Avant de déployer votre IA, corrigez ceci
Gouvernance: Une adoption réussie de l’IA commence par des processus et une gouvernance unifiés, et non par le choix d’une plateforme ou la distribution de licences.
Nettoyage: Le nettoyage de la documentation a révélé des flux de travail contradictoires et créé la base fiable dont l’automatisation avait besoin pour relier les équipes.
Visibilité: Des systèmes intégrés ont donné aux équipes de conception, de commerce et d’ingénierie une visibilité partagée sur les décisions, les dépendances et les transmissions.
Garde-fous: Des agents d’IA spécialisés avec des points de contrôle manuels réduisent les risques liés aux dépendances tout en préservant la supervision humaine dans les flux de travail automatisés.
Intégration: De petites tâches non documentées, comme les instructions relatives à l’imprimante, ont révélé de précieuses lacunes de connaissances que l’IA peut contribuer à diffuser.
Pour de nombreuses entreprises, l’adoption de l’IA commence par une discussion sur les outils : quelle plateforme, quel niveau de licence, quelle équipe doit y avoir accès en premier. Mais selon Jeffrey Cedeno, responsable de programme de conception chez NBCUniversal, qui a passé l’année dernière à contribuer au déploiement de l’IA auprès des équipes de conception et d’ingénierie, c’est précisément le mauvais point de départ.
« Nous avons lancé un système de gouvernance pour chaque processus opérationnel existant, afin de pouvoir commencer à unifier les différentes équipes », explique Cedeno. Les outils d’IA sont venus ensuite. La gouvernance est passée en premier.
Nous avons lancé un système de gouvernance pour chaque processus opérationnel existant afin de pouvoir commencer à unifier les différentes équipes
L’ordre « processus avant plateforme » fait la différence entre une IA qui rationalise une organisation et une IA qui automatise simplement le même désordre un peu plus rapidement.
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Nous nous sommes entretenus avec Cedeno pour connaître son point de vue sur ce à quoi cela a réellement ressemblé dans la pratique au sein de son équipe : les réussites, les garde-fous et le travail de nettoyage peu valorisant qui a rendu le déploiement de l’IA possible au départ. Voici ce qu’il nous a dit.
Le révélateur : l’IA expose ce qui n’a jamais été défini
Cedeno ne s’était pas donné pour objectif de reconstruire la documentation opérationnelle. Il voulait que les équipes de conception et d’ingénierie utilisent l’IA de manière plus systématique. Mais dès qu’elles ont essayé d’intégrer de véritables flux de travail dans les outils d’IA, les failles sont apparues immédiatement.
« Nous avons découvert de véritables lacunes dans notre propre gestion des opérations. Par exemple, une équipe utilisait un plan de projet tandis qu’une autre équipe avait un document complètement différent pour la même chose », explique-t-il. « Cela ne contribuait ni à rationaliser les activités ni à assurer leur continuité. »
Nous avons découvert de véritables lacunes dans notre propre gestion des opérations.
C’est le genre de problème qui reste caché au grand jour pendant des années. Chacun suppose que son propre processus est globalement satisfaisant — jusqu’à ce qu’il faille consulter tous les processus en même temps et que l’on se rende compte qu’il n’y en avait jamais eu un seul et unique au départ.
La solution peu prestigieuse est venue en premier
Avant le déploiement de toute automatisation, l’équipe de Cedeno a effectué la tâche dont personne ne voulait : elle a choisi un outil pour une tâche donnée, l’a remis en ordre et a éliminé les doublons.
« Pour nous, en particulier, SharePoint est vraiment excellent pour la documentation évolutive, et c’est à cela qu’il sert », explique-t-il. « Nous avons nettoyé chaque dossier en y plaçant des informations très à jour sur chaque sujet pour chaque équipe. »
Confluence a subi le même traitement et a été restructuré en véritable wiki doté d’une hiérarchie claire. Le nettoyage n’a pas été fait en douceur. « J’ai supprimé des centaines de pages afin de pouvoir restructurer toutes les données pour les faire correspondre à notre système de gouvernance », explique Cedeno.
Ce n’est qu’une fois cette structure en place que l’automatisation a commencé à produire des résultats concrets : elle connectait SharePoint, Jira et Confluence, de sorte que la saisie d’un ticket dans Airtable puisse automatiquement créer un ticket Jira correspondant, sans nouvelle saisie manuelle. « Rien de tout cela n’aurait été possible sans l’intégration de l’IA », affirme-t-il. Mais l’intégration de l’IA n’aurait pas été possible sans le nettoyage préalable.
Le résultat a été la clarté, pas seulement la rapidité
Le résultat le plus tangible n’a pas été une production plus rapide, mais une visibilité entre les équipes qui n’existait tout simplement pas auparavant. Cedeno cite comme exemple évident la déconnexion persistante entre les équipes de conception et de commerce.
« Nous avons une équipe commerciale et une équipe [de conception]. Ces équipes travaillent en silos, et maintenant nous sommes tous intégrés », explique-t-il. Auparavant, une décision de conception pouvait avancer sans tenir compte d’un élément tel qu’une coupure publicitaire, car les équipes « se contentaient de transmettre les choses et nous n’avions aucune idée de ce qui leur était arrivé ». Désormais, affirme-t-il, « à chaque étape, il y a aussi quelqu’un dont il faut tenir compte, et c’est également l’équipe impliquée dans cet élément auquel on ne pense pas. »
L’anecdote de l’imprimante
Toutes les lacunes documentaires ne sont pas stratégiques. Certaines sautent simplement aux yeux une fois qu’on les remarque.
« Même des sujets anodins — comme la façon dont les gens utilisent l’imprimante dans l’entreprise — qui comptaient parmi les questions les plus fréquemment posées par notre équipe, ne figuraient pas dans la documentation », explique Cedeno. « Et seules deux personnes savaient vous expliquer comment faire. »
Même des sujets anodins — comme la façon dont les gens utilisent l’imprimante dans l’entreprise — qui comptaient parmi les questions les plus fréquemment posées par notre équipe, ne figuraient pas dans la documentation.
C’est un petit exemple, mais c’est l’illustration la plus claire du véritable problème : des connaissances non documentées, détenues par deux personnes et auparavant considérées comme trop insignifiantes pour être consignées dans la documentation. Pourtant, ce sont des éléments de connaissance comme celui-ci qui peuvent rendre l’IA tellement plus utile, en particulier pour les nouvelles recrues d’une organisation qui l’utilise dans le cadre de leur intégration.
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Le garde-fou : des agents spécialisés, pas un cerveau démesuré
Malgré tout son enthousiasme, Cedeno se montre particulièrement prudent quant à une centralisation excessive. Son équipe n’essaie pas de créer un système unique capable de tout faire.
« Nous essayons de créer des agents, des cas d’utilisation et des flux de travail très spécifiques, puis de nous limiter à cela », explique-t-il. Un système unique qui gère tout semble efficace, mais il voit clairement le compromis : « Cela crée une situation dans laquelle vous devenez dépendant de cette seule chose, et moins vous avez d’interactions humaines, plus les choses risquent de partir en vrille. »
C’est pourquoi chaque flux de travail automatisé chez NBCUniversal comporte toujours ce qu’il appelle un point de contrôle manuel. « Il y a un niveau d’interaction humaine, comme une clé de contournement, à chaque point de contact », explique-t-il, « de sorte que si quelque chose ne va pas, quelqu’un s’en aperçoive. »
En fin de compte
L’expérience de Cedeno réfute assez directement la façon dont la plupart des entreprises parlent de l’adoption de l’IA. L’instinct consiste à commencer par l’outil : donner des licences à tout le monde, organiser quelques ateliers, puis attendre que la productivité augmente. Ce qui a réellement fait la différence chez Peacock a été plus lent et moins spectaculaire : se mettre d’accord sur un processus, nettoyer la documentation qui le sous-tendait, puis seulement laisser l’IA automatiser ce qui était déjà bien défini.
« Ce ne sera jamais parfait », explique Cedeno. « Je peux certainement vous dire que cela nous a aidés à rendre les choses aussi parfaites que possible pour le moment. »
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