Adoption de l’IA et de l’observabilité : une nécessité pour préserver la santé mentale des salariés

Après les Etats-Unis, le phénomène de la « Grande Démission » a traversé l’Atlantique pour gagner l’Europe. Cette situation est sans aucun doute la conséquence de l’épuisement psychique ressenti dans la plupart des secteurs suite à la pandémie de Covid-19. Les décideurs sont ainsi confrontés à une crise de santé mentale d’une ampleur inédite. Pour prendre soin de leurs collaborateurs et retenir les talents, il est donc de leur responsabilité de prendre des mesures concrètes et durables.

Combattre le stress à la racine

En mars 2022, 41% des salariés français se disaient en détresse psychologique, soit trois points de plus qu’en octobre 2021. Pour endiguer cette croissance vertigineuse des risques psycho-sociaux, de nombreux employeurs se tournent désormais vers des solutions mobilisant l’intelligence artificielle et le deep learning.

Des technologies reconnues pour leur capacité à lutter contre le stress, mais que les décideurs doivent mobiliser pour tenter de faire une différence sur le long terme. Les employés qui subissent des niveaux élevés de stress sur de longues durées sont inévitablement confrontés au burnout ou à des maladies graves, à moins de démissionner. Il est donc primordial d’attaquer le problème à la racine avant que les troubles liés au stress n’apparaissent. Comme souvent, mieux vaut prévenir que guérir. C’est notamment là que les solutions d’IA peuvent jouer un rôle-clé.

Utiliser l’IA pour l’analyse des données et le diagnostic

Si de nombreux cas d’usage de l’IA doivent encore être explorés, cette technologie transforme déjà les pratiques de nombreuses organisations et contribue à améliorer significativement la santé mentale des travailleurs. La visualisation et l’analyse de données permettent de détecter de potentiels dysfonctionnements qui peuvent être critiques pour l’entreprise et l’IA excelle dans ces compétences. Capable de traiter des quantités gigantesques de données en temps réel, elle peut détecter des schémas récurrents pour déterminer les réponses à y apporter.

Dans le domaine de la santé par exemple, les clichés dermatologiques ou les radiographies sont souvent le seul moyen de détecter et de confirmer un problème médical. L’interprétation de telles images peut être difficile et, dans un contexte de pénurie de spécialistes et d’augmentation rapide de la demande, fournir systématiquement un diagnostic précis et une réponse appropriée est un véritable défi pour les équipes médicales. Une situation qui n’est pas seulement source de stress pour le personnel médical mais qui compromet également la qualité de leur travail et exerce une influence directe sur la santé de leurs patients.

En traitant des centaines de milliers d’images bien plus rapidement qu’un humain ne le pourrait, les outils d’intelligence artificielle permettent de relever ce défi. Grâce au deep learning, ils ont la capacité d’apprendre à diagnostiquer une pathologie à partir de millions d’images, soit plus qu’un médecin n’en verrait dans une vie.

Le bon logiciel d’IA peut donc produire des diagnostics préliminaires en un temps très court pour détecter les cas à risque. Les médecins peuvent ensuite analyser ces évaluations, confirmer ou infirmer le diagnostic final et prescrire un traitement approprié. Les établissements médicaux peuvent ainsi traiter plus de personnes dans le même laps de temps tout en augmentant l’efficacité et la qualité de leurs prestations et en protégeant la santé mentale de leurs salariés.

L’IA pour réduire la pression du travail quotidien

Les salariés de nombreuses professions sont quotidiennement confrontés à la fatigue et au stress et en particulier ceux qui occupent des fonctions critiques en matière de sécurité ou de maintenance. Les ingénieurs ou les opérateurs de maintenance peuvent notamment être chargés de maintenir la disponibilité 24h/24 et 7j/7 de grandes infrastructures complexes telles que des usines, des réseaux électriques, des infrastructures de transport ou de grandes architectures numériques. Ces responsabilités font peser une pression énorme sur les salariés du fait des conséquences considérables induites par une éventuelle panne.

Les dysfonctionnements pouvant survenir à tout moment, les responsables des infrastructures et les DevOps doivent être constamment actifs ou adopter un mécanisme d’astreinte pour faire face à des situations urgentes et complexes en ne bénéficiant souvent que d’un soutien limité. Dans certaines circonstances, les appels urgents et alertes reçues s’avèrent être de fausses alertes, ce qui entraîne un stress et un épuisement inutiles.

Déployer un monitoring des systèmes informatiques qui soit fiable est essentiel. Pour ce faire, l’utilisation de télémétrie appliqués aux logiciels, couplé à une plateforme d’observabilité intelligente est la meilleure solution pour soutenir les travailleurs occupant ces fonctions critiques. Cette plateforme peut agir comme un gardien automatisé surveillant constamment tous les systèmes sans risque de fatigue, de manque de concentration ou de stress. Si l’observabilité et l’intelligence artificielle ne remplacent pas l’expertise et les connaissances des ingénieurs, elle leur apporte la certitude que les incidents ne seront pas négligés en raison d’une erreur humaine.

Lorsqu’une anomalie est détectée par la plateforme d’observabilité, l’IA effectue une première évaluation de la situation ainsi qu’une analyse des causes profondes (ou RCA pour « Root Cause Analysis ») avant de recommander l’action appropriée. Les ingénieurs peuvent ainsi travailler plus rapidement dans des situations de crise, en sachant que leur conduite est appuyée sur une technologie basée sur l’IA. L’observabilité et l’IA contribuent dès lors à atténuer leur stress en agissant comme une seconde paire d’yeux.

L’IA comme solution à long terme

En utilisant les immenses quantités de données télémétriques accessibles, les systèmes AIOps sont en mesure de détecter et de signaler automatiquement des anomalies qui seraient auparavant passées inaperçues. Un moyen décisif de permettre aux collaborateurs de se concentrer sur les incidents qui nécessitent une attention réelle sans s’inquiéter de manquer un éventuel incident critique.

Quel que soit le secteur d’activité, l’adoption de l’observabilité et de l’IA permet ainsi aux entreprises de valoriser plus efficacement l’expérience et les compétences de leurs employés en réduisant les processus manuels sujets à l’erreur humaine, et en portant leur attention sur des tâches stratégiques à plus forte valeur ajoutée. Sur le long terme, il s’agit donc d’un levier décisif pour réduire la fatigue et le stress des collaborateurs tout en optimisant leur engagement.

Tribune rédigée par Sofia Chedlivili, Sales Director France de New Relic

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