L’IA, au-delà des promesses
L’intelligence artificielle a quitté le terrain de l’expérimentation. Après des mois de discours sur la transformation à venir, elle est désormais dans les opérations, au cœur des processus d’affaires. Pourtant, entre enthousiasme et prudence, les entreprises peinent encore à traduire ce potentiel en valeur tangible.
Une étude récente de la Wharton School et GBK Collective dresse un portrait intéressant : l’IA générative s’installe dans le quotidien des dirigeants, non plus comme gadget, mais comme levier d’efficacité. Les outils comme ChatGPT, Copilot ou Midjourney s’intègrent directement dans les flux de travail, mais une question demeure : comment s’assurer qu’ils améliorent vraiment la performance organisationnelle ?
De l’expérimentation à la création de valeur
C’est là que la perspective change. Les entreprises ne veulent plus “faire de l’IA” pour suivre la tendance. Elles veulent mesurer son impact. Le FOMO (Fear of Missing Out) laisse place à une approche plus rationnelle : obtenir un retour concret sur investissement, à court et à long terme.
Mais cette transformation ne passe pas que par la technologie. Elle repose sur trois fondations : les processus, les données et les équipes.
L’IA sans visibilité : un pilote sans instruments
L’IA a besoin de données fiables pour apprendre, suggérer et décider. Mais dans la plupart des organisations, ces données sont piégées dans des systèmes fragmentés.
C’est ici que le Process Mining entre en jeu.
En analysant les traces réelles laissées dans les systèmes (ERP, CRM, ITSM, etc.), le Process Mining cartographie les processus tels qu’ils se déroulent réellement, pas tels qu’on les imagine. Cette visibilité permet :
- à l’IA de comprendre le contexte avant d’agir ;
- aux dirigeants d’identifier les leviers concrets d’amélioration ;
- et aux équipes de s’appuyer sur des faits, non sur des hypothèses.
L’un sans l’autre, IA sans Process Mining, ou Process Mining sans IA, limite la portée de la transformation. Ensemble, ils transforment la donnée en action mesurable.
La complémentarité IA / Process Mining en pratique
Les organisations les plus avancées ne cherchent plus simplement à automatiser, mais à améliorer en continu.
Grâce au Process Mining, l’IA peut :
- repérer les goulots d’étranglement dans les opérations ;
- simuler l’effet d’une amélioration avant sa mise en œuvre ;
- ou encore prioriser les actions selon leur impact réel.
C’est une approche que nous observons sur le terrain, notamment dans les mandats que nous accompagnons : les gains viennent de la combinaison intelligente entre visibilité, analyse et action.
En conclusion : voir avant d’agir
L’IA n’est pas une solution miracle. C’est un levier. Et comme tout levier, il ne produit de résultats que s’il s’appuie sur une base solide.
Le Process Mining fournit cette base. Ensemble, ils permettent aux organisations d’agir avec discernement, et de faire de l’IA un outil d’amélioration continue, pas une expérience isolée.
Votre IA peut-elle vraiment améliorer ce qu’elle ne voit pas ?
C’est la question que toute entreprise devrait se poser avant d’aller de l’avant.