INTRODUCTION
Essentielle dans l’évaluation d’une entreprise ou d’un personnel, la performance, exploit ou réussite remarquable dans un domaine quelconque dans un certain délai et obtention des résultats par une personne ou une chose est liée à la capacité organisationnelle d’atteindre un objectif visé en utilisant les ressources de manière optimale.
En entreprise, la performance peut être mesurée par les revenus, la rentabilité, la productivité, la satisfaction des clients l’innovation selon les axes financier, client, processus interne et apprentissage et marché. La performance d’un personnel quant à elle est la capacité d’un individu à assurer ses missions et atteindre un résultat par rapport à des objectifs fixés.
Dans une démarche d’amélioration continue, les parties prenantes ont besoin de faire usages des outils et méthodes pour mener des actions permanentes et durables optimisant l’ensemble des processus. On peut citer la Roue de Deming ou PDCA pour piloter son amélioration continue, le Lean Management pour éliminer les sources de gaspillage, la démarche Kaizen pour une amélioration au quotidien, la méthode des 6 Sigma pour améliorer la production, les 7S de McKinsey pour avoir une vue d’ensemble, les 5 S pour améliorer l’environnement de travail des collaborateurs.
Cette dynamique a ainsi laissé place à l’Intelligence Artificielle, outil d’influence sur l’organisation du travail, l’amélioration de la gestion des informations, la planification des activités et la coordination des acteurs de croissance.
I. HISTORIQUE ET ÉVOLUTION
A. HISTORIQUE
1. Performance de l’entreprise
La recherche de la performance des entreprises s’inscrit dans une longue tradition, remontant aux débuts de l’ère industrielle au 19e siècle. À cette époque charnière, les chefs d’entreprise ont pris conscience que la productivité et l’efficacité étaient essentielles pour rester compétitifs sur des marchés de plus en plus mondialisés. Cette prise de conscience a conduit à l’émergence de techniques de gestion et d’organisation du travail visant à optimiser les processus de production.
L’approche développée par Frederick Winslow Taylor dans les années 1910 a été l’une des premières à systématiser cette quête de performance. En décomposant le travail en tâches élémentaires et en standardisant les méthodes, Taylor a permis d’accroître la productivité de près de 30% dans certaines usines. Par la suite, d’autres modèles, comme le Lean Management initié par Toyota dans les années 1950 ou le Six Sigma développé chez Motorola dans les années 1980, ont continué à affiner ces principes pour s’adapter aux évolutions des marchés et des technologies.
Parallèlement, la notion de performance s’est progressivement élargie, s’étendant à d’autres domaines tels que la gestion des ressources humaines, la satisfaction des clients ou l’innovation. Les entreprises ont ainsi développé des indicateurs de performance de plus en plus sophistiqués, intégrant des dimensions financières, sociales et environnementales. Aujourd’hui, la performance est devenue un enjeu stratégique majeur, elle est à la fois un levier de compétitivité et un facteur clé de pérennité dans un environnement en constante évolution.
Moyenne des KPI(%)
Les performances des entreprises ont connu des variations importantes au fil du temps. Elles étaient relativement faibles dans les années 1900-1920, puis ont progressé de 1950 à 2000, atteignant 80% en moyenne, grâce à la reconstruction économique, l’essor des technologies et la mondialisation. Cependant, la crise de 2008 et la pandémie de COVID-19 ont entraîné des baisses importantes, les performances encadrées entre 25 et 40% dans les années 2000-2020. Cette régression étant la conséquence des crises économiques, la concurrence internationale et des transitions écologique et numérique auxquelles les entreprises ont dû faire face.
2. Optimisation opérationnelle
Au cœur de la recherche d’optimisation opérationnelle des entreprises se trouve la performance des équipes et des individus. Depuis les débuts de l’ère industrielle, les dirigeants ont compris que l’efficacité et la productivité des employés étaient essentielles pour rester compétitifs. L’approche pionnière de Taylor dans les années 1910 a justement visé à systématiser et à normaliser le travail des opérateurs. En décomposant les tâches en gestes élémentaires et en standardisant les méthodes, le taylorisme a permis d’accroître la productivité individuelle jusqu’à 30% dans certaines usines. Par la suite, d’autres modèles comme le Lean Management de Toyota ou le Six Sigma de Motorola ont continué à se focaliser sur l’amélioration continue du travail des équipes. Aujourd’hui, l’optimisation opérationnelle passe toujours par l’efficacité des employés, mais selon des approches plus intégrées.
Les entreprises cherchent à valoriser les compétences, à impliquer le personnel dans les processus d’amélioration, et à personnaliser les conditions de travail. Elles développent ainsi des indicateurs de performance couvrant des aspects Ressources Humaines comme la formation, la motivation ou l’esprit d’entreprise.
Au-delà des gains de productivité, cette optimisation des ressources physiques vise à pérenniser l’activité en s’appuyant sur des équipes compétentes et engagées.
Autant il est observé un investissement notoire des entreprises dans la formation du personnel, autant pour être de plus en plus compétitif le personnel s’inscrit dans des programmes d’autoformation pour parfaire leurs expériences et améliorer leurs compétences. En 2000, seulement 30% des entreprises allouaient des budgets pour la formation du personnel contre près de 90% estimés en 2024. Parallèlement, le nombre de personnes se formant en autodidacte est passé de 1,8 millions en 2000 à près de 19,2 millions en 2024. Fait notoire, les exigences à certains postes gagnent en critères éliminatoires selon la compétence, l’expérience et le niveau d’études.
3. Intelligence artificielle
Les prémices de l’intelligence artificielle remontent aux années 1940-1950 lorsque des pionniers comme Alan Turing, John McCarthy ou Marvin Minsky commencent à s’interroger sur la possibilité de créer des machines capables de penser et d’apprendre. Cette idée révolutionnaire qui bouscule alors les conceptions traditionnelles de l’intelligence va progressivement donner naissance à un champ de recherche foisonnant.
Dans les années 1950 et 1960, les premiers programmes informatiques imitant des tâches cognitives humaines, comme les échecs ou les mathématiques suscitent beaucoup d’espoir et d’enthousiasme. Mais les progrès sont lents et les limites des approches symboliques et logiques de l’époque apparaissent rapidement. L’IA traverse alors une “période creuse” dans les années 1970-1980, marquée par un certain désenchantement.
C’est à partir des années 1990 que l’IA connaît un regain d’intérêt, tiré par les avancées spectaculaires dans les domaines des réseaux de neurones artificiels et de l’apprentissage machine. Des techniques comme le deep learning permettent de résoudre avec succès des problèmes complexes, de la reconnaissance d’images à la traduction automatique. Les performances des systèmes d’IA ne cessent de s’améliorer, soutenues par l’explosion des données numériques et de la puissance de calcul.
Aujourd’hui, l’IA est entrée dans une nouvelle ère, imprégnant de nombreux aspects de nos vies, de la conduite autonome à la médecine de précision. Ses progrès soulèvent cependant de nombreuses questions éthiques et de société, sur l’impact des algorithmes, la protection des données ou les risques d’un usage malveillant. La recherche en IA s’attache ainsi à relever ces défis, dans une quête permanente d’applications bénéfiques pour l’humanité.
B. ÉVOLUTION DE L’IA AU CAMEROUN
Initiatives et projets prometteurs:
• Utilisation de l’IA dans la santé pour améliorer les diagnostics.
• Optimisation de la production agricole.
• Facilitation de l’accès aux services financiers.
• Optimisation de la logistique portuaire.
• Amelioration de la sécurité des routes et des transports
Défis majeurs:
• Manque d’infrastructures tech (Internet, data centers
• Insuffisance de financement
• Pénurie de compétences spécialisées
• Production d’énergie insuffisante
Selon les données de la Banque mondiale, les performances moyennes des entreprises ont suivi une trajectoire en dents de scie au fil des années. Elles étaient relativement faibles dans les années 1900-1920, autour de 30%, avant de progresser nettement pour atteindre 80% en moyenne dans les années 1980-2000, grâce à l’essor de l’informatique et d’internet qui ont permis d’automatiser de nombreux processus et d’accroître la productivité. Cependant, les crises économiques des années 2000 et 2010 ainsi que la pandémie de COVID-19 ont entraîné des baisses importantes, ramenant les performances à seulement 25-40% dans les années 2000-2020. D’après les données de l’OCDE, l’évolution des performances du personnel a suivi une trajectoire similaire, passant de 30% dans les années 1900-1920 à 85% dans les années 1980-2000, avant de rechuter à 25-45% dans les années 2000-2020. L’introduction de nouvelles technologies, notamment l’IA, a joué un rôle important dans ces fluctuations, permettant d’automatiser certaines tâches, mais entraînant aussi des défis d’adaptation pour le personnel. Au final, l’évolution technologique a eu un impact majeur sur les performances des entreprises et de leur personnel, avec des effets positifs sur la productivité mais aussi des transitions parfois difficiles à négocier.
II. OPTIMISATION DES PERFORMANCES : UTILITÉ ET LIMITES
A. Optimisation des performances pour les entreprises et organisations
Selon Nicole Notat, « la performance est définie comme un constat officiel enregistrant un résultat accompli à un instant « t », toujours en référence à un contexte, à un objectif ou à un résultat attendu. Et ce, quel que soit le domaine ». La performance dans une entreprise peut prendre différentes formes selon le secteur d’activité, la taille et les objectifs stratégiques. De manière générale, elle représente la capacité à atteindre ses buts et à générer de la valeur de manière efficace et durable.
Dans une entreprise industrielle par exemple, la performance opérationnelle sera évaluée à travers des indicateurs de productivité, de qualité et de délais de production. Pour une société de services, l’accent sera mis sur la satisfaction client, la rentabilité des missions et l’innovation des offres. Dans une startup, la performance sera davantage axée sur la croissance du chiffre d’affaires, l’acquisition de nouveaux clients et le développement de nouveaux produits tandis que dans une grande entreprise établie, les indicateurs clés porteront sur la rentabilité financière, la part de marché et l’efficacité organisationnelle.
Quel que soit le type d’entreprise, les facteurs influençant la performance globale restent l’efficience, l’efficacité et la qualité des réalisations en regard des objectifs stratégiques définis. Dans un environnement économique de plus en plus concurrentiel, la capacité d’une entreprise à mesurer et à optimiser sa performance est devenue un enjeu stratégique majeur. En effet, la mesure de la performance permet non seulement d’évaluer la stratégie et la compétitivité de l’entreprise, mais également de prendre des décisions éclairées pour améliorer son efficacité et sa rentabilité.
Avec l’environnement économique de plus en plus concurrentiel, la capacité d’une entreprise à mesurer et à optimiser sa performance est devenue un enjeu stratégique majeur. En effet, la mesure de la performance permet non seulement d’évaluer la stratégie et la compétitivité de l’entreprise, mais également de prendre des décisions éclairées pour améliorer son efficacité et sa rentabilité.
Ainsi est- il est essentiel pour toute entreprise de maîtriser les différentes dimensions de sa performance, qu’il s’agisse de la performance économique, financière, opérationnelle ou sociale. Chacune de ces dimensions faisant appel à des indicateurs spécifiques permettant d’évaluer la santé de l’entreprise et d’identifier les leviers d’amélioration.
La mise en place d’un système de mesure de la performance est donc un préalable indispensable pour toute entreprise souhaitant se démarquer de ses concurrents et optimiser la réalisation de ses objectifs. C’est dans cette optique que nous allons explorer les enjeux liés à la mesure de la performance et les moyens de l’optimiser dans le contexte économique actuel.
1. Pourquoi mesurer la performance d’une entreprise ?
Cette action permet d’évaluer la pertinence de sa stratégie et sa capacité à générer de la valeur pour ses parties prenantes. Les indicateurs de performance donnent une image précise de la situation et de la dynamique de l’entreprise, facilitant ainsi la prise de décisions éclairées en matière d’investissement, de gestion ou de positionnement.
La mesure de la performance est également un outil essentiel pour améliorer l’efficacité des processus internes. En identifiant les points faibles, les dirigeants peuvent mettre en place des plans d’action ciblés visant à accroître la productivité, réduire les coûts et fluidifier les opérations, renforçant ainsi la compétitivité de l’entreprise.
2. Pourquoi est-il important pour une entreprise de faire de l’optimisation ses performances ?
Le principe d’optimisation est l’application du principe ALARA, énoncé par la CIPR 60 en 1990 : « maintenir le niveau des expositions individuelles et le nombre de personnes exposées aussi bas qu’il est raisonnablement possible compte tenu des considérations économiques et sociales.
L’optimisation des performances est avant tout une question de gestion des ressources et de paramétrage correct du système. Elle consiste à améliorer les méthodes de travail et les systèmes d’information existants pour les rendre plus efficaces, plus rapides ou moins coûteux. Le but est d’atteindre les objectifs fixés de manière plus optimale, que ce soit en termes de temps, de ressources ou de qualité.
L’optimisation organisationnelle est une priorité pour toute entreprise désireuse d’exploiter pleinement ses ressources. Cette quête d’amélioration est constante, qu’elle concerne l’ensemble de l’entreprise, une fonction spécifique, un processus ou un projet.
B. Optimisation de performances pour le personnel
Comme développé plus haut, la performance d’un employé représente la façon dont celui-ci s’acquitte de ses responsabilités et contribue aux objectifs de l’organisation. L’optimisation des ressources humaines permet à l’organisation de gagner en efficacité, ce qui a un impact notable sur les résultats. Par exemple, les responsables peuvent utiliser des outils pour prévoir les besoins optimaux en agents.
1. Indicateurs de performance
Les indicateurs de performance (KPI) utilisés varient selon le type et le grade du personnel. Pour les employés opérationnels, les KPI porteront davantage sur la productivité, le respect des délais et la qualité du travail. Pour les cadres intermédiaires, l’accent sera mis sur la gestion d’équipe, l’atteinte des objectifs et le leadership. Quant aux cadres supérieurs, leurs KPI évalueront plutôt la stratégie, l’innovation et l’impact sur la performance globale de l’entreprise.
La performance d’un employé représente la façon dont celui-ci s’acquitte de ses missions et contribue aux objectifs de l’organisation. Son évaluation permet de mesurer l’efficience, l’efficacité et la qualité du travail effectué, en fonction des buts, des objectifs et des normes définis par l’entreprise. Néanmoins, les facteurs impactant la performance du personnel de façon générale sont les suivants :
• La qualité du travail : Ceci fait référence à l’exactitude, à la précision et à la rigueur du travail effectué par l’employé.
• La célérité et quantité de travail : Cela évalue la productivité et l’efficacité de l’employé dans la réalisation de ses tâches.
• Le respect les délais quant à elle mesure l’aptitude de l’employé à livrer ses travaux dans les temps impartis.
• La communication ou la capacité de l’employé à interagir, transmettre des informations et collaborer avec ses collègues.
• La fiabilité et la résolution de problèmes apprécient la rigueur, la proactivité et l’autonomie de l’employé.
• Le travail en équipe analyse la capacité à coopérer, s’intégrer et contribuer au sein d’un groupe de travail.
2. Pourquoi évaluer les performances du personnel ?
Evaluer les performances du personnel est un exercice nécessaire pour maîtriser l’efficacité et la contribution individuelle, identifier les forces et les faiblesses, orienter la prise de décision, aligner les objectifs individuels et organisationnels. Les résultats de l’évaluation guident les décisions concernant les promotions, les augmentations de salaire, les récompenses et les plans de développement personnel ainsi, le processus d’évaluation de la performance permet de s’assurer que les objectifs et les priorités des employés sont bien alignés avec ceux de l’organisation.
C. Réforme de la performance
Cependant, les initiatives visant à booster la performance se heurtent souvent à de nombreuses limites, avec des répercussions négatives sur l’organisation et les équipes. Selon une récente étude de McKinsey, 70% des dirigeants considèrent la performance de leurs équipes comme un défi majeur. Parmi les principaux freins identifiés, on trouve la surcharge de travail chronique. En effet, les employés font souvent face à des objectifs irréalistes et un manque criant de moyens, ce qui les stresse, les épuise et dégrade la qualité de leur travail. Les processus organisationnels obsolètes nuisent également à l’efficacité des équipes. Plus de la moitié des entreprises souffrent encore de procédures lourdes, d’une communication défaillante et d’une mauvaise répartition des tâches, entravant ainsi la coordination.
Par ailleurs, le manque de reconnaissance et de valorisation des efforts des collaborateurs impacte négativement leur motivation et leur engagement, alors que seulement 36% d’entre eux se sentent véritablement impliqués dans leur travail selon Gallup. Enfin, l’utilisation d’outils de travail inadaptés peut considérablement ralentir l’exécution des tâches et frustrer les employés. Face à ces défis, les entreprises doivent repenser leur approche de la performance de manière holistique, en optimisant les processus, en investissant dans des outils adaptés, en mettant en place une politique ambitieuse de reconnaissance et de bien-être, et en assurant un meilleur soutien managérial. C’est un enjeu stratégique majeur pour gagner en compétitivité.
Pour survivre et prospérer, les organisations doivent être performantes, en mesure de comprendre leur performance organisationnelle de façon à repérer les opportunités d’amélioration, à guider la prise de décisions pour mettre en œuvre des plans d’action et suivre l’impact des efforts déployés. C’est là qu’intervient le principe d’indicateur clé de performance.
III- IDENTIFICATION DES OUTILS À L’ÈRE DU NUMÉRIQUE
De nos jours, avec des outils tels que Slack, Microsoft Teams, Skype ou Google Meet, il est possible de créer des groupes pour chaque mission et ainsi être certain que chaque intervenant suit l’évolution du projet dans une entreprise. La transformation digitale gagne du terrain dans l’organisation du travail qui évolue en permanence et que les entreprises sont contraintes de se doter de nouveaux outils toujours plus performants. Plateformes intranet, outils de communication ou de gestion, la transformation digitale des entreprises est aujourd’hui une démarche incontournable pour rester maître de l’optimisation des méthodes de travail.
Malgré qu’elle soit en marche depuis de nombreuses années, la transformation digitale ou numérique n’est pas encore effective car nombre d’entreprises n’ont pas encore franchi le pas ou n’utilisent pas les bons outils de transformation digitale. Selon l’OCDE, le niveau de maturité des entreprises est différent d’un pays à un autre ce qui engendre de lourds retards car maturité digitale rime avec performance. Les entreprises, parce qu’elles n’ont pas les ressources en interne, parce qu’elles considèrent les outils numériques comme des dépenses inutiles, craignent cette digitalisation qui, pourtant, est aujourd’hui essentielle. L’intégration des technologies numériques dans les opérations quotidiennes est désormais incontournable pour les entreprises cherchant à rester compétitives et innovantes.
Après avoir développé les notions d’intelligence artificielle et digitalisation, nous aborderons dans ce qui va suivre quelques outils avec lesquels entreprises et personnels flirtent de plus en plus pour optimiser leurs performances: suites collaboratives, plateformes de communication, plateformes intranet nouvelle génération, outils CRM, outils de gestion de contenus CMS, outils de stockage en ligne, outils de gestion de projets, outils de gestion de recrutement, outils de comptabilité en ligne, outils de gestion de paie.
A. Intelligence artificielle et digitalisation
La quatrième révolution industrielle, ou industrie 4.0, a été rendue possible grâce à la digitalisation des entreprises. En effet, le passage de méthodes traditionnelles à des solutions digitales a totalement transformé le fonctionnement des entreprises, en introduisant la technologie à chaque étape des processus. Désormais, l’optimisation des procédés grâce à l’intelligence artificielle est une pratique courante dans divers environnements de travail et permet une nette amélioration de la performance globale.
La digitalisation est un procédé qui vise à transformer les processus traditionnels par le biais de technologies digitales afin de les rendre plus performants. Par exemple, les magasins ont été remplacés par des boutiques en ligne ou encore les salons par des forums web. Son sens est intrinsèquement lié à celui de numérisation. La digitalisation s’appuie notamment sur l’IOT (Internet of Things ou Internet des Objets), qui permet de surveiller les machines à distance ou encore réaliser de la maintenance prédictive. L’intelligence artificielle, quant à elle, consiste à mettre en œuvre des technologies qui permettent aux machines d’émettre une forme d’intelligence réelle.
La digitalisation et l’IA ont révolutionné l’industrie en rendant possible la transformation digitale des entreprises. Cette transformation digitale est désormais indispensable pour faire face à la concurrence et pouvoir prétendre à une importante croissance. En effet, elle permet l’élimination des barrières spatiales et temporelles, en pouvant communiquer à toute heure avec tous les collaborateurs, même si ceux-ci se trouvent dans d’autres pays. Il est alors possible de communiquer avec l’ensemble de votre équipe comme si vous travailliez dans un même espace, et cela même si vous êtes en déplacement, grâce à la connexion mobile.
Pour procéder à la digitalisation de votre entreprise, il faudra exploiter les outils digitaux à disposition tels que les sites web, les applications mobiles, les logiciels métiers ou encore les newsletters, pour digitaliser l’intégralité de l’entreprise et sa gestion. Selon la nature de votre environnement, il peut être pertinent de mettre ces outils en place :
1- L’identification visuelle : les outils d’identification visuelle sont très utiles pour accéder rapidement à la fiche technique d’un équipement identifié. Dans ce cas, l’Intelligence artificielle permet ainsi de mieux gérer les stocks, pour commander rapidement les pièces nécessaires et accéder aux procédures de maintenance.
2- Les objets connectés : ils permettent d’améliorer drastiquement le quotidien des collaborateurs de l’entreprise. Parmi les objets connectés les plus déployés, on trouve :
3- Les repères et les sondes : ils sont utiles pour pouvoir par exemple vérifier la fraicheur d’un produit frais ou encore le remplissage d’une benne,
4- Les étiquettes Bluetooth : très utiles au sein des entrepôts, elles permettent de géolocaliser les équipements.
Pour intégrer la transformation digitale au sein de l’industrie, il est également impératif d’incorporer une culture numérique au sein des équipes et pratiquer une conduite du changement, pour que tous les collaborateurs soient impliqués dans l’industrie 4.0.
B. Outils de transformation digitale essentiels
1. Les suites collaboratives : L’heure étant à la mobilité, il est indispensable d’accéder à toutes les données nécessaires en temps réel avec l’utilisation des outils complets adaptés à un lieu de travail numérique (digital workplace). Citons notamment Google Workspace (ex : G Suite) de Google qui propose un certain nombre d’outils de transformation numérique connus de tous: Gmail, Docs, Drive, Agenda, Meet…Dans le même esprit, la suite Microsoft Office 365, permet d’utiliser tous les outils pour communiquer, rédiger, stocker et gérer votre activité: Word, Excel, Teams, One Drive, Outlook… Les suites collaboratives telles que G Suite et Microsoft Office 365 offrent des outils intégrés pour la rédaction, la communication, le stockage, et la gestion d’activités, essentiels pour une entreprise dynamique. LumApps s’intègre parfaitement à ces environnements.
2. Les plateformes de communication: Avec des outils tels que Slack, Microsoft Teams, Skype ou Google Meet, vous pouvez créer des groupes pour chaque mission et ainsi être certain que chaque intervenant suit l’évolution du projet. Non seulement cela permet de mieux diffuser les informations, mais c’est aussi une solution pertinente pour impliquer tous les acteurs. Chacun peut intervenir pour répondre à une interrogation ou proposer une solution. L’implication est un élément fondamental pour stimuler les équipes et les tirer vers le haut afin qu’elles atteignent leurs objectifs.
3. Les plateformes intranet nouvelle génération: L’objectif est ici de simplifier toujours plus la démarche des entreprises qui souhaitent tendre au maximum vers le digital. Retrouvez des outils intuitifs qui engagent vos collaborateurs.
Prenons l’exemple de LumApps, la Plateforme Intranet Cloud de communication interne, de collaboration et de partage de connaissances qui est directement connectée à Office 365, G Suite et quantité d’autres solutions indispensables au quotidien. De nombreuses fonctionnalités essentielles existent : outil de gestion des contenus intégré (CMS), moteur de recherche intelligent, application mobile intranet, outil d’employee advocacy, design totalement personnalisable, gestion des langues
4. Les outils CRM: Le CRM (customer relationship management) ou GRC (gestion de la relation client) est, lui aussi, un outil de transformation digitale incontournable. Face à la concurrence, l’essentiel est de pouvoir se démarquer en offrant une meilleure expérience utilisateur et en développant une stratégie marketing digitale performante pour répondre aux attentes des clients. Anticiper sur les attentes pour multiplier les ventes grâce aux outils CRM, et assurer une meilleure communication avec les cibles en amont de la vente, mais aussi en aval grâce à un service après-vente efficace.
5. Les outils de gestion de contenus CMS: Le content management system est un logiciel qui permet de créer et de gérer son site Internet ou son application mobile. Site vitrine ou boutique en ligne, le CMS permet d’intégrer de nombreuses fonctionnalités et reste accessible à tous pour faire évoluer en permanence son site web. De nombreuses extensions sont disponibles pour adapter votre site aux attentes de votre cible.
6. Les outils de stockage en ligne: Ils permettent, en temps réel, à chaque collaborateur d’accéder à l’information. Parmi les outils les plus connus, citons :Dropbox, Drive, One Drive, Box.
7. Les outils de gestion de projets: Si la communication doit être centralisée, les projets doivent l’être également. Il est ici question de meilleure organisation et de gain de temps, de création et planification des tâches. Les outils de gestion de projets les plus connus actuellement sont Jira, Monday, Atlassian, Asana et Trello. Où que vous soyez, vous êtes totalement impliqué dans le projet auquel vous participez.
8. Les outils de gestion de recrutement: L’IA se met au service de votre recrutement pour trouver le meilleur profil. Des indicateurs permettent de déterminer si un candidat présente le profil parfait afin de gagner du temps et de réduire le nombre d’entretiens. Partagez les C.V. et autres lettres de motivation avec vos collaborateurs et managers pour prendre une décision collective et éclairée. TalentSoft et SmartRecruiters figurent parmi les outils de gestion de recrutement les plus pertinents à l’heure actuelle.
9. Les outils de comptabilité: Des outils sont disponibles pour tous les types d’entreprises qui souhaitent simplifier leur comptabilité. Auto-entreprises, TPE/PME ou grandes entreprises, chacun dispose des solutions adaptées. Où que vous soyez, vous pouvez éditer des devis, des factures, exporter ou importer des données, relier vos comptes bancaires à votre solution, etc. Sage et CEGID figurent parmi les solutions les plus utilisées.
10. Les outils de gestion de paie: Comme pour la comptabilité, c’est une action chronophage qui nécessite des outils innovants, simples et rapides permettant d’automatiser la paie et le processus RH. Gestion des absences, des notes de frais, suivi du temps de travail pour établir la fiche de paie, tout est centralisé et accessible, en temps réel partout dans le monde. Il est même possible pour le salarié de demander directement ses congés sur un logiciel en ligne. Parmi les outils de gestion de paie, retrouvez Payfit, Sage, Workday ou encore Figgo.
Exemple d’un outil IA: Microsoft Copilot
C’est un assistant d’intelligence artificielle développé par Microsoft qui aide à la productivité intégré aux applications de bureautique habituelles Microsoft 365, comme Word, Excel, PowerPoint et Outlook. Il utilise des modèles de langage avancés pour comprendre le contexte et les intentions de l’utilisateur, et proposer des suggestions et des automatisations pertinentes. Par exemple, dans Word, Copilot peut générer du texte, résumer des documents, reformuler des phrases ou encore proposer des idées de plans de rédaction. Dans Excel, il peut analyser des données, générer des graphiques et des tableaux, et même formuler des recommandations basées sur les informations fournies. Pour PowerPoint, il peut créer des diapositives, suggérer des mises en page et des éléments visuels adaptés.
IV. MÉTHODOLOGIE D’IMPLÉMENTATION
A-Implémentation de l’optimisation de la performance
Comme rappelé en entame, nous avons listé les principaux outils avec méthodes pouvant être utilisés pour mettre en place une démarche d’amélioration continue.
1- La roue de Deming ou cycle PDCA pour piloter son amélioration continue visant à baliser la stratégie d’amélioration continue autour de 4 grandes étapes qui se répètent de manière cyclique : Plan : analyse de la situation, de la problématique rencontrée, et des moyens à disposition, et élaboration d’un plan d’action pertinent, avec des indicateurs clés permettant d’évaluer l’impact des résultats. Do : mise en place du plan d’action auprès de tous les acteurs concernés. Check : évaluation des résultats grâce aux KPI et, si nécessaire, mise en place de solutions correctives. Act : bilan de fin de cycle. Si l’objectif n’est pas atteint, déploiement d’un nouveau cycle.
2- Le Lean Management pour éliminer les sources de gaspillage créé par Toyota et très populaire aujourd’hui, vise à améliorer les performances de l’entreprise et sa rentabilité, en supprimant toutes les sources de gaspillage et en optimisant tous les processus de l’entreprise. De nombreux outils et méthodes sont eux-mêmes au service d’une stratégie de Lean management, tels que la méthode Juste-à-temps, la méthode Kaizen ou la méthode des 5S.
3- La démarche Kaizen pour une amélioration au quotidien « changement vers le meilleur » en japonais).Elle prône une transformation globale au sein de l’entreprise, au travers de petits changements réguliers et progressifs implémentés quotidiennement pour passer par un changement dans la culture de l’entreprise. Le système Kaizen peut lui-même faire appel à de multiples outils tels que : La roue de Deming ; La méthode 5S ; Le TQM (Total Quality Management) ; Le Lean management ;
4- La méthode des 6 Sigma pour améliorer la production, regroupe des techniques visant à améliorer les processus de production de la société, pour tendre vers une qualité optimale des produits et services. Elle est notamment mise en place grâce à l’avis des clients (récoltés via des enquêtes, questionnaires de satisfaction…), et grâce à des indicateurs mesurables et fiables. La démarche des 6 Sigma utilise la méthode DMAIC, qui s’articule autour de plusieurs étapes : Define : définir l’objectif à atteindre, Measure : évaluer les attentes des clients, Analyse : analyser les problèmes rencontrés et identifier les forces ainsi que les faiblesses. Improve : améliorer en mettant en place des solutions correctives et innovantes, Control : assurer le maintien du niveau de qualité sur la durée.
5- Les 7S de McKinsey pour avoir une vue d’ensemble: inventé dans les années 80, permet d’analyser les performances internes de l’entreprise en prenant en considération les 7 variables suivantes :Strategy : orientations stratégiques et moyens mis en place pour les atteindre, Structure : modèle organisationnel de l’entrepris, Systems : modes de fonctionnement, procédures, et méthodes, Style of management : le style de management participatif, autoritaire, délégatif…, Skills : les forces qui font toute la valeur ajoutée de l’entreprise, Staff : l’aspect social, motivation, engagement, épanouissement des, Shared values : la culture et les valeurs communes au sein de l’entreprise,. De ces 7 aspects, on peut dresser un état des lieu pour mettre en place une démarche.
6- Les 5 S pour améliorer l’environnement de travail des collaborateurs: Méthode de management japonaise élaborée par Toyota, la technique des 5S a été initialement conçue pour améliorer les conditions de travail dans les ateliers de production. Mais cette méthode peut aujourd’hui être appliquée à tout type d’espace professionnel. Elle liste 5 opérations, à réaliser l’une après l’autre, de façon à améliorer l’environnement de travail des salariés. Seiri : stocker ou jeter tout ce qui est superflu et inutile ; Seiton : classer, trier et ranger tout ce qui est utilisé au quotidien dans un espace dédié ; Seiso : nettoyer le bureau et les outils pour un cadre de travail propre, sain et sécurisé ; Seiketsu : maintenir cet ordre et cette propreté ; Shitsuke : être rigoureux et suivre chacune des méthodes précédentes l’une après l’autre.
Nombre d’outils et méthodes qui peuvent se mettre au service de l’optimisation de la performance par la démarche d’amélioration continue, parmi lesquels : L’approche Gemba pour analyser les processus en les observant directement sur le terrain ; La méthode Juste-à-temps ; La méthode QQOQCCP (Qui ? Quoi ? Où ? Quand ? Comment ? Pourquoi ?) : pour résoudre les problèmes au travers de la collecte de données; Les 5 Pourquoi particulièrement participatif qui se base sur le fait de se poser la question « Pourquoi ? » à 5 reprises de manière consécutive; La méthode de Hoshin Kanri, qui s’inscrit dans le processus de Lean Management; La loi de Pareto, des 80 / 20, selon laquelle 80 % des résultats sont obtenus grâce à 20 % des actions; Les 3M qui la définition des grandes pertes de valeur à supprimer (le gaspillage – Muda – ; les variabilités dans le processus – Mura – ; et les excès – Muri).
En analysant leurs performances après évaluations, l’Intelligence Artificielle peut être utilisée pour évaluer objectivement les compétences par des algorithmes d’apprentissage pouvant identifier précisément les forces et faiblesses de chaque partie prenante afin de favoriser l’amélioration continue et ainsi l’optimisation de la performance. C’est ce que nous verrons dès le second volet de cette partie au centre du thème à l’ordre du jour.
B- L’IA pour l’implémentation de l’optimisation de la performance
L’intégration réussie de l’intelligence artificielle (IA) dans une stratégie d’entreprise nécessite une approche réfléchie bien que cet outil soit reconnu dans la transformation des opérations et la stimulation de l’innovation. Comme étapes clés, nous aurons :
1. Identification des besoins et définition des objectifs
Identifier les problèmes à résoudre ou les opportunités à saisir avec l’IA est la première étape cruciale. Il s’agit d’analyser les besoins spécifiques de l’entreprise et de déterminer comment l’outil pourra apporter de la valeur. Ensuite, définir des objectifs clairs et mesurables pour l’implémentation de la solution permettra de guider le projet et d’évaluer son succès. Les cas d’utilisation spécifiques où l’IA pourra être bénéfique doivent également être identifiés, comme la gestion des stocks, l’amélioration de l’expérience client, la gestion des contrats, l’optimisation des processus opérationnels ou la prise de décision plus éclairée. Enfin, évaluer les bénéfices attendus aidera à justifier l’investissement dans l’IA.
2. Évaluer les données et les infrastructures existantes
L’entreprise doit recenser les données pertinentes disponibles, qu’elles soient structurées ou non, provenant de sources internes ou externes. Une analyse approfondie de la qualité, de la fiabilité et de la complétude de ces données est essentielle, car elles constituent le carburant de l’IA. Parallèlement, il faut évaluer les infrastructures technologiques existantes, comme les capacités de stockage, de calcul et de connectivité, afin de déterminer si elles sont adaptées pour supporter une solution IA. Si des lacunes sont identifiées, il faudra planifier les mises à niveau nécessaires des infrastructures ainsi que la collecte de nouvelles données.
3. Choisir la solution IA adaptée
Il faudra doit évaluer les différentes technologies IA disponibles, comme l’apprentissage automatique, le traitement du langage naturel ou la vision par ordinateur, et sélectionner les algorithmes et les modèles les plus adaptés aux cas d’utilisation identifiés. Il faut également déterminer si une solution IA sur mesure doit être développée ou s’il existe des solutions commercialisées prêtes à l’emploi qui répondent aux besoins. Enfin, l’entreprise doit estimer les coûts, les délais et les ressources nécessaires pour mettre en place la solution IA choisie afin de s’assurer de la faisabilité du projet.
4. Planifier et mener l’implémentation
La mise en place d’une solution IA nécessite la constitution d’une équipe projet pluridisciplinaire, associant des experts métiers, des data scientists et des développeurs. C’est une prestation qui peut être externalisée surtout pour les structures de petites tailles comme les SARL, PMI/PME les Études et Cabinets…Un plan de projet détaillé, avec des étapes clés, des jalons et des responsabilités clairement définis, doit être élaboré. L’entreprise doit ensuite mettre en place les infrastructures et les données nécessaires à l’entraînement et au déploiement de l’IA. Le développement, les tests et la validation de la solution IA doivent suivre une approche itérative. Enfin, la formation des utilisateurs finaux et des équipes d’exploitation, ainsi que le déploiement progressif de la solution en production, sont des étapes cruciales pour garantir une adoption réussie.
5. Assurer le suivi et l’amélioration continue
Une fois la solution IA déployée, il sera nécessaire de mettre en place des indicateurs de performance pour suivre son efficacité avec une surveillance régulière afin d’identifier et de corriger les éventuels biais ou dérives. L’ajustement et l’optimisation continue de la solution en fonction des retours d’expérience sont essentiels pour s’assurer qu’elle reste pertinente et adaptée aux évolutions des données, des besoins et des technologies. Enfin, impliquer les utilisateurs finaux dans l’amélioration continue de la solution IA favorisera une adoption durable et une meilleure adéquation avec les attentes du métier.
C. Analyse swot: un préalable au choix de l’implémentation d’une IA
Forces :
• Capacité à analyser de grandes quantités de données de manière rapide et approfondie ;
• Objectivité et impartialité dans le traitement des informations, sans biais humains ;
• Reconnaissance et identification de tendances, de corrélations et de modèles complexes dans les données ;
• Possibilité de mettre à jour constamment les connaissances en temps réel ;
• Absence de fatigue ou d’erreurs aléatoires dans l’exécution des tâches.
Faiblesses :
• Dépendance à la qualité et à l’exhaustivité des données d’entrée ;
• Difficulté à prendre en compte les nuances, les contextes et les interprétations subjectives ;
• Manque de compréhension approfondie du sens et de la signification des informations ;
• Impossibilité de générer de nouvelles connaissances de manière autonome sans supervision humaine :
• Risque de biais algorithmiques pouvant être intégrés dans les systèmes d’IA.
Opportunités:
• Complémentarité avec l’expertise humaine pour une analyse plus complète et approfondie ;
• Automatisation de tâches répétitives et fastidieuses permettant de se concentrer sur des tâches plus stratégiques ;
• Prise de décision plus rapide et éclairée grâce à l’analyse en temps réel des données ;
• Amélioration continue des systèmes d’IA par l’apprentissage et la mise à jour des connaissances ;
• Possibilité d’explorer de nouveaux domaines d’application de l’IA dans divers secteurs.
Menaces:
• Risques éthiques liés à l’utilisation abusive ou malveillante de l’IA ;
• Problèmes de transparence et d’explicabilité du fonctionnement des systèmes d’IA ;
• Nécessité de mettre en place des réglementations et des normes pour encadrer l’utilisation ;
• Attaques de cybercriminels ;
• Acceptation et appropriation de l’IA par les utilisateurs finaux ;
• Coûts importants liés au développement et à l’intégration de solutions d’IA.
D. L’IA SELON LE BESOIN
| Besoins |
Éléments clés de la démarche |
| Amélioration de l’expérience client |
– Analyse approfondie des données client (interactions, comportement, préférences, etc.)
– Développement d’algorithmes d’IA pour la personnalisation des recommandations, le service client intelligent, etc.
– Intégration de l’IA aux canaux de communication et de vente (site web, applications mobiles, centres d’appels, etc.)
– Mesure de l’impact sur l’expérience client (satisfaction, fidélité, etc.) |
| Optimisation des processus opérationnels |
– Analyse des processus clés et identification des opportunités d’automatisation et d’optimisation
– Développement d’algorithmes IA pour la prévision de la demande, la planification de la production, la maintenance prédictive, etc.
– Intégration de l’IA aux systèmes d’information et aux processus existants
– Mesure de l’impact sur la productivité, les coûts, la qualité, etc. |
| Aide à la prise de décision |
– Identification des décisions clés à prendre et des données pertinentes
– Développement d’algorithmes IA pour l’analyse prédictive, la simulation, l’aide à la décision, etc.
– Mise en place de tableaux de bord et d’interfaces intuitives pour la présentation des informations
– Mesure de l’impact sur la qualité et la rapidité des décisions |
| Développement
De nouveaux produits/services |
Analyse approfondie des besoins des clients et du marché
Exploration de cas d’usage innovants grâce à l’IA (génération de contenu, personnalisation avancée, etc.)
Prototypage et tests rapides de nouvelles solutions IA
Mesure de l’impact commercial des nouveaux produits/services |
1- L’IA SELON LES ENVIRONNEMENTS
| Environnement |
Éléments clés de la démarche |
| Entreprise traditionnelle |
– Identification des processus et des données existantes à optimiser
– Développement d’un plan d’implémentation progressif avec des “quick wins”
– Gestion du changement et formation des équipes
– Intégration de l’IA aux systèmes d’information existants
– Mise en place d’un suivi et d’une gouvernance adaptés |
| Environnement réglementé |
– Identification et compréhension des réglementations applicables
– Conception des solutions IA dans le respect des exigences éthiques et de conformité
– Mise en place de processus de gouvernance et de contrôle rigoureux
– Communication transparente avec les parties prenantes (régulateurs, clients, etc.)
– Suivi et adaptation continue des solutions en fonction de l’évolution du cadre réglementaire |
| Entreprise multinationale |
– Prise en compte des différences culturelles et réglementaires entre les pays
– Développement d’une vision et d’une gouvernance IA globales
– Mise en place d’une infrastructure technologique centralisée et évolutive
– Adaptation des solutions IA aux spécificités locales (langue, contexte, etc.)
– Coordination des initiatives IA entre les différentes entités de l’entreprise |
2- L’IA SELON LES DOMAINES
Quelle que soit le secteur, la démarche générale reste la même, mais il est important d’adapter certains éléments en fonction des spécificités du domaine d’activité, de la réglementation en vigueur, des données disponibles et des cas d’utilisation prioritaires.
| Domaines d’activités |
Considérations spécifiques |
| Santé |
– Mettre l’accent sur la protection des données de santé et la conformité réglementaire (RGPD, etc.)
– Adapter les algorithmes IA aux cas d’usage médicaux (diagnostic, traitement, prédiction, etc.)
– Impliquer étroitement les professionnels de santé dans le projet |
| Finance |
– Veiller à la sécurité et à la fiabilité des données financières
– Utiliser l’IA pour la détection de fraudes, l’analyse de risques, la gestion de portefeuille, etc.
– Respecter les réglementations du secteur (conformité, traçabilité, etc.) |
| Industrie
manufacturière |
Exploiter l’IA pour l’optimisation des processus de production, la maintenance prédictive, la qualité, etc.
Intégrer l’IA aux systèmes de contrôle-commande et d’automatisation existants
Prendre en compte les aspects de sécurité industrielle et de fiabilité des systèmes |
| Domaine Juridique |
– Respect des réglementations et de la confidentialité des données juridiques (par exemple les dossiers de clients, les contrats, etc.)
– Utilisation de l’IA pour l’analyse de documents juridiques, la recherche de jurisprudence, la rédaction de contrats, etc. |
| Domaines d’activités |
Considérations spécifiques |
| Transport |
– Exploiter l’IA pour optimiser les itinéraires, la gestion de flotte, la prévision de la demande, etc.
– Intégrer l’IA aux systèmes de gestion du trafic et de contrôle des véhicules
– Prendre en compte les réglementations sur la conduite autonome et la sécurité routière |
| Logistique |
– Utiliser l’IA pour la gestion des entrepôts, l’ordonnancement, la prévision de la demande, etc.
– Exploiter l’IA pour l’optimisation des processus de stockage, de préparation de commandes et d’expédition
– Assurer la fiabilité et la traçabilité des données logistiques |
| Sureté |
– Exploiter l’IA pour la détection d’anomalies, d’intrusions et de comportements suspects
– Utiliser l’IA pour l’analyse des images et des vidéos de surveillance
– Garantir la protection des données personnelles et la transparence des algorithmes de sécurité |
E – LES DÉFIS ET MESURES PRISES POUR IMPLÉMENTER L’IA
Ces initiatives témoignent de la volonté du pays de rattraper son retard dans ce domaine. Cependant, l’utilisation de l’intelligence artificielle au Cameroun reste restreinte à des projets pilotes et à des applications test. Un défi majeur à l’adoption à grande échelle est le manque d’infrastructures technologiques, de financement et de compétences spécialisées comme l’absence d’accès à l’Internet haut débit, aux centres de données et aux technologies de pointe entrave le progrès de l’IA. Il existe un manque de compétences et de formation, ainsi que de programmes de formation et d’initiatives visant à développer les compétences requises. Les investissements dans la recherche, le développement et les applications de l’IA au Cameroun sont encore limités, ce qui entrave son utilisation.
L’utilisation de l’IA peut susciter de la réticence et de la sensibilisation chez certaines parties prenantes telles que les consommateurs et les décideurs, en raison d’un manque de compréhension de ses bénéfices et de ses risques potentiels. Il est essentiel de prendre en compte des considérations éthiques et juridiques, comme la préservation des données, la transparence algorithmique et la responsabilité, afin d’adopter l’IA de manière responsable.
Comment faites-vous usages de l’intelligence artificielle dans votre environnement de travail? En quoi est-ce que la performance de votre structure ou de celles de vos collègues ou même encore la vôtre s’améliore-t-elle avec l’usage de l’intelligence artificielle?
Expérience terrain : Et si la vraie question était pourquoi utiliser l’IA!
À l’interrogation des salariés, fonctionnaires, des indépendants, des chefs d’entreprise sur leur rapport aux intelligences artificielles génératives, Comment les utilisent-ils, comment modifient-elles leur pratique professionnelle? Les gens disent que c’est génial, mais ce n’est pas instinctif pour tout le monde de savoir ce que peut l’IA peut faire à notre place” souligne le DRH chez Mazars d’après qui, « L’enjeu, ce n’est pas de se demander si on y va ou si on n’y va pas. On y va ! L’objectif de cette expérimentation, c’est de lister très clairement l’ensemble des gestes métiers qu’on va faire faire à l’IA, et plus à nos équipes, lesquels sont pertinents ». Après quoi, il faudra donner des consignes aux équipes, pour les encourager à changer leur mode opératoire sur certaines tâches, à travailler avec l’IA générative ou non.
Notre DRH rajoutera qu’il y en a dans la partie administrative, par exemple pour rédiger des accords d’entreprise, des accords-cadres, une charte de télétravail que l’IA générative va aider, non pas à l’écrire intégralement à notre place, mais va à obtenir un pré-modèle, pour ne pas partir d’une feuille blanche. On a identifié d’autres cas d’usage, en recrutement, en gestion de talents, pour être beaucoup plus efficient et perdre moins de temps.
Quelle est la quantité de travail produite par les IA génératives ? Quels sont les gains de productivité pour les équipes qui les utilisent ? C’est ce que doit déterminer l’expérimentation menée chez Mazars. Mais pour quelle finalité, s’interroge la DRH du groupe ?
“C’est vrai que l’on s’interroge beaucoup sur la façon d’utiliser l’IA, mais pour moi, la première question, c’est pourquoi ? Pourquoi est-ce que je veux que mes équipes soient plus productives ? Est-ce pour aller plus vite ? Est-ce pour embaucher moins demain ? Nous en avons parlé dans l’équipe : l’aide à l’IA générative, souligne la DRH, on se dit qu’elle va nous faire économiser du temps sur des tâches rébarbatives, et que ce temps-là, on pourra l’utiliser pour un meilleur confort. On travaille beaucoup parfois, et j’aimerais bien que mes équipes travaillent un peu moins.”
V – L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE: LEVIER DE PERFORMACE
L’intelligence artificielle est devenue l’un des domaines les plus dynamiques et les plus prometteurs de la technologie moderne. Pour les entreprises, elle représente bien plus qu’une simple tendance : elle offre un potentiel réel pour stimuler la croissance, améliorer l’efficacité et transformer fondamentalement la façon dont les affaires sont menées. L’optimisation des performances par l’IA peut fournir des informations approfondies analyse des données, identification des tendances, des préférences des utilisateurs et des performances du contenu métrique. Cette approche basée sur les données aide à affiner les stratégies de contenu pour de meilleurs résultats.
A- COMMENT FAIRE DE L’IA UN LEVIER DE PERFORMANCES
Pour l’entreprise comme pour le personnel, voici comment activer les leviers de croissance par l’intelligence artificielle:
1- La compréhension et l’analyse de l’expérience client: L’intelligence artificielle permet aux entreprises de comprendre leurs clients en analysant de grandes quantités de données. Par exemple, les systèmes de traitement du langage naturel (NLP) comme BERT développé par Google, peuvent analyser les commentaires des clients sur les réseaux sociaux pour identifier les tendances, les préférences et les problèmes émergents, aidant ainsi les entreprises à ajuster leurs produits et services en conséquence.
2- L’optimisation des processus opérationnels: L’un des premiers bénéfices de l’intelligence artificielle pour les entreprises est l’optimisation des opérations. Grâce à l’automatisation des tâches répétitives, l’IA permet aux employés de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée. Par exemple, les entreprises de fabrication utilisent des systèmes de gestion automatisée des inventaires comme SAP S/4HANA pour prévoir la demande, optimiser la production et réduire les coûts de manière significative.
3-La rapidité de la prise de décision: Les systèmes d’intelligence artificielle comme Chat GPT peuvent analyser rapidement d’énormes volumes de données pour fournir des informations pertinentes en temps réel, permettant de prendre des décisions plus éclairées et plus rapides. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent également aider à prédire les résultats probables de différentes décisions, facilitant ainsi la prise de décision stratégique, la lecture des bilans comptables ou des documents juridiques grâce à l’analyse synthétique.
4-L ’innovation et le développement de produits et services: Ici, il devient plus facile de développer de nouveaux produits ou services, ou améliorer ceux existants. L’IA peut aider à identifier les opportunités de marché non satisfaites ou à optimiser les fonctionnalités de produits en fonction des retours client. Par exemple, les entreprises de technologie utilisent des techniques d’apprentissage automatique pour développer des produits comme les assistants virtuels intelligents, les voitures autonomes et les outils de traduction instantanée.
5- La simplification de la gestion des ressources humaines: Pour optimiser les processus de recrutement, évaluer les performances des employés, et fournir une formation personnalisée. Workday People Analytics analyse les données RH, telles que les performances des employés, la rémunération, les habitudes de travail, les congés et les absences.
6- La sécurité des données et la surveillance: Des systèmes d’intelligence artificielle comme IBM QRadar Advisor peuvent détecter les anomalies et les comportements suspects dans les données, ce qui renforce la sécurité des informations sensibles. Pour les entreprises, cela signifie une meilleure protection des données et une réduction des risques liés à la cybersécurité.
7- L’augmentation de la productivité commerciale: L’IA facilite l’automatisation des tâches répétitives et laborieuses, libérant les travailleurs pour des activités à plus forte valeur ajoutée. OliverList est une plateforme d’automatisation de la prospection qui permet de générer des rendez-vous (B2B) grâce à des campagnes de prospection par e-mail ciblées, personnalisées et percutantes. Ou encore, Tactiq permet de retranscrire et de résumer de façon ultra précise vos réunions en visio.
B – Intelligence artificielle: impact du succès
L’optimisation des opérations commerciales: Par la personnalisation, il est possible de cibler avec précision des clients, améliorant ainsi l’efficacité des campagnes marketing et contribuant à l’optimisation des compétences.
L’analyse du comportement du consommateur: Des outils d’IA analysent le comportement du consommateur, optimisant les ventes et le service client, un aspect crucial pour l’accroissement du chiffre d’affaires.
La gestion opérationnelle: L’IA peut transformer et optimiser la chaîne logistique, réduisant les coûts et améliorant l’efficacité globale. L’IA optimise la gestion des stocks, minimisant les coûts tout en assurant une disponibilité constante des produits.
L’optimisation des ressources humaines: L’IA révolutionne le recrutement, rendant le processus plus rapide et plus efficace, un élément clé de l’optimisation. Des plateformes basées sur l’IA personnalisent la formation et le développement professionnel, améliorant la performance des employés pouvant ainsi répondre à critères de sélection de meilleurs profils. Par ailleurs, l’automatisation des tâches courantes ne sera pas en reste pour accomplir rapidement ce qui prend plus de temps à l’homme.
La gestion financière et des risques: L’IA aide à évaluer les risques financiers, un élément essentiel pour une prise de décision stratégique éclairée, facilitant la prévision budgétaire, permettant une meilleure gestion des ressources financières.
L’avantage concurrentiel: L’optimisation des processus par l’IA sera essentielle pour les entreprises afin de débloquer leurs processus, de réduire les erreurs, d’éviter les risques et, en fin de compte, de stimuler la productivité et l’efficacité opérationnelle. Cela permet aux entreprises de rester compétitives et de surpasser les autres organisations du même secteur.
C. IMPACT DE L’IA SUR LES PERFORMANCES DES ENTREPRISES ET PERSONNEL
Aperçu de l’évolution des performances d’une entreprise et du personnel, selon qu’il utilise une IA adaptée, basique ou alors qu’ils n’en utilisent pas.
D- UN MARCHÉ EN PLEINE EXPANSION: LES LOGICIELS D’IA
Selon les dernières prévisions d’Omdia, le marché mondial des logiciels d’intelligence artificielle devrait atteindre plus de 90 milliards de dollars cette année. Mais ce n’est rien en comparaison avec ce qui est attendu dans un futur proche. Les experts du secteur prévoient en effet que le chiffre d’affaires mondial de l’IA dépassera le cap des 100 milliards de dollars d’ici quatre ans. Avec un taux de croissance annuel composé estimé à 41 %, la valeur de ce marché pourrait ainsi s’élever à 126 milliards de dollars en 2025. De même, le développement de l’IA et de l’automatisation aura un impact important sur le marché du travail.
VI. L’IA À L’ÉPREUVE DES FAITS
L’intelligence artificielle est souvent présentée comme une solution miracle capable de résoudre tous les problèmes. Cependant, la mise en œuvre de l’IA comporte des défis et des limites qu’il est important de prendre en compte. Examinons les principaux enjeux auxquels les entreprises et organisations sont confrontées lorsqu’elles cherchent à intégrer l’IA dans leurs activités. Les systèmes d’IA, déjà présents dans notre quotidien, permettent de réaliser des tâches inaccessibles à l’homme, encore faut-il en connaître les limites, les dangers et les atouts. En effet, les machines possèdent désormais des capacités dépassant pour certaines tâches celles de l’homme, grâce à la vitesse et la puissance de calcul des ordinateurs et au volume de données disponibles, mais sont incapables de conscience : elles se contentent d’appliquer des algorithmes écrits par l’homme. La définition et la mise en œuvre de ces algorithmes nécessitent une ingénierie souvent lourde, avec une véritable transformation des organisations. Comme toute nouvelle technologie complexe, difficilement compréhensible et modifiant durablement les sociétés, et parce qu’elle met l’homme face à ses propres limites.
A- Intelligence Artificielle : le chemin est bien plus long
Largement nourris par la culture populaire de science-fiction, l’objet de sa recherche est aussi alimenté par certains spécialistes du sujet (lettre à l’ONU d’Elon Musk, mythe de la singularité de Ray Kurzweil…), probablement afin de détourner l’attention de la mainmise progressive des grands groupes du numérique sur des prérogatives étatiques (sécurité, monnaie… et bientôt justice). Pour l’heure, si des progrès importants ont été réalisés en IA dite « faible », il n’existe pas d’IA « forte » ou « générale » et rien n’indique que l’on arrivera à en développer dans l’avenir, les techniques pour le faire n’étant à ce jour même pas identifiées. La machine, dotée d’une volonté et d’une intention propre, échapperait un jour au contrôle de l’homme.
L’IA incite également à une évolution rapide des compétences nécessaires sur le marché du travail. Les travailleurs sont invités à s’adapter à ces mutations technologiques, à développer de nouvelles compétences, en particulier dans le numérique, et à poursuivre leur formation continue. Un défi majeur pour les systèmes éducatifs, les centres de formation et les politiques publiques, qui doivent non seulement anticiper les besoins futurs du marché du travail mais aussi proposer des formations accessibles à tous face au risque d’accentuer les inégalités et de diviser davantage le marché du travail, en creusant l’écart entre les travailleurs qualifiés et non qualifiés, entre ceux qui tirent parti de l’IA et ceux qui en subissent les conséquences, ou encore entre ceux qui ont accès à la formation et ceux qui en sont exclus pour plus de discriminations liées au genre, à l’âge, à l’origine ou au handicap, à moins qu’elle ne soit conçue et utilisée de façon éthique et responsable.
Ce potentiel de heurter les valeurs et les droits fondamentaux de l’homme si elle n’est pas alignée avec les principes fondamentaux tels que la justice, la dignité, la liberté, l’égalité, la diversité, la solidarité, et la démocratie s’accentue par son utilisation pour surveiller, censurer, discriminer, opprimer ou exploiter individus et groupes mettant en péril ces principes, transformant nos normes et comportements sociaux, influençant opinions, émotions, relations et interactions. Sa vulnérabilité aux attaques cybernétiques cherchant à altérer son bon fonctionnement, sa fiabilité ou sa sécurité inclue des menaces de piratage, détournement, sabotage, falsification, ou de vol de données. Utilisée pour diffuser de fausses informations, des messages de haine, cibler des publicités, ou diffuser des contenus créant une dépendance, l’introduction des agents virtuels, robots ou avatars remplaçant ou imitant les humains peut altérer notre perception de nous-mêmes, notre identité, notre empathie, notre façon de communiquer et notre sociabilité pour un impact criard sur la performance.
B – L’IA et l’employabilité
Une des principales préoccupations concerne la perte d’emplois traditionnels due à l’automatisation. L’introduction de technologies intelligentes peut en effet créer légitimement des inquiétudes parmi les salariés quant à la sécurisation de leur poste. Afin de rester compétitif et de conserver sa valeur ajoutée, l’humain doit donc collaborer au mieux avec le virtuel et créer une synergie durable.
Un autre défi majeur réside dans la nécessité de garantir la confidentialité et la sécurité des données. Les entreprises traitent des quantités massives d’informations sensibles, et l’utilisation de l’IA comporte des risques potentiels en matière de protection de la vie privée. La loi sur la RGPD, depuis 2016, vise à poser un cadre pour éviter les débordements liés à la gestion et au traitement des données. Cette réglementation fait d’autant plus sens avec l’émergence de l’IA dans le monde professionnel.
De fait, la pollution numérique est également une limite sous-jacente que peut soulever l’intelligence artificielle, en lien avec la collecte et le stockage de masse des données. Il est donc essentiel de sensibiliser les collaborateurs à ces notions de cybersécurité et de gestion responsable, durable et éthique des données. Face à ces défis, l’importance de la formation continue devient évidente. Les programmes de formation en lien avec ces problématiques doivent évoluer en permanence avec les avancées technologiques. De plus les salariés doivent être encouragés à développer des compétences en lien avec l’IA, que ce soit pour travailler en collaboration avec les technologies intelligentes ou pour assurer la supervision et la gestion de ces systèmes. Toutefois, la sensibilisation aux enjeux de l’IA ne devrait pas se limiter aux employés directement impliqués dans la mise en œuvre de ces technologies. Les managers et les responsables des ressources humaines doivent également être formés.
VII. Légalité et intelligence artificielle
Ce n’est plus de la « science-fiction », 03 lois ont été adoptées par tous les acteurs de l’IA et par certains pays: 1ère Un robot ne doit jamais blesser un être humain ni, par son inaction, permettre qu’un humain soit blessé; 2nde: Un robot doit obéir aux ordres donnés par les êtres humains quoi qu’il arrive et en toutes circonstance, sauf si de tels ordres sont en contradiction avec la 1ère Loi; 3ème: Un robot doit maintenir sa survie aussi longtemps que ça ne soit pas en contradiction avec la 1ère et/ou la 2éme Loi.
En 2016, Google a ajouté ces 3 lois dans les entêtes de son code source. Ils sont même entrain de développer chez Google un « bouton rouge » qui permettra de désactiver leur Intelligence Artificielle si jamais ils n’arrivaient plus à la maintenir sous contrôle.
1- À l’échelle internationale plusieurs initiatives visent à encadrer l’utilisation de l’IA : les Principes éthiques pour une IA digne de confiance publiés par l’OCDE en 2019, qui fournissent un cadre pour le développement et l’utilisation responsable de l’IA puis la déclaration de Montréal pour un développement responsable de l’IA, adoptée en 2018, proposant des principes éthiques et des lignes directrices.
2- En Europe le Règlement général sur la protection des données (RGPD) de 2016 encadre l’utilisation des données personnelles dans les systèmes d’IA. De plus, la Commission européenne a proposé en 2021 un projet de réglementation sur l’IA visant à établir des règles communes pour un développement et une utilisation éthique et sûre de l’IA.
3- En Afrique il n’existe pas encore de cadre juridique spécifique sur l’IA. Cependant, certains pays comme le Sénégal, le Kenya et l’Afrique du Sud ont commencé à se pencher sur cette question et à développer des stratégies nationales en matière d’IA.
4- Au Cameroun il n’existe pas encore de législation spécifique concernant l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA). Cependant, le pays s’est engagé dans une stratégie nationale de transformation numérique qui pourrait inclure des considérations sur l’IA à l’avenir. Depuis cette entame d’année, plusieurs événements importants liés à l’IA se sont déroulés comme le séminaire national sur la régulation de l’IA en janvier 2024 organisé par l’Agence Nationale des Technologies de l’Information et de la Communication(ANTIC), et en juin 2024, le MINPOSTEL a organisé les Concertations Nationales sur l’Intelligence Artificielle (CONIA 2024) se sont tenues sur le thème “Quelles politiques gouvernementales pour une meilleure appropriation de l’intelligence artificielle au Cameroun ?”.
i- Les domaines d’application de l’intelligence artificielle au Cameroun
L’IA est utilisée dans différents domaines au Cameroun, tels que :
– la santé qui implique de faire des diagnostics précoces sur des maladies, d’améliorer les traitements et de rendre la gestion des épidémies plus efficace, de consulter à distance et de se savoir quelle pharmacie serait à proximité;
– l’amélioration de la productivité agricole, la gestion des ressources et la prévision des rendements dans l’agriculture;
– l’individualisation de l’enseignement et le soutien des enseignants dans l’adaptation de leurs approches pédagogiques;
– L’automatisation des tâches bancaires, la détection des fraudes et l’amélioration de l’accès aux services financiers;
– L’’optimisation des trajets, de gestion de trafic et d’amélioration l’efficacité des chaînes en transport et de logistique;
– La prestation de services publics, la prise de décision et la gestion des ressources sont améliorées dans le domaine du gouvernement et de l’administration publique.
Même si les investissements dans l’IA au Cameroun restent restreints, des signes prometteurs des sociétés internationales telles que Microsoft et Google ayant commencé à investir dans des projets des secteurs de l’éducation et de l’agriculture, des investisseurs locaux comme Acumen Fund et Outlierz Ventures soutenant des jeunes entreprises innovantes, le projet de création d’un Centre national de l’IA annoncé par le gouvernement restent de mise.
A- QUESTIONS EMERGENTES ET ÉTAT DE L’IA AU CAMEROUN
- Régulation et gouvernance : Modèles de langage IA.
- Modèles d’accès libres
- Modèles hegémoniques fermes developpés par les ‘big tech’
- Prévention de la désinformation : Protection de la vie privée
- Creation des « deep fakes » (hypertrucages)
- Généreration d’artefacts pour mener des escroqueries
B. IA & DROIT ÉLÉMENTS REMARQUABLES CONTEXTE ETHIQUE ET JURIDIQUE
- Biais algorithmiques et discrimination : Risques de partialité dans les décisions automatisées.
- Confidentialité des données : Protection des informations personnelles.
- Responsabilité : Qui est responsable des décisions prises par l’IA ?
- Propriété intellectuelle: les notions de créations protégeables, de droits des tiers et de créateur protégé.
Risques a surveiller: Transparence, Fiabilité, Biais, Cybersécurité et Fraude
- les systèmes d’IA ont-ils été développés dans le respect des droits des tiers
- À qui appartiennent les contenus générés par un système d’IA, et qui est titulaire des droits sur les contenus ?
- Qui est responsable en cas d’atteinte aux droits des tiers par les contenus générés par IA ?
- Quel est ;e caractère protégeable ou non par la propriété intellectuelle des contenus générés par IA.
VIII- CAS D’USAGE
A. Cas d’usage de l’IA en entreprise
- Marketing et ventes : Campagnes personnalisées, chatbots intelligents.
- R&D : Génération de prototypes.
- Chaîne d’approvisionnement : Prévisions et gestion des risques fournisseurs.
- Fabrication : Simulation des processus, maintenance prédictive
B. Cas d’usage de l’IA pour le juriste d’entrepris
- Analyse et traduction de contrats.
- Révision de contrats : Identification des clauses à risque.
- Génération automatique de documents juridiques.
C. Démonstration visuelle d’IA
- Microsoft Copilot : Intégration de DALL-E 3 pour créer des visuels à partir de descriptions.
- Chat GPT : Génération de texte et d’images en réponse à des prompts.
CONCLUSION
L’avènement de l’intelligence artificielle a profondément bouleversé le paysage économique et managérial, ouvrant la voie à de nouvelles perspectives stimulantes pour les organisations. Ces technologies permettent d’améliorer drastiquement l’expérience client, d’optimiser les processus juridiques, de booster la performance opérationnelle et de stimuler l’innovation dans les secteurs créatifs pour l’entière satisfaction des entreprises et du personnel. Il ne s’agit pas seulement d’un outil technologique, mais d’une ouverture des processus plus efficaces, à une meilleure compréhension des marchés, et à une interaction client personnalisée à un niveau jamais atteint auparavant. En adoptant intelligemment l’IA, les entreprises peuvent non seulement améliorer leur efficacité opérationnelle mais aussi réinventer leurs modèles d’affaires. Toutefois, ce défi de transformation organisationnelle et culturelle nécessite de repenser en profondeur le modèle de gouvernance, de processus de travail et de management des ressources humaines. La définition d’une vision stratégique claire, la mise en place d’une gouvernance agile et la mobilisation de l’ensemble des collaborateurs s’avèrent essentielles pour tirer pleinement parti du potentiel de l’IA.
Enfin, l’agilité et l’apprentissage continu seront cruciaux pour s’adapter avec succès aux transformations induites par l’IA. Partout ailleurs et bien plus encore au Cameroun, les organisations devront cultiver une posture d’expérimentation, d’amélioration continue et d’adaptation permanente face à un écosystème en perpétuelle évolution. Seules les entreprises qui sauront relever ces défis avec audace, détermination et sens de l’innovation pourront véritablement tirer parti des nombreux avantages offerts par l’intelligence artificielle.
Si vous envisagez d’intégrer l’IA dans votre stratégie d’entreprise ou de développement personnel, et souhaitez maximiser vos résultats, n’hésitez pas à vous faire accompagner pour un guide professionnel dans cette transformation vers de nouveaux horizons de succès.
