L’identification des processus « IA compatibles » est une première étape essentielle que nous avons détaillé lors du chapitre précédent, mais elle ne suffit pas. Pour maximiser l’impact de l’IA, il faut maintenant prioriser les processus les plus pertinents à automatiser de façon plus fine encore que ce que nous avons évoqué précédemment. Tous les processus ne se valent pas : certains offriront un retour sur investissement rapide, tandis que d’autres nécessiteront des adaptations avant d’être exploitables par l’IA.
Pour cela, il est essentiel de collecter des données objectives et détaillées sur chaque tâche et processus. La prise en compte d’éléments quantifiables et timés permet d’ajuster les résultats en fonction du contexte et des objectifs spécifiques de l’entreprise. Grâce à des matrices et des formules de scoring, il devient possible de structurer cette analyse et de prendre des décisions éclairées. C’est ce que nous allons voir dans ce chapitre.
Cette approche garantit que les choix stratégiques en matière d’IA restent alignés avec la vision globale de l’entreprise. L’automatisation ne doit pas être une fin en soi, mais un levier au service d’objectifs clairs, qu’il s’agisse d’améliorer l’efficacité opérationnelle, d’optimiser l’expérience client ou encore d’accroître la compétitivité.
Nous vous proposons une méthodologie structurée avancée pour évaluer et scorer vos tâches et processus, vous permettant ainsi de bâtir vos hypothèse et préparer une première une feuille de route efficace pour l’adoption de l’IA. C’est notre approche, vous pouvez (devez même) l’adapter à votre organisation.
8.1 Pourquoi évaluer et scorer ses tâches et processus ?
Après avoir cartographié les processus « IA compatibles » dans votre entreprise, il est essentiel de prioriser ceux qui offrent la meilleure valeur. Une bonne évaluation permet de concentrer les efforts sur les opportunités ayant un impact significatif, évitant ainsi les erreurs d’investissement et maximisant l’adoption par les équipes.
Cette étape est essentielle :
Pour garantir une évaluation structurée : La collecte de données objectives (fréquence, durée, impact, digitalisation) permet d’éviter les choix approximatifs.
Pour aligner l’IA avec vos besoins stratégiques : Les processus doivent être évalués en fonction de leur contribution aux objectifs globaux de l’entreprise.
Pour ajuster vos résultats aux réalités du terrain : L’utilisation de matrices et de formules permet d’adapter l’analyse en fonction du contexte et des ressources disponibles.
Pour faciliter vos prises de décisions : Grâce à une approche basée sur des critères mesurables, il devient plus simple d’identifier les opportunités IA les plus pertinentes.
8.2 Les critères clés pour le scoring IA
La liste que nous avons établie ci-dessous n’est pas exhaustive, c’est notre vision. Nous l’avons conçue pour couvrir la plus large gamme de critères qui peuvent influencer vos prises de décisions. Pour certains d’entre vous, cette liste sera trop longue et trop détaillée, libre à vous de ne conserver que les critères qui vous semblent opportuns.
Exemples de critères que vous pouvez scorer
- Libellé de la tâche : ce n’est pas un critère mais sert pour l’identification claire du processus analysé et des tâches qui y sont liées.
- Fréquence et volume : Plus une tâche est répétitive et représente un volume important, plus elle est facilement automatisable. On pourra ici scinder en deux critères selon les besoins de façon à analyser fréquence et volume de façon séparée.
- Durée et charge de travail : Les tâches longues et chronophages sont de bonnes candidates à l’IA. idem ici, on pourra dissocier si besoin, une tâche longue n’est pas forcément signe d’une charge de travail importante car elle peut se dérouler en parallèle d’autres tâches.
- Répétitivité et standardisation : Plus une tâche suit un modèle fixe, plus elle est adaptée à l’automatisation. Ce sont deux critères très importants.
- Difficulté et compétence requise : Une tâche nécessitant une expertise avancée ou une prise de décision complexe peut être plus difficile à automatiser. Ce critère est assez délicat à scorer, il faut bien s’entendre sur l’échelle de valeur avec l’équipe.
- Besoin de coordination : Une tâche impliquant plusieurs intervenants peut nécessiter une adaptation plus complexe. On recherchera ici une coordination la plus faible possible dans un premier temps.
- Niveau d’autonomie : Les processus hautement autonomes sont plus faciles à automatiser.
- Confidentialité et dépendance : Certaines tâches nécessitent une manipulation stricte des données sensibles. Ce critère sera davantage à titre informatif sur la façon dont nous manipulerons les données et donc les outils d’IA qui pourront ou pas intervenir.
- Intérêt et engagement : Certaines tâches sont perçues comme ingrates ou peu motivantes pour les employés. Un bon critère qui aura un impact sur la qualité de vie au travail et la motivation et l’intérêt.
- Valeur ajoutée pour l’employé : L’IA doit permettre de recentrer les collaborateurs sur des missions à plus forte valeur ajoutée. C’est pour nous un élément clé dans la prise de décision car nous sommes convaincus que l’IA peut apporter cet enrichissement.
- Valeur ajoutée business : Influence sur la productivité, la satisfaction client, la compétitivité… Bon, critère fondamental et prioritaire !
- Impact opérationnel : L’amélioration de ce processus a-t-elle un effet mesurable sur la performance ? Qui va de pair avec le précédent.
- Potentiel d’automatisation : Certains processus sont naturellement plus faciles à automatiser que d’autres, ici on aura besoin de transparence entre équipes métier et technique. Le métier peut penser que c’est facile, la technique non, et inversement.
- Impact positif de l’automatisation : L’IA réduit-elle la charge de travail, améliore-t-elle l’expérience des équipes, le plaisir au travail ?
- Impact négatif de l’automatisation : risque de déshumanisation ? Résistance au changement ? Surcharge d’informations ou surcharge mentale ?
- Erreurs potentielles et risques : Quels sont les risques liés à une mauvaise automatisation ? Y a-t-il des biais ou erreurs possibles ? Risques RGPD ?
Note importante sur la conduite de votre diagnostic
Nous ne pouvons pas vous détailler l’ensemble des points qui sont à voir lors de cette étape de diagnostic IA en entreprise et de scoring car il faudrait un deuxième tome rien que pour cela en détaillant toutes les parties prenantes à considérer selon les situations, les méthodes d’interview, les questions, les vérifications, la recherche documentaire, etc. hors là nous souhaitons que vous alliez à l’essentiel.
Néanmoins, il vous faudra adopter une méthodologie proche de celle d’un audit afin de ne pas oublier d’éléments clés et toujours garder en tête vos objectifs visés avec la mise en place d’une solution IA (voir les chapitres précédents).
N’oubliez pas d’évoquer d’autres sujets comme :
- Les outils et documents qui sont nécessaires pour ces processus et tâches, est-ce que l’on a tout ? Comment est-ce formalisé, stocké, accessible ?
- Les éventuels points de blocage (internes, externes, financiers, juridiques, etc.)
- Le degré de motivation pour ce changement (des équipes métiers)
- La nécessaire préparation et le temps acceptable et allouable pour mener une automatisation de ces processus et tâches par les différentes équipes à impliquer
- L’accompagnement nécessaire ou pas, qui va piloter cela ? Est-ce que l’on a bien un sponsoring fort au niveau de la direction ?
8.3 Construire votre matrice de scoring IA
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.
C’est une des matrices que nous sommes amener à utiliser, faites votre propre outil et surtout adaptez le contenu à vos nécessités.
Dans tous les cas, il vous faudra définir une façon de scorer, nous recommandons :
- D’affecter une note sur le même principe pour tous les critères, par exemple sur 5 points, c’est plus facile lors des interviews avec les équipes de s’entendre. La valeur la plus faible « 1 » représentant selon le critère toujours la moindre valeur (exemples : charge de travail très faible, peu de répétitivité, peu de complexité… et aussi moindre impact positif, moindre risques, moindre valeur ajoutée…). Par opposition « 5 » aura toujours la plus forte valeur (y compris par exemples pour la plus forte complexité, la plus forte dépendance, etc.
- De déterminer des poids (coefficients) différents pur certains critères. Il est évident que vos leviers pour atteindre vos objectifs dépendent directement des processus et tâches que vous allez automatiser ou assister à l’aide de l’IA. Donc, si vos objectifs sont une meilleure performance commerciale, on affectera des coefficients plus forts aux critères qui concourent le plus avec cet objectif. Si c’est le bien être au travail en supprimant des irritants, les critères avec le plus fort poids ne devront pas être les mêmes.
Exemple d'un matrice de scoring
8.4 Appliquer le scoring pour identifier vos options
Des coefficients à définir selon vos objectifs
Une fois la matrice remplie, vous pouvez par exemple créer cette grille sous Excel et ensuite la compléter avec vos équipes. A vous de voir si vous utilisez la même grille que ce soit un processus entier ou simplement une tâche que vous souhaitez automatiser.
C’est là que ça commence à être drôle et surtout donner lieu à de multiples avis. Il ne suffit pas de faire la somme car certains éléments sont plus importants que d’autres (répétitivité, standardisation, impacts…), ici on cherchera la valeur la plus forte, mais il faut aussi considérer que certains critères sont à interpréter dans l’autre sens (effets négatifs, confidentialité, besoin de coordination…) ici on cherchera la valeur la plus faible.
Dans la matrice ci-dessus à titre d’exemple nous avons également ajouté une notion de coefficient (poids) que chacun ajustera selon son cas. Nous avons une approche des poids basée sur ce référentiel :
- 5 (Fondamental et stratégique) : Critères cruciaux pour identifier les tâches à automatiser, comme la répétitivité, la valeur ajoutée business, ou l’impact opérationnel.
- 4 (Poids fort) : Influence directe sur l’efficacité et la transformation, comme la fréquence, la durée, la charge de travail, et l’impact de l’automatisation.
- 3 (Poids moyen) : Aide à nuancer la prise de décision, comme le besoin de coordination, la confidentialité, ou le niveau d’autonomie.
- 2 (Faible) : vous aurez remarqué que nous n’en n’avons pas dans notre matrice !
- 1 (Très faible) : Critères principalement descriptifs, comme le libellé de la tâche.
En conclusion, n’oubliez pas que ces coefficients doivent être corréler à vos objectifs ! Si l’on cherche de la productivité ou supprimer des irritants, les coefficients et les critères seront différents. Soyez souple ici et tester plusieurs approches dans un tableau Excel puis faites vos sommes selon plusieurs axes possibles. Une somme brute n’a aucun sens !
Synthèse et aides à la décision
Vous l’avez compris dans le paragraphe précédent, appliquer une somme brute n’a aucun sens compte tenu que certains critères se lisent avec une apporche différente.
Nous vous recommandons de toujours tenir compte de vos objectifs et d’avoir une lecture de vos scores selon les axes suivants (c’est une liste là aussi non exhaustive et selon notre propre interprétation) :
Par exemples vous pourriez définir 4 axes prioritaires à mesurer (selon vos objectifs) comme :
- La Productivité : Ce score évalue à quel point la tâche consomme des ressources, en termes de temps et de répétitivité. Plus le score est élevé, plus il y a un potentiel de gain avec l’automatisation.
- Le Plaisir au travail : Ce score évalue l’impact de la tâche sur la motivation de l’employé. Automatiser des tâches avec un faible score ici peut améliorer le bien-être des employés.
- La Valeur ajoutée business : Ce score se concentre sur la contribution directe de la tâche aux objectifs stratégiques de l’entreprise.
- Les Risques : Les tâches présentant des risques élevés (complexité, erreurs, confidentialité) peuvent être plus difficiles à automatiser et doivent être analysées avec précaution.
Calcul de votre Indice d'Automatisation Prioritaire (IAP)
C’est une notion que nous avons créée pour tenter de simplifier la lecture de tous les critères en le regroupant selon des axes en cohérence avec les objectifs. On va rechercher ici à déterminer quelles sont les tâches et/ou les processus qui ont l’indice d’Automatisation Prioritaire le plus élevé. Trié par ordre décroissant, cette liste de tâches sera donc classées automatiquement de celle ayant le plus fort IAP jusqu’au plus faible. vous ensuite de faire des choix en fonctions d’autres paramètres qui ne sont pas forcément modélisés (comme dit dans la Note du paragraphe 8.2).
Si l’on reprend les 4 axes de la section ci-dessus à titre d’exemple (Productivité et Business plutôt forts, et Plaisir au travail et Risques plutôt modérés), on aurait pour chacun l’application des formules suivantes :
Le score de Productivité est une mesure de l’impact en termes de ressources consommées et de potentiel d’automatisation, donc calculé à partir des critères de :
- Fréquence (poids = 4)
- Durée (poids = 4)
- Charge de travail (poids = 5)
- Répétitivité et Standardisation (poids = 5)
- Impact opérationnel (poids = 5)
→ Il donnerait donc un score maximal de (4+4+5+5+5) * 5 points soit sur 115 points
Le score de Plaisir au travail est une mesure de la satisfaction et de la motivation de l’employé par rapport à la tâche, donc calculé à partir des critères de :
- Intérêt et Engagement (poids = 3)
- Valeur ajoutée pour l’employé (poids = 4)
- Impact de l’automatisation sur employé (poids = 4)
Le score de valeur ajoutée Business est une mesure de la contribution de la tâche aux objectifs stratégiques de l’entreprise, donc calculé à partir des critères de :
- Valeur ajoutée Business (poids = 5)
- Impact opérationnel (poids = 5) – que l’on avait aussi dans le score de Productivité
- Impact Satisfaction clients (poids = 5) – non listé dans la grille d’exemple
- Impact Parts de marché (poids = 5) – non listé dans la grille d’exemple
Le score de Risques est une mesure des complications possibles liées à la tâche, notamment les erreurs potentielles, la complexité et les enjeux de confidentialité, donc calculé à partir des critères de :
- Confidentialité et Dépendance (poids = 3)
- Erreurs potentielles et Risques (poids = 4)
- Difficulté et Compétence requise (poids = 3)
Exploitation des résultats (exemple fictif)
Dans l’exemple ci-dessus qui est purement illustratif pour ce chapitre, on a bien donné la priorité à la Productivité (max 115 points) et au Business (max 100 points), en tenant compte d’un impact Plaisir au travail (max 55 points) et une certaine tolérance aux Risques (max 50 points).
Il suffit donc de reporter les valeurs d’IAP de chaque tâche ou processus dans un tableau, en recherchant les valeurs maximales ciblées pour Productivité, Business et Plaisir au travail et la valeur minimale pour les Risques.
Attention, on ne peut pas considérer une somme brute des scores car on risquerait de masquer un Risque avec d’autres bonnes notes. Il convient donc de les analyser par axe prioritaire.
ici, on proposerait d’automatiser les tâches A et C qui présentent un bon compromis entre les attentes et les risques, les tâches D et E seraient écartées car trop peu d’avantages vs risques. Pour la tâche B, on pourrait en discuter car il y a un impact fort sur la productivité mais cela vient avec une charge de risques plus élevée.
Notre choix final ici serait donc A et C uniquement dans un premier temps, la B plus tard quand les risques seront levés et maîtrisés.
Certains préfèrent visualiser sous format radar (voir graphique ci-dessus) ce scoring IAP des tâches pour faciliter le chois d’automatisation, c’est égal, le principe reste le même l’idée est de coller le plus possible au modèle maximal (vos priorités) en limitant les risques (dans ce cas). Voici une illustration radar des tâches A, B et C ainsi que le nombre de points max qui sert de référence, d’ailleurs cela permet aussi de visualiser quel poids est affecté plutôt sur quel axe mesuré. A chacun de choisir !
8.4 Les erreurs à éviter dans l’évaluation des tâches
Sous-estimer le besoin en formation des équipes.
Surestimer la capacité d’un processus à être automatisé sans transformation préalable.
Négliger les aspects éthiques et réglementaires de l’IA.
Ne pas impliquer les collaborateurs dans l’évaluation et l’implémentation de l’IA.
Mal évaluer l’impact d’un critère : sous-estimer ou surestimer un critère peut fausser l’analyse et mener à des choix erronés.
Mélanger des critères incompatibles : additionner des notes brutes sans distinguer les axes de travail peut fausser la vision globale.
Masquer un risque sous une note globale élevée : une note moyenne peut cacher un risque critique si elle est équilibrée par d’autres scores élevés.
L'essentiel à retenir de ce chapitre
L’évaluation et le scoring des tâches et processus sont des étapes clés pour maximiser la valeur de l’IA dans votre entreprise en choisissant les bons projets pilotes pour bien démarrer. En structurant cette analyse avec des critères objectifs et mesurables, vous évitez les erreurs courantes et garantissez un retour sur investissement optimal. Voici les principaux enseignements à retenir :
Le scoring IA permet de rationaliser et prioriser les choix d’automatisation en fonction de critères clairs tels que la fréquence, la charge de travail, l’impact business et les risques.
L’évaluation doit être rigoureuse et structurée : utiliser une matrice de scoring permet de visualiser les priorités et de prendre des décisions éclairées.
Ne pas négliger les facteurs humains : l’IA doit être un levier pour améliorer le travail des équipes et non une source d’anxiété ou de résistance.
Les erreurs d’évaluation peuvent fausser les choix stratégiques : sous-estimer un critère clé, masquer un risque sous une note globale élevée ou encore négliger la formation des collaborateurs peut ralentir ou compromettre la réussite d’un projet IA.
Un bon scoring est un outil d’aide à la décision, mais il doit toujours être ajusté en fonction des spécificités de l’entreprise et des objectifs stratégiques.
Maintenant que vous disposez d’une méthodologie de scoring pour évaluer vos tâches et processus, il est temps d’explorer les outils et checklists qui vous aideront à structurer concrètement votre diagnostic IA et à préparer les prochaines étapes de votre transformation. Le chapitre suivant vous fournira des ressources pratiques pour formaliser votre analyse et guider vos décisions. ce chapitre clôturera la Partie 2 et ouvrira le thème suivant « Gains potentiels et opportunités IA ».
Liens vers les documents et outils mentionnés dans ce chapitre – Voir Chapitre 9. Checklists et outils de diagnostic IA.
Autres liens utiles vers le programme de Sensibilisation IA et la Formation IA générative.
Dernière mise à jour de ce contenu : le 12/02/2025 – Auteur : Christophe Fischer pour Op’TEAM-IA