De nombreuses organisations veulent que l’IA génère de réels gains de productivité, mais se heurtent à la même contrainte : leurs données et leurs systèmes sont encore en cours de modernisation. Résultat : des retards, des projets qui s’étirent, et des initiatives IA qui semblent bloquées en mode planification.
Le constat est connu : des échéanciers longs, une valeur livrée plus tard que prévu, et des initiatives IA qui restent coincées au stade de la planification pendant que la pression opérationnelle continue d’augmenter.
La bonne nouvelle, c’est que vous n’avez pas à attendre.
Les organisations peuvent obtenir des résultats IA significatifs en cycles courts en s’appuyant sur les données, les documents et la connaissance opérationnelle qu’elles possèdent déjà, tout en continuant de bâtir les fondations de données nécessaires pour passer à l’échelle.
La pression sur la productivité redéfinit l’exécution de la stratégie
La pression sur la productivité n’est plus théorique. On demande aux équipes d’en faire plus avec les mêmes ressources, les temps de cycle sont scrutés, et les retards d’exécution se multiplient rapidement.
L’écart entre les organisations se creuse. Certaines continuent de prendre de l’avance parce qu’elles adoptent la technologie plus tôt et l’intègrent directement aux opérations quotidiennes. Avec le temps, cet avantage s’accumule.
L’IA fait de plus en plus partie de cet avantage, non pas comme une tendance, mais comme un levier concret pour réduire les tâches manuelles, raccourcir les cycles de décision et accélérer l’exécution des processus opérationnels.
Le parcours IA traditionnel est solide, mais trop lent pour les besoins actuels
Pour la plupart des organisations, le parcours IA traditionnel est bien compris. Il commence par la centralisation des données, l’intégration des systèmes, la standardisation des définitions, puis l’ajout d’analytique et d’IA par-dessus. Cette approche soutient des rapports fiables, la conformité et l’évolutivité à long terme.
La limite, c’est la vitesse.
Les architectures centralisées prennent du temps à déployer, et la valeur arrive souvent tard, une fois l’essentiel du travail d’intégration terminé. Pendant ce temps, une grande partie du contexte opérationnel ne se trouve pas proprement dans des systèmes structurés. Il vit dans des procédures (SOP), des manuels, des instructions de travail, des billets de service, des courriels de fournisseurs, des notes qualité et des communications internes.
Cela mène à une question très concrète que les dirigeants posent de plus en plus souvent : pendant que nos fondations de données se construisent, devons-nous vraiment attendre pour obtenir un impact IA ?
Deux pistes en parallèle pour obtenir de la valeur IA sans attendre
Dans notre travail en chaîne d’approvisionnement, fabrication, commerce de détail et secteurs connexes, les meilleurs résultats viennent d’une approche en deux pistes menées en parallèle.
Cette approche évite d’attendre des mois avant de voir de la valeur, tout en construisant la base gouvernée nécessaire pour passer à l’échelle.
Piste 1 : des fondations de données qui passent à l’échelle
Cette piste vise à construire, dans le temps, des données fiables et gouvernées. La responsabilité des données se rapproche des domaines d’affaires qui comprennent le mieux le contexte, soutenue par une gouvernance claire. Résultat : une meilleure imputabilité sur la qualité et les définitions, et des actifs de données réutilisables, fiables et prêts pour l’IA. Piste 2 : une GenAI qui accélère l’exécution
En parallèle, l’IA générative transforme la connaissance opérationnelle non structurée en quelque chose que les équipes peuvent réellement utiliser. Plutôt que de chercher, reformater ou réexpliquer l’information, la GenAI met en avant l’essentiel, le résume, et soutient les questions-réponses directement dans le flux de travail.
Cela ramène le contexte opérationnel au cœur des décisions terrain et réduit le délai de mise en valeur, même avant que tous les systèmes soient pleinement intégrés.
Où l’IA agentique s’inscrit
Une fois que la GenAI est ancrée dans des sources fiables et que des limites claires sont définies, l’IA agentique relie compréhension et action.
Au lieu de s’arrêter à des recommandations, elle peut soutenir l’exécution dans des flux de travail contrôlés, par exemple :
- Rédiger et acheminer des demandes
- Créer ou mettre à jour des billets
- Coordonner les transferts entre équipes
- Préparer des plans pour révision et approbation
L’objectif n’est pas l’automatisation pour l’automatisation. C’est d’accélérer l’exécution tout en gardant les personnes aux commandes grâce à la gouvernance, la surveillance et des droits décisionnels clairs.
Une échelle de maturité simple aide les organisations à avancer de façon sécuritaire :
- Support en lecture seule : rechercher, résumer, recommander
- Actions en mode brouillon : préparer des réponses, des billets ou des plans
- Exécuter avec approbations : les changements se font uniquement après révision
- Élargir la portée : lorsque les résultats sont stables et surveillés
Ce que vous pouvez faire dès maintenant pendant que l’infrastructure se met à niveau
Pour les organisations en plein déploiement de leurs programmes de données, ces points de départ génèrent souvent de la valeur rapidement et créent de l’élan.
Activer la connaissance opérationnelle avec la GenAI
Rendre les SOP, les manuels d’entretien, les procédures qualité et la documentation interne consultables par questions-réponses et par résumés guidés, avec citations et liens vers les sources pour renforcer la confiance. Réduire l’effort manuel dans les processus d’information à fort volume
Résumer et classifier les billets de service, les courriels fournisseurs, les notes qualité et les demandes internes. Rédiger des réponses, acheminer le travail vers les bons responsables et standardiser la documentation. Ajouter du soutien à la décision là où la douleur revient chaque semaine
Cibler des flux de travail comme les exceptions demande-offre, les risques d’inventaire, la priorisation de la maintenance, le triage des non-conformités qualité et le traitement des demandes clients. Piloter l’IA agentique de façon sécuritaire
Commencer petit, définir clairement les limites et élargir seulement lorsque les résultats sont démontrés. Comment le ROI se manifeste et comment le mesurer
Ce modèle à deux pistes crée de la valeur de deux façons. À court terme, la GenAI et les flux agentiques réduisent le travail manuel et raccourcissent les temps de cycle en utilisant les données existantes et la connaissance non structurée. À long terme, des fondations de données plus solides font en sorte que ces gains se déploient à travers les domaines plutôt que de rester isolés.
En pratique, le ROI apparaît souvent d’abord dans des termes opérationnels mesurables :
- Temps économisé sur des tâches répétitives et à fort volume
- Temps de cycle plus courts, du problème à la résolution
- Moins d’erreurs et moins de reprises causées par un contexte manquant
- Adoption plus élevée parce que l’IA est intégrée là où les équipes travaillent déjà
Pour garder le ROI ancré dans le concret, suivez un petit ensemble de mesures dès le premier jour :
- Heures économisées par semaine dans les flux ciblés
- Réduction des temps de cycle
- Taux de reprise et d’erreurs
- Adoption et utilisation par rôle ou équipe
- Temps entre l’idée et le déploiement en production
Comment KPI Digital transforme la stratégie en exécution
Chez KPI Digital, notre priorité est l’impact opérationnel, pas des pilotes ponctuels. Nous appliquons une approche reproductible qui livre des résultats mesurables en quelques semaines et s’étend au rythme où les fondations de données maturent :
- Identifier 2 à 3 flux de travail à forte valeur où les résultats sont mesurables
- Définir dès le départ les indicateurs de succès, la gouvernance et les limites
- Concevoir des solutions à partir des données et documents disponibles aujourd’hui, puis les renforcer pour la production
- Favoriser l’adoption pour que l’IA fasse partie de la façon dont les équipes opèrent réellement
- Étendre les approches éprouvées à travers les domaines au fil du temps
Prêt à accélérer la valeur IA pendant que vos fondations de données se mettent à niveau ?
Si vous voulez passer de la planification à l’exécution, nous offrons une séance de travail courte et ciblée pour :
- Identifier 2 à 3 cas d’usage IA à déploiement rapide
- Définir les indicateurs de succès et le ROI
- Aligner la gouvernance et les garde-fous dès le premier jour
- Résultat : un plan clair et exécutable, pas un pilote qui s’enlise
Réserver une séance de travail avec les experts IA de KPI Digital
Christine Vucko, vice-présidente, développement des affaires, solutions IA, innovation en chaîne d’approvisionnement
Christine Vucko est une leader stratégique avec plus de 20 ans d’expérience en optimisation de la chaîne d’approvisionnement, en analytique de données et en stratégies de réduction des coûts. Elle a aidé des clients à réduire leurs coûts opérationnels, à ouvrir de nouveaux marchés et à stimuler la croissance des revenus. Christine est passionnée par l’innovation et l’amélioration de l’efficacité de la chaîne d’approvisionnement. Chez KPI Digital, elle dirige une équipe dynamique axée sur l’utilisation de l’IA et de techniques de modélisation avancées afin de bâtir des processus de chaîne d’approvisionnement agiles et guidés par les données, qui optimisent la prise de décision, soutiennent la réduction des coûts et assurent l’excellence opérationnelle dans un marché complexe.
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