CHRONIQUE  
Maintenance Magazine 140 – juin 2018

Tendances: trendy et trending

J’aime lire, et vite. Tant mieux parce que mon travail implique beaucoup de lecture. A part cela, je m’intéresse à la lecture d’articles de revues professionnelles et à l’exploration de sites web. Les contributions sur les tendances m’intéressent particulièrement, du moins jusqu’à récemment.

Ces derniers temps, il semble y avoir un déluge d’articles ‘tendances’. Tous ont ce besoin de médiatiser leur vision sur ‘les’ tendances. Le nombre de tendances varie. Certains s’en tiennent à trois. D’autres s’arrêtent au chiffre magique de sept. D’autres encore en mentionnent dix, voire vingt. Qu’est-ce qui m’agace (parfois) ? D’une part, il y a les listes de tendances qui ont principalement un objectif commercial, du style ‘la tendance à suivre est d’acheter nos logiciels/machines/services’. Heureusement, elles sont en minorité. D’autre part, je doute de la valeur proposée par les autres listes. Pour plusieurs raisons.

Tout d’abord, la lisibilité de ces listes est assez contraignante suite aux nombreuses abréviations : IIOT, BYOD, AI, BI, RA/RV/RM,… De plus, on ouvre beaucoup de portes déjà ouvertes. Que le cloud computing prenne de l’importance ou que la sécurité soit un enjeu crucial : on n’en doute plus un seul instant. Le respectivement cri de victoire ou le doigt d’avertissement levé brille généralement dans l’imprécision.

Que l’apprentissage machine et tout ce qui tourne autour soit prometteur: d’accord. Quel est le CEO qui ne rêve pas d’installations ‘smart’ (encore un mot à la mode) qui s’auto-surveillent, envoient des signaux à un algorithme intelligent et complexe qui, selon l’installation en question, indique le type de maintenance à organiser et à exécuter ? Mais comment tout ceci est-il réalisable? Il y a tellement d’interventions de maintenance qui nécessitent encore une action humaine, qui sera sans doute toujours utile dans l’avenir. Et dans quelle mesure est-il souhaitable de laisser décider un algorithme de boîte noire sur base de mesures de capteurs dont on peut supposer qu’ils ne sont pas infaillibles ? Ne vous méprenez pas, je défends les modèles d’aide à la décision, je veux juste de la transparence afin de pouvoir comprendre pourquoi on propose certaines choses.

Ceci m’amène au mal suivant. Ordinateurs, algorithmes, clouds et autres dominent clairement les listes. Ce qui n’est certainement pas injustifié. Mais pourquoi n’y a-t-il presque rien sur le facteur humain ? Mentionner que le digital native commence à proliférer sur le marché de l’emploi et que cela va générer une collaboration lisse avec le hard et software m’apparaît trop naïf. Donnez-moi de l’information concrète sur la manière dont va se dérouler cette collaboration : un support cognitif lors de la pose de diagnostics ou la recherche de causes profondes, une aide à l’interprétation des résultats d’algorithmes intelligents, plus de décisions axées sur les données sans toutefois ignorer l’expérience et les connaissances accumulées… Je crois fermement en cela : l’homme et la machine/l’ordinateur; pas l’un sans l’autre. Les développements en termes de RV/RA/RM me semblent aussi prometteurs mais demandent des efforts d’opérationnalisation supplémentaires.

Si les concepts de sécurité, de durabilité et l’environnement avaient une place fixe sur ces listes de tendances ces dernières années, il faut aujourd’hui chercher très loin. Idem pour les modèles d’affaires sur notamment l’externalisation (un terme phare dans un passé encore récent) qui sont à peine mentionnés. Pouvons-nous avec optimisme supposer que ces aspects sont intégrés dans la pratique managériale quotidienne et qu’ils ne doivent donc plus être mentionnés, ou devons-nous constater avec pessimisme que ces aspects ont à nouveau été oubliés ?

Ah oui, et dans ces articles, les tendances ne sont souvent plus des tendances ordinaires : ce sont des tendances actuelles, des tendances futures, des tendances émergentes, etc. Pour ma part, on peut y ajouter des tendances dépassées car bon nombre de tendances suggérées ne sont pas aussi nouvelles que cela et ne méritent plus d’être autant médiatisées. <<

Par Liliane Pintelon, KU Leuven Centre de politique industrielle