La transformation numérique et la généralisation des équipements mobiles professionnels ont placé la mobilité au cœur des stratégies IT. Mais cette agilité apparente masque une charge de gestion grandissante. Pour les équipes de gestionnaires ou ceux de la DSI, gérer des flottes de plusieurs centaines, voire milliers de terminaux, représente un défi opérationnel permanent. Gestion des lignes, maintenance, SAV, sécurité des données, renouvellements : autant de tâches chronophages qui mobilisent les équipes sans créer de valeur directe.

Une pression continue sur les équipes IT 

Chaque mouvement de personnel, entrée, sortie, changement de poste, déclenche une série d’actions : attribution ou reprise de terminal, reconfiguration, sécurisation des accès, mise à jour des inventaires. La diversité des modèles, la multiplication des fournisseurs et l’augmentation des incidents (perte, vol, casse) viennent alourdir fortement la charge. Le cycle de vie du terminal, de la commande au recyclage, est rarement industrialisé. Il mobilise des ressources internes précieuses et freine la capacité de l’IT à se concentrer sur des missions plus stratégiques.

Vers une gestion professionnelle du cycle de vie des équipements mobiles

Des leviers existent pour améliorer la performance opérationnelle :

• Standardiser les procédures (onboarding/offboarding, renouvellement)
• Automatiser les tâches à faible valeur (commandes, affectations, alertes)
• Intégrer un support dédié aux collaborateurs
• Centraliser les données dans une plateforme unifiée
• Suivre les coûts et la conformité à travers des indicateurs clairs

Mais ces bonnes pratiques exigent une expertise forte, des outils adaptés et une organisation robuste, parfois difficile à maintenir en interne.

Personnalisation et industrialisation deux axes stratégiques 

Il est fondamental d’opter pour une solution de gestion déléguée de flotte mobile éprouvée qui allie puissance industrielle (logistique, automatisation, gestion de volumes) et adaptation aux besoins de chaque client (processus internes, contraintes sectorielles, outils existants, équipements métiers). Il est ainsi possible de couvrir l’ensemble du cycle de vie : inventaire, commande, préparation, livraison, support, retrait, recyclage. Le tout via une plateforme unique, avec des KPI personnalisables et une assistance réactive.

La gestion déléguée permet aux DSI de reprendre le contrôle, sans surcharge de travail. Elle libère du temps pour les projets à plus forte valeur ajoutée, renforce la sécurité des usages et garantit une meilleure qualité de service aux utilisateurs finaux.

Par Virginie Thibault, Directrice des opérations de Saaswedo

Par Mehdi Kharab chez Colibri

Le sujet de la Supply Chain Management se positionne comme un maillon clé de la compétitivité des entreprises. Dans ce contexte, s’appuyer sur des systèmes éprouvés et industriels pour piloter ses opérations de planification et ses processus de Supply Chain est un élément déterminant. C’est précisément sur ce point que des outils comme les solutions de solution Cloud de Sales & Operations Planning sont désormais nécessaires pour structurer son activité. Toutefois, un nouvel allié semble aujourd’hui émerger à large échelle et occuper une place de choix dans les stratégies de modernisation des processus de Supply Chain et faire gagner en compétitivité : l’Intelligence artificielle.

L’IA, une porte d’entrée vers de nouveaux usages

Afin de donner un éclairage sur les apports de l’IA, prenons quelques exemples des apports de cette dernière. Cela permet de donner des pistes d’amélioration et d’ouvrir de nouvelles possibilités pour répondre pragmatiquement aux attentes des directions et des équipes opérationnelles de la Supply Chain.

• Grâce à l’IA, il devient possible de comparer et de sélectionner les algorithmes les plus innovants pour traiter des cas d’usages spécifiques. Approche statistique, machine learning ou deep learning, pas besoin d’être data scientist et d’y passer des heures, l’algorithme s’en occupe. Cette approche garantit d’avoir toujours les meilleurs modèles de prévisions et les meilleures prévisions possibles. Les utilisateurs bénéficient alors des meilleurs outils pour mener à bien leurs opérations et prendre des décisions pertinentes.

• L’IA permet également de prendre en compte des données externes (météo, promotions, variations de prix, ruptures des concurrents, etc.) qui peuvent impacter les opérations et mesurer cet impact. Grâce à l’IA, l’utilisateur pourra alors les intégrer dans son calcul de prévision pour toujours plus d’efficacité, d’anticipation, de prédictibilité et de performance. Corréler un ensemble de données pour gagner en efficacité est ainsi une réalité. Là aussi, l’IA simplifie ce processus, qui nécessitait d’avoir des ressources et des compétences dédiées.

• L’Intelligence artificielle permet aussi d’automatiser des tâches variées (stock de sécurité en fonction des priorités, des catégories de produits, optimisation des plans, apprentissages des actions des utilisateurs, etc.) et de faire des prévisions adaptées. Il est donc possible de commencer à automatiser des tâches complexes et stratégiques.

À travers ces quelques exemples, on comprend que l’IA va créer de nouvelles possibilités qui simplifieront et fiabiliseront le travail des équipes qui pourront ainsi s’appuyer sur un véritable copilote au travers d’assistants intelligents spécialisés. Ces assistants pourront réaliser des tâches, parler avec les utilisateurs dans n’importe quelle langue, mais également faire des analyses complexes en récupérant des données sur internet par exemple. Les professionnels de la Supply Chain vont donc pouvoir bénéficier d’un nouvel allié pour piloter leurs opérations et gagner en sérénité et en performance au quotidien.

Par Sébastien MARCHE chez Experteam

L’intelligence artificielle générative bouleverse les organisations en permettant de nouvelles façons d’interagir avec les données et les systèmes. Elle devient un levier stratégique pour automatiser les tâches répétitives, améliorer la prise de décision et renforcer l’innovation dans les métiers. Ces derniers recherchent agilité et personnalisation, tandis que la DSI doit garantir la stabilité, la sécurité et la conformité des systèmes. Cette dichotomie peut freiner l’adoption de solutions IA si elle n’est pas abordée de manière collaborative.

Réconcilier métiers et DSI : les prérequis

1. Diagnostiquer les besoins

Avant de se lancer, place au bilan. Impossible d’implémenter l’IA générative sans une vision claire des attentes métiers et des contraintes de la DSI. L’objectif ? Trouver des points de convergence pour éviter les faux départs et maximiser l’impact de l’intégration de l’IAG. Les équipes opérationnelles n’ont qu’un objectif : gagner en efficacité. Cela se traduit de différentes façons : automatiser les tâches répétitives, optimiser les processus internes, faciliter l’accès à l’information… Ces besoins varient selon les métiers, mais une chose est sûre : l’objectif est d’optimiser les processus pour faire mieux, plus vite et plus simplement.

Côté DSI, les freins peuvent être :

• La sécurité et la confidentialité, où vont les données ? Qui y accède ?
• La compatibilité avec l’existant : l’IA doit s’intégrer aux outils en place,
• La maîtrise des coûts : éviter les dépenses non anticipées,
• Et la conformité : respect du RGPD, auditabilité, usage éthique.

Sans cette prise de recul générale, les projets IAG peuvent rapidement provoquer des frictions. D’où l’importance de construire un dialogue constructif entre métiers et DSI, dès les premières réflexions.

2. Sélectionner les cas d’usage IA à forte valeur ajoutée

Les cas d’usage étant nombreux, mieux vaut cibler les projets qui apportent un réel bénéfice aux métiers et qui restent maîtrisables pour la DSI.

Certains usages se démarquent immédiatement :

• La génération automatique de contenus, par exemple, permet de produire des rapports, des emails ou des synthèses en un temps record. Par exemple, l’IA peut rédiger un rapport financier mensuel en analysant automatiquement les tendances des ventes, les dépenses et les prévisions, permettant ainsi aux dirigeants de prendre des décisions plus rapidement.
• Appliquée à la logistique, l’IAG optimise les livraisons et la gestion des stocks. Elle analyse en temps réel le trafic et la météo pour recommander les itinéraires les plus rapides, réduisant ainsi les coûts et les délais. Elle ajuste également les niveaux de stock en fonction de la demande, évitant les ruptures et les surstocks. Enfin, l’IA optimise l’organisation des entrepôts pour accélérer la préparation des commandes.
• Mise au service des services juridiques, l’IAG simplifie le travail en automatisant la rédaction et l’analyse des contrats. Elle permet d’identifier les clauses obsolètes et les risques juridiques, assurant une conformité continue aux réglementations. Elle peut aussi scanner des milliers de documents pour repérer des incohérences ou des opportunités d’optimisation contractuelle. Elle permet par ailleurs d’automatiser l’audit de conformité en croisant les contrats avec les obligations légales spécifiques à chaque secteur d’activité.
• Déployée au service de la maintenance et de la production industrielle, l’IAG peut prévoir les pannes grâce à des capteurs connectés. Elle ajuste automatiquement les paramètres des machines pour en maximiser l’efficacité et détecte les anomalies qualité sur les lignes de production.
• L’intelligence artificielle transforme enfin le service client avec des chatbots intelligents capables de répondre instantanément aux demandes courantes. Elle analyse aussi les émotions des clients pour adapter les réponses et propose des recommandations personnalisées en fonction de l’historique d’achat.

Une fois les cas d’usages identifiés, il est important de veiller à la cohérence du projet IAG :

• Son impact métier doit être significatif en termes de gain de temps, d’efficacité ou de satisfaction.
• Il doit être techniquement faisable sans bouleverser l’existant.
• Enfin, son ROI doit être clair et facilement mesurable : si les bénéfices ne dépassent pas largement les coûts, mieux vaut passer son chemin.

Choisir des outils et méthodologies pour une adoption réussie

Bien que chaque projet soit issu de besoins métiers, l’IA ne doit pas être une pièce rapportée : elle doit être configurée pour fonctionner avec l’infrastructure existante, et non contre elle. Vérifier la compatibilité avec les outils déjà en place évite les mauvaises surprises. Cloud ou On-premise, intégration API, interface No Code ou Low Code… Chaque choix technologique doit servir l’usage et non compliquer le quotidien des équipes.

Du côté de la DSI, le critère de la sécurité reste non négociable : l’IA doit respecter les normes en vigueur et garantir la protection des données sensibles. Notez que les utilisateurs ne doivent pas découvrir l’IA une fois qu’elle est déployée. Mieux vaut les impliquer dès le départ. Le design thinking et la co-création permettent de tester des prototypes, d’ajuster les fonctionnalités et de lever les blocages en amont. Former les collaborateurs est aussi un passage obligé. Qu’il s’agisse de modules e-learning, de formations en présentiel ou de hackathons internes, chacun doit comprendre comment utiliser l’IAG efficacement et en tirer le meilleur parti.

Réconcilier les enjeux des métiers avec les impératifs de la DSI est une nécessité stratégique pour faire de l’intelligence artificielle générative un levier de performance et d’innovation à l’échelle de l’organisation. Cette réconciliation passe par une démarche en trois temps : écouter les besoins métiers pour identifier des cas d’usage concrets et à forte valeur ajoutée, intégrer les exigences de la DSI dès la conception pour garantir la sécurité, la conformité et l’évolutivité des solutions, et enfin, créer une dynamique collective autour de l’adoption, de l’expérimentation et de la formation. L’IAG ne doit pas être imposée par le haut ni émerger de manière anarchique via des initiatives isolées : elle doit être co-construite, orchestrée et alignée avec la vision stratégique de l’entreprise. C’est à cette condition que l’IA générative pourra s’ancrer durablement dans les usages, renforcer la collaboration entre les équipes et transformer l’intelligence collective en véritable avantage compétitif.

L’inexorable montée en puissance du digital dans le quotidien des entreprises les amène à s’appuyer sur des systèmes d’information toujours plus étendus pour mener à bien leurs opérations et gagner en compétitivité. Toutefois, cette situation nécessite impérativement de pouvoir piloter et suivre au quotidien ces transformations profondes pour s’assurer de bénéficier d’un SI industriel, performant et sécurisé. Voici trois points clés à prendre en considération pour mener à bien son projet de mise en œuvre et d’évolution de sa stratégie de Digital Workplace.

Gérer et connaitre son parc IT

Sur ce point, comme nous l’avons évoqué, le parc IT et la Digital Workplace sont des environnements mouvants, hétérogènes et complexes qui mettent à rude épreuve les Directions des Systèmes d’Information pour piloter leurs projets au quotidien. En ce sens, une vue claire et en temps réel sur son parc et sur ses applicatifs est nécessaire pour prendre les bonnes décisions et offrir à ses équipes un espace de travail engageant. Cela constitue également un impératif pour veiller à la conformité de son SI et à la bonne gestion de ses licences. Une vue centralisée dressant une cartographie de son système d’information est donc un pilier central pour gérer efficacement sa Digital Workplace.

Sécuriser sa Digital Workplace

Un autre aspect stratégique à prendre en compte dans son projet de gestion de sa Digital Workplace est le volet cyber. En effet, sévèrement éprouvé, le SI des entreprises se doit d’être parfaitement sécurisé pour ne pas être impacté par des cyberattaques toujours plus complexes. En ce sens, piloter de manière unifiée la cybersécurité de son parc et de sa Digital Workplace est fondamental pour sécuriser tous les devices de son organisation (fixes et mobiles) : déploiement centralisé des solutions, antivirus, patch management…. Il est alors possible de piloter cette opération de manière simple et efficace sur tout son parc. Au-delà de ces éléments, il est aussi important de tirer parti d’outils de nouvelle génération à l’image du SOC as a service qui viennent compléter les politiques cyber et protéger le SI des nouvelles menaces grâce à une analyse en profondeur.

S’appuyer sur une infrastructure industrielle

Un troisième point à prendre en considération est lié à la qualité des infrastructures utilisées pour héberger sa Digital Workplace. Sur ce point, externaliser tout ou partie de son SI, de ses données et de ses applications auprès d’un tiers ne peut se faire sans une analyse approfondie de l’infrastructure proposée. Attention à bien évaluer les services proposés, les SLA, les agréments et certifications (ISO 27001, HDS, etc.). Tous ces éléments permettent de faire des choix pertinents et de s’appuyer sur des infrastructures de qualité.

Ces premiers éléments sont des prérequis incontournables pour gérer, mettre en œuvre et exploiter avec succès une Digital Workplace performante et sécurisée.

Christian CLAUDE, Consultant Expert Endpoint et Digital Workplace chez Cegedim Outsourcing