L’intelligence artificielle (IA) accroît la capacité opérationnelle, mais transformer la rapidité et l’automatisation en productivité et en résultats économiques exige bien plus que de la technologie.
La transformation numérique a donné aux organisations une capacité extraordinaire à exécuter des tâches, à traiter des informations et à automatiser des décisions. Avec l’IA, cette capacité a commencé à croître à un rythme que peu de modèles de gestion étaient préparés à suivre.
Les activités qui prenaient des heures peuvent désormais être réalisées en quelques minutes. Les processus répétitifs sont automatisés, les analyses deviennent plus rapides et les systèmes intelligents prennent en charge une part croissante de l’exécution opérationnelle.
Cependant, une question demeure : si nous produisons davantage et utilisons des technologies toujours plus sophistiquées, pourquoi les résultats économiques ne suivent-ils pas toujours ces avancées ?
La réponse réside peut-être dans une confusion récurrente : l’efficacité opérationnelle, la productivité et la compétitivité sont des notions liées, mais qui ne sont pas équivalentes.
Une organisation peut exécuter des activités plus rapidement sans modifier sa structure de coûts. Elle peut accroître sa capacité sans augmenter la valeur délivrée et intégrer des technologies avancées tout en conservant pratiquement intactes les faiblesses de son modèle opérationnel.
Autrement dit, même lorsque la transformation technologique a lieu, la transformation organisationnelle ne suit pas nécessairement le même mouvement.
Faire plus vite ne signifie pas créer plus de valeur
Prenons l’exemple d’une activité financière qui utilise l’intelligence artificielle pour réduire de 60 % le temps consacré à l’analyse de documents.
Le résultat semble significatif. Cependant, si les effectifs restent inchangés, que les autres processus continuent d’exiger les mêmes validations et que la capacité libérée n’est pas exploitée, l’impact économique peut être bien inférieur au gain opérationnel annoncé.
Cela ne signifie pas que l’automatisation a échoué, mais plutôt que son potentiel n’a pas encore été pleinement converti en résultats. Le temps gagné ne signifie pas nécessairement une réduction des coûts, et la réduction des coûts ne signifie pas automatiquement une meilleure compétitivité.
La capacité libérée peut permettre d’absorber la croissance, d’améliorer les services ou de développer de nouvelles activités, mais elle peut également rester inutilisée. Tout dépend de la manière dont l’organisation gère cette capacité.
Voir aussi : Le paradoxe de la convergence stratégique à l’ère de l’intelligence artificielle
Le coût invisible de la capacité inutilisée
Imaginons maintenant une organisation qui traite mille demandes par mois, impliquant cinq départements et huit étapes de validation. Chaque demande nécessite en moyenne dix jours pour être traitée (deux jours d’exécution effective et huit jours d’attente, de transferts et de validations).
Cette activité coûte 200 000 R$ par mois, soit 200 R$ par demande. L’entreprise investit dans l’automatisation, ce qui ajoute 20 000 R$ par mois à ses coûts opérationnels. La technologie réduit de 75 % le temps d’exécution des activités automatisées, qui passe de deux jours à seulement une demi-journée.
Le résultat semble significatif. Toutefois, comme les autres flux de travail restent inchangés, le délai total ne diminue que de 15 %. Il existe également un effet souvent négligé : la capacité opérationnelle libérée par l’automatisation continue de représenter un coût lorsqu’elle n’est ni réaffectée ni utilisée pour absorber de nouvelles demandes.
Dans ce même exemple, supposons que 80 000 R$ des coûts mensuels correspondent aux ressources consacrées à l’activité automatisée. Si la réduction de 75 % de l’effort se traduit par une capacité libérée dans les mêmes proportions, 60 000 R$ par mois correspondront à une capacité disponible, mais non utilisée.
Le tableau ci-dessous présente une synthèse des résultats.
Exemple illustratif pour mille demandes mensuelles, avec une demande et une structure de ressources constantes :
| Indicateur | Avant | Après automatisation | Variation |
|---|---|---|---|
| Temps d’exécution | 2 jours | 0,5 jour | −75 % |
| Durée totale du processus | 10 jours | 8,5 jours | −15 % |
| Coût opérationnel mensuel | 200 000 R$ | 200 000 R$ | 0 % |
| Coût supplémentaire de la technologie | — | 20 000 R$ | +20 000 R$ |
| Coût total mensuel | 200 000 R$ | 220 000 R$ | +10 % |
| Coût par demande | 200 R$ | 220 R$ | +10 % |
| Coût de la capacité libérée et non utilisée | — | 60 000 R$ | Nouvelle capacité inutilisée |
Remarque : les 60 000 R$ correspondent à la part estimée de la capacité libérée, déjà incluse dans les coûts opérationnels. Ils ne représentent pas un coût supplémentaire aux 220 000 R$ ni nécessairement une économie pouvant être intégralement réalisée.
Dans cet exemple, l’automatisation a réduit de 75 % l’effort nécessaire à l’activité, mais seulement de 15 % le délai total, tandis que le coût unitaire a augmenté de 10 %. De plus, l’organisation dispose désormais d’une capacité libérée équivalant à 60 000 R$ par mois, sans utilisation productive.
Le problème ne résidait donc pas uniquement dans la rapidité des activités, mais dans l’architecture même du processus. Lorsqu’une organisation fonctionne en silos, ses workflows tendent à reproduire le cloisonnement des responsabilités, en multipliant les validations, les transferts et les contrôles qui n’apportent pas toujours de valeur ajoutée.
L’efficacité de chaque partie ne garantit pas celle de l’ensemble. Avant d’automatiser les processus, il est nécessaire de comprendre quelles activités sont réellement indispensables, quels contrôles permettent de réduire les risques et comment la capacité libérée sera exploitée.
Automatiser des structures inefficaces peut revenir à exécuter plus rapidement une petite partie du processus, tandis que l’organisation continue de supporter les mêmes contraintes et de financer une capacité qu’elle n’utilise plus.
Quand les silos organisationnels se transforment en workflows complexes
L’un des risques d’une automatisation mal structurée consiste à reproduire numériquement le cloisonnement organisationnel. Les départements organisés en silos développent leurs propres processus, règles, contrôles et circuits de validation. Lorsque chaque service automatise ses activités de manière isolée, la complexité ne disparaît pas ; elle peut même être transférée vers les workflows.
Un processus impliquant cinq départements peut nécessiter plusieurs validations, des transferts de responsabilité, des intégrations et la gestion des exceptions, même lorsque la majeure partie des activités est automatisée.
Le résultat est une organisation dont les opérations sont individuellement efficaces, mais dont le processus de bout en bout reste fragmenté.
C’est dans ce contexte que la gestion des processus métier (BPM) et les plateformes BPMS jouent un rôle stratégique. Des solutions telles que SoftExpert BPM, intégrées à des fonctionnalités de workflow, permettent de modéliser, d’exécuter et de superviser des processus qui traversent différents services de l’organisation.
Cependant, l’outil à lui seul ne suffit pas à éliminer la complexité. Il est nécessaire de repenser le processus avant de l’automatiser, en remettant en question les activités, les responsabilités, les décisions et les contrôles qui ne contribuent plus aux résultats.
Dans leur étude The Productivity J-Curve (2021), Brynjolfsson, Rock et Syverson démontrent l’importance des investissements complémentaires dans les processus, les compétences et les modèles organisationnels pour concrétiser les bénéfices économiques des nouvelles technologies.
La conclusion est claire : acquérir des capacités technologiques ne signifie pas développer des capacités organisationnelles.
De la capacité opérationnelle à la compétitivité
Pour comprendre les résultats de l’automatisation, il est nécessaire de distinguer quatre dimensions :
- Capacité installée : ressources humaines et technologiques disponibles pour effectuer le travail.
- Capacité utilisée : part de ces ressources effectivement mobilisée dans les opérations.
- Capacité productive : résultats utiles obtenus, en tenant compte de la qualité, des retouches et de la conformité.
- Valeur économique réalisée : bénéfices effectivement convertis en résultats mesurables.
Ces dimensions n’évoluent pas nécessairement dans les mêmes proportions. Dans les structures de centres de services partagés (CSP), de Global Business Services (GBS) et de centres d’excellence (CoE), cette distinction revêt une importance particulière.
Les modèles historiquement axés sur l’échelle et la standardisation commencent à intégrer l’intelligence, l’automatisation et les capacités analytiques. Cependant, les gains de compétitivité dépendent de l’intégration des processus, de la redéfinition des responsabilités et de l’utilisation effective de la capacité disponible.
Il ne suffit pas d’accélérer l’exécution : il faut repenser le fonctionnement de l’organisation.
La gouvernance doit démontrer des résultats, et pas seulement des livrables technologiques
Les projets de transformation présentent souvent des indicateurs tels que le nombre d’activités automatisées, les heures économisées et l’utilisation de nouvelles technologies. Ces informations sont pertinentes, mais insuffisantes pour démontrer le retour sur investissement économique.
L’intégration de la gestion des processus, des workflows et des indicateurs de performance — des fonctionnalités proposées dans le portefeuille SoftExpert — fournit des outils permettant de suivre l’exécution opérationnelle et de la mettre en relation avec les résultats attendus.
Mais la gouvernance de l’IA doit aller plus loin :
- L’automatisation a-t-elle éliminé les activités inutiles ?
- La capacité libérée a-t-elle été exploitée ?
- Les coûts totaux ont-ils diminué ?
- Les processus se sont-ils améliorés de bout en bout ?
Répondre à ces questions nécessite une visibilité opérationnelle, des indicateurs intégrés et des responsabilités clairement définies quant à la réalisation des bénéfices. La technologie ouvre des possibilités, mais cela ne suffit pas : l’organisation doit les transformer en résultats.
Le défi n’est pas d’automatiser davantage. C’est d’être plus compétitif.
L’intelligence artificielle accroît considérablement les capacités d’exécution. Mais les structures fragmentées ne deviennent pas intégrées simplement parce qu’elles adoptent de nouvelles technologies. Les processus inutiles ne commencent pas à créer de la valeur sous prétexte qu’ils ont été automatisés.
Le véritable défi consiste à renforcer les capacités organisationnelles, à éliminer les contraintes et à construire des modèles opérationnels capables de transformer les avancées technologiques en résultats durables.
Automatiser des structures inefficaces ne les rend pas compétitives. Cela nous amène à une question qui devrait figurer à l’ordre du jour de toutes les équipes dirigeantes : utilisons-nous la technologie pour transformer nos organisations ou simplement pour exécuter plus rapidement ce que nous faisons déjà de manière inefficace ?
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