Auteur: Karl D’haveloose
Betting on AI to do (or kill) my job - Où est donc passé cet opérateur stupide de demain ? Et qu'en est-il de tous ces licenciements de jeunes talents prétendument causés par l'IA ? Permettez-moi de vous donner mon point de vue : l'IA ne générera pas les prochaines générations de leaders. En revanche, les leaders de demain seront sans aucun doute amenés à échanger davantage avec les ceintures noires de l'IA dans leur environnement de travail. Dans la plupart des cas d'utilisation que j'ai pu analyser, le principal point commun reste que l'IA doit servir d'amplificateur dans le but de réduire les faiblesses organisationnelles et procédurales, d'accroître les forces et de rendre les systèmes plus clairs.
Le jidoka, qui est au cœur du système de production allégée de Toyota, lui-même directement inspiré des principes du kaizen (cf. articles précédents), combine automatisation et discernement humain en vue de garantir une qualité irréprochable tout en donnant aux opérateurs humains le pouvoir d'agir. En d'autres termes, l'automatisation est là pour soutenir le jugement, la créativité et le leadership humains, en particulier dans le développement des employés en début de carrière, et ce dans le but de soutenir la croissance et l'innovation à long terme.
Les entreprises doivent concevoir des systèmes dans lesquels l'IA renforce l'apprentissage, la collaboration et la capacité à résoudre des problèmes, plutôt que de réduire les rôles ou les compétences des humains.
L'IA ne libère toute sa puissance que lorsqu'elle est encadrée par des humains
C'est l'essence même du concept de jidoka : l'automatisation avec une touche et une intention humaines. Et n'est-ce d'ailleurs pas justement aussi le but recherché par l'Industrie 5.0 ?
Une grande partie des discussions actuelles sur l'IA tournent autour du remplacement du travail, de l'automatisation des tâches et de l'accélération des processus autonomes. Mais cette approche passe à côté d'un aspect essentiel.
L'IA, comme toute technologie ou tout système, agit comme un amplificateur. Cela signifie donc qu'elle amplifie les forces, les faiblesses et les frictions déjà présentes dans nos entreprises.
Un outil ne nous rend pas intrinsèquement meilleurs. Il rend ce qui existe déjà plus visible, plus puissant, mais parfois aussi plus problématique. Si votre culture et vos systèmes sont clairs, connectés et basés sur l'apprentissage, l'IA renforcera ces aspects. Mais s'ils sont fragmentés, chaotiques ou surchargés, l'IA renforcera ces aspects-là aussi. C'est pourquoi la véritable puissance de l'IA ne réside pas seulement dans ce qu'elle peut automatiser, mais aussi dans la manière dont elle accélère l'apprentissage.
Ce point est confirmé par le rapport DORA de Google Cloud de 2025, qui conclut que "le rôle principal de l'IA est celui d'un amplificateur, qui amplifie à la fois les forces et les faiblesses existantes d'une entreprise. Les principaux bénéfices des investissements dans l'IA ne découlent pas des outils eux-mêmes, mais plutôt de la mise en place d'une stratégie axée sur le système organisationnel sous-jacent", un point que j'ai d'ailleurs examiné en détail avec Nathen Harvey, responsable du rapport DORA, dans le podcast Chain of Learning.
Et l'état d'esprit de leadership dont nous avons le plus besoin aujourd'hui pour pouvoir nous concentrer sur nos systèmes organisationnels sous-jacents provient du jidoka, l'un des piliers fondamentaux du système de production de Toyota.
Jidoka : l'automatisation avec une sérieuse touche humaine
Le jidoka est la combinaison de l'automatisation des machines et de la pensée humaine, que l'on désigne aussi par le terme 'autonomation'. Dans la pratique, cela se traduit par la conception de systèmes dans lesquels les machines s'arrêtent automatiquement en cas de dysfonctionnement, ce qui permet d'alerter immédiatement les personnes concernées afin d'éviter que les problèmes ne se propagent en aval.
Mais le jidoka est bien plus qu'un simple dispositif de sécurité mécanique. Il s'agit d'un principe culturel qui permet aux individus d'arrêter un processus afin d'évaluer la qualité, de réfléchir et de comprendre pourquoi un problème est survenu, et enfin d'éviter que ce dernier ne se reproduise.
Le but du jidoka n'est pas de remplacer les humains par des machines. Sa priorité est de protéger la qualité, de détecter les problèmes à un stade précoce et de libérer les opérateurs humains des tâches de surveillance 'aveugle' afin qu'ils puissent se concentrer sur le jugement, la créativité, la résolution de problèmes et l'amélioration. Le jidoka vise à élever – et non à réduire – les compétences humaines en séparant le travail effectué par les opérateurs humains de celui effectué par les machines.
Remontons un instant dans le temps : Sakichi Toyoda n'a pas inventé les métiers à tisser automatiques dans le but d'éloigner les humains de leur travail. Il les a inventés pour améliorer les compétences humaines en évitant les défauts et en réduisant la charge de travail. Ses premières créations arrêtaient automatiquement le métier à tisser lorsqu'un fil se rompait, ce qui évitait l'accumulation de tissu défectueux et permettait aux opérateurs de ne plus avoir à surveiller constamment les machines. L'automatisation a été conçue pour aider les gens, et non pour les remplacer, mais aussi pour leur permettre d'assumer des responsabilités plus importantes.
Cette philosophie qui place l'humain au premier plan ('people-first') est encore aujourd'hui à la base du succès de Toyota. Comme l'a déclaré Isao Yoshino (un ancien dirigeant qui a travaillé chez Toyota pendant 40 ans) dans la première phrase de son livre Learning to Lead, Leading to Learn : "L'unique secret derrière le succès de Toyota réside dans son approche de l'apprentissage."
Chaque outil, chaque cadre et chaque concept innovant – y compris le jidoka et la production juste à temps – est né de l'engagement profond de Toyota à 'rendre les gens meilleurs' en valorisant leur travail et leur capacité à évoluer, à améliorer les processus, à résoudre les problèmes et à créer de la valeur pour les clients et la société.
L'IA générative n'est que l'évolution la plus récente du concept de jidoka
De la même manière que les métiers à tisser de Toyoda ont libéré les ouvriers des tâches physiques répétitives, l'IA nous libère des tâches cognitives répétitives, du fait qu'elle est capable de concevoir, d'analyser, de synthétiser, d'identifier des modèles et de traiter des informations à grande échelle.
Mais la touche humaine reste essentielle pour orienter, interroger, mettre au défi, affiner et améliorer les résultats. Sans surveillance active, la technologie devient une sorte de miroir qui reflète nos pires défauts. Mais utilisée à bon escient, l'IA devient un levier qui amplifie nos meilleures compétences.
'Le nouveau jidoka' :
L'avenir du travail, ce n'est pas l'IA contre l'humain. C'est, au contraire, l'IA qui vient s'ajouter à l'humain, afin que la technologie puisse amplifier nos compétences et que les humains soient libres de diriger, d'apprendre et de résoudre des problèmes complexes.
Ce que les dirigeants ne doivent pas ignorer
L'IA ne fera pas émerger la prochaine génération de leaders. C'est à nous de le faire.
Un des thèmes qui revient de plus en plus souvent dans les domaines de la production allégée, de l'amélioration continue et des plateformes de gestion est la question de l'impact que l'IA peut avoir sur le développement professionnel en début de carrière : l'échelle d'apprentissage dont chaque entreprise dépend pour former la prochaine génération de dirigeants.
Et les premiers signaux d'alarme commencent déjà à apparaître. Le projet de HP de supprimer entre 4.000 et 6.000 emplois tout en accélérant l'adoption de l'IA, et la suppression de 14.000 postes chez Amazon, accompagnée d'une réorganisation axée sur l'IA, reflètent une tendance plus large : certaines entreprises limitent leurs recrutements, convaincues que 'l'IA peut se charger des tâches les plus élémentaires'.
Dans son article sur la crise du recrutement des jeunes diplômés, Annie Hedgpeth souligne que le problème va bien au-delà de la simple question des talents, dans la mesure où il existe un risque de mettre à mal la culture des entreprises. Lorsque les entreprises partent du principe que l'IA est capable d'assumer certaines tâches en début de carrière, elles prennent en effet le risque de déstructurer les parcours qui permettent aux futurs managers d'apprendre à diriger.
Il est illusoire de penser que les employés en début de carrière ne font qu'exécuter des tâches ou qu'ils se préparent à devenir des collaborateurs compétents sur le plan technique et autonomes. Car c'est justement dans le cadre du travail qu'ils accomplissent en début de carrière qu'ils apprennent à :
Ces expériences d'apprentissage restent essentielles, même dans un contexte marqué par le développement toujours plus important de l'automatisation. L'IA n'est en effet pas à même de développer de telles compétences de résolution de problèmes et de gestion. Ces compétences humaines uniques s'acquièrent par l'expérience, la réflexion, le coaching et le soutien.
Dans un environnement de production, une cellule automatisée peut p. ex. détecter un dysfonctionnement et arrêter la production grâce au jidoka, mais c'est souvent un opérateur ou un employé en début de carrière qui se charge de la réaction initiale visant à transformer les données en informations : collecter des faits au niveau de la machine, assurer la coordination avec le service chargé de la maintenance ou de la qualité, organiser une brève discussion basée sur la méthode des cinq pourquoi afin de déterminer la cause profonde du dysfonctionnement, puis tester et documenter la contre-mesure.
Les employés en début de carrière apprennent également à coordonner les flux entre les postes automatisés : ils vérifient où des files d'attente se forment, testent les ajustements apportés et collaborent entre les différents services dans le but de rationaliser les processus. Ces opportunités permettent aux employés en début de carrière d'apprendre à communiquer entre les différents services, à prendre des décisions dans l'urgence et à collaborer pour résoudre les problèmes à la source afin d'éviter qu'ils ne se reproduisent.
L'autonomisation pilotée par l'IA est source d'opportunités
L'automatisation permet de limiter les tâches physiques répétitives, tout en offrant aux membres de l'équipe en début de carrière davantage d'opportunités d'exercer leur leadership à travers leur travail.
Dans Learning to Lead, Leading to Learn, ces étranges Japonais illustrent cela par l'exemple de l'erreur de peinture commis par Yoshino. Alors qu'il venait d'être engagé, juste après avoir terminé ses études universitaires, Yoshino a accidentellement mélangé la mauvaise peinture et le mauvais solvant, obligeant ainsi l'entreprise à repeindre plus de 100 voitures. Mais au lieu d'être licencié, on lui a demandé de résoudre lui-même le problème et d'éviter que ce dernier ne se reproduise à l'avenir. Ce fut donc l'occasion de réfléchir, d'obtenir du soutien et d'apprendre, non seulement à résoudre le problème immédiat, mais aussi à diriger lorsque des problèmes surviennent. Les membres de la direction ont d'ailleurs même remercié Yoshino d'avoir commis cette erreur, car cet incident leur avait permis de mettre en évidence le fait qu'en tant que dirigeants, ils n'avaient pas su créer un environnement de travail à l'épreuve des erreurs dans le but d'en faire une valeur sûre.
Cette grave erreur a façonné la philosophie de leadership de Yoshino pendant les 40 années suivantes qu'il a passées au sein de Toyota, et même au-delà. Multipliez ces erreurs et ces moments de prise de conscience par mille, et vous obtenez l'ADN du leadership de Toyota qui, aujourd'hui encore, inspire des milliers de spécialistes du kaizen et les leaders de demain.
Que se passerait-il si l'IA venait à remplacer les jeunes managers de demain ?
Vous pouvez parfaitement automatiser des tâches techniques. Mais vous ne pouvez pas automatiser le jugement, l'éthique, la collaboration ou les compétences managériales. En bloquant les voies d'accès à une carrière, les entreprises compromettent sans s'en rendre compte le socle sur lequel reposent la production allégée, le jidoka et l'excellence opérationnelle, à savoir la responsabilité de développer les compétences des individus. Le jidoka nous enseigne que la technologie doit élever les individus, et non éliminer les occasions qui leur permettent d'apprendre.
Au fur et à mesure que l'IA se généralise dans tous les secteurs, les dirigeants doivent concevoir des systèmes où la qualité est intégrée, où l'humain reste au centre des améliorations, où les compétences humaines sont valorisées au lieu d'être réduites, et où les employés en début de carrière se voient offrir de réelles opportunités de croissance. Les équipes doivent être habilitées à actionner l'andon (c.-à-d. arrêter le travail) en cas de résultats défectueux, que ceux-ci soient le fait d'une machine ou d'un être humain. Quant aux dirigeants, ils doivent créer des cultures dans lesquelles l'IA renforce l'apprentissage, plutôt que d'accroître la complexité ou d'augmenter le nombre d'erreurs.
L'avenir de l'excellence opérationnelle ne réside pas dans le choix entre l'IA, d'une part, et les humains, de l'autre. Il consiste à favoriser des environnements dans lesquels l'IA accélère l'apprentissage et libère les humains afin que ces derniers puissent davantage diriger, décider, réfléchir et créer des liens. Telle est la promesse du jidoka à l'ère de l'IA : exploiter la technologie pour renforcer notre humanité, et non pour la remplacer.
