Des données à l’action : comment l’AI et Elli peuvent renforcer le bien-être

Le 24 septembre, nous avons lancé Elli, la plateforme de données qui aide les équipes HR à collecter, combiner et interpréter en toute sécurité les données de bien-être – des wearables aux enquêtes auprès des collaborateurs. Les organisations peuvent ainsi améliorer leur politique de bien-être de manière structurelle.

À peine un jour plus tard paraissait Acceptable AI: The 7 Dimensions of a Human-Centered AI Evolution, le nouveau livre de Tom Braekeleirs, Health Expert chez FTI. Il y explore comment nous pouvons apprendre à faire confiance à l’AI comme à une technologie qui nous soutient réellement. Le moment idéal pour s’asseoir avec Tom et parler de la puissance de l’AI, des freins au partage de données et de la manière dont l’AI peut faire une vraie différence dans les stratégies de bien-être.

Des données non structurées aux insights exploitables

De nombreuses organisations veulent d’abord structurer entièrement leurs données, dans l’espoir d’être un jour prêtes pour l’AI et ses applications. Mais selon Tom, c’est une idée fausse : « Bien sûr, il faut des standards, pensez aux principes FAIR, mais nous n’aurons pas le luxe d’attendre que toutes les données soient bien rangées en colonnes. D’ici là, elles seront déjà dépassées. Aujourd’hui, environ 90% des données disponibles ont moins de deux ans, et environ 90% sont non structurées. Les entreprises doivent apprendre à travailler avec ces données non structurées et accepter un certain degré d’imperfection. »

Jusqu’il y a peu, extraire des insights de ce type de données demandait énormément de travail. Ce n’est plus le cas.  « Nous sommes à un point de bascule », explique Tom. « Les systèmes d’AI gèrent désormais beaucoup mieux l’information non structurée. Cela ouvre de nouvelles possibilités pour combiner données qualitatives et quantitatives. Pour un ingénieur AI, good enough est souvent good enough. Inutile de disséquer chaque réponse si vous savez déjà qu’elle porte sur le bien-être ou la charge de travail. Les métadonnées – le contexte – suffisent souvent pour commencer à récolter des insights. »

C’est exactement l’approche qu’Elli rend possible : combiner de manière intelligente et sécurisée des données structurées et non structurées issues de wearables, d’enquêtes et de processus HR, pour générer des insights exploitables.

Pourquoi les entreprises s’accrochent encore trop à leurs données

Malgré le nombre croissant de solutions technologiques qui permettent une utilisation sûre et anonyme des données – comme le federated learning, les jeux de données synthétiques et l’agrégation de données –, le réflexe de protéger les données reste fort. Parfois trop fort, au point de passer à côté d’insights précieux.

« Le RGPD est important et justifié, mais il sert souvent d’excuse pour ne pas partager de données. Comme s’il s’agissait de “mes données”. C’est une posture défensive. Aujourd’hui, il existe de nombreuses façons de générer des insights sans compromettre la vie privée des individus – et d’agir dans l’intérêt général et pour faire progresser le bien-être », affirme Tom.

Elli en est un bel exemple. La plateforme offre une infrastructure sécurisée où des jeux de données peuvent être reliés sans que les données elles-mêmes doivent être fusionnées. Cela permet aussi de penser en termes de données out of the band : des informations que l’on n’associe pas d’emblée aux HR ou au bien-être, mais qui peuvent malgré tout avoir un impact.

Tom donne un exemple : « La distance domicile-travail. Elle ne figure pas dans le dossier bien-être, mais elle peut expliquer pourquoi certains collaborateurs ne participent pas aux activités d’afterwork ou ressentent davantage de stress. Ce type d’insights aide à adapter les actions de bien-être à la réalité du terrain. »

L’AI n’est plus seulement l’affaire de l’IT

L’impact de l’AI sur les collaborateurs et sur leur expérience de travail est considérable. C’est pourquoi l’AI doit figurer sur le radar de la direction. « L’AI n’est pas un débat technologique. C’est un débat humain. Elle façonne la manière dont les gens vivent leur travail, les rôles qu’ils endossent et la façon dont ils s’identifient à leur métier. C’est stratégique. Et les organisations doivent y réfléchir sérieusement. »

Dans son livre, Tom énonce trois lois pour aider les organisations à utiliser l’AI avec discernement :

• La loi des 100% : chaque fonction ressentira l’impact de l’AI, directement ou indirectement.  

• La loi des 10% : une précision de 90% suffit souvent – la perfection exige un effort disproportionné.  

• La loi du 1% : même avec une précision de 99%, la supervision humaine reste essentielle. C’est là que les personnes font la différence.

Elli incarne cet équilibre : la plateforme soutient des décisions fondées sur les données en matière de bien-être, avec un Return on Investment clair, tout en laissant de la place à l’interprétation humaine des insights générés.

Plus d’humanité grâce à l’AI

Selon Tom, la promesse de l’AI n’est pas une automatisation froide, mais plus de place pour l’humain. En passant moins de temps à collecter des données, nous gagnons du temps pour interpréter les insights et agir ensemble, avec discernement.

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