Concevoir des indicateurs de performance plus performants grâce à l'IA

Quand les objectifs de vente deviennent contre-productifs

En 2016, la banque Wells Fargo a été emportée dans un scandale retentissant lorsqu'il a été révélé que ses employés, sous la pression d'objectifs de vente ambitieux, avaient ouvert des millions de comptes clients non autorisés. La cause profonde n'était pas seulement un comportement non éthique, mais une approche défaillante de la mesure de la performance.

Lorsque la direction de Wells Fargo a incité ses employés à vendre huit produits par client, cela a conduit à des pratiques malhonnêtes pour atteindre ces objectifs irréalistes. Cet exemple montre à quel point il est crucial de concevoir des indicateurs de performance (KPI) pertinents et équilibrés, qui reflètent fidèlement la réalité opérationnelle de l'entreprise.

L'IA, un outil pour repenser les KPI

Face à ce constat, les innovations de l'intelligence artificielle (IA) offrent de nouvelles perspectives passionnantes pour repenser la conception des indicateurs de performance. En effet, l'IA permet d'analyser de vastes ensembles de données de manière objective et approfondie, révélant ainsi des tendances et des corrélations cachées.

Contrairement aux approches traditionnelles, souvent biaisées par les présupposés humains, l'IA peut aider les dirigeants à identifier les véritables moteurs de la performance, au-delà des intuitions et des hypothèses préconçues. Elle offre ainsi l'opportunité de concevoir des KPI plus pertinents, équilibrés et représentatifs de la réalité de l'entreprise.

Vers une mesure plus holistique de la performance

L'un des principaux avantages de l'IA dans la conception des KPI est sa capacité à prendre en compte une multitude de facteurs interdépendants. Plutôt que de se focaliser sur une seule métrique, comme le chiffre d'affaires ou la productivité, l'IA permet d'adopter une approche plus holistique, intégrant des dimensions comme la satisfaction client, l'innovation, la durabilité ou le bien-être des collaborateurs.

Cette vision d'ensemble permet de mieux appréhender la complexité des entreprises industrielles françaises et d'identifier les leviers clés de la performance à long terme. Ainsi, les dirigeants peuvent prendre des décisions éclairées, alignées sur les objectifs stratégiques de l'entreprise, tout en évitant les effets pervers observés chez Wells Fargo.

Exemples concrets dans l'industrie française

Dans le secteur de la construction, par exemple, une entreprise française de génie civil a mis en place, avec l'aide de l'IA, un tableau de bord intégrant des indicateurs sur la qualité des chantiers, la sécurité des équipes, la satisfaction des clients et l'empreinte environnementale. Cette approche lui a permis d'identifier des leviers d'amélioration insoupçonnés et de se différencier sur son marché.

De même, une PME française de l'aéronautique a développé, grâce à l'IA, un système de suivi de la performance qui prend en compte non seulement les objectifs de production, mais aussi l'engagement des collaborateurs, l'innovation dans les processus et l'impact sociétal de ses activités. Cette vision holistique lui a permis de fidéliser ses équipes et de renforcer sa réputation auprès de ses clients et partenaires.

FAQ

• En quoi l'IA est-elle plus performante que les méthodes traditionnelles pour concevoir des KPI ?
  L'IA permet une analyse approfondie et objective des données, révélant des tendances et des corrélations cachées que les approches traditionnelles peinent à identifier. Elle offre ainsi une vision plus holistique et représentative de la performance de l'entreprise, au-delà des intuitions et des hypothèses préconçues.
• Quels sont les principaux défis de la mise en place de KPI basés sur l'IA ?
  Le principal défi est de s'assurer que les indicateurs conçus reflètent fidèlement les objectifs stratégiques de l'entreprise et ne conduisent pas à des effets pervers, comme observés chez Wells Fargo. Il est également essentiel de veiller à la transparence et à l'acceptation des KPI par l'ensemble des collaborateurs.

Conclusion

Face aux limites des approches traditionnelles de mesure de la performance, l'IA offre de nouvelles perspectives passionnantes pour concevoir des indicateurs de performance (KPI) plus pertinents et équilibrés. En adoptant une vision holistique, intégrant une multitude de facteurs interdépendants, les entreprises industrielles françaises peuvent prendre des décisions éclairées, alignées sur leurs objectifs stratégiques à long terme.

Cette évolution vers des KPI plus performants, s'appuyant sur les innovations de l'IA, représente une opportunité unique pour les entreprises de se différencier et de se positionner durablement sur leur marché.

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Source : MIT Sloan Management Review

Note Robinswood : analyses terrain et lectures critiques publiées chaque semaine.