La solution à vos difficultés d’adoption de l’IA n’est peut-être pas un nouvel outil, mais un coach. Un coach qui pourrait même ne pas être humain.
« Nous ne pouvons pas imposer aux collaborateurs de se former en autonomie », explique Prachi Prasad, Global Head – Leadership and Learning Development chez dunnhumby. « Nous devons donc créer les conditions et l’écosystème nécessaires. »
C’est le pari de dunnhumby, spécialiste mondial de la data science client, qui accompagne des marques aussi connues que Tesco, Walmart et Nestlé.
Le coaching était au cœur de cet écosystème. Mais accompagner de façon cohérente 3 000 collaborateurs dans 25 pays dépassait ce que les coachs humains pouvaient assurer seuls.
« Se former en autonomie peut sembler très valorisant, mais sans accompagnement, cette démarche atteint vite ses limites », explique Prachi Prasad. « Et cela peut parfois donner un sentiment de solitude. C’est pourquoi nous nous sommes tournés vers le coaching, avec l’idée de le déployer à grande échelle […]. Mais nous ne pouvons pas garantir une qualité constante en nous appuyant uniquement sur des coachs humains. À cette échelle, ce n’est pas réaliste. »
Pour aller plus loin dans le développement des compétences, dunnhumby a donc misé sur le coaching assisté par l’IA. L’équipe a exploré toutes les pistes : outils du marché, solution interne sur mesure et technologie conçue spécifiquement pour ce besoin. Lors d’un événement Degreed, Prachi Prasad a présenté trois expérimentations de coaching par l’IA menées par son équipe pour aider les collaborateurs à mieux maîtriser les technologies mises à leur disposition.
Approche 1 : un coach IA prêt à l’emploi
Pour sa première expérimentation, l’équipe a testé un outil de coaching par l’IA simple et disponible sur le marché, qui permet aux collaborateurs d’enregistrer leur prestation lors d’un pitch, d’une présentation ou d’une conversation difficile. Le coach IA analyse ensuite le rythme et le contenu, donne son avis et pose des questions ciblées pour aller plus loin.
Les premiers résultats se sont révélés encourageants. dunnhumby a déployé l’outil auprès de ses équipes technologie et data science, qui ont apprécié de pouvoir s’entraîner sans jugement. Le NPS était élevé et les réactions très largement positives. Les améliorations étaient même visibles lors des présentations commerciales aux clients.
Le problème venait de l’interface. Elle ne fournissait pas toujours des retours utiles et directement applicables, et les possibilités de personnalisation ou d’amélioration étaient limitées. L’équipe de dunnhumby a donc choisi d’abandonner cette piste.
Bilan : : le coach IA fonctionnait, mais pas l’interface. Malgré un accueil favorable, l’outil n’apportait pas systématiquement la valeur attendue.
Approche 2 : un coach IA sur mesure développé en interne
La deuxième approche consistait à développer la solution en interne. dunnhumby a créé son propre outil de coaching par l’IA, baptisé Change the Conversation. Le coach s’appuyait sur le framework propriétaire 4D de l’entreprise et était directement intégré à Microsoft Teams.
Les mises en situation étaient entièrement personnalisables. Les collaborateurs avaient confiance dans l’outil, puisqu’il s’appuyait sur le contexte et le framework propres à dunnhumby. L’engagement était au rendez-vous, avec un NPS supérieur à 60.
Mais développer une solution de A à Z représente un coût important, et le maintenir exige des ressources en continu.
« Cela demande d’investir à la fois du temps et de l’argent », souligne Prachi Prasad.
La courbe d’apprentissage est importante, aussi bien pour créer l’outil que pour le maintenir. Car développer une solution de toutes pièces, c’est aussi devoir prendre en charge tout ce qui permet son bon fonctionnement, notamment la capacité de l’organisation à l’adopter.
Bilan : le modèle sur mesure inspirait totalement confiance et était largement utilisé. Mais il était également coûteux à développer et à maintenir.
Approche 3 : un coach IA de développement de carrière dans Degreed Maestro
La troisième approche est toujours en cours d’expérimentation, mais, selon Prachi Prasad, « C’est celle qui se rapproche le plus de notre objectif, à savoir observer comment les personnes évoluent ».
Cette troisième approche repose sur un coach de développement de carrière intégré à Degreed Maestro. À la différence d’un outil d’IA généraliste, Maestro connaît déjà l’environnement de dunnhumby. Le framework de compétences, les ressources de développement de carrière, la méthodologie 70:20:10 et les données de formation déjà disponibles dans Degreed ont tous été intégrés. Le contexte est donc déjà là.
Ce coach de développement de carrière permet aux collaborateurs d’identifier les compétences à développer, de construire des plans d’action et de préparer leurs échanges avec leur manager, en fonction de leurs disponibilités. Chacun peut désormais bénéficier d’un coaching à la demande, où qu’il se trouve.
« L’objectif n’est pas de remplacer l’humain dans ces échanges. Mais lorsqu’une question vous empêche de dormir à 23 h, vous savez que vous pouvez obtenir des réponses », explique Prachi Prasad.
Bilan : l’expérimentation est toujours en cours, mais le modèle « à la demande » associé à une connaissance fine de l’organisation rend déjà l’expérience de formation plus fluide.
Trouver la bonne approche de coaching par l’IA
Selon Prachi Prasad, la première question à se poser est la suivante : « Est-ce que nous partons d’un besoin auquel l’IA peut vraiment répondre ? » Quelle que soit la technologie envisagée, elle ne donnera pas les résultats attendus si le problème de départ est mal défini. Viennent ensuite cinq questions essentielles :
- Le processus est-il assez clair pour l’IA ?
- Quel rôle l’IA doit-elle réellement jouer ?
- Avec quels systèmes doit-elle interagir ?
- Quel cadre de gouvernance et de contrôle faut-il prévoir ?
- Comment mesurer son efficacité ?
Le coaching permettait à dunnhumby de répondre à un problème de formation en autonomie que les contenus seuls ne suffisaient pas à résoudre. Après trois expérimentations, l’équipe a pu mieux cerner les outils capables de proposer un coaching à la demande, à grande échelle et assez contextualisé pour être vraiment utile.
Voilà à quoi ressemble une expérimentation de l’IA qui produit un résultat concret.
Partager les échecs est aussi utile que partager les réussites. Les organisations qui développent une véritable maîtrise de l’IA ne se contentent pas de choisir l’outil le plus séduisant ou le plus facile à adopter. Elles testent, comparent et poussent chaque solution dans ses retranchements jusqu’à trouver la bonne. C’est exactement ce qu’a fait dunnhumby.
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