Points clés
- Les plateaux d'adoption sont normaux — les reconnaître tôt permet d'intervenir avant que l'élan ne soit complètement perdu
- Les signes d'alerte incluent une utilisation active en déclin, une concentration chez quelques utilisateurs, des cas d'usage statiques et une attention décroissante des dirigeants
- Surmonter les plateaux nécessite de nouveaux cas d'usage, un accès élargi, une activation des gestionnaires intermédiaires et des histoires de succès visibles
Le lancement s'est bien passé. Les premiers adoptants étaient enthousiastes. Les chiffres d'utilisation étaient bons. La direction était satisfaite.
Trois mois plus tard, quelque chose a changé. Le rapport d'utilisation hebdomadaire ressemble à peu près à celui de la semaine dernière. Et de la semaine d'avant. Les enthousiastes l'utilisent encore, mais personne de nouveau ne semble s'y mettre. Les questions que vous entendez sont passées de « Que peut faire cet outil ? » à « Pourquoi ça n'en fait pas plus ? »
Votre adoption de l'IA a plafonné. Et si vous ne le reconnaissez pas et n'y réagissez pas, le plateau devient la nouvelle normalité — et éventuellement, l'initiative s'estompe discrètement.
Signe 1 : Les chiffres d'utilisation ont cessé de croître
Le signe le plus évident est aussi le plus souvent ignoré. L'adoption précoce est excitante. Les graphiques montent. Tout le monde célèbre.
Puis les graphiques s'aplatissent. Semaine après semaine, les utilisateurs actifs restent constants. Les requêtes par utilisateur se stabilisent. Les nouvelles inscriptions ralentissent jusqu'à un filet.
Une utilisation plate n'est pas de la stabilité — c'est de la stagnation. Dans une adoption saine, l'utilisation devrait continuer à croître à mesure que de nouvelles personnes découvrent la valeur et que les utilisateurs existants élargissent leurs cas d'usage. Le plat est le début du déclin.
Que faire : Fixez des objectifs de croissance, pas seulement des objectifs d'utilisation. Suivez les nouveaux utilisateurs, pas seulement le total des utilisateurs. Mesurez l'expansion des cas d'usage — les gens essaient-ils de nouvelles choses ou répètent-ils les mêmes tâches ? Si la croissance ne se produit pas, demandez pourquoi et adressez les obstacles.
Signe 2 : L'utilisation est concentrée chez quelques utilisateurs intensifs
Regardez votre distribution d'utilisation. L'adoption de l'IA est-elle répandue dans l'organisation, ou concentrée dans un petit groupe ?
Dans une adoption saine, l'utilisation est distribuée. Beaucoup de gens utilisent l'IA pour des tâches occasionnelles. Un groupe plus petit l'utilise intensivement. L'utilisation couvre les départements et les rôles.
Dans une adoption plafonnée, vous voyez l'inverse. Une poignée d'utilisateurs intensifs représentent la majeure partie de l'activité. Les mêmes 20 personnes enthousiastes au lancement sont les seules encore engagées.
Quand 20 % des utilisateurs génèrent 80 % ou plus de l'utilisation, vous avez un problème d'adoption, pas un succès d'adoption.
Que faire : Identifiez qui n'utilise pas l'IA et demandez pourquoi. Est-ce un problème d'accès ? Des lacunes de formation ? Des cas d'usage inadaptés à leurs rôles ? Élargissez au-delà des utilisateurs intensifs en résolvant des problèmes spécifiques pour des rôles spécifiques plutôt qu'en offrant une capacité générique.
Signe 3 : Les cas d'usage n'évoluent pas
Au début, les gens expérimentent. Ils découvrent des usages inattendus. Ils partagent des applications créatives avec leurs collègues.
Dans une adoption plafonnée, les cas d'usage se figent. Les gens utilisent l'IA pour les mêmes deux ou trois tâches qu'ils ont découvertes en premier. Il n'y a pas d'expansion, pas d'expérimentation, pas de découverte de nouvelles applications.
Cela arrive souvent parce que la formation initiale s'est concentrée sur des cas d'usage spécifiques, et les gens ne sont jamais allés au-delà. Ou parce que les cas d'usage initiaux étaient les « victoires faciles » et que des applications plus percutantes nécessitent plus d'efforts à développer.
Quand les gens disent « J'utilise l'IA pour X et Y », et que cette liste n'a pas changé depuis des mois, vous avez un plateau. Une adoption saine se caractérise par une découverte continue de nouvelles applications.
Que faire : Développez activement de nouveaux cas d'usage. Travaillez avec différentes équipes pour identifier leurs points de douleur spécifiques. Créez des flux de travail préconfigurés pour de nouvelles applications. Partagez des histoires de succès qui inspirent les gens à essayer de nouvelles choses.
Signe 4 : Les gestionnaires ne la promeuvent pas
Vérifiez avec les gestionnaires intermédiaires. Quand vous demandez comment va l'IA, obtenez-vous de l'enthousiasme ou des haussements d'épaules ?
L'engagement des gestionnaires est la variable cachée de l'adoption. Quand les gestionnaires encouragent activement l'utilisation de l'IA, la modélisent eux-mêmes et prennent le temps pour que les gens apprennent — l'adoption croît. Quand les gestionnaires sont indifférents, l'adoption plafonne.
Les gestionnaires plafonnent souvent avant leurs équipes. Ils ont essayé l'IA au lancement, l'ont trouvée modérément utile et sont passés à autre chose. Ils ne sont pas contre — ils n'y pensent tout simplement plus. Et quand les gestionnaires arrêtent de penser à quelque chose, leurs équipes arrêtent de le prioriser.
Que faire : Réengagez spécifiquement les gestionnaires. Montrez-leur de nouveaux cas d'usage pertinents pour leur travail. Aidez-les à voir comment l'IA facilite leur propre travail. Quand les gestionnaires redeviennent des champions, leurs équipes suivent.
Signe 5 : La direction est passée à autre chose
Le sponsor exécutif qui a promu l'initiative IA — quand a-t-il mentionné cela pour la dernière fois dans une réunion générale ? Quand a-t-il demandé une mise à jour pour la dernière fois ?
L'attention des dirigeants est limitée. De nouvelles priorités émergent. Le projet IA qui était au centre de l'attention il y a six mois peut maintenant être supposé « en marche » pendant que la direction se concentre sur la prochaine chose.
Ce n'est pas une négligence malveillante. C'est ainsi que fonctionnent les organisations. Mais l'adoption de l'IA nécessite une attention soutenue. Sans elle, le projet perd l'énergie organisationnelle qui stimule la croissance.
Si votre sponsor exécutif prenait sa retraite demain, l'initiative IA continuerait-elle avec le même élan ? Ou s'estomperait-elle discrètement ?
Que faire : Gardez la direction engagée avec des mises à jour régulières sur l'impact, pas seulement l'utilisation. Montrez des résultats d'affaires — temps économisé, tickets évités, employés aidés. Créez des victoires visibles dont la direction veut parler.
Dépasser le plateau
Reconnaître un plateau est la première étape. Le dépasser nécessite une action intentionnelle.
Injectez une nouvelle énergie. Lancez de nouvelles capacités, même si ce ne sont que de nouveaux cas d'usage pour la technologie existante. Annoncez quelque chose. Créez une raison pour que les gens prêtent attention à nouveau.
Élargissez l'accès. Si l'adoption est limitée par les licences ou l'accès, brisez ces barrières. Donner l'IA à plus de gens crée plus d'opportunités de découverte et de croissance.
Corrigez les points de friction. Parlez aux gens qui ont essayé l'IA et ont arrêté. Qu'est-ce qui les a frustrés ? Qu'est-ce qui les a bloqués ? Adressez les frictions spécifiques qui empêchent l'utilisation.
Partagez des histoires. Trouvez les victoires qui se sont produites et amplifiez-les. Quand les gens voient des collègues réussir avec l'IA, ils sont plus susceptibles d'essayer eux-mêmes. La preuve sociale fonctionne.
Envisagez un « relancement » si le plateau est profond. Parfois, positionner un ensemble d'améliorations comme une nouvelle phase — IA 2.0 — crée l'attention organisationnelle nécessaire pour relancer la croissance. La technologie sous-jacente peut être la même, mais l'attention renouvelée peut relancer l'élan.
Prévenir les futurs plateaux
Une fois que vous dépassez un plateau, vous en atteindrez éventuellement un autre. Une adoption soutenue nécessite un effort continu.
Intégrez l'amélioration continue dans le plan. Ne traitez pas l'IA comme un projet avec une date de fin. Traitez-la comme une capacité qui nécessite un développement continu, de nouveaux cas d'usage et une attention soutenue.
Maintenez le parrainage exécutif. Quelqu'un de senior doit être responsable de l'adoption de l'IA dans le cadre de sa responsabilité continue, pas seulement comme une initiative ponctuelle.
Continuez à mesurer la croissance. Si l'utilisation est plate, sonnez l'alarme tôt. N'attendez pas les revues trimestrielles pour remarquer la stagnation.
Évoluez continuellement. Ajoutez de nouvelles sources de contenu. Développez de nouveaux flux de travail. Adressez les cas d'usage émergents. Un produit qui ne change jamais finira par ne plus être utilisé.
Vérification mensuelle de la santé de l'adoption
- Les utilisateurs actifs croissent-ils ou sont-ils stables ?
- L'utilisation est-elle distribuée ou concentrée ?
- De nouveaux cas d'usage émergent-ils ?
- Les gestionnaires promeuvent-ils activement l'IA ?
- La direction y prête-t-elle encore attention ?
Les plateaux sont normaux. Chaque adoption de technologie en connaît. La différence entre les adoptions réussies et échouées n'est pas si les plateaux se produisent — c'est à quelle vitesse ils sont reconnus et avec quelle efficacité ils sont abordés.
JoySuite aide les organisations à dépasser les plateaux d'adoption. Utilisateurs illimités signifie que vous pouvez élargir l'accès sans batailles budgétaires. Des flux de travail préconstruits créent de nouveaux cas d'usage sans nécessiter que les utilisateurs comprennent les invites. Et des réponses ancrées avec citations bâtissent la confiance qui fait revenir les gens.
