Pour de nombreux leaders TI, la pression de « faire quelque chose avec l’IA » se fait sentir bien avant qu’un consensus existe sur ce que ce « quelque chose » devrait être.
Les dirigeant·e·s veulent des progrès visibles. Les équipes d’affaires veulent accélérer le travail. Les employé·e·s veulent des outils qui simplifient leurs journées. Les équipes de sécurité veulent l’assurance que les informations sensibles restent protégées. Et tout cela converge vers les TI, souvent en même temps.
Dans un tel contexte, il est tentant de voir grand : automatisation orientée client, analytique avancée, processus entièrement automatisés. Ces objectifs sont légitimes, mais ce ne sont généralement pas les meilleurs points de départ.
Ce que nous observons constamment — et ce qui est ressorti clairement lors du récent webinaire de Compugen sur l’IA —, c’est que la productivité personnelle constitue le point de départ le plus judicieux. Non pas parce que c’est spectaculaire, mais parce que c’est pratique, circonscrit et ancré dans la façon dont les gens travaillent déjà.
Commencer là où l’IA est déjà présente
L’adoption de l’IA débute rarement par un plan formel. Dans la plupart des organisations, elle s’installe discrètement.
Les employé·e·s utilisent déjà l’IA pour résumer des documents, rédiger des courriels, organiser des notes et réduire les tâches administratives. Parfois avec des outils approuvés. Souvent sans.
Cela a son importance.
Lorsque l’utilisation de l’IA se fait hors de vue, les TI perdent en visibilité. Les équipes de sécurité perdent en contexte. La gouvernance devient réactive. Le risque ne disparaît pas — il devient simplement plus difficile à gérer.
Les cas d’usage liés à la productivité personnelle permettent de ramener ces activités à la lumière. Ils rejoignent les équipes là où elles se trouvent déjà, tout en donnant aux TI l’occasion de mettre en place les bons garde-fous, d’observer l’utilisation des outils et de comprendre comment l’IA interagit avec les données réelles de l’organisation.
Il ne s’agit pas de laisser tout le monde expérimenter librement. Il s’agit de reconnaître la réalité et d’y répondre de façon à renforcer la confiance plutôt qu’à créer de la friction.
Apprendre rapidement, sans risque inutile
L’un des messages les plus clairs du webinaire portait sur l’importance d’apprendre avant de chercher à passer à l’échelle.
Les cas d’usage en productivité personnelle sont généralement internes et bien circonscrits. Résumés, recherches d’information, notes de réunion, soutien à la rédaction : ces usages n’ont habituellement pas d’impact direct sur les client·e·s ni sur des processus automatisés en aval. Si un problème survient, les répercussions demeurent limitées.
Cela en fait d’excellents environnements d’expérimentation.
Les équipes TI peuvent observer comment l’IA se comporte avec des données réelles. Elles peuvent repérer où la qualité des données tient la route — et où elle ne tient pas. Elles peuvent voir comment les gens s’appuient sur les résultats. Et surtout, elles peuvent constater où la confiance dépasse parfois la précision.
Ce type d’apprentissage est beaucoup plus rapide qu’avec des projets d’automatisation complexes et interfonctionnels.
Quand des réponses convaincantes masquent des données fragiles
Un des risques abordés lors du webinaire concerne la capacité de l’IA à présenter avec assurance des informations incomplètes ou erronées.
Les systèmes traditionnels signalent généralement l’incertitude par des champs manquants ou des rapports incomplets. L’IA, elle, comble souvent les vides. Elle produit des réponses qui semblent complètes, même lorsque les données sous-jacentes ne le sont pas.
Les cas d’usage en productivité personnelle rendent cela visible rapidement.
Lorsqu’une personne révise un résumé ou une réponse générée par l’IA, elle peut souvent détecter ce qui ne correspond pas au contexte. Cette validation humaine permet d’identifier où davantage de rigueur est nécessaire.
Il est préférable de découvrir ces lacunes ici plutôt qu’une fois l’IA intégrée à des décisions automatisées.
L’humain fait toujours partie du système
Autre point clé du webinaire : l’IA ne remplace pas le jugement.
Même les meilleurs modèles excellent dans la reconnaissance de motifs. Ils ne comprennent pas l’intention, les conséquences ou les nuances comme le font les personnes. Avec la productivité personnelle, l’humain demeure dans la boucle.
Les employé·e·s examinent les résultats. Ils décident quoi utiliser, quoi ajuster et quoi ignorer. Avec le temps, cela crée une compréhension réaliste de ce que l’IA fait bien — et des domaines où elle nécessite encore un encadrement.
Les organisations qui commencent ainsi sont beaucoup plus susceptibles de passer à l’échelle de manière responsable. Elles ne cherchent pas à éliminer la supervision trop rapidement et savent plus clairement où l’intervention humaine demeure essentielle.
Une meilleure conversation entre les TI et les équipes d’affaires
La productivité personnelle favorise aussi un dialogue beaucoup plus sain entre les TI et les équipes d’affaires.
Au lieu de discussions abstraites sur la stratégie IA, la conversation devient concrète :
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Qu’est-ce qui fait réellement gagner du temps ?
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Qu’est-ce qui prête à confusion ?
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Quelles données sont utilisées ?
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Qu’est-ce qui semble utile — ou risqué ?
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Ces échanges mènent à un meilleur alignement. Les TI comprennent mieux ce que l’organisation valorise réellement. Les leaders d’affaires comprennent mieux les garde-fous nécessaires. Les deux parties s’appuient sur l’expérience, non sur la théorie.
Cet alignement est plus difficile à atteindre lorsqu’on commence par des projets d’automatisation vastes et complexes.
Commencer petit est un choix stratégique
Certaines équipes craignent qu’en se concentrant sur la productivité personnelle, elles voient trop petit. En réalité, cela signifie souvent voir plus clair.
Les organisations qui réussissent avec l’IA sur le long terme sont généralement délibérées dès le départ. Elles considèrent les premiers cas d’usage comme des occasions d’apprentissage. Elles ajustent leur approche à partir de ces apprentissages, puis élargissent avec intention.
La productivité personnelle offre une base solide pour cela. Elle renforce la confiance sans exposer l’organisation à des risques inutiles. Elle permet à la gouvernance d’évoluer en parallèle de l’usage réel. Elle génère des gains rapides que tout le monde peut comprendre.
Un point de départ durable
L’adoption de l’IA n’est pas une décision unique. C’est une série de choix qui s’accumulent.
Commencer par la productivité personnelle donne aux leaders TI la marge de manœuvre nécessaire pour avancer sans s’engager prématurément. Cela permet de faire émerger les risques lorsqu’ils sont encore gérables. Cela aide les organisations à progresser sans prétendre que tout est prêt d’un seul coup.
Chez Compugen, nous accompagnons chaque jour des organisations partout au Canada dans cette démarche. Celles qui développent des capacités durables ne sont pas toujours les plus rapides. Ce sont celles qui avancent avec intention, apprennent en cours de route et gardent les personnes au centre de l’expérience.
La productivité personnelle n’est pas seulement un point de départ prudent. C’est un point de départ intelligent.
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Si vous explorez l’IA et souhaitez vous assurer que vos premières étapes vous préparent réellement à l’échelle, les expert·e·s Données et IA de Compugen peuvent vous aider à valider votre approche. Des projets pilotes encadrés aux fondations prêtes pour l’entreprise, nous collaborons avec des organisations canadiennes pour transformer les gains initiaux en valeur d’affaires durable.
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