Le Lean Management est une culture qui vise à créer un système de production efficace et stable qui anticipe et réduit l’effet des évènements indésirables, et élimine les actions à non-valeur ajoutée, afin de répondre à la demande client en respectant les quantités, le délai et la qualité. Depuis son origine au Japon dans les années 70, le Lean Management est une méthode qui place l’Humain au cœur du dispositif et où le manager s’assure que ses équipes puissent travailler dans les meilleures conditions en anticipant et en levant les problèmes. Aujourd’hui le lean pourrait-il être le levier pour accélérer la transformation digitale des entreprises ?
Le Lean Management, une méthode incomprise et détestée ?
Le Lean Management souffre d’une mauvaise réputation. Il a été à la mode dans les années 2000 : une tendance managériale de passage, un buzz word à prononcer et à tenter de mettre en œuvre. Il a trop peu été pratiqué comme une « culture » dans laquelle les employés disposent des outils et de compétences pour produire de façon efficace. Les entreprises ont été nombreuses à avoir une mauvaise compréhension de la philosophie du lean et donc à en avoir fait une mauvaise implémentation. Ces méthodes ont été considérées comme des outils à mettre en place et à suivre aveuglément, sans prendre en compte l’aspect humain de la conduite du changement et sans intégrer la montée en compétences – notamment celle des couches managériales intermédiaires.
Le résultat est sans appel : des entreprises sclérosées par les reporting, les stand-up meeting, les indicateurs,… Ajoutez à cela la réputation de « cost killing » et de « coupeur de tête » du Lean Management et vous obtenez le cocktail parfait pour faire détester, à tort, cette méthode.
Il est grand temps de réhabiliter le Lean Management ! Tout d’abord, parce que cette méthode a fait ses preuves lorsqu’elle est appliquée comme une culture d’entreprise et non comme un simple outil. Mais aussi, et surtout, car il se pourrait bien que ce lean management tellement décrié soit un des leviers pour faciliter le déploiement de l’Intelligence Artificielle.
Le Lean Management, une culture qui s’appuie sur la standardisation de la donnée nécessaire à l’Intelligence Artificielle
Le plus grand défi rencontré dans les projets d’Intelligence Artificielle appliqués aux entreprises est d’avoir une source de données conséquente, fiable et standardisée. Plus la quantité de données fournie à l’application d’IA est grande, plus les résultats et les conclusions sont robustes. La collecte des données est identifiée comme une des principales clefs de succès des projets de transformation digitale en général, et des projets d’IA particulièrement.
Le lien avec le lean me direz-vous ? Il est simple. Les entreprises ayant mis en œuvre une culture du lean management ont, de fait, également mis en œuvre une culture de la standardisation de la donnée. Le lean s’appuie en effet fortement sur la collecte des données, que ce soit pour :
- Mesurer la taille d’un problème en termes de fréquence, intensité, volume, coût, …
- Analyser les bénéfices potentiels à mettre en œuvre une solution.
- En outil, suivre les processus et identifier les dérives.
- Identifier, mesurer et contrôler les actions d’amélioration continue, etc.
De plus, la construction des outils d’Intelligence Artificielle passe par une définition précise des processus. La qualité du rendu de l’IA dépend entièrement de la qualité de la donnée d’entrée. L’outil ne fait que calculer.
Une donnée standardisée et de qualité est loin d’être le seul défi dans la mise en œuvre d’une Intelligence Artificielle. Néanmoins, c’est une des étapes clefs dans les projets de transformation digitale et elle présente l’avantage de créer des gains avant même la mise en œuvre du projet data. La revue des processus, la standardisation de la collecte de données sont autant d’étapes qui permettent d’éliminer les étapes à non-valeur ajoutée et les gaspillages. Et nous voici donc revenu à des notions cruciales du lean. Alors, le Lean Management va-t-il être réhabilité par l’Intelligence Artificielle ?
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