Co-écrit par Valentine LETZELTER, Raphaël De Neeff
Introduction
Nous ne nous contentons plus d’améliorer les processus, nous redéfinissons la façon dont le travail est effectué.
L’IA n’est plus seulement un outil d’automatisation ou d’analyse. Avec l’IA agentique et les jumeaux numériques, les organisations peuvent désormais simuler des décisions, adapter les opérations en temps réel et concevoir des systèmes auto-améliorant / auto-apprenant qui répondent plus rapidement et plus intelligemment aux changements.
Dans cette série, nous explorerons comment l’IA améliore le DMAIC, débloque l’amélioration proactive et jette les bases d’une prise de décision autonome, basée sur les données, accessible non seulement aux grandes entreprises, mais aussi aux PME, aux écoles et aux institutions publiques.
Et enfin, pourquoi l’IA est aussi synonyme d’accélération de l’amélioration !
Exploiter l’IA pour l’amélioration des processus et le développement de l’IA agentique : Améliorer la méthodologie DMAIC et créer des jumeaux numériques des processus métier pour favoriser la qualité, la proactivité et la rapidité
Lorsque nous avons commencé à diriger des initiatives d’amélioration, nous nous sommes retrouvés à passer plus de temps à analyser qu’à améliorer réellement. Nous nous sommes appuyés sur des données numériques, limitées par les limites des outils disponibles, même les plus puissants comme Minitab. Les entrées et les sorties étaient traitées manuellement, et la portée des informations était étroite.
Ce paradigme a changé.
Dans le premier article d’une série sur la prochaine transformation digitale, nous explorerons comment l’intelligence artificielle (IA) – y compris l’IA agentique – remodèle l’amélioration des processus. Nous verrons comment l’IA améliore la méthode d’amélioration DMAIC (Définir, Mesurer, Analyser, Améliorer et Contrôler), comment nous pouvons commencer à construire des jumeaux numériques des processus métier, et comment cette transformation permet aux organisations de gérer de manière proactive la qualité, de réduire les risques et d’accélérer l’amélioration.
Des données statiques aux décisions intelligentes
L’amélioration des processus est enracinée dans les données. Et aujourd’hui, les organisations en sont submergées.
De la fabrication et de la logistique au service client, en passant par la finance et les RH, les entreprises génèrent de vastes volumes de données opérationnelles, transactionnelles et comportementales. Au-delà des données numériques, il existe désormais une mine d’or d’entrées non numériques : enquêtes auprès des clients, contenu des médias sociaux, analyse d’images et de vidéos, voire données sensorielles comme la couleur ou le goût.
L’IA libère la puissance de toutes ces données. Elle aide à découvrir des modèles, à identifier les causes profondes, à simuler des scénarios futurs et à suggérer des actions, à une échelle et à une vitesse que les équipes humaines seules ne pourraient jamais égaler.
Examinons comment l’IA améliore chaque phase du cadre méthodologique DMAIC.
Définir
Dans la phase de définition, l’IA aide à identifier et à hiérarchiser les opportunités d’amélioration. Les modèles d’apprentissage automatique peuvent rapidement analyser les données historiques et opérationnelles pour identifier les zones d’inefficacité ou de défaillance potentielle, de manière plus large et plus rapide que les outils traditionnels d’analyse des causes profondes.
L’IA permet également aux experts en la matière de commencer à construire des jumeaux numériques, des modèles virtuels des processus métier qui reflètent le comportement du monde réel.
Mesurer / réduire et débruiter les données
Dans la phase de mesure, les données sont extraites, et le Data Scientist joue un rôle crucial pour garantir :
• La cohérence et l’exhaustivité des données, ainsi que leur pertinence.
• L’interpolation pour réduire la taille de l’ensemble de données et le bruit, tout en complétant les informations manquantes.
Cette étape fondamentale est celle où la synergie entre les data scientists et l’IA devient évidente. Par exemple, je me souviens d’un projet d’il y a des années où les agents des centres de contact devaient étiqueter manuellement les raisons des appels – un processus fastidieux et sujet aux erreurs. Aujourd’hui, les systèmes basés sur l’IA utilisent le traitement du langage naturel (NLP) pour classer automatiquement les raisons des appels en fonction du contenu des conversations.
Cette avancée fournit une entrée immédiate et fiable pour les mesures et l’analyse des performances, améliorant ainsi la précision et l’efficacité de la phase de mesure. Le Data Scientist peut exploiter ces outils d’IA pour s’assurer que les données collectées sont non seulement cohérentes et complètes, mais aussi pertinentes par rapport aux objectifs du projet. En intégrant l’IA dans le processus de mesure des données, nous pouvons réduire considérablement les erreurs manuelles et obtenir des informations plus rapidement, ce qui permet en fin de compte de prendre de meilleures décisions.
Analyser
Pendant la phase d’analyse, l’IA brille en révélant des modèles et des corrélations cachés que les techniques traditionnelles manquent souvent. L’analyse prédictive peut anticiper les problèmes futurs, aidant ainsi les équipes à s’attaquer aux causes profondes avant qu’elles ne créent des défauts ou des retards.
L’IA prend également en charge une analyse des causes profondes plus forte et plus rapide. Elle fournit des entrées structurées et basées sur les données pour des outils comme le diagramme d’Ishikawa ou les 5 pourquoi, et peut valider les hypothèses en comparant des scénarios ou des cas historiques.
Il est important de noter que l’IA peut détecter les inefficacités des processus, les goulets d’étranglement et les tâches répétitives nécessitant peu de compétences, ce qui permet aux experts humains de se concentrer sur des interventions plus intéressantes.
Améliorer
Dans la phase d’amélioration, l’IA est utilisée pour simuler les améliorations avant leur mise en œuvre. Les jumeaux numériques permettent aux équipes de tester des scénarios « what-if », de prédire les résultats et d’optimiser les processus sans perturber les opérations, tout comme les villes intelligentes utilisent des jumeaux numériques pour tester les flux de circulation ou les réponses en matière de sécurité publique. Les connaissances métiers restent essentielles ici : les experts sont indispensables pour valider les réponses du modèle jumeau et s’assurer de son alignement avec la réalité.
L’IA peut décomposer les processus de prise de décision complexes et utiliser des algorithmes d’optimisation pour recommander les meilleures solutions en fonction de multiples variables. Cela réduit le temps passé sur les pilotes et réduit le bruit provenant de facteurs incontrôlés qui faussent souvent les tests A/B traditionnels dans les opérations réelles.
Mais rien de tout cela n’a d’importance si nous ne pouvons pas intégrer les améliorations dans les opérations quotidiennes. C’est là qu’interviennent la formation et l’inférence.
Contrôler : De la formation à l’inférence – Activer le jumeau intelligent
Une fois les scénarios d’amélioration testés, il est temps de les rendre opérationnels, et c’est là que le jumeau numérique entre dans sa phase la plus puissante : l’inférence.
Phase de formation : Construire et calibrer le jumeau numérique
Dans cette phase, le jumeau numérique est formé à l’aide de données historiques, d’entrées en temps réel et de l’expertise des experts en la matière. Il apprend comment le processus se comporte dans différents scénarios : opérations normales, perturbations, variables d’influence et décisions prises dans différentes conditions.
La formation utilise des méthodes d’apprentissage automatique (apprentissage supervisé, non supervisé ou par renforcement) et l’IA combinant souvent des données numériques avec des informations qualitatives. Les experts métiers guident ce processus pour s’assurer que le modèle reflète fidèlement la réalité opérationnelle.
Phase d’inférence : Intelligence en temps réel et décisions proactives
Une fois formé, le modèle passe à la phase d’inférence, où il commence à utiliser des données en direct pour faire des prédictions et soutenir les décisions en temps réel.
L’inférence est le moment où le modèle agit. Il applique sa logique entraînée pour :
• Prédire le résultat en fonction de nouvelles entrées
• Détecter les écarts et les risques avant qu’ils ne s’aggravent
• Recommander des actions correctives
• Déclencher des alertes ou des flux de travail automatisés
• Simuler des scénarios et des résultats futurs
Par exemple :
• Un jumeau de fabrication pourrait détecter un risque de défaut à un stade précoce en fonction des données de vibration et de température.
• Un jumeau d’approvisionnement pourrait prévoir des retards dus à des goulets d’étranglement d’approbation et recommander des flux de travail alternatifs.
• Un jumeau d’expérience client pourrait adapter les réponses en temps réel en fonction de l’analyse des sentiments lors d’une interaction.
L’inférence transforme le jumeau numérique en un copilote en temps réel, qui non seulement observe, mais s’adapte, réagit et s’améliore continuellement.
Il est léger, optimisé pour la vitesse et souvent déployé en périphérie – à l’intérieur des appareils ou à proximité du processus – pour une réactivité maximale.
Néanmoins, le modèle d’IA repose fortement sur les données historiques, si un événement imprévu se produit, même des modèles très sophistiqués peuvent mal fonctionner et donner de mauvais « conseils ».
Contrôle (suite)
Les tableaux de bord automatisés, les alertes et les systèmes de rétroaction en boucle fermée permettent d’obtenir des performances cohérentes sans avoir besoin d’une intervention humaine constante. Mais l’adoption est toujours essentielle. Même la meilleure solution basée sur l’IA doit être adoptée et approuvée par les équipes. C’est pourquoi la communication, l’engagement et la gestion du changement restent des rôles essentiels pour les leaders Lean Six Sigma et les Black Belts.
Conclusion
L’intégration de l’IA dans DMAIC représente une évolution révolutionnaire dans la façon dont nous améliorons les processus. Elle permet aux équipes de :
• Analyser plus en profondeur et plus rapidement
• Simuler et optimiser avec des jumeaux numériques
• Mettre en œuvre des améliorations de manière proactive
• Maintenir les gains grâce à une surveillance en temps réel et une inférence adaptative
Mais le succès dépend des personnes et de l’adoption. Comme toujours, le rôle du leadership humain est de guider, de valider et d’engager – même si les outils rendent désormais le travail plus léger.
La suite
Dans les prochains articles, nous approfondirons chaque phase de DMAIC, en partageant des cas d’utilisation réels, les principaux pièges à éviter et les meilleures pratiques pour :
• Créer des jumeaux numériques des processus métier
• Gérer la collecte de données et la formation des modèles
• Sélectionner les méthodes statistiques appropriées pour l’IA
• Comprendre la formation par rapport à l’inférence dans l’IA opérationnelle
• Cartographier les compétences requises
• Définir l’infrastructure informatique et la sécurité nécessaires à la mise à l’échelle
• Rendre l’amélioration basée sur l’IA abordable et accessible aux PME, aux écoles, aux universités et aux administrations publiques
L’IA ne se contente pas d’automatiser, elle accélère l’amélioration. Et ceux qui l’exploiteront seront ceux qui façonneront l’avenir de la performance et de la qualité.
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