Ludovic est Black Belt Lean dans une ETI de 600 personnes. Comme beaucoup d’experts Lean, il a une vision à long terme et aime être force de proposition. Mais il se pose une question :
“L’IA est partout… mais comment, moi, expert Lean, puis-je vraiment l’intégrer dans mon approche ?”
Il n’est pas ingénieur data, il ne code pas d’algorithmes. Pourtant, il sait que l’IA n’est pas qu’une mode. Dans une ETI où la stratégie est souvent plus pragmatique que structurée, il sait qu’il doit provoquer la réflexion et anticiper les changements.
Alors, par où commencer quand on est expert Lean et qu’on veut s’approprier l’IA ?
1/ Oser poser la question : où l’IA peut-elle améliorer le Lean ?
Ludovic se demande : “En quoi l’IA peut-elle renforcer ce que je fais déjà en Lean ?”
En fait, il n’a pas besoin de tout réinventer. Il peut commencer par cartographier les points où l’IA peut être un atout :
- Détection des anomalies qualité avec du Machine Learning (plutôt que du contrôle visuel manuel).
- Analyse automatique des causes racines en croisant des milliers de données (au lieu de brainstormer des hypothèses).
- Prédiction des pannes en maintenance (au lieu de réagir aux incidents).
- Optimisation du planning de production avec des algorithmes adaptatifs (plutôt qu’un Excel figé).
➡ Ludovic ne doit pas être data scientist, mais il doit apprendre à voir ces opportunités.
2/ Éveiller la Direction Générale et l’écosystème
Dans son ETI, Ludovic sait que sans sponsoring, rien n’avance. L’IA intrigue, mais souvent, la Direction ne voit pas d’application concrète.
👉 Il propose un benchmark ciblé :
📌 Quelles entreprises de taille similaire utilisent déjà l’IA ?
📌 Quels gains ont-elles obtenus ?
📌 Quelles solutions existent sur le marché ?
Objectif : montrer que l’IA n’est pas un projet futuriste mais un levier concret.
Il prépare une réunion avec le DG et le DSI : il ne parle pas d’algorithmes, mais de réduction des coûts, des erreurs et des délais.
➡ Ludovic se positionne comme un “connecteur” entre Lean et IA.
3/ Tester, sans attendre de tout comprendre
Ludovic sait que la meilleure façon d’apprendre, c’est d’expérimenter. Il ne veut pas un projet théorique qui prendra des mois à démarrer.
👉 Il lance un projet pilote avec une solution IA existante :
- Une caméra intelligente pour détecter les défauts sur une ligne de production.
- Un outil d’IA qui analyse les incidents et propose des causes racines
- Un modèle prédictif pour optimiser la maintenance.
Son approche : tester sur un périmètre limité, mesurer rapidement les résultats, et élargir ensuite.
➡ Pas besoin de coder : il s’appuie sur des solutions IA du marché.
4/ Construire sa compétence IA progressivement
Ludovic sait qu’il ne deviendra pas expert IA en un jour. Mais il veut être à l’aise pour challenger les solutions et collaborer avec les bonnes personnes.
👉 Il commence par trois actions simples :
📌 Lire quelques articles sur l’IA appliquée à l’industrie (sans tomber dans la technique).
📌 Assister à un webinaire sur l’IA et la performance industrielle.
📌 Échanger avec un data scientist ou un expert IA pour comprendre les bases.
Petit à petit, il apprend à poser les bonnes questions et à identifier les vraies opportunités.
En conclusion : Ludovic ne devient pas un expert IA… mais il devient incontournable.
📌 Il guide son entreprise vers l’IA sans en être spécialiste.
📌 Il initie des expérimentations sans bloquer sur la technique.
📌 Il sensibilise la direction en parlant Lean et performance, pas algorithmes.
Et si vous, expert Lean, faisiez de même ?
Comment voyez-vous l’intégration de l’IA dans votre approche Lean ? Partagez vos expériences en commentaires !
l’IA est une aide précieuse, mais elle ne remplace l’expérience et la pratique humaine.; il faut donc « prompter » à plusieurs reprises de façon itérative,que ce soit sur CHATGPT, Perplexity, ou Mistral AI; et veiller à ne pas prendre tout comme argent comptant et ne pas générer des « Hallucinations » ou pistes incohérentes. je la vois bien en « débroussaillage » préalable avant de faire des Brainstorming plus ciblé sur les causes/ contremesures identifiées sans oublier la célèbre matrice Impact/ facilité qui va permettre de prioriser les actions.
L’IA générative n’est pas la bonne IA pour optimiser la performance industrielle. Faut-il rappeler que les IA génératives sont issues de la discipline du traitement du langage (NLP) et qu’elles ont appris à mettre des mots les uns derrières les autres sans avoir la moindre compréhension de ce qu’elle raconte !
l’IA appliquée à l’industrie se concentre principalement sur deux disciplines : Le Machine Learning « traditionnel » visant à travailler avec des données structurées stockées dans des systèmes d’informations industrielles dans des bases de données, des fichiers, des ETL etc… Les données de type séries temporelles étant le cas le plus rencontré; La seconde étant le Computer vision visant à travailler avec des données non structurées de type images ou vidéos, dans différentes longueurs d’ondes si nécessaire. Les modèles génératifs d’image de type GAN n’étant quasi pas utiliser du tout pour améliorer la performance industrielle.
Merci Pierre, pour cet avis éclairé 👍. Nous allons conseiller à Ludovic de se rapprocher de vous 😉. L’IA générative est à la portée de tous et apporte déjà beaucoup. Mais elle donne une vision très restrictive du potentiel de l’IA.