L’IA comme catalyseur de transformation : activer l’intelligence collective dans les ESN - ESNConnect#4

L’Intelligence Artificielle n'est plus un simple sujet de veille technologique : elle est devenue le moteur d'une refonte systémique de nos manières de travailler.

Lors de la 4ème édition de l’ESN Connect, un workshop a particulièrement mobilisé les participants. Animé par Audrey GUILLOUX (Head of IT & Digital Transformation chez Klanik), il a permis de mettre en lumière la manière dont les ESN s'emparent de ce sujet. Sous le thème « L’IA comme catalyseur de transformation : activer l’intelligence collective dans les ESN », les échanges ont révélé une véritable maturité naissante du secteur.

Comment faire de l’IA un levier concret de transformation interne ? Comment mobiliser les experts pour créer de la valeur au service du business et des opérations ? À travers le partage d'expérience de Klanik et de son concours d'innovation interne KREATE, ainsi que les riches interactions avec les participants, plusieurs grandes tendances se sont dégagées.

Fini l'attentisme : les ESN structurent leurs usages, affrontent les craintes légitimes de leurs équipes, érigent la sécurité en priorité absolue, repensent leurs processus en profondeur et jonglent avec la complexe dualité entre la réalité interne et celle du terrain chez le client.

Voici une plongée au cœur de ces enjeux cruciaux qui dessinent le futur de nos ESN.

La fin de l'attentisme : les ESN structurent leurs usages et passent à l'échelle

Il y a encore peu de temps, beaucoup d'entreprises observaient l'IA générative avec une curiosité prudente. Aujourd'hui, le constat est sans appel : les ESN ne sont plus dans l'attentisme, elles sont dans l'action et la structuration. Gain de temps et performance sont clés pour se différencier face à la concurrence. Sur le terrain, les retours d'expérience font d'ailleurs état d'un gain de vitesse ressenti jusqu’à 4x supérieur.

Pour passer de l'idée à la réalité, les modèles d'innovation participative font leurs preuves. L'exemple de Klanik est à ce titre particulièrement inspirant. À travers le lancement de KREATE, un concours d'innovation interne sous forme de hackathon, l'ESN a su mobiliser l'intelligence collective de ses collaborateurs. L'objectif ? Concevoir des produits innovants directement liés aux métiers du consultant, comme la gestion des talents, le matching entre profils et missions, ou encore le suivi des entretiens.

« Miser sur l'initiative en organisant des concours pour des projets génère une accélération importante pour l'entreprise », a-t-il été souligné, avec des résultats concrets : pas moins de 48 projets ont émergé de ces initiatives, témoignant de l'engouement des équipes lorsqu'on leur en donne les moyens. Parmi eux, trois projets ont été retenus et incubés, démontrant la viabilité du modèle.

L'ambition affichée par certaines structures est désormais très claire en matière de "Product delivery" : être capable de livrer un nouvel agent IA par mois pour répondre aux besoins opérationnels.

Cette structuration passe également par une optimisation intelligente des ressources existantes. Les périodes d'intercontrats, souvent perçues comme des temps morts, sont de plus en plus mises à profit. Elles deviennent des sas d'apprentissage où les consultants montent en compétence sur l'IA tout en développant les outils internes qui opéreront la transformation digitale de l'ESN,. C'est une démarche d'acculturation massive qui s'opère, nécessitant des formations, des séminaires et l'équipement progressif du staff.

Briser la glace : la crainte du remplacement et l'indispensable accompagnement humain

Cependant, cette accélération technologique se heurte à un mur profondément humain : la peur. Lors du workshop, il a été rappelé avec force que l'enjeu principal n'est pas technologique, mais psychologique.

Face aux annonces alarmistes (comme celles de grands cabinets de conseil sur l'impact de l'IA) et à l'inquiétude grandissante concernant d'éventuels plans de départ liés à l'automatisation, la crainte du remplacement se fait fortement sentir chez les équipes.

Pour que l'IA devienne un catalyseur, la phase d'« icebreaking » est primordiale pour rassurer les collaborateurs. Mais au-delà du discours, un levier s’est imposé comme particulièrement efficace : faire pratiquer l’IA. En effet, la peur naît souvent de la méconnaissance de l’outil. Mettre les équipes en situation, leur faire tester concrètement des cas d’usage simples, permet de transformer rapidement l’appréhension en curiosité, puis en appropriation.

Il s'agit ainsi de démontrer que l'IA ne vient pas réduire les effectifs, mais bien faire évoluer les métiers. L'automatisation des tâches rébarbatives permet aux équipes de se déplacer vers la partie stratégique, là où l'humain apporte sa véritable valeur.

« Chaque innovation implique un accompagnement humain important, comme toute révolution technologique. La différence ici est que tout va beaucoup plus vite.”

L'objectif est clair : créer de la valeur en associant la performance humaine à la puissance de l'IA. La découverte et la maîtrise de l'IA transforment les collaborateurs ; c'est un vecteur d'élévation des compétences plutôt qu'un frein. Pour réussir ce pari, l'ESN doit s'appuyer sur des ambassadeurs et des promoteurs internes. La culture du bureau évolue : on préconise de se balader dans les open spaces pour montrer, faire tester, expliquer et accompagner les équipes en leur prouvant concrètement la valeur de l'automatisation au quotidien.

Sécurité, gouvernance et choix des outils : le nerf de la guerre

Si l'enthousiasme est là, il ne doit pas faire oublier les prérequis fondamentaux que sont la sécurité et la conformité. Les enjeux de gouvernance sont devenus des points d'attention primordiaux. L'un des risques majeurs identifiés est l'émergence du "Shadow AI". Face à des outils grand public souvent très performants, beaucoup de collaborateurs sont tentés d'utiliser leur propre IA personnelle, parfois au détriment de l'IA sécurisée proposée par leur entreprise. Cela crée un décalage déceptif et pose des risques majeurs de fuite de données confidentielles.

Pour canaliser ces usages sans pour autant brider l'innovation, la mise en place d'une charte d'utilisation interne, validée en amont par le CSE, est une étape incontournable.

« Une charte IA ne doit pas avoir pour but d'interdire, mais de proposer un système d'autorisation et de bloquer les LLM (Large Language Models) non souverains ».

Sur des données sensibles, les ESN préfèrent par exemple s'orienter vers des modèles comme Mistral, qui offrent une charte de confidentialité plus stricte, plutôt que vers des solutions grand public plus permissives, même si ces dernières semblent parfois plus faciles d'accès.

Le choix des outils se diversifie car chaque tâche requiert une force spécifique : ChatGPT ou Copilot pour l'assistance quotidienne, Gemini ou Perplexity pour les bases de connaissances, Claude pour sa capacité "incroyable" à produire du code (le fameux vibe coding), ou encore Noota et Boond pour l'expertise métier et les retranscriptions. Mais l'intégration de ces outils soulève des questions juridiques, notamment la limite de l'IA dans la relation commerciale (l'enregistrement des réunions clients posant des questions de confiance et de consentement) ou lors des entretiens de recrutement.

Enfin, la gouvernance passe par la maîtrise de la donnée. L'IA n'est que la pointe de l'iceberg.

« Il faut procéder par couches : d'abord la Data, ensuite l'Infrastructure, et enfin l'IA »

L'éducation des équipes au principe du « garbage in, garbage out » est essentielle pour garantir la qualité des données en entrée, nécessitant parfois l'émergence de nouveaux rôles comme les "nettoyeurs de la donnée" ou les architectes de données d'entreprise.

👉 Découvrez notre article “IA et data : retour d’XP sur la suggestion de profils” pour en savoir plus sur nos enseignements liés à la qualité de la donnée avec l’IA.

La méthode : drafter les processus avant de se ruer sur l'outil

Une erreur commune consisterait à déployer des licences d'IA à l'aveugle. Le workshop a largement insisté sur une méthodologie rigoureuse : il faut "drafter" (cartographier et modéliser) les processus avant toute chose.

« L'IA est un projet de transformation : il faut d'abord se demander ce qui est attendu en sortie »

Comprendre les besoins et accompagner sur le cas business est indispensable avant de choisir les outils ad hoc. Cela implique d'imposer une culture proactive de la data, où c'est la donnée qui vient au collaborateur et non l'inverse. Mais surtout, cela demande de "challenger" les métiers.

Questionner les équipes devient impératif : « Pourquoi n'utilises-tu pas Copilot ? Pourquoi le résultat ne te convient-il pas ? »

Un conseil précieux ressort de ces échanges : il faut utiliser l'IA sur ses compétences et non pas sur ses connaissances. Autrement dit, la tentation de demander à l'IA de penser à notre place est grande, mais c'est une erreur. Le collaborateur doit conserver un œil critique très fort sur le résultat produit. La maîtrise du prompt (la requête formulée à l'IA) devient une compétence clé, un "gros enjeu" qui nécessite un accompagnement spécifique pour garantir des résultats à la hauteur des attentes.

De nombreux cas d'usage ont ainsi pu être draftés et validés : l'envoi de comptes rendus automatisés aux clients, le filtrage de CV par des IA capables de "se parler entre elles" sur différentes plateformes de recrutement, ou encore l'utilisation de Voice bots pour améliorer la saisie fastidieuse des Dossiers Techniques (DT) des collaborateurs.

La fracture numérique de l'ESN : la dualité entre l'interne et le client

Enfin, l'atelier a mis en lumière un paradoxe majeur, spécifique au modèle même de l'ESN : d’un côté, la réalité et les moyens mis en place en interne, de l’autre, la réalité pour le consultant une fois chez le client.

Il existe en effet deux grands "personas" dans une ESN : le staff interne (RH, commerce, recrutement, ADVs, direction) et les consultants en mission. Si le staff interne peut bénéficier de déploiements d'outils, d’un "sandbox" pour tester des solutions et de laboratoires d'innovation interne auxquels on alloue du temps, le consultant vit une tout autre réalité.

Souvent formé à l'IA par son ESN, le consultant se retrouve paradoxalement dans l'incapacité d'utiliser ces outils une fois chez le client. Les raisons sont multiples : il travaille sur le poste de travail du client, sur un réseau ultra-sécurisé, sans accès aux licences de son ESN, et soumis aux politiques restrictives de l'entreprise hôte. Par ailleurs, équiper l'intégralité des consultants d'une ESN avec des licences premium (comme Copilot) représente un coût financier exorbitant que peu de structures peuvent assumer aujourd'hui.

Cette dualité oblige les ESN à faire preuve d'agilité.

« Il ne faut pas confondre l'IA du client et l'IA de l'entreprise, car la création et l'utilisation diffèrent selon le besoin », a-t-il été rappelé.

Pour adresser un client qui possède une approche de l'IA différente de celle du laboratoire de l'ESN, la transparence est de mise. L'ESN doit se positionner comme un partenaire stratégique, capable non seulement d'élever ses propres collaborateurs, mais aussi d'accompagner le client dans la définition de ses propres cas d'usage, tout en gérant les restrictions matérielles et logicielles imposées sur le terrain.

Conclusion : Transformer pour se démarquer

Au sortir de ce workshop animé par Audrey GUILLOUX, le message est limpide : l'intégration de l'Intelligence Artificielle ne se résume pas à l'achat de licences logicielles. C'est un profond projet de conduite du changement.

Les ESN qui se démarqueront demain ne seront pas simplement celles qui utiliseront l'IA, mais celles qui auront su utiliser l'IA pour transformer, rassurer et élever leurs collaborateurs. En structurant des modèles d'innovation participative, en instaurant un cadre de confiance avec le CSE, en repensant les processus en profondeur et en naviguant habilement entre les contraintes internes et celles de leurs clients, elles feront de l'IA un véritable levier d'intelligence collective.

Comme le résume parfaitement l'un des retours du workshop : l'objectif final est de « booster les performances humaines et d'ouvrir le champ des possibles, tout en conservant un cadre solide ».

Un immense défi, certes, mais surtout une formidable opportunité pour repenser nos métiers.

👉 Découvrez notre vision stratégique sur l’impact de l’IA sur le modèle des Saas dans notre article “L’IA va-t-elle tuer les Saas ?”

Retrouvez nos autres workshops

• Grandir sans se désorganiser : animé par Annabelle FAITROUNI (Dirigeante de CAPexcellA), cet atelier a abordé les signaux faibles qui freinent l'efficacité lors des phases de forte croissance et les leviers pour faire évoluer ses processus et son SI en gardant toute son agilité.
• Identifier et réduire les vulnérabilités de son organisation : Thierry BONTEMS (CNRS) et Sabine GOULIN (Accompagnement Phare) ont proposé un atelier de pilotage stratégique permettant d'analyser collectivement les zones de fragilité (dépendance, obsolescence, etc.) et de sécuriser l'entreprise à long terme.