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Télétravail
14 de octobre de 2026 - 20h10m
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L’intelligence artificielle transforme la façon dont les entreprises organisent leurs activités, réalisent leurs projets, servent leurs clients et prennent des décisions. Des outils qui semblaient autrefois réservés aux spécialistes en technologie font maintenant partie du quotidien de professionnels en marketing, en ressources humaines, en vente, en service à la clientèle, en opérations et dans plusieurs autres domaines.
En quelques commandes, un employé peut rédiger du contenu, analyser de l’information, organiser des données, résumer des documents, trouver de nouvelles idées ou automatiser certaines tâches. Ces possibilités créent des occasions de travailler plus efficacement et de consacrer davantage de temps aux activités qui demandent de l’analyse, de la créativité et du jugement professionnel.
Mais une question importante se pose : votre entreprise sait-elle quels outils d’IA son équipe utilise et comment ils s’intègrent aux activités quotidiennes?
Avoir accès à des technologies modernes ne signifie pas nécessairement les utiliser de façon stratégique. Une organisation peut offrir des outils d’IA, investir dans des licences et encourager l’innovation sans vraiment comprendre le niveau d’adoption parmi ses employés.
De leur côté, les professionnels peuvent commencer à utiliser différents outils de leur propre initiative pour résoudre des problèmes concrets. Sans stratégie claire, ces habitudes peuvent se multiplier dans plusieurs services, ce qui complique l’identification des occasions d’amélioration, la mise en place de bonnes pratiques et la gestion des risques.
C’est pourquoi le suivi de l’adoption de l’intelligence artificielle devient une activité importante pour les entreprises qui souhaitent mieux comprendre l’évolution de leurs processus et tirer davantage de valeur des technologies disponibles.
Dans ce guide, vous découvrirez ce que signifie l’adoption de l’IA au travail, quelles catégories d’outils sont couramment utilisées, comment repérer les habitudes d’utilisation, quels indicateurs analyser et comment transformer les données en décisions de gestion plus éclairées.
Nous verrons également comment le suivi de l’adoption peut aider à cerner les besoins de formation, à comprendre les différences entre les services et à développer une stratégie technologique alignée sur les objectifs de l’entreprise.
L’adoption de l’intelligence artificielle au travail désigne le processus par lequel une organisation intègre des outils et des capacités d’IA à ses activités, à ses outils de travail, à ses flux de travail et à ses processus décisionnels.
Cette adoption peut prendre différentes formes. Dans certaines entreprises, elle commence lorsqu’un employé utilise un outil pour améliorer une tâche précise. Dans d’autres, elle découle d’un projet piloté par le service informatique ou d’une initiative stratégique lancée par la direction.
Peu importe son point de départ, l’adoption de l’IA va bien au-delà de l’accès à une plateforme ou de la possibilité d’expérimenter de nouvelles fonctionnalités.
Pour que l’intelligence artificielle génère une réelle valeur, les entreprises doivent comprendre les problèmes que la technologie peut résoudre, la manière dont elle sera utilisée, les renseignements qu’elle pourra traiter et les moyens d’évaluer ses résultats.
Imaginez une entreprise qui achète une solution d’intelligence artificielle pour ses différents services.
L’outil est présenté lors d’une réunion, les employés obtiennent un accès et reçoivent quelques consignes de base. Quelques semaines plus tard, la direction considère que le déploiement est terminé.
Mais les employés utilisent-ils réellement l’outil?
Certains professionnels l’ont peut-être intégré à leurs activités quotidiennes. D’autres l’ont essayé une ou deux fois avant de l’abandonner. Certains continuent peut-être d’utiliser des outils externes parce qu’ils ne connaissent pas les solutions disponibles dans l’entreprise.
Dans ce contexte, l’organisation a investi dans la technologie, mais elle ne dispose pas encore des renseignements nécessaires pour comprendre son adoption.
Offrir un outil constitue une première étape. L’adoption se manifeste lorsque les personnes commencent à l’utiliser de manière appropriée pour répondre à leurs besoins et accomplir leurs tâches.
Le niveau de maturité de cette adoption dépend notamment de la fréquence d’utilisation, de l’intégration aux processus, de la qualité des résultats, de la formation des employés, de la sécurité et de la capacité à évaluer les bénéfices pour l’entreprise.
Une stratégie d’IA doit donc tenir compte autant de la technologie que des personnes qui l’utilisent.
L’adoption planifiée survient lorsqu’une entreprise sélectionne des outils, établit des politiques d’utilisation, offre de la formation et définit des objectifs de déploiement.
L’adoption spontanée se produit lorsque les employés découvrent eux-mêmes des solutions et commencent à les utiliser pour répondre à des besoins quotidiens.
Les deux situations peuvent coexister.
Un professionnel du marketing peut utiliser un assistant approuvé pour préparer une campagne, tandis qu’un collègue découvre une autre plateforme pour résumer des recherches. Un analyste peut expérimenter des fonctions d’analyse de données, alors qu’un spécialiste des ressources humaines utilise l’IA pour structurer des descriptions de poste.
Ces comportements peuvent révéler des occasions intéressantes d’innover. Ils peuvent aussi signaler le besoin de clarifier les règles concernant la sécurité, la confidentialité et les outils autorisés.
L’objectif n’est pas de considérer automatiquement toute utilisation spontanée comme un problème. Il s’agit plutôt de comprendre les besoins qui motivent ces comportements et de déterminer comment y répondre de façon sécuritaire.
Le suivi de l’adoption permet de remplacer certaines suppositions par des renseignements plus concrets.
Au lieu de demander uniquement si les employés apprécient l’intelligence artificielle, les gestionnaires peuvent examiner les outils qui font partie de leurs habitudes, les services qui les utilisent le plus souvent et les domaines où un accompagnement supplémentaire pourrait être nécessaire.
Cette information peut aider à répondre à plusieurs questions :
Quels outils d’IA sont utilisés le plus fréquemment?
L’adoption est-elle concentrée dans certains services?
Certaines équipes auraient-elles besoin de plus de formation?
Les employés savent-ils quels outils sont autorisés?
Quels processus pourraient être améliorés?
Comment l’entreprise peut-elle établir des règles d’utilisation plus claires?
Les réponses ne résoudront pas tous les défis de la transformation numérique, mais elles peuvent orienter les prochaines décisions.
L’intérêt des entreprises pour l’intelligence artificielle s’explique notamment par son potentiel à élargir les capacités des équipes, à accélérer certaines activités et à faciliter l’accès à l’information.
La technologie peut aider à accomplir des tâches répétitives, à organiser de grandes quantités de contenu et à explorer différentes façons d’analyser des données. Selon le contexte, elle peut également contribuer à générer des idées, à structurer des analyses et à préparer des documents.
Les résultats varient toutefois selon la tâche, l’outil, la qualité des renseignements disponibles et la façon dont la solution s’intègre au flux de travail.
De nombreuses équipes consacrent beaucoup de temps à des activités préparatoires, administratives ou répétitives.
Organiser de l’information, retrouver des documents, préparer des rapports, réviser des textes et rassembler des références peuvent prendre du temps avant même que le travail principal commence.
L’intelligence artificielle peut faciliter certaines de ces activités, ce qui permet aux professionnels de consacrer davantage d’attention à l’analyse, à la validation et à la prise de décision.
Prenons l’exemple d’une équipe de marketing qui recherche des idées pour une campagne. Un outil d’IA peut l’aider à organiser les premières pistes et à structurer sa recherche. Le professionnel demeure toutefois responsable d’évaluer l’information, de vérifier son exactitude et d’adapter les résultats à la stratégie de l’entreprise.
Dans cet exemple, le bénéfice ne consiste pas simplement à produire davantage de contenu. Il consiste à réorganiser le travail pour mieux utiliser le temps disponible.
L’IA peut aussi aider les professionnels à accomplir certaines activités qui exigeraient autrement davantage de connaissances ou de préparation.
Un analyste peut utiliser l’IA pour explorer différentes approches d’analyse. Un représentant du service à la clientèle peut organiser l’information avant de rédiger une réponse. Un gestionnaire peut résumer des documents volumineux avant une réunion.
Ces capacités ne remplacent pas l’expérience professionnelle. Au contraire, elles rendent encore plus importantes les compétences nécessaires pour formuler de bonnes instructions, vérifier les résultats et reconnaître les limites des outils.
La capacité d’utiliser l’intelligence artificielle avec discernement peut devenir une compétence précieuse dans de nombreux postes.
Les entreprises qui repèrent des applications utiles aux nouvelles technologies peuvent trouver des occasions d’améliorer leurs processus, de développer leurs services et de répondre plus rapidement à certains besoins.
Le rapport Work Trend Index 2025 de Microsoft s’appuie notamment sur les réponses de 31 000 professionnels dans 31 marchés, ainsi que sur des tendances du monde du travail et des données agrégées sur la productivité. Le rapport examine l’intégration croissante des agents d’IA dans les organisations et l’évolution des relations entre les personnes et la technologie.
Il met également en évidence l’importance de repenser les processus et de préparer les équipes à de nouvelles façons de travailler.
Source : Microsoft, Work Trend Index 2025
https://www.microsoft.com/en-us/worklab/work-trend-index/2025-the-year-the-frontier-firm-is-born
La principale leçon pour les gestionnaires est que la transformation dépend de bien plus que l’acquisition de technologies. Elle exige aussi de revoir les activités, de développer les compétences et de comprendre comment les ressources sont utilisées.
Une entreprise peut acheter plusieurs solutions d’IA sans savoir lesquelles répondent réellement aux besoins de ses services.
Cette situation peut entraîner des fonctionnalités en double, un gaspillage de ressources et des difficultés à établir des normes de sécurité cohérentes.
Sans suivi approprié, la direction peut aussi attribuer l’absence de résultats aux limites de la technologie, alors que le problème provient plutôt de la formation, de la conception des processus ou du manque d’objectifs clairs.
Le suivi de l’adoption permet d’examiner ces possibilités avant de prendre des décisions plus importantes.
Il n’existe pas un seul outil qui convienne à toutes les activités professionnelles.
Les solutions varient selon leur objectif, leurs fonctionnalités, leurs intégrations, leur coût, leurs exigences de sécurité et leur complexité. Le choix doit donc dépendre du travail à accomplir et des conditions dans lesquelles la technologie sera utilisée.
Les catégories suivantes peuvent aider les organisations à mieux comprendre l’adoption de l’IA.
Les assistants d’IA générative permettent d’interagir avec des modèles d’intelligence artificielle au moyen d’instructions formulées en langage naturel.
Ils peuvent aider à rédiger du contenu, à organiser des idées, à résumer des documents, à expliquer des concepts, à planifier des activités et à réaliser d’autres tâches selon leurs capacités.
Parmi les solutions connues, on trouve ChatGPT, Microsoft Copilot et Google Gemini.
Chaque solution possède ses propres fonctionnalités, forfaits, intégrations et conditions d’utilisation. Les entreprises doivent évaluer ces éléments avant de décider quels outils autoriser au travail.
La question principale n’est pas simplement de savoir quels assistants existent, mais quels besoins motivent leur adoption.
Une équipe peut utiliser un assistant pour rédiger du contenu, tandis qu’une autre s’en sert pour organiser de l’information ou préparer des documents de travail.
Certaines solutions sont conçues spécifiquement pour soutenir la rédaction et la révision.
Elles peuvent servir à préparer des brouillons, à adapter le ton, à corriger la grammaire et à organiser des messages.
Les équipes de marketing peuvent les utiliser pour préparer des articles, des descriptions de produits, des campagnes et des communications internes.
Les équipes des ressources humaines peuvent s’en servir pour structurer des communications et rédiger des descriptions de poste.
Ces outils nécessitent toujours une révision humaine. Un texte qui semble bien écrit peut contenir des renseignements inexacts, des affirmations non vérifiées ou un ton inadapté au public visé.
Le suivi de l’adoption doit donc tenir compte de la qualité du résultat final, et pas seulement de la vitesse de production.
Certaines solutions aident à explorer, à organiser et à interpréter des données.
Selon la plateforme, elles peuvent faciliter la détection de tendances, la création de requêtes, la visualisation de données ou l’explication de résultats statistiques.
Ces applications peuvent être utiles dans les services des finances, des ventes, des opérations et de l’administration.
Les résultats doivent cependant être interprétés en tenant compte de la provenance, de la qualité et des limites des données. L’analyse automatisée ne remplace ni la validation des chiffres ni la compréhension du contexte d’affaires.
Les assistants de programmation peuvent aider les développeurs à écrire, à réviser et à expliquer du code.
Ils peuvent également contribuer à repérer des erreurs potentielles, à documenter des fonctionnalités et à explorer différentes solutions à un problème technique.
Leur utilisation demande une attention particulière à la sécurité. Le code généré par l’IA peut contenir des vulnérabilités, des erreurs ou des dépendances inappropriées.
Les renseignements confidentiels et le code propriétaire doivent aussi être traités conformément aux politiques de l’entreprise et aux conditions de l’outil choisi.
D’autres solutions se concentrent sur l’organisation des tâches, la transcription des réunions, la préparation de résumés et la gestion des activités.
Ces fonctionnalités peuvent réduire le travail manuel et faciliter l’accès à l’information importante.
Toutefois, les enregistrements, les transcriptions et les résumés peuvent contenir des renseignements personnels, des informations stratégiques ou des conversations confidentielles.
Les entreprises doivent donc examiner les autorisations, les pratiques de stockage et les politiques de traitement des données avant d’intégrer ces fonctionnalités à leurs activités.
De nombreuses plateformes professionnelles intègrent maintenant des fonctions d’intelligence artificielle aux produits que les employés utilisent déjà.
Cette intégration peut faciliter l’adoption en réduisant le besoin de passer d’un système à un autre.
Cependant, la présence de fonctions d’IA dans plusieurs applications peut compliquer la compréhension de l’ensemble des outils utilisés dans une organisation.
Une stratégie de suivi efficace doit tenir compte non seulement des assistants indépendants, mais aussi des fonctions d’IA intégrées aux logiciels d’entreprise, lorsque les outils de suivi disponibles permettent de les repérer.
Repérer les outils d’IA les plus utilisés est une étape importante pour comprendre les habitudes technologiques d’une organisation.
Toutefois, la réponse ne devrait pas reposer uniquement sur des classements de popularité externes ou sur les suppositions de la direction.
Un outil peut être très connu à l’échelle mondiale, mais peu utilisé dans un service précis. Un autre peut recevoir moins d’attention médiatique tout en jouant un rôle essentiel dans un processus d’affaires.
Les entreprises ont besoin de renseignements qui reflètent leurs propres activités.
Avant de mesurer l’adoption, déterminez quels comportements seront considérés comme pertinents.
Accéder à un outil, ouvrir une application et l’utiliser régulièrement sont trois choses différentes. Selon le système, certains événements peuvent être disponibles pour l’analyse, tandis que d’autres ne le sont pas.
Un employé peut ouvrir un outil pour l’essayer une seule fois sans jamais y revenir. Un autre peut dépendre de cet outil tous les jours.
L’interprétation des données doit tenir compte de ces différences.
Il faut également distinguer l’utilisation individuelle de l’adoption organisationnelle. L’accès d’une personne à un outil ne prouve pas que tout le service en dépend ni que cet outil produit des résultats de qualité.
Une compréhension plus complète de l’adoption peut être obtenue en combinant plusieurs méthodes.
Sondages auprès des employés : les questionnaires et les entrevues peuvent révéler pourquoi les employés utilisent l’IA, les difficultés qu’ils rencontrent et les outils qu’ils connaissent.
Inventaire des outils autorisés : une liste centralisée peut documenter les solutions approuvées, les équipes responsables, les objectifs d’utilisation et les conditions applicables.
Données techniques disponibles : les journaux d’utilisation, les rapports d’accès et les fonctionnalités de suivi peuvent aider à repérer des tendances, dans la mesure où ces données sont accessibles et que leur utilisation respecte les autorisations et les politiques de l’organisation.
Indicateurs de processus : les mesures opérationnelles peuvent aider à déterminer si l’utilisation de l’IA est associée à des changements dans certaines activités.
Chaque source répond à des questions différentes. Un sondage peut révéler la motivation d’un employé, tandis qu’un journal technique peut indiquer qu’une application a été utilisée. Aucune de ces sources ne démontre nécessairement, à elle seule, la qualité du travail effectué.
Une fois les données disponibles rassemblées, organisez les outils selon la fréquence d’utilisation, le nombre d’utilisateurs actifs ou un autre indicateur pertinent.
Les critères de mesure doivent être définis clairement.
Par exemple, un outil peut compter beaucoup d’utilisateurs occasionnels, tandis qu’un autre peut avoir moins d’utilisateurs, mais être employé régulièrement dans un processus important.
Si l’objectif est de comprendre la portée de l’adoption, le nombre d’utilisateurs peut être plus révélateur. Si l’objectif est d’évaluer la récurrence, la fréquence d’utilisation peut être plus pertinente.
Les entreprises peuvent également segmenter les résultats par service, poste ou période, à condition que cette approche respecte les exigences de confidentialité et réponde à un objectif légitime.
L’utilisation de l’IA varie souvent selon les tâches réalisées par les employés.
Une équipe de marketing peut privilégier les outils de rédaction et de recherche. Une équipe technologique peut utiliser des assistants de programmation. Une équipe des opérations peut chercher des solutions pour organiser l’information et analyser les processus.
Ces différences ne doivent pas être automatiquement interprétées comme des signes de rendement supérieur ou inférieur.
Avant de comparer les services, tenez compte de la nature de leur travail, des outils auxquels ils ont accès, des compétences des employés et des occasions réelles d’utiliser l’IA.
L’objectif est de repérer les besoins et les possibilités d’amélioration, et non de créer une compétition fondée sur des chiffres isolés.
Pour évaluer l’évolution de l’adoption, documentez la situation de départ.
Ce point de référence peut inclure les outils connus des employés, les services qui utilisent déjà l’IA, les principales applications repérées et les difficultés signalées par les équipes.
L’entreprise pourra ensuite suivre les changements au fil du temps.
Sans référence initiale, il est plus difficile de distinguer un véritable progrès d’une impression passagère.
Il est également utile de documenter les changements importants, comme l’ajout d’un nouvel outil, une formation ou une mise à jour des politiques internes.
Les données d’utilisation peuvent aider à répondre à des questions stratégiques, mais elles doivent être interprétées avec prudence.
Leur valeur réside dans leur capacité à faire ressortir des tendances qui méritent une analyse plus poussée et à orienter les décisions.
Lorsqu’un outil apparaît fréquemment dans les données disponibles, cela peut indiquer qu’il répond à un besoin récurrent.
La direction peut chercher à comprendre les activités associées à son utilisation, à vérifier si l’outil est autorisé et à déterminer s’il existe des occasions de partager de bonnes pratiques.
Cependant, la popularité ne garantit pas la qualité. Un outil très utilisé peut présenter des limites ou ne pas convenir à certains types de renseignements.
L’analyse doit tenir compte de son objectif, de sa sécurité, de son coût et de son adéquation avec le processus concerné.
Les écarts entre les services peuvent signaler des besoins de formation, des occasions d’intégration ou des caractéristiques particulières de leurs activités.
Si une équipe utilise fréquemment certains outils alors qu’une autre les utilise peu, il est utile d’en rechercher les raisons.
La première équipe a peut-être reçu une formation ciblée. La deuxième travaille peut-être sur des processus qui se prêtent moins à l’automatisation. Il peut aussi exister des différences d’accès ou de familiarité avec la technologie.
Les données permettent de formuler des hypothèses. L’analyse du contexte aide à les transformer en décisions.
Les données d’adoption peuvent révéler où les employés ont besoin d’un accompagnement supplémentaire.
Une équipe peut connaître les outils d’IA sans savoir comment vérifier leurs résultats. Une autre peut utiliser des solutions adaptées sans comprendre comment protéger les renseignements confidentiels.
La formation doit répondre aux besoins réellement observés.
Plutôt que d’offrir une présentation générale sur l’intelligence artificielle à toute l’organisation, l’entreprise peut préparer des activités adaptées aux tâches, aux risques et aux outils de chaque service.
L’utilisation de plusieurs outils offrant des fonctionnalités similaires peut être justifiée par des besoins différents. Elle peut aussi signaler un manque de standardisation.
Lorsqu’un chevauchement est repéré, l’organisation peut évaluer les ressources réellement nécessaires, les solutions qui offrent les meilleures conditions de sécurité et celles qui s’intègrent le mieux aux systèmes existants.
La décision ne doit pas reposer uniquement sur le nombre d’applications. Les exigences fonctionnelles, l’expérience utilisateur, le coût et les risques sont également importants.
Si une activité est régulièrement associée à l’utilisation de l’IA, elle peut constituer un bon point de départ pour revoir le processus.
La question n’est pas simplement de savoir si l’équipe utilise l’intelligence artificielle, mais s’il existe une meilleure façon d’organiser cette activité.
Il pourrait être possible d’éliminer une étape redondante, d’améliorer l’accès à l’information ou d’établir des critères de révision plus clairs.
La technologie est généralement plus utile lorsqu’elle s’intègre à un processus bien défini.
L’un des principaux défis de gestion consiste à interpréter correctement les indicateurs.
L’utilisation fréquente d’un outil d’IA ne prouve pas qu’un employé est plus productif. De la même façon, une utilisation peu fréquente ne signifie pas que son rendement est insuffisant.
Il est important de distinguer les indicateurs d’adoption, les indicateurs de processus et les indicateurs de résultats d’affaires.
Ces indicateurs permettent de comprendre la portée et la récurrence de l’utilisation de l’IA.
Voici quelques exemples :
Le nombre d’utilisateurs actifs pendant une période définie.
La fréquence d’utilisation des outils autorisés.
Le nombre de services où une utilisation a été repérée.
Les changements dans l’adoption après une formation.
La répartition de l’utilisation entre différentes catégories d’outils.
La disponibilité de ces indicateurs dépend des données fournies par chaque outil et des conditions dans lesquelles le suivi est effectué.
La période de mesure et la signification de chaque indicateur doivent être définies clairement.
Les indicateurs de processus aident à comprendre les changements dans des activités précises.
Une entreprise peut mesurer le temps nécessaire pour préparer un rapport, le nombre de révisions requises ou le délai pour accomplir une tâche.
Si une initiative d’IA est introduite dans ce processus, les données peuvent aider à évaluer si des changements sont survenus après sa mise en place.
D’autres facteurs peuvent toutefois influencer les résultats. Il faut tenir compte de la charge de travail, de la complexité des tâches et de l’expérience des employés.
La rapidité ne devrait pas être le seul critère d’évaluation d’une initiative.
Un outil peut réduire le temps nécessaire pour produire un document tout en augmentant le travail de révision ou en introduisant des erreurs à corriger.
Les entreprises devraient donc considérer des indicateurs comme l’exactitude, le travail à reprendre, le respect des normes internes et la satisfaction des utilisateurs, lorsque ces mesures sont pertinentes.
L’évaluation doit porter sur le résultat complet, y compris la validation et la révision.
Dans certaines situations, il est également possible d’examiner les effets sur des résultats plus larges, comme les délais de service à la clientèle, la qualité opérationnelle ou les coûts d’exécution.
Ces analyses demandent de la prudence afin d’éviter d’attribuer à l’IA des changements qui pourraient être liés à d’autres facteurs.
Une évaluation cohérente définit les objectifs avant la mise en place, sélectionne des indicateurs pertinents et compare les résultats à un point de référence approprié.
Imaginez deux employés qui utilisent un outil d’IA pendant des périodes différentes.
Le premier peut résoudre une tâche complexe en quelques minutes. Le second peut laisser l’application ouverte pendant qu’il réalise d’autres activités.
La durée pendant laquelle une application reste ouverte ne révèle pas, à elle seule, la valeur produite par l’un ou l’autre.
Les indicateurs d’utilisation doivent donc être considérés comme des renseignements sur les habitudes technologiques, et non comme une évaluation automatique de la productivité individuelle.
L’analyse doit tenir compte du contexte, de l’objectif et des résultats pertinents pour le processus.
Comprendre l’utilisation des outils numériques peut devenir compliqué lorsque l’information est répartie entre plusieurs applications, rapports et services.
Monitoo propose des fonctionnalités de suivi de l’activité numérique et de la productivité, notamment des renseignements sur l’utilisation des applications, selon les fonctionnalités disponibles et la configuration choisie.
Dans le contexte de l’adoption de l’IA, l’objectif est d’aider les entreprises à mieux comprendre comment les outils d’intelligence artificielle apparaissent dans les activités quotidiennes.
Une vue organisée de l’utilisation des applications peut aider les responsables à repérer les outils pertinents dans la routine de leur équipe.
Ces renseignements constituent un point de départ pour examiner comment ces ressources sont intégrées aux processus d’affaires.
Il est important de se rappeler que la présence d’une application dans les données d’utilisation ne démontre pas, à elle seule, l’objectif de chaque interaction ni la qualité du travail effectué.
Les données doivent donc être interprétées en tenant compte du contexte des activités et des politiques d’utilisation de l’organisation.
L’analyse des tendances peut aider à comprendre quels outils apparaissent le plus souvent et comment leur utilisation évolue dans le temps.
Selon les données disponibles, il peut aussi être possible d’examiner les différences entre les services et de repérer les changements survenus après des activités de formation.
Ces observations peuvent orienter des questions importantes : quels outils nécessitent davantage de formation? Existe-t-il des solutions que la direction ne connaît pas? Y a-t-il des occasions de clarifier les règles d’utilisation?
Les réponses dépendent des données disponibles et des caractéristiques de l’organisation.
Les données sont plus utiles lorsqu’elles permettent de répondre à des questions de gestion.
Par exemple :
Quels outils d’IA apparaissent le plus souvent dans les données disponibles?
Quels services présentent les niveaux d’utilisation observés les plus élevés?
Les habitudes d’utilisation ont-elles changé après une formation?
Quels outils devraient être examinés en fonction des politiques internes?
Quels processus méritent une évaluation plus approfondie?
Monitoo peut aider à analyser les renseignements disponibles sur l’activité numérique. L’interprétation et la prise de décision dépendent toujours des objectifs, des règles et du contexte de chaque organisation.
La fonctionnalité « Demandez à Monitoo » a été présentée comme une façon conversationnelle de consulter les données de productivité de l’entreprise, avec des réponses pouvant comprendre des graphiques et des renseignements pertinents.
Au lieu de naviguer manuellement entre plusieurs écrans, les responsables peuvent poser des questions sur les données disponibles et explorer les renseignements fournis par le système.
Dans le contexte de l’adoption de l’IA, cette expérience peut faciliter l’examen des tendances, à condition que les données nécessaires soient disponibles et que la fonctionnalité prenne en charge la demande.
Son utilité dépend de la qualité des données, des capacités réellement disponibles et de la précision de la question posée.
L’objectif est de simplifier l’analyse pour aider les responsables à passer moins de temps à chercher de l’information et plus de temps à comprendre ce qu’elle signifie pour l’entreprise.
La mise en place d’une stratégie d’IA n’a pas besoin de commencer par un projet complexe.
Une approche progressive permet de comprendre les besoins, de tester des applications et d’établir des politiques avant d’élargir l’utilisation.
Commencez par les activités qui présentent des difficultés récurrentes ou des possibilités d’amélioration.
Discutez avec les responsables des processus pour comprendre où surviennent les reprises de travail, les retards, les tâches manuelles excessives ou les difficultés à organiser l’information.
Évitez de choisir un outil uniquement parce qu’il est populaire. La solution doit répondre à un besoin concret.
Dressez un inventaire des outils autorisés et, lorsque c’est pertinent, examinez les autres solutions utilisées par les employés.
Documentez leur objectif, les équipes responsables, les exigences d’accès et les conditions d’utilisation.
Cette évaluation aide à établir un portrait de la situation actuelle et à repérer les lacunes éventuelles dans les politiques internes.
Avant d’approuver un outil, examinez sa gestion des données, les autorisations qu’il demande, les conditions contractuelles applicables et les renseignements qu’il est permis de partager.
L’évaluation doit tenir compte de la nature des données, de l’objectif d’utilisation et des exigences légales applicables.
Au besoin, faites participer les équipes des technologies de l’information, de la sécurité de l’information, des affaires juridiques et de la protection des renseignements personnels.
Sélectionnez une activité bien définie, avec des objectifs précis et des résultats mesurables.
Évitez de tenter de transformer tous les processus en même temps.
Un projet pilote permet de repérer les limites, d’ajuster les consignes et de comprendre comment l’équipe réagit à la solution.
Expliquez comment utiliser l’outil, quelles tâches conviennent à son utilisation et quelles précautions doivent être respectées.
La formation devrait aussi apprendre aux employés à vérifier l’information, à reconnaître les résultats erronés et à protéger les renseignements confidentiels.
Les besoins de formation doivent évoluer avec les outils et les défis observés sur le terrain.
Déterminez quelles données serviront à évaluer l’adoption et les résultats du projet.
Choisissez des indicateurs liés aux objectifs, établissez un point de référence et décidez à quel moment les résultats seront examinés.
Évitez de créer des indicateurs simplement parce qu’ils sont faciles à recueillir. Un indicateur est utile lorsqu’il permet de répondre à une question pertinente.
Après une période appropriée, comparez les résultats au point de référence et examinez les changements observés.
Tenez compte des bénéfices, des limites, des coûts, des risques et des commentaires des utilisateurs.
Décidez si le projet doit être élargi, ajusté, maintenu ou interrompu.
L’adoption de l’IA ne se termine pas lorsqu’un outil est acheté.
De nouvelles solutions apparaissent, les besoins changent et les processus évoluent. Les organisations doivent réexaminer périodiquement leur inventaire d’outils, leurs politiques d’utilisation et leurs résultats.
L’amélioration continue permet de garder la stratégie alignée sur la réalité de l’entreprise.
La façon dont la direction présente l’intelligence artificielle influence la volonté des employés d’expérimenter de nouveaux outils.
Si le sujet est présenté uniquement comme une exigence de productivité, certains professionnels peuvent se sentir obligés d’utiliser des ressources sans en comprendre l’objectif.
Une approche plus constructive explique les problèmes que l’entreprise souhaite résoudre et la manière dont la technologie peut soutenir le travail.
Expliquez pourquoi l’entreprise adopte l’IA, quels bénéfices elle espère obtenir et quelles limites doivent être respectées.
La communication doit préciser que la technologie doit être utilisée conformément aux activités de l’entreprise et aux politiques internes.
Il est également important de permettre aux employés de poser des questions et de formuler des commentaires.
Les employés peuvent explorer des applications possibles dans des environnements appropriés et en respectant les politiques de sécurité.
Le partage d’exemples concrets aide à mieux comprendre la technologie.
Un exercice simple peut montrer comment rédiger du contenu, organiser de l’information ou préparer une liste de points à vérifier.
L’objectif est de développer des compétences qui pourront être appliquées au travail réel.
Une politique générale ne répond pas nécessairement à tous les besoins.
Le marketing peut avoir besoin de consignes sur les droits d’auteur et la révision des contenus. Les finances peuvent nécessiter des précautions particulières concernant les renseignements confidentiels. Les équipes technologiques peuvent avoir besoin de règles sur le code et les identifiants d’accès.
Les directives doivent refléter les activités et les risques propres à chaque service.
Si l’entreprise récompense uniquement la vitesse, les employés peuvent privilégier l’achèvement des tâches au détriment de la précision.
Une stratégie responsable valorise la qualité des résultats, la révision, la sécurité et la capacité à résoudre les problèmes.
L’intelligence artificielle doit contribuer à améliorer le travail, et non simplement à augmenter le volume de production sans tenir compte des conséquences.
Le suivi de l’utilisation des outils numériques exige une approche responsable.
Les renseignements sur les applications et les activités peuvent révéler certains aspects de la routine professionnelle d’un employé. Selon les circonstances, ils peuvent également comprendre des renseignements personnels ou des informations stratégiques sur l’entreprise.
Toute initiative de suivi doit donc reposer sur un objectif légitime, des critères clairs et des mesures de protection appropriées.
Avant de recueillir des renseignements, déterminez quelles questions l’entreprise souhaite résoudre et pourquoi ces données sont nécessaires.
Un objectif clairement défini aide à éviter la collecte excessive de renseignements et facilite le choix d’indicateurs appropriés.
Le suivi doit être proportionné à ses objectifs et respecter les exigences applicables.
La transparence aide les employés à comprendre quels renseignements sont recueillis, pourquoi ils le sont et qui peut y accéder.
Les communications doivent être claires et cohérentes avec la politique de suivi de l’entreprise.
L’organisation doit également prévoir des mécanismes pour répondre aux questions et traiter les demandes concernant les données.
Tous les responsables n’ont pas besoin d’accéder à tous les relevés.
Les entreprises doivent définir les autorisations en fonction des responsabilités de chaque personne et protéger les renseignements contre les accès non autorisés.
Les autorisations doivent aussi être révisées périodiquement.
Au Québec, les entreprises doivent notamment tenir compte des règles applicables à la protection des renseignements personnels dans le secteur privé, ainsi que des autres exigences légales pertinentes.
Les obligations précises dépendent de la situation, des objectifs du traitement et des rôles des organisations concernées. Les entreprises qui traitent des renseignements personnels doivent évaluer leurs responsabilités en fonction des lois applicables, y compris, lorsque pertinent, la Loi 25 et les règles québécoises en matière de protection des renseignements personnels.
Au besoin, demandez conseil à un professionnel du droit pour évaluer les obligations, les avis de confidentialité, les mesures de protection et les procédures nécessaires.
Les relevés qui montrent l’utilisation d’un outil ne doivent pas être interprétés isolément comme une preuve de productivité, d’engagement ou de rendement.
Une activité peut nécessiter davantage d’analyse, tandis qu’une autre peut demander un travail de réflexion concentré sans utilisation fréquente d’applications.
Une analyse responsable tient compte du contexte et évite de tirer des conclusions générales sur les personnes à partir d’indicateurs limités.
Même avec de bons outils et de bonnes intentions, une stratégie peut échouer lorsque les indicateurs sont mal définis ou que les résultats sont interprétés sans contexte.
La disponibilité n’est qu’une première étape. Les organisations doivent vérifier si la solution est utilisée et si elle répond aux besoins prévus.
La fréquence peut aider à comprendre la récurrence, mais elle ne démontre ni la qualité ni l’impact sur l’entreprise.
Combinez les données d’utilisation avec des indicateurs pertinents pour le processus.
Les services ont des responsabilités, des outils et des occasions d’utilisation différents.
Des comparaisons équitables exigent des critères clairs et une analyse du contexte.
Sans directives, les employés peuvent ignorer quels outils sont autorisés ou quels renseignements ils peuvent partager.
Les entreprises doivent établir des politiques compréhensibles et proposer des solutions adaptées.
Un outil peut être techniquement approprié, mais apporter peu de valeur si les employés ne savent pas comment l’utiliser.
La formation, le soutien et le partage des connaissances font partie intégrante de la stratégie d’adoption.
Certaines activités exigent du jugement, de la responsabilité, des relations humaines ou une connaissance du contexte qui ne peuvent pas être remplacés simplement par l’ajout d’un outil.
Chaque processus doit être évalué individuellement.
Une initiative doit être évaluée régulièrement pour vérifier si elle atteint toujours ses objectifs.
Les révisions périodiques aident à repérer les limites, à mettre à jour les directives et à corriger les problèmes.
Recueillir des renseignements n’est que le début. Leur valeur dépend des décisions qu’ils permettent d’orienter.
Une approche pratique consiste à transformer chaque observation en question, à examiner le contexte et à déterminer une action possible.
La première question est de savoir si cette utilisation répond à un besoin légitime et compris par l’entreprise.
La direction peut ensuite évaluer la pertinence de l’outil, ses conditions de sécurité et les possibilités de partager de bonnes pratiques.
Les actions possibles comprennent une formation supplémentaire, l’approbation officielle de l’outil ou l’évaluation d’autres solutions.
Avant de conclure que les employés résistent au changement, vérifiez si l’outil est pertinent pour leurs activités, s’ils y ont accès et s’ils ont reçu suffisamment de formation.
Une faible utilisation peut avoir plusieurs explications.
L’action la plus appropriée dépend de la cause.
L’entreprise peut comparer les fonctionnalités, les coûts, les exigences de sécurité et les besoins des services.
L’objectif est de déterminer si la diversité des outils est justifiée ou si une standardisation pourrait améliorer l’efficacité.
Examinez quelle activité a changé et comment le bénéfice a été observé.
Lorsque c’est possible, comparez le processus avant et après l’implantation, en tenant compte de la charge de travail et de la complexité des tâches.
Cette analyse aide à distinguer une impression positive d’une amélioration constante.
Examinez les outils utilisés, les autorisations accordées et les renseignements que les employés peuvent partager.
Mettez à jour les directives et communiquez les procédures pertinentes aux personnes concernées.
Le suivi doit contribuer à réduire les risques, et non se limiter à enregistrer les comportements.
L’intelligence artificielle continue d’évoluer et ses applications professionnelles dépassent maintenant les assistants qui répondent à des questions.
Des solutions plus intégrées peuvent soutenir des flux de travail, interagir avec des systèmes et exécuter certaines étapes selon des configurations et des autorisations précises.
Cette évolution renforce l’importance de comprendre comment la technologie s’intègre aux activités de l’entreprise.
Les organisations devront évaluer non seulement les outils présents, mais aussi leurs liens avec les processus, les responsabilités et les objectifs.
Au départ, de nombreux professionnels expérimentent avec des outils pour accomplir des tâches isolées.
À mesure que la stratégie gagne en maturité, les organisations peuvent repérer des occasions d’intégrer l’IA à des flux de travail plus complets.
Cette transition exige de revoir les processus, de définir les responsabilités et d’évaluer les risques.
Tous les essais ne doivent pas nécessairement devenir des solutions permanentes. Certaines initiatives seront utiles, tandis que d’autres pourront être abandonnées après évaluation.
Savoir utiliser un outil exige bien plus que rédiger une instruction.
Les professionnels doivent comprendre les limites de la technologie, reconnaître les erreurs, évaluer les résultats et savoir quand une vérification humaine est essentielle.
Ils doivent également savoir quels renseignements peuvent être partagés et comment utiliser les outils conformément aux politiques de l’entreprise.
La littératie en IA aide à transformer l’expérimentation en une utilisation plus éclairée.
À mesure que les organisations adoptent davantage de ressources numériques, la collecte de renseignements utiles à la prise de décision devient de plus en plus importante.
Cependant, disposer de données ne garantit pas de bonnes décisions.
Les responsables doivent poser les bonnes questions, comprendre les limites des indicateurs et éviter les conclusions qui dépassent ce que les mesures permettent d’établir.
L’objectif est d’utiliser l’information pour améliorer les processus, repérer les possibilités et prendre des décisions mieux éclairées.
La direction doit établir les priorités, créer des conditions favorables à l’expérimentation et définir des attentes réalistes.
Cela comprend le choix de problèmes pertinents, l’affectation de ressources à la formation et l’établissement de critères pour évaluer les résultats.
Il faut également reconnaître que l’adoption peut progresser à des rythmes différents selon les services.
Une stratégie efficace n’exige pas que tout le monde utilise les mêmes outils de la même manière. Elle permet plutôt de repérer les situations où la technologie est pertinente et de créer les conditions nécessaires à une utilisation responsable.
Utilisez les questions suivantes pour réaliser une première évaluation.
Inventaire des outils
L’entreprise tient-elle un inventaire des outils d’IA autorisés?
La direction comprend-elle les principales raisons pour lesquelles les employés utilisent l’IA?
Les responsables des outils et les équipes concernées sont-ils identifiés?
Stratégie
L’adoption de l’IA est-elle liée aux objectifs de l’entreprise?
Des cas d’utilisation prioritaires ont-ils été définis?
Existe-t-il des critères pour évaluer les résultats?
Formation
Les employés reçoivent-ils des conseils pratiques?
Des règles claires existent-elles pour vérifier les résultats générés par l’IA?
Les équipes savent-elles quels renseignements ne doivent pas être partagés?
Sécurité et gouvernance
Les outils sont-ils évalués avant leur approbation?
Les autorisations d’accès sont-elles appropriées?
Les procédures de suivi sont-elles transparentes?
Les exigences légales applicables sont-elles prises en compte?
Suivi
L’entreprise suit-elle l’évolution de l’adoption de l’IA?
Les indicateurs sont-ils clairement définis?
Les résultats sont-ils interprétés en tenant compte du contexte?
Les décisions sont-elles réexaminées régulièrement?
Cette liste ne remplace pas un audit ou une évaluation spécialisée. Elle constitue un point de départ pour repérer les questions qui méritent une attention particulière.
Une première initiative peut être organisée sur quatre semaines.
Repérez les outils autorisés, discutez avec les représentants des services et déterminez les principaux besoins.
Définissez les questions auxquelles l’entreprise souhaite répondre et les renseignements nécessaires.
Examinez les politiques d’utilisation, les exigences de sécurité et les procédures de communication.
Définissez les indicateurs de départ et documentez leur mode d’interprétation.
Mettez en place la méthode de suivi choisie, en respectant les autorisations et les politiques applicables.
Offrez des conseils aux équipes et répondez à leurs questions concernant les outils autorisés.
Rassemblez les renseignements disponibles, repérez les tendances et examinez les différences les plus importantes.
Définissez des actions concrètes, comme une formation supplémentaire, une révision des outils ou une évaluation des processus.
À la fin de la période, documentez les apprentissages et établissez un calendrier de révision.
L’objectif n’est pas de résoudre tous les défis liés à l’adoption de l’IA en 30 jours. Il est de créer une base structurée pour l’amélioration continue.
L’adoption de l’IA consiste à intégrer des outils et des capacités d’intelligence artificielle aux activités professionnelles, aux processus d’affaires et à la prise de décision. Elle peut comprendre l’expérimentation, la formation, l’intégration des systèmes et l’évaluation des résultats.
Une entreprise peut combiner des sondages auprès des employés, un inventaire des outils autorisés et les données techniques disponibles dans ses systèmes. Les méthodes choisies doivent tenir compte de leur objectif, des autorisations, des exigences de confidentialité et des limites des données.
La réponse varie selon le secteur, le pays, la période et le type d’activité. Les assistants génératifs, les outils de rédaction, les solutions d’analyse de données et les assistants de programmation font partie des catégories utilisées dans les milieux professionnels. Pour repérer les outils les plus utilisés dans une entreprise précise, il faut analyser les données propres à cette organisation.
Les organisations peuvent suivre des indicateurs comme le nombre d’utilisateurs actifs, la fréquence d’utilisation et la répartition entre les services, lorsque les données nécessaires sont disponibles. Pour évaluer les résultats, elles doivent aussi considérer la qualité, le temps d’exécution et d’autres mesures liées au processus.
Pas nécessairement. La fréquence d’utilisation ne prouve pas la productivité. Les résultats dépendent de la tâche, de la qualité de l’outil, des compétences des employés et de la façon dont la technologie s’intègre au flux de travail.
Le suivi peut aider à repérer les outils pertinents, les besoins de formation, les chevauchements entre les solutions et les possibilités d’amélioration. Il peut aussi soutenir l’évaluation des politiques d’utilisation, à condition d’être effectué de façon proportionnée et transparente.
Pas nécessairement. Les renseignements disponibles dépendent des capacités techniques, des configurations, des systèmes et des autorisations. L’accès à une application ne révèle pas toutes les interactions ni l’ensemble du contenu traité.
Commencez par cerner des problèmes précis que la technologie pourrait aider à résoudre. Fournissez des outils appropriés, de la formation, des conseils sur la sécurité et des occasions de donner de la rétroaction. L’utilisation doit être encouragée en fonction de la qualité du travail et des objectifs de l’entreprise.
Établissez des politiques claires, évaluez les outils avant de les approuver et expliquez aux employés quels renseignements peuvent être partagés. Au besoin, faites participer les équipes de sécurité de l’information, des affaires juridiques et de la protection des renseignements personnels.
Les fonctionnalités de suivi de l’activité numérique de Monitoo peuvent aider les organisations à comprendre l’utilisation des applications, selon les fonctions disponibles et la configuration choisie. Ces renseignements peuvent contribuer à l’analyse des tendances et au repérage des possibilités d’amélioration. Leur interprétation doit tenir compte du contexte et ne pas considérer automatiquement l’utilisation d’un outil comme une preuve de productivité.
Il n’existe pas de réponse unique pour toutes les organisations. La décision doit tenir compte des besoins d’affaires, des processus, des ressources disponibles, des risques et des bénéfices attendus. Dans certains cas, une application précise peut apporter de la valeur. Dans d’autres, l’amélioration des processus existants peut constituer la meilleure première étape.
La première étape consiste à cerner un problème concret que l’entreprise souhaite résoudre. Elle peut ensuite évaluer les outils, établir des critères de sécurité, préparer les employés et déterminer comment les résultats seront mesurés.
L’intelligence artificielle offre de nouvelles possibilités pour organiser les activités, soutenir les professionnels et transformer les processus d’affaires. Toutefois, ses bénéfices dépendent de bien plus que de la disponibilité des outils.
Les entreprises doivent comprendre comment ces ressources sont utilisées, à quels besoins elles répondent et quels résultats peuvent être observés.
En suivant l’adoption de l’IA, les organisations peuvent repérer des tendances, découvrir des besoins de formation, évaluer leurs outils et mieux orienter leurs investissements technologiques.
Ce suivi doit reposer sur des critères clairs, respecter la confidentialité et tenir compte des limites de chaque indicateur. Par exemple, la fréquence d’utilisation ne doit pas être confondue avec la productivité ou la qualité du travail.
L’étape la plus importante consiste à transformer les renseignements en questions pertinentes, puis à utiliser les réponses pour orienter des améliorations concrètes.
Avec une stratégie structurée, l’intelligence artificielle devient plus qu’une tendance technologique. Elle s’inscrit dans une approche de gestion d’entreprise mieux éclairée.
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https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/creating-helpful-content
Microsoft. 2025 Work Trend Index: The Year the Frontier Firm Is Born.
https://www.microsoft.com/en-us/worklab/work-trend-index/2025-the-year-the-frontier-firm-is-born
Gouvernement du Québec. Commission d’accès à l’information du Québec.
https://www.cai.gouv.qc.ca/
Gouvernement du Québec. Loi sur la protection des renseignements personnels dans le secteur privé.
https://www.legisquebec.gouv.qc.ca/fr/document/lc/P-39.1
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