Comment l’IA transforme-t-elle concrètement la Qualité ? Optimisation des processus, simplification du reporting, implication des collaborateurs ou encore modification du PDCA, nous vous expliquons concrètement tous ces changements.
Les informations de cet article sont tirées d’un webinaire animé par PYX4.
Avec des technologies comme le MCP ou l’argentique, l’IA intervient à plusieurs échelles de la Qualité : processus, reporting, implication des collaborateurs ou l’audit par exemple. Elle transforme aussi le cycle PDCA en cycle PCAD, une boucle continue rapide et piloté par les données.
Technologies émergentes : MCP et Agentique
Les nouvelles technologies comme le MCP et l’Agentique permettent à l’IA de passer de la passivité à l’action concrète, en orchestrant des tâches sur plusieurs applications et en automatisant des processus complexes.
Le MCP
Les IA comme ChatGPT ou les LLM sont excellents pour répondre à des questions, générer du texte ou déboguer du code, mais Les IA comme ChatGPT ou les LLM sont excellents pour répondre à des questions, générer du texte ou déboguer du code, mais restent passives. Elles ne se connectent pas aux applications et ne réalisent pas d’actions concrètes à notre place. Le gain de temps reste donc limité.
C’est précisément ce que vient commencer à résoudre le MCP (Model Context Protocol). Jusqu’ici, les intégrations reposaient sur des API, utiles certes, mais loin d’être simple :
- chaque application peut avoir une API différente
- les développeurs doivent créer des intégrations sur mesure
- la moindre mise à jour peut tout casser
💡 Une API est une interface logicielle qui permet de connecter un logiciel à un autre afin d’échanger des données.
Le MCP harmonise la communication entre deux applications. Il est pensé pour être utilisé en langage naturel. Au lieu de demander à un développeur de coder l’intégration entre YouTube et Slack pour générer le résumé d’une vidéo, vous pouvez simplement écrire :« Résume cette vidéo YouTube et prépare un brouillon d’e-mail pour ma Direction dans Outlook. »
L’IA comprendra :
- où aller chercher le document (Google Drive, OneDrive…),
- quel service de messagerie vous utilisez (Gmail, Outlook…),
- quelles actions doivent être effectuées dans quelles applications
Et surtout, le MCP permet à l’IA d’exécuter une suite d’actions, et pas seulement une action figée comme le ferait une intégration classique.
En bref, le protocole MCP donne la structure. Mais ce qui permet réellement à l’IA de l’exploiter et d’agir de manière cohérente, c’est l’IA Agentique.
L’Agentique
L’Agentique est capable de communiquer avec plusieurs applications. Il a la réflexion et la capacité d’enchaîner plusieurs étapes.
Après une demande, l’Agentique déconstruit le message et l’associe à des actions spécifiques :
- consulter un document : envoyer la requête à la GED ou à l’outil documentaire
- rédiger et envoyer un mail : passer par Gmail ou Outlook
- récupérer une information : se connecter à un autre service compatible
C’est le “cerveau” qui prend l’information, la décompose et attribue chaque tâche à chaque application grâce au MCP.
Les deux travaillent donc globalement ensemble.
Quels changements l’IA apporte-t-elle à la Qualité ?
L’IA transforme la Qualité à plusieurs niveaux : elle optimise les processus, personnalise les standards, implique les collaborateurs et simplifie le reporting.
Optimiser les processus
L’IA permet d’identifier les inefficacités des processus, de proposer des améliorations et surtout de le faire de manière la plus automatisée possible. L’idée est de faire progresser la maturité des processus selon les référentiels connus, comme ceux issus de la FD X 50-176.
Concrètement, il s’agit de passer d’un niveau “maîtrisé” (où les processus sont simplement documenté), à un niveau suivi et proactif (où l’analyse quasi en temps réel permet de détecter les écarts et d’optimiser les pratiques).
Personnaliser les standards Qualité
Les IA permettent d’exploiter la documentation du SMQ (Système de Management de la Qualité) d’une organisation afin de personnaliser l’application des standards qualité tels que l’ISO 9001.
Une fois les processus bien décrits, l’IA peut analyser l’organisation pour identifier :
- les exigences applicables à son contexte
- les zones de non-conformité ou de risque
- les actions de mise en conformité les plus pertinentes
L’IA transforme alors un référentiel générique en recommandations adaptées aux enjeux de l’entreprise.
Impliquer les collaborateurs dans la Qualité
Proposer ces nouveaux outils aux collaborateurs permet de montrer que la Qualité n’est pas un domaine “en retard”, mais un domaine qui s’appuie pleinement sur les innovations technologiques.
Cela permet :
- de garder les nouveaux arrivants connectés aux pratiques actuelles, voire d’en faire des prescripteurs internes
- d’impliquer les équipes hors Qualité, car les outils proposés se rapprochent de ce qu’ils utilisent déjà dans leur vie quotidienne
On peut imaginer par exemple un chat interne connecté au SMQ et à la documentation métier. Grâce à des algorithmes, il pourrait permettre à tous les collaborateurs de retrouver rapidement l’information dont ils ont besoin.
Simplifier le reporting
L’IA peut également faciliter la création du reporting, à condition que les données soient correctement documentées, structurées et configurées dans l’organisation. L’IA peut alors générer un reporting automatisé, en temps réel, sans dépendre d’exports manuels ou de manipulations à réaliser à date fixe.
Autres usages de l’IA
Au-delà de l’optimisation et du reporting, l’IA se révèle utile pour les audits, la formation, la recherche documentaire et la traduction.
Assistance aux audits
L’IA permet de générer automatiquement des checklists adaptées à chacun de vos audits mais aussi de pré-remplir vos rapports en extrayant les informations des précédentes inspections.
Formation et onboarding
Avec l’IA, il est possible de créer des tuteurs virtuels qui vont se baser sur votre LMS interne. Vous allez avoir toute votre culture, vos processus et tout ce qui convient de transmettre à un nouvel arrivant pour former vos équipes.
Moteurs de recherche documentaire (RAG)
Les moteurs de recherche basés sur le Retrieval-Augmented Generation (RAG) permettent un accès beaucoup plus rapide et pertinent aux processus et à la documentation métier.
Le principe repose sur une structuration fine de l’information : les contenus sont fragmentés, indexés et vectorisés. Cela permet à l’IA de retrouver précisément les éléments les plus pertinents, sans avoir à parcourir des documents entiers.
Cette approche transforme profondément la recherche documentaire. Elle fonctionne de manière plus logique et contextuelle, à l’image des évolutions déjà observées dans les moteurs de recherche grand public, offrant des résultats mieux hiérarchisés et directement exploitables.
Traduction contextualisée
L’IA permet de réaliser des traductions multilingues plus précises tout en conservant les terminologies propres à votre organisation. Aujourd’hui, les traductions automatiques classiques restent souvent insuffisantes, surtout lorsque le vocabulaire métier est spécifique ou qu’il n’existe pas de base de connaissances dédiée.
Comment l’IA fait évoluer le PDCA ?
L’IA vient transformer légèrement la méthode PDCA. Bien que les quatres grandes étapes restent les mêmes, c’est leur ordre qui va changer, puisqu’on va parler de PCAD :
- Plan : collecter et surveiller en continu
On définit les processus, leurs paramètres et on établit les critères de conformité et les indicateurs de performance, en lien avec la réglementation en vigueur et les référentiels de certification.
Grâce à l’IA et aux systèmes de collecte (capteurs, outils numériques…) cette dernière devient continue et offre un diagnostic quasi permanent et automatisé.
- Check : vérifier les résultats, détecter les écarts et analyser la performance
Avec l’IA, on va disposer de modèles qui détectent instantanément les anomalies et les écarts par rapport aux standards. Cela va permettre de faire tout ça, encore une fois, quasi en temps réel, de manière continue, sans attendre un audit ou un contrôle. Le tout, dans le cadre de vos opérations habituelles.
- Act : décider de l’action corrective
Grâce à l’IA, il va être possible de proposer les meilleures actions correctives ou préventives possibles en fonction des données historiques, des patterns détectés, des contraintes du moment. On va être dans une démarche qui va être accéléré comparativement à ce qu’on a l’habitude de faire.
- Do : Agir automatiquement ou assister l’intervention
Nous aurons un système qui automatise un certain nombre d’actions comme le déclenchement de workflow par exemple. L’IA va permettre d’automatiser un grand nombre de choses et ainsi réorganiser la manière de travailler.
Voici ce que l’IA change par rapport à un PDCA classique :
- le cycle n’est plus mensuel, mais en temps réel
- le check devient beaucoup plus puissant grâce au prédictif
- le act bénéfice d’un retour d’expérience global, pas seulement local
- le do peut-être totalement automatisé
- le PDCA s’auto améliore
C’est un PDCA augmenté, un PCAD en boucle continue rapide et piloté par les données.
Pour conclure, certaines applications sont aujourd’hui très intéressantes. Par exemple, les RAG (retrieval-augmented generation) sont faciles à mettre en place, peu coûteuses en ressources et peuvent fonctionner localement. Elles limitent quasiment totalement les « hallucinations » des IA, puisqu’elles ne répondent qu’à partir d’une base de connaissances spécifique.
Les usages sont nombreux et prometteurs :
- Analyse et reporting des processus, détection d’anomalies ;
- Surveillance réglementaire et suivi de l’évolution des normes ;
- Assistance lors des audits et identification de points de vigilance.
L’IA peut donc nous rendre plus performants et plus efficaces, nous permettre d’apprendre plus vite, mais elle ne remplace pas l’humain. La prise de décisions stratégiques reste entièrement sous notre responsabilité. L’IA est là pour nous aider, pour augmenter nos capacités, pas pour les substituer.
Image à la Une : James Yarema – Unsplash
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