiment précieuse, car ils identifient les cas d’utilisation que nous pouvons rapidement transformer ».
M. Chow ajoute que l’une des principales possibilités offertes par l’IA est de détourner les employés des tâches répétitives et à faible valeur ajoutée et de leur permettre de se concentrer davantage sur le travail à forte valeur ajoutée. « Il y a des choses que l’IA fait incroyablement bien, mais il y a aussi des choses qu’elle ne peut pas faire. L’IA ne peut pas aller voir les clients », explique-t-il, évoquant des exemples de travail où l’expertise humaine et l’empathie sont irremplaçables.
L’objectif de l’IA est qu’en automatisant les opérations de routine, les employés puissent se concentrer sur des tâches plus importantes pour l’entreprise, telles que le renforcement des relations avec les clients, la compréhension de leurs points faibles et la résolution de problèmes commerciaux significatifs.
Pour accélérer l’apprentissage des employés, M. Chow a fait remarquer que la communauté Volaris a joué un rôle crucial en aidant les entreprises à réussir avec l’IA. Grâce au réseau Volaris et aux événements d’apprentissage, nos dirigeants ont pu apprendre et partager ce qui a fonctionné ou non au cours de leur expérimentation de l’IA. « Je ne pense pas que vous puissiez tirer parti de cette opportunité [aussi facilement] si vous ne disposez pas d’une communauté de pairs auprès de laquelle vous pouvez apprendre.
Son équipe du centre d’excellence en IA de Volaris soutient activement les employés grâce à quatre programmes d’apprentissage structurés :
- Programmes de formation des développeurs d’IA – Mise à niveau des équipes de développement dans les pratiques de l’IA d’abord.
- Accélérateurs de productivité – Hackathons où les employés expérimentent, apprennent rapidement, élaborent des cas d’utilisation et constituent des équipes de champions de l’IA.
- Détachements – Missions temporaires permettant aux employés d’acquérir de l’expérience en matière de projets d’intelligence artificielle.
- Groupes de travail fonctionnels – Réunions organisées régulièrement au cours desquelles les responsables des différentes activités peuvent discuter et réfléchir à des cas d’utilisation de l’IA appliquée.
3. L’IA recadre la relation client.
Alors que les clients donnent un sens à l’IA, les entreprises ont la possibilité de s’engager d’une nouvelle manière auprès d’eux, explique M. Trott. L’équipe d’agentOS constate qu’elle peut instaurer un climat de confiance avec les clients qui ne sont pas sûrs de leurs stratégies en matière d’IA.
« Toute perturbation à laquelle nous sommes confrontés, nos clients le sont probablement aussi », a déclaré M. Trott.
Il a expliqué comment agentOS a tiré parti de son propre parcours d’adoption de l’IA pour devenir un leader d’opinion pour ses clients. Après avoir élaboré sa stratégie en matière d’IA avec Volaris, l’entreprise a été en mesure d’aider ses clients à naviguer dans le processus d’adoption de nouvelles technologies et même de partager des stratégies, des enseignements et des bonnes pratiques en matière d’IA.
Les panélistes ont parlé de la façon dont l’IA augmente les attentes des clients, qui souhaitent de plus en plus un développement de produits et des mises à jour de fonctionnalités fondés sur l’IA.
« Ils vont s’attendre à ce que nous puissions construire des choses plus rapidement et que nous puissions fournir dans nos produits des moteurs agentiques très similaires à ceux de la plupart des grands concurrents », a déclaré M. Chow.
Les entreprises ont également la possibilité d’introduire une personnalisation accrue pour les clients. M. Trott a expliqué que son entreprise mettait en œuvre des agents d’intelligence artificielle capables d’adapter les logiciels aux flux de travail uniques des utilisateurs, ce qui contribue à rendre le produit plus indispensable pour le client, et donc à le fidéliser davantage.
4. Les chefs d’entreprise doivent se fixer des objectifs sur la manière de mesurer le succès de leur expérimentation et de leur investissement dans l’IA.
La conversation s’est orientée vers la manière dont les entreprises peuvent investir intelligemment dans l’IA.
Les entreprises peuvent utiliser un cadre pratique pour déterminer où l’IA aura le meilleur retour sur investissement, a déclaré M. Chow, qui a identifié des critères clés à prendre en compte :
- Faisabilité : Existe-t-il un problème qui peut clairement être résolu ? Les utilisateurs finaux adopteront-ils le changement ?
- Valeur : Quelle est la fréquence du problème ?
- La mesurabilité : Existe-t-il des données permettant de mesurer l’impact de la résolution du problème ?
- Approche : S’agit-il de l’approche la plus appropriée pour résoudre le problème ?
Les deux panélistes ont évoqué les risques d’une expérimentation insuffisante de l’IA. M. Chow a expliqué pourquoi Volaris incite les entreprises à se lancer dans l’expérimentation de l’IA, car le coût de l’inaction est trop élevé. « Il y a un effet boule de neige si vous ne faites pas d’expériences pour essayer de comprendre ce qui est possible. Il a mis en garde les entreprises contre le risque de tomber trop bas et de ne pas pouvoir rattraper les premiers adeptes de la technologie si elles ne commencent pas dès maintenant.
M. Trott est d’accord : « Chaque fois que vous introduisez l’IA dans votre entreprise et votre produit, vous en tirez des avantages, un peu comme les intérêts quotidiens sur votre argent », a-t-il déclaré à propos des gains d’efficacité et des capacités renforcées au sein des membres de l’équipe. « La différence est ce que j’appelle l’effet composé de l’IA.
Il poursuit : « Le véritable défi, si vous tardez à adopter l’IA dans votre propre entreprise, c’est que vous perdez cet effet composé… Vous ne savez vraiment pas ce que vous pouvez faire [avec l’IA] jusqu’à ce que vous commenciez à le faire. »
M. Trott a donné un exemple de la manière dont agentOS a commencé son parcours d’adoption de l’IA. Les équipes de l’entreprise passent la première heure de chaque jour à discuter des utilisations de l’IA avant de se consacrer aux tâches de la journée. Cette pratique a débuté au sein de l’équipe informatique et s’est étendue à la direction générale.
Les panélistes ont également parlé de la manière d’éviter les investissements imprudents dans l’IA. En particulier, Volaris encourage l’expérimentation avec des objectifs et des délais.
« Vous pouvez décider d’expérimenter l’IA pendant un mois et, si vous constatez un impact, une valeur et une faisabilité, redoublez d’efforts », conseille M. Chow. « Si vous n’y parvenez pas, vous devez vous arrêter et débrancher le projet rapidement, sinon vous ne ferez que gaspiller de l’argent.
M. Trott s’est dit d’accord et a ajouté : « L’expérimentation est une bonne chose, mais j’ajouterais qu’il faut avoir un objectif vraiment solide », soulignant la nécessité de se concentrer sur l’expérimentation de l’IA pour éviter de s’enfoncer dans des sentiers battus.
Ajouter de la valeur en s’associant à l’IA
Vers la fin du webinaire, les participants ont eu la possibilité de poser des questions. Elles portaient sur des sujets tels que la sécurité des données, la sûreté, le retour sur investissement et la prévention des hallucinations – des sujets qui ont également été abordés lors de plusieurs de nos événements d’apprentissage Volaris réservés aux employés.
En résumé, notre discussion a cherché à mettre en évidence le fait que le succès avec l’IA exige plus que la simple adoption de nouveaux outils. Pour devenir une entreprise « AI-first », il faut opérer un changement culturel en faveur de l’apprentissage et de l’expérimentation continus. Devenir une entreprise « AI-first », c’est aussi perfectionner les compétences du personnel et favoriser une communauté où les leçons et les meilleures pratiques peuvent être partagées ouvertement. L’IA introduit également de nouvelles façons d’impliquer les clients tout en modifiant leurs attentes en matière de lancement de produits. Enfin, l’IA exige des chefs d’entreprise qu’ils réfléchissent à la manière de mesurer l’investissement dans les nouveaux outils et processus.
Pour un aperçu complet du webinaire, regardez la rediffusion.
