Rapport

L’IA dans les domaines indirects : l’approche KAIZEN™ pour des résultats réels

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La plupart des entreprises ont déjà testé l’IA. Elles ont mené un projet pilote, assisté à une démonstration prometteuse, puis ont vu cette technologie s’effacer discrètement une fois l’enthousiasme initial passé. Le projet pilote a duré quelques semaines, la personne en charge a changé de poste, et l’équipe est revenue à ses bons vieux tableurs.

Cela pourrait laisser penser qu’il s’agit d’un problème d’adoption, mais ce n’est pas le cas. La question est de savoir à qui appartient le travail une fois que les outils sont en place.

Pourquoi le fait de disposer de plus d’outils n’a-t-il pas permis d’obtenir de meilleurs résultats ?

Les modèles d’IA les plus performants du marché sont déjà accessibles à presque tout le monde, mais les résultats obtenus au sein de la plupart des entreprises restent insuffisants.

La raison en est que la difficulté n’a jamais été le modèle. C’est la mise en œuvre : intégrer l’IA dans le flux réel de travail, corriger le processus avant d’y superposer la technologie, et faire en sorte que le changement perdure après le départ des consultants.

Cela est particulièrement vrai dans les domaines indirects. Les services financiers, les ressources humaines, le commerce, le soutien à la chaîne d’approvisionnement, la conformité et d’autres fonctions administratives reposent sur des tâches transactionnelles et sur les transferts entre équipes. Automatiser un processus défaillant ne fait qu’amplifier le dysfonctionnement. Lorsque le flux de travail sous-jacent est d’abord repensé, cette même automatisation qui aurait échoué prend soudain tout son sens, libérant ainsi des ressources qui peuvent être réorientées vers des tâches qui nécessitent véritablement une intervention humaine.

Corriger le processus avant de l’automatiser

Le mécanisme est simple à décrire et exigeant à exécuter : simplifier, numériser, puis automatiser.

Tout d’abord, éliminer les étapes qui ne devraient pas exister. Ensuite, numériser ce qui est encore sur papier et dispersé entre les boîtes de réception et les feuilles de calcul. Ce n’est qu’alors que l’automatisation est mise en œuvre, et uniquement dans les cas où elle génère un retour mesurable.

C’est en ignorant les deux premières étapes que les organisations se retrouvent avec douze étapes automatisées, alors que cinq auraient suffi. Il en résulte une habitude profondément ancrée dans la façon dont le travail est effectué, et non une affiche accrochée au mur ou un projet qui prend fin dès que l’attention se porte ailleurs.​