La conduite du changement consiste à guider les collaborateurs à travers les transformations au sein d’une entreprise.
Une approche efficace permet non seulement de faciliter la compréhension, mais aussi d’obtenir leur adhésion aux nouvelles pratiques.
L’intelligence artificielle (IA) transforme la conduite du changement en apportant des solutions innovantes pour accompagner les entreprises dans leurs transitions.
Grâce à ses capacités d’analyse et de personnalisation, l’IA permet de mieux comprendre les résistances, d’adapter la communication et d’optimiser la formation en temps réel.
Cet article explore comment l'IA peut devenir un levier puissant dans la conduite du changement, en facilitant l’adhésion des collaborateurs et en accélérant l’intégration des nouvelles pratiques, et s’appuie sur la méthode ADKAR.
La méthode ADKAR
La conduite du changement est un élément clé du succès des projets de transformation. Pourtant, elle reste un défi complexe.
Pourquoi ?
Tout d’abord la résistance des équipes : “Pourquoi changer ? Ça fonctionnait bien avant !”
Ensuite, une communication inefficace : des messages génériques qui ne suscitent pas d’adhésion.
Et un manque d’accompagnement : l’adoption d’un changement prend du temps et nécessite des outils adaptés.
Le modèle ADKAR de PROSCI propose une approche structurée pour gérer ces défis à travers 5 étapes essentielles :
- Awareness (Sensibilisation) : Créer une prise de conscience du besoin de changement.
- Desire (Adhésion) : Susciter l’engagement et la volonté d’adopter le changement.
- Knowledge (Apprentissage) : Fournir les compétences et connaissances nécessaires.
- Ability (Application) : Aider à appliquer le changement en situation réelle.
- Reinforcement (Renforcement) : S’assurer que le changement est durable.
Les apports de l'IA dans les étapes de l'approche ADKAR
Voici les problèmes qui peuvent se présenter à chaque phase de la méthode ADKAR avec les solutions apportées par l'IA dans chaque cas.
1) Awareness – Identifier rapidement les signaux faibles de résistance
Dès la phase Awareness, il peut arriver que la résistance au changement soit sous-estimée et difficile à identifier.
Dans les projets de transformation, les résistances ne sont pas toujours exprimées clairement.
Elles peuvent se traduire par un manque d’engagement, une démotivation ou des signaux faibles difficiles à interpréter.
1.1) Solutions IA
L’IA permet d’analyser ces signaux en amont et d’adapter la communication.
L’analyse des emails et discussions internes pour détecter les points de friction par des IA et identifier les étapes critiques du changement.
Nous pouvons citer le cas d'IBM Watson qui a été utilisé par General Electric (GE) pour analyser les signaux faibles et détecter la résistance au changement au sein de ses équipes.
GE a utilisé la solution de traitement du langage naturel (NLP) d'IBM Watson pour analyser les conversations internes, les emails, et autres échanges afin d'identifier les préoccupations et les points de friction dans le processus de changement de ses employés.
Cela a permis à GE d'ajuster ses stratégies de communication et d'adresser les problèmes avant qu'ils n'entravent le processus de transformation.
Dans cette étape ADKAR, l’IA permet donc une meilleure cartographie des résistances, facilitant ainsi une adaptation du plan de communication et l’anticipation des blocages avant qu’ils ne freinent le projet.
2) Desire – Ajuster les messages en fonction des préférences individuelles
Un souci qui peut se présenter dans cette phase est que la communication est uniforme et peu engageante.
Les campagnes de sensibilisation sont souvent génériques et peu impactantes, entraînant un manque d’adhésion des collaborateurs.
2.1) Solutions IA
L’IA permet une approche plus ciblée et dynamique.
Les campagnes de communication pilotées par l’IA via des plateformes analysent les interactions des employés et adaptent le ton et le canal de communication (email, vidéo, chatbot…).
Par exemple, Drift AI a été utilisé par Eaton, un leader mondial dans le secteur de l'énergie et de la gestion d'électricité, pour personnaliser ses campagnes de communication en interne.
Eaton a utilisé la plateforme Drift AI pour adapter la tonalité des messages et le canal de communication (email, vidéo, chatbot) en fonction des comportements des employés.
Cette approche a permis de créer un engagement plus ciblé et plus pertinent vis-à-vis des changements que l’entreprise mettait en œuvre, en particulier lors de la mise en place de nouveaux processus internes.
D’autres outils IA permettent la génération de messages personnalisés, en effet des modèles comme ChatGPT rédigent du contenu adapté aux préoccupations spécifiques des employés.
On peut citer également la création de vidéos immersives avec des outils qui produisent automatiquement des vidéos explicatives, favorisant une meilleure assimilation du message (Synthesia AI en est un exemple).
L’impact de l’utilisation de l’IA dans cette phase de la conduite de changement se traduit alors par une communication ciblée et engageante qui renforce l’adhésion et limite la résistance passive.
Découvrez dans cet article une journée type d'un chef de projet avec l'IA..
3) Knowledge – Offrir un accès fluide à des contenus de formation pertinents et évolutifs
L'un des problèmes rencontrés dans cette phase de conduite de changements via ADKAR, est une formation standardisée qui ne correspond pas à tous les profils.
Chaque employé a pourtant des besoins et préférences d’apprentissage différents.
Un parcours unique ne permet pas une montée en compétence efficace.
3.1) Solutions IA
L’IA personnalise l’apprentissage pour garantir une acquisition rapide des connaissances.
Certaines plateformes analysent les préférences d’apprentissage et suggèrent des contenus adaptés dans un mode E-learning intelligent.
Cerego, une plateforme d’apprentissage adaptatif, a été utilisée par Cognizant, une entreprise spécialisée dans les services IT, pour personnaliser la formation de ses employés lors de l’adoption de nouvelles technologies et méthodes de travail.
Cognizant a utilisé l’IA de Cerego pour offrir des parcours de formation sur mesure, adaptés à chaque apprenant, en fonction de son rythme et de ses besoins individuels.
Cela a permis une adoption plus rapide des nouvelles compétences nécessaires dans un environnement de travail en constante évolution.
Nous avons également des simulations interactives et immersives au travers des IA qui permettent de créer des scénarios réalistes où les employés s’exercent à appliquer leurs nouvelles compétences. (IBM Watson).
L’intérêt de l’IA dans cette phase ADKAR est un apprentissage adapté à chaque profil, qui facilite la compréhension et l’appropriation des nouvelles méthodes.
4) Ability – Proposer une assistance dynamique pour lever les freins opérationnels
Se former ne signifie pas être immédiatement opérationnel.
Les premières semaines d’application sont souvent sources d’erreurs et de doutes et on fait souvent face à une mise en application difficile après la formation.
4.1) Solutions IA
L’IA accompagne les collaborateurs directement dans leur environnement de travail, l’on peut carrément parler d’un coaching IA intégré aux outils métiers.
Il y a des assistants qui affichent des conseils contextuels au sein des logiciels utilisés (ERP, CRM…).
WalkMe a été utilisé par Siemens pour faciliter l’adoption d’un nouveau système ERP par ses équipes.
L'entreprise a intégré WalkMe à ses outils pour fournir un accompagnement contextuel en temps réel aux employés.
Lorsque les utilisateurs faisaient face à un problème ou un blocage, WalkMe offrait des instructions visuelles et des étapes à suivre pour résoudre le problème directement dans le logiciel.
Cela réduit ainsi le besoin de formation formelle et les erreurs humaines.
Cela a permis une adoption plus rapide et plus efficace du changement, tout en réduisant la courbe d’apprentissage.
L’Assistance de l’IA pour la résolution des problèmes se fait également par des chatbots qui détectent les erreurs courantes et proposent des solutions immédiates (exemple de UiPath AI).
Ensuite, des outils comme Kahoot AI collectent les retours des employés et suggèrent des ajustements personnalisés donnant ainsi un feedback en temps réel.
L’apport de l’IA dans cette phase ADKAR est le gain en autonomie et en efficacité plus rapide des équipes, réduisant ainsi le stress lié à l’application du changement.
5) Reinforcement – Analyser les retours terrain et ajuster les actions de suivi en continu
Trop souvent, les initiatives de transformation s’essoufflent après la phase de déploiement, faute d’un suivi régulier.
Il y a un manque de suivi après la mise en place du changement.
5.1) Solutions IA
L’IA permet un suivi dynamique et une adaptation continue et voici comment :
Des outils comme Power BI avec IA analysent en temps réel l’adoption des nouveaux processus à travers des KPI et tableaux de bord IA.
Des algorithmes comme ceux d’Oracle Analytics identifient les profils à risque et recommandent des actions ciblées, permettant la prédiction des abandons.
Oracle Analytics a été utilisé par Hilton Worldwide pour analyser l’adoption des changements dans ses processus internes.
Après avoir déployé un nouveau système de gestion des réservations, Hilton a utilisé Oracle Analytics pour surveiller en temps réel les performances des employés et les taux d'adoption.
L’outil a utilisé l’analyse prédictive pour identifier les employés à risque d'abandon et recommander des actions correctives, comme des sessions de coaching supplémentaires.
Cela a permis de maintenir une adoption durable du changement au sein de l'entreprise.
L’apport de l’IA fait que le changement devient un processus itératif et évolutif, assurant un ancrage durable des nouvelles pratiques.
Ces usages illustrent tout le potentiel de l’IA dans l’assistance opérationnelle. Mais ils doivent s’accompagner d’une vigilance sur les limites et risques associés.
Conclusion
L’IA transforme la gestion du changement en rendant chaque étape du modèle ADKAR plus efficace.
Elle permet d’anticiper les résistances, de rendre la communication ultra-personnalisée pour maximiser l’adhésion, de former intelligemment les employés et de faire un suivi automatisé pour pérenniser l’adoption du changement.
Les entreprises qui adoptent ces solutions réduisent les résistances et accélèrent l’adoption des transformations.
