- L’adoption de l’IA ne suffit pas à résoudre les problèmes métier ; automatiser un processus inefficace ne fait que produire des « déchets plus vite »
- Les entreprises prennent l’IA pour une baguette magique, alors qu’elle ne rend pas l’organisation plus intelligente : ce n’est qu’un outil d’accélération
- La seule vraie force de l’IA est sa capacité à traiter des données non structurées, mais les processus qui en dépendent sont eux-mêmes généralement non structurés et non documentés
- Il faut donc concevoir et structurer le processus avant d’appliquer l’IA, en définissant clairement les étapes d’entrée, de transformation et de sortie
- La technologie change, mais les principes de l’efficacité métier ne changent pas ; au final, la clé du succès avec l’IA reste l’optimisation des processus
Optimisation des processus métier, pas stratégie IA
- Les entreprises parlent de « stratégie IA », mais en réalité, ce qui existe, c’est surtout l’optimisation des processus métier (BPO)
- L’IA n’est pas une stratégie autonome de résolution des problèmes métier ; c’est un outil qui accélère des processus déjà existants
- Ajouter de l’IA sur une structure inefficace ne fait qu’amplifier les problèmes plus rapidement
L’illusion de la « baguette magique »
- Beaucoup d’entreprises croient que l’IA supprimera automatiquement les inefficacités, mais c’est une hypothèse erronée
- L’IA n’apporte pas d’intelligence ; elle augmente seulement la vitesse des décisions
- Automatiser de mauvaises décisions revient simplement à créer un système qui prend des décisions stupides à la vitesse de la lumière
- Appliquer l’IA à des processus bureaucratiques, comme des circuits de validation complexes, revient à fabriquer un robot aussi mécontent qu’un employé
Le piège des données non structurées
- L’IA est la première technologie réellement forte dans le traitement des données non structurées
- Elle peut interpréter des données que les logiciels classiques ne savaient pas traiter, comme les e-mails, les messages Slack, les PDF ou les images
- Mais les processus qui reposent sur ces données sont, dans la plupart des cas, non structurés et informels
- Par exemple, le traitement des réclamations clients ou la préparation de campagnes marketing ne sont pas documentés et n’existent souvent que dans la tête d’employés expérimentés
- Comme les ordinateurs ne pouvaient pas les traiter auparavant et que des humains s’en chargeaient à leur place, il n’existe souvent ni diagramme de flux ni procédure opératoire standard (SOP)
Ce qui n’est pas conçu ne peut pas être automatisé
- Pour appliquer l’IA, il faut d’abord concevoir et structurer clairement le processus
- Pour traiter des données non structurées, il faut donner une structure au workflow lui-même
- Cela impose de répondre à trois questions
- Déclencheur : où les données non structurées sont-elles générées ?
- Transformation : qu’est-ce qu’un humain (ou l’IA) doit extraire ou interpréter à partir de ces données ?
- Sortie : comment le résultat est-il réinjecté dans un système structuré comme un ERP ou un CRM ?
La différence entre vitesse et intelligence
- L’IA rend les choses plus rapides, pas plus intelligentes
- Exemple :
- Dans l’approche classique, un analyste examine 50 contrats pendant 3 jours
- Avec l’IA, les clauses à risque sont extraites en 3 minutes
- Le processus lui-même (examen → identification des risques → synthèse) reste le même, mais l’IA a besoin d’une procédure clairement définie pour fonctionner
- Le jugement nécessaire pour déterminer ce que signifie un « risque » reste, lui, du ressort de l’humain
Conclusion : tout est affaire de processus
- Au lieu de chercher un sauveur IA, il faut revenir au tableau blanc et réexaminer la chaîne de valeur
- Il faut en particulier visualiser les zones complexes centrées sur l’humain, où les données non structurées s’entremêlent, afin d’identifier les goulets d’étranglement et les gaspillages
- Ce n’est qu’une fois le processus devenu simple, logique et robuste qu’on peut utiliser l’IA comme un accélérateur
- La technologie change, mais les principes de l’efficacité métier ne changent pas
- Au final, l’essentiel, c’est toujours le processus
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