L'impératif de la personnalisation grâce à l'IA : donner la priorité à l'humain grâce à l'IA

Les recherches menées par McKinsey sur l’IA dans le monde du travail indiquent que, bien que son adoption soit généralisée, elle n’atteint que rarement une véritable maturité — et que le principal obstacle à son déploiement à grande échelle est souvent d’ordre organisationnel, et non technique. La personnalisation devient donc un enjeu concret pour les dirigeants : comment l’IA peut-elle aider les collaborateurs à trouver plus rapidement les informations pertinentes, à réduire les frictions dans leur travail quotidien et à prendre de meilleures décisions sans accroître la complexité ni les risques ?

Dans cet article, nous examinons à quoi ressemble la « personnalisation centrée sur l'individu » dans différents secteurs d'activité, et comment les entreprises peuvent jeter les bases nécessaires à sa mise en œuvre.

Pourquoi la personnalisation reste l'avenir 

Dans tous les secteurs, les attentes évoluent plus vite que la plupart des entreprises ne peuvent suivre. Les clients souhaitent bénéficier de services sur mesure, parfaitement adaptés à leurs centres d’intérêt et à leurs besoins. Alors, pourquoi les employés ne mériteraient-ils pas la même chose ? Malheureusement, la plupart d’entre eux se sentent prisonniers de systèmes, de données et de processus obsolètes, conçus dans un souci d’uniformité.

L'IA peut contribuer à combler ce fossé, mais uniquement lorsqu'elle s'appuie sur un contexte réel. Si les données sont cloisonnées, si le contenu est obsolète ou si les processus ne peuvent pas s'adapter, la personnalisation devient superficielle et sape rapidement la confiance.

Les organisations qui parviennent à déployer efficacement la personnalisation misent moins sur « davantage d’IA » et davantage sur les conditions qui rendent l’IA pertinente : des connaissances de haute qualité, des données intégrées, une gouvernance claire et des équipes qui comprennent comment les recommandations sont générées. Les cas d’utilisation ci-dessous illustrent comment cela se traduit concrètement dans différents secteurs d’activité.

Secteur bancaire : une approche personnalisée du savoir 

Les banques sont conscientes de l'importance de la confiance et des relations humaines, mais beaucoup d'entre elles continuent de proposer à leurs employés des expériences numériques standardisées. L'intelligence artificielle peut changer la donne, mais seulement si elle aide les collaborateurs à mieux faire leur travail et à le faire plus rapidement.

Imaginez un chargé de clientèle capable de repérer instantanément les clients qui ont besoin de conseils parce que leurs habitudes de consommation ou leur situation personnelle ont changé. Ou encore un analyste en conformité qui dispose d’informations personnalisées sur l’exposition au risque sans avoir à passer des heures à lire des centaines de pages de rapports. C’est ce que l’IA permet de réaliser lorsqu’elle est entraînée à partir de données de qualité et associée au jugement humain.

Dans de nombreuses banques, les investissements sont en hausse — notamment dans les domaines de la gestion des risques et de la conformité —, mais la valeur perçue reste souvent en deçà des attentes. Cet écart tient rarement uniquement au « mauvais choix d’outil ». Le plus souvent, les collaborateurs ne voient pas clairement en quoi cela concerne leur travail quotidien, les recommandations ne sont pas suffisamment explicites pour qu’ils puissent les mettre en pratique, ou encore l’ampleur du changement est sous-estimée.

Pour que la personnalisation du lieu de travail porte ses fruits, il faut commencer par sélectionner des cas d'utilisation qui éliminent les véritables obstacles (recherche, intégration, préparation des dossiers, interprétation des règles de conformité) et les accompagner d'une gestion du changement : communication claire, formation et boucles de rétroaction qui améliorent la pertinence au fil du temps.

Assurance : la personnalisation grâce à une meilleure compréhension
Les assureurs s’efforcent depuis des années de personnaliser le parcours client, mais sans toujours y parvenir. De nombreux contrats se ressemblent encore beaucoup, et les échanges avec les clients ont tendance à suivre des scripts prédéfinis. L’intelligence artificielle pourrait enfin changer la donne en offrant aux collaborateurs une vision à 360 degrés de la situation de chaque client.

Les grands modèles linguistiques sont capables d'apprendre à partir du comportement réel des clients et des tendances observées en matière de sinistres. Cela permet d'obtenir des informations qui peuvent aider les assureurs à adapter leurs garanties ou leurs conseils aux besoins réels des clients. Il en va de même en interne. Un gestionnaire de sinistres peut ainsi disposer d'un contexte qui correspond à sa manière d'aborder les évaluations, tandis qu'un souscripteur peut identifier des tendances liées à son portefeuille plutôt que de se contenter d'un tableau de bord standard.

Mais la personnalisation ne fonctionne que si toutes les personnes concernées comprennent comment ces suggestions sont générées. Une recommandation « personnalisée » qui semble générique sape la confiance. Tout est une question de transparence. Si vos collaborateurs peuvent comprendre le fonctionnement d’un outil d’IA, ils seront bien plus enclins à l’utiliser et à lui faire confiance.

Industrie manufacturière : des chaînes de production à l'apprentissage personnalisé
Les industriels sont conscients de la valeur des produits personnalisés. Pourtant, l'expérience personnalisée des employés n'a jusqu'à présent pas fait l'objet d'une attention suffisante dans ce secteur. Les ingénieurs et les ouvriers de chaîne continuent de suivre des formations basées sur des modules statiques ou des manuels qui ne reflètent ni leur équipement réel ni leur niveau d'expérience.

La personnalisation grâce à l'IA peut changer la donne. Les jumeaux numériques et les systèmes prédictifs sont déjà en train de transformer la maintenance, mais cette même technologie peut également adapter l'apprentissage et modifier la planification. Si un technicien a tendance à effectuer certains réglages plus rapidement ou à détecter les défauts avec plus de précision, le système peut adapter la formation en conséquence. Cela renforce la confiance et accélère les progrès sans ajouter de pression supplémentaire.

Des entreprises comme Siemens et Beko utilisent déjà l'IA dans leurs processus de production pour économiser de l'énergie et réduire les temps d'arrêt. La prochaine étape consiste à intégrer cette intelligence dans le quotidien des personnes. Un bon point de départ serait d'utiliser les analyses issues de l'IA pour personnaliser l'apprentissage et le développement professionnel. Cela permet de maintenir les compétences à jour et de créer des parcours utilisateur positifs et enrichissants.

Commerce de détail : la personnalisation en coulisses
Les enseignes de commerce de détail ont ouvert la voie en proposant des cas d’utilisation innovants de l’IA, mais ceux-ci se sont principalement concentrés sur les clients, et non sur les employés. Il est désormais courant de recibler automatiquement les clients avec des offres personnalisées. Pourtant, les employés du secteur de la vente au détail sont souvent contraints de travailler avec des procédures standardisées et rigides, ainsi qu’avec des outils peu flexibles.

Tout le monde y gagne lorsque les outils sont transparents et bien compris. Pourtant, même dans le secteur de la vente au détail, le message est clair : selon Gartner, 69 % des entreprises soupçonnent ou ont la preuve que leurs employés utilisent des outils publics d’IA générative interdits (« shadow AI »). Cela montre clairement que les utilisateurs souhaitent bénéficier d’un accompagnement plus intelligent, mais qu’ils contournent les contrôles lorsque les outils approuvés ne répondent pas à leurs besoins réels.

À quoi ressemble une véritable personnalisation
Les expériences utilisateur véritablement personnalisées ont toutes un point commun : la pertinence. L’IA doit fournir aux utilisateurs le contexte dont ils ont besoin, au moment où ils en ont besoin, puis se faire discrète. Concrètement, cela peut se traduire par une réduction des tâches répétitives et davantage de marge de manœuvre pour le jugement humain. Cela signifie également une intégration plus intelligente, qui s’adapte au parcours de chacun. Ou encore des assistants et des outils d’aide basés sur l’IA générative, toujours disponibles lorsque les collaborateurs en ont besoin.  

La personnalisation dépasse désormais le cadre de expérience client devenir une attente au sein même de l’entreprise. Ce qui fera la différence, ce ne sera pas celui qui déploiera le plus de fonctionnalités d’IA, mais celui qui offrira l’assistance la plus pertinente et la plus compréhensible au moment où les gens en ont réellement besoin.

Si vous cherchez à mettre en œuvre de manière responsable une personnalisation basée sur l'IA qui place l'humain au cœur de ses préoccupations, commencez par vous poser trois questions : quelles difficultés professionnelles cherchons-nous à éliminer ? Quelles données et connaissances rendent les recommandations crédibles ? Et quelle gouvernance garantit la transparence, la protection de la vie privée et la responsabilité à mesure que la personnalisation prend de l'ampleur ?

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