Ludovic, notre Black Belt Lean dans une ETI de 600 personnes, poursuit sa mission : guider son entreprise vers l’IA.

Pas pour faire comme tout le monde ou donner l’illusion d’innover. Ludovic veut créer un vrai levier de performance et s’assurer du sponsoring de sa direction.

Il s’est déjà documenté, a assisté à un webinaire et a échangé avec des experts en IA. Il commence à entrevoir le potentiel de l’IA.

Mais il reste encore sur sa faim :

• Trop de beaux discours, de promesses,
• Pas assez de retours d’expérience concrets et objectifs,
• Peu de développements sur les prérequis, les facteurs clés de succès et les risques,
• Trop de pilotes, mais des mises à l’échelle non maîtrisés,
• Et surtout, presque jamais de dossier étayé valorisant le retour sur investissement !

Ludovic sait que ces éléments sont la clé pour convaincre sa direction. Il n’envisage pas d’aller les voir sans maîtriser des cas d’usage démontrés.

Il prend la décision d’interroger son réseau.

Il se rappelle de Marie rencontrée lors de sa formation Black Belt Lean. Tous les deux avaient créer une vraie connexion professionnelle et s’était promis de garder le contact. Marie l’avait impressionné par un mélange d’enthousiasme et de pragmatisme. Marie travaille pour un équipementier automobile.

Ce que Marie a mis en place

Son patron, visionnaire inspiré, lui a confié le lancement de projets innovants, utilisant l’IA, pour booster la performance industrielle et environnementale.

Marie partage avec Ludovic des cas d’usage concrets :

• Maintenance Prédictive pour renforcer la disponibilité des équipements goulots, et optimiser les coûts de maintenance,
• Qualité Prédictive pour anticiper les dérives matière, processus et environnement,
• Caméras intelligentes pour détecter automatiquement des défauts à forte cadence,
• Réglages automatiques pour produire le lot parfait optimisant qualité, productivité, matière, énergie, et consommables.

Marie a échoué … en partie

• Des solutions déployées sans bénéfice clair,
• Lorsque les bénéfices sont au rendez-vous, le ROI n’est pas démontré,
• Des pilotes réussis, mais la mise à l’échelle engendre des coûts explosifs et les délais ne sont pas maîtrisés.

Mais Marie n’est pas du genre à abandonner. De ses expériences, elle a tiré des enseignement clés.

Ce que Marie a appris

Marie partage avec Ludovic 3 fondations essentielles

1. Des données fiables, intègres, contextualisées sont primordiales
   1. Pas de données de qualité, pas d’intelligence,
   2. Il faut les collecter, les héberger, les structurer … et cela a un coût !
   3. Ce coût est un investissement qu’il faut amortir dans une vision long terme de mise à l’échelle.
2. La collaboration entre data Scientists et experts métiers est incontournable
   1. Les spécialistes des process à optimiser cadrent le projet.
   2. Ils sont en interaction permanente avec les Data Scientist pour vérifier la cohérence des résultats obtenus.
   3. Les projets IA ont besoins d’équipe d’expertise pluridisciplinaire :
      1. Process
      2. Instrumentation
      3. Architecture de données
      4. Cybersécurité
   4. Le tout coordonné par une gouvernance clairement affichée,

En conclusion : Ludovic n’est toujours pas un expert IA, mais il voit plus clair

• L’Intelligence Artificielle a besoin de données fiables, intègres, contextualisées, …, organisées et disponibles.
• Cette structure de données peut impacter le retour sur investissement sur les premiers projets, mais est indispensable pour la réussite et une mise à l’échelle efficace.
• L’IA n’est pas qu’une affaire de Data Scientist. Il faut une équipe projet pluridisciplinaire bien pilotée. Mais ce n’est pas une nouveauté pour un expert Lean !

Et vous, expert Lean, avez-vous déjà vécu des expériences avec l’IA ?

Voyez-vous d’autres facteurs clé de réussite avec l’IA ?

Partagez vos expériences en commentaires !