Observer les usages sur le terrain, condition essentielle de tout accompagnement pertinent.
Les organisations déploient l’IA. Mais elles ne savent pas ce qui se passe vraiment sur le terrain.
L’intelligence artificielle transforme le monde du travail. Mais comment, concrètement, et pour qui ? Au-delà des discours et des taux d’usage, que se passe-t-il réellement dans les métiers ? Entre ce que l’organisation déploie et ce qui se passe réellement dans le travail quotidien, le gap est souvent considérable…
Ce phénomène n’est pas nouveau – il accompagne chaque vague technologique. Mais avec l’IA générative, il prend une dimension inédite : les outils sont accessibles à tous, directement, sans médiation informatique. L’appropriation est individuelle, rapide et souvent silencieuse.
Dans les équipes, les collaborateurs développent leurs propres usages : ils détournent des outils, inventent des raccourcis, contournent les process officiels – ou à l’inverse, n’utilisent presque rien de ce qu’on leur a montré. Certains vivent la transformation comme une opportunité. D’autres accumulent une charge mentale dont ils ne parlent pas. D’autres encore perdent des repères professionnels fondamentaux sans que personne ne s’en aperçoive.
« L’enjeu n’est plus de mesurer la perception. C’est d’objectiver ce qui se transforme réellement dans le travail. »
Dans le meilleur des cas, les organisations mesurent les taux d’utilisation, les résultats de satisfaction, les premiers retours des managers.
Ces indicateurs ont leur utilité. Mais les résultats restent macro et ne permettent pas d’analyser finement ce qui se transforme réellement dans le travail au niveau individuel et collectif.
Sans analyse fine des pratiques, certains signaux restent invisibles. Pourtant, ils disent beaucoup du niveau réel d’engagement et de la capacité des collaborateurs à redéfinir leur rôle, leur valeur et leur responsabilité dans un système de travail transformé.
LE RISQUE : Répondre trop vite, c’est souvent répondre à côté
Le réflexe habituel face à un déploiement IA est de chercher rapidement la bonne réponse : quel programme de formation ? Quelle charte ? Quelle communication interne ? Ces réponses sont nécessaires. Mais elles arrivent trop souvent avant qu’on ait compris ce qui se passe réellement.
Car les besoins d’accompagnement liés à l’IA sont profondément hétérogènes. Selon les métiers, les niveaux d’usage, les cultures d’équipe, ce dont les collaborateurs ont besoin varie considérablement.
Par exemple, un commercial qui utilise l’IA pour préparer ses rendez-vous n’a pas les mêmes enjeux qu’un expert dont une partie du savoir-faire vient d’être absorbée par un modèle.
Ces besoins ne se déclarent pas spontanément. Et ils ne se lisent pas dans un baromètre.
Or, une étude menée par Obea Kanbios fin 2025 auprès de 40 DRH le confirme : 95 % des entreprises n’évaluent pas l’impact réel de l’IA sur les pratiques de leurs collaborateurs. On achète des licences, on lance des formations, on déploie des chartes … sans savoir ce qui se passe vraiment sur le terrain. C’est un accompagnement à l’aveugle.
Accompagner à l’aveugle a un coût : répondre par de la formation à un problème de gouvernance, par de la communication à un problème de sens, ou par du management à un problème de compétence. Des erreurs courantes et coûteuses.
LA SOLUTION : Comprendre l’impact de l’IA sur le travail réel pour mieux accompagner
Avant d’accompagner, observer. Avant de répondre, comprendre. C’est le principe de la démarche d’analyse du travail réel développée par le Groupe Kanbios-Obea.
Elle repose sur quatre instruments complémentaires, déployés comme des sondes au plus près du terrain – légers, non intrusifs, conçus pour capter ce qui ne remonte jamais spontanément, ils sont toujours mis en place de façon adaptée en fonction du contexte spécifique de l’organisation.
1. L’auto-diagnostic : situer chaque collaborateur pour personnaliser l’accompagnement
Chaque collaborateur se situe face à l’IA : son niveau d’usage réel, zones de confort et d’inconfort, attentes, craintes… Cet outil quantitatif individuel produit des données agrégées par périmètre permettant de segmenter finement les besoins en identifiant les critères les plus différenciants.
2. L’entretien individuel : creuser le vécu, détecter les signaux faibles
Par exemple, avec un retour sur expérience en profondeur où l’on s’intéresse aux situations concrètes : on cherche à comprendre comment le collaborateur perçoit son expertise dans ce nouveau contexte, comment il négocie la qualité de ce qu’il produit, ce qu’il ressent vis-à-vis de son collectif…
Ces conversations révèlent des besoins d’accompagnement (psychologique, managérial, opérationnel…) que ni les enquêtes, ni les managers, ni les collaborateurs eux-mêmes n’avaient formalisés.
3. Le journal de bord : suivre les usages et les vécus dans la durée
Le collaborateur note de manière briève et régulière comment il a utilisé l’IA dans sa journée. Par exemple, ce qui a plus ou moins bien marché, ce qu’il a adapté/rejeté et ce qu’il a ressenti. Ce matériau longitudinal est précieux. En effet, il montre l’évolution des pratiques dans la durée, les moments de basculement, les freins qui persistent, les signaux de surcharge ou de désorientation.
4. L’atelier travail réel : cartographier les transformations en collectif
Certains impacts ne sont visibles qu’au niveau du collectif : la redistribution tacite des rôles au sein d’une équipe, les nouvelles dépendances créées par l’IA, les tensions sur la qualité ou la responsabilité des livrables, les normes informelles qui émergent… L’atelier crée un espace structuré pour que ces dynamiques collectives deviennent visibles, nommables et traitables.
Ces instruments ne produisent pas seulement des données. Ils produisent de la précision : la capacité à cibler l’accompagnement là où il est réellement nécessaire, dans la forme qui correspond vraiment à la situation.
De l’observation à l’accompagnement sur mesure
Ces instruments produisent ensemble une cartographie fine du travail réel transformé par l’IA. Elle permet de construire un plan d’accompagnement adapté, en distinguant :
- Ce qui relève de la formation : acquérir de nouveaux gestes, de nouvelles méthodes, de nouvelles compétences
- Ce qui relève du management : clarifier les attentes, donner du cadre, rétablir des repères sur la qualité et la responsabilité
- Ce qui relève du dialogue et de la reconnaissance : nommer ce qui change, valoriser les expertises qui persistent, créer des espaces de parole
- Ce qui relève de l’organisation du travail : répartir les rôles, ajuster les processus, redéfinir les niveaux de contrôle
- Ce qui relève du soutien individuel : accompagner les personnes en difficulté, détecter les signaux de décrochage ou de surcharge.
Cette distinction change tout à l’efficacité de l’action.
En effet, répondre par de la formation à un problème de gouvernance, par de la communication à un problème de sens, ou par du management à un problème de compétence sont des erreurs courantes et coûteuses que l’analyse terrain permet d’éviter.
En pratique : par où commencer ?
La bonne nouvelle, c’est qu’il n’est pas nécessaire d’attendre un grand projet de transformation pour enclencher cette dynamique. En quelques semaines, il est possible de poser les premières sondes sur un périmètre ciblé et de commencer à voir ce qui se passe réellement.
En effet, la démarche peut se déployer via un réseau de relais internes : des collaborateurs formés et outillés pour déployer ces instruments sur leurs périmètres. Ces ambassadeurs ne sont pas de simples collecteurs de données. Ils deviennent des interprètes de leur propre organisation : capables de détecter ce qui change, nommer ce qui émerge et créer le dialogue entre le terrain et la direction. Au fil des mois, ils construisent une compétence interne pérenne : la capacité à analyser le travail réel et à adapter l’accompagnement en continu.
Car la transformation IA n’est pas un projet. C’est un processus. Les usages vont continuer d’évoluer. Les outils vont changer. Les gestes vont se réinventer. L’organisation qui aura construit et intégré cette capacité d’écoute et d’analyse sera toujours en mesure de répondre juste, et à temps.
« Avant d’accompagner, observer. Avant de répondre, comprendre. La qualité de l’accompagnement commence par la qualité de l’écoute. »
