Forvis Mazars avait MAIA, un outil d'IA générative puissant pour supporter les auditeurs. Rapidement générer des notes, synthétiser des documents, identifier les risques. Techniquement impressionnant. En réalité : zéro adoption. Les auditeurs avaient leur workflow. MAIA était une app à côté. Ils devaient context-switcher. Copier-coller des données. Attendre. Puis revenir au boulot. Aucun auditeur ne l'utilisait au-delà des démos.
L'IA était puissante mais séparée. L'UX demandait aux utilisateurs de sortir de leur flux de travail pour utiliser MAIA, puis d'y revenir. Les auditeurs sont risk-averse. Ils n'ajoutent pas des étapes si ça ralentit leur travail. L'outil était conçu comme une app autonome. Pas comme une extension du workflow réel. Le gap : on avait oublié que l'adoption se joue dans le contexte où les gens travaillent, pas dans une interface isolée.
Co-design avec 5 auditeurs seniors. Observation : où utilisent-ils MAIA idéalement ? Dans quel contexte ? La réponse : au milieu du workflow d'audit existant. On a intégré MAIA directement dans le workspace audit. Plus d'app séparée. Des suggestions IA contextuelles qui apparaissent au moment juste : "Vous êtes sur l'analyse de risque, voici une synthèse IA des risques identifiés." Design des interactions : suggestions non-intrusives, validation en un clic, résultats in-context. Sprint 2 semaines avec co-designers.
Adoption sans un seul slide de formation. Les auditeurs utilisent MAIA comme partie naturelle de leur workflow. L'IA n'interrompt pas. Elle assiste. Le design a porté la learning curve. Pas besoin de département formation. Les auditeurs ont l'impression de travailler normalement, avec une assistance intelligente. Adoption immédiate après le déploiement.
Pas de conviction. Pas de change management. Juste : intégration au contexte où ils travaillent. Les auditeurs seniors sont pragmatiques. Si ça économise 15 min par jour avec zéro friction, ils vont l'utiliser. L'IA était là dès le départ — pas comme un truc à apprendre. Elle était juste là.
Oui. Ma première semaine : interviews sur les peurs. Réponses : "L'IA va faire des erreurs." "Je dois valider avant d'envoyer." "Et si les suggestions sont hors-legal ?" Donc le design a intégré la validation d'abord : l'IA suggère, l'auditeur valide avant utilisation. Zéro suggestion utilisée sans check. Ça a résolu la peur.
L'IA existait. Ce qui manquait c'était le design de l'intégration. Où les suggestions apparaissent ? Comment on les rejette ? Quand on valide ? Comment on escalade si la suggestion est mauvaise ? Ces 2 semaines c'était : research + wireframes + prototypes + tests avec utilisateurs. L'IA était juste le moteur. Le design était l'interface à ce moteur.
Cadrage 45 min pour étudier votre workflow et intégrer l'IA sans friction.
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