Gérer la surcharge informationnelle
Intelligence humaine - l'IA pour les Ressources Humaines #9
Nous sommes Maxime Le Bras, Responsable du Recrutement d’Alan, et Charles Gorintin, Cofondateur et CTO d’Alan, pour vous donner de la tech et du RH. Ceci est une newsletter portant sur l’utilisation de l’Intelligence Artificielle (IA) par les spécialistes des ressources humaines. C’est promis, elle n’est pas générée par ChatGPT.
Vous vous sentez submergé par le flot d'informations dans votre entreprise ? La transparence, tant vantée (par des entreprises comme Alan 😅), semble-t-elle créer plus de confusion que de clarté ? Rassurez-vous, ce sentiment n'est pas nouveau.
Au XIIe siècle déjà, Vincent de Beauvais s'en plaignait :
"La multitude des livres, la brièveté du temps et la fragilité de la mémoire ne permettent pas de tout retenir également."
Cette surcharge informationnelle est un phénomène ancien, mais son ampleur dans les entreprises modernes est sans précédent. Et pourtant, notre cerveau n'a pas évolué pour autant.
Le piège du "satisficing"
Face à cette avalanche d'informations, nous tombons souvent dans le piège du "satisficing", concept introduit par Herbert Simon. Nous nous contentons de la première information qui semble suffisante, peut-être en demandant au premier collègue venu. Avec pour résultat des décisions de qualité médiocre.
Les limites des solutions traditionnelles
Historiquement, la solution pour gérer le surplus d’informations a été de compartimentaliser et d'éditorialiser l'information. Chacun n'avait accès qu'à ce qui était jugé nécessaire. Mais cette approche a ses limites : elle entrave la capacité des équipes à prendre des décisions qui dépassent leur mandat local.
Le pari de la transparence radicale
Chez Alan, nous avons fait le pari inverse : celui de la transparence radicale. Notre objectif ? Permettre à chacun de faire sens de cette masse d'informations. Un rêve qui devient réalité grâce à l'IA générative.
L'IA générative : La clé de la maximisation
L'IA générative nous permet d'entrer dans ce qu'Herbert Simon appelle la "maximisation" : la capacité d'explorer et d'analyser toutes les informations disponibles. C'est un changement de paradigme.
Implications concrètes pour les entreprises
1. Priorité au knowledge management : Collecter le "pourquoi" derrière chaque décision devient crucial.
2. Surmonter la barrière de Chesterton et accroître la flexibilité : En documentant les raisons de ses décisions, l'entreprise peut facilement réévaluer ses processus, évitant ainsi la calcification ("on a toujours fait comme ça !"). Cette approche permet de ne garder que ce qui reste nécessaire, réduisant la rigidité et favorisant l'adaptabilité face aux changements.
3. Utilisation stratégique de l'IA : Des outils d'IA générative ayant accès à l'historique des décisions (comme Dust) deviennent essentiels pour naviguer dans cette surcharge informationnelle.
Vers une entreprise plus adaptable
En épousant la transparence et en utilisant l'IA générative, nous transformons une montagne de données en un atout stratégique. Avec comme résultat une entreprise plus souple, plus adaptable, avec des employés mieux informés et plus à même de prendre des décisions éclairées.
Trois questions pour une experte
— Pouvez-vous nous raconter brièvement ce que fait AGAP Consulting ?
— Anna : AGAP Consulting aide les entreprises à valoriser leurs connaissances internes. Nous travaillons avec des entreprises de toutes tailles pour capturer, documenter, organiser, partager et faire circuler le savoir interne. Cela améliore le travail des collaborateurs en leur donnant accès aux informations nécessaires.
Nous adaptons la culture d'entreprise pour favoriser le partage des connaissances, avec des pratiques de transparence, de propriété partagée et d'apprentissage autonome. Nous offrons aussi du coaching personnalisé pour la gestion du changement, incluant des sessions individuelles, des feuilles de route stratégiques, des modèles de travail et des feedbacks d'experts.
Enfin, nous améliorons les workflows internes, rendant les réunions plus efficaces, facilitant les décisions, améliorant l’onboarding des nouveaux employés, ainsi que la communication et la documentation.
— Selon vous, pourquoi les entreprises doivent-elles s'emparer du sujet 'Knowledge Management' ? Pourquoi est-ce encore plus important à l'heure actuelle, où l'IA Générative est de plus en plus utilisée par les employés ?
— Anna : Avec le télétravail et l'évolution des méthodes de management vers plus de transparence et de collaboration, les entreprises ressentent un besoin croissant de capturer et d'organiser leur connaissance. La disparition progressive des silos d'information et les passages plus courts des employés dans les entreprises accentuent ce besoin : la culture orale de bureau atteint ses limites, et on s’en rend compte.
Ces besoins deviennent encore plus critiques avec l'essor des outils d'IA. L'IA nécessite une base documentaire bien écrite, bien référencée, claire et à jour pour fonctionner correctement. De nombreuses entreprises se rendent compte de manière extrêmement concrète que l'IA ne peut pas fonctionner de manière optimale sans une bonne alimentation en informations de qualité.
Ca motive donc les entreprises à entreprendre sérieusement le chantier de la capture et de l'organisation des connaissances qu'elles avaient souvent négligé par manque de temps. L'IA ne diminue pas le besoin de documentation ! Au contraire, elle l'augmente, mais avec une expérience utilisateur différente pour accéder à l'information.
— En 'Knowledge Management', quelle est l'initiative que vous avez lancée et qui a dépassé vos attentes ?
— Anna : Nous avons travaillé avec une entreprise où rien n'était documenté. Cette entreprise avait une culture de travail traditionnelle, basée sur les échanges oraux au bureau. Dans ce contexte, posséder des connaissances signifiait détenir du pouvoir, et il y avait peu d'incitation à partager cette connaissance.
Avec un changement de leadership, l'entreprise a entrepris une modernisation. Une initiative clé a été de documenter toutes les connaissances et d'initier une culture de transparence. L'objectif était de rendre l'information accessible à tous, éliminant ainsi les silos de connaissance.
Le défi principal était de motiver les employés, qui n'étaient pas forcément à l'aise avec la technologie ni enclins à partager leur savoir, à capturer et documenter leurs connaissances. Elles et ils avaient des emplois du temps très chargés, ce qui compliquait encore la tâche de documentation.
Nous avons donc commencé par identifier les employés détenant des connaissances clés. Ensuite, nous avons organisé des interviews orales pour extraire toutes leurs connaissances. Ces conversations ont été enregistrées à l'aide de Sana AI, un assistant qui enregistre, transcrit, analyse et résume n’importe quel meeting. On a ensuite crée un prompt spécifique sur Sana AI pour transformer les conversations enregistrées en documentation claire et bien structurée. Cette documentation a été publiée sur la base de connaissances de l'entreprise et largement communiqués à l'interne, rendant l'information immédiatement accessible et utilisable par tous les employés.
Cette initiative a permis de minimiser le temps investi par chaque employé tout en maximisant l'impact de la documentation créée. Cela a non seulement amélioré l'accès à l'information pour tous les employés, mais aussi favorisé une culture de partage et de transparence au sein de l'entreprise.
Dans le monde de l'IA ce mois-ci…
Ces derniers jours, nous avons trouvé intéressant :
Les progrès de Runway, qui permet de créer des vidéos.
Reclaim.ai, qui permet de gérer plus efficacement votre agenda.
Beautiful.ai, un outil permettant de créer des présentations plus rapidement.
👋 Rendez-vous dans un mois,
— Charles & Maxime