Imaginez appeler le service client de votre banque pendant votre pause déjeuner… et devoir patienter 17 minutes avant d’entendre une voix humaine. Ou pensez à une infirmière dans un hôpital, incapable d’agir tant que les résultats de laboratoire n’arrivent parfois plusieurs heures plus tard. Ces situations ne sont pas des exceptions. Ce sont des lenteurs systémiques que clients et employés subissent au quotidien, et elles ont un coût. 73 % des consommateurs abandonnent un achat après seulement cinq minutes d’attente*, et 84 % des patients estiment que les délais nuisent à leur expérience de soins**. Dans les deux cas, l’attente ne fait pas qu’agacer, elle mine en silence la performance et la fidélité.

Dans un monde où le numérique est roi, chaque délai invisible coûte bien plus que du temps : il réduit la productivité, provoque l’abandon, et dégrade les résultats des services. Tous secteurs confondus, ces moments d’attente se traduisent par des revenus perdus, des opportunités manquées, et un gaspillage opérationnel croissant. Heureusement, l’intelligence artificielle ne se contente pas de révéler ces lenteurs : elle offre le pouvoir de les éliminer à la source.

* 60+ Queue Management Facts and Statistics You Should Know in 2021 (www.qminder.com) **High Cost of Long Wait Times (www.phreesia.com)

Smart Lean : réduire les délais avec l’IA

Moins d’attente, plus de valeur

Où se cache l’attente dans les services

A l’ère du numérique, les entreprises ont beaucoup de données, mais peu de temps pour les exploiter. Voici quelques endroits où l’attente se dissimule dans les organisations de services :

Goulets d’étranglement administratifs : des validations bloquées dans les boîtes courriel, des escalades en attente de décision managériale.
Lenteurs systèmes : plateformes qui chargent lentement, traitements en lot asynchrones, ou serveurs saturés en période de pointe.
Passages entre équipes : transferts entre services ou canaux (ex. : du chat au téléphone) obligeant les clients à se répéter.
Temps d’inactivité des équipes : collaborateurs bloqués, faute d’informations, d’outils ou dépendants d’autres acteurs.

Ces frictions s’accumulent discrètement, bloquent la fluidité des services et allongent considérablement les délais de traitement. Et même si certains de ces blocages peuvent être repérés grâce au diagnostic ci-dessus, en reconnaître les symptômes n’est qu’un début. Pour éliminer durablement ces freins, il faut d’abord comprendre pourquoi ils persistent.

Identifier les lenteurs cachées dans vos opérations

Avant de pouvoir résoudre un problème, il faut d’abord le repérer. Voici une courte liste de vérification pour détecter les ralentissements invisibles dans votre environnement de service :

Les chaînes de validation dépassent-elles deux niveaux ?
Les clients changent-ils de canal (ex. : chat → courriel → appel) pour résoudre un même problème ?
Vos employés passent-ils du temps à courir après des données, des mises à jour ou des décisions ?
Les triages et escalades sont-ils encore manuels et dépendants des rôles hiérarchiques ?

Si vous avez répondu oui à au moins deux questions, il est probable que vos équipes soient soumises à des frictions opérationnelles inutiles.

Repérer les symptômes n’est qu’un début. Éliminer durablement les délais récurrents implique de s’attaquer aux causes profondes qui les alimentent.

Sources du problème : qu’est-ce qui vous ralentit ?

L’attente dans les services découle souvent d’un manque de coordination, de processus fragmentés et d’une forte dépendance humaine. Plus précisément :

Systèmes déconnectés
Des plateformes obsolètes, des bases de données en silo ou des outils incompatibles empêchent une circulation fluide de l’information. Les employés attendent que les données se synchronisent, que les validations passent ou que les systèmes répondent.
Décisions manuelles
De nombreux processus reposent encore sur des validations humaines, du tri ou du classement, même pour des tâches courantes. Cela crée des retards, surtout en période de surcharge ou d’absence de personnel.
Responsabilités floues et escalades incertaines
Les demandes restent « bloquées » lorsqu’on ne sait pas qui doit agir ou que les responsabilités sont mal définies entre équipes ou canaux.
Flux de travail inefficaces
Des processus rigides ou mal conçus (ex. : trop de relais, pas d’automatisation) entraînent des goulets d’étranglement, surtout pour les exceptions ou les corrections.
Planification et répartition réactives
Sans outils prédictifs, les effectifs et ressources sont souvent mal alignés avec la demande réelle, provoquant du temps d’attente côté clients comme côté équipes.

L’IA ne corrige pas un processus bancal. Elle l’accélère. Avant d’automatiser, le système sous-jacent doit être Lean. Cela signifie supprimer les étapes sans valeur ajoutée, clarifier les responsabilités et concevoir des flux de travail fluides. C’est à cette condition que l’IA amplifie ce qui fonctionne et non ce qui est défaillant.

Fluidifier les opérations : comment l’IA supprime les lenteurs opérationnelles

L’IA, alliée au Lean, permet de supprimer les goulets d’étranglement et de redonner de la fluidité aux processus.

Voici quelques applications ciblées de l’IA qui permettent de réduire, voire d’éliminer les délais :

1. Planification prédictive

Les modèles d’apprentissage automatique (ML) analysent les tendances passées pour anticiper les pics activité, les besoins en personnel ou l’utilisation des systèmes. Cela permet aux équipes de :

Ajuster les effectifs de manière proactive avant que les files d’attente ne se forment.
Planifier les tâches en dehors des périodes de pointe pour éviter les ralentissements.

2. Flux de travail intelligents

L’automatisation des workflows, pilotée par l’IA, oriente les demandes, les escalades ou les documents en temps réel selon l’urgence, la charge ou les règles de gestion. Elle contourne les étapes manuelles et élimine les goulets d’étranglement tels que :

Les demandes bloquées dans une file à cause de délais liés aux rôles hiérarchiques.
L’attente d’un tri manuel quand l’IA peut classifier et prioriser instantanément.

3. Surveillance en temps réel et alertes

L’IA peut détecter l’apparition de retards dans les processus ou les temps de réponse des systèmes. Que ce soit pour repérer une page qui charge lentement ou un ralentissement du traitement, ces systèmes :

Avertissent les équipes avant que les accords de niveau de service (SLA) ne soient enfreints.
Déclenchent des actions correctives (redirections, prises en charge hiérarchique, etc.) avant que le client ne subisse une dégradation du service.

4. Agents virtuels et interfaces en libre-service
Les chatbots et assistants vocaux propulsés par des modèles LLM (Large Language Models) répondent aux demandes courantes sans intervention humaine.

Disponibles 24 h/24, ils absorbent les requêtes répétitives et réduisent considérablement les délais d’attente.
Capables de traiter des requêtes complexes en langage naturel.

5. Gestion intelligente des files d’attente
L’IA réorganise dynamiquement les demandes en fonction de l’urgence, du risque de non-respect des SLA (accord de niveau de service) ou de la valeur client.

Elle donne la priorité aux VIP ou aux requêtes urgentes pour respecter les engagements de service.
Elle rééquilibre continuellement la charge de travail pour minimiser les temps morts et les arriérés.

6. Prise de décision augmentée par l’IA
Dans les processus complexes, l’intelligence artificielle accélère les décisions humaines en fournissant des suggestions contextualisées en temps réel.

Réduit le temps consacré à la recherche, aux vérifications croisées ou aux doubles validations.
Particulièrement utile dans des secteurs comme la santé, la finance ou le droit.

7. Automatisation robotisée déclenchée par l’IA
L’intelligence artificielle peut lancer des bots RPA (Robotic Process Automation) sans intervention humaine dès que certaines conditions sont réunie.

Les tâches courantes comme les validations, mises à jour ou saisies s’exécutent instantanément.
Libère les employés des dépendances techniques ou humaines.

L’automatisation n’est pas une solution magique. Même les meilleures IA peuvent échouer si elles sont appliquées à des processus instables ou mal définis.

L’IA ne corrige pas les processus défaillants. Elle les reproduit à grande échelle.

Optimisez-les d'abord avec Lean, sous peine d’amplifier les problèmes.

Éviter les pièges de l’automatisation : Les erreurs à ne pas commettre

L’IA peut fluidifier les opérations, mais seulement si elle est utilisée avec discernement. Voici quelques fautes fréquentes commises par les organisations lorsqu’elles cherchent à éliminer les délais via l’automatisation :

Confondre vitesse et urgence : automatiser un processus défaillant ou lent sans logique de triage risque de saturer les équipes en aval au lieu d’améliorer le flux.
Oublier la logique d’escalade : une IA qui oriente les tickets sans prévoir de traitement des exceptions peut bloquer le travail dans des impasses.
Ignorer la confiance humaine : même performante, une IA peut être sous-utilisée si les équipes terrain ne comprennent pas ou ne font pas confiance à ses recommandations.

Avant d’automatiser, validez le processus. Assurez-vous qu’il soit Lean, bien cartographié et maîtrisé. Sinon, l’IA ne fera qu’amplifier les inefficacités au lieu de les éliminer.

Mesurer l'impact : le temps d'attente comme Indicateur Clé

Si la technologie permet d’agir plus rapidement, seuls les indicateurs montrent où subsistent les lenteurs. L’un des plus critiques et pourtant sous-exploités dans les services est le Délai d’Attente Moyen (DAM ou en anglais AWT) : le temps pendant lequel un client ou une tâche reste en attente avant d’être pris en charge. 69,4 secondes était le temps moyen qu’un appelant devait attendre pour être connecté à un agent en direct en 2023*.

Des temps d’attente élevés sont directement corrélés à une baisse de la satisfaction client et de l’efficacité opérationnelle. Pourtant, de nombreuses organisations ne le suivent pas de manière rigoureuse.

En intégrant le DAM dans les tableaux de bord de performance, aux côtés du CSAT (satisfaction client), de la conformité aux SLA et du taux de résolution au premier contact, les entreprises peuvent repérer les points de friction, prioriser leurs actions, et mesurer concrètement l’impact des initiatives Lean et de l’IA.

* Ozonetel, State of the Contact Center Report 2023–24

Les bénéfices d’un flux opérationnel sans friction

Réduire les délais d’attente permet d’obtenir des améliorations de performance mesurables :

Délai de traitement réduit : les processus avancent sans interruption ni dépendance.
Meilleure utilisation des ressources : les équipes passent moins de temps inactives et davantage de temps à créer de la valeur.
Efficacité accrue des équipements (OEE) : en production, moins d’attente signifie un meilleur rendement des machines et du personnel.
Expérience client améliorée : le temps d’attente est un facteur majeur d’insatisfaction, le réduire renforce la fidélité.

La preuve par l’exemple : réussites marquantes

SickKids diminue de 55 % le temps d’attente psychiatrique grâce à l’IA

The Hospital for Sick Children (SickKids), l’un des principaux hôpitaux pédiatriques du Canada, faisait face à des défis croissants au sein de son service des urgences, notamment pour le triage des cas de santé mentale. Les patients en crise devaient souvent attendre des heures avant de consulter un psychiatre, ce qui entraînait des retards dans la prise en charge et une pression supplémentaire sur le personnel médical.

Pour y remédier, SickKids a déployé Hero AI, une plateforme développée par une startup torontoise en technologie de la santé, hébergée sur Microsoft Azure. Le système analyse les données de triage en temps réel et utilise des modèles prédictifs pour identifier les cas à risque élevé. Il notifie ensuite immédiatement les spécialistes de garde, contournant les processus manuels habituels et accélérant ainsi la prise en charge.

Résultats :

Le temps d’attente pour une consultation psychiatrique a diminué de 55 %
Le service des urgences a gagné plus de 200 heures de capacité en six mois
Une prise en charge plus rapide a permis une intervention plus précoce des spécialistes pour les jeunes à risque élevé

« Nous allons vers un monde où les médecins auront un copilote IA à leurs côtés pour les aider à soigner leurs patients durant leurs gardes. »
— Dr Devin Singh, PDG et cofondateur, Hero AI

En automatisant les flux de triage et d’alerte, Hero AI a éliminé un goulot d’étranglement critique dans les opérations d’urgence de SickKids, permettant aux professionnel de santé de réagir plus rapidement et d’améliorer les résultats pour les patients vulnérables.

Sources:

Microsoft, “Hero AI Innovates with Azure AI, Reducing Patient Waiting Times by 55%,” 2025.
Technology Record, “Hero AI reduces patient waiting times by 55 per cent with Azure-powered platform,” March 12, 2025.
Toronto Star, “This Toronto doctor built an AI app to help the ER triage system. Now SickKids is using it,” November 2023.

Ascendum réduit de 96 % le temps de diagnostic avec l’IA

Ascendum, distributeur mondial et prestataire de services agréé pour des marques telles que Volvo Construction Equipment, faisait face à d’importants défis dans ses opérations de service sur le terrain. La complexité croissante des machines et l’abondance de documentation technique non structurée compliquaient le travail des techniciens, qui pouvaient passer jusqu’à 30 minutes à poser un diagnostic entraînant des arrêts coûteux et une insatisfaction client.

Pour y remédier, Ascendum a collaboré avec McKinsey & Company et Salesforce pour développer une solution d’IA générative intégrée à Salesforce Service Cloud. Cet outil est capable de rechercher, en temps réel, plus de 14 000 documents techniques afin d’aider les agents à identifier les problèmes et leurs solutions en quelques secondes.

Résultats :

Le temps de diagnostic est passé de 30 minutes à moins d’une minute
Le taux de résolution au premier contact s’est amélioré de 50 %
Le temps d’immobilisation des équipements a fortement diminué, générant des économies de 5 000 à 12 000 $ par heure pour les clients

En supprimant les lenteurs liées au diagnostic et à la prise de décision, la solution a éliminé une source majeure d’attente dans le modèle de service d’Ascendum — au bénéfice des techniciens comme des clients.

Sources: sites Web McKinsey & Ascendum

Conclusion : l’art de livrer plus vite et mieux

Lorsqu’ils sont combinés de façon réfléchie, le Lean et l’IA ne se contentent pas d’éliminer les gaspillages. Ils restaurent la fluidité. Supprimer les temps d’attente permet aux entreprises de gagner en réactivité, en agilité, et de mieux répondre aux attentes des clients. Dans un monde où la rapidité fait la valeur, l’IA offre les moyens d’optimiser chaque seconde.

En s’attaquant de manière proactive aux lenteurs avec des stratégies enrichies par l’IA, les organisations renforcent à la fois leur efficacité interne et la qualité du service rendu.