Cultivating cognitive collaboration with AI

It is not about deploying AI tools

The rapid adoption of AI, exemplified by ChatGPT’s unprecedented growth, presents a clear inflection point.

While many organizations are focused on simply deploying AI tools, the true competitive advantage lies in developing a cognitive collaboration with AI.

This shift in mindset from implementation to collaboration is essential for fundamentally enhancing human problem-solving capacity and unlocking substantial productivity gains.


The Gap: AI Literacy vs. Productivity Gains

Current data highlights a stark contrast: a significant majority (74%) of individuals lack AI literacy, yet a large percentage (88%) of AI collaborators report substantial productivity gains. This indicates that the benefits of AI are not reserved for a tech-savvy elite. Instead, they are accessible to those who learn to effectively partner with these tools. The key is to move beyond viewing AI as a simple tool and instead see it as a partner in a cognitive process. This partnership allows for a synergistic relationship where the AI augments human strengths, and humans provide the context, creativity, and critical thinking that AI currently lacks.


The synergy: faster completion and higher quality

MIT research validates this synergistic effect, showing that AI collaboration leads to a 40% faster completion time and an 18% superior output quality.

This is not about the AI doing the work for us; it’s about the combined effort of human and machine.

Consider a data analyst using an AI to quickly process and visualize a massive dataset.

The AI handles the computational heavy lifting, identifying patterns and generating charts, while the human provides the domain expertise to interpret the findings and derive strategic insights.

This is a powerful example of AI as a cognitive co-pilot.


The strategic shift: from tools to capabilities

Organizations that only ask about AI implementation are focused on the « how-to » of tool deployment, which is a transactional approach.

They are merely adopting new software. In contrast, organizations that ask about AI collaboration are focused on the « how-to » of building new cognitive capabilities within their workforce.

This strategic insight explains the 13.8% productivity improvements seen in these forward-thinking organizations.

They are not just leveraging a tool; they are developing a new way of working that fundamentally alters their problem-solving capacity.


Our approach: developing cognitive collaboration

To foster this cognitive collaboration, organizations and individuals must focus on three key areas:

  • Upskilling in AI Literacy: This goes beyond basic familiarity with AI tools. It involves understanding the strengths and limitations of AI, knowing how to formulate effective prompts, and critically evaluating AI-generated outputs. It is about learning to speak the language of AI.
  • Developing a Collaborative Mindset: Encourage a culture where AI is seen as a partner, not a replacement. Promote experimentation and shared learning. This shift in mindset is crucial for fostering an environment where individuals feel empowered to explore how AI can augment their unique skills.
  • Integrating AI into Workflows: Rather than using AI as a standalone tool, integrate it directly into existing problem-solving workflows. This could involve using AI to brainstorm ideas, analyze complex data, draft initial documents, or even simulate different scenarios. The goal is to make AI a seamless part of the cognitive loop, where humans and machines continuously inform and enhance each other’s work.

By embracing this strategic shift from simply deploying tools to actively building enhanced cognitive capabilities, organizations can move beyond mere adoption and truly leverage AI to solve problems in ways that were previously unimaginable.

The future of work is not about humans vs. AI, but about humans with AI. 

GEO : Optimiser votre contenu pour les IA

Avec l’émergence des IA génératives (ChatGPT, Gemini, Copilot, etc.), une nouvelle forme de référencement s’impose : le Generative Engine Optimization (GEO). Contrairement au SEO traditionnel qui cible les humains via les pages de résultats, le GEO optimise votre contenu pour qu’il soit sélectionné et cité par les IA comme source fiable. Voici comment adapter votre stratégie.


1. Comprendre le GEO : Pourquoi est-ce crucial ?

Les assistants IA répondent aux requêtes des utilisateurs en synthétisant des informations provenant du web. Si votre contenu n’est pas « visible » par ces IA, vous perdez en autorité et en trafic indirect.

  • Chiffre clé : D’après une étude de Authoritas (2023), 40% des réponses de ChatGPT citent les 3 premiers résultats Google.

2. Les 7 Piliers de l’Optimisation GEO

a) Autorité et Expertise

Les IA privilégient les sources réputées.

  • Action : Développez votre E-E-A-T (Expérience, Expertise, Authorité, Fiabilité) avec :
    • Des profils d’auteurs détaillés (qualifications, expérience).
    • Des liens vers des études, sources académiques ou données officielles.
    • Des témoignages clients ou certifications.

b) Structurez votre contenu pour les IA

Les modèles d’IA scannent le texte pour en extraire l’essence.

  • Actions :
    • Utilisez des titres clairs (H1, H2, etc.) et des paragraphes courts.
    • Résumez les points clés en listes à puces ou tableaux.
    • Ajoutez un résumé introductif (30-50 mots) en début d’article.

c) Précision et actualité

Les IA favorisent les données vérifiées et récentes.

  • Actions :
    • Mettez à jour régulièrement vos contenus (indiquez la date de dernière modification).
    • Citez des sources récentes (< 2 ans) et chiffrées.
    • Évitez les approximations : « Selon une étude de Statista (2024), 73% des entreprises… » > « Certaines entreprises… ».

d) Large Couverture des Sujets

Répondez aux questions connexes (long-tail keywords) pour couvrir tous les angles.

  • Outils :
    • Utilisez AlsoAsked.com ou AnswerThePublic pour identifier les sous-questions.
    • Créez une section FAQ détaillée en bas de page.

e) Format « Prêt-à-Répondre »

Facilitez l’extraction d’informations par les IA.

  • Exemple :
    ❌ Texte dense : « La croissance économique varie selon les pays… »
    ✅ Format optimisé : Croissance économique (2024):
    • 🇫🇷 France : +1,2% (source INSEE)
    • 🇩🇪 Allemagne : +0,8% (source Destatis)

f) Optimisation Technique

  • Schema.org : Implémentez des balises FAQ, HowTo, ou QAPage pour structurer vos données.
  • Vitesse de chargement : Les IA crawlers abandonnent les sites lents (< 2s recommandé).
  • Accès sans blocage : Vérifiez que votre site n’est pas bloqué par robots.txt ou des pare-feux.

g) Backlinks de Qualité

Les IA utilisent la popularité des liens comme signal de confiance.

  • Ciblez :
    • Des sites .edu ou .gov.
    • Des médias reconnus dans votre secteur.

3. Outils pour Tester votre GEO

  • Perplexity.ai : Vérifiez si votre contenu est cité pour vos mots-clés.
  • GEOval (outil émergent) : Évaluez le score GEO de vos pages.
  • Google E-E-A-T Helper : Audit manuel de votre conformité E-E-A-T.

4. Erreurs à Éviter

  • Contenu dupliqué : Les IA le détectent et dévalorisent votre site.
  • Tentatives de manipulation (bourrage de mots-clés, textes cachés).
  • Négliger l’expérience mobile : +60% des requêtes IA viennent de mobiles.

5. Étude de Cas : HubSpot

Le blog de HubSpot est régulièrement cité par ChatGPT grâce à :

  • Des guides structurés avec sommaires cliquables.
  • Des définitions concises de termes techniques.
  • Des statistiques récentes sourcées (ex : « 89% des marketeurs B2B utilisent les réseaux sociaux – 2024 »).

Conclusion : Le GEO est l’avenir

« Demain, être en première position sur Google ne suffira plus. Il faudra aussi être la source que les IA recommanderont. » – Rand Fishkin, SparkToro

Pour agir dès maintenant :

  1. Audit GEO de vos 5 pages principales.
  2. Structurez 3 articles avec des FAQ approfondies.
  3. Implémentez le balisage Schema.org.

Les moteurs génératifs redéfinissent la visibilité en ligne. En optimisant pour le GEO, vous ne préparez pas seulement votre site pour l’IA… mais aussi pour les humains qui la consultent.

📬 Restez informé : Abonnez-vous pour recevoir nos prochaines analyses sur l’IA et le référencement.

L’IA, votre assistant.e rêvé dispo 24/24

24% d’efficacité ici, 32% d’efficience là, toujours disponible, le jour, la nuit, le week-end…

Non, ce n’est pas l’employé du mois…

C’est ce que l’on entend au sujet des technologies d’IA.

  • Peut-on continuer de faire comme si les technologies d’IA n’existaient pas ?
  • Que peut-elle réellement faire pour nous, entreprises ?
  • Quels risques devons nous anticiper ?

Les technologies d’Intelligence Artificielle (IA) présentent pour les entreprises un mélange complexe d’opportunités et de risques, reflétant la dualité de cette révolution technologique dans le monde des affaires.

Les Opportunités à saisir :

  • Automatisation et Efficacité : L’IA permet l’automatisation des tâches répétitives, libérant ainsi les employés pour des activités à plus forte valeur ajoutée. Cela peut mener à une réduction des coûts opérationnels et une augmentation de l’efficacité.
  • Prise de Décision Éclairée : Grâce à l’analyse de données à grande échelle, l’IA aide à identifier des tendances, à prévoir les comportements de marché, et à fournir des insights pour des décisions stratégiques, améliorant ainsi la réactivité et la compétitivité des entreprises.
  • Personnalisation et Expérience Client : L’IA peut offrir des expériences client personnalisées, comme des recommandations basées sur les préférences ou l’historique d’achat, ce qui peut accroître la satisfaction et la fidélité des clients.
  • Innovation et Création de Valeur : En facilitant le développement de nouveaux produits et services, l’IA ouvre des marchés émergents et peut transformer des secteurs entiers, comme la santé avec des diagnostics assistés par IA, ou le transport avec l’automobile autonome.
  • Sécurité et Gestion des Risques : Des applications d’IA peuvent améliorer la détection de fraudes, la gestion des risques, et même la cybersécurité, en identifiant des anomalies dans les comportements ou les transactions.

Les Risques à anticiper :

  • Biais et Discrimination : Les modèles d’IA, si mal conçus ou mal entraînés, peuvent perpétuer ou amplifier des biais présents dans les données d’entraînement, menant à des décisions discriminatoires ou injustes.
  • Sécurité et Vie Privée : L’IA nécessite souvent l’accès à de grandes quantités de données, ce qui peut poser des risques concernant la confidentialité et la sécurité des informations personnelles ou sensibles des clients et des employés.
  • Impact sur l’Emploi : L’automatisation peut réduire la demande pour certaines compétences humaines, entraînant des inquiétudes quant à la perte d’emplois et nécessitant une requalification de la main-d’œuvre.
  • Dépendance Technologique : Une trop grande dépendance à l’égard de l’IA pourrait réduire la capacité d’innovation humaine et la résilience des entreprises face aux failles ou aux défaillances technologiques.
  • Régulation et Conformité : Avec l’émergence de réglementations comme le Règlement sur l’IA de l’UE, les entreprises doivent naviguer dans un cadre légal évolutif, s’assurant que leurs applications d’IA respectent les normes de transparence, de traçabilité, et d’équité.
  • Risques de Sécurité Nationale et Démocratique : L’IA peut être utilisée de manière malveillante pour des cyberattaques, la manipulation de l’information, ou dans des systèmes de surveillance étatique, posant des questions sur la démocratie et la vie privée.

Pour maximiser les opportunités tout en minimisant les risques, les entreprises doivent adopter une approche équilibrée, investissant dans la formation continue, la gouvernance des données, et l’éthique de l’IA.

Elles doivent également rester à l’affût des développements réglementaires et technologiques pour s’adapter rapidement aux nouvelles exigences et aux innovations.

L’IA est là pour rester et l’adopter n’est plus un débat. En revanche, déterminer par où commencer, comment l’introduire auprès des employés et comment être en mesure de déterminer son impact, voilà où se trouvent les enjeux d’aujourd’hui.

Cette gestion proactive de l’IA peut conduire à une transformation durable et bénéfique pour les entreprises (réduire les coûts, augmenter les revenus), tout en contribuant positivement à la société.

Personnellement, j’utilise notamment ChatGPT, Grok, Breeze, Deepl, Gemini comme outils et quelques autres technologies d’IA selon les cas d’usage et les départements d’entreprise.

Pour en savoir plus, n’hésitez pas à me contacter.

Et vous, quels outils avez vous choisi pour quel objectif ?

L’IA, mythe ou réalité ?

Récemment, plusieurs entreprises m’interpellent au sujet de l’intelligence artificielle. Leurs directions se demandent s’il faut « s’y mettre » sans trop savoir par où commencer.

Ils se demandent surtout s’il y a des risques associés à l’adoption de l’IA. La peur semble l’emporter, alors que je pense qu’il y a surtout une tonne d’opportunités à explorer et un domaine des possibles vertigineux.

Je partage donc avec vous ma veille active des cas d’usage concrêts mis en place pour les entreprises pour les aider à démarrer dans l’IA.

Quel est l’intérêt de l’IA pour les entreprises ? Quelles opportunités peuvent elles saisir ?

J’en vois 3 principales : l’efficacité, la personnalisation et la prise de décision.

Cette année l’intelligence artificielle (IA) s’est profondément intégrée dans les opérations des entreprises, offrant une gamme de solutions.

  1. Service Client : Les chatbots et assistants virtuels propulsés par l’IA offrent un service client 24/7, réduisant les délais de réponse et augmentant la satisfaction client par des interactions personnalisées.
  2. Ressources Humaines : L’IA simplifie le recrutement via l’analyse des CV, l’identification de talents cachés, et l’anticipation des besoins en formation. Elle aide également à personnaliser les parcours de développement des employés.
  3. Marketing Personnalisé : L’analyse des comportements clients permet de proposer des recommandations personnalisées, optimisant l’engagement et la conversion.
  4. Optimisation des Processus : Dans la logistique, l’IA optimise les stocks, les itinéraires de livraison, et la gestion des ressources, réduisant ainsi les coûts et améliorant l’efficacité.
  5. Prise de Décision : L’analyse prédictive aide les entreprises à anticiper les tendances du marché, identifier de nouvelles opportunités, et ajuster leurs stratégies en temps réel.
  6. Maintenance Prédictive : Utilisée dans l’industrie et la fabrication, l’IA prédit les pannes avant qu’elles n’arrivent, augmentant la fiabilité des équipements et diminuant les coûts de maintenance.
  7. Génération de Contenu : L’IA générative produit du contenu (texte, images, vidéos) rapidement, ce qui peut économiser du temps et des ressources, permettant aux employés de se concentrer sur des tâches plus stratégiques.
  8. Automatisation des Tâches Administratives : De la génération de documents à la gestion des congés, l’IA automatise diverses tâches administratives, libérant du temps pour des activités plus créatives ou stratégiques.
  9. Analyse de Données : L’IA permet une analyse en profondeur des données, fournissant des insights qui peuvent révolutionner la manière dont les entreprises comprennent leurs marchés, leurs clients, et leurs opérations.
  10. Sécurité et Surveillance : L’IA aide dans la détection des anomalies et la surveillance en temps réel, améliorant la sécurité et la gestion des risques.

Ces applications de l’IA en entreprise démontrent non seulement une amélioration de l’efficacité et de la compétitivité mais aussi une transformation profonde des modèles d’affaires, des interactions client, et des processus internes.

Quels sont les risques à se lancer ?

Les entreprises qui se lancent dans l’intégration de l’intelligence artificielle en 2024 s’exposent à une série de risques qui peuvent affecter leur fonctionnement, leur réputation, et leur compétitivité :

  1. Cybersécurité et Protection des Données : L’IA, en utilisant des quantités massives de données, devient une cible attractive pour les cyberattaques. Les entreprises doivent veiller à la sécurité de ces données, car une brèche pourrait exposer des informations confidentielles, entraînant des pertes financières, des sanctions légales, et une perte de confiance des clients.
  2. Biais et Éthique : L’IA peut reproduire ou amplifier des biais présents dans les données d’entraînement, ce qui peut mener à des décisions injustes ou discriminatoires. Les entreprises doivent investir dans des méthodes pour détecter et corriger ces biais, tout en assurant que les applications de l’IA respectent les normes éthiques et légales, comme le règlement européen sur l’IA qui impose des exigences strictes pour les systèmes d’IA à risque élevé.
  3. Dépendance et Compétence Humaine : Une trop grande dépendance envers l’IA peut diminuer les compétences humaines dans les secteurs où l’IA prend des décisions ou optimise des processus. Il y a le risque de perdre l’expertise humaine, rendant les entreprises vulnérables si l’IA échoue ou si des changements rapides dans la technologie rendent obsolètes leurs systèmes d’IA.
  4. Impact sur l’Emploi : L’automatisation par l’IA peut réduire la demande pour certains types de travaux, ce qui pourrait entraîner des licenciements ou une reconversion professionnelle pour les employés. Les entreprises doivent anticiper ces changements et offrir des programmes de formation pour éviter le désarroi social et maintenir la satisfaction des employés.
  5. Responsabilité et Transparence : Avec l’IA prenant des décisions, déterminer la responsabilité en cas d’erreur ou d’accident peut devenir complexe. La transparence des algorithmes, expliquant comment et pourquoi les décisions sont prises, devient cruciale pour la confiance des consommateurs et la conformité légale.
  6. Coûts et Retour sur Investissement : Développer ou intégrer des solutions d’IA peut être coûteux, avec des investissements en recherche, développement, et maintenance. Il y a un risque que le retour sur investissement ne soit pas aussi rapide ou élevé que prévu, surtout si la technologie évolue rapidement, nécessitant des mises à jour constantes.
  7. Réglementations et Conformité : Les régulations en matière d’IA, comme celles en cours d’adoption en Europe, peuvent changer rapidement. Les entreprises doivent rester à jour avec ces évolutions pour éviter des sanctions et s’assurer que leur adoption de l’IA est conforme aux lois en vigueur.
  8. Perception Publique et Marque : L’utilisation de l’IA, surtout dans des secteurs sensibles comme la santé ou la justice, peut affecter la perception publique. Les entreprises doivent gérer cette perception pour éviter des réactions négatives ou des mouvements de boycott.
  9. Innovation et Concurrence : Si l’IA est mal intégrée, elle pourrait freiner l’innovation en standardisant les processus créatifs ou décisionnels, rendant les entreprises moins agiles face à la concurrence ou aux changements du marché.

En naviguant ces risques, les entreprises doivent adopter une approche proactive, investissant dans la formation, la recherche, et le développement, tout en gardant un œil sur l’évolution des technologies et des régulations.

L’IA offre des opportunités significatives, mais sa gestion requiert une vigilance continue et une stratégie bien pensée pour minimiser ses risques.

Bref, en conclusion, l’adoption de l’IA permet aux entreprises de se réinventer, offrant des solutions plus agiles et adaptées à un marché en constante évolution. Pour en savoir plus, pour tester certains outils, découvrir les risques et les opportunités spécifiques à votre activité, selon les forces et les faiblesses actuelles de votre entreprise, n’hésitez pas à me contacter pour en discuter. (Yves Zieba, +41795611054)

Et selon vous, quels sont les principaux risques et les principales opportunités ?