Avant de mettre de l'IA dans un processus, une question plus importante se pose
La question la plus fréquente est où appliquer l'IA. Celle qui manque le plus souvent est de savoir si le processus, tel qu'il existe aujourd'hui, mérite d'être plus rapide — ou s'il doit d'abord être corrigé.
La question qu'on pose habituellement est où appliquer l'intelligence artificielle. C'est la mauvaise question pour commencer — ou du moins, une question prématurée.
La question qui manque le plus souvent est plus simple et plus inconfortable : ce processus, tel qu'il existe aujourd'hui, est-il assez bon pour mériter d'être plus rapide ? Ou a-t-il des failles qui, une fois accélérées, ne feront que se produire plus souvent ?
Automatiser ne corrige pas. Cela amplifie.
L'IA et l'automatisation font très bien une chose : exécuter un processus plus vite, avec moins d'effort humain. Ce qu'elles ne font pas, c'est décider si ce processus était juste au départ.
Un processus avec une étape mal conçue, une décision peu claire ou un critère incohérent conserve ce problème après automatisation — sauf que désormais, cela arrive plus souvent, plus vite, et avec moins de personnes pour le repérer avant que l'erreur n'atteigne le client.
Le schéma le plus courant
- On choisit d'automatiser en premier le processus le plus lent ou le plus répétitif — pas nécessairement le mieux défini
- L'automatisation est construite par-dessus le processus existant, exceptions et incohérences comprises
- Les erreurs autrefois rares et détectées à temps deviennent fréquentes et atteignent le bout de la chaîne
Rien de tout cela ne signifie qu'automatiser est une erreur. Cela signifie que l'ordre compte : automatiser un processus confus ne le rend pas clair, cela fait seulement arriver l'erreur plus vite.
Ce que cela révèle
La technologie est rarement le premier problème. Avant de demander où appliquer l'IA, mieux vaut demander ce qui, dans le processus actuel, dépend encore d'une personne repérant une exception et la corrigeant discrètement sans que personne ne le remarque.
Automatiser n'est pas toujours la première étape. Supprimer ce qui est superflu — et corriger ce qui est mal défini — l'est généralement.
Ce n'est pas un argument contre l'IA ou l'automatisation. C'est un argument pour le bon ordre : observer le processus tel qu'il se déroule réellement, repérer où vit l'incohérence, décider ce qui mérite de rester humain — et ensuite seulement décider ce qu'il faut accélérer.
Envisagez-vous d'automatiser un processus ?
Avant de choisir la technologie, mieux vaut comprendre si le processus lui-même est prêt à être plus rapide.
