Lean Intelligent : réduire les gaspillages de transport et mouvement avec l'IA

Corriger l’invisible : supprimer les frictions entre et au sein des rôles

Imaginez des dossiers médicaux vitaux piégés dans des silos numériques, retardant le diagnostic d'un spécialiste. Ou encore un client bancaire transféré de service en service, devant répéter son histoire à chaque fois. Voilà des exemples de transport superflu : le déplacement inutile de l'information entre personnes, systèmes ou départements.

En coulisses, un agent jongle entre cinq applications pour établir un profil client ; un autre fouille ses courriels et répertoires partagés à la recherche du bon document. Il s’agit là d’un excès de mouvements : tous ces clics, recherches et changements d’écran au sein d’un même rôle.

Dans les services, ces inefficacités sont numériques, invisibles, mais omniprésentes. Leur coût, lui, est bien réel. Les employés passent près de 20 % de leur journée à chercher de l’information*, et ils changent d’application 1 200 fois par jour, l’équivalent de cinq semaines par an perdues en friction numérique**.

Pour être vraiment Lean, il faut identifier et éliminer ces activités sans valeur ajoutée. Si elles ne sont pas traitées, elles se multiplient avec la croissance de l’entreprise : l’une ralentit le travail dans l’organisation, l’autre épuise ceux qui l'exécutent, freinant le flux, augmentant les coûts, et dégradant l’expérience client.

* “The social economy: Unlocking value and productivity through social technologies,” McKinsey ** Harvard Business Review, “Stop the Meeting Madness,” 2023

Détecter le gaspillage invisible

Posez-vous les questions suivantes :

  • Les employés passent-ils leur temps à chercher des documents, des données ou la bonne personne ? (M)

  • Les requêtes ou tickets sont-ils transférés d’une équipe à l’autre avant d’être résolus ? (T)

  • Les données sont-elles ressaisies dans différents systèmes à cause d'une mauvaise intégration ? (T&M)

  • Les flux de travail sont-ils encombrés d'étapes redondantes ou de transferts peu clairs ? (T&M)

Ces schémas apparaissent rarement dans les tableaux de bord, mais ils drainent temps et concentration.

Pour les révéler, utilisez :

  • La cartographie de chaîne de valeur pour tracer le travail de bout en bout

  • L’exploration des processus pour repérer les détours et reprises

  • L’analyse des tâches pour capturer les frictions au niveau utilisateur comme basculer, faire défiler et copier-coller entre applications

  • Les entretiens avec les employés ou l'observation pour exposer le gaspillage de mouvement caché

Une fois les inefficacités visibles, repensez ou supprimez-les avant d'envisager l'automatisation. Lean d'abord, puis l’IA.

Mesurer l'impact : résolution au premier contact (FCR) et temps de récupération de l’information

Un indicateur clé du bon déroulement d’un service est la résolution au premier contact. Il mesure si un problème client est résolu dès la première interaction, sans être transféré entre agents ou systèmes. La norme du secteur est de 70-79 % et la meilleure performance est ≥ 80 %*. Un faible FCR est souvent le signe de transferts inutiles, d’un savoir cloisonné ou de processus fragmentés autant de symptômes classiques de déplacement non essentiel.

Pour détecter l’excès de mouvement, le temps que les employés passent à naviguer dans les systèmes ou chercher des informations, une autre métrique est essentielle : le temps de récupération d'information critique. Il montre combien de temps est perdu à l'intérieur de la tâche, avant que quoi que ce soit ne bouge. Gardez-le sous 60 secondes pour les éléments critiques une fois le gaspillage de mouvement éliminé et autour de 20 secondes avec l'IA.

Pour avoir une image complète des frictions, associez FCR et temps de récupération d'information critique avec :

  • Transferts numériques par flux de travail (Transport)

  • Basculements système par tâche (Mouvement)

  • Temps d'attente client (Les deux)

Ces indicateurs exposent les mouvements excessifs qui ralentissent les équipes même quand les résultats semblent corrects.

* SQM Group ** PYMNTS

Les freins structurels derrière vos lenteurs opérationnelles

Les pertes liées au transport et au mouvement se manifestent souvent par des retards, du travail à refaire ou des efforts redondants. Mais leurs véritables origines se trouvent plus en amont dans la manière dont le travail est structuré et les systèmes interconnectés.

Voici les sources les plus fréquentes de ralentissements opérationnels :

  • Systèmes fragmentés
    Des applications en silo, des bases de données en doublon, ou l'absence de passerelles API forcent les équipes à ressaisir des données, à courir après les fichiers ou à naviguer entre différentes plateformes. Chaque clic devient un transport numérique.

  • Processus alourdis
    Des chaînes d’approbation obsolètes, des transferts mal définis ou des étapes « au cas où » créent des détours et du travail inutile, amplifiant le mouvement et freinant le flux.

  • Solutions de contournement manuelles
    Quand les outils ne sont pas intégrés ou ne communiquent pas entre eux, les employés jonglent entre feuilles Excel, copier-coller de données, et basculement d’un écran à l’autre, créant des « flux de travail fantômes » qui dissimulent le gaspillage.

  • Silos de connaissance cachés
    Des informations cruciales stockées dans des messageries électroniques ou présentent seulement dans la mémoire collective poussent les employés à perdre leur temps dans la recherche de réponses au lieu de se focaliser sur des tâches à valeur ajoutée.

Identifier ces problèmes est la première étape pour éliminer les déplacements inutiles, entre les rôles comme à l’intérieur de chacun. Le gain : moins de friction, plus de capacité, et un flux plus intelligent, porté par le Lean et l’IA.

Optimiser le flux opérationnel avec l’IA : fini les détours inutiles

La pensée Lean permet d’identifier tout ce qui ne crée pas de valeur. L’intelligence artificielle, elle, fournit les outils puissants pour en débarrasser l’organisation à grande échelle.. Le but n’est pas d’accélérer un mauvais processus, mais de le rendre plus court, plus fluide, et sans friction.

Voici les trois leviers principaux de l’IA pour fluidifier les flux de travail :

1. Trouver et extraire
Le traitement du langage naturel (NLP) et la recherche sémantique permettent de retrouver instantanément la bonne donnée ou le bon document. Fini les onglets ouverts en cascade et les fouilles dans les dossiers partagés.

  • Extraction automatique des champs clés depuis des courriels, PDF ou historiques de chat

  • Accès immédiat au bon fichier, même dans des systèmes obsolètes ou des disques fragmentés

2. Cartographier et anticiper
L’exploration des processus et l’analyse des tâches révèlent les boucles cachées et les goulots d’étranglement. Grâce au routage prédictif, une approche qui anticipe et dirige chaque demande vers le bon canal ou interlocuteur, l’IA réduit les détours et accélère la résolution.

  • Identification des transferts inutiles entre équipes ou systèmes

  • Orientation proactive des requêtes vers la bonne personne ou le bon microservice

3. Guider et automatiser
Des assistants virtuels ou des chatbots accompagnent les utilisateurs pas à pas ou réalisent certaines tâches de bout en bout.

  • Traitement des demandes fréquentes, collecte d’informations, récupération de documents sans intervention humaine

  • Réduction drastique des allers-retours par messagerie, libérant du temps pour des missions à plus forte valeur ajoutée

En combinant ces trois capacités, l’IA supprime à la fois les détours numériques entre les rôles (gaspillage de transport) et la fatigue liée aux clics, recherches et manipulations dans un même poste (gaspillage de mouvement).
Le résultat n’est pas seulement plus rapide, c’est un flux plus intelligent. Un vrai flux, où chaque tâche circule au bon moment, au bon endroit, de la bonne manière.

Avant d’automatiser la complexité, commencez par simplifier.

Transformer la friction en fluidité : ce que vous y gagnez

Quand la pensée Lean est combinée à l’intelligence artificielle, le résultat dépasse la simple efficacité : on obtient un véritable flux opérationnel.
En éliminant les mouvements inutiles, qu’ils aient lieu entre les rôles et les systèmes, ou à l’intérieur même des tâches et des outils, les organisations récupèrent du temps, de la concentration, et de la capacité, jusque-là perdus dans la friction.

Remplacer ces déplacements superflus par un flux piloté par l’IA permet de :

  • Libérer la capacité des équipes pour des tâches à réelle valeur ajoutée

  • Réduire les erreurs liées aux doubles saisies et aux transferts manuels

  • Accélérer le service, en livrant la bonne information au bon moment

  • Améliorer la motivation, en supprimant les tâches répétitives et épuisantes

Ces améliorations produisent leurs effets dans la durée, en rendant les opérations plus fluides, les résultats plus solides, et l’expérience des clients comme des employés nettement plus positive.

La preuve par l’exemple : réussites marquantes

Klarna réduit de 25 % les demandes répétées grâce à un assistant client basé sur l’IA

Klarna, leader mondial des services de paiement différé (“buy now, pay later”), faisait face à une complexité croissante dans son service client, où les agents humains géraient un volume élevé de demandes répétitives. Chaque cas impliquait souvent des transferts entre équipes, un acheminement lent, et des efforts en doublon, ce qui allongeait les délais de résolution et fragmentait l’expérience client.

Pour rationaliser le support, Klarna a déployé un assistant client alimenté par l’IA générative, basé sur la technologie OpenAI. Intégré à l’infrastructure numérique de l’entreprise, l’assistant gère les demandes de bout en bout, réduisant le besoin d’escalade manuelle, de saisie répétée, et de transferts entre agents. La solution fournit des réponses en temps réel et peut traiter à la fois des tâches simples et des recherches produit plus complexes, libérant ainsi les agents pour des interactions à plus forte valeur ajoutée.

Résultats :

  • Les demandes répétées des clients ont chuté de 25 %

  • Le temps moyen de résolution est passé de 11 minutes à moins de 2 minutes

  • 40 millions de dollars d’impact positive estimé sur les bénéfices annuels en 2024

En éliminant les transferts redondants et en automatisant l’acheminement des demandes, l’assistant IA de Klarna a ciblé une forme critique de gaspillage numérique lié au transport, accélérant ainsi la résolution et améliorant la satisfaction client.

Sources:

  1. BCG, “How AI Agents Are Opening the Golden Era of Customer Experience,” 2025

  2. Klarna press release — “Klarna AI Assistant Handles Two-Thirds of Customer Service Chats in Its First Month” (February 27 2024)

  3. OpenAI x Klarna announcement, March 2024

Lloyds diminue de 66 % le temps de recherche des agents grâce à Athena, sa base de connaissances IA

Lloyds Banking Group, la plus grande banque de détail du Royaume-Uni, a constaté que son personnel en première ligne passait près d’une minute à fouiller parmi 13 000 articles internes pour répondre à des questions client récurrentes, une forme quotidienne d’excès de mouvement.

Début 2025, la banque a lancé Athena, une base de connaissances alimentée par IA générative, capable de rechercher ce contenu de façon sémantique et de fournir la bonne réponse en quelques secondes.

Résultats :

  • Le temps de recherche est passé de 59 secondes à 20 secondes (-66 %)

  • Environ 4 000 heures agents économisées chaque année dans les équipes de téléphonie bancaire

  • 21 000 employés, 2,1 millions de recherches effectuées au premier semestre 2025 (objectif : 40 millions d’ici la fin de l’année)

Sources:

  1. PYMNTS, “Lloyds Bank Rolls Out Generative AI Tool Athena,” July 16 2025

  2. Finextra Research “Lloyds trumpets GenAI knowledge hub’s impact,” July 15 2025

Conclusion : Éliminez l'invisible pour débloquer le vrai flux

Les pertes liées au transport et au mouvement ne sont pas négligeables même si on ne les voit pas. Les transferts d’un service à l’autre, les changements d’écran, les recherches répétées ou la ressaisie de données peuvent sembler anodins, mais ils grignotent silencieusement le temps, l’énergie et la performance.

La pensée Lean nous aide à reconnaître ce qui ne crée pas de valeur. L’intelligence artificielle, elle, nous donne les moyens de la réduire considérablement à condition d’adopter une démarche réfléchie. La vraie victoire, ce n’est pas la vitesse. C’est la clarté. C’est le flux.

Quand une organisation élimine les mouvements inutiles entre les systèmes ou au sein des tâches, elle libère de la capacité, améliore le service, et permet aux équipes de se concentrer sur ce qui compte vraiment.

En supprimant les pertes de transport et de mouvement grâce à des stratégies appuyées par l’IA, les entreprises ne font pas que simplifier leurs processus internes : elles livrent aussi une meilleure expérience aux clients, des réponses plus rapides, moins d’étapes, un service fluide du début à la fin.

C’est ainsi que les opérations intelligentes se développent : non pas en travaillant plus, mais en supprimant ce qui ralentit.

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