Simplifier les processus avant de choisir l'IA
L'entreprise doit comprendre ce qui complique le travail et simplifier ses processus afin d'obtenir la meilleure solution, avec ou sans IA pour optimiser ses bénéfices internes et sa production.
Avant d’ajouter de l’IA, regardons déjà ce qui coince dans l’entreprise.
Mettre une technologie sur un processus bancal risque surtout d’amplifier ses défauts. Commençons par comprendre et simplifier le travail, puis choisissons les outils qui apportent une amélioration concrète.
Imaginons une PME dont les clients réclament régulièrement des nouvelles de leur commande. Le commercial transmet les demandes à l’administration des ventes, qui interroge la production. Chacun consulte ses fichiers et la réponse finit par arriver, parfois après plusieurs relances. Pour gagner du temps, l’entreprise envisage un assistant capable de rédiger les réponses.
Pourquoi pas ? Mais le temps de rédaction est-il vraiment le problème principal ? Si l’information est dispersée, rarement à jour et que personne ne sait précisément qui doit répondre, l’assistant devra composer avec ces mêmes difficultés.
Intégrer l’IA dans ce fonctionnement risque d’accélérer la circulation d’informations incertaines et de multiplier les réponses à corriger. Le client recevra peut-être un message plus vite, mais son problème, lui, restera entier.
Avant de choisir une technologie, il faut donc comprendre ce qui empêche le travail d’aboutir.
Regarder comment le travail se fait vraiment
Une procédure explique comment le travail est censé se dérouler, mais pour savoir comment il se déroule effectivement, la seule solution est d’aller voir les personnes qui le réalisent, de les interroger et de constater soi-même le processus.
L’Anact distingue ainsi le travail prescrit du travail réel, qui comprend les ajustements nécessaires, la gestion des aléas et les tâches imprévues. [1] Cette distinction prend tout son sens lorsqu’on suit un dossier et qu’on découvre les recherches et les échanges nécessaires pour le terminer.
Dans notre PME, quelques demandes suivies de leur réception jusqu’à leur résolution permettraient de comprendre où le temps se perd. Un fichier parallèle mérite aussi qu’on s’y intéresse. Il peut exister parce que le logiciel officiel ne donne pas l’information attendue. La personne que tout le monde sollicite détient peut-être une connaissance qui n’a jamais été partagée.
Ces pratiques ont des raisons d’exister et les supprimer sans les comprendre peut compliquer davantage le travail.
Une cartographie peut aider à rendre ce fonctionnement visible. Encore faut-il qu’elle débouche sur des décisions : fiabiliser une information, préciser une responsabilité ou supprimer un échange inutile. Un schéma détaillé ne résout rien à lui seul.
Avant d’accélérer une étape, vérifier son utilité
Le mot "optimiser" peut nous enfermer dans une mauvaise question. Nous cherchons comment aller plus vite, alors qu’il faudrait parfois nous demander pourquoi nous réalisons encore cette tâche.
Une validation supplémentaire répond-elle toujours à un risque identifié ? La double saisie est-elle indispensable ou résulte-t-elle de deux outils qui ne communiquent pas ? La personne qui dispose de l’information a-t-elle le droit de prendre la décision attendue ?
Selon la réponse, le besoin sera technique, organisationnel ou managérial. L’IA ne constitue donc pas une réponse évidente à toutes ces situations.
Les contrôles utiles doivent évidemment être conservés. Simplifier suppose d’examiner ce qu’ils protègent et les conséquences de leur suppression. Il faut également prévoir les exceptions, car tous les dossiers ne suivront pas le parcours habituel.
L’approche processus présentée par l’ISO dans son document d’accompagnement d’ISO 9001:2015 insiste sur les interactions entre activités, les responsabilités et les résultats. [2] Cette vision d’ensemble est essentielle pour éviter de déplacer les difficultés.
Si le commercial transmet plus vite une demande incomplète, l’administration des ventes devra peut-être passer davantage de temps à la vérifier. Le commercial aura gagné du temps, mais l’entreprise pourra en avoir perdu. C’est le parcours complet du dossier qu’il faut regarder.
Choisir l’outil après avoir compris le besoin
Une consigne claire, une délégation adaptée ou un meilleur usage du logiciel existant peuvent déjà changer beaucoup de choses et une règle stable peut aussi être automatisée sans recourir à l’IA.
L’IA peut être intéressante pour rapprocher des informations, préparer une synthèse ou assister la rédaction d’une réponse. Son intérêt dépend alors du besoin précis et de la fiabilité attendue.
Les travaux d’Erik Brynjolfsson, Daniel Rock et Chad Syverson sur la courbe en J de la productivité soulignent le rôle des investissements complémentaires aux grandes technologies, notamment les changements de processus et les compétences. [3] L’adoption d’un outil s’accompagne d’un travail d’organisation et d’apprentissage dont les bénéfices peuvent prendre du temps à apparaître.
Des gains liés à l’IA ont bien été mesurés. Une étude publiée en 2025 dans le Quarterly Journal of Economics, portant sur 5 172 agents de support client, relève une hausse moyenne de 15 % du nombre de problèmes résolus par heure avec une assistance générative. Les gains varient fortement selon l’expérience des agents. Les auteurs précisent que ces résultats concernent un outil, un métier et une entreprise spécifiques. [4]
Ce résultat donne une bonne raison d’expérimenter. Il ne dispense pas de vérifier ce que l’outil apporte dans sa propre organisation.
Le calcul doit intégrer le déploiement, le fonctionnement, l’entretien des informations et la formation. Il faut aussi compter le temps passé à vérifier et à corriger les propositions. Quelques secondes gagnées à la rédaction peuvent être absorbées par une reprise du dossier.
Tester sur un problème précis et regarder le résultat
Cette démarche ne demande pas d’attendre une organisation parfaite. Un essai limité peut justement révéler une information manquante ou une consigne contradictoire. Il faut pouvoir en tirer les conséquences et modifier le processus autant que l’outil.
Dans notre PME, l’expérimentation devrait permettre de suivre le délai complet de réponse, la fiabilité des informations transmises et les relances clients. Si un assistant est utilisé, les corrections nécessaires doivent entrer dans l’évaluation. Les personnes chargées de vérifier ses propositions doivent avoir le temps de le faire et pouvoir les contester.
Le nombre de réponses générées nous apprend que l’outil fonctionne et qu’il est utilisé. Pour juger son utilité, il faut aussi savoir si les clients obtiennent une réponse exploitable et si les équipes passent moins de temps à reprendre les dossiers.
C’est cette capacité à comprendre les blocages et à agir dessus que j’entends par intelligence opérationnelle. Elle se construit avec les équipes, à partir de leurs difficultés et des décisions nécessaires pour les résoudre.
L’IA peut renforcer cette capacité. Une solution plus simple peut aussi satisfaire le besoin. Dans les deux cas, le projet doit permettre de mieux travailler et de mieux rendre le service et c’est sur ce résultat que nous devrions le juger.