Les OKR avec l’IA: est-ce possible ? Comment utiliser l’intelligence artificielle pour définir des objectifs stratégiques

Et si votre IA pouvait concevoir les OKR de votre équipe ? Cela semble tentant, mais attention : sans filtres stratégiques, vous risquez de vous retrouver avec des objectifs vides et des mesures de vanité.

Lorsque l’on parle de formation d’un modèle d’IA, la conversation tourne généralement autour des données, des algorithmes et des outils. Mais l’expérience nous apprend quelque chose de crucial : ce n’est pas l’outil qui fait la différence, mais la stratégie qui le soutient..

De la même manière que pour la mise en œuvre des OKR Dans les équipes agiles, former un modèle d’IA sans objectif clair revient à ramer sur un bateau sans direction. Vous pouvez avancer, certes, mais vous aurez du mal à aboutir.

Dans cet article, nous allons voir comment relier les OKRs avec l’IA afin que votre modèle ne soit pas piégé par des mesures de vanité et qu’il dispose de vérifications d’usage pour renforcer la stratégie. Nous commençons.

Comment créer des OKR avec l’IA ?

Les Les OKR (Objectifs et Résultats Clés)Les OKR (Objectifs et Résultats Clés), système de management par objectifs né dans les années 70 chez Intel et popularisé par Google depuis 1999, alignent les équipes autour d’objectifs ambitieux et mesurables. Des objectifs ambitieux et mesurables.

Quel est le rôle de l’IA dans tout cela ? En deux temps trois mouvements :

• Conception initiale : Proposer objectifs et des résultats clés (RC) sur la base de votre stratégie, de vos rapports et de vos données.
  
• Raffinement : Détermine si chaque RC est mesurable, réaliste et liée à l’impact l’impact sur l’entreprise.

Si vous avez besoin d’une introduction rapide aux OKR, consultez l’article suivant Mettre en œuvre les OKR en 4 étapes dans vos équipes. Nous y expliquons comment structurer les OKR de manière simple et rapide au sein des équipes.

Comment l’IA peut-elle vous aider à cibler vos OKR ?

Utilisée à bon escient, l’IA agit comme un co-pilote stratégique. copilote stratégique. Quelques utilisations spécifiques :

• Proposer des objectifs inspirants : l ‘IA peut analyser des documents stratégiques pour suggérer des objectifs conformes à la vision de l’entreprise.
• Reformulez les résultats clés flous : vous pouvez transformer des phrases abstraites telles que « améliorer la communication » en résultats clés mesurables tels que « augmenter de 20 % la participation aux réunions hebdomadaires ».
• Donnez la priorité aux indicateurs pertinents : En analysant vos données, l’IA peut vous aider à identifier les indicateurs qui ajoutent réellement de la valeur et à écarter les indicateurs de vanité.
• Valider la faisabilité : avec l’accès aux données historiques, l’IA peut valider si un objectif est réalisable dans un délai défini et justifier son raisonnement étape par étape.
• Automatiser les validations (contrôles de cohérence) : L’IA peut vérifier automatiquement que chaque KR répond aux exigences d’un bon objectif, telles que l’alignement stratégique, la mesurabilité et la faisabilité.

L’essentiel est que l’IA ne remplace pas la réflexion humaine, mais qu’elle accélère le processus de conception et réduise la partialité des « traits d’esprit » mal validés.

Mesures d’intérêt et vérifications d’usage : le filtre essentiel

L’un des principaux risques liés à la définition des OKR à l’aide de l’IA est de se retrouver avec des mesures qui paraissent intéressantes dans un rapport, mais qui n’ont pas d’impact réel sur l’entreprise. Pour éviter cela, vous devez mettre en place des contrôles de cohérence.

Un contrôle de cohérence est une validation simple qui permet de s’assurer que votre objectif ou votre mesure a un sens dans le contexte stratégique. Votre contrôle de cohérence doit prendre en compte les éléments suivants

• Pertinence stratégique → vérifier que l’objectif ou le RC est conforme à la mission ou aux priorités de l’entreprise.
• Objectif de mesurabilité → veiller à ce que le résultat clé puisse être quantifié à l’aide de données claires et vérifiables.
• Faisabilité réaliste → valider que, bien qu’ambitieux, l’objectif est réalisable dans le délai défini (généralement un trimestre).

Exemples de contrôles d’intégrité utiles :

• Chaque OKR est-il lié à un impact stratégique réel (tel que les ventes, la fidélisation ou la satisfaction de la clientèle) ?
• L’indicateur est-il mesurable à l’aide de données fiables et sans s’appuyer sur des perceptions subjectives ?
• Le niveau d’ambition est-il élevé mais réalisable dans la période définie (par exemple, un trimestre) ?

Si vous souhaitez aller plus loin dans la mesure de ce qui est important, consultez le site suivant Les OKR pour la transformation Agile et rappelez-vous que l’inspection et l’adaptation sont des principes fondamentaux du guide officiel de Scrum.

Comment former votre IA à créer des OKR utiles ?

Former une IA pour qu’elle vous aide à créer des OKR ne consiste pas à reprogrammer des modèles complexes. Il s’agit de montrez-leur, à l’aide d’exemples et de validations ce que vous voulez réaliser.

1. Définissez un ensemble de données de référence : recueillez des exemples d’OKR bien rédigés au sein de votre organisation ou à partir d’exemples de réussite. Montrez à l’IA ce que vous attendez d’elle.
   • Exemple d’exercice : « Apprenez le style de ces OKR. Mettez en évidence le modèle et la structure de l’écriture. Ne produisez rien, résumez simplement les modèles. »
2. Ajustez l’invite en fonction du contexte : donnez à l’IA des informations sur votre secteur, votre modèle d’entreprise et vos contraintes. Demandez-lui de structurer les OKR comme suit : « Objectif inspirant + 3 résultats clés mesurables et stratégiques ».
   • Exemple d’exercice : « Nous sommes une société SaaS B2B à grande échelle. Générez 1 objectif et 3 KR mesurables pour l’équipe Customer Success. Utilisez le modèle appris. »
3. Introduisez des contrôles d’intégrité dans les instructions : demandez à l’IA d’auto-valider chaque KR à l’aide de questions telles que « est-il mesurable » ou « est-il lié à un impact stratégique réel ».
   • Exemple d’incitation : « Pour chaque KR, ajoutez une validation de contrôle: (1) alignement stratégique, (2) mesurabilité avec la source de données et (3) faisabilité trimestrielle. En cas d’échec, reformulez.
4. Itera avec retour d’information humain : corrigez et alimentez le modèle avec votre connaissance du secteur. L’IA est un copilote ; vous fournissez la connaissance de l’organisation.

Comme dans gestion du carnet de commandesl’essentiel est de hiérarchiser et d’affiner en permanence.

Exemple pratique : les OKR avec l’IA pour la réussite des clients

Imaginez une entreprise B2B SaaS en pleine expansion, avec des bureaux à Madrid et à Berlin, qui propose une plateforme d’analyse pour les entreprises de vente au détail. L’entreprise connaît une croissance rapide et gère déjà plus de 500 comptes en Europe.

Au cours du dernier trimestre, l’équipe chargée de la réussite des clients a détecté un grave problème dans le segment du marché intermédiaire: le taux d’attrition augmentait de 15 % de plus que dans les autres segments. En analysant cette situation, elle a constaté ce qui suit :

• Le NPS (Net Promoter Score) est resté faible (36 points).

• Le temps moyen de résolution (TMR) dans l’assistance dépassait 40 heures, ce qui entraînait une certaine frustration.

• Le taux de résolution au premier contact (FCR) était très faible, ce qui multipliait le nombre de tickets ouverts.

Pour remédier à la situation, l’équipe a décidé de s’appuyer sur l’IA, en entraînant le modèle d’IA OKRs avec des données historiques provenant de Zendesk, du CRM et d’enquêtes auprès des clients. Le résultat, ici :

• Objectif (O) : Accroître la satisfaction et la fidélité des clients dans le segment du marché intermédiaire au cours du 1er trimestre.
• Résultats clés (KR) :
  • KR1 : Augmenter le NPS de +8 points (de 36 à 44).
  • KR2 : Réduire la TMR de 42 heures à 24 heures.
  • KR3 : Atteindre un taux de résolution au premier contact de 85 %.

• Contrôles automatiques de l’IA (après l’entraînement) :

  • Alignement (✔️) : le NPS et le FCR sont tous deux directement liés à la fidélisation et donc aux recettes.

  • Mesurabilité (✔️) : Les indicateurs proviennent de sources fiables : enquêtes NPS, Zendesk et CRM.

  • Faisabilité (✔️) : l’histoire montre qu’il est possible de gagner entre +6 et +9 points de NPS au cours d’un trimestre.

  • Mesure de vanité rejetée (✖️) : « nombre de réponses du chatbot » (ne mesure pas l’impact réel sur la satisfaction ou la fidélisation).

Cet exemple montre comment l ‘IA pour les OKR peut transformer des données éparses en un axe stratégique réel et tangible, permettant à une équipe de passer de la réaction à l’action.

La stratégie plutôt que l’outil

L’utilisation de l’IA pour définir les OKR n’est pas l’avenir : c’est le présent. Formez-la avec des exemples, exigez les contrôles d’hygièneévite mesures de vanité et aligne chaque KR sur un impact réel. L’outil accélère ; la stratégie décide.

Rappelez-vous : l’IA est un copilote, pas le pilote..

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