Workday Elevate Paris, plus de 600 professionnels des ressources humaines, de la finance et de l’IT se sont réunis pour explorer le futur de leurs métiers respectifs. Sans surprise, le sujet des IA génératives était au cœur de toutes les discussions. Quels sont les cas d’usage de l’intelligence artificielle générative pour les métiers de la finance et des RH ? Comment amorcer cette nouvelle transformation ?
Au cours d’une table ronde animée par Sylvain Fievet, directeur de publication du média Alliancy, les entreprises Michelin, Eiffage et LISI Groupe sont revenues sur leur vision et leur retour d’expérience en matière d’IA générative. L’occasion pour l’audience de se confronter également aux éclairages apportés par Workday et son partenaire BNB, sur les dynamiques du marché en cours.
L’intelligence artificielle générative s’annonce comme l’une des transformations les plus impactantes du XXIe siècle pour la finance et les RH. Face à ce bouleversement, les entreprises ont tendance à adopter trois types de posture : l’interdiction, l’ignorance ou l’expérimentation.
Pour Anne-Delphine Beaulieu, Chief Sustainability Officer & Digital Transformation au sein du groupe industriel LISI, la démocratisation des IA génératives marque une transformation unique en son genre. “Par rapport aux précédentes vagues de la transformation digitale, les IA génératives ont la capacité de servir tous les publics. Les métiers finance, RH, IT, achats, marketing... sont tous concernés et vont devoir apprendre à utiliser l’IA générative” explique t-elle.
Les promesses de cette technologie sont en effet nombreuses. Pierre Gousset, Vice Président Presales EMEA chez Workday, rappelle les différentes capacités de l’IA générative : création de contenus, automatisation des tâches, correction, traduction, analyse, prédiction, synthèse, recherche ou encore conversation.
Il est donc crucial de ne pas prendre de retard.
« Plus on sera mature avant les autres, plus notre avantage concurrentiel sera important. On ne peut pas rater ce train. »
Anne Delphine Beaulieu
Chief Sustainability Officer & Digital Transformation
Lisi
À tour de rôle, chaque participant a eu l’occasion de dévoiler les premiers cas d’usage d’IA générative qui ont été déployés dans son entreprise.
Michelin a constitué des équipes IT dédiées aux sujets liés à la data et à l’IA. De premiers cas d’usage liés à l’intelligence artificielle générative ont ainsi vu le jour en 2023. Cécile Latour (IT Director for ERPs and HR solutions) explique que des expérimentations ont été implémentées sur Workday sur le sujet skills management. L’objectif : identifier plus facilement les compétences et les prochains postes à suggérer aux employés pour leur proposer l’expérience d’une carrière sur-mesure.
De son côté, Eiffage a déployé une plateforme d’IA générative début 2024, qui a permis d’identifier une trentaine de cas d’usage métier qui aboutiront sur des POC ou des projets agiles. Cédric Jublot (Directeur Applications/ERP) cite notamment l’exemple d’un chatbot interne dédié à la recherche de documentation pour trouver des mots ou des images spécifiques.
« Cette recherche était auparavant chronophage. Aujourd’hui, personne dans l’équipe support finance ne peut dire qu’il ne sait pas où se trouve l’information : il suffit de la demander. »
Cédric Jublot
Directeur des applications/ERP Groupe
Eiffage
BNB a également déployé un chatbot pour répondre aux questions de ses consultants. Sur l’aspect RH, l’entreprise utilise l’IA générative comme un assistant pour aider les managers à définir les objectifs des collaborateurs pour améliorer leur qualité et s’assurer qu’ils soient SMART, raconte Javier Delgado, Managing Partner.
Afin d’identifier des cas d’usage pertinents pour ces clients, Workday a créé des “early adopter programs”. Ceux-ci permettent aux entreprises de tester, sur la base du volontariat, des uses cases de l’IA générative pour rédiger des job descriptions ou encore pour analyser des contrats.
L’un des défis majeurs à relever reste l’accompagnement des équipes dans ces changements. Pour les professionnels réunis, la première étape consiste à identifier des personnes volontaires, qui utilisent déjà des IA comme ChatGPT à titre personnel. Il s’agit souvent de collaborateurs ayant un âge assez jeune.
“Chez Eiffage, nous avons constaté qu’en dessous de 40 ans, les collaborateurs utilisent déjà l’IA : plus on se rapproche de la vingtaine d’années, plus l’usage est intensif. Au-dessus de 40 ans, certains ont peur que leur job soit remplacé par une IA, il faut donc lever ces craintes” raconte Cédric Jublot.
Pour démocratiser l’usage de l’IA générative auprès des collaborateurs moins technophiles, Anne-Delphine Beaulieu (LISI Group) mise sur le reverse mentoring : les plus jeunes ont ainsi un rôle à jouer dans la transmission des savoirs et des bonnes pratiques relatives à cette technologie.
À l’unanimité, les intervenants de la table ronde recommandent l’apprentissage par l’expérimentation, en commençant sans voir trop grand. De simples prompts pour mieux utiliser la suite Office, corriger les fautes d’orthographe dans un email ou un contrat... peuvent facilement être utilisés pour accroître la productivité.
La difficulté pour les équipes IT est de se dégager du temps pour s’acculturer avec les IA génératives tout en respectant l’activité de l’entreprise, sa roadmap, et ses projets. Là encore, l’idéal est d’utiliser l’IA sur des cas concrets, pour apprendre en faisant, sans perdre de temps.
L’usage de l’intelligence artificielle générative pose des enjeux en matière de conformité. Comme le rappelle Pierre Gousset (Workday), l’article 6 de la loi européenne sur l’intelligence artificielle indique que les usages de l’IA dans un contexte lié aux RH et à l’emploi sont considérés comme étant à “haut risque”.
Cela induit un certain nombre de contraintes en matière de sécurité, de gouvernance des données, ou encore de documentation technique.
La sécurité est l’un des principaux freins à l’adoption des IA génératives. Les entreprises craignent que leurs collaborateurs ne divulguent des données sensibles ou confidentielles dans leurs échanges avec l’intelligence artificielle, et s’interrogent sur la propriété, la confidentialité et la sécurité de leurs données.
Il est donc important de définir une politique d’entreprise quant à l’utilisation des IA génératives en proposant des formations aux collaborateurs sur les bonnes pratiques à adopter, mais aussi sur les risques que cette technologie comporte.
Les témoignages réunis lors de cette 10e édition de Workday Elevate le prouvent : l’IA générative offre déjà de nombreux cas d’usage pour les RH et la finance. Mais cette transformation doit passer par un dialogue entre les métiers et l’IT, pour identifier des besoins concrets et concevoir des solutions qui répondent efficacement aux enjeux opérationnels. Cette compréhension est la clé d’une adoption indolore et rapide de l’IA générative par les fonctions finance et RH et elle implique pour les équipes IT d’adopter de nouveaux réflexes.
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