Comment implémenter l’IA à sa démarche Qualité ?

L’Intelligence Artificielle (IA) est aujourd’hui un levier incontournable pour améliorer l’efficience d’une organisation. Mais comment implémenter l’IA à sa démarche Qualité ? Quels sont les risques et les limites à anticiper ? Toutes les réponses dans cet article, issu de notre webinaire :

Implémentation de l’IA

3 niveaux pour l’organisation de la Qualité

1- Production assistée

L’IA n’a pas pour vocation de remplacer l’humain, mais de l’assister pour l’aider à travailler plus vite et mieux. Elle peut aujourd’hui générer rapidement du contenu sous plusieurs formats : 

• texte : rédaction, reformulation, correction de fautes, génération de documents…

💡 Exemple : Une IA peut rédiger une procédure sur la gestion d’un système documentaire conforme à l’ISO 27001. 

• images : illustrations adaptées aux supports de communication
• code : lignes de code que l’humain peut ensuite tester et valider
• audio : imitation de voix, composition musicale ou analyse de sons
• vidéos : animations, générations de sous-titres, textes animés…
• data : simulation de systèmes ou génération de données pour entraîner des modèles prédictifs

2- Automatisation avec le no-code

Le no-code est une approche de développement technologique qui permet de créer des applications et des processus numériques sans avoir besoin d’écrire du code informatique traditionnel. Les outils de no-code ont plusieurs avantages : 

• autonomie : permet de créer ou d’ajuster des outils numériques adaptés aux besoins spécifiques sans dépendre des équipes IT,
• agilité : répond rapidement aux changements dans les processus et implémente des solutions sans délai,
• innovation : encourage l’expérimentation et le déploiement de nouvelles idées pour l’amélioration continue,
• collaboration : facilite le partage d’outils et de processus entre les équipes, favorisant ainsi une culture de qualité collaborative, 
• visibilité : aide à créer des tableaux de bord et des rapports personnalisés pour le suivi des indicateurs de performance (KPI’s).

3- Intégration totale

L’intégration totale de l’IA dans une organisation signifie connecter toutes les données et processus à des systèmes intelligents qui apprennent et interagissent en temps réel. 

À ce jour, aucune organisation n’a encore atteint un tel niveau d’automatisation et d’autonomie via l’IA. Mais en théorie, cela signifierait de : 

• surveiller et analyser en continu chaque document ou chaque information saisie, qui serait ensuite traitée par l’IA,
• connecter toutes les données et tous les processus de l’organisation à l’IA pour une interaction et un apprentissage en temps réel,
• permettre à l’IA d’analyser les données en continu pour anticiper les risques et les besoins afin d’optimiser les ressources,
• rendre les organisations capables d’adapter leurs opérations et de prévoir rapidement les tendances du marché,
• révéler de nouvelles opportunités de produits, des économies d’échelle et des ajustements stratégiques.

Si l’intégration totale reste aujourd’hui un concept, certaines organisations s’en approchent progressivement en utilisant l’IA pour l’analyse de données massives, la gestion prédictive des risques, ou encore l’optimisation des chaînes de production.

👉 En quoi l’IA peut-elle servir la Qualité ?

 L’implantation de l’IA dans l’organisation

Pour savoir où et comment intégrer l’IA dans son organisation, il est intéressant d’examiner chaque tâche de chaque activité en fonction de deux critères : sa valeur ajoutée et le plaisir qu’elle procure à celui qui s’en occupe. Cela permet d’identifier les tâches à automatiser, celles à optimiser et celles à conserver en état. 

1. Les tâches sans valeur ajoutée et peu plaisantes : il s’agit des tâches répétitives, chronophages, souvent ennuyeuses pour l’humain, mais indispensables (ex : correction orthographique, vérification de données…). On peut alors mettre l’IA sur ces tâches-là, libérant ainsi du temps pour l’humain sur des tâches plus importantes.

2. Les tâches à faible valeur ajoutée, mais plaisantes : certaines tâches, bien que peu stratégiques, procurent du plaisir à ceux qui les réalisent. L’idée est donc d’optimiser sans nécessairement tout automatiser, afin de conserver cet aspect de satisfaction humaine.

3. Les tâches à forte valeur ajoutée sans plaisir à la tâche : ce sont celles qui nécessitent une expertise humaine, mais qu’il est possible d’automatiser progressivement.
   
4. Les tâches à forte valeur ajoutées et plaisantes : ce sont celles sur lesquelles l’humain a le plus d’impact et de satisfaction. C’est là qu’il doit concentrer son temps et son énergie.

L’idée de ce tableau est de partir d’une activité, d’en décortiquer chaque tâche associée pour mieux implémenter l’IA selon les usages, la valeur ajoutée et le plaisir à réaliser la tâche. 

Exemples de tâches :

• Rédaction d’une procédure : L’IA peut générer la première version d’un document, que l’humain viendra enrichir et valider.
• Vérification orthographique : L’IA peut corriger automatiquement les erreurs, sans intervention humaine.
• Analyse de données : L’IA peut identifier des tendances ou risques, laissant l’humain interpréter et décider des actions à mener.

Réglementation et norme de l’IA

Pour implémenter l’IA au sein de son organisation, il est impératif de connaître les cadres réglementaires et normatifs qui l’encadrent.  

Depuis janvier 2025, l’Europe est le seul territoire à s’être doté d’une réglementation sur les IA. Une nécessité, car mal utilisées, elles peuvent représenter un danger. 

Cette réglementation repose sur une approche graduelle des risques :

• risques inacceptables :  systèmes contraires aux valeurs fondamentales de l’Europe (manipulation, surveillance de masse…),
• risques élevés : IA utilisées dans des infrastructures critiques, les hôpitaux ou la justice,
• risques limités : IA appliquées aux services publics ou aux grandes industries,
• risques minimes : IA génératives et assistants virtuels, soumis à peu de restrictions, mais encouragés à respecter des bonnes pratiques.

En complément de cette réglementation, plusieurs normes apportent des repères pour encadrer l’utilisation de l’IA : 

• ISO 42001 v 2023 : management de l’IA,
• ISO 23894 v 2023 : recommandation au management du risque de l’IA,
• ISO 8000 v 2022 : famille de normes sur la qualité des données,
• ISO 27000 v 2022 : sécurité de l’information, cybersécurité et protection de la vie privée.

Se conformer à ces réglementations et normes permet non seulement de prévenir les dérives, mais aussi de renforcer la confiance des parties prenantes face à l’utilisation de l’IA.

Les risques liés à l’IA

Dans nos sociétés

L’IA, mal encadrée, peut : 

• amplifier les risques sociaux : manipulation des informations (fake news, contenus biaisés…), polarisation des débats, influence de l’opinion publique…
• augmenter la cybercriminalité : vols de données, arnaques, usurpation d’identité
• impacter la santé mentale : face à des contenus générés automatiquement, il devient difficile d’identifier le vrai du faux et ressentir un sentiment d’inutilité face aux capacités surhumaines de l’IA
• nous échapper : le développement très rapide de l’IA pourrait dépasser notre capacité à l’encadrer

L’IA ouvre des portes vers des bénéfices incommensurables, mais à chaque porte ouverte, se tiennent aussi des risques tout aussi vastes. Notre défi est de naviguer avec prudence dans ce nouveau monde.

Sur l’environnement

Derrière chaque requête à une IA générative ou chaque algorithme, se cache une forte empreinte écologique : 

• Empreinte carbone élevée : les serveurs qui alimentent l’IA consomment énormément d’énergie, contribuant ainsi aux émissions de CO2,
• Surconsommation d’eau : pour éviter la surchauffe des serveurs, il faut constamment les refroidir, ce qui demande d’importantes ressources en eau,
• Exploitation des ressources naturelles : la fabrication des puces électroniques nécessaires aux serveurs demande des métaux rares, extraits à grand coût écologique.

L’IA nous promet un futur plus intelligence, mais serons-nous assez sages pour en limiter l’impact écologique ?

5 points clés de l’implémentation

1) Clarifier les processus

Avant d’envisager l’intégration de l’IA, il est essentiel d’avoir des processus clairs. L’IA n’est pas là pour tout remettre en ordre, mais pour apporter de l’efficacité et de l’excellence dans un système déjà bien structuré et mature. Plus vos processus sont clairs et optimisés, plus l’IA pourra en décupler les performances. En résumé, l’IA n’invente rien, elle amplifie ce qui fonctionne déjà !

2) Acculturation à l’IA

Pour tirer pleinement parti de l’IA, il est crucial que les équipes en comprennent les enjeux et les possibilités. Il faut donc les former, leur expliquer ce qu’est l’IA, ce qu’elle peut faire (et ne pas faire) pour ensuite explorer des cas d’usage pour voir ce qu’on peut automatiser. L’appropriation est clé.

3) IA, Lean et Qualité

L’histoire du Lean nous enseigne une chose essentielle : l’amélioration de la productivité ne doit pas se faire au détriment des personnes. Dans les années 80, certaines entreprises, après avoir optimisé leurs processus, ont licencié des collaborateurs devenus « inutiles », freinant ainsi l’adhésion à la démarche. D’autres, comme au Japon, ont choisi de reclasser ces personnes, favorisant une dynamique positive.

Avec l’IA, c’est le même défi. Si elle permet d’automatiser certaines tâches, elle ne doit pas conduire à des suppressions de postes, mais plutôt à une redéfinition des rôles. Car sans adhésion, pas de gains de productivité !

4) Fondation robuste pour l’IA

Pour que l’IA fonctionne efficacement, elle a besoin d’une base solide, un peu comme une voiture a besoin d’un moteur et de carburant.

• le moteur, ce sont les modèles d’IA qui alimentent les outils comme ChatGPT ou Claude.
• le carburant, ce sont les données. Cependant, pour que l’IA donne des résultats pertinents, les données doivent être structurées, organisées et de qualité.

Sans données fiables, l’IA ne pourra pas produire de résultats exploitables, tout comme une voiture sans essence n’ira nulle part.

5) Éthique et dimension humaine

L’IA doit être un levier de transformation responsable, au service des humains, pas l’inverse. L’adoption ne réussira que si elle crée de la valeur pour tous. 

Pour conclure, l’enjeu pour les années à venir est de trouver le bon équilibre entre IA et supervision humaine, pour tirer parti de sa puissance sans perdre le contrôle ni la capacité d’adaptation humaine. 

Si vous souhaitez vous lancer dans une démarche de digitalisation, nous vous conseillons de vous outiller d’un outil adapté comme PYX4 Process, permettant entre autres de :

• modéliser ses processus
• bénéficier d’un espace de travail collaboratif
• clarifier les rôles
• partager un référentiel commun

Contenu co-rédigé avec Jean-Patrick Schweitzer, consultant et formateur en IA et Qualité

Image à la Une : Nik – Unsplash