L’essor des modèles de travail à distance et hybrides a bouleversé notre façon de travailler. Mais ce n’est pas la seule force perturbatrice en jeu. L’augmentation exponentielle de l’utilisation de l’IA a changé la façon dont nous interagissons avec la technologie.
Des outils tels que ChatGPT, Bing Chat et Google Bard sont le visage public de l’IA. Mais en coulisses, l’IA est intégrée dans de nombreuses tâches et processus quotidiens. Voyons comment ces deux grands bouleversements récents se combinent pour rationaliser le travail à distance.
1. Améliorer la productivité grâce au suivi de l’engagement
Il est peu probable que celle-ci figure sur votre liste de favoris, mais l’utilisation de l’IA pour surveiller les flux de travail et les canaux de communication peut améliorer la productivité. Si l’on met de côté les implications morales, voici quelques-unes des façons dont le contrôle de l’engagement à l’aide de l’IA est utilisé pour atteindre cet objectif :
- Identifier les inefficacités: L’IA est utilisée pour surveiller le travail et les canaux de communication afin d’identifier les goulets d’étranglement potentiels.
- Recommandations personnalisées: L’IA peut fournir des recommandations personnalisées pour aider les employés à optimiser leur journée de travail et à améliorer leur productivité globale. Par exemple, l’IA peut suggérer à un employé de faire une pause s’il travaille depuis trop longtemps sans interruption.
- Amélioration de la communication: Vous pouvez passer autant de temps à lire les courriels, les messages instantanés et autres communications que vous en passez à travailler de manière productive. L’IA peut analyser les meilleurs canaux de communication pour des messages particuliers et identifier les canaux de communication qui sont bloqués.
- Optimiser les horaires de travail: Avec des relents controversés de Big Brother, l’IA peut être utilisée pour analyser les données sur les moments où les employés sont les plus productifs. Elle peut même suggérer des changements dans la journée de travail d’un employé en fonction de ses habitudes de productivité.
Le contrôle de l’engagement n’est peut-être pas votre sujet favori, mais, pour le meilleur ou pour le pire, il est de plus en plus utilisé pour rationaliser les flux de travail à distance.
2. Aides virtuelles
Il y a beaucoup de choses que vous pouvez faire avec des chatbots d’IA comme ChatGPT. Mais les grands modèles de langage sur lesquels reposent les chatbots peuvent être fortement personnalisés pour se concentrer sur des tâches spécifiques. Cela signifie qu’ils peuvent être facilement intégrés dans des systèmes de travail à distance en tant qu’assistants virtuels.
La liste des fonctions potentielles qu’ils peuvent remplir est pratiquement infinie, mais en voici quelques-unes parmi les plus courantes :
- Répondre aux questions courantes: Un chatbot peut être facilement programmé avec toutes les informations pertinentes nécessaires pour répondre aux questions les plus courantes des employés.
- Assistance personnalisée: La capacité d’apprentissage des chatbots est le facteur déterminant ici. Les chatbots peuvent apprendre vos habitudes et vos préférences au fil du temps afin de vous fournir une assistance plus personnalisée.
- Fournir un retour d’information: Les chatbots peuvent être utilisés comme rédacteurs « de première ligne » pour fournir un retour d’information précoce sur les ébauches de documents, les présentations et tout autre travail écrit.
- Aide à la planification: Les chatbots peuvent vous aider à planifier des réunions et des rendez-vous, ce qui permet de gagner du temps et de réduire le risque de conflits de calendrier. Par exemple, un chatbot peut vous aider à trouver un moment mutuellement disponible pour une réunion avec un collègue.
Ce ne sont là que quelques-unes des façons dont les chatbots peuvent déjà aider les travailleurs à distance. Il convient toutefois de rappeler qu’il s’agit d’une technologie encore balbutiante et que les outils de ce type ne feront que gagner en puissance.
3. Amélioration de la sécurité
L’époque où toutes les données d’une entreprise étaient stockées en toute sécurité dans le réseau domestique est révolue. Pour le travail à distance, les données doivent être librement accessibles aux employés qui utilisent toutes sortes d’appareils et passent souvent par des réseaux publics.
Pour les professionnels de la sécurité, c’est un scénario cauchemardesque. Ils ne sont plus en mesure d’envelopper toutes leurs données dans des couches de coton protecteur. Ils doivent désormais prendre des mesures de sécurité supplémentaires lorsque des appareils personnels sont utilisés pour accéder aux données de l’entreprise.
Pour lutter contre ce problème, l’IA est de plus en plus souvent intégrée en tant que couche supplémentaire dans les piles de sécurité. Par exemple, la sécurité est l’une des utilisations surprenantes de la vision par ordinateur.
Une méthode plus « traditionnelle » consiste à utiliser l’IA pour détecter des schémas de connexion inhabituels ou des activités suspectes. En outre, l’IA peut aider les organisations à se conformer à des réglementations telles que GDPR ou HIPAA en identifiant et en protégeant les données sensibles.
4. Rationalisation des ressources humaines
L’intégration et la formation de nouveaux employés ou de travailleurs indépendants peuvent représenter un fardeau pour les services des ressources humaines. Mais l’IA est de plus en plus utilisée pour automatiser de nombreux processus qui, bien qu’essentiels, prennent du temps et sont souvent fastidieux.
Par exemple, les chatbots alimentés par l’IA peuvent être utilisés pour répondre aux questions courantes des nouveaux embauchés, libérant ainsi le personnel RH pour qu’il se concentre sur des tâches plus complexes. L’IA peut également être utilisée pour suivre la formation des employés et adapter les formations futures en fonction des progrès réalisés par les employés.
L’IA peut également aider les services RH dans leurs procédures de recrutement. Les outils alimentés par l’IA peuvent analyser les CV et les candidatures pour identifier les candidats les plus qualifiés.
5. L’analyse
L’utilisation de l’analyse pour rationaliser les pratiques de travail n’est pas nouvelle ; elle existe depuis des temps immémoriaux. Alors que l’accès à des analyses complexes existe depuis des décennies, l’IA fait passer l’analyse à un niveau supérieur.
Cependant, comprendre ce que contiennent toutes ces données et ce qu’il est possible d’en faire était incroyablement lourd en termes de ressources. Mais maintenant que l’IA peut être utilisée pour analyser les données, il est possible de traiter d’énormes quantités de données. Le nombre de paramètres mesurés a également considérablement augmenté.
Par exemple, l’IA peut analyser des données provenant de serveurs et même d’ordinateurs de travailleurs à distance. Grâce à ces données, elle peut détecter les défaillances matérielles potentielles avant qu’elles ne se produisent. La plupart des autres utilisations de l’IA que nous avons évoquées dans cet article dépendent également fortement de la capacité de l’IA à traiter et à analyser des quantités massives de données.
6. Automatisation des flux de travail
Le travail à distance, en particulier au sein d’équipes, est fortement tributaire de processus de travail fluides. Ceux-ci doivent être réglés de manière à être à la fois simples et productifs. Le problème est que ces critères s’excluent souvent mutuellement. Les flux de travail sont souvent complexes par nécessité et la productivité peut en souffrir.
Voici quelques exemples de la manière dont l’IA peut contribuer à l’automatisation des flux de travail.
- Effectuer des tâches répétitives: L’IA peut vous permettre de vous concentrer sur des tâches plus importantes en effectuant des tâches chronophages. Il s’agit par exemple de la saisie de données, du traitement de documents et de l’organisation de dossiers.
- Créer des flux de travail personnalisés: L’IA peut être utilisée pour créer des flux de travail personnalisés pour chaque membre de l’équipe. Ces flux peuvent être basés sur des facteurs tels que leurs compétences, leurs préférences et leur charge de travail. Le résultat est une équipe qui travaille sur des tâches qui correspondent le mieux à ses points forts.
- Identifier les goulets d’étranglement du flux de travail: Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour analyser les modèles dans les données de flux de travail, en identifiant les goulets d’étranglement potentiels ou les domaines dans lesquels les processus pourraient être améliorés.
En rationalisant les flux de travail, l’IA peut jouer un rôle important dans l’amélioration de la productivité des équipes à distance.
L’IA et le travail à distance : Une sorte de mariage
L’utilisation des outils d’intelligence artificielle a connu un essor fulgurant. Nous commençons à peine à comprendre les avantages (ou les inconvénients) qu’ils apporteront à la société. Pour les équipes à distance, ils valent certainement déjà leur pesant d’or, et cette dépendance à leur égard ne fera que s’accroître.
À mesure que l’IA devient plus sophistiquée, nous pouvons nous attendre à ce qu’elle joue un rôle encore plus important dans le travail à distance, en automatisant davantage de tâches, en améliorant la collaboration et la communication, et en augmentant la productivité globale.
Bien que l’impact de l’IA sur l’emploi suscite des inquiétudes, il est clair qu’à court terme, l’IA a le potentiel de profiter grandement aux équipes à distance en rationalisant les flux de travail et en permettant des pratiques de travail plus efficaces et plus efficientes. Dans l’ensemble, il ne fait aucun doute que l’IA et le travail à distance constituent une sorte de mariage qui continuera à évoluer et à façonner l’avenir du travail.