Le milieu de travail a toujours été un terrain d’essai pour les progrès technologiques. Chaque nouvelle vague fait la même promesse : le travail sera plus intelligent, plus rapide et plus efficace, mais dans la pratique, la technologie n’est pas à la hauteur lorsqu’elle est mise en œuvre.L’

IA n’est pas différente. Ce n’est pas que l’IA ne peut pas réussir, mais qu’elle ne peut pas réussir seule.

Le rapport Future of Work 2030, développé par Everest Group et basé sur un sondage mondial mené auprès de plus de 330 organisations, explique pourquoi. Cela montre également que de réels changements sont en cours : Les organisations passent d’expériences isolées et de projets pilotes à la convergence, où les opérations sur le lieu de travail, le réseau et sur le terrain fonctionnent comme un seul système intégré.

Alors, à quoi ressemblera le travail d’ici 2030? Avant de regarder vers l’avenir, prenons d’abord du recul.

Les systèmes fragmentés minent les investissements dans la technologie

Au cours de la dernière décennie, de nombreuses organisations ont investi massivement dans l’automatisation, l’adoption du nuage et les plateformes de collaboration pour soutenir une main-d’œuvre de plus en plus hybride.

Pourtant, pour toute cette modernisation et ces investissements, les résultats ont souvent été décevants. Les problèmes de fiabilité du réseau imposent des contraintes réelles sur la performance. Les gains de productivité ont été inégaux. Et bien que les employés travaillent avec ces technologies tous les jours, la satisfaction des employés a trop souvent été une réflexion après coup.

Il est facile de blâmer la technologie au lieu de regarder vers l’intérieur, mais la plupart des lieux de travail fonctionnent toujours comme des écosystèmes fragmentés au lieu d’environnements intégrés. Aujourd’hui, l’IA est superposée plutôt que intégrée aux flux de travail quotidiens, et sans cette intégration, l’intelligence n’a nulle part où s’adapter.

Ce que le rapport Everest Group révèle

L’avenir du travail 2030 montre clairement une chose : Ce n’est pas le manque de technologie qui est le problème, mais le manque de cohésion. Le rapport explique pourquoi, met en évidence les domaines où la transformation a figé et suggère ce qui doit être réuni pour que l’IA puisse atteindre les résultats attendus par les organisations.

Pourquoi l’IA est la base de la convergence

Rassembler les environnements de travail, de réseau et de terrain comme un seul système d’exploitation étroitement intégré est essentiel pour obtenir des résultats commerciaux mesurables. Mais la valeur réelle ne se matérialise que lorsque l’intelligence est intégrée à l’ensemble de ce système d’exploitation, et c’est pourquoi l’IA est la base de la convergence.

La recherche d’Everest Group montre que, d’ici 2030, 74 % des organisations s’attendent à ce que les employés passent de l’expérimentation par IA à l’utilisation quotidienne, en se fiant aux co-pilotes de l’IA pour la plupart de leurs tâches quotidiennes. Cela est possible grâce à un flux d’intelligence par le biais d’environnements intégrés, soutenant le travail là où il se produit plutôt que d’être limité à des outils autonomes.

Régler l’écart de compétences

La recherche souligne également un besoin croissant de requalification, en particulier à mesure que l’IA se rapproche des flux de travail de base et de la prise de décision. L’expertise technique est un problème, mais pas le seul : Certains employés n’ont pas la confiance nécessaire pour travailler aux côtés de systèmes intelligents et comprendre où l’automatisation ajoute de la valeur.

Lors de la transformation du milieu de travail, 48 % des organisations font face à une résistance au changement ou à un faible niveau d’adoption par les employés comme principal défi. Sans l’adhésion des employés, il est difficile de faire en sorte que l’IA reste en place. L’investissement soutenu dans les compétences et la gestion du changement est essentiel pour réaliser son plein potentiel.

La feuille de route 4C pour des façons réelles de travailler

Pour que l’IA offre une valeur significative, les organisations ont besoin d’un plan clair qui rassemble la technologie, l’infrastructure et l’expérience humaine dans un seul système cohérent. Everest Group appelle cela le « modèle 4C du travail futur » : composable, cognitif, connecté et organisé. Ce modèle offre aux organisations une feuille de route pour des méthodes de travail réelles.

1. Composable : Les lieux de travail classés comme composables sont conçus pour s’adapter continuellement. Les architectures modulaires prêtes à l’emploi permettent d’ajouter, de modifier ou de mettre à l’échelle des capacités sans avoir à reconstruire l’environnement entier à chaque fois.
2. Cognitif : C’est là que l’IA fait partie du travail quotidien. L’intelligence est intégrée dans les flux de travail par le biais de copilotes, d’automatisation et d’agents qui soutiennent les tâches et les décisions en temps réel.
3. Connecté : Les environnements connectés prennent en charge la libre circulation de l’intelligence. Un réseau fiable et toujours actif relie les systèmes et les emplacements, permettant aux informations de circuler dans les environnements de bureau, de première ligne et sur le terrain en temps réel.
4. Curated : Cela apporte l’élément humain, en mettant l’accent sur l’adoption et les expériences simplifiées. Les outils sont adaptés à différents rôles et à la façon dont les gens travaillent afin qu’ils puissent être utilisés facilement et fréquemment.

Everest Group désigne les organisations dont les quatre C sont en place comme étant les « meilleurs de leur catégorie ». Ces organisations signalent constamment des résultats de transformation du milieu de travail plus solides et un degré plus élevé d’adoption de l’IA.

La preuve réside dans le rendement. Au fur et à

mesure que les organisations passent de l’intention à l’action, elles anticipent des gains importants dans plusieurs domaines :Gains

• de productivité : La recherche montre que 57 % des organisations s’attendent à une augmentation de la productivité de plus de 35 % d’ici 2030 grâce à des technologies telles que GenAI et l’IA agentique.
• Résilience : Alors que les environnements de TI et de TO convergent, les organisations prévoient des améliorations importantes en matière de sécurité et de continuité opérationnelle.
• Parité des expériences : Bien que seulement 22 % des organisations accordent actuellement la priorité à l’habilitation de première ligne, la recherche d’Everest montre que les organisations qui investissent dans le soutien du travail de première ligne sont susceptibles de voir un RCI plus élevé que celles qui continuent à se concentrer sur les rôles de bureau.
• Gouvernance de l’impact : La télémétrie montre comment les employés adoptent l’IA, tandis que les accords de niveau d’expérience (XLA) liés aux résultats complètent les accords de niveau de service (SLA) en mesurant la valeur commerciale de la modernisation du lieu de travail parallèlement à ce qui a été déployé.

À ce stade, la feuille de route des dirigeants est claire : Pour que l’IA soit efficace sur le lieu de travail, ils doivent éliminer les silos, investir dans la requalification à grande échelle, passer à des modèles d’approvisionnement liés aux résultats et prioriser les rôles de première ligne.DONNÉES

NTT : À l’heure actuelle,

NTT DATA vous prépare pour 2030 et aide les organisations à transformer l’ambition en milieu de travail en résultats mesurables. Reconnus mondialement pour nos  services d’environnement de travail numérique et nos solutions de travail moderne de Microsoft, nous pouvons vous aider à mettre en œuvre le modèle 4C, en utilisant l’IA agentique et l’automatisation intelligente pour simplifier et rationaliser le travail occupé.

Nos clients voient déjà des résultats. Par exemple, les employés d’un important fournisseur de services financiers américain accèdent maintenant à des cas d’utilisation ciblés directement par l’intermédiaire de Microsoft Teams, ce qui accélère la résolution des problèmes et intègre le soutien dans leur travail quotidien. Le résultat est une expérience plus transparente pour les employés et une valeur plus rapide obtenue grâce à la transformation du milieu de travail.

À mesure que l’IA s’intègre dans les opérations quotidiennes, le milieu de travail déterminera encore une fois si la promesse de la technologie se traduit par le rendement de l’entreprise. En rassemblant les renseignements, l’infrastructure et l’expérience, ce moment de changement ne deviendra pas une autre occasion manquée.

Téléchargez le rapport, Avenir du travail 2030 : Un guide pour la transformation du milieu de travail, pour accéder au cadre 4C, aux points de référence de l’industrie et aux mesures concrètes pour avoir un impact commercial mesurable.