Une entreprise fonctionne grâce à de nombreux processus, allant des tâches administratives aux opérations stratégiques. Cependant, tous les processus ne sont pas égaux face à l’IA. Certains sont particulièrement adaptés à l’automatisation et à l’optimisation grâce à l’intelligence artificielle, tandis que d’autres nécessitent une approche plus prudente.
Pourquoi cette étape est-elle essentielle ?
Pour prioriser les efforts IA et éviter les investissements inutiles en ciblant les bonnes opportunités.
Pour maximiser le retour sur investissement, l’IA doit générer un impact mesurable en productivité, coûts ou qualité.
Pour faciliter l’adoption par les équipes et l’optimisation des bons processus permet un gain visible et encourage l’adhésion.
La cartographie des processus critiques permet donc d’identifier les meilleures zones d’implémentation IA, en s’appuyant sur des critères précis que nous allons explorer dans ce chapitre.
7.1. Comprendre la notion de processus critiques
Un processus critique est une tâche ou une chaîne d’activités essentielles à la performance globale de l’entreprise. Il peut s’agir de tâches internes (gestion des stocks, comptabilité, maintenance) ou externes (relation client, logistique, production).
Quels sont les critères d’un processus "IA compatible" ?
Tous les processus ne sont pas pertinents pour l’IA. Voici les critères clés permettant de sélectionner les processus les plus adaptés :
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Le volume de données traité : L’IA a besoin d’un grand volume de données pour être efficace. Les processus générant ou exploitant beaucoup d’informations sont donc privilégiés.
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La fréquence et répétitivité : Plus une tâche est répétitive, plus elle est facilement automatisable (ex : validation de factures, tri de documents, réponses aux demandes clients).
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Les impacts en cas d’optimisation : L’amélioration du processus doit générer des bénéfices mesurables en productivité, coût, ou satisfaction.
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La complexité et la variabilité : Certains processus nécessitent un raisonnement avancé ou une grande flexibilité, ce qui peut compliquer leur automatisation complète.
Quelques exemples "IA compatibles"
- Finance : Prédiction des comportements financiers pour anticiper les besoins en trésorerie, amélioration des stratégies d’investissement grâce à l’IA et automatisation de la conformité réglementaire.
- Ressources humaines : Analyse des tendances du marché du travail et anticipation des besoins en recrutement via l’IA, optimisation de la gestion des talents et de la planification des compétences internes.
- Industrie : Optimisation de la gestion des flux de production en usine grâce à l’IA, pilotage intelligent des matières premières pour réduire les pertes et ajustement dynamique des paramètres machines selon la qualité des produits en temps réel.
- Retail & E-commerce : Optimisation des parcours clients en magasin grâce à l’IA, analyse des comportements d’achat en temps réel pour adapter les promotions et ajustement des prévisions de stocks en fonction des tendances émergentes.
- Artisanat : Automatisation des devis et gestion de la relation client pour optimiser le suivi des commandes, génération d’idées créatives pour des designs uniques en fonction des tendances du marché, génération de contenus marketing habituellement longs et manuels et nécessitant des compétences, rédaction de comptes rendus d’intervention…
- Logistique : Amélioration de la planification des tournées pour les artisans et indépendants utilisant des véhicules de livraison, gestion optimisée des stocks de matériaux en atelier grâce à des modèles prédictifs.
Ces processus sont « IA compatibles » car ils possèdent une grande quantité de données exploitables, impliquent des tâches répétitives, et leur optimisation génère un impact mesurable. L’IA excelle lorsqu’elle peut s’appuyer sur des modèles d’apprentissage entraînés sur des volumes importants de données, permettant ainsi de proposer des prédictions, des automatisations ou des recommandations pertinentes.
Contre-exemples : Processus non "IA compatibles" et leurs risques
À l’inverse, les processus nécessitant une forte intuition humaine, une grande variabilité ou une interaction sociale approfondie (comme les négociations commerciales complexes) sont moins adaptés à l’IA.
Voici quelques contre-exemples de processus qui ne sont pas adaptés à l’IA ou présentent des risques importants :
Tâches nécessitant une forte intuition humaine : Prise de décision stratégique, négociation commerciale complexe, relation client à haute valeur émotionnelle. L’IA peut néanmoins être un excellent outil d’aide à la décision en fournissant des scénarios, des hypothèses et des analyses de données. Cependant, elle ne peut pas remplacer la réflexion humaine et le jugement final, qui restent indispensables pour prendre en compte des éléments contextuels, éthiques ou émotionnels qu’une machine ne peut appréhender pleinement.
Tout ce qui ne peut pas se modéliser ni s’automatiser : Certaines tâches uniques, artistiques ou nécessitant un haut degré de subjectivité sont difficilement reproductibles par une machine. L’IA peut suggérer des inspirations, mais elle ne peut pas remplacer la créativité humaine.
Processus faiblement digitalisés : Si les données sont inexistantes ou non structurées, l’IA ne peut pas apporter de valeur immédiate. Toutefois, cela ne signifie pas que ces processus sont définitivement inaccessibles à l’IA. Une première étape peut consister à les digitaliser progressivement, à structurer les informations et à automatiser certaines tâches intermédiaires avant d’envisager une implémentation IA efficace. Certaines entreprises ont réussi cette transition en modernisant leur gestion documentaire par exemple, en capturant et en structurant des données auparavant dispersées, ouvrant ainsi la voie à une intégration IA réussie.
Tâches à forte variabilité et faible récurrence : Par exemple, la gestion de crises et d’urgences, où chaque situation est unique et requiert un raisonnement humain. Toutefois, l’IA peut jouer un rôle clé en fournissant des analyses prédictives, en établissant des scénarios basés sur des événements passés et en recommandant des actions possibles selon des arbres de décision. Elle permet ainsi de structurer la réflexion et d’accélérer la prise de décision en situation de stress, tout en laissant l’humain prendre la décision finale avec la meilleure visibilité possible.
Risques de conformité : Certains processus (ex : décisions juridiques, médicaux complexes) impliquent des réglementations strictes et nécessitent une validation humaine finale. L’IA peut néanmoins assister en analysant des cas similaires, en identifiant des tendances et en proposant des scénarios possibles fondés sur des bases de données juridiques ou médicales. Elle permet ainsi d’accélérer le travail d’analyse et de structurer les réflexions. Toutefois, la responsabilité et l’engagement final dans ces décisions restent humains, car ces choix impliquent des considérations éthiques, légales et des contextes spécifiques que seule une personne peut pleinement appréhender et assumer.
7.2 Méthodologie pour effectuer la cartographie
Pour accompagner les dirigeants et managers (et tous ceux qui veulent aussi porter une analyse sur leur propre scope) dans l’identification des processus « IA compatibles », voici une trame méthodologique possible en plusieurs étapes (à vous de l’adapter aussi selon vos contextes et marchés).
Étape 1 : Identifier les processus à fort enjeu stratégique
Plutôt que d’essayer d’analyser tous les processus, commencez par ceux qui ont le plus grand impact sur la performance de votre entreprise.
Identifiez les tâches répétitives, consommatrices en temps, ou génératrices d’erreurs qui ralentissent la productivité.
Analysez les processus ayant un impact direct sur la satisfaction client, la fidélisation, et votre différenciation commerciale.
Consultez vos équipes pour identifier les irritants majeurs et les processus où l’IA pourrait être un levier d’amélioration rapide et significatif.
Étape 2 : Évaluer la compatibilité IA de chaque processus
En lien avec la section précédente (processus critiques et IA compatibles) :
Utiliser les critères clés : volume de données, fréquence, répétitivité, impact potentiel.
Identifier les processus déjà digitalisés et ceux qui nécessitent une transformation préalable.
Définir un score IA basé sur ces critères pour prioriser les processus les plus adaptés. Par exemple, vous pouvez attribuer un score de 1 à 5 selon plusieurs dimensions :
Volume de données disponible (1 : très peu de données, 5 : grand volume exploitable)
Fréquence et répétitivité (1 : tâche rare et variable, 5 : tâche quotidienne et standardisée)
Impact business (1 : peu d’impact sur la productivité, 5 : fort levier d’efficacité ou d’économies)
Niveau de digitalisation préalable (1 : pas du tout digitalisé, 5 : entièrement digitalisé, prêt pour l’IA)
En effectuant la somme de ces scores, vous obtenez une note globale permettant de prioriser les processus à automatiser en premier. Bien sûr ce n’est pas aussi simple et c’est pourquoi nous vous accompagnons en proximité pour cette analyse, il ne suffit pas de faire des additions, l’approche que nous utilisons sur site s’apparente davantage à un audit IA (nous consulter pour en savoir plus).
Étape 3 : Construire une cartographie visuelle des processus
Représenter graphiquement les flux de travail et les interactions entre services puis classer les processus en trois catégories :
- Automatisables immédiatement (quick wins).
- Nécessitant une adaptation avant intégration IA.
- Non « IA compatibles ».
Mettre en évidence les gains attendus en termes de temps, coûts, qualité. Ce n’est pas encore ici que l’on fera le choix final (voir le chapitre 11) mais on indiquera un premier ordre de grandeur.
7.3 Méthodologie pour l'automatisation des tâches
Travailler sur les processus et sélectionner ceux qui sont éligibles aux projets d’IA est la première étape mais n’est pas suffisant. Il faut descendre parfois en granularité et aller plus profond dans l’analyse du processus, en le décomposant en tâches. C’est l’analyse de ces tâches qui va permettre de choisir si elles sont automatisables ou pas et d’en définir un critère de priorité. Nous vous proposons ici une méthodologie que nous utilisons lors de nos prestations d’accompagnement IA.
Collecter les données lors d’entretiens avec les équipes
Définir les objectifs : Identifier les tâches automatisables, comprendre les difficultés rencontrées, évaluer l’impact sur l’organisation.
Sélectionner les participants : échanger avec les collaborateurs directement concernés par les tâches à analyser (opérateurs, managers, responsables de processus) pas les managers (ou du moins pas dans un premier temps).
Utiliser une trame d’entretien structurée, par exemple :
- Description des tâches : Quelles sont les tâches effectuées au quotidien ?
- Fréquence et durée : À quelle fréquence ces tâches sont-elles réalisées ? Combien de temps prennent-elles ?
- Complexité : Nécessitent-elles une prise de décision ? Peuvent-elles être standardisées ?
- Impact et criticité : Ces tâches sont-elles stratégiques ? Leur automatisation présente-t-elle un risque pour la qualité ou la satisfaction client ?
- Outils utilisés : Quels logiciels ou technologies sont déjà en place ?
Formats de collecte des données recommandés :
- Entretiens individuels : Approche qualitative pour comprendre en profondeur les besoins spécifiques.
- Ateliers collaboratifs : Brainstorming collectif pour identifier les tâches récurrentes et les améliorer.
- Questionnaires : Permet d’obtenir une vue d’ensemble rapide des tâches et de prioriser les entretiens individuels.
Construire une matrice des tâches automatisables
Une fois les données collectées, il est essentiel de structurer l’information sous forme d’une matrice des tâches automatisables. Cet outil par exemple (à vous de l’adapter à vos contextes) aide à visualiser les processus et à classer les tâches en fonction de leur potentiel d’automatisation et de leur valeur ajoutée.
Critères d’évaluation pour automatiser une tâche
Fréquence et volume : Plus une tâche est répétitive, plus son automatisation est rentable.
Temps passé : Les tâches chronophages sont prioritaires pour un gain de productivité immédiat.
Complexité : Les tâches basées sur des règles simples sont plus faciles à automatiser.
Outils existants : L’automatisation est plus aisée si l’entreprise dispose déjà d’outils compatibles (API, ERP, CRM).
Impact : Il est essentiel de mesurer l’impact de l’automatisation sur l’expérience client et la qualité des services.
Exploitation des résultats et priorisation des automatisations
Une fois la matrice complétée, vous pouvez Identifier les tâches prioritaires à automatiser (celles à fort volume et faible complexité).
Nous utilisons dans nos accompagnements IA et diagnostic IA approfondi d’une entreprise ou d’une organisation, une matrice plus complète et plus détaillée avec des coefficients différents selon le type de question. Cela permet d’avoir une analyse plus fine et d’effectuer des calculs avec un algorithme pour optimiser les priorisations. Nous introduirons dans le chapitre suivant la notion d’Indice d’Automatisation Prioritaire (IAP) que nous avons inventé pour faciliter la sélection et le choix final.
L'essentiel à retenir de ce chapitre
Nous avons vu dans ce chapitre que :
- L’IA ne peut pas s’appliquer à tous les processus : La cartographie des processus critiques permet d’identifier ceux qui sont réellement compatibles avec une automatisation IA et ceux qui nécessitent une intervention humaine.
- Une évaluation rigoureuse est nécessaire : Il est essentiel de classer les processus en fonction de leur fréquence, leur complexité, leur impact business et leur niveau de digitalisation.
- Les processus « IA compatibles » apportent des gains concrets : Réduction des coûts, augmentation de la productivité, meilleure satisfaction client, réduction des erreurs humaines et sont plus faciles à mettre en oeuvre.
- Certains processus doivent rester sous contrôle humain : Les tâches nécessitant intuition, jugement ou une forte interaction émotionnelle ne peuvent être remplacées par l’IA, bien qu’elle puisse assister la prise de décision.
- Une méthodologie structurée est indispensable : La cartographie des processus et la création d’une matrice des tâches automatisables permettent de prioriser les actions et d’avancer avec une feuille de route claire.
- L’automatisation ne doit pas être une finalité mais un levier stratégique : L’objectif est de libérer du temps pour des tâches à plus forte valeur ajoutée et d’améliorer la performance globale de l’entreprise.
Après avoir identifié les processus critiques et évalué leur compatibilité avec l’IA, l’étape suivante consiste à scorer et prioriser ces tâches en fonction de critères mesurables. Dans le chapitre 8, nous verrons comment appliquer un système de notation qui vous aidera à prendre des décisions éclairées sur les projets IA à mettre en place en premier.
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Autres liens utiles vers le programme de Sensibilisation IA et la Formation IA générative.
Dernière mise à jour de ce contenu : le 11/02/2025 – Auteur : Christophe Fischer pour Op’Team-IA