L’intelligence artificielle appliquée à la performance industrielle peut encore sembler lointaine. Pourtant, l’intérêt pour le sujet est bien réel. Les conférences, cafés-débats, initiations ou réunions publiques se multiplient. Elles attirent un public toujours plus nombreux. La question est donc légitime : l’IA industrielle est-elle un mythe porté par l’effet de mode ou une réalité opérationnelle ?
En échangeant lors de ces événements, un constat revient souvent. Beaucoup d’organisations et d’industries en sont encore aux balbutiements. Enfin, pas sur tous les sujets…

L’IA : un terme “tendance” pour des réalités bien distinctes

Le terme “IA” est aujourd’hui très utilisé. Il est parfois anxiogène et souvent réduit à l’IA générative. Il charrie à la fois mythes, peurs et promesses. Pourtant, on peut s’accorder sur une définition simple. l’IA est la capacité d’une machine à reproduire certains comportements humains (1). Alors, on s’aperçoit que l’IA est présente dans l’industrie depuis longtemps.

L’IA industrielle avant l’IA générative : une histoire ancienne

Dans l’industrie, la technique conditionne la survie et l’automatisation est un impératif. Mais, là, les applications d’IA n’ont pas attendu l’IA générative et l’avènement de ChatGPT, Gemini ou Le Chat pour exister.
Depuis plus de 40 ans, les systèmes de vision industrielle permettent, grâce à des capteurs et des boucles de retour, d’arrêter un convoyeur, d’éjecter une pièce non conforme ou de contrôler une qualité (2).
Les logiciels de planification multi-niveaux existent eux aussi depuis plusieurs décennies car pour rappel, le MRP apparaît dès les années 1960 (3).
Les véhicules à guidage automatique (AGV), capables de se déplacer de manière autonome, sont déployés dans les usines depuis plus de 40 ans (4).
Enfin, les programmes “maison” visant à automatiser des recherches ou des saisies remontent au moins à l’arrivée de Visual Basic avec Excel dans les années 1990 (5).

Autrement dit, l’IA industrielle n’est pas nouvelle. Ce qui change aujourd’hui, c’est son ampleur.

Ce qui change vraiment aujourd’hui : le passage à l’échelle

La véritable nouveauté repose sur deux ruptures majeures :

• Les réseaux de neurones et le deep learning, qui permettent aux systèmes, notamment de vision, d’apprendre en continu sans dépendre d’exemples exhaustifs.
• Les Large Language Models (LLM), qui rendent possible une interaction en langage naturel avec les machines, les systèmes et les équipements. La barrière du langage technique disparaît progressivement.

C’est précisément cette combinaison qui explique l’engouement actuel. Comme le souligne McKinsey, l’IA industrielle est en train de passer des pilotes à la performance à grande échelle, notamment dans des domaines très concrets comme la maintenance prédictive, l’amélioration de la qualité et la planification avancée. Cet alignement entre maturité technologique et valeur métier explique l’explosion des intentions d’investissement observées chez les industriels.

Vers une industrie “Babel” : quand le langage devient l’interface

Nous glissons progressivement vers une industrie “Babel”, où les barrières entre humains et machines s’estompent.
Certaines entreprises permettent déjà de programmer un robot en lui expliquant, à l’oral ou à l’écrit, ce qu’il doit faire, sans modifier une seule ligne de code. La maîtrise d’un langage de programmation n’est plus un frein : l’essentiel réside dans la capacité à concevoir ou co-concevoir l’algorithmie.

Des applications sur mesure exploitent désormais les bases de connaissances internes, couplées à la puissance des LLM, pour accéder aux procédures de maintenance, aux historiques de réclamations clients ou aux référentiels qualité. L’accès à la connaissance n’a jamais été aussi simple.

Connaissance banalisée, responsabilité accrue

Comme le souligne Laurent Alexandre dans Ne faites plus d’études (6), la valeur de la connaissance brute tend vers zéro. Ce qui compte désormais, ce n’est plus de savoir, mais de comprendre, arbitrer et décider.
Dans cette industrie omnisciente, la tentation est grande de croire que tout sera plus simple, plus productif, voire totalement automatisé. C’est un leurre. L’IA ne supprime pas la complexité : elle la déplace.

L’avenir sera plus compétitif et plus exigeant. Ceux qui se contenteront de “reposer” sur l’IA prendront du retard. Ceux qui l’exploiteront comme un levier d’amélioration continue iront plus vite.

IA et amélioration continue : une opportunité stratégique

Les démarches de productivité et d’amélioration continue sont ancrées dans l’industrie depuis longtemps. L’arrivée de l’IA de nouvelle génération — et demain de robots multi-tâches incarnant ces technologies — constitue une opportunité majeure pour gagner les points de compétitivité indispensables à la concurrence internationale.

Il ne s’agit pas de laisser l’IA décider seule, mais d’identifier en permanence ce qui peut être automatisé par des agents, ce qui peut être délégué après validation, et ce qui peut être créé ou résolu plus efficacement.

Ingénieurs et consultants augmentés, pas remplacés

Les services support sont déjà en première ligne. À condition d’un cadre clair et d’outils sécurisés, ingénieurs, managers et consultants deviennent des professionnels augmentés, capables d’accélérer l’analyse, la conception et la mise en œuvre.

C’est précisément dans cette logique que s’inscrivent nos missions : accompagner les industriels dans l’identification des cas d’usage à forte valeur, le déploiement pragmatique de solutions IA, et leur intégration au cœur des processus existants, en partenariat avec des solutions d’IA sécurisées et maîtrisées.

Mythe ou réalité ?

L’Intelligence Artificielle appliquée à la performance industrielle n’est donc ni un mythe, ni une baguette magique. C’est une réalité opérationnelle en construction, qui devient chaque jour un peu plus concrète, à mesure que les technologies mûrissent et que les organisations apprennent à les exploiter intelligemment.

Et oui — cet article, comme les précédents, a bien entendu été relu et corrigé par une IA. Mais la réflexion, elle, reste profondément humaine… Comme la relation qui se crée, la capacité d’écoute et la pédagogie qui font tout autant la réussite d’un projet que sa technique, boostée à l’IA : n’hésitez pas à prendre contact !

(1) Parlement Européen : https://www.enseignementsup-recherche.gouv.fr/fr/intelligence-artificielle-de-quoi-parle-t-91190

(2) Article sur la vision industrielle https://www.mdpi.com/2076-3417/14/4/1471.

(3) https://fr.wikipedia.org/wiki/Planification_des_ressources_de_production

(4) https://fr.wikipedia.org/wiki/V%C3%A9hicule_%C3%A0_guidage_automatique#:~:text=En%20effet%2C%20le%20premier%20AGV,%2C%20mus%C3%A9es%2C%20a%C3%A9roports%2C%20etc.

(5) https://www.developpez.com/actu/98932/Microsoft-celebre-les-25-ans-de-Visual-Basic-l-entreprise-explique-les-raisons-pour-lesquelles-elle-ne-peut-se-resoudre-a-le-rendre-open-source/

(6) Ne faites plus d’études – Apprendre autrement à l’ère de l’IA, Laurent Alexandre et Olivier Babeau, édition Buchet-Chastel

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La transformation numérique est devenue un chantier incontournable pour la majorité des entreprises — qu’il s’agisse de PME, d’ETI ou de grands groupes. Elle est à la fois un levier de compétitivité et un défi financier.

Selon une étude récente, près de 78 % des entreprises considèrent la transformation numérique comme bénéfique, mais moins de 40 % sont effectivement équipées d’outils avancés tels qu’un CRM (1).
Les ambitions sont donc fortes, mais leur concrétisation reste souvent incomplète.

D’après les cabinets d’analyse du secteur, 80 % des DSI ont encore augmenté leur budget IT en 2024 (2), principalement au profit des solutions cloud. Pourtant, seulement un projet sur deux atteint ses objectifs, et plus de 80 % enregistrent des dépassements budgétaires (3).
Ce paradoxe illustre bien la situation : le numérique est perçu comme incontournable, mais son coût réel et ses risques restent mal maîtrisés.

Comment réussir sa transformation numérique sans exploser son budget ?

Les coûts visibles et invisibles du numérique

Les coûts visibles : licences, intégration, matériel

Les coûts directs d’un projet numérique sont généralement identifiés dès le départ : Licences logicielles (ERP, CRM, cybersécurité, cloud, etc.), Intégration avec les systèmes existants, Matériel et infrastructure (serveurs, terminaux, objets connectés…).

Ces dépenses sont prévisibles mais peuvent varier fortement selon les modèles économiques : le passage d’un système propriétaire à un modèle SaaS transforme des investissements ponctuels (CAPEX) en dépenses récurrentes (OPEX). Parfois, les coûts matériels sont minorés ou oubliés…

Les coûts cachés : maintenance, formation, dépendance

Les coûts cachés non anticipés peuvent faire dépasser les budgets :

• Maintenance et mises à jour permanentes des outils.
• Temps d’adaptation et d’adoption entraînant une baisse temporaire de productivité ou un “retard à l’allumage”.
• Dépendance technologique (et financière) envers les fournisseurs, qui peut limiter la flexibilité future.

Le coût de la non-transformation

À l’inverse, ne pas se transformer coûte encore plus cher.
Les entreprises qui tardent à digitaliser leurs processus perdent en compétitivité, voient leurs marges se réduire et deviennent dépendantes d’intermédiaires numériques (plateformes, marketplaces…).

Les études montrent que les entreprises les plus matures digitalement affichent une rentabilité supérieure d’environ 25 % à celles en retard (4).
Ne pas se transformer, c’est accepter un coût d’opportunité majeur.

Diagnostic et stratégie : poser les fondations

Le diagnostic, première étape incontournable

Se précipiter dans un projet numérique est une erreur fréquente. Sous la pression commerciale des éditeurs, certaines entreprises signent des projets mal adaptés, sans analyse de compatibilité ni prise en compte du facteur humain.

Pourtant, des outils et grilles d’évaluation existent afin d’établir un diagnostic précis de maturité numérique.
Citons :

• Des matrices d’évaluation de la maturité digitale comme celle de Hub Institute.
• Les démarches sectorielles structurées (comme la méthodologie AERO Excellence dans l’aéronautique (5)).
• Des autodiagnostics publics disponibles sur des plateformes nationales dédiées aux PME.

Un regard externe, consultant, cabinet ou expert public, peut aussi apporter un recul stratégique précieux.
Il aide à prioriser les chantiers, à évaluer les risques d’intégration, et à anticiper les besoins de formation ou de financement.

Les aides et financements

Des dispositifs publics existent pour soutenir la digitalisation des PME comme les diagnostics France Num et programmes régionaux, les aides Bpifrance et financements européens ou simplement des accompagnements gratuits proposés par les CCI, France Travail ou les chambres de métiers (par exemple initiation à l’IA, ateliers numériques).

Un expert du numérique peut aider à activer ces leviers financiers, souvent méconnus, et ainsi réduire sensiblement la facture globale du projet.

Les leviers de maîtrise des coûts

L’approche MVP et les “quick wins”

Les projets numériques échouent souvent par excès d’ambition.
Selon plusieurs rapports sectoriels, près d’un projet IT sur deux dépasse ses délais et son budget, et une part significative échoue entièrement.

Le remède ? Avancer par étapes.

La méthode du MVP (Minimum Viable Product) consiste à démarrer par un projet limité mais fonctionnel, puis à tester une innovation sur un périmètre restreint avant généralisation et enfin à mesurer les résultats et ajuster avant de déployer à grande échelle.

Cette approche réduit les risques financiers et favorise l’adhésion des équipes.
À l’inverse, les projets “tout-en-un”, déployés brutalement à l’échelle de l’entreprise, peuvent générer des perturbations majeures : désorganisation, pertes d’exploitation, voire défaillance opérationnelle.
Un cas tristement célèbre dans le commerce de détail a montré comment une migration informatique mal planifiée a pu paralyser une chaîne entière pendant plusieurs semaines, entraînant des millions d’euros de pertes.
C’est la démonstration parfaite que le numérique, mal maîtrisé, peut détruire de la valeur avant d’en créer.

La gouvernance et le pilotage financier

La maîtrise des coûts ne peut exister sans une gouvernance claire et une vision partagée. Un comité de pilotage rassemblant dirigeants, DSI et métiers qui prend des décisions éclairées et agiles sur la bases d’indicateurs de valeur (ROI, productivité, satisfaction utilisateur).

L’approche “Agile financière” consiste à évaluer régulièrement la valeur créée par chaque dépense.
Le pilotage par la valeur remplace le pilotage par le budget : on investit là où la création de valeur est prouvée.

L’infrastructure et la cybersécurité

Les infrastructures représentent souvent jusqu’à 30 % du coût total d’un projet.
Elles incluent :

• Réseau et connectivité sans faille.
• Matériel adapté.
• Sécurité et sauvegardes régulières.
• Conformité RGPD et gestion de la sécurité (accès, bibliothèques…).

Ces dépenses sont indispensables.
Ignorer la cybersécurité, c’est s’exposer à des coûts bien plus élevés à long terme : interruptions d’activité, pertes de données, atteinte à la réputation, sanctions réglementaires.

Un audit préalable de l’infrastructure et des risques cyber doit donc être intégré dès la phase de conception.

Le facteur humain, pilier de la réussite

La conduite du changement

Une transformation numérique réussie est avant tout une transformation humaine.
Acheter un logiciel, ce n’est pas “acheter une solution” : c’est changer une façon de travailler.

Dès le début d’un projet numérique, il faut communiquer la vision et le sens du projet, toujours impliquer les utilisateurs dès le départ et ne pas oublier d’accompagner les équipes dans la durée, pas seulement au démarrage.

Sans accompagnement humain, les outils restent lettre morte.
Le facteur clé du succès n’est pas technologique, mais culturel et relationnel.

La formation et la culture numérique

La montée en compétences est un investissement, pas une dépense.
Des dispositifs gratuits ou subventionnés existent pour initier ou perfectionner les équipes comme les programmes cités ci-dessus.

Mais au-delà de la technique, il s’agit de cultiver une curiosité numérique.
Certaines entreprises instaurent des temps dédiés à la veille, des labs internes ou des “heures digitales” pour tester de nouvelles approches.

L’ouverture et le réseau

L’innovation se nourrit de curiosité et d’échanges.
Participer à des événements comme VivaTech, le CES ou à des initiatives de la French Tech ou des incubateurs locaux permet de découvrir de nouvelles technologies, échanger avec d’autres acteurs, identifier des startups ou partenaires innovants. L’innovation repose sur un état d’esprit d’ouverture, de curiosité permanente et d’exploration. Un bon conseil pour innover est de se “forcer” à lire, rencontrer, découvrir des personnes et sujets qui sont totalement étranger à la sphère dans laquelle on évolue.

C’est ainsi une manière de rester connecté à un écosystème dynamique, moteur d’idées et d’inspirations.

Conclusion : vers une transformation raisonnée

Réussir sa transformation numérique, c’est trouver l’équilibre entre ambition et pragmatisme.
Les coûts sont inévitables, mais ils peuvent être anticipés, contrôlés et amortis dans le temps.

Trois principes en ressortent clairement :

1. Diagnostiquer avant d’investir : comprendre sa maturité et ses priorités.
2. Avancer par étapes : construire la réussite par des projets ciblés et mesurables.
3. Impliquer les équipes : l’humain reste le cœur de la transformation.

La transformation numérique n’est pas un sprint, mais une course d’endurance stratégique.
Elle se gagne dans la durée, avec méthode, discernement et accompagnement.

Pour les PME comme pour les grands groupes, la réussite ne passe pas par la technologie seule, mais par une transformation raisonnée et raisonnable : structurée, progressive, et toujours centrée sur la valeur.

Plus d’information sur le site pour découvrir des exemples concret d’accompagnement avec Sca-Flex.

(1) Baromètre France Num 2025

(2) Gartner, IT Spending Forecast 2025

(3) NTT Data Business Solution “Transformations 2025”

(4) McKinsey & Company, The Digital Transformation Payoff, 2024

(5) AERO Excellence, Méthodologie et Grille de Diagnostic, 2024

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Le contexte politique mondial comme français, le contexte économique, les tensions sociales génèrent de fortes incertitudes : Comment gérer l’incertitude ?
Tout le monde s’accorde à le dire, quel que soit le domaine dans lequel on intervient. À l’échelle de l’entreprise, les approvisionnements présentent une part de risque, les recrutements aussi avec de vraies mutations en cours, les réalisations qui découlent de l’efficacité de la supply chain comme de l’efficience de la main-d’œuvre, les exportations sont incertaines avec des droits de douanes qui évoluent presque au jour le jour, et des règles qui variant au gré des récriminations des uns et des autres peuvent transformer le résultat du tout au tout. Les services support comme la qualité sont concernés, tout comme l’informatique et, de manière logique, les projets et ceux qui les conduisent se trouvent parfois immobilisés.

Selon la théorie de la décision, on distingue le risque mesuré et l’incertitude non maîtrisable. Le contexte actuel nous invite à nous pencher sur ce sujet : gérer l’incertitude au quotidien.

Le risque silencieux

Si on reconnaît les craintes mondiales sur le plan politique et celles sectorielles, liées à des règlementations précises (comme les douanes ou le textile), une crainte semble paralyser et fasciner tout autant : l’IA.

Si certains y voient une bulle spéculative (1), avec seulement 5 % d’entreprises ayant eu un retour sur investissement selon le MIT, pendant que d’autres travaillent à sa régulation, le fait est que l’IA révolutionne déjà le positionnement de nos jeunes. Une étude récente (2) montre par exemple que l’usage des modèles de langage est désormais massif parmi les 13-25 ans. Si on s’interroge quant à leurs futurs capacité de raisonnement, eux-mêmes commencent à émettre des doutes quant à la pérennité de leurs compétences s’ils choisissent le développement informatique, ou même le marketing, qui nécessite aujourd’hui moins de personnel (3).

De plus, nombreux sont les chefs d’entreprises déconcertés devant leurs jeunes recrues qui se “jettent” sur leurs IA pour répondre aux problématiques. Mais ce n’est pas qu’une affaire de générations : selon un baromètre Ifop/Talan, (4) 45 % des Français utilisent déjà l’IA générative régulièrement, toutes classes d’âge confondues. Si les plus jeunes l’adoptent spontanément, les plus âgés avancent avec davantage de prudence. Cet écart illustre bien que l’IA n’est plus une curiosité mais un outil qui transforme en profondeur les pratiques professionnelles.

On pourrait même aller plus loin : est-ce que ce risque silencieux n’a pas tendance à tout freiner ? Est-ce que les projets ne sont pas mis en attente, le temps que la solution soit “plus mature” ? Est-ce que les recrutements de cadres ne sont pas conditionnés à une vision plus claire des futurs besoins une fois les salariés tous augmentés à l’IA ?

Les options

Face à l’incertitude, il y a différentes attitudes :

• Ceux qui, sans indicateurs, sans boussole, portés par l’ambiance, laissent le pied sur le frein et attendent.
• Ceux qui sont habitués à gérer des risques provisionnent de toute part, s’appuyant sur des AMDEC ou la norme ISO 31000, et finalement, si ce sont eux qui tiennent les commandes, le véhicule s’arrête, ou se lance dans un grand ralenti si on est à bord d’un vrai paquebot.
• Ceux qui osent et veulent y croire, malgré tout, continuent leurs investissements, profitant des creux de vague pour se réorganiser, préparer les voiles pour être prêts quand ils seront sur la crête.

Préparer les voiles, c’est continuer les projets, rester ouverts et au fait de ce qui se passe dehors, dans les labos, dans les start-ups et ne pas croire que d’un coup de baguette magique, quand l’IA générale (rêve peut-être encore hors de portée ?) sera généralisée, on transformera les organisations sans heurts et sans préparation.

D’ailleurs, les heurts et échecs sont bien souvent des sources d’enseignement. “Soit je réussis, soit j’apprends” disait Nelson Mandela. La théorie de la veste d’Annabelle Roberts ou encore le mantra de 1 échec par jour de Catherine Barba, multi-entrepreneuse et fondatrice d’Envi, nous incitent aussi à l’action (comme le second principe de thermodynamique qui, pourquoi pas, pourrait s’appliquer à nos vies : l’entropie augmente !).

Actions concrètes

Personnellement, je crois aux “petits pas”, à une amélioration continue qui ouvre aux nouvelles habitudes et aux nouvelles technologies et, comme l’explique Roy Lewis dans Pourquoi j’ai mangé mon père, à suivre notre instinct parfois un peu dangereux…

Face à nos incertitudes, nous pouvons appliquer des méthodes simples (4) :

• simplifier : se poser les bonnes questions, automatiser des actions pour libérer du temps sur ce qui compte vraiment,
• décider vite en pas à pas : travailler en mode agile, décomposer en étapes courtes et mesurables pour éviter l’immobilisme,
• anticiper : même si la prospective est complexe, dans son propre domaine d’expertise il est possible d’arriver à des conclusions fiables en croisant les avis et en observant les signaux faibles.

Clairement, mes clients qui, avec optimisme, osent agir aujourd’hui et récoltent déjà les fruits des actions menées. Rendez-vous ici.

Enfin, pour citer Laurent Lairy, président du Stade Lavallois et auteur de Ma petite voix : l’intérêt dans la vie, c’est l’incertitude !

(1) France Culture – La bulle de l’IA est-elle prête à éclater ?

(2) Étude Ifop/Talan sur l’adoption de l’IA générative

(3)Le Monde – L’IA redéfinit les compétences techniques

(4)arXiv – Is ChatGPT Massively Used by Students Nowadays?

(5) https://www.forbes.fr/entrepreneurs/management-et-incertitude-comment-prendre-des-decisions-eclairees-dans-un-monde-incertain/?utm_source=chatgpt.com

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Quand on pense à un déploiement logiciel, on imagine souvent des semaines de préparation, des jours de paramétrage, un groupe projet, des allers-retours… Et parfois, malgré tout cela, malgré la qualité des intervenants et leur engagement, le résultat déçoit.

Avec Sca-Flex, nous avons voulu proposer une autre approche : rapide, itérative, ajustable. L’application peut être déployée en 1h seulement, grâce à une démarche inspirée du MVP (Minimum Viable Product).

Un déploiement express, mais pas bâclé

En pratique, pour commencer à utiliser Sca-Flex, seules trois informations sont nécessaires :

• la liste des réunions rituelles (AIC pour Animation à Intervalle Court),
• les participants associés,
• les URL des indicateurs ou documents à projeter, utiles à chaque réunion.

Une fois ces éléments transmis, l’application peut être configurée en moins d’une heure. Le lendemain, les réunions peuvent démarrer avec un outil simple, fluide, accessible, et surtout immédiatement utile. Les actions sont tracées, les échanges structurés, les informations capitalisées.

Une approche qui s’applique aussi aux projets sur-mesure

La philosophie MVP s’applique également à la conception d’applications spécifiques pour digitaliser un processus particulier : rebuts, maintenance, audit, etc.

Plutôt que d’attendre le cahier des charges parfait, nous créons un premier jet utilisable en 1 à 2 jours. Il est ensuite testé, enrichi, adapté selon les retours. Cela garantit que chaque développement est justifié par un usage réel.

Et si on comparait avec les approches classiques ?

Les déploiements logiciels traditionnels (ERP, outils qualité, suites collaboratives) impliquent :

• plusieurs jours de paramétrage,
• une liste de champs exhaustive (souvent surdimensionnée, car c’est bien connu, plus on se donne du temps pour lister les besoins, plus ceux-ci augmentent !),
• des développements spécifiques,
• et des coûts pouvant dépasser 10 000 € pour un outil… qui parfois ne sera jamais utilisé ou source de mécontentement.

En développement full-code, il faut souvent compter 6 jours de prestation minimum, dont 1 jour rien que pour l’installation serveur.

Avec Sca-Flex, l’objectif est clair : réduire ce gaspillage de temps, d’argent, et d’énergie.

Une philosophie responsable

Derrière cette démarche MVP, il y a aussi un choix éthique : ne pas créer ce qui ne sera pas utilisé. Ne pas consommer inutilement des ressources, qu’elles soient humaines, économiques ou numériques.

Chez Sca-Flex, on croit qu’un outil utile est un outil utilisé. Et qu’un déploiement réussi commence par un test rapide, réaliste… et une amélioration continue !

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La datavisualisation, ou dataviz, se réfère, comme toute chose, à un domaine de recherche qui étudie comment transformer des données complexes en représentations graphiques facilement interprétables. Entre informatique, ergonomie, psychologie et biologie, cette discipline dont les bases sont issues de la Gestalt puis menée par Cleveland, Tufte, Ware, Heer et bien d’autres continue d’apporter de nouvelles recommandations pratiques. Bien que la datavisualisation puisse être un outil puissant, la manière dont les données sont représentées peut influencer la perception des utilisateurs et même conduire à des erreurs d’interprétation. Voici quelques conseils issus de livres et articles scientifiques.

Les principes de la perception visuelle appliqués à la dataviz

Les théories de la Gestalt, développées dès le début du XXème siècle et issues de la psychologie, nous offrent des clés pour comprendre comment nous percevons les graphiques :

• Proximité : Les éléments proches les uns des autres sont perçus comme liés. Par exemple, un tableau de bord mal espacé peut être mal interprété car des colonnes trop proches pourraient suggérer une corrélation qui n’existe pas.
• Similarité : Les éléments qui se ressemblent (couleur, forme) sont interprétés comme faisant partie d’un même groupe. Par exemple, deux graphiques qui utilisent la même couleur pour une information différente, l’extrême étant une couleur bleu qui indique “OK” dans un graphique et “Non conforme” dans l’autre !
• Connexion : Une ligne ou une connexion explicite rapproche les points dans un graphique. Par exemple, un fond de page qui relie deux graphiques qui n’ont aucun lien.
• Continuité : Même lorsqu’une forme est partiellement masquée, notre cerveau complète naturellement les informations manquantes.
• Fermeture : Une figure incomplète sera perçue comme un tout cohérent.
• Plan et arrière-plan : Certains éléments sont perçus en premier (par exemple, des couleurs vives), d’autres en arrière-plan.
• Destin commun (common fate) : Les objets ayant une direction ou un mouvement commun semblent liés.

Avoir ces principes en tête est essentiel pour concevoir des visualisations efficaces et intuitives, mais mal utilisés, ils peuvent aussi générer des biais.

Pourquoi la mise en forme compte (presque) autant que les données

Prenons un exemple : un indicateur de performance montre une augmentation, mais l’échelle de l’axe vertical est exagérée, donnant l’impression d’un saut spectaculaire alors qu’il est minime. Ce n’est pas le seul et on peut même citer des “réels”, comme un cas publié par le New York Time sur la démocratie “How stable are democratie” qui fait figure de cas d’école où l’échelle reconstruite a totalement rendu confus les résultats.

Munzer a conceptualisé la création de datavisualisation en représentant un modèle en blocs où l’algorithme (ou collecte de données) est le premier bloc, le design et la mise en forme technique le deuxième, le design global la troisième et enfin la caractérisation serait le quatrième bloc. Les blocs sont interconnectés, et chaque choix peut influencer non seulement son propre bloc mais aussi les suivants. Ainsi, si on se focalise sur le design technique, de petits choix peuvent avoir un impact majeur sur l’interprétation des données. Par exemple :

• Les échelles mal adaptées ou les axes tronqués peuvent exagérer ou minimiser des écarts, créant une impression fausse.
• Un contraste trop élevé ou insuffisant dans les couleurs peut fausser la lecture des données. Selon Heer & Bostock, un contraste de 0,2 est optimal pour distinguer les éléments sans surcharger visuellement.
• La taille minimale des graphiques (>40 px selon les études) garantit une lecture claire sans perte d’information.
• Pour des données similaires, la forme du graphique et la contiguïté facilitent la discrimination à première vue selon W. S. Cleveland and R. McGill. Ils ont ainsi établi une représentation pour chaque type de graphique des erreurs de jugements. L’étude a été complétée par Heer & Bostock avec des graphiques en camembert (pie chart), bulle (bubble) et Tree map.

Des études montrent également que la perception des graphiques peut varier selon les individus. Par exemple, un diagramme en barres rigides est perçu comme plus “inflexible” qu’un graphique avec des bordures arrondies ou un fond rempli, qui semble plus “flexible”. Ces différences sont à prendre en compte dans des environnements industriels où plusieurs utilisateurs peuvent interpréter un même indicateur.

Les risques de “mauvais” indicateurs dans les organisations

Dans l’industrie et les grandes organisations, des indicateurs mal conçus, une mauvaise visualisation peut être plus qu’une simple faute de goût esthétique :

1. Décisions basées sur de fausses tendances : Un graphique mal conçu peut induire des actions inutiles, voire nuisibles, comme des actions correctives contre des variations inexistantes.
2. Accessibilité directe sans contexte : La Business Intelligence (BI) en temps réel expose souvent les utilisateurs à des visualisations sans explication humaine ou support analytique. Cela renforce le risque de conclusions hâtives.

Conseils pratiques

1. Privilégier la simplicité et la clarté : Évitez les graphiques surchargés et les effets visuels inutiles. Tenez-vous au courant des principes de bases.
2. Tester vos visualisations : Utilisez des retours utilisateurs pour valider que vos graphiques transmettent bien l’information souhaitée. Vérifiez différentes configurations (risque d’échelle auto adaptée)
3. Sensibiliser vos équipes : Expliquez les principes de perception et les risques de biais liés à la dataviz pour limiter les mauvaises interprétations.

Les indicateurs sont aujourd’hui indispensables pour piloter les organisations, mais ils doivent être utilisés en connaissance de cause. En appliquant des principes clairs et en gardant à l’esprit les limites humaines de perception, vous pouvez transformer vos données en informations véritablement exploitables.

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Dans le monde de l’industrie et de la gestion des performances, le visual data management joue un rôle central. Il permet de transformer les indicateurs clés de performance (KPI) en éléments visuels clairs et faciles à interpréter. Traditionnellement, le reporting a été l’outil privilégié pour cette tâche, mais avec l’émergence des plateformes no code, la gestion des données évolue. Voici comment le no code révolutionne l’accès et la manipulation des données, jusque-là réservés aux experts du reporting.

KPI et Reporting : des visualisations pour comprendre l’essentiel

Le reporting reste la méthode principale pour rassembler et afficher les données de performance. Les KPI sont souvent extraits en temps réel ou via des mises à jour par batch depuis des solutions de Business Intelligence (BI), permettant de compiler des données de diverses sources. Avec des graphiques tels que les camemberts (pie charts), barres (bar charts), lignes, ou nuages de points, les entreprises visualisent des tendances essentielles. Dans certains cas, un diagramme de Gantt peut également ajouter de la valeur en offrant une vue d’ensemble des projets en cours.

Pour cette visualisation, les entreprises se tournaient principalement vers Excel, l’outil indétrônable du reporting. Son succès s’explique par sa polyvalence : Excel n’est pas seulement un tableau de bord visuel, mais aussi un outil de saisie et de modification de données. Son absence de barrière technique (comme la maîtrise du SQL) en fait une solution intuitive pour de nombreux collaborateurs. Toutefois, la simplicité et la souplesse d’Excel ne suffisent plus toujours dans un monde de données massives.

No Code : la saisie et l’interactivité au service de tous

Avec l’avènement des plateformes no code, les entreprises peuvent maintenant aller au-delà de la simple visualisation statique. Ces plateformes permettent non seulement la génération de pages web qui rassemblent et affichent les KPI, mais aussi d’ajouter des formulaires personnalisés pour saisir et modifier des données en temps réel. Un grand avantage est l’accès à des modules d’IA intégrés, permettant aux utilisateurs d’analyser facilement de grands ensembles de données sans avoir besoin de compétences techniques avancées.

Grâce à des interfaces intuitives, même les collaborateurs sans expérience en développement peuvent désormais construire et modifier des applications. Cela libère les entreprises de leur dépendance aux outils traditionnels et leur permet de concevoir des interfaces sur mesure pour répondre aux besoins spécifiques de leur organisation.

Visual Data Management : quel outil pour quel besoin ?

La gestion des données visuelles nécessite donc de choisir les bons outils pour chaque étape : collecte, visualisation et modification des données. Si Power BI s’est imposé comme un acteur majeur dans le reporting et la BI, il est essentiel d’adopter une approche pragmatique. Le bon outil dépend des besoins spécifiques, un peu comme la métaphore de l’artisan : il est rare qu’un professionnel n’ait que des marteaux ou des tournevis dans sa mallette. L’objectif est de sélectionner et d’utiliser l’outil approprié pour chaque tâche.

Evolutions ?

Le no code ouvre la voie à un reporting interactif et à des outils sur mesure pour optimiser la gestion des données. En permettant à chacun de créer, modifier et interpréter les données, il améliore l’efficacité, la transparence et l’autonomie des équipes. Dans ce paysage en pleine évolution, le visual data management devient une compétence stratégique, favorisant une prise de décision éclairée et rapide. Et vous, qu’en pensez-vous ?

Voici une illustration en image de l’Excel, au reporting BI vers le no code…

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Après le parcours du combattant qu’est, en France, la création d’un entreprise (quand on se dit qu’on peut faire l’administratif soi-même), après les tests de l’application web (et mobile !), vient le temps de la recherche d’un premier partenaire.

L’objectif pour le partenaire est d’améliorer la productivité de ses réunions quotidiennes et de bénéficier d’un accompagnement sur la digitalisation.

L’objectif pour Sca-Flex est d’avoir des retours pour s’améliorer, se conforter ou se ré-orienter : c’est une étape cruciale !

Je croise les doigts pour avoir des retours bientôt.

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