Dans un contexte professionnel en constante évolution, l'intelligence artificielle (IA) se présente comme un catalyseur majeur de changements, un enjeu fort de transformation pour nos organisations dans les années à venir. L'une des applications les plus prometteuses de l'IA réside dans l'optimisation de l'expérience collaborateur, qui représente l'ensemble des interactions et des expériences des collaborateurs tout au long de leur parcours au sein d'une organisation. L'introduction de l'IA dans ce domaine ouvre de nouvelles perspectives et opportunités pour renforcer l'engagement des employés, accroître la productivité ou promouvoir un environnement professionnel stimulant. Cependant, au-delà de ces opportunités, et comme toute rupture technologique, l’adoption de l’IA en entreprise pose aussi des défis et préoccupations qu’il est important de connaitre et de savoir adresser. Comment l’IA influence l’expérience collaborateur ? La gestion des ressources humaines, et plus particulièrement l’expérience collaborateur, est en passe d’entrée dans une nouvelle dimension depuis l’émergence de l’Intelligence Artificielle. Dans une enquête de l’OCDE de 2023, 63% des travailleurs utilisant l’IA dans les secteurs de la finance et manufacturier se déclarent plus épanouis sur le plan professionnel.

« Lorsque le vent du changement se lève, il y a ceux qui construisent des murailles et ceux qui construisent des moulins à vent ». Ce proverbe chinois illustre assez bien la diversité des réactions face au changement dans les organisations humaines et en particulier dans le monde du travail. Nous nous concentrons dans cet article sur ces “murailles”, autrement dit la résistance au changement : Quelles en sont les causes sous-jacentes ? Sous quelles formes s’exprime-t-elle ? Comment la diagnostiquer ? 1 - Tout changement est générateur de craintes Le changement peut être défini comme le passage d’un état à un autre pour un individu ou un groupe, dans une période de temps donnée. Il fait référence à toute modification, transformation ou évolution délibérées, apportées aux structures, aux processus ou à la culture d'une entreprise. Il s'agit généralement d'une initiative planifiée, visant à améliorer ou à ajuster un aspect particulier de l'entreprise : réorganisation des équipes, introduction de nouvelles technologies, mise en œuvre de nouvelles politiques ou encore modification de la manière de travailler. Ce passage d’un avant à un après est générateur de craintes relatives aux impacts potentiels ou prévisibles sur les individus, leurs repères et les pratiques dans l’organisation. Divers facteurs psychologiques, émotionnels et organisationnels peuvent induire des sentiments d'incertitude et d'insécurité. Ces craintes peuvent découler de plusieurs sources, notamment : La peur de l'inconnu : les collaborateurs peuvent se sentir anxieux face à des situations nouvelles et imprévisibles car elles les éloignent de leurs habitudes. La perte de contrôle : les changements peuvent susciter des inquiétudes quant à la perte de contrôle sur les processus, les tâches ou les responsabilités, ce qui peut engendrer un sentiment de diminution de l’influence voire parfois de vulnérabilité. Les conséquences personnelles : les employés peuvent craindre que le changement entraîne des conséquences négatives pour eux, telles qu’une charge de travail accrue ou une diminution de la satisfaction au travail. L'impact sur la stabilité : les changements peuvent menacer la stabilité perçue d'une organisation, remettant en question les normes, les valeurs et la culture existantes, ce qui peut susciter des inquiétudes quant à la cohésion et à l'harmonie au sein des équipes. Les compétences requises : les individus peuvent craindre de ne pas posséder les compétences nécessaires pour s'adapter avec succès aux nouvelles exigences ou aux nouvelles technologies introduites par le changement. Ces craintes qui alimentent les phénomènes de résistance, reflètent souvent une réaction naturelle, de la part des individus ou des groupes, face à la perturbation de leur environnement habituel ou à la remise en question de leurs pratiques établies. Comprendre et intégrer les jeux de pouvoir dans la conduite du changement Parmi les précédentes sources de craintes, qui peuvent alimenter la résistance au changement, la perte de contrôle est certainement la plus difficile à appréhender du fait de la complexité des dynamiques de pouvoir et de l'incertitude inhérente aux structures bureaucratiques. L’Analyse Stratégique des Organisations, de Crozier et Friedberg (1977), propose une approche individualiste de l’organisation. Elle met en évidence la manière dont les acteurs cherchent à préserver leur autonomie et leur influence au sein de l'organisation. Ceci se traduirait par l’apparition de jeux politiques internes visant à maintenir leur position dans la structure organisationnelle existante. L’organisation résulterait de l’ensemble des stratégies individuelles en friction. Chaque acteur tendrait à conserver et maximiser ses ressources de pouvoir dans son intérêt propre. Parmi les ressources de pouvoir en interne, ils identifient : La maîtrise des règles , qui est la connaissance et la capacité à faire évoluer les règles en interne. L’expertise , qui est la détention de compétences clés et la capacité à les utiliser. L’information , qui est la détention d’informations clés et la capacité à les diffuser. Les réseaux , qui sont le pouvoir d’influence. Leur travail met en lumière le rôle des acteurs individuels et des relations de pouvoir au sein des organisations, offrant ainsi une perspective clé d’analyse sociologique des résistances. Bien que suscitant des craintes, souvent peu exprimées et liées à une peur de perte de contrôle, l’influence des jeux de pouvoir reste trop souvent négligée dans les stratégies de gestion du changement. 2- Les différentes formes d’expression de la résistance au changement Les phénomènes de résistance au changement peuvent revêtir de nombreuses formes, subtiles ou manifestes. Elles peuvent inclure l’inertie ou l’absence d’engagement, l’adhésion superficielle, l'opposition ouverte, jusqu’à une forme plus agressive de sabotage délibéré visant à entraver ou à perturber la mise en œuvre des initiatives de changements. Quatre formes principales de résistance peuvent être mises en exergue (Carton, 1997) : Inertie : les collaborateurs ne protestent pas mais ne s’engagent pas activement dans le changement. Argumentation : les collaborateurs tendent à négocier sur le fond du projet (ses intérêts et bénéfices) et sa forme (la manière dont il est mené). Révolte : les collaborateurs adoptent un mode d’action plus virulent pour exprimer leur désaccord. Elle survient lorsqu’il y a impossibilité pour un individu d’ajuster sa réalité à celle du changement proposé. Cela peut passer par un recours à la hiérarchie, une demande de mutation, des actions syndicales, des mouvements de grève… Sabotage : les collaborateurs agissent de manière plus insidieuse pour contrer les meneurs du changement. Dans les faits, cela peut passer par la transmission de données erronées. Ces différentes formes de résistance peuvent être présentes simultanément au sein d’une organisation et varier en fonction de la nature du changement, de la culture de l’entreprise et des perceptions individuelles face à la transition. 3- Les outils pour diagnostiquer la résistance La résistance au changement, de sources diverses, protéiforme et propre à chaque acteur, nécessite une approche structurée et rigoureuse dans sa phase de diagnostic. Parmi les outils régulièrement utilisés pour analyser ces résistances au sein des organisations, on retrouve fréquemment : Les enquêtes et questionnaires , permettant la collecte de données quantitatives et qualitatives pour évaluer les attitudes, les perceptions et les préoccupations des employés à l'égard du changement. Les entretiens individuels et de groupe , des moments d’échange approfondis avec les parties prenantes concernées par le changement pour comprendre leurs points de vue, leurs craintes et leurs suggestions concernant le changement. Les analyses des réseaux sociaux internes , pour observer les interactions entre les membres d’une organisation et comprendre la propagation des idées et la perception face au changement. L’analyse des impacts , consistant à évaluer et à anticiper les conséquences du changement sur les individus (Matrice OMOC Outil/Métiers/Organisation/Culture…). La cartographie des acteurs , permettant d’identifier les populations concernées par le changement, celles des alliés, de repérer les promoteurs et détracteurs. Ces outils peuvent être utilisés de manière combinée ou séparée, pour obtenir une vision complète des attitudes et des obstacles à surmonter lors de la mise en place du changement au sein d'une organisation. Au-delà des outils, la posture et l’écoute des acteurs en charge du changement occupent une place centrale de la gestion de la résistance. Conclusion La résistance au changement est donc un phénomène intrinsèque à toute transformation au sein des organisations. Ses origines multiples, souvent ancrées dans la peur de l'inconnu, la perte de contrôle ou les jeux de pouvoir, sont autant de facteurs qui alimentent ce réflexe naturel. Comprendre cette résistance comme un mécanisme de défense peut être un point de départ pour réussir les transformations. Au-delà de ses manifestations perçues comme des obstacles, la résistance au changement peut aussi être vue comme un signal positif. Elle est l’expression d’une démarche d’appropriation en cours et d’une forme de volonté de stabilité, un signe de résilience de l’organisation. Elle est souvent légitime, salutaire dans une certaine mesure. Elle nécessite bien souvent un diagnostic et un accompagnement adaptés afin d’assurer la tenue des objectifs de transformation des organisations.

A l’heure des ChatGPT, Dall-E ou encore Midjourney, et bien au-delà de la tendance que représentent ces outils, il est important de comprendre les impacts de l'Intelligence Artificielle (IA) dans un monde de la bancassurance en pleine transformation. Quelques chiffres en guise de contexte : 76% des cadres en banque reconnaissent qu’une large majorité des acteurs du secteur devra utiliser l’Intelligence Artificielle pour interagir avec leurs clients dans les trois prochaines années ( frenchweb ). Dans le même temps, 91 % placent l'augmentation de la qualité de service et de la satisfaction client parmi les 3 principaux défis du secteur à l'horizon 2025. Selon l’ACPR , dans le secteur de l'assurance, ce sont 83 % des acteurs qui considèrent que l'IA va profondément changer les processus internes et la relation client. Souvent vu comme un outil d'automatisation, il est essentiel de comprendre le potentiel de l'IA au regard de la principale préoccupation du secteur : la satisfaction client. Quand la technologie façonne l'Interaction Client L'intelligence artificielle est un domaine de l'informatique qui se concentre sur les machines ou les systèmes informatiques capables d'exécuter des tâches qui nécessiteraient normalement l'intelligence humaine. On distingue 3 principales branches au sein de l'IA : L'apprentissage automatique (Machine Learning) : C'est une branche de l'IA qui se concentre sur la création de modèles et d'algorithmes permettant aux machines d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs performances sans être explicitement programmées. Le traitement du langage naturel (Natural Language Processing, NLP) : Il s'agit d'une discipline de l'IA qui vise à permettre aux machines de comprendre, interpréter et générer le langage humain de manière naturelle. C'est dans cette catégorie que l'on retrouve des outils dits de « Large Language Models » comme ChatGPT. La vision par ordinateur (Computer Vision) : C'est un domaine de l'IA qui se concentre sur la capacité des machines à interpréter et à comprendre les informations visuelles à partir d'images ou de vidéos. À l'instar de ChatGPT, c'est ici que l'on retrouve des IA comme Dall-E ou Midjourney. Combinées ensemble, ces 3 branches peuvent avoir différentes applications. Selon la complexité des systèmes, cela peut aller de la simple compréhension de texte à l'intégration dans des systèmes beaucoup plus larges, permettant d'entretenir des conversations complexes. Dans le secteur de la banque et de l'assurance, très peu d'acteurs majeurs ont intégré un modèle d'IA complet (Machine Learning + NLP et/ou Computer Vision) de manière concrète. Une étude récente démontre que ces deux secteurs sont en retrait dans l'intégration à l'échelle (intégration dans l'ensemble des processus des entreprises) de l'IA par rapport à d'autres secteurs. Si les banques investissaient dans l'IA et la collaboration humain/machine au même rythme que les entreprises du secteur technologique les plus performantes, elles pourraient augmenter leurs revenus de 34 % ( frenchweb ). Au sein des acteurs traditionnels du secteur, l'IA est encore vue comme un outil d'automatisation. C'est ce que confirme chez Madyness , Sophie Heller, Chief Operating Officer Retail Banking & Services chez BNP Paribas. « Jusqu’ici, l’intelligence artificielle a surtout servi des process internes à la banque, comme la connaissance client ou la gestion du risque » . Une application limitée qui s'explique par plusieurs freins vis-à-vis de l'IA : Leadership et résistance organisationnelle La résistance organisationnelle est un défi majeur dans le déploiement de l'IA client à l'échelle selon 52 % des cadres bancaires interrogés et 53 % des cadres du secteur de l'assurance. La sensibilisation et l'adhésion des dirigeants sont en effet l'un des principaux leviers identifiés pour favoriser le développement de l'IA. Projets longs termes, problématiques réglementaires et gestion des données 54 % des cadres du secteur bancaire et 59 % des cadres du secteur de l'assurance estiment que le temps nécessaire au déploiement des cas d'usage de l'IA est trop long. 42 % des cadres du secteur bancaire et 39 % des assureurs déclarent qu'il est difficile de garantir le respect des normes réglementaires, notamment en termes de gestion des données. 58 % des interrogés du secteur bancaire et 55 % du secteur de l'assurance estiment que l'IA nécessite un cadre de gestion des données plus important. Vers une relation client transformée et une expérience client amplifiée ? « Nous assistons maintenant à un virage : l’IA est de plus en plus utilisée au service du client, et non seulement de la banque, notamment au travers d’interactions sur les applications mobiles » En effet, Sophie Haller le met parfaitement en exergue ici, nous assistons à un virage important pour l'IA dans la banque et l'assurance : une vision centrée sur l'utilisateur, au service de la satisfaction client. Concrètement, comment cela peut-il se mettre en place ? Quels peuvent être les cas d'usage ? Le premier est sûrement le plus simple et celui auquel vous avez été le plus confronté au quotidien : le traitement des opérations simples par IA conversationnelle. Concrètement, il s'agit ici de l'assistance client et/ou réseau via le déploiement de Chatbots qui réduisent significativement les sollicitations à faible valeur ajoutée. L'intérêt ici est de pouvoir apporter des réponses simples et rapides à ces opérations qui représentent souvent une grande majorité des contacts clients et qui forment donc les principales sources de satisfaction et d'insatisfaction. Cela permet aux collaborateurs de se concentrer sur les opérations plus complexes, de développer une relation plus importante avec les clients et ainsi favoriser la satisfaction client sur des sujets à haute valeur ajoutée. Un autre cas d'usage pouvant être utilisé est celui du marketing personnalisé, comme le confirme Sophie Haller. « Grâce à l'IA, nous pouvons mener des campagnes marketing plus personnalisées. Nous réalisons davantage de campagnes mais sur un plus petit nombre de personnes. Ce type d'opérations offre une meilleure expérience client et une meilleure efficacité pour la banque ». La capacité de l'IA à analyser des données, les traiter et les mettre en forme permet de mettre en place des dispositifs de communication complexes, qui jusqu'alors portaient un fort risque d'erreurs manuelles. Une des nombreuses autres utilisations possibles de l'IA consiste à améliorer et accélérer le processus de souscription des contrats. Son principal avantage réside dans sa capacité à automatiser le traitement des documents, ce qui permet aux banquiers et aux assureurs de réduire considérablement le temps et les ressources nécessaires pour valider les documents indispensables à la souscription des contrats. En réduisant significativement les démarches administratives, l'intelligence artificielle contribue à développer des parcours clients simples, fluides et rapides. L'impact de l'IA sur la satisfaction client est alors prépondérant. Pour l'assurance, l'utilisation de l'intelligence artificielle dans la gestion des sinistres offre de nombreuses possibilités, allant de l'analyse et la prédiction des sinistres jusqu'à l'indemnisation. Cela représente un véritable atout pour optimiser l'ensemble du processus. Parmi les dépenses importantes pour les assureurs, l'analyse des sinistres implique généralement le déplacement et le travail d'experts. Dans ce contexte, l'intelligence artificielle peut grandement soutenir les experts en améliorant l'analyse des données et en renforçant la précision dans la gestion des sinistres. Les algorithmes d'IA s'avèrent donc très utiles pour faciliter et enrichir le travail des experts. Dans certains cas, l'IA peut même permettre une gestion entièrement automatisée des sinistres, assurant ainsi une indemnisation rapide et automatique pour les clients. L'intelligence artificielle, un levier majeur pour redéfinir les parcours clients En conclusion, le couple IA et bancassurance évoque une transformation marquante vers une expérience client repensée et modernisée. Malgré les obstacles, l'IA offre des opportunités indéniables. Les avancées technologiques que l'on voit éclore chaque jour ouvrent la porte à une vaste gamme d'applications, visant toujours à parfaire l'interaction client. L'automatisation des tâches simples et l'automatisation des tâches administratives libèrent du temps au bénéfice des interactions à forte valeur ajoutée, améliorant ainsi la relation client et renforçant la position d'experts des banquiers et assureurs. Même si des défis subsistent, l'IA se révèle encore plus aujourd'hui comme un levier majeur pour redéfinir les parcours clients en propulsant les entreprises vers un avenir où technologie et humanité fusionnent.

Depuis le début des années cinquante, les entreprises ont parcouru différents stades de la transition numérique en transformant, à plus ou moins grande échelle, de nombreux aspects de leurs activités en données numériques . Cette tendance, désignée sous les termes de "dataification" ou de "mise en donnée du monde", est un phénomène étroitement lié à la montée en puissance des technologies de l'information et de la communication. Il a, sous de nombreux aspects, des implications importantes dans la vie quotidienne et la compétitivité des entreprises. Parmi les nombreuses étapes de cette révolution numérique , l’émergence du Big Data a permis aux dirigeants d’entreprise de prendre conscience de l’importance et de la valeur des quantités de données de plus en plus massives présentes dans leurs systèmes d’information. Le défi majeur du Big Data réside dans la capacité à extraire des informations significatives et utiles à partir de ces vastes ensembles de données hétérogènes et en constante croissance. Une étude de 2020, menée par l’entreprise VERITAS, estime qu’en moyenne 52 % des données hébergées par les entreprises sont inexploitées , soulignant l'urgence d'une gouvernance appropriée. En l'absence de celle-ci, ces grands ensembles de données ne sont rien de plus qu'une accumulation stérile d’octets. La notion de "Dark Data" désigne ainsi ces données oubliées ou non utilisées, une mine d’or aujourd’hui souvent négligée par les entreprises qui ne structurent pas et ne sécurisent pas suffisamment l'utilisation efficace de ces données dans leur organisation.

« Qu'il s'agisse du Nord ou du Sud, nous partageons tous la même planète et devons relever ensemble le défi des changements climatiques » déclarait le président de la COP 26. Plus largement, c’est bien tous ensemble que nous relèverons les multiples défis sociétaux d’aujourd’hui et de demain.

Le métavers (metaverse en anglais) se veut être un monde virtuel immersif dans lequel il est possible de jouer, travailler, apprendre ou encore assister à des évènements culturels. L’invention du terme métavers est attribuée à Neal Stephenson qui le décrit comme « un monde parallèle accessible par un casque, dans lequel il est possible d’interagir avec des objets ou d’autres utilisateurs ». Les interactions se font au travers d’avatars agissant comme projection des utilisateurs. Ces avatars retranscrivent les mouvements ainsi que les expressions du visage des utilisateurs du monde réel dans le monde virtuel. 

L’épidémie de Covid-19 a eu pour conséquence l’expérimentation mondiale du télétravail. Ce fut un grand bouleversement des modes de travail dans le monde des entreprises, qui n’y étaient pas toutes préparées. Désormais, le télétravail s’est ancré comme une nouvelle façon de travailler au quotidien. Auparavant, pas de question à se poser : aller au travail revenait à se rendre chaque jour dans les locaux de son entreprise. Aujourd'hui, la question du lieu se pose : chez soi en télétravail, au bureau en présentiel ou bien les 2 ? Nous pouvons le dire, ce n’est pas si simple de choisir, d’autant plus à plusieurs ! Alors voici les 2 questions à se poser pour organiser le travail hybride au sein de son entreprise : 1. Présentiel, à distance ou hybride : comment choisir son lieu de travail ? Selon nous, la question primordiale à se poser est la suivante : quel type de tâche réalisez-vous ? Tâches de co-construction : (Présentiel ou A distance) + Synchrone La co-construction s'applique notamment lors d'ateliers de créativité, dans une démarche d’innovation ou bien dans une démarche de conduite du changement. Pour coconstruire, notre expérience démontre que se retrouver en présentiel au même moment est un puissant booster pour ce type d’activité et donc la meilleure configuration de travail. Néanmoins, avec l’arrivée d’outils de plus en plus performants et spécifiques, il est possible de réaliser de la co-construction à distance. Retenons tout de même que l’idéal est le présentiel ! Tâches focus : A distance + Asynchrone C’est lorsque vous réalisez un travail de rédaction, de la lecture, du traitement de tâches en autonomie. Le plus efficace pour réaliser ce type de tâche reste le distanciel. Vous bénéficierez ainsi des conditions adéquates pour une concentration optimale. Et puisque ce travail ne nécessite pas d’être à plusieurs au même moment, il peut se faire en asynchrone. Tâches de coordination : A distance + Synchrone : Il s’agit de tâches ayant pour objectif de partager de l’information nécessitant des explications, des points d’avancement, des points de synchronisation, des points bilatéraux manager/collaborateur. Ce type de tâche ne nécessite pas nécessairement de se retrouver en présentiel et fonctionne très bien à distance. Pour autant, il est nécessaire de se retrouver au même moment (synchrone). A distance + Asynchrone : Il s’agit de tâches ayant pour objectif de partager de l’information froide, autoportante et de recueillir de l’information. Ce type de coordination se réalise parfaitement à distance et ne nécessite pas forcément de trouver un créneau commun pour recevoir/donner ce type d’information. Chacun peut donc produire en asynchrone de son côté. Créer du lien : Présentiel + Synchrone Souvent oublié, créer du lien est primordial au bon fonctionnement d’une organisation. La création de liens peut se faire dans le cas où nous lançons un projet, où nous constituons une équipe, où nous accueillons un nouveau collaborateur, etc. Cela permet de créer une relation de confiance. Pour réussir ce type d’activité, nous recommandons vivement des temps d’échange ensemble au même endroit et au même moment ! Bref, la bonne recette pour créer du lien c'est le présentiel en mode synchrone !