La plus grande idée fausse des managers allemands : pourquoi la méthode « optimiser d’abord, puis automatiser » paralyse votre entreprise

L'automatisation : la vérité que beaucoup d'entreprises ignorent – ​​et ce qui fonctionne vraiment

Dans le monde des affaires allemand, un principe directeur fait office de loi immuable : « Optimiser d’abord le processus, puis implémenter la technologie. » Cette approche, en apparence logique et prudente, domine les débats sur la numérisation et est souvent présentée comme un mantra de bonne gestion. Pourtant, cette vision séquentielle est non seulement dépassée, mais elle devient aussi un frein majeur à la compétitivité des entreprises à l’ère du numérique. Elle repose sur une incompréhension fondamentale du fonctionnement et des conséquences de l’automatisation moderne.

Cet article explique pourquoi la séparation stricte entre optimisation des processus et automatisation constitue une fausse dichotomie. Nous démontrons qu'attendre le processus manuel « parfait » enferme les entreprises dans une impasse, gaspillant un temps précieux, retardant le retour sur investissement, aggravant la pénurie de compétences et engendrant une dette technique considérable. Au lieu d'une séquence rigide, nous préconisons une approche parallèle où l'amélioration des processus et la planification de l'automatisation sont menées de front dès le départ. Grâce à des principes tels que l'ingénierie simultanée, des méthodes modernes comme le process mining et les méthodologies agiles, une évidence s'impose : la véritable efficacité et la pérennité de l'entreprise ne résultent pas de l'attente, mais d'une réflexion intelligente et simultanée sur les processus et les systèmes. Il est temps d'adopter un nouveau mantra pour la transformation numérique.

Il faut parfois un déclic pour remettre en question une idée bien ancrée. Ce fut le cas récemment avec une publication LinkedIn de Marco Gebhardt, directeur général de GEBHARDT Intralogistics Group GmbH. Sa frustration, exprimée dans la phrase : « Je n’en peux plus de lire : “Vous devez maîtriser vos processus avant de les automatiser” », a été le point de départ de cet article. Cette déclaration met le doigt sur l’un des plus grands mythes de la transformation numérique et constitue le point de départ idéal pour examiner pourquoi cette approche est désormais obsolète.

Plus d'informations ici :

• LinkedIn : Je n’en peux plus de lire ceci : « Vous devez maîtriser vos processus avant de les automatiser. »

Optimisation des processus et automatisation en parallèle : la fausse dichotomie dans la culture d’entreprise allemande

Pourquoi la pensée séquentielle ralentit les entreprises – et ce qui fonctionne réellement

Le débat sur l'ordre d'optimisation et d'automatisation des processus fait rage dans les milieux professionnels germanophones. Un principe domine les discussions sur LinkedIn : les processus manuels doivent d'abord fonctionner parfaitement avant d'envisager l'utilisation de la technologie. Ce mantra semble intuitivement juste, d'une logique implacable et économiquement prudent. Il n'est pas totalement faux non plus. Cependant, une analyse plus approfondie révèle que cette approche conduit à une incompréhension fondamentale de la nature des projets d'automatisation et nuit systématiquement à la compétitivité des entreprises.

Le piège de la statique : lorsque l'on considère les processus comme immuables

Le problème central réside dans le fait que cette approche considère l'activité commerciale comme une donnée statique. Elle suppose qu'un processus peut atteindre un état optimal, lequel peut ensuite être techniquement reproduit. Or, cela ne correspond pas à la réalité des processus de production et de bureau modernes. En effet, les mises en œuvre pratiques montrent que les processus se transforment fondamentalement avec l'introduction des technologies d'automatisation. Ce qui fonctionne parfaitement manuellement aujourd'hui ne sera plus compatible avec le système automatisé demain, car l'automatisation impose sa propre logique, ses propres exigences et ses propres contraintes.

Les résultats d'une étude menée auprès de l'industrie européenne de l'automatisation mettent en lumière cette dynamique. L'analyse du secteur de l'outillage révèle que près des deux tiers des entreprises interrogées citent la stabilité des processus comme l'un des principaux obstacles à la mise en œuvre. Or, il apparaît rapidement que cette stabilité n'est pas une caractéristique innée d'un processus. Il s'agit d'un concept progressif, fruit d'une adaptation continue. Dans cette même étude, 70 % des entreprises ont déclaré que la standardisation des composants et des processus n'était pas suffisamment avancée pour permettre une automatisation de bout en bout. L'erreur de raisonnement serait de dire : « Optimisez donc manuellement d'abord. » En réalité, la standardisation est souvent une conséquence du processus d'automatisation, et non sa condition préalable.

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• Étude « Automatisation réussie dans la fabrication d’outils » réalisée par l’Institut Fraunhofer pour les technologies de production IPT en coopération avec l’Académie d’outillage WBA d’Aix-la-Chapelle

Parallèle plutôt que séquentiel : la clé d’une véritable automatisation

Cela devient particulièrement évident lorsqu'on considère le principe d'ingénierie simultanée, devenu une pratique courante dans les organisations modernes. Ce concept stipule que tous les individus impliqués dans le processus travaillent à un résultat non pas séquentiellement, mais en parallèle. Appliqué à l'optimisation et à l'automatisation des processus, cela signifie que les équipes travaillent simultanément à l'amélioration manuelle du processus et, en parallèle, à la réflexion sur son automatisation. Cette perspective parallèle conduit à des optimisations plus fondamentales, car elle optimise les étapes du processus non seulement pour leur efficacité actuelle, mais aussi pour leur potentiel d'automatisation. Il s'agit d'une approche qualitativement différente.

La culture d'entreprise allemande a une forte tendance à décomposer les problèmes en phases. Cette approche n'est pas inefficace : historiquement, elle a permis d'obtenir de grands succès dans l'ingénierie et la production manufacturière allemandes. Cependant, dans le contexte de la numérisation actuelle, cette approche se révèle contre-productive. Une étude empirique menée par Bitkom a révélé que 45 % des entreprises considèrent la conversion des systèmes et processus existants comme un défi majeur de la numérisation – un chiffre particulièrement élevé parmi les grandes entreprises de plus de mille employés, où il atteint 66 %. Ce n'est pas un hasard. Plus une entreprise s'accroche à un modèle séquentiel, plus l'écart se creuse entre l'état optimal et les exigences de l'automatisation.

En lien avec ceci :

• bitkom : Surmonter les défis de la numérisation des processus métier

Les coûts cachés de l'attente : retour sur investissement, pénurie de compétences et dette technique

Le problème du retour sur investissement (ROI) est encore plus flagrant lorsqu'on considère la réalité des projets d'automatisation. Un scénario typique : une entreprise investit cinquante mille euros dans une solution d'automatisation du traitement des factures. La réduction des tâches manuelles génère des économies annuelles de quarante mille euros. Le ROI est donc de -20 % la première année. Il ne s'agit pas d'un échec de l'automatisation, mais d'une courbe typique. La deuxième année, l'investissement est entièrement amorti. La troisième année, la solution commence à devenir rentable. Les entreprises qui attendent trop longtemps la phase manuelle « parfaite » perdent ces précieuses années d'amortissement.

La situation devient encore plus critique compte tenu de la pénurie de main-d'œuvre qualifiée. Selon les enquêtes actuelles, le manque de spécialistes en informatique et en numérisation constitue un frein aux projets d'automatisation. Une étude de Deloitte montre que les entreprises qui misent sur l'automatisation atteignent, en moyenne, une productivité supérieure de 20 % et des coûts inférieurs de 15 %. Toutefois, ces entreprises n'ont généralement pas attendu la phase manuelle « parfaite ». Elles ont mis en place très tôt des structures parallèles. Cela favorise également une meilleure compréhension entre les services informatiques et les services métiers, ce qui accroît considérablement le taux de réussite des projets d'automatisation.

La dette technique engendrée par une planification trop séquentielle constitue également un facteur important. Si une entreprise attend que tout fonctionne parfaitement manuellement, les systèmes techniques, les bases de données et les composants logiciels continuent de fonctionner pendant ce temps. Ils deviennent obsolètes, accumulent des incohérences et développent une « dette » sous forme de code obsolète, de matériel obsolète et de structures de bases de données sous-optimales. Le fardeau que représente le remboursement de cette dette ultérieurement, parallèlement à la mise en œuvre de l'automatisation, augmente de façon exponentielle. Une étude sur la gestion de la dette technique dans les grandes entreprises montre que son remboursement doit être un processus continu impliquant la mise en œuvre simultanée de mesures d'évitement, d'identification, de mesure, de priorisation et de surveillance. Une approche purement séquentielle conduit à une accumulation de dette technique telle qu'elle finit par entraver l'automatisation elle-même.

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Du Process Mining à l'Agile : Comment les méthodes modernes favorisent le parallélisme

L'exploration de processus offre une approche totalement inédite. Cette technologie reconstruit les processus existants à partir des données d'exécution et révèle les inefficacités. La priorisation est particulièrement précieuse : l'exploration de processus permet de déterminer objectivement les modifications de processus qui généreront le meilleur retour sur investissement. Une étude sur la mesure du succès de l'exploration de processus identifie quatre facteurs clés de succès : l'enregistrement et l'analyse des processus permettent de reconstruire visuellement les processus existants ; l'harmonisation et l'optimisation des processus standardisent les processus similaires ; la sélection des processus automatisés suit le critère du retour sur investissement, en privilégiant les processus standard à fort volume ; et la surveillance en cours d'exécution mesure en continu la performance des processus.

Cette approche systématique ne peut attendre l'optimisation manuelle de tous les processus. Elle doit être exécutée en parallèle. L'exploration de processus ne fonctionne qu'avec des données réelles issues de processus réels. On ne peut pas l'appliquer à un processus optimisé qui n'a jamais été exécuté en pratique, mais uniquement à un processus existant qui produit des données.

Les défis liés à la mise en œuvre constituent un autre argument en faveur des approches parallèles. Une étude de marché de CGI a révélé que la gestion du changement, les partenariats collaboratifs entre les métiers et l'informatique, l'intégration à l'environnement système existant, les méthodes de mise en œuvre agiles et la formation des employés sont les cinq facteurs clés de succès des projets d'automatisation. Ces facteurs sont nettement plus efficaces lorsque des approches parallèles sont utilisées. Lorsque les métiers et l'informatique travaillent ensemble sur la solution, une meilleure compréhension mutuelle se développe naturellement. La gestion du changement est plus performante lorsque les employés comprennent pourquoi un processus est optimisé d'une manière particulière : ils constatent que c'est précisément pour le rendre automatisable.

Les taux d'erreur statistiques dans les projets d'automatisation sont également révélateurs. L'une des sources d'erreur les plus fréquentes est le choix inapproprié des processus d'automatisation. Par conséquent, le choix judicieux des processus est essentiel à la réussite. Or, ce choix ne peut être effectué de l'extérieur par des consultants qui attendent que tout fonctionne manuellement de manière optimale. Il ne peut être réalisé que grâce à une compréhension partagée et menée en parallèle, où ingénieurs et experts métiers collaborent pour déterminer quels processus sont les plus susceptibles d'être automatisés.

Lorsqu'on examine les méthodes agiles en développement logiciel, il apparaît clairement que le modèle parallèle est supérieur au modèle séquentiel. La transformation agile grâce aux pipelines DevOps démontre que l'encapsulation des produits dans des microservices et des conteneurs permet un déploiement rapide, parallèle et économe en ressources. Ceci permet des tests automatisés parallèles et donc plus rapides, réduisant considérablement les délais. Il ne s'agit pas d'un phénomène nouveau, mais d'un principe éprouvé qui montre que le parallélisme est plus efficace que la séquentielle, même dans des environnements techniques complexes.

Le concept de Lean Management, profondément ancré dans l'industrie allemande, soutient également cette approche parallèle. Le Lean Management repose sur l'amélioration continue et la réduction des gaspillages. Cependant, attendre la perfection manuelle d'un processus représente une perte de temps, une ressource précieuse. L'association du Lean Management aux technologies de l'Industrie 4.0 permet un suivi et un contrôle encore plus précis des processus de fabrication. Cette association n'est toutefois efficace que si les deux aspects – l'expertise Lean et la planification technologique – sont développés en parallèle.

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Au-delà de la technologie : les personnes, la culture et l'amélioration continue

Un aspect souvent négligé est la dimension psychologique. L'affirmation « les processus d'abord, la technologie ensuite » n'est pas seulement stratégique ; elle est aussi rassurante. Pour de nombreux employés et managers, cela signifie qu'ils n'ont rien à faire pour l'instant, qu'ils ont encore du temps. Les opposants à l'automatisation en entreprise utilisent souvent ce mantra pour ralentir les projets. C'est compréhensible, mais économiquement désastreux. McKinsey montre que les entreprises qui pilotent l'automatisation tôt et en parallèle avec l'optimisation des processus figurent, en moyenne, parmi les leaders de leur marché.

L'intégration hybride est un terme qui a pris de l'importance dans l'architecture des systèmes modernes. Ce concept stipule que les entreprises peuvent se moderniser progressivement sans remplacer brutalement leurs systèmes existants. L'intégration d'une solution SAP avec une application cloud en est un exemple concret. Cette approche hybride permet une modernisation parallèle sans impacter les opérations en cours. Les nouveaux développements se déroulent en parallèle des opérations courantes, ce qui permet de réaliser des tests sans perturber la disponibilité. Les utilisateurs peuvent choisir entre les deux solutions jusqu'à ce que la nouvelle remplace complètement l'ancienne. Ceci démontre que l'évolution, et non la révolution, est la voie à suivre – une évolution parallèle, et non séquentielle.

Les obstacles à la mise en œuvre mentionnés dans les études ne constituent pas nécessairement des arguments contre les processus parallèles. Près d'un tiers des entreprises déclarent avoir une compréhension insuffisante de leurs processus. Pourtant, ces mêmes entreprises pourraient tirer profit d'approches parallèles, car une implication intensive dans les technologies d'automatisation favorise une meilleure compréhension des processus. Les échanges entre les services informatiques et les services métiers sur la question « comment automatiser cette étape ? » permettent d'acquérir une compréhension du processus bien plus approfondie qu'une phase purement analytique.

L'amélioration continue est un autre concept qui soutient les processus parallèles. Après la mise en œuvre d'un projet d'automatisation, une phase de surveillance s'amorce généralement : les inefficacités identifiées sont corrigées et le processus est optimisé. Cette phase est d'autant plus efficace qu'elle n'est pas totalement dissociée de la phase d'optimisation initiale. Si les équipes maîtrisent déjà l'automatisation des processus, elles peuvent mettre en œuvre les améliorations continues plus rapidement et plus efficacement.

Le principe Kaizen, qui signifie amélioration continue, est souvent perçu à tort comme un processus très lent. En réalité, le Kaizen implique que tous les acteurs impliqués recherchent et mettent en œuvre des améliorations en permanence. Cette approche fonctionne particulièrement bien avec des initiatives d'automatisation menées en parallèle. Cette combinaison crée une culture d'amélioration continue qui ne dépend pas d'une phase manuelle « parfaite », mais l'atteint dès la mise en œuvre de l'automatisation.

Les exigences en matière de gestion du changement dans les projets d'automatisation sont notoirement élevées. Un projet d'automatisation est avant tout un changement organisationnel, et non principalement technique. La résistance des employés est normale et humaine. La solution réside dans une communication transparente qui rend compte régulièrement des objectifs, du potentiel, de l'impact et de l'état d'avancement. Toutefois, cette communication est plus efficace lorsqu'elle est simultanée. Si les employés constatent dès le départ que leur expertise est intégrée à la conception des solutions d'automatisation, la confiance et l'adhésion sont plus susceptibles de se développer que s'ils doivent d'abord observer comment un processus est « parfaitement » optimisé avant d'être automatisé « de l'extérieur ».

Autre observation cruciale : les entreprises qui attendent trop longtemps la phase manuelle idéale ratent souvent les opportunités d’investissement technologique. Les financements, subventions et incitations fiscales à la numérisation sont limités dans le temps. Une culture de l’attente conduit à manquer ces opportunités. Les entreprises agiles, quant à elles, en profitent car elles peuvent déjà mener plusieurs projets de front et agir plus rapidement.

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Un nouveau mantra pour la transformation numérique

La conclusion qui se dégage de ces différentes perspectives est sans équivoque : l’adage classique « les processus d’abord, la technologie ensuite » est économiquement et stratégiquement obsolète. Il pouvait se justifier dans un monde d’industrie 2.0 ou 3.0, où les changements étaient plus lents et les investissements importants dans les systèmes individuels avaient une longue durée de vie. Cependant, dans le contexte actuel de l’industrie 4.0, où la flexibilité, la rapidité et l’adaptation continue sont essentielles, cette approche est contre-productive.

Le mot d'ordre est le suivant : comprendre les processus est essentiel. Réfléchir à l'automatisation n'est pas une option ; c'est une nécessité pour une compréhension approfondie des processus. Le progrès naît de la combinaison de ces deux éléments. Cela ne signifie pas mettre en œuvre des automatisations mal conçues, mais intégrer systématiquement la perspective de l'automatisation dans l'optimisation des processus. Cela implique une collaboration étroite entre les analystes de processus et les architectes informatiques dès le départ. Cela signifie que les entreprises ne recherchent pas la perfection manuelle à l'infini, mais commencent tôt par de petites étapes d'automatisation itératives.

Les entreprises qui comprennent et appliquent ce principe figureront parmi les leaders de leur secteur. Celles qui persistent à penser de manière séquentielle seront distancées.

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