Du suivi des rapports à la résolution des problèmes : les risques opérationnels détectés environ 3 semaines plus tôt en moyenne

Une entreprise diversifiée, composée de plusieurs unités opérationnelles et de sociétés liées, avait déjà déployé plusieurs systèmes : ERP, CRM, entrepôt, finance et gestion des ressources humaines.

Ces systèmes géraient le traitement des commandes, les achats, les stocks et la comptabilité, mais aucune vision unifiée de l'activité n'existait.

Pour connaître les ventes, la marge, les stocks, les créances, les achats ou la productivité des équipes, la direction devait encore réclamer des rapports séparés à chaque service.

Et lorsqu'un indicateur dérapait, le traitement du problème reposait le plus souvent sur la direction, qui relançait chaque point en réunion ou dans les groupes de messagerie.

L'entreprise avait informatisé ses opérations de base, mais n'avait pas encore mis en place un véritable dispositif de pilotage numérique.

Les défis

Un même indicateur compris différemment selon les services

Le service commercial comptabilise les ventes à la date de confirmation de la commande, tandis que la finance comptabilise le chiffre d'affaires à la facture ou sur la période comptable.

Le service des stocks suit les quantités physiques, la finance s'intéresse à la valeur des stocks.

Faute de définitions communes, la direction passait régulièrement du temps à expliquer pourquoi les chiffres ne concordaient pas.

Des données qui ne décrivent que le passé

La plupart des rapports expliquent ce qui s'est passé le mois dernier, mais alertent peu sur les risques à venir.

Les stocks dormants, les retards de paiement des clients, les retards d'approvisionnement et les anomalies d'exécution des commandes n'attiraient l'attention qu'une fois le problème aggravé.

Une rupture entre la détection et la résolution

Même lorsque le système affichait une alerte rouge, la direction devait encore prévenir manuellement les responsables concernés.

Il n'existait ni responsabilité de traitement clairement définie, ni échéance, ni retour sur le résultat.

La solution numérique de SHEPHARD

Étape 1 : mettre en place un référentiel d'indicateurs unifié

Définir avec la direction et chaque service les principaux indicateurs de pilotage.

Préciser la signification métier, la règle de calcul et la fréquence de mise à jour des ventes, du chiffre d'affaires, de la marge brute, de la valeur des stocks, des ruptures, des créances échues et du respect des délais d'achat.

Créer un dictionnaire d'indicateurs commun, afin que les services ne redéfinissent plus les mêmes indicateurs chacun de leur côté.

Étape 2 : construire une architecture d'intégration des données entre systèmes

Connecter l'ERP, le CRM, le WMS, les systèmes financiers et les autres systèmes métier existants.

Grâce à la correspondance des données de référence, aux contrôles de qualité des données et à des identifiants métier communs, constituer un modèle de données d'activité couvrant l'ensemble des services.

Pour les systèmes anciens, privilégier des interfaces et des synchronisations de données maintenables et auditables.

Étape 3 : déployer un cockpit de pilotage de l'activité

Présenter les principales données d'activité par société, service, produit, client et période.

Permettre de descendre, niveau par niveau, des indicateurs agrégés jusqu'au détail métier correspondant.

Par exemple, lorsque la direction constate une hausse anormale des créances clients, elle peut consulter les clients, les factures, l'ancienneté des créances et les responsables concernés, au lieu de se contenter d'un montant sans explication.

Étape 4 : mettre en place un dispositif d'alerte sur les risques opérationnels

Identifier les anomalies à partir de règles métier, par exemple :

• Un client dépasse le délai de paiement convenu.

• Le stock d'un article clé passe sous le stock de sécurité.

• Une commande d'achat dépasse la date de livraison prévue.

• Des ordres de fabrication accusent des retards durables.

• Des articles ne se vendent plus depuis longtemps ou approchent de leur date limite.

• Les indicateurs clés de performance d'un service s'écartent durablement de l'objectif.

Chaque alerte est automatiquement rattachée aux enregistrements métier correspondants, avec le service responsable clairement désigné.

Étape 5 : introduire une analyse de gestion par l'IA, encadrée par des droits d'accès

Sur la base des données d'activité unifiées, ajouter une capacité d'analyse en langage naturel.

La direction peut poser des questions, par exemple :

« Pourquoi le bénéfice du mois a-t-il baissé alors que les ventes sont restées à peu près stables ? »

Le système décompose la question en requêtes de données nécessaires et analyse la structure des ventes, les coûts d'achat, la marge par article, les retours et les autres facteurs pertinents.

Pour toute déduction qui ne peut être démontrée par les données existantes, le système affiche clairement les hypothèses et les limites des données, afin d'éviter de présenter des conjectures comme des faits.

Étape 6 : développer des collaborateurs numériques et des capacités d'exécution métier

Connecter les collaborateurs numériques à des services de capacités métier dûment autorisés.

Selon des règles définies, un collaborateur numérique peut synthétiser de lui-même les anomalies, alerter les responsables, préparer un rapport d'analyse ou créer une tâche soumise à validation.

Pour les opérations à fort impact, telles que la modification d'une limite de crédit client, la création d'une commande d'achat importante ou l'ajustement de données financières, une vérification des droits et, si nécessaire, une validation humaine sont obligatoires.

Chaque opération conserve l'identité de son auteur, les paramètres d'exécution, l'historique d'approbation et le journal des résultats.

Étape 7 : instaurer un suivi des problèmes jusqu'à leur clôture

Transformer chaque problème détecté en tâche d'amélioration avec un responsable, une échéance et un statut.

La direction peut suivre en continu le parcours d'un problème, de sa détection à sa vérification et sa clôture, en passant par l'affectation et le traitement.

L'analyse de gestion ne se limite plus à afficher de l'information : elle se relie à l'exécution réelle de l'entreprise.

Feuille de route de mise en œuvre

La première phase porte sur les fondations des données et la gouvernance des indicateurs, afin que tous les services disposent de données d'activité fiables.

La deuxième phase construit les tableaux de bord et l'analyse multidimensionnelle.

La troisième phase introduit les alertes sur les risques et les processus de traitement par service.

La quatrième phase ajoute progressivement l'analyse par l'IA et la collaboration avec les collaborateurs numériques, une fois que les droits d'accès, la qualité des données et les mécanismes de validation sont éprouvés.

Chaque phase est recettée séparément, afin d'éviter de bâtir des applications d'IA complexes sur des fondations de données encore peu fiables.

Valeur pour l'entreprise

L'entreprise passe de rapports remis périodiquement par chaque service à une information de gestion unifiée, à jour et traçable.

La direction connaît l'état actuel de l'entreprise, mais peut aussi repérer les risques à temps, désigner les responsables et suivre durablement la résolution des problèmes.

Résultats du projet (valeurs approximatives) : risques détectés environ 3 semaines plus tôt ; temps de préparation des rapports de direction d'environ −60 % ; taux de résolution des problèmes d'environ 90 %.

Indicateurs suivis en continu : délai d'actualisation des données d'activité, taux de cohérence des indicateurs clés, délai d'anticipation dans la détection des anomalies, taux de résolution des problèmes, temps de préparation des rapports de direction, taux de réussite des processus automatisés.

Ce que ce cas nous enseigne

L'objectif ultime de la transformation numérique d'une entreprise n'est pas d'avoir plus de logiciels, plus de rapports ou plus de modèles d'IA.

Un système d'intelligence opérationnelle réellement mature doit former une chaîne de gestion complète :

relier l'information → comprendre l'activité → détecter les problèmes → déclencher l'action → vérifier les résultats.

Lorsque le système ne se contente pas de répondre à « que s'est-il passé ? », mais aide l'entreprise à comprendre « pourquoi », à déterminer « qui doit s'en charger » et à suivre « le problème est-il réellement résolu ? », le numérique cesse d'être un chantier technique pour devenir une capacité durable de pilotage de l'entreprise.

*Afin de protéger la confidentialité du client, les informations sur l'entreprise ont été anonymisées dans ce cas, les captures d'écran sont illustratives et les résultats sont des valeurs approchées et arrondies.*