WEBVTT

00:00:00.000 --> 00:00:02.500
Les entreprises achètent des licences d'IA, déploient des formations,

00:00:02.840 --> 00:00:05.300
célèbrent les taux d'achèvement, pur, regardent les mêmes équipes,

00:00:05.400 --> 00:00:07.740
copier les données à la main, rechercher les mises à jour de statut par e-mail

00:00:07.740 --> 00:00:09.240
et reconstruire les rapports chaque mois.

00:00:09.840 --> 00:00:10.680
C'est le modèle de gaspillage.

00:00:11.000 --> 00:00:13.820
L'outil est là, les dépenses sont réelles, mais le travail ne bouge presque pas,

00:00:14.100 --> 00:00:16.060
car l'ancien modèle suit l'exposition, pas de changement.

00:00:16.540 --> 00:00:18.800
Un badge ne vous indique pas si un analyse financier a clôturé plus rapidement.

00:00:19.460 --> 00:00:23.300
La présence ne vous indique pas si un chef de projet a fait passer une décision bloquée en deux fois moins de temps.

00:00:24.100 --> 00:00:25.700
Et si vous ne pouvez pas montrer les minutes récupérées,

00:00:25.700 --> 00:00:29.000
moins d'erreurs ou une action plus rapide, l'IA reste une ligne de coût.

00:00:29.740 --> 00:00:31.800
Donc dans cette vidéo, je veux simplifier le modèle de mesure.

00:00:32.440 --> 00:00:35.780
Temps gagné, vitesse gagnée, erreur réduite, pas en théorie dans les tâches réelles.

00:00:36.520 --> 00:00:38.020
C'est là que le retour sur investissement commence à parler.

00:00:39.300 --> 00:00:40.180
L'ancien modèle est cassé.

00:00:40.560 --> 00:00:43.480
Pourquoi les mesures de certification n'affichent pas le retour sur investissement ?

00:00:43.480 --> 00:00:46.340
La plupart des programmes de formation à l'IA suivent toujours le modèle de conformité.

00:00:47.020 --> 00:00:49.560
Les gens assistent à une session, terminent un module, réussissent peut-être un quiz,

00:00:49.620 --> 00:00:51.520
puis la direction obtient un tableau de bord rempli de chiffres nets.

00:00:52.220 --> 00:00:54.740
Taux d'achèvement, participation, confiance au taux déclaré.

00:00:54.740 --> 00:00:57.380
Cela semble ordonné, et c'est exactement le problème,

00:00:57.480 --> 00:00:59.580
car des indicateurs ordonnés peuvent masquer une réalité confuse,

00:00:59.920 --> 00:01:03.020
en particulier lorsque le travail en lui-même n'a pas changé du tout après la fin de la formation.

00:01:04.320 --> 00:01:05.680
Ce qui se passe généralement est simple.

00:01:06.040 --> 00:01:08.760
Une équipe apprend ce qui est une invite, voit quelques démonstrations génériques,

00:01:09.000 --> 00:01:13.180
puis retourne à Outlook, Excel, Teams et au workflow de reporting et au workflow de reporting fonctionnent de la même manière.

00:01:13.560 --> 00:01:15.200
La personne en sait peut-être plus sur l'IA auparavant,

00:01:15.500 --> 00:01:17.120
mais le rapport mensuel prend toujours trop de temps.

00:01:17.480 --> 00:01:18.400
Le transfert est toujours interrompu.

00:01:18.820 --> 00:01:20.940
Le suivi dépend toujours de la personne qui se souvient de l'envoyer.

00:01:21.240 --> 00:01:23.640
Donc l'écart ne réside pas seulement dans les connaissances, mais dans le comportement d'être.

00:01:23.640 --> 00:01:26.560
Et à un niveau plus profond, c'est là que la plupart des entreprises perdent le fil.

00:01:27.220 --> 00:01:29.260
Elles mesurent le bruit d'utilisation au lieu de la compression du travail.

00:01:29.780 --> 00:01:34.100
Les recherches dans votre ensemble source indiquent un écart énorme entre les utilisateurs type et les utilisateurs expérimentés,

00:01:34.240 --> 00:01:35.940
environ 4 à 5 fois en termes de productivité.

00:01:36.360 --> 00:01:38.520
Cela signifie que les chiffres d'adoption moyens ne vous disent presque rien.

00:01:38.920 --> 00:01:40.900
Une entreprise peut dire, les gens utilisent l'IA et gain,

00:01:41.240 --> 00:01:44.660
et passer à côté du fait que seul un petit groupe transforme cette utilisation en un rendement plus rapide.

00:01:45.080 --> 00:01:47.460
C'est pourquoi les taux d'achèvement semblent sûrs, mais ne prouvent pas la valeur,

00:01:47.680 --> 00:01:49.460
et vous indiquent que quelqu'un a terminé la formation.

00:01:49.460 --> 00:01:54.180
Ils ne vous disent pas si un pack de reporting est passé de 20 minutes à 45 secondes pour une partie du processus,

00:01:54.280 --> 00:01:56.560
ce qui est l'un des points de référence financiers de l'étude.

00:01:57.340 --> 00:02:00.760
Ils ne vous disent pas si les employés récupèrent environ 9 heures par mois en moyenne,

00:02:00.860 --> 00:02:02.960
ce qui apparaît dans plusieurs études copilotes.

00:02:04.120 --> 00:02:06.980
Ils ne vous disent certainement pas si une décision est désormais prise 8 fois plus vite,

00:02:07.080 --> 00:02:10.940
ou si le délai d'obtention d'informations a diminué de 88% dans une mise en œuvre mesurée.

00:02:11.480 --> 00:02:12.440
Ce sont des signaux de résultats.

00:02:12.720 --> 00:02:13.600
Tout le reste est mis en place.

00:02:14.000 --> 00:02:14.840
Il y a une autre faille dans le modèle.

00:02:14.840 --> 00:02:17.440
De nombreux pilotes n'établissent jamais de véritable base de référence,

00:02:17.540 --> 00:02:18.860
ils ne peuvent donc pas prouver le changement par la suite.

00:02:19.460 --> 00:02:22.260
Les recherches dans votre document montrent que 95% des pilotes d'IA d'entreprise

00:02:22.260 --> 00:02:24.360
n'ont eu aucun impact mesurable sur les résultats et les profits.

00:02:25.160 --> 00:02:26.660
Non pas parce que les outils ont échoué d'eux-mêmes,

00:02:27.120 --> 00:02:29.240
mais parce que les organisations ont sauté les étapes difficiles.

00:02:29.940 --> 00:02:32.460
La refonte du flux travaille la propriété et la mesure pré-haut de post-évaluation.

00:02:33.300 --> 00:02:35.680
Si vous ne savez pas combien de temps la tâche a pris avant la montée en compétence,

00:02:35.740 --> 00:02:37.880
vous ne pouvez pas défendre une quelconque revendication après le déploiement.

00:02:38.320 --> 00:02:41.020
Cela m'a interpellé lorsque j'ai examiné la manière dont les dirigeants parlent de l'adoption.

00:02:41.020 --> 00:02:44.180
Ils demandent souvent « Combien de personnes ont utilisé Copilot ce mois-ci ? »

00:02:44.180 --> 00:02:46.240
Cela semble raisonnable, mais ce n'est pas la bonne question.

00:02:46.640 --> 00:02:50.480
La meilleure question est « Quelle tâche est devenue plus courte, plus propre, plus rapide à décider ? »

00:02:50.480 --> 00:02:52.880
Car utiliser l'IA plus souvent n'est pas la même chose que compresser le travail.

00:02:53.400 --> 00:02:55.100
Une personne peut demander des instructions toute la journée

00:02:55.100 --> 00:02:58.040
et créer quand même des retouches, des retards et des résultats faibles que quelqu'un d'autre doit corriger.

00:02:58.460 --> 00:03:00.620
La formation doit donc sortir du cadre de la littératie générique

00:03:00.620 --> 00:03:02.220
et s'orienter vers des compétences basées sur les rôles.

00:03:02.560 --> 00:03:03.300
Pas apprendre l'IA.

00:03:04.140 --> 00:03:06.160
Apprendre à élaborer une explication des écarts plus rapidement.

00:03:06.600 --> 00:03:08.860
Apprendre à transformer le bruit des réunions en un suivi prêt à l'action.

00:03:08.860 --> 00:03:11.440
Apprendre à réduire le ton de traitement des tickets sans nuire à la qualité.

00:03:12.000 --> 00:03:14.700
Une fois que vous abandonnez la logique des badges et que vous passez à la logique du flux de travail,

00:03:14.820 --> 00:03:16.500
le retour sur investissement devient beaucoup plus facile à voir.

00:03:17.200 --> 00:03:17.960
Le modèle de mesure.

00:03:18.200 --> 00:03:19.320
Le cadre des minutes récupérées.

00:03:19.900 --> 00:03:21.920
Donc une fois que vous arrêtez de mesurer la formation en termes de présence,

00:03:22.060 --> 00:03:23.740
vous avez besoin d'un modèle qui lie le comportement à l'argent.

00:03:24.200 --> 00:03:24.640
Restez simple.

00:03:25.140 --> 00:03:26.580
Le retour sur investissement est égal au temps.

00:03:26.900 --> 00:03:29.220
Gagner multiplié par le coût horaire et le taux d'adoption auquel on ajoute.

00:03:29.220 --> 00:03:31.680
La valeur de la réduction des erreurs et des décisions plus rapides.

00:03:31.960 --> 00:03:33.900
Et on soustrait l'investissement dans la mise à niveau des compétences.

00:03:34.360 --> 00:03:35.040
C'est toute la structure.

00:03:35.520 --> 00:03:36.560
Pas parfaite, mais utilisable.

00:03:37.320 --> 00:03:40.160
C'est encore plus important, car la plupart des discussions sur le retour sur investissement de l'IA

00:03:40.160 --> 00:03:42.620
s'effondrent lorsque les calculs deviennent trop abstraits pour que les gestionnaires puissent ici.

00:03:43.120 --> 00:03:45.740
Pour faire simple, vous n'achetez pas l'IA, vous rachetez des heures de travail

00:03:45.740 --> 00:03:48.500
et vous essayez de les réaffecter à des tâches plus importantes.

00:03:49.820 --> 00:03:50.180
Analyse.

00:03:50.680 --> 00:03:51.000
Planification.

00:03:51.260 --> 00:03:51.620
Escalade.

00:03:51.840 --> 00:03:52.420
Réponse au client.

00:03:53.200 --> 00:03:53.640
Meilleur jugement.

00:03:53.820 --> 00:03:56.640
Si les heures disparaissent dans les périodes creuses, la valeur s'affaiblit.

00:03:57.420 --> 00:04:00.580
Si ces heures reviennent à l'entreprise sous forme de production plus rapide ou de meilleures décisions,

00:04:00.720 --> 00:04:01.400
la valeur apparaît.

00:04:02.000 --> 00:04:04.180
Commencez par récupérer du temps, car c'est le signal le plus clair.

00:04:04.180 --> 00:04:07.640
Mesurer les heures économisées par employé à temps plein et par mois, mais uniquement

00:04:07.640 --> 00:04:09.920
dans les flux de travail nommés, l'IA n'a pas aidé un peu.

00:04:10.520 --> 00:04:11.240
C'est inutile.

00:04:11.720 --> 00:04:15.080
Suivez une tâche, nettoyez les données dans Excel, rédigez une note d'écart mensuel,

00:04:15.700 --> 00:04:18.520
établissez un résumé de réunion et une liste d'actions, puis comparez le temps

00:04:18.520 --> 00:04:21.060
manuel au temps assisté par l'IA dans les mêmes conditions.

00:04:21.640 --> 00:04:23.460
Même rôle, même tâche, même niveau de complexité.

00:04:23.860 --> 00:04:25.200
C'est comme ça qu'on évite les calculs fantaisistes.

00:04:25.640 --> 00:04:27.960
Ce que la plupart des gens oublient, c'est que les moyennes peuvent rapidement fausser

00:04:27.960 --> 00:04:28.300
la donne.

00:04:29.100 --> 00:04:31.600
Une personne peut gagner 15 minutes, une autre 2 heures.

00:04:31.600 --> 00:04:34.820
Ne partez donc pas d'hypothèses générales pour l'ensemble de l'entreprise.

00:04:35.520 --> 00:04:37.360
Commencez au niveau du flux de travail, puis progresser.

00:04:38.040 --> 00:04:41.100
Si un analyste financier économise ne serait-ce qu'un petit montant sur une tâche répétée

00:04:41.100 --> 00:04:43.240
plusieurs fois par mois, les heures récupérées s'accumulent.

00:04:43.720 --> 00:04:46.440
Les recherches dans votre ensemble de sources montrent que même des économies mensuelles

00:04:46.440 --> 00:04:49.320
modestes peuvent justifier rapidement la licence lorsque la valeur horaire de l'employeur

00:04:49.320 --> 00:04:50.280
de l'employé est suffisamment élevée.

00:04:50.540 --> 00:04:51.760
Ajoutez ensuite la rapidité de décision.

00:04:52.160 --> 00:04:54.800
C'est important car une grande partie de la valeur de l'IA ne se traduit pas par une simple

00:04:54.800 --> 00:04:55.620
réduction de la main d'œuvre.

00:04:55.940 --> 00:04:58.140
Elle se traduit par une attente plus courte entre le problème et l'action.

00:04:58.140 --> 00:05:01.860
Mesurez le temps de cycle entre l'identification du problème et la prise de décision suivante.

00:05:02.420 --> 00:05:04.400
Dans certaines équipes, cela signifie de la réunion au suivi.

00:05:04.880 --> 00:05:06.980
Dans d'autres, de l'écart signalé à la réponse de la direction.

00:05:07.760 --> 00:05:11.000
Et comme il est facile de simuler cela avec des histoires vagues, utilisez des calendriers

00:05:11.000 --> 00:05:11.980
avant et après la formation.

00:05:12.800 --> 00:05:14.860
Même équipe, même type de décision, même chemin d'approbation.

00:05:15.500 --> 00:05:16.860
Vous avez des preuves de cela dans la recherche.

00:05:17.620 --> 00:05:20.440
Certaines organisations ont signalé des décisions 8 fois plus rapides et un délai d'obtention

00:05:20.440 --> 00:05:22.700
d'informations réduit de 88% après l'adoption de l'IA.

00:05:22.700 --> 00:05:25.860
Maintenant, vous ne devriez pas lancer ces chiffres comme des promesses universelles

00:05:25.860 --> 00:05:28.900
car ils dépendent du flux de travail et de la configuration, mais ils montrent ce

00:05:28.900 --> 00:05:32.040
qui se passe lorsque l'IA réduit les frictions entre la collecte d'informations et l'action

00:05:32.040 --> 00:05:32.400
et l'action.

00:05:33.020 --> 00:05:36.420
Et c'est la partie qui intéresse les dirigeants, car les décisions lentes coûtent généralement

00:05:36.420 --> 00:05:37.740
plus cher que la création lente de documents.

00:05:38.460 --> 00:05:40.580
Après cela, choisissez une autre mesure en fonction du rôle.

00:05:41.340 --> 00:05:43.780
La réduction des erreurs fonctionne bien dans les flux financiers de conformité.

00:05:44.420 --> 00:05:46.040
Le débit fonctionne bien dans les opérations de service.

00:05:46.780 --> 00:05:49.860
Le coût par décision peut fonctionner pour les processus de gestion où le même problème

00:05:49.860 --> 00:05:51.280
implique sans cesse plusieurs personnes.

00:05:51.800 --> 00:05:54.080
L'objectif n'est pas de créer un tableau de bord géant, mais de faire correspondre

00:05:54.080 --> 00:05:56.380
une mesure de qualité ou de rendement au flux de travail afin que la vitesse ne cache

00:05:56.380 --> 00:05:57.220
pas un travail de mauvaise qualité.

00:05:57.760 --> 00:05:58.740
Maintenant, la discipline de base.

00:05:59.040 --> 00:06:01.420
C'est la partie que presque tout le monde veut ignorer parce qu'elle semble ennuyeuse

00:06:01.420 --> 00:06:04.320
et c'est exactement la raison pour laquelle temps de revendication de retour sur investissement

00:06:04.320 --> 00:06:04.960
tombe à l'eau par la suite.

00:06:05.840 --> 00:06:08.600
Avant la formation, chronométrez la tâche, comptez les retouches, enregistrez le temps

00:06:08.600 --> 00:06:09.500
nécessaire au transfert.

00:06:09.980 --> 00:06:11.760
Exécutez ensuite le même test après une montée en compétence.

00:06:12.180 --> 00:06:13.260
Si la tâche a changé, notez-le.

00:06:13.760 --> 00:06:14.800
Si le volume a changé, notez-le.

00:06:15.100 --> 00:06:16.620
Si la qualité des données s'est améliorée, notez-le.

00:06:16.800 --> 00:06:18.560
Des comparaisons claires protègent l'ensemble du dossier.

00:06:18.840 --> 00:06:21.500
L'adoption compte toujours, mais en tant que multiplicateur, pas en tant que trop.

00:06:21.980 --> 00:06:23.800
Une licence qui reste inactive fait baisser le modèle.

00:06:24.500 --> 00:06:27.040
Les recherches dans vos sources montrent que l'utilisation active des sièges dans

00:06:27.040 --> 00:06:29.980
les grandes entreprises est en moyenne de 55%, ce qui signifie qu'une grande partie

00:06:29.980 --> 00:06:31.840
de la capacité payante n'entre jamais dans le flux de travail.

00:06:32.500 --> 00:06:34.840
Ne vous demandez donc pas seulement si les utilisateurs se sont connectés, mais

00:06:34.840 --> 00:06:37.560
si le comportement entraîné est apparu à plusieurs reprises dans la tâche cible.

00:06:38.060 --> 00:06:39.500
C'est le signal d'adoption qui mérite d'être suivi.

00:06:40.120 --> 00:06:42.780
Et une autre distinction importante est importante, le temps brut de gagner n'est pas

00:06:42.780 --> 00:06:46.360
la même chose que la valeur créée. Si un analyse gagne une heure, cette heure n'a

00:06:46.360 --> 00:06:48.900
d'importance que lorsqu'il passe à une analyse plus approfondie, à une escalade

00:06:48.900 --> 00:06:52.240
plus rapide, à une meilleure planification ou à davantage de travail client.

00:06:53.300 --> 00:06:56.700
Le modèle complet est donc en réalité celui-ci, récupérer la minute, puis la redéployer.

00:06:57.160 --> 00:06:59.820
C'est ainsi que l'IA cesse de ressembler à une dépense logicielle et commence à

00:06:59.820 --> 00:07:02.480
ressembler à un levier d'exploitation. Mais là où le retour sur investissement

00:07:02.480 --> 00:07:05.000
apparaît en premier, ce sont les trois rôles avec une densité de retour sur investissement

00:07:05.000 --> 00:07:05.240
élevée.

00:07:06.040 --> 00:07:08.640
Une fois le modèle clair, la question suivante est de savoir par où commencer.

00:07:09.160 --> 00:07:10.920
Pas avec tout le monde, pas avec le service le plus bruyant.

00:07:10.920 --> 00:07:14.300
Commencer là où le travail est répétitif, lourd en documents et rempli de petites

00:07:14.300 --> 00:07:17.460
décisions qui ralentissent tout autour. C'est là que l'amélioration des compétences

00:07:17.460 --> 00:07:20.960
de l'IA se consente. Vous formez un comportement, il apparaît des dizaines de fois par semaine

00:07:20.960 --> 00:07:23.980
et les gains continuent de s'accumuler sans augmenter les effectifs.

00:07:24.640 --> 00:07:27.480
Les analystes financiers sont en tête de liste car une grande partie de leur semaine

00:07:27.480 --> 00:07:30.360
est consacrée à des données structurées, des commentaires récurrents, des rapprochements

00:07:30.360 --> 00:07:33.600
et des cycles de reporting qui pénalisent les efforts manuels, elles.

00:07:34.260 --> 00:07:37.540
Ils vivent dans Excel, nettoient les entrées, comparent les versions, expliquent les mouvements

00:07:37.540 --> 00:07:40.300
et transforment les chiffres rudes en éléments sur lesquels la direction peut agir.

00:07:40.920 --> 00:07:43.540
C'est exactement le genre de travail où les compétences en IA basé sur les rôles

00:07:43.540 --> 00:07:46.060
peuvent réduire rapidement les ralentissements, car la friction n'est généralement pas

00:07:46.060 --> 00:07:48.840
d'un jugement approfondi. C'est le travail avant le jugement, la collecte, la mise en

00:07:48.840 --> 00:07:50.800
forme, la rédaction, la vérification, la vérification, l'écriture.

00:07:51.040 --> 00:07:53.920
Dans l'étude, les équipes financières font état d'importantes économies mensuelles.

00:07:54.180 --> 00:07:56.740
Certains projets pilotes montrent que le travail de reporting est passé de longs cycles

00:07:56.740 --> 00:07:58.300
manuels à des premières ébauches beaucoup plus rapides.

00:07:58.860 --> 00:08:00.460
Ce schéma compte plus que n'importe quel chiffre.

00:08:01.140 --> 00:08:03.820
Les analystes ne cessent pas d'être des analystes, ils cessent de passer autant de temps

00:08:03.820 --> 00:08:05.200
à élaborer la première version de résultat.

00:08:05.200 --> 00:08:09.360
Lorsque ce changement est bien fait, vous constatez une réelle récupération de capacité,

00:08:09.700 --> 00:08:13.100
souvent de l'ordre de 30 à 50% pour les tâches ciblées, et les cycles fermés,

00:08:13.440 --> 00:08:15.480
commencent à avancer avec moins de bousculade à la fin.

00:08:16.100 --> 00:08:18.680
Les chefs de projet constituent une autre zone de retour sur investissement dense,

00:08:18.760 --> 00:08:19.440
mais pour une raison différente.

00:08:19.940 --> 00:08:22.160
Leur travail est noyé sous la charge de coordination, la collecte des statuts,

00:08:22.220 --> 00:08:25.280
les notes de réunion, le suivi des actions, les journaux des risques, les journaux des

00:08:25.280 --> 00:08:27.400
risques, les suivis, les mises à jour des parties prenantes.

00:08:27.800 --> 00:08:30.500
Rien de tout cela n'est anodin, et tout cela crée des retards lorsque les informations

00:08:30.500 --> 00:08:33.100
restent dans les chats, les présentations ou les notes à moitié terminées au lieu d'être

00:08:33.100 --> 00:08:36.300
intégrées à la prise de décision. Ainsi, lorsque les chefs de projet sont formés à

00:08:36.300 --> 00:08:39.200
utiliser l'IA dans le flux de travail et non comme une expérience secondaire, le

00:08:39.200 --> 00:08:42.460
gain se manifeste dans le flux. Un cycle de préparation hebdomadaire qui consommait

00:08:42.460 --> 00:08:45.780
auparavant 6 heures peut être réduit à 2 lorsque les résumés, l'extraction des

00:08:45.780 --> 00:08:47.980
actions et les mises à jour des brouillons sont effectués dans les outils qu'ils

00:08:47.980 --> 00:08:51.140
utilisent déjà. Plus important encore, les résultats arrivent dans un meilleur état

00:08:51.140 --> 00:08:53.520
pour être mis en œuvre. Les personnes n'ont pas besoin de reconstituer ce qui s'est

00:08:53.520 --> 00:08:56.420
passé pendant la réunion. Ils peuvent voir le risque, le propriétaire, l'échéance

00:08:56.420 --> 00:09:00.180
et la prochaine étape. C'est pourquoi les cycles de décision peuvent être 25 à 40%

00:09:00.180 --> 00:09:03.220
plus rapides dans ces environnements. La rapidité ne vient pas du fait de taper

00:09:03.220 --> 00:09:06.700
plus vite, mais de réduire le délai entre la discussion et l'exécution. Ensuite,

00:09:06.760 --> 00:09:09.200
vous avez les opérations de première ligne support où le volume représente la

00:09:09.200 --> 00:09:12.200
majeure partie du travail économique. Ces équipes gèrent les questions répétées,

00:09:12.280 --> 00:09:15.280
les communications répétitives, la récupération des connaissances, les résumés de cas

00:09:15.280 --> 00:09:18.620
et les changements constants entre les systèmes. Les petites économies sont importantes

00:09:18.620 --> 00:09:21.720
ici car elles se produisent toute la joie. Si un flux de travail de support passe de 12

00:09:21.720 --> 00:09:24.820
minutes à 7 minutes, cet écart se répète sur des centaines ou des milliers d'interactions

00:09:24.820 --> 00:09:28.380
et le débit. Augmente soudainement sans la réponse habituelle, ce qui nécessite d'embaucher

00:09:28.380 --> 00:09:31.920
plus de personnel. C'est également là que la pression sur la qualité devient réelle.

00:09:32.400 --> 00:09:34.520
L'équipe ne peut pas simplement aller plus vite, elle doit rester dans l'humide

00:09:34.520 --> 00:09:38.160
de l'objectif, rester précise et maintenir une qualité de réponse stable. C'est pourquoi

00:09:38.160 --> 00:09:40.700
ces rôles bénéficient de modèles d'invite plus stricts et de cas d'utilisation plus

00:09:40.700 --> 00:09:44.980
restreints dès le début. Rédiger la réponse, extrayer les bonnes connaissances, résumer

00:09:44.980 --> 00:09:49.580
le cas, laisser l'humain confirmer les cas limites. Lorsque cette discipline est en place,

00:09:49.700 --> 00:09:53.020
les gains de débit de l'ordre de 20 à 40% commencent à paraître crédibles

00:09:53.020 --> 00:09:57.420
et non exagérés et non exagérés. La règle de sélection est donc simple. Ne répartissez

00:09:57.420 --> 00:09:59.680
pas la formation de manière égale dans l'ensemble de l'organisation car cela semble

00:09:59.680 --> 00:10:03.100
quittable. Placez-la là où l'IA associe les résultats par la répétition, la documentation

00:10:03.100 --> 00:10:07.000
et la charge de décision. La finance vous offre une compression mesurable dans la préparation

00:10:07.000 --> 00:10:09.940
de l'analyse. La gestion de projet vous permet de progresser plus rapidement grâce à la

00:10:09.940 --> 00:10:13.080
coordination. Les opérations et le support vous offrent des gains de volume grâce

00:10:13.080 --> 00:10:17.000
à des indicateurs de service clair. Différents rôles, même schéma. Le travail avance avec moins

00:10:17.000 --> 00:10:20.020
de friction car les informations arrivent plus près du stade de la décision. Et c'est

00:10:20.020 --> 00:10:22.800
l'objectif à continuer d'utiliser lorsque nous passons aux exemples car le signal devient

00:10:22.800 --> 00:10:25.220
plus fort lorsque vous arrêtez de vous demander qui a utilisé l'outil, qui a utilisé l'outil,

00:10:25.280 --> 00:10:27.360
qui a utilisé l'outil et commencer à vous demander quel flux de travail a été plus

00:10:27.360 --> 00:10:31.600
court. Preuve dans le flux de travail, trois cas concrets avant slash après. Soyons donc

00:10:31.600 --> 00:10:34.200
précis car c'est à ce stade que le retour sur investissement de l'IA devient indéfendable

00:10:34.200 --> 00:10:36.680
et se transforme en brouillard dans la salle du conseil d'administration. Prenons d'abord

00:10:36.680 --> 00:10:41.000
la finance. Avant une montée en compétences ciblées, un cycle de reporting mensuel peut

00:10:41.000 --> 00:10:44.960
s'étendre sur cinq jours. Non pas parce que l'analyse elle-même prend cinq jours, mais parce

00:10:44.960 --> 00:10:48.740
que les analystes passent trop de temps à rassembler des chiffres, à vérifier la mise en forme,

00:10:48.740 --> 00:10:52.640
à rédiger des commentaires et à écrire le même style d'explication des écarts encore et encore

00:10:52.640 --> 00:10:57.040
et encore. Le comportement entraîné modifie cette séquence. Au lieu de partir d'une page blanche,

00:10:57.420 --> 00:11:01.160
l'analyste utilise l'IA pour rédiger la première passe de commentaires. Résumer les mouvements

00:11:01.160 --> 00:11:05.380
entre les catégories et structurer l'explication pour examen. La clôture ne disparaît pas.

00:11:05.800 --> 00:11:09.580
L'analyste valide toujours les chiffres, mais le glisser des posés manuels et le cycle peuvent

00:11:09.580 --> 00:11:13.600
passer de cinq jours à deux. Le véritable gain réside dans ce qui se passe ensuite. Ces heures récupérées

00:11:13.600 --> 00:11:16.620
ne sont pas réinvesties dans des rapports plus esthétiques. Elles sont consacrées à la planification

00:11:16.620 --> 00:11:19.480
de scénario, à l'examen des exceptions et ainsi plus rapide auprès des décideurs.

00:11:20.040 --> 00:11:22.980
Prenons maintenant la gestion de projet. Le problème de base n'est généralement pas le manque d'effort.

00:11:23.440 --> 00:11:27.140
C'est la fragmentation. Des notes à un endroit, des actions à un autre, des risques enfouis dans

00:11:27.140 --> 00:11:30.580
une réunion que personne n'a le temps de revoir. Un chef de projet peut facilement passer six heures

00:11:30.580 --> 00:11:33.800
par semaine à simplement mettre un état d'avancement sous une forme exploitable, après une montée en

00:11:33.800 --> 00:11:37.100
compétences basée sur les rôles de flux de travail-échange. Les notes de réunion sont résumées selon un

00:11:37.100 --> 00:11:41.460
modèle cohérent. Les actions sont extraites avec les propriétaires et les échéances. Les risques et les obstacles

00:11:41.460 --> 00:11:45.380
apparaissent plus tôt, car le chef de projet ne les reconstitue pas manuellement après coup. Ce temps

00:11:45.380 --> 00:11:48.440
de préparation peut passer de six heures à deux heures, et la plus grande victoire se trouve en

00:11:48.440 --> 00:11:52.160
aval. Les escalades ont lieu plus tôt. Les parties prenantes reçoivent des mises à jour prêtes à

00:11:52.160 --> 00:11:55.780
mise en œuvre. Moins de décisions sont bloquées parce que le suivi arrive en retard, est incomplet,

00:11:56.000 --> 00:11:59.960
ou manque de clarté. Ce qui a changé, ce n'est pas le titre du chef de projet. C'est la vitesse à laquelle

00:11:59.960 --> 00:12:03.580
les informations sont devenues utilisables. Ensuite, il y a le support et les opérations où les calculs

00:12:03.580 --> 00:12:08.400
deviennent très visibles très rapidement. Commencez par un cas courant. Le temps de traitement moyen est de 12

00:12:08.400 --> 00:12:11.920
minutes, car les personnes recherchent la bonne réponse, se rédigent, la réponse à partir de

00:12:11.920 --> 00:12:17.780
zéro, résume le cas, puis passe au suivant déjà en cours. Après une montée en compétences ciblées,

00:12:17.860 --> 00:12:20.860
l'agent utilise l'IA pour les brouillons de réponses, une récupération plus rapide des connaissances

00:12:20.860 --> 00:12:25.600
approuvées et des résumés de cas structurés qui réduisent les recherches répétées. Le temps de

00:12:25.600 --> 00:12:29.820
traitement peut passer de 12 minutes à 7 minutes. Cela a son importance en soi, mais le signal le plus

00:12:29.820 --> 00:12:34.040
fort est l'autre s'abilité. Plus de cas sont résolus dans le cadre de la cible. La qualité de la première

00:12:34.040 --> 00:12:37.360
réponse s'améliore, car la réponse part d'un brouillon bien ficelé au lieu d'une rédaction manuelle

00:12:37.360 --> 00:12:41.460
précipité. Et l'équipe a une marge de manœuvre sans avoir augmenté ses effectifs. Dans les trois

00:12:41.460 --> 00:12:45.920
cas, la structure reste la même. Vous commencez par une tâche de base. Vous entraînez le comportement

00:12:45.920 --> 00:12:49.500
au sein de cette tâche. Le flux de travail devient plus court. Puis la capacité libérée est transférée

00:12:49.500 --> 00:12:52.620
à un endroit utile. Cette structure reproductible est importante car elle permet de préserver l'honnêteté

00:12:52.620 --> 00:12:55.940
de l'analyse de rentabilisation. Vous ne prétendez pas faire de magie. Vous montrez où le temps est passé,

00:12:56.000 --> 00:13:00.460
ce qui a changé et ce que l'équipe a fait avec le gain. Les références externes de vos recherches confirment ce

00:13:00.460 --> 00:13:05.420
modèle sans remplacer la preuve interne. Dans les études Microsoft Copilot, les utilisateurs signalent des gains

00:13:05.420 --> 00:13:08.800
de temps mensuel moyen. Et une grande partie d'entre eux déclarent parvenir plus rapidement à un bon

00:13:08.800 --> 00:13:11.940
premier brouillon. Dans les déploiements mesurés, les équipes signalent également un délai d'obtention

00:13:11.940 --> 00:13:15.100
d'informations plus rapide et une meilleure vitesse de décision lorsque l'IA est liée à un flux travail

00:13:15.100 --> 00:13:18.220
réel au lieu de flotter comme un assistant à usage général. Au lieu de flotter comme un assistant à

00:13:18.220 --> 00:13:21.780
usage général. Ces signaux de référence sont utiles car ils montrent que votre résultat interne n'est pas

00:13:21.780 --> 00:13:25.440
isolé, mais ils doivent étayer le cas, pas le porter, pas le porter. C'est la discipline dont les dirigeants

00:13:25.440 --> 00:13:29.280
ont besoin. Ne vous demandez pas s'il y a à toucher le processus. Demandez-vous si le processus avance

00:13:29.280 --> 00:13:33.560
désormais, avec moindre retard, moindre touche et une meilleure utilisation, des personnes qualifiées.

00:13:34.680 --> 00:13:38.540
Dans chacun de ces cas, l'IA n'a pas supprimé le rôle. Elle a supprimé le décalage entre l'arrivée

00:13:38.540 --> 00:13:42.520
des informations et le début de l'action. C'est l'avantage. Mais cela ne tient que si le système

00:13:42.520 --> 00:13:46.100
qui l'entoure est contrôlé car, une fois que les résultats dérivent, que les sources deviennent

00:13:46.100 --> 00:13:49.560
désordonnées, ou que les gens commencent à improviser dans des flux de travail à haut risque,

00:13:49.780 --> 00:13:52.200
le gain apparent peut disparaître sous le travail de correction caché.

00:13:53.960 --> 00:13:57.540
La ligne dure, la gouvernance qui protège le retour sur investissement. Maintenant, la partie que beaucoup

00:13:57.540 --> 00:14:00.120
de contenu d'IA saute parce qu'elle semble moins excitante que les gains de productivité,

00:14:00.240 --> 00:14:03.580
la gouvernance. Mais si vous omettez cela, votre modèle de retour sur investissement

00:14:03.580 --> 00:14:06.960
devient rapidement bon, car les mauvais résultats créent un travail de révision caché, des décisions

00:14:06.960 --> 00:14:09.020
faibles et des risques que personne n'a pris en compte au départ.

00:14:10.020 --> 00:14:13.280
Commencez par la limite des données. L'IA ne doit fonctionner qu'avec des sources de données

00:14:13.280 --> 00:14:16.880
approuvées, selon des règles d'accès claires, avec des entrées, auxquelles les gens peuvent faire

00:14:16.880 --> 00:14:21.280
confiance. Si la source est obsolète, désordonnée ou extraite du mauvais endroit, le résultat peut

00:14:21.280 --> 00:14:25.880
paraître soigné tout en poussant l'équipe dans la mauvaise direction. Cela coûte cher. Pas toujours de

00:14:25.880 --> 00:14:28.820
manière visible, mais en termes de deuxième vérification, de retouches, d'approbations

00:14:28.820 --> 00:14:32.700
retardées et de perte de confiance. La règle de fonctionnement doit donc rester sainte. Donnez

00:14:32.700 --> 00:14:36.760
contrôler un entrée, résultat révisable en sortie. Ensuite, garder l'humain dans la boucle où se

00:14:36.760 --> 00:14:40.840
trouverait réellement la responsabilité. L'IA peut rédiger, résumer, suggérer des modèles,

00:14:40.920 --> 00:14:44.060
mais les approbations, les exceptions et les décisions finales appartiennent toujours aux

00:14:44.060 --> 00:14:48.100
personnes. Ce n'est pas une précaution en soi, c'est une façon de protéger la qualité des décisions

00:14:48.100 --> 00:14:51.560
tout en bénéficiant de l'avantage de la rapidité. En particulier dans les domaines de la finance,

00:14:51.760 --> 00:14:54.440
des risques liés au projet, des cas clients ou de tout ce qui a des conséquences réglementaires,

00:14:54.440 --> 00:14:58.220
quelqu'un doit assumer le jugement, pas seulement l'invite. C'est là que la séparation des cas

00:14:58.220 --> 00:15:01.200
d'utilisation est utile. Les travaux à faible risque sont les premiers à être mis à l'échelle,

00:15:01.420 --> 00:15:04.100
les résumés, les brouillons d'emails, les actions de réunion, les commentaires de première

00:15:04.100 --> 00:15:07.300
main. Ce sont de bons endroits pour prendre des habitudes, car les avantages sont faciles à voir

00:15:07.300 --> 00:15:10.740
et les inconvénients sont faciles à repérer. Vous passez ensuite à l'aide à l'analyse surveillée,

00:15:11.140 --> 00:15:15.460
où l'IA aide à structurer la réflexion mais ne boucle pas la boucle à elle seule. L'automatisation

00:15:15.460 --> 00:15:18.880
à haut risque reste étroite et contrôlée, car une fois que le flux de travail comporte un risque

00:15:18.880 --> 00:15:22.920
financier, juridique ou de service, le coût d'un mauvais résultat grimpe rapidement. Sans

00:15:22.920 --> 00:15:26.100
cette déchirure, les entreprises brouillent tout. Elles traitent un résumé de réunion

00:15:26.100 --> 00:15:29.680
et un chemin de décision sensible comme s'ils comportaient le même risque. Ce n'est pas

00:15:29.680 --> 00:15:32.620
le cas. Et lorsque les gens ne peuvent pas voir la limite, ils font trop confiance à

00:15:32.620 --> 00:15:35.900
l'outil ou l'évite complètement, les deux tuent la valeur. Les normes sont également

00:15:35.900 --> 00:15:39.600
importantes. Les invites aléatoires produisent un travail aléatoire. Si chaque employé invente

00:15:39.600 --> 00:15:43.600
sa propre façon de demander des résumés, des brouillons et des analyses, la qualité se répand

00:15:43.600 --> 00:15:47.720
partout et les responsables finissent par examiner les différences de style au lieu de la

00:15:47.720 --> 00:15:50.760
valeur commerciale. Les modèles d'invites partagés, les guides de rôle et les exemples

00:15:50.760 --> 00:15:54.340
simples réduisent cette dérive. Non pas parce que les invites sont la stratégie, mais parce

00:15:54.340 --> 00:15:57.280
qu'un comportement reproductible réduit les reprises. Les mesures ne peuvent pas non plus

00:15:57.280 --> 00:16:00.100
s'arrêter après le déploiement. Vous avez besoin d'une vue en direct du temps gagné,

00:16:00.220 --> 00:16:03.200
de la profondeur d'adoption, des taux d'exception, des reprises et de taux de baisse de la qualité

00:16:03.200 --> 00:16:06.680
des résultats. Sinon, les gains initiaux peuvent masquer une dégradation ultérieure. Une équipe peut

00:16:06.680 --> 00:16:09.900
paraître plus rapide sur le papier tandis que le travail de correction s'accumule ailleurs. Mais pas du

00:16:09.900 --> 00:16:13.840
retour sur investissement. Ce sont des coûts transférés vers une autre partie du système. Et c'est là

00:16:13.840 --> 00:16:17.260
le point essentiel. La gouvernance ne ralentit pas la valeur, elle empêche la valeur d'être

00:16:17.260 --> 00:16:20.220
surestimée. Les dirigeants ne financent pas ce qui semble intelligent et financent ce qu'ils

00:16:20.220 --> 00:16:24.600
peuvent auditer, comparer et défendre lorsque les résultats sont remis en question. Ainsi, si votre

00:16:24.600 --> 00:16:27.680
programme d'IA peut présenter des données claires, une propriété claire, des niveaux raisonnables et

00:16:27.680 --> 00:16:31.140
des résultats mesurés, il cesse de ressembler à de l'expérimentation et commence à ressembler à de

00:16:31.140 --> 00:16:35.460
l'expérimentation et de la discipline opérationnelle. Une fois ces contrôles intégrés au modèle, l'expansion

00:16:35.460 --> 00:16:39.200
de l'utilisation de l'IA cesse de ressembler à un pari sur l'enthousiasme et commence à ressembler à un

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choix commercial géré. Évoluer sans gaspillage. Comment passer du modèle pilote au modèle

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opérationnel ? Après cela, l'erreur suivante est de passer à l'échelle trop tôt. Un projet pilote

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est prometteur. La direction s'enthousiasme, puis les licences se répandent dans toute l'entreprise

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avant que quiconque n'ait verrouillé le modèle qui a réellement produit le résultat. C'est là que

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l'argent fuit. Non pas parce que l'outil a cessé de fonctionner, mais parce que le modèle

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opérationnel ne s'est jamais formé autour de lui. Un meilleur chemin commence petit et spécifique.

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Choisissez 3 à 5 workflows pour chaque rôle cible. Pas 10, pas tous les cas d'utilisation

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possibles. Juste les workflows avec un volume répétitif, des frictions visibles et une

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pertinence commerciale claire. Capturez la base de référence avant quoi que ce soit l'argent.

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Puis formez les gens à la tâche elle-même, pas à une visite générique des fonctionnalités.

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Un analyste financier n'a pas besoin d'une leçon générale sur les possibilités de l'IA en premier

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lieu. Il doit savoir comment raccourcir la rédaction des commentaires, comment nettoyer une feuille de

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calcul récurrente plus rapidement, et comment structurer récurrente plus rapidement et comment structurer

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une revue des écarts avec moins d'air d'eux. Exécuter ensuite de courts cycles pilotes avec des seuils de réussite

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strict. Les heures récupérantes, elles étaient affichées. Le temps de cycle a diminué. La qualité

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est-elle restée stable ? Les utilisateurs formés ont-ils continué à utiliser le modèle après la

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première semaine ? Ce sont les signaux qui comptent. Si l'utilisation active diminue ou si les retouches

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augmentent, ne développez pas encore. Corriger d'abord le workflow, les conseils ou l'assistance.

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Une croissance sans cette discipline ne fait que semer la confusion. Ce qui aide ici, c'est de créer

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des packs de preuves qui parlent le langage de chaque partie prenante. Le directeur financier veut une

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vue chiffrée de la main d'oeuvre récupérée et du gaspillage évité. Le directeur de l'exploitation souhaite une

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évolution en termes de temps de cycle de débit et de fiability service. Les responsables hiérarchiques

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veulent savoir si l'équipe peut absorber plus de travail, répondre plus rapidement ou réduire

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l'administration manuelle. Ne présentez donc pas de grandes affirmations concernant les fournisseurs

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lorsqu'on demandait la fassure. Présentez des données au niveau des rôles issus de votre propre

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environnement et liés à un flux de travail à la fois. Le budget doit également être modifié. Trop de dépenses

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en IA sont encore consacrées à des certifications génériques et à des formations ponctuelles qui

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semblent organisées, mais qui ne sont pas suivies. Le modèle le plus solide investi dans le coaching intégré

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au flux de travail, les bibliothèques d'invites partagées et le renforcement dirigé par le responsable,

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car ce sont ces mécanismes qui transforment une démonstration utile en comportement répété.

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Les recherches dans votre ensemble de sources vont également dans cette direction. Les organisations

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très performantes dépensent davantage pour la conception de programmes internes et le soutien

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aux responsables, et moins pour la certification externe comme réponse principale. L'expansion

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doit suivre les groupes de rôles et les niveaux de cas d'utilisation. Si une équipe financière prouve

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sa valeur en matière de reporting et de soutien au rapprochement, passez au flux de travail

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financiers adjacents. Si les chefs de projet montrent des gains en matière de reporting d'état et de suivi des

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actions, passez à des modèles de coordination associés. Ce type de mise à l'échelle tient la route. Les licences

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globales sont rarement efficaces, car l'utilisation se propage plus vite que les capacités. Et posez-vous

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une question avant chaque décision de déploiement, cela a-t-il changé la façon dont le travaillez ?

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Si la réponse est non, faites une pause, car le profit ne provient pas de l'ajout d'un accès à l'IA,

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mais de la modification du cheminement entre les données et l'action d'une manière que l'entreprise

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peut mesurer. Le changement est donc simple. Le retour sur investissement ne provient pas du volume

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de fonds. Il provient de tâches plus courtes, de décisions plus rapides et d'une exécution plus propre,

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dans le cadre du travail que les gens effectuent déjà, que les gens effectuent déjà. Choisissez un flux de travail

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cette semaine dans la finance, la gestion de projet ou le support, comparer la version manuelle à la

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version assistée par l'IA après une mise à niveau ciblée et observer, ou va la capacité récupérer

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et observer. Si cela a changé votre façon de penser à l'IA de Microsoft, abonnez-vous au podcast

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M365FM, laissez un avis. Contactez-moi, Mirko Peters sur LinkedIn, et envoyez-moi le prochain goulot

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d'étranglement de flux de travail que vous souhaitez décrypter.