Six choses que l'IA peut faire dans votre processus dès maintenant

Une note sur la terminologie : une partie de ce qu'on appelle « l'IA » est en réalité de l'automatisation, soit des scripts basés sur des règles qui auraient pu être construits sans IA.

La véritable IA implique la reconnaissance de motifs, la génération ou le jugement en contexte d'incertitude. Les applications à plus forte valeur combinent souvent les deux : l'IA s'occupe des décisions qui demandent du jugement, et l'automatisation s'occupe de l'exécution répétable.

1. Traitement des documents

L'« application vedette » pour le gouvernement. Résumer des rapports, extraire des données de documents, classifier les demandes entrantes, traduire entre l'anglais et le français, par exemple. Si votre équipe traite de grands volumes de demandes de programmes, de demandes de subventions ou de correspondance, cette catégorie se rentabilise rapidement. Exemple : une unité des politiques qui passait 40 heures-personnes par trimestre à résumer les mémoires des intervenants le fait maintenant en 6 heures, utilisant les 34 heures restantes pour analyser les thèmes importants et rédiger des recommandations de haute qualité.

2. Gestion de l'information

Effectuer des recherches dans les bases de données, récupérer des dossiers, apparier des enregistrements, nettoyer des données désordonnées, vérifier l'information par rapport à la source. Exemple : un bureau d'approvisionnement compare les soumissions des fournisseurs aux données historiques pour signaler les incohérences, une tâche qui se faisait auparavant après l'octroi d'un contrat et qui se fait maintenant avant.

3. Communication et service

Répondre aux demandes courantes, générer de premières ébauches de réponses routinières, fournir des conseils aux clients pour des transactions simples, trier les dossiers entrants, tout cela pour améliorer l'expérience client (CX). Exemple : une unité des prestations utilise un assistant IA pour rédiger des réponses aux questions courantes, les agents humains révisant et envoyant les réponses. Le temps de réponse est passé de 5 jours au jour même pour environ 60 % des demandes. Ne devraient-ils pas prévenir un grand nombre de ces questions dès le départ en rendant le parcours client plus clair et plus simple? Oui, mais tant que ce problème systémique plus large n'est pas résolu, rédiger des réponses à ces questions routinières est une contre-mesure qui fait gagner du temps.

4. Analyse et aide à la décision

Analyse des tendances, détection d'anomalies, évaluation des risques, notation des demandes, priorisation des dossiers. Exemple : un bureau de programme de santé utilise l'IA pour analyser les données d'incidents régionaux et signaler des tendances que les réviseurs humains avaient manquées parce qu'ils analysaient les données région par région plutôt qu'à l'échelle nationale.

5. Réglementation et conformité

Surveiller la conformité, auditer les dossiers, détecter la fraude potentielle, filtrer les demandes, valider l'admissibilité. Exemple : un programme de subventions utilise l'IA pour filtrer les demandes selon les critères d'admissibilité avant qu'elles n'arrivent aux réviseurs humains. Les réviseurs se concentrent uniquement sur les demandes admissibles. Le délai de traitement diminue. Le taux d'appel baisse.

6. Opérations financières

Calculer les prestations, rapprocher les comptes, générer des factures, évaluer les taxes, allouer les ressources. Exemple : une direction des services internes rapproche les refacturations interministérielles avec l'IA en quelques heures plutôt qu'en trois jours, libérant l'équipe pour se concentrer sur les exceptions et les différends importants.

Attention : je ne dis pas que l'IA peut faire tout ça sans surveillance. Dans chaque exemple, il faut une personne dans la boucle pour valider, juger et gérer les exceptions. Le point est que l'IA peut faire une bonne partie du travail répétitif, basé sur des règles et sur la reconnaissance de motifs qui accapare beaucoup de temps d'une équipe, libérant les gens pour le travail qui a réellement besoin d'une intervention humaine.

Laquelle de ces six catégories décrit le mieux le goulot d'étranglement dans votre processus? Ne choisissez pas la catégorie qui semble la plus excitante ou la plus sophistiquée sur le plan technique, choisissez celle qui retient réellement votre débit. C'est là qu'il faut commencer. (Si plus d'une catégorie décrit véritablement un goulot d'étranglement dans votre travail, commencez par celle qui a l'impact le plus négatif sur vos clients.)

Si vous ne savez pas où se trouve votre goulot d'étranglement, l'IA ne sera pas d'une grande aide. C'est un problème qui nécessite une analyse Lean pour être résolu.

7. Orchestration de l'IA (une septième catégorie émergente)

Une IA reçoit une demande, détermine les sous-tâches nécessaires, les transmet à une autre IA ou à une routine d'automatisation, puis vérifie le résultat assemblé. Un praticien en RH du gouvernement fédéral avec qui je travaille a bâti un pipeline qui fait exactement cela : 8 appels d'IA par description de poste pour en extraire les éléments, les traduire en langage normalisé et repérer les similarités parmi des centaines de descriptions de poste. Le produit final aide l'organisation à voir si elle a le bon nombre de personnes dans les bons rôles pour livrer son mandat. C'est ça, l'orchestration. C'est vers là que se dirige l'IA en 2026-2027.

À retenir :

• L'IA fait bien six catégories de travail dans les environnements de connaissances et d'administration.
• Le traitement des documents, la gestion de l'information ainsi que la communication et le service sont habituellement les points de départ les plus faciles.
• L'analyse et l'aide à la décision, la réglementation et la conformité, et les opérations financières offrent souvent les plus grandes économies.
• Chaque exemple exige toujours du jugement humain, de la validation et une gestion des exceptions.
• Commencez par la catégorie qui décrit votre travail goulot d'étranglement, pas celle qui semble la plus impressionnante.