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Vos enjeux
Adoption de l’IA
Nous faisons adopter l’IA là où elle améliore réellement le travail, en inscrivant ses usages dans les pratiques de vos équipes et en mesurant leurs effets sur la qualité, les délais et les reprises.
Parler de votre projet IA→La technologie n’est ni bonne ni mauvaise, et elle n’est pas neutre non plus.
Constat
Une même IA, deux usages très différents.
Deux équipes équipées du même assistant peuvent en faire des usages opposés. L’une sait sur quelles tâches l’essayer et partage les erreurs qu’elle repère. L’autre hésite sur les données qu’elle peut lui confier, ou sur la façon dont son manager jugera un travail réalisé avec son aide.
- 01
L’acceptabilité se juge usage par usage
Sekhon, Cartwright & Francis, 2017
Une équipe peut trouver légitime qu’un assistant prépare un brouillon, et contester que le même outil évalue la qualité de son travail. Le jugement tient à l’utilité perçue, aux données confiées, à l’autonomie laissée et à la possibilité de corriger un résultat. Il se forme avant l’essai et évolue avec l’expérience.
- 02
Le regard des autres compte
Reif, Larrick & Soll, PNAS, 2025
Dans quatre expériences réunissant plus de 4 400 participants, le recours à l’IA conduisait parfois les évaluateurs à juger les utilisateurs moins compétents ou moins motivés. Une question à examiner sur le terrain : que se passe-t-il quand quelqu’un dit ouvertement qu’il a utilisé l’IA ?
Ce que dit la recherche
Gagner du temps, perdre en précision.
Les gains de l’IA dépendent de la tâche, de l’expérience des personnes et de l’échelle à laquelle on les mesure. Ces résultats orientent le choix des usages à tester ; le gain réel se mesure ensuite dans votre métier.
- +25%
de rapidité pour des consultants équipés de GPT-4, sur les tâches adaptées à l’outil.
Dell’Acqua et al., Organization Science, 2026 (758 consultants)
- −19pts
de bonnes réponses pour ces mêmes consultants, sur une tâche hors du périmètre de l’outil.
Dell’Acqua et al., 2026
- +15%
de demandes résolues par heure au support client, surtout chez les moins expérimentés. Chez les plus expérimentés, la qualité a légèrement baissé.
Brynjolfsson, Li & Raymond, QJE, 2025 (5 172 agents)
- 0
changement détectable dans le volume ou la nature des tâches, malgré moins de temps passé sur les e-mails. Un gain individuel ne fait pas un changement collectif.
Dillon et al., NBER, 2025 (7 137 salariés, 66 entreprises)
Notre intervention
Partir du travail réel, tester, puis décider.
- 01
Choisir les situations de travail
Avec le métier, nous précisons le résultat attendu et les gestes à observer. Pour une équipe commerciale : préparer un compte rendu à partir de notes autorisées, puis vérifier les engagements et les échéances avant de l’enregistrer dans le CRM.
- 02
Comprendre ce qui freine ou dégrade l’usage
Nous observons le travail réel. L’équipe sait-elle repérer une réponse plausible mais fausse ? Les sources sont-elles accessibles au moment de vérifier ? Les managers donnent-ils les mêmes consignes ? Le diagnostic indique s’il faut agir sur les compétences, l’outil, les règles ou l’organisation.
- 03
Tester dans le métier
Nous concevons un pilote avec les équipes et convenons à l’avance des critères de décision. Selon les freins observés, l’intervention porte sur l’accès aux sources, l’entraînement sur des dossiers réels ou l’intégration d’une vérification au processus.
- 04
Déployer, ajuster ou retirer
Après l’essai, nous examinons séparément l’usage sur les tâches prévues, la qualité du résultat et le temps total, reprises comprises. Si le déploiement est retenu, nous convenons avec les responsables métier de la façon de suivre la pratique dans la durée.
Notre protocole
SPARK©, une démarche empirique et séquentielle.
Chacune de nos interventions applique la méthode scientifique à la modification des comportements au travail, du ciblage à l’ancrage.
- 01
Ciblage comportemental
Traduire l’objectif en comportements observables.
- 02
Diagnostic des facteurs influents
Comprendre ce qui freine ou facilite l’action.
- 03
Design d’intervention
Choisir les leviers et concevoir les dispositifs.
- 04
Prototypage et expérimentation
Tester sur un périmètre pilote, puis ajuster.
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Mesure d’impact et ancrage
Mesurer ce qui change et l’inscrire dans la durée.
Exemple de mission : service client
À quoi ressemble un pilote.
Un service client veut accélérer le traitement des demandes courantes. Sur les catégories retenues, les conseillers préparent leur réponse avec l’assistant approuvé, puis vérifient les informations dans la base interne avant l’envoi. Les demandes hors périmètre suivent le circuit habituel.
Les résultats sont comparés à ceux d’une équipe comparable, ou s’appuient sur un déploiement échelonné.
Quatre indicateurs guident la décision
Acceptabilité de l’usage
Avis des conseillers avant et après l’essai, avec les motifs et les conditions qu’ils jugent nécessaires.
Adoption dans le périmètre
Part des demandes éligibles traitées avec l’assistant.
Qualité de la réponse
Exactitude et conformité sur un échantillon, puis taux de réouverture.
Gain opérationnel
Temps de traitement de bout en bout, vérifications et reprises comprises.
FAQ
Adoption de l’IA.
01Pourquoi les usages de l’IA plafonnent-ils souvent après un pilote ?
Parce que l’accès à l’outil ne suffit pas. Les équipes hésitent sur les données qu’elles peuvent confier, ne savent pas toujours sur quelles tâches l’IA est fiable, ou craignent d’être mal jugées si elles déclarent l’avoir utilisée. Ces freins sont rarement visibles dans les indicateurs de connexion. Le diagnostic les rend explicites pour agir sur les bons leviers : règles, compétences, outils ou organisation du travail.
02Faut-il former tous les collaborateurs à l’IA avant de la déployer ?
Une formation générale aide à démarrer, mais elle ne garantit pas un bon usage dans le métier. Nous privilégions l’entraînement sur des dossiers réels, dans des situations de travail précises : savoir quand utiliser l’outil, comment vérifier un résultat plausible mais faux, et quand s’en passer.
03Comment savoir si l’IA améliore réellement le travail ?
En mesurant séparément quatre choses : l’acceptabilité de l’usage pour les équipes, son adoption sur les tâches prévues, la qualité du résultat et le temps total, vérifications et reprises comprises. Un gain de vitesse peut masquer une perte de qualité : c’est pourquoi nous comparons les résultats à ceux d’une équipe témoin ou d’un déploiement échelonné.
04Quel rôle jouent les managers dans l’adoption ?
Un rôle décisif. Ce sont eux qui précisent ce qui est attendu, valident les usages acceptables et jugent le travail réalisé avec l’IA. Des consignes contradictoires d’un manager à l’autre suffisent à freiner l’usage. Nous les associons dès le cadrage pour qu’ils partagent les mêmes règles et les mêmes critères.
05Comment votre démarche s’articule-t-elle avec nos équipes IT, juridiques et sécurité ?
Vos équipes définissent les outils autorisés, les données utilisables et les exigences de conformité, notamment au regard du RGPD et du règlement européen sur l’IA. Notre apport porte sur le facteur humain : faire en sorte que ces règles soient comprises, praticables et appliquées dans le travail réel.
Notre approche
Les sciences comportementales appliquées au changement.
UNREST s’appuie sur les sciences comportementales appliquées, la psychologie des organisations et le développement organisationnel, des disciplines structurées notamment aux États-Unis et au Royaume-Uni. Nous en mobilisons les méthodes pour comprendre les freins au changement, concevoir des interventions adaptées au travail réel et en mesurer les effets.
- 01
Scientifique
Nous valorisons la recherche récente en sciences comportementales appliquées au travail.
Nous nous appuyons sur des modèles et des instruments issus de la recherche, validés et documentés, pour mesurer ce qui, dans le facteur humain, fait réussir ou échouer une transformation. Objectif : éclairer votre prise de décision.
- 02
Empirique
Le comportement est notre unité de travail. Nous développons des compétences comportementales ciblées qui ont un impact mesurable sur la performance et la capacité à s’adapter au changement.
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Analytique
Nous objectivons le facteur humain avec des instruments de mesure validés et des comportements observables. Vous disposez de repères pour préparer la transformation, suivre les progrès et ajuster l’action dans la durée.
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