Accompagner l’Humain dans l’IA : les défis de la conduite du changement dans les prévisions de ventes

Dans un monde où l’intelligence artificielle (IA) se déploie rapidement pour automatiser et améliorer les processus, les entreprises cherchent de plus en plus à l’intégrer dans leurs pratiques quotidiennes.

J’ai eu l’occasion de mener un projet où l’IA a été mise en place pour optimiser les prévisions de ventes. Tout semblait aligné : les équipes techniques ont été renforcées pour développer la solution, les données étaient disponibles, les modèles étaient prêts. Mais très vite, une évidence est apparue : la véritable difficulté ne se trouvait pas dans le code ou l’algorithme… mais dans l’humain.

Dans cet article, je souhaite partager les défis humains rencontrés et comment nous avons réussi à accompagner les collaborateurs pour qu’ils s’approprient cette technologie.

Le choc de l’innovation : une incompréhension générale autour de l’IA

Le terme “intelligence artificielle” s’installe aujourd’hui dans tous les secteurs et a pris une place majeure dans notre société. Tout le monde parle d’IA, utilise ses fonctionnalités, et a donc sa propre idée de ce que cela représente.

Mais sur le terrain, j’ai constaté que ce foisonnement de discours conduit souvent à une incompréhension. En réalité, il existe différentes catégories d’IA, et son utilisation diverse et généralisée contribue à des expériences personnelles variées et, au final, à une vision floue de cette technologie.

Son fonctionnement est souvent perçu comme une boîte noire : on l’imagine comme une solution magique, capable de tout faire comme un humain. Or, dans notre projet, nous faisions face à un système loin d’être magique, basé sur des données passées, reconstruites avec le taux de rupture, pour extrapoler des prévisions.

Il est à mon sens plus facile d’implémenter une technologie encore inconnue, que de corriger les idées reçues autour d’un sujet déjà médiatisé. Et c’est exactement ce que nous avons dû faire, dès lors que le mot “IA” a été prononcé.

Deux visions contradictoires : l’IA comme menace ou comme solution miracle

Nos utilisateurs se sont rapidement divisés en deux groupes de réticents. Tous biaisés par cette fausse perception d’une solution “magique”, alors que notre IA était avant tout un outil d’assistance, perfectible, mais utile.

Le premier groupe voyait l’IA comme une menace directe. Très impliqués dans la fiabilité des prévisions de ventes, ils passaient un temps considérable à vérifier, analyser, et corriger. Leur crainte était simple : “Pourquoi accepter une technologie qui représente une menace pour mon emploi ?”

Le second groupe était fait d’enthousiastes… déçus. Le nouvel algorithme fonctionnait bien tant que les ventes restaient stables, sans perturbations. Mais dans les cas plus complexes, les utilisateurs devaient continuer à intervenir. D’où une autre forme de scepticisme : “Pourquoi utiliser une technologie qui me demande autant de corrections manuelles qu’auparavant ?”

Il fallait donc déconstruire, expliquer, rassurer. La conduite du changement devait prouver la valeur ajoutée, sans jamais sur-promettre.

La gestion du changement : adapter son discours et mener des actions concrètes

La première étape consistait à rétablir une compréhension générale et réaliste de la solution. Nous avons aligné notre discours, adopté une communication simple et transparente, et organisé des présentations à différentes échelles. Le soutien des managers a été essentiel pour appuyer le message : l’IA est un soutien, pas un remplacement.

Nous avons démontré la valeur ajoutée par des métriques concrètes sur la fiabilité, suivies et partagées régulièrement.

Ensuite, des formations adaptées ont été mises en place, pour un accompagnement de proximité. Nous avons revu tout le processus de gestion des prévisions de ventes en intégrant l’IA, et illustré les bénéfices avec des cas concrets issus des périmètres des utilisateurs. Leur implication directe a permis de les rassurer et de favoriser l’adoption des nouvelles méthodes.

Dans les semaines suivantes, le suivi de proximité a été clé. J’étais disponible, avec les équipes support, pour répondre aux questions, écouter les doutes et apaiser les inquiétudes. Pour certains, cette écoute active a été déterminante.

Impliquer pour embarquer durablement

L’intégration d’utilisateurs dans le développement et les tests de l’algorithme nous a permis de renforcer notre crédibilité. Ces utilisateurs clés, devenus référents, ont joué un rôle essentiel. Ils partageaient leur retour d’expérience avec leurs collègues et nous faisaient remonter des cas concrets du terrain.

Leur implication a garanti une amélioration continue de la solution et surtout, une adoption durable par l’ensemble des équipes.

En conclusion, ce projet nous a appris que la réussite d’un projet technologique repose d’abord sur l’humain.

L’IA dans les prévisions de ventes ne remplace pas les collaborateurs, elle les libère des tâches répétitives pour leur permettre de se concentrer sur ce qui a le plus de valeur. Mais cela n’est possible que si la gestion du changement est menée avec soin, écoute et accompagnement.

L’IA doit être perçue comme un allié, pas comme une menace.

Chloé Vigliola, Digital Product Manager