On pourrait considérer comme un euphémisme le fait d’admettre que l’explosion de la capacité de nos ordinateurs nous a pris par surprise! Si bien qu’il est maintenant possible de regarder en arrière et de trouver amusantes certaines affirmations. Par exemple, de 1985 à 1990, le consensus mondial des généticiens s’entendait pour dire qu’il serait simplement impossible de séquencer l’ADN humain dans un ordinateur. En 1995, il était estimé que ce même séquençage pourrait être possible dans une centaine d’années. L’ADN humain a été complètement séquencé en 2002!
Le boom de capacité de calcul a en effet permis de recueillir et de stocker une quantité exponentielle de données. Et si on y ajoute l’arrivée quasi synchrone du Wi-Fi et de l’internet, on obtient l’essor de l’IA (le sujet d’un prochain blogue), du Big Data et de l’internet des objets (IoT).
Big Data 101
Votre organisation a affaire à du Big Data si un ou plusieurs des points suivants font partie de sa réalité :
IoT 101
Votre appareil fait partie d’un réseau IoT s’il échange des données avec d’autres terminaux physiques par le biais du cloud. Le terme IoT est donc souvent utilisé conjointement à celui du Big Data puisqu’il a tendance à créer naturellement un flot continu de données.
The Good
Le Big Data et l’IoT procurent des avantages compétitifs ahurissants aux organisations :
Sans oublier qu’il est possible d’utiliser ces mêmes données pour établir des indicateurs de performance permettant de suivre en temps réel l’état de la production. Cet avantage n’est pas à négliger puisqu’il permet d’appliquer facilement la théorie des contraintes et d’identifier rapidement vos goulots.
Finalement, mon avantage préféré du Big data et de l’IoT : ils permettent une traçabilité et une transparence inégalées! En effet, lorsqu’on a les bons capteurs aux bons endroits, il devient trivial de savoir exactement où, quand et comment chacune des pièces a été fabriquée. Et ça, en 2022, c’est ce que j’appelle du marketing gold!
The Bad
Personne ̶ je dis bien personne ̶ n’est en mesure de numériser rapidement votre organisation. Pourquoi? Parce que votre entreprise est unique. De plus, je suis prêt à parier qu’elle n’a pas été construite de manière à pouvoir facilement accueillir toute ces belles technologies. Bref, ce que j’essaie (maladroitement) de dire, c’est que vous allez probablement devoir revoir votre chaîne de valeur, restructurer vos opérations et même changer la culture de votre entreprise avant d’espérer avoir, ne serait-ce qu’une chance de numériser efficacement votre organisation. Ensuite ̶ parce que ça ne s’arrête pas là̶ vous allez devoir maintenir ces fabuleux systèmes contre vents et marées (bonjour la résistance aux changements)! En gros, vous en avez pour plusieurs années à devoir justifier ces investissements avant que ceux-ci ne deviennent autre chose qu’un gros mal de tête pour votre organisation.
The Ugly
Bon, vous avez convaincu l’organisation, tout le monde est prêt à adopter ces technologies, vous avez même commencé à placer de nouveaux capteurs et à monter des algorithmes d’optimisation des processus. Vous êtes en affaires. Pas si vite!
Votre responsable de la transformation numérique vous informe qu’il manque certaines données importantes aux algorithmes d’optimisation de la production afin que ceux-ci effectuent bien leur travail! Ces données n’étaient pas dans le plan de match au départ parce qu’il était tenu pour acquis qu’elles n’avaient pas d’impact sur la production. Toutefois, l’équipe d’experts en intelligence artificielle a trouvé une corrélation entre ces données et la performance de certains processus affectant indirectement la production.
Résultat, il faut revoir la configuration de certains pipelines de données, ajouter des capteurs et peut-être même acheter une nouvelle machine parce qu’aucun capteur n’est compatible avec l’existant.
On se projette dans le futur de quelques mois et vous avez votre nouvel algorithme d’optimisation de la production en place! Toutefois, vous remarquez que la qualité sur certaines pièces a baissé de manière significative depuis son adoption. Après discussion avec votre contremaître plancher, vous en déduisez que ce problème est dû à une brusque surchauffe de certaines pièces lors de leur passage à la station de finition. Naturellement, vous vous demandez pourquoi vos nouveaux capteurs n’ont pas saisi cette information cruciale au contrôle de la qualité.
C’est alors que vous apprenez que le responsable TI a programmé le capteur afin qu’il lui fournisse la température moyenne des 5 dernières secondes au lieu d’avoir la température instantanée. Pourquoi? Parce que cela réduit considérablement les coûts et que les opérateurs ont confirmé qu’il s’agissait d’une bonne idée. Bref, personne ne s’était encore rendu compte de ce problème!
Vous voyez le pattern? Ce n’est jamais fini. La plupart des réalités plancher que votre organisation tient pour acquises sont fausses. L’être humain n’est pas très doué pour retenir longtemps de l’information sans la biaiser. De plus, une partie du travail de numérisation effectué va devoir être refait éventuellement parce qu’un changement de réalité en cours de projet va assurément arriver.
Conclusion
Bien que le Big Data et l’IoT soient des technologies permettant aux organisations d’obtenir un avantage concurrentiel indéniable, leur adoption n’en reste pas moins ardue. Particulièrement pour les vieilles organisations où l’infrastructure en place n’a pas été pensée pour les accueillir. De plus, l’adoption de ces technologies ne sera jamais vraiment terminée. Un projet après l’autre, une reconfiguration après l’autre, il y a toujours à faire.