L’IA comme levier d’autonomie en entreprise

La gestion des processus est une notion clé en entreprise. En analysant et en contrôlant la manière dont les processus sont effectués, l’entreprise peut suivre les performances de son activité et dégager des opportunités d’amélioration. Or, pour beaucoup d’entreprises, cette gestion est encore trop souvent sous-développée.

L’originalité du projet de recherche U-BPM mené par Malik Schinckus et supervisée par le Professeur Anthony Simonofski (UNamur School of Management et membre du centre de recherche MINDIT)  est de s’intéresser en particulier aux personnes qui exécutent les processus sur le terrain, à savoir les employés eux-mêmes. « La plupart des organisations supervisent encore les opérations avec beaucoup de recul, ne collaborant avec leurs employés que par questions-réponses ou auditions. Pour mieux comprendre le terrain et trouver des solutions efficaces, il est primordial d’optimiser la collaboration entre le "corps managérial" et l’"expert du domaine”, c’est-à-dire les personnes responsables de l’exécution des processus », détaille Malik Schinckus.

L’objectif de la thèse de Malik Schinckus est donc de mettre en place des outils et méthodes permettant une meilleure liaison entre ces profils et une amélioration de la circulation des informations dans le but d’optimiser durablement l’exécution des processus. Pour ce faire, l’Intelligence artificielle (IA) générative semble être une piste prometteuse : « L’IA générative est en effet accessible à tous, car les interactions reposent sur le langage naturel », poursuit Malik Schinckus.

Pour implémenter une solution pérenne et adaptée aux réalités des entreprises belges, Malik Schinckus collabore avec l’entreprise de conseil Daïmo, active dans le secteur de l’IT et du management. Cette recherche immersive permet de prendre du recul sur les possibilités offertes par l’IA en la confrontant à l’usage sur le terrain. « À l’heure actuelle, il est impossible de tout automatiser et de remplacer un analyste pour des tâches cognitives complexes. L’analyste identifie ce qui est implicite, contextualise les informations et juge quand la compréhension est suffisante. L’IA n’a pas encore ces capacités », nuance le chercheur. 

La création d’outils innovants pour résoudre des problèmes complexes rencontrés sur le terrain est une approche connue dans le milieu académique sous le nom de « Design Science Research ». 

Des effets de cette méthodologie sont déjà observables : réduction des coûts, meilleure qualité de service et flexibilité augmentée.

À terme, les données issues de cette recherche permettront d’affiner cette solution et, éventuellement, de la déployer à plus grande échelle.