Partout dans le monde, les organisations recherchent constamment des moyens innovants de garder une longueur d'avance sur la concurrence. Un outil révolutionnaire qui a gagné en importance est l'intelligence artificielle (IA) générative. Cette technologie avancée s'est infiltrée dans de nombreux processus métier, et l'un des domaines où elle peut vraiment faire la différence est la définition des Objectifs et Résultats Clés (OKR). Dans cet article, nous verrons comment vous pouvez utiliser des grands modèles de langage comme GPT-4 pour générer des idées et créer d'excellents OKR. En exploitant l'IA pour la réflexion créative, vous pouvez développer des objectifs ambitieux mais réalistes, adaptés à votre équipe et à votre organisation.
Qu'est-ce que l'IA générative ?
L'IA générative est un domaine de l'IA en évolution rapide qui permet aux systèmes de créer des données, du contenu et des artefacts entièrement nouveaux. Contrairement aux systèmes d'IA traditionnels qui se contentent d'analyser l'information, l'IA générative peut synthétiser des résultats totalement originaux à partir de ce qu'elle a appris.
Ces modèles génératifs utilisent des techniques d'apprentissage automatique de pointe, comme les réseaux de neurones profonds, qui détectent des schémas dans d'immenses jeux de données, créant ainsi une compréhension des relations entre les éléments de contenu tels que les mots, les pixels, les coups de pinceau ou les notes.
Par exemple, un modèle de texte génératif comme GPT-3 utilise de vastes collections de textes rédigés par des humains pour comprendre le contexte du langage. Il apprend comment les mots sont utilisés ensemble, la probabilité de leur ordre, et comment créer des séquences logiques. Cette connaissance du langage, du style et du genre permet au modèle de produire un nouveau texte cohérent à partir d'une consigne.
Les modèles génératifs diffèrent des anciens systèmes d'IA basés sur des règles en ce qu'ils ne dépendent pas de modèles figés et de logiques préprogrammées. Au lieu de cela, ils utilisent des réseaux de neurones profonds pour développer leur propre compréhension intuitive des schémas et des relations. Cela leur permet de gérer une complexité et une variation bien plus importantes lorsqu'ils créent de nouveaux artefacts cohérents, consistants et alignés avec les consignes fournies en entrée.
La technologie de l'IA générative a un grand potentiel dans de nombreux domaines, notamment la création de contenu, l'idéation de design et l'autocomplétion de code. Sa flexibilité permet de développer des applications révolutionnaires, faisant d'elle une plateforme de transformation pour l'automatisation, l'augmentation et l'imagination, dans tous les secteurs et toutes les organisations. Au cours des prochaines années, nous pouvons nous attendre à un impact encore plus grand des modèles génératifs dans de nombreux domaines.
Pourquoi utiliser l'IA générative pour les OKR ?
Exploiter l'IA pour créer des OKR combine la perspicacité humaine et l'intelligence informatique, renforçant les capacités de définition d'objectifs d'une organisation de plusieurs façons importantes :
1. Des analyses fondées sur les données
L'IA générative a la capacité d'analyser d'immenses jeux de données à une vitesse rapide, bien au-delà de ce que les humains peuvent traiter. Cela permet d'identifier des schémas, des tendances et des analyses. Grâce à cela, les organisations peuvent faire émerger des signaux pertinents pour prendre des décisions éclairées, comme créer des objectifs ambitieux mais réalistes ainsi que des résultats clés pertinents qui suivent le modèle SMART.
Par exemple, une entreprise de vente au détail pourrait exploiter un modèle génératif pour ingérer 5 années de données de vente historiques, des catalogues de produits, des modèles de segmentation de la clientèle, des projections économiques et les informations financières publiques de ses principaux concurrents.
L'IA pourrait alors mettre en évidence les opportunités de croissance du marché, les comportements émergents des consommateurs, la dynamique de l'offre et de la demande, et les indications de l'existence d'écarts de performance par rapport à ses pairs. Cette analyse du paysage fondée sur les données devient un contexte essentiel pour l'équipe dirigeante lorsqu'elle définit les objectifs et résultats clés décisifs du prochain trimestre.
Grâce à l'IA, les entreprises peuvent obtenir de meilleures informations sur les indicateurs cibles et les initiatives qui les aideront à se démarquer de leurs concurrents et à trouver un écho auprès des clients, plutôt que de se fier uniquement à des hypothèses passées ou à des points de vue individuels.
2. Une planification efficace
De nombreuses entreprises passent beaucoup de temps à définir leurs objectifs et résultats clés pour chaque trimestre ou année. Ce processus implique généralement de longues discussions entre les parties prenantes, qui débattent de points de vue différents, se focalisent sur leurs propres projets et peinent à s'aligner sur les indicateurs les plus susceptibles de favoriser la réussite.
L'IA générative peut aider à rationaliser ce processus et à le rendre plus efficace. Plutôt que d'attendre des jours, voire des semaines, qu'un comité se mette d'accord sur une base commune, l'IA peut rapidement ingérer les informations de contexte sur l'entreprise et proposer en quelques minutes un ensemble varié d'objectifs suggérés et de résultats clés à l'appui. Chaque proposition repose sur une analyse de marché étayée par des données, les meilleures pratiques et une compréhension des cadres éprouvés de formulation d'objectifs. Cela accélère considérablement le processus de revue, et les équipes disposent désormais d'une liste restreinte d'options générées par l'IA parmi lesquelles choisir, plutôt que de partir de zéro.
L'IA se charge du travail de fond que représentent la recherche, l'idéation et la formulation, afin que les dirigeants puissent se concentrer sur un jugement de plus haut niveau, qui consiste à sélectionner et adapter les suggestions les mieux adaptées pour saisir les opportunités et aligner les efforts à l'échelle de l'organisation.
3. Des objectifs personnalisés
L'une des parties les plus difficiles de la création d'OKR efficaces consiste à traduire les objectifs organisationnels de haut niveau en objectifs connexes au sein des services, des équipes et des rôles. Si les employés ne comprennent pas clairement comment leurs activités quotidiennes contribuent à la réussite globale de l'organisation, ils risquent de se désengager ou de se désaligner.
L'IA générative peut aider en permettant une définition d'objectifs personnalisée à grande échelle. Tout comme elle formule des recommandations alignées sur les objectifs globaux d'une organisation, l'IA peut aussi suggérer des sous-objectifs spécifiques pour n'importe quel groupe ou individu, y compris les services, les fonctions, les managers ou les contributeurs. Pour cela, l'IA analyse les performances historiques et les analyses d'activité afin de comprendre les contributions passées. Elle évalue ensuite les priorités stratégiques en cours et recommande des objectifs pour le prochain trimestre qui ciblent les points forts de chaque personne ou groupe, tout en soutenant sa croissance. Cela crée une organisation synchronisée, où chaque individu est en mesure d'apporter une valeur ciblée à travers ses objectifs. Personne n'a besoin de deviner subjectivement comment il s'intègre dans la mission plus large.
L'IA générative fournit le tissu conjonctif entre les grandes visions et les activations de terrain. Lorsque les objectifs de chacun s'articulent directement avec les OKR de l'organisation, l'alignement, l'engagement et, en fin de compte, l'exécution s'améliorent tous considérablement.
4. L'adaptabilité
L'un des principaux défis de la définition traditionnelle des OKR est que les objectifs peuvent devenir obsolètes et hors de propos à mesure que les conditions du marché et les réalités internes évoluent rapidement. Au moment où la direction s'engage sur un objectif, les dynamiques cruciales qui ont motivé son choix ont peut-être déjà changé. Cela rend même les OKR les mieux intentionnés obsolètes en tant que repères pour piloter l'exécution.
Heureusement, les systèmes d'IA générative peuvent synchroniser dynamiquement les OKR avec des contextes métier en constante évolution. Grâce à sa capacité à ingérer et analyser en continu l'afflux de données externes et internes, l'IA peut identifier les signaux qui nécessitent d'ajuster les objectifs ou de réaligner les résultats clés.
Ce niveau accru de conscience situationnelle et d'adaptation rapide n'avait jamais été possible auparavant. La direction peut désormais ajuster sa trajectoire avec agilité en utilisant l'IA générative pour traiter des signaux sans fin et surfer sans effort sur les vagues du changement.
Étape 1 : Faites un brainstorming des objectifs
La première étape pour définir d'excellents OKR consiste à choisir les bons objectifs pour votre équipe pour le prochain trimestre. Les objectifs représentent les résultats significatifs que vous souhaitez accomplir - vos objectifs « étoile polaire ».
L'IA générative peut fournir des idées créatives pour des objectifs ambitieux mais réalistes, adaptés au contexte de votre entreprise.
Commencez par fournir à l'assistant IA des détails sur votre organisation et votre équipe en guise de contexte de consigne.
Exemple
Mon entreprise « Pawsome » vous aide à trouver des services de garde d'animaux locaux dans votre quartier. Notre proposition de valeur consiste à rendre les soins pour animaux accessibles, abordables et adaptés aux besoins de votre animal. Nos objectifs et indicateurs actuels sont d'augmenter nos utilisateurs actifs mensuels de 30 % et de doubler les réservations de services via notre plateforme. Nous avons une équipe de 6 personnes et travaillons actuellement à l'amélioration de nos algorithmes de recommandation afin de mettre en relation les utilisateurs avec les prestataires de soins pour animaux de la meilleure qualité. Merci de proposer 3 à 4 objectifs trimestriels ambitieux mais atteignables pour mon équipe.
Voici les résultats de ChatGPT :
Ceci peut nécessiter des ajustements, mais cela vous donne une solide liste de départ pour construire la suite.
Examinez les objectifs suggérés. Repérez ceux qui vous semblent avoir un impact pour votre entreprise. Combinez les idées qui se recoupent. Reformulez les formulations peu claires.
Étape 2 : Utilisez l'IA pour développer les résultats clés
Une fois vos objectifs du trimestre sélectionnés, l'étape suivante consiste à définir des résultats clés quantitatifs - les marqueurs de réussite spécifiques et mesurables pour chaque objectif. C'est là que l'IA peut à nouveau apporter un soutien créatif.
Pour chaque objectif, formulez-le clairement à l'assistant IA - par exemple :
L'un des objectifs de mon équipe est d'améliorer l'engagement et la rétention des utilisateurs. Propose 3 à 5 résultats clés potentiels indiquant la progression vers l'accomplissement de cet objectif. Ces résultats clés doivent être quantifiables et atteignables d'ici les 90 prochains jours.
Voici les résultats de ChatGPT :
Étape 3 : Affinez et finalisez vos OKR grâce aux retours de l'IA
La dernière étape consiste à finaliser vos OKR provisoires à partir des recommandations de votre assistant IA.
Une fois que vous avez utilisé l'IA pour vous aider à formuler les objectifs et les résultats clés, demandez-lui de critiquer l'ensemble du brouillon :
J'ai élaboré les OKR trimestriels suivants pour mon équipe d'ingénierie en utilisant tes suggestions :
Objectif 1 : Améliorer la rétention de l'application de 40 %
KR1 : Augmenter les sessions hebdomadaires à 3 par utilisateur
KR2 : 8 % de minutes en plus par session
Objectif 2 : Ajouter 2 nouvelles fonctionnalités produit
KR1 : Finaliser la fonctionnalité de paiement intégré
KR2 : Lancer des alertes personnalisées
Merci de revoir ces OKR provisoires et de donner ton avis et tes suggestions d'amélioration.
Voici les résultats de ChatGPT :
L'assistant IA analysera vos objectifs par rapport à leurs résultats clés, évaluera leur niveau d'ambition en fonction des données que vous avez fournies sur votre équipe et votre entreprise, et recommandera des modifications pour plus de clarté et une probabilité accrue de mener à des résultats réussis.
Une alternative à ChatGPT : comment utiliser Tability pour générer des OKR
Bien que des outils d'IA générative comme ChatGPT puissent être utiles pour créer vos OKR, ils peuvent entraîner de nombreux changements de contexte. Cela peut, à son tour, se traduire par du temps perdu, davantage d'erreurs, une pensée éparpillée et une perte de productivité.
Pour simplifier le processus d'OKR, nous avons intégré une IA générative avancée à Tability afin de vous offrir un soutien renforcé pour définir des objectifs efficaces et suivre les performances.
Avec l'assistant IA de Tability, vous pouvez générer vos OKR en quelques secondes et les ajouter à votre plan en un clic.
Vous pouvez aussi essayer gratuitement notre générateur d'OKR propulsé par l'IA.
Conclusion
Élaborer des OKR efficaces peut être une tâche difficile. Il est souvent difficile de trouver des objectifs à la fois ambitieux et réalisables. Nos biais cognitifs inhérents limitent notre capacité à envisager toutes les possibilités. De plus, les équipes s'accordent rarement sur les indicateurs susceptibles de générer des résultats significatifs. Cependant, grâce à l'IA générative, nous pouvons surmonter ces limites humaines. L'IA possède des connaissances et une capacité créative immenses, capables de surpasser tout brainstorming individuel ou collectif. Elle suggère une multitude de nouvelles possibilités adaptées à la situation et aux ressources de votre entreprise. Plutôt que de remplacer le jugement humain, l'IA le renforce pour permettre de meilleures décisions.
Lancez-vous dans la définition d'objectifs propulsée par l'IA et essayez Tability gratuitement.
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