L’intelligence artificielle pourrait considérablement améliorer le travail des planificateurs dans les années à venir. D’ailleurs, on commence à voir les premières expériences basées sur l’IA dans des projets de gestion de plannings. Certains éditeurs n’avaient pas attendu l’IA pour proposer des algorithmes très sophistiqués. Mais cette technologique pourrait ouvrir de nouvelles possibilités.
L’intelligence artificielle (IA) et la gestion des plannings
Les solutions de planification par contraintes sont déjà répandues dans certains secteurs qui ont des besoins complexes de planification. La distribution, les centres d’appel, les transports, par exemple.
Leurs éditeurs ont, depuis le milieu des années 90, intégré des algorithmes très puissants basés sur différentes méthodes mathématiques d’optimisation. Le retour sur investissement de ces solutions peut être très significatif. Mais on sait aussi qu’elles s’adressent surtout à des entreprises qui ont déjà une bonne maturité sur la planification et une organisation solide dans leur gestion de planning. Elles ont d’ailleurs assez souvent des planificateurs dédiés.
L’IA apportera-t-elle une valeur ajoutée supplémentaire à ce type d’utilisateur « avancé » ? En réalité, il est un peu tôt pour le dire. Mais toutes les entreprises ne disposent pas de ce type de solution et l’on sait que, dans la majorité des cas, les plannings sont élaborés par les managers. Avec Excel tout simplement.
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Un travail assez répétitif facile à reproduire par une IA
En réalité, les managers travaillent assez souvent par duplication, ils partent rarement d’une feuille blanche pour faire le planning. Ainsi, ils prennent un planning passé (le mois dernier, la semaine dernière, une période comparable de l’an dernier…), ils le recopient sur une autre période et, ensuite, ils l’ajustent.
Les ajustements vont porter sur les variations de charge et de besoins pour la période à venir, sur les mouvements d’effectifs (arrivées-départs dans l’équipe), les absences prévues et les situations individuelles. Comme les compétences ou un collaborateur qui a déjà dépassé son annualisation.
Les managers vont aussi essayer de faire au mieux pour garantir que le planning élaboré respecte l’équité, les règles légales et l’accord d’entreprise, même si l’on sait que c’est souvent compliqué de ce point de vue.
De fait, il est probable que l’IA apporte une aide significative sur ces points car :
- Ces mécanismes ne sont pas forcément très complexes, mais sont assez répétitifs (voire fastidieux).
- On dispose de nombreuses datas RH pour entraîner l’outil, données disponibles facilement et souvent structurées : les plannings passés, les données historisées dans la gestion des temps, le référentiel RH et enfin les données de production.
- Les principales règles à contrôler pour la conformité des plannings peuvent se décrire assez facilement (même s’il sera difficile d’être exhaustif).
Il est donc possible qu’avec des investissements limités, l’IA puisse améliorer la génération des plannings d’équipe pour toutes les organisations qui ne disposent pas d’outil d’optimisation et de compétences dédiées.
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La gestion des cas complexes de planification
Avec un objectif de générer automatiquement un planning « qui tienne la route » sans prétendre à la perfection, il serait sûrement possible de réduire le temps passé par les managers. Et ce, de manière significative.
Ce temps pourrait être bien mieux utilisé pour se concentrer sur les derniers cas complexes, ceux qui nécessitent de l’abstraction et des arbitrages, comme : modifier les horaires, lisser la charge, permuter des salariés, décaler des congés…
Très souvent, les managers savent intuitivement si les options qu’ils envisagent sont adaptées ou pas, et si elles vont fonctionner « humainement parlant ». Il sera plus difficile d’entraîner une IA sur des décisions parfois abstraites et intuitives, et le manager gardera sûrement ici son expertise.
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Quand l’IA pourra faire les plannings en mieux
Certains éditeurs ont déjà annoncé l’intégration d’outils d’IA dans leurs solutions de planification. Comme toujours avec les innovations de rupture, il faudra certainement plus de temps que prévu pour industrialiser ces approches. Néanmoins, des expérimentations sont en cours, notamment dans les secteurs cités plus haut où la planification est très complexe, et quelques mises en production ont déjà été réalisées.
