Comment faire en sorte que le travail reste utile à l'ère de l'IA ?

Bien que l'IA n'en soit qu'à ses balbutiements, nous avons vu les premières alertes sur la façon dont les aides à la décision artificiellement intelligentes pourraient entraver le sens du travail des employés.

Avec la numérisation croissante de nos lieux de travail, la quantité d'informations que les employés doivent gérer est montée en flèche. Dans des postes déjà stressants, cette abondance de données peut entraîner une surcharge d'informations, du technostress et ^des difficultés à prendre des décisions.2

Il est donc logique d'introduire un décideur IA très efficace, capable de faire la part des choses et de choisir pour les employés - n'est-ce pas ? Ce n'est pas tout à fait le cas. Il est prouvé que lorsque l'IA dit aux employés ce qu'ils doivent faire, ils ont tendance à devenir sceptiques à l'égard de la technologie. Résultat : ils s^ont encore moins enclins à utiliser l'IA pour faciliter leur travail.2

Si cela vous semble contre-intuitif, imaginez simplement que vous ayez un patron qui microgère toutes vos décisions, mais qui n'est même pas capable de vous expliquer comment il est parvenu à la solution qu'il veut que vous mettiez en œuvre. Cela vous semble frustrant ? Lorsque l'IA a les coudées franches, il est facile de se sentir comme un rouage de la machine, un simple exécutant des décisions confuses de l'ordinateur.

Prenons l'exemple de Watson for Oncology d'IBM. Ce superordinateur est capable d'identifier avec précision 12 cancers courants et de fournir des reco^mmandations d'experts à leur sujet.3 Il a été conçu pour aider les médecins à faire des évaluations plus précises et à ne pas se fier uniquement à leur instinct.

Cependant, une fois sur le terrain, IBM Watson n'a pas fait bon ménage avec les médecins. Lorsqu'il formulait des recommandations en accord avec les leurs, les médecins le considéraient comme redondant. Lorsqu'il formulait des recommandations qui les contredisaient, ils le considéraient comme défectueux. En raison de la complexité de son algorithme d'apprentissage automatique, il ne pouvait pas justifier son raisonnement, ce qui a eu pour effet de diminuer la confiance des méde^cins et de les stresser davantage. Ce fut un cauchemar en termes de relations publiques pour IBM, dont le partenaire médical a ensuite abandonné le programme.3 Il est clair que l'intégration des aides à la décision de l'IA doit se faire en gardant à l'esprit les utilisateurs humains.

Alors, que faire ? Pour trouver un équilibre entre les pressions exercées par la direction pour intégrer rapidement l'IA et une main-d'œuvre qui a besoin de s'épanouir dans son travail, nous ne pouvons pas agir de manière irréfléchie.

Nous devons d'abord comprendre la science qui sous-tend le travail utile, puis intégrer l'IA d'une manière qui n'empiète pas sur la quête de raison d'être des employés.

Pour répondre à cette mystérieuse question, nous devons d'abord comprendre que les êtres humains ont fondamentalement besoin de trois nutriments psychologiques po^ur se sentir motivés:4

1. L'autonomie : Le sentiment de contrôler ses propres actions, pensées et objectifs.

2. Relation : Le sentiment d'être relié de manière significative aux autres.

3. Compétence : Le sentiment de croissance et de maîtrise des compétences.

Ensemble, ces trois facettes constituent la théorie de l'autodétermination, un cadre de motivation fondé sur des données probantes. Le respect de ces exigences sur le lieu de travail a plusieurs conséquences bénéfiques en aval : les employés se sentiront plus intrinsèquement motivés, ce qui se traduira par une amélioration des performances, de la satisfaction au travail, du bi^en-être, de la citoyenneté organisationnelle et des attitudes positives liées au travail.4

Outre la théorie de l'autodétermination, de nombreuses recherches sur l'épanouissement au travail ont mis en évidence deux autres aspects essen^tiels d'un travail utile:5

4. L'importance : La perception que son travail vaut la peine d'être fait (c'est-à-dire qu'il a une valeur intrinsèque).

5. Objectif plus large : l'idée que notre travail doit contribuer à quelque chose de plus grand que soi, ou à l'intérêt général.

En substance, le travail qui aide les employés à s'épanouir, à nouer des relations, à faire des choses qu'ils apprécient et à avoir un impact positif sur le monde sera perçu comme significatif. Si les aides à la décision basées sur l'IA font leur apparition, elles doivent être mises en œuvre d'une manière qui ne nous détourne pas des raisons pour lesquelles nous allons travailler. Mais comment s'y prendre ?

La conception centrée sur l'homme, qui s'appuie sur la théorie de l'autodétermination, peut améliorer la satisfaction des employés, renforcer leur confiance et leur confiance dans le processus de prise de décision. Lorsqu'elle est bien menée, elle peut même renforcer l'engagement des employés, ce qui se traduit par des décisions plus efficaces et plus précises.

Autonomie : mettre le pouvoir entre les mains de l'employé

L'autonomie est peut-être la facette la plus importante. Lorsqu'une IA prend toutes les décisions, comment pouvez-vous avoir l'impression de contrôler la situation ? Il est donc essentiel d'intégrer un élément de choix dans l'équation.

Il a été démontré que le simple fait de donner aux utilisateurs la possibilité de demander de l'aide à l'IA, plutôt que l'IA fournisse automatiquement des informations, suscite ^un fort sentiment d'autonomie.6 Dans une étude, les participants qui avaient la possibilité d'interagir avec une aide à la décision de l'IA selon leurs propres conditions étaient plus satisfaits de l'appareil - et plus engagés avec lui - que les participants qui n'avaient pas le choix.

Pour garantir à la fois la satisfaction des employés et une meilleure prise de décision, il est essentiel de trouver un équilibre entre l'utilisation de l'IA et l'autonomie. Si les employés ont l'impression qu'une IA gère leur vie, ils ne l'utiliseront probablement pas. En revanche, si l'IA n'est qu'un outil de plus dans leur arsenal, l'ajout d'une aide à la décision facultative peut responsabiliser les employés au lieu de les étouffer.

Compétence : montrer, ne pas dire

Les systèmes d'IA sont compliqués et donc difficiles à comprendre. Cette confusion est une grande menace pour le sentiment ^de compétence.6 Cependant, si nous laissons de la place à la croissance dans les interactions entre l'IA et les employés, nous pouvons permettre à ces derniers d'avoir le sentiment d'apprendre.

Au lieu de garder les processus de l'IA dans une boîte noire, montrer aux employés une version simplifiée et éducative de la manière dont l'IA est parvenue à la solution les aidera :

1. Mieux comprendre le système
2. Ils ont l'impression d'apprendre et de s'améliorer.

L'IA devenant de plus en plus complexe, il sera de plus en plus difficile d'enseigner aux employés ce qui se passe exactement sous le capot. Même s'il ne s'agit que des grandes lignes, il a été démontré que l'ajout d'un élément éducatif aux recommandations en matière d'IA renforce le sentiment de compétence. Cela n'est pas seulement bénéfique pour le bien-être des travailleurs ; cela peut également conduire à ^une prise de décision plus précise, améliorant ainsi les résultats tant pour les employés que pour leurs organisations.6

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Pour s'attaquer au problème de la connexité, les aides à la décision de l'IA doivent revêtir des caractéristiques plus humaines. Par exemple, le simple fait de programmer un chatbot pour qu'il s'appelle "je" et s'adresse à l'employé par son ^prénom améliore considérablement le sentiment d'appartenance.6 En outre, le fait de représenter l'IA par un avatar donne aux employés l'impression de collaborer avec un humain, plutôt que de se faire dire quoi faire par une machine.6

Objectif : La dernière frontière

Cependant, le sentiment de sens des employés ne s'arrête pas à l'autodétermination. Comme indiqué plus haut, les travailleurs ont également besoin d'un sentiment de signification et d'un objectif plus large pour être pleinement motivés. L'IA est un outil incroyablement puissant à cet é^gard, car elle a la capacité d'étendre le changement social à un degré choquant.7 Si les dirigeants adoptent la responsabilité sociale technologique, ils peuvent aligner leurs efforts en matière d'IA sur le bien social.8 Cette utilisation ciblée de l'IA n'apportera pas seulement un changement positif transformationnel, mais devrait également conduire à un sentiment d'utilité plus élevé chez les employés.

Nous nous trouvons au bord du précipice d'un monde fondé sur l'IA. Il est difficile de prédire ce que son développement signifiera pour le lieu de travail, l'économie ou l'avenir de l'humanité. En associant la planification de scénarios et les sciences du comportement, nous prévoyons que l'IA sera utilisée comme une aide à la décision, ce qui pourrait menacer le sentiment de motivation intrinsèque d'un travailleur.

En nous appuyant sur la conception centrée sur l'humain, nous pouvons atténuer les effets négatifs des aides à la décision de l'IA en les adaptant pour satisfaire les besoins de compétence, d'autonomie et de relation. En outre, en alignant votre entreprise sur un objectif social plus large, les décisions assistées par l'IA sembleront plus nécessaires, plus justes et plus significatives.

Le Decision Lab est un cabinet de conseil comportemental qui utilise la science pour faire avancer le bien social. L'intelligence artificielle et sa mise en œuvre ont le potentiel de transformer radicalement toutes les facettes de la vie humaine et des affaires. En travaillant aux côtés de géants de la technologie, nous avons appris à exploiter les données de grande taille pour créer un impact important. Si vous souhaitez intégrer l'intelligence artificielle dans votre organisation d'une manière centrée sur l'humain et ayant un impact social, contactez-nous.