Au fil des semaines, des projets ou même des urgences du quotidien, il arrive qu’on s’habitue à certaines inefficacités. Des tâches répétitives qu’on refait manuellement. Des fichiers qui circulent par courriel plutôt que dans un outil centralisé. Des étapes qui s’ajoutent parce que «c’est comme ça qu’on a toujours fait».
Et pourtant, avec un peu de recul, on se rend vite compte qu’il y a matière à simplifier. Et pas besoin de lancer une transformation à grande échelle pour y arriver. Parfois, une meilleure organisation du flux de travail peut gagner plusieurs heures par semaine, diminuer les erreurs et améliorer le moral des équipes.
Chez Uzinakod, on croit que ces petits gestes d’optimisation sont souvent le vrai point de départ d’une transformation numérique durable. Ce qui compte, c’est d’amorcer une réflexion sur comment on travaille et ce qu’on pourrait faire un peu mieux demain.
Dans cet article, on explore des pistes simples pour amorcer cette démarche, des exemples concrets issus du terrain et notre approche pour accompagner les entreprises à leur rythme, selon leurs besoins.
Bâtir une culture d’amélioration continue
Loin d’être une initiative ponctuelle ou réservée aux grandes entreprises, l’amélioration continue est avant tout une façon de penser et d’ajuster nos façons de faire au fil du temps. C’est ce réflexe d’observer régulièrement nos processus, d’écouter les irritants des équipes et d’identifier ce qui pourrait être amélioré, et ce, même à petite échelle.
Le mot d’ordre: améliorer, automatiser, réorganiser…
Voici quelques exemples concrets qu’on rencontre souvent sur le terrain:
- Remplacer la double validation manuelle par des règles automatisées simples
- Mettre en place un calculateur algorithmique pour fiabiliser les décisions au-delà de l’expérience individuelle
- Collecter automatiquement les données des équipements sans mobilisation manuelle hebdomadaire d’un technicien
- Identifier les éléments encore traités sur papier et évaluer leur automatisation possible
Ces ajustements ne prennent pas toujours des mois à mettre en place. Mais cumulés, ils réduisent les frictions, allègent la charge mentale et donnent de l’élan aux équipes. Ils permettent également de sécuriser des procédés d’intelligence et processus pour protéger l’organisation en cas de départ ou de changement au niveau des ressources.
Automatiser pour mieux performer
Il existe aujourd’hui plusieurs façons d’automatiser des tâches simples, récurrentes ou manuelles. Lorsqu’elle est bien pensée, l’automatisation permet de libérer du temps, d’éviter les erreurs et de rendre les opérations plus fluides.
Ce qu’on observe souvent, c’est que les opportunités sont déjà là, dans les outils que les équipes utilisent au quotidien. L’objectif est de bien les repérer, d’évaluer ce qui peut (ou non) être automatisé, puis de le faire de façon intelligente, sans surcharger les équipes.
Les bénéfices sont rapidement visibles:
- Moins de tâches répétitives à faire manuellement
- Moins d’erreurs et d’oublis
- Plus de temps pour des tâches à valeur ajoutée
Deux types d’automatisation
On distingue généralement deux types d’automatisation, qui peuvent très bien coexister dans une même organisation:
L’automatisation simple
Grâce à des plateformes comme Power Automate (Microsoft Power Platform) ou encore des outils Low-Code/No-Code, on peut rapidement:
- Créer des formulaires intelligents
- Automatiser des notifications ou des rappels
- Connecter deux outils ensemble (ex.: soumettre un formulaire et créer une tâche dans un logiciel de gestion)
- Ou encore générer automatiquement des documents à partir de données.
L’automatisation plus poussée
Lorsqu’un processus est plus élaboré, qu’il soit plus complexe (techniquement ou par ces règles d’affaires) ou plus officiel (besoin de traçabilité, requis de fiabilité, etc.), on passe à un niveau d’automatisation plus avancé. Avec des flux d’automatisation sur mesure et des connexions plus profondes aux systèmes internes.
Quel type? Quand? Pourquoi?
Certaines automatisations simples peuvent être réalisées en interne, par les utilisateurs ou des ressources dédiées. Toutefois, dès que la complexité augmente, faire appel à une expertise externe devient souvent essentiel pour encadrer les pratiques, assurer une gouvernance adéquate ou éviter des erreurs pouvant compromettre des systèmes critiques.
Sans une bonne approche, une automatisation mal pensée peut surcharger un système sensible et nuire à sa fiabilité. C’est pourquoi une architecture saine et des méthodologies éprouvées sont indispensables.
Parmi les solutions avancées, les Services d’intégration Azure offrent un ensemble flexible d’outils pour interconnecter les systèmes et bâtir un écosystème robuste, succédant aux approches plus anciennes comme BizTalk. D’autres technologies peuvent aussi convenir selon le contexte, tant qu’elles demeurent centrées sur la création de valeur pour l’organisation et ses utilisateurs.
Pousser plus loin avec l’intelligence artificielle
L’intelligence artificielle peut sembler intimidante pour certaines organisations. Pourtant, elle devient de plus en plus accessible, surtout lorsqu’elle est appliquée à des cas bien ciblés, là où elle peut vraiment faire une différence.
Une fois que les processus sont bien structurés et que les données sont disponibles, l’IA devient un puissant moteur d’optimisation. Elle ne se contente pas d’automatiser des tâches: elle analyse, prédit, recommande, et parfois même, prend des décisions.
Comme les automatisations, on retrouve des usages simples de l’IA et des usages plus avancés.
Cas simples
Dans les cas simples, les équipes peuvent tirer parti d’outils disponibles sur le marché, comme Copilot et d’autres solutions «off the shelf». Leur adoption permet de gagner en rapidité et en qualité sur plusieurs volets du travail.
Toutefois, sans une stratégie de déploiement claire, l’adoption demeure souvent marginale. Se contenter de recommander leur utilisation ne suffit pas: les résultats seront limités si les employés ne sont ni outillés ni accompagnés. Une expertise externe peut s’avérer précieuse pour structurer la démarche et accélérer la réalisation des bénéfices attendus.
Cas avancés
Pour des cas plus avancés, la disponibilité de données de qualité demeure un prérequis incontournable. Malgré les avancées en intelligence artificielle, l’adage «garbage in, garbage out» reste plus que jamais pertinent: sans données fiables, aucune IA ne peut produire de résultats pertinents.
Ces initiatives exigent généralement un investissement plus important. Il est donc essentiel de bâtir un solide cas d’affaires et de prévoir le projet dans les budgets à l’avance, en tenant compte, notamment, des programmes de subvention disponibles.
Cas concret: Tout n’est pas IA
Un client manufacturier nous a sollicités pour développer un algorithme de calepinage visant à optimiser la séquence de production et ainsi faciliter la composition des palettes d’expédition. Dans ce contexte, les produits finis étant volumineux, l’entreposage temporaire n’était pas envisageable.
L’algorithme proposé permet dorénavant de déterminer l’ordre optimal de production en fonction des dimensions des pièces, de maximiser l’utilisation de la matière brute et de générer automatiquement les plans de coupe. Cette approche réduit les manipulations inutiles, limite les risques de bris et accroît l’efficacité. L’intégration au système de gestion de production et l’opérationnalisation de la solution sont des éléments clés de succès.
Au-delà du gain immédiat, cette solution permet aussi de préserver l’expertise présente sur le plancher, en évitant une perte de savoir critique en cas de départ à la retraite.
Cet exemple illustre bien que si l’IA occupe aujourd’hui une place importante en science des données, les approches classiques et bien rodées peuvent elles aussi générer des bénéfices concrets et durables.
Trouver le bon allié technologique
On n’a pas besoin de tout transformer pour commencer à s’améliorer. Un seul processus irritant peut devenir le point de départ d’une démarche d’optimisation plus large. Ce qui compte, ce n’est pas la perfection, mais le mouvement: améliorer un peu, apprendre, ajuster, recommencer. Et c’est exactement ce qui est possible avec notre Laboratoire en Recherche & Innovation.
Notre approche est collaborative, agile, et toujours alignée sur vos objectifs d’affaires. Que ce soit pour automatiser une tâche, réorganiser un flux, ou développer un algorithme d’IA sur mesure, on cherche à créer des solutions concrètes, mesurables et adaptées à votre réalité.
Prêt à faire le saut? Contactez notre équipe dès aujourd’hui pour en discuter.
