Comment identifier les problèmes d'optimisation dans votre entreprise

Le texte suivant est une contribution adaptée de Feasible, une lettre d'information sur la recherche opérationnelle rédigée par Borja Menéndez.

Les problèmes d'optimisation sont partout — dans chaque industrie, à chaque niveau de gestion, et dans chaque processus de prise de décision d'affaires.

Un des plus grands défis ? Ces problèmes croissent de manière exponentielle.

Au début, vous ajoutez quelques mains supplémentaires pour aider. Mais dès que le problème croît même légèrement, vous avez soudainement besoin de beaucoup plus de personnes pour suivre le rythme.

Ce n'est pas durable. Et c'est pourquoi il est si important de repérer ces problèmes tôt — avant qu'ils ne deviennent incontrôlables. Les attraper tôt permet à votre entreprise de rester sur la bonne voie, faisant ce qu'elle fait de mieux.

Aujourd'hui, nous allons explorer :

• Ce que signifie réellement la croissance exponentielle

• Comment reconnaître les problèmes d'optimisation

• Et quelles mesures une entreprise peut prendre pour les anticiper

Prêt ? Allons-y.

📈 Attendez-vous à l'inattendu : la croissance exponentielle dans les problèmes d'optimisation

Un problème d'optimisation avec 2 700 décisions qui ne peuvent être que l'une des deux options — comme « activé » ou « désactivé » — peut sembler facile au début.

Il pourrait s'agir de quelque chose d'aussi courant que l'attribution de tâches aux personnes — rien de trop fou, surtout si ces tâches suivent une séquence plutôt qu'étant toutes dispersées.

Même quelque chose comme attribuer 20 tâches à seulement 10 employés vous donne déjà plus de variables booléennes que cela.

Mais voici le hic : vous ne pouvez pas simplement énumérer toutes les solutions possibles.
Même si vous aviez un ordinateur effectuant 1 trillion d'opérations par seconde, cela prendrait encore 10³³ années pour toutes les passer en revue 💥

C'est pourquoi vous ne devriez jamais sous-estimer le pouvoir de la croissance exponentielle.

Chaque variable booléenne a deux valeurs possibles : vrai ou faux.
Avec 2 700 d'entre elles, le nombre de combinaisons est 2 × 2 × 2... (2 700 fois) = 2²⁷⁰⁰.

Et 2²⁷⁰⁰ n'est pas une blague — c'est plus que 10⁸⁰⁰, un nombre si énorme qu'il dépasse le nombre estimé d'atomes dans l'univers.

Alors oui, énumérer chaque solution possible ? Impossible.

La puissance de calcul dont vous auriez besoin dépasserait tout ce que nous avons sur Terre — combiné.

Maintenant, si vous utilisez les bons algorithmes et modèles mathématiques, vous pouvez résoudre des problèmes comme celui-ci en quelques secondes.

Mais (et voici la partie importante) : construire ces algorithmes prend du temps.

Alors, pendant que vous attendez… que se passe-t-il ?
Pensez-vous vous saigner financièrement ? Ajouter plus de personnel au problème ? Espérer simplement que cela s'améliore ?

Je parie qu'il est plus intelligent de repérer ces problèmes tôt, avant qu'ils ne commencent tranquillement à saper vos revenus.

🔍 Comment identifier les problèmes d'optimisation

Tout d'abord : vous n'avez pas forcément besoin de chasser directement les « problèmes d'optimisation ».

Ce que vous cherchez ce sont les inefficacités, les goulots d'étranglement et les zones de prise de décision désordonnées — les types de problèmes qui ralentissent les choses ou coûtent plus qu'ils ne le devraient.
Autrement dit, vous identifiez des endroits où des décisions complexes doivent être améliorées et accélérées.

Une fois que vous avez fait cela, vous serez dans une bien meilleure position pour décider si la recherche opérationnelle (RO) est l'outil adéquat pour résoudre le problème.
La RO est simplement cela — un outil. Un outil puissant, bien sûr, mais ne l'utilisez pas juste parce qu'il existe. Utilisez-le lorsqu'il est réellement utile.

Ceci dit, voici une manière pratique de commencer à reconnaître les opportunités de RO dans votre entreprise :

1. Repérez les Goulots d'étranglement, Inefficacités, ou Coûts Élevés

Commencez par examiner les processus ou systèmes qui se bloquent régulièrement ou ralentissent les choses.
Ces goulots d'étranglement peuvent être :

• Physiques – lignes de production lentes, retards de transport, congestion du réseau, etc.

• Procéduraux – cycles de prise de décision longs, mauvaise coordination, attribution inefficace des tâches.

Gardez également un œil sur les endroits où les coûts sont trop élevés — soit à cause d'une mauvaise planification ou d'un manque de visibilité. Cela inclut :

• Coûts directs comme l'excès de stock, logistique inefficace, ou machines inactives.

• Coûts indirects comme des clients insatisfaits en raison de retards, d'erreurs, ou de mauvais service.

En gros, si vous observez de longs temps d'attente, des ressources sous-utilisées, des équipes surchargées, ou du gaspillage, c'est votre signal.
C'est probablement un signe que l'optimisation — et peut-être la RO — peut faire une grande différence.

2. Recherchez des environnements de prise de décision complexes

Faites attention aux situations où les décisions ne sont pas simples — où de multiples variables, contraintes, et parties prenantes sont impliquées.
Ces environnements sont idéaux pour des outils de soutien à la décision avancés comme la recherche opérationnelle.

Voici quelques exemples classiques de décisions complexes que la RO peut aider :

• Allouer des ressources limitées — comme le budget, le personnel, l'équipement, ou les matières premières

• Maximiser ou minimiser des indicateurs clés — tels que le coût, le profit, le temps, ou la production

• Trouver les meilleures combinaisons ou configurations — que ce soit pour des assortiments de produits, des mélanges d'actifs, ou des stratégies de tarification

• Routage et planification — planification des itinéraires des véhicules, des séquences de livraison, ou des calendriers de production

• Équilibrer les compromis — comme améliorer les niveaux de service sans exploser les coûts ou créer des inefficacités

Si une décision semble complexe, cruciale, ou chronophage — il y a de fortes chances qu'elle puisse être optimisée.

3. Considérez l'évolutivité et l'impact

Cherchez des domaines où de petites améliorations peuvent être amplifiées de manière significative — où même de légers gains pourraient faire une différence notable pour l'entreprise ou vos clients.

Par exemple, prenons la planification des tâches.
Au début, vous pourriez penser : « Faisons simplement venir plus de personnes pour aider. » Mais à mesure que le nombre de tâches augmente, le problème devient si complexe que ajouter plus de mains ne sert à rien. Vous n'obtenez pas de meilleures solutions, et vous ne les obtenez certainement pas plus rapidement.

C'est là que la recherche opérationnelle brille vraiment — dans les scénarios où l'automatisation même partielle du processus peut mener à d'énormes gains d'efficacité ou à des augmentations majeures de la satisfaction client.

Et quand nous parlons de satisfaction client, nous voulons dire tout, de temps de livraison plus rapides à de meilleures expériences de service et une meilleure qualité de produit — tout cela peut être optimisé avec les bons modèles et outils.

👣 Prochaines étapes à suivre

Très bien, alors comment faire concrètement tout cela ? Il existe quelques bonnes façons de commencer et des éléments clés à garder à l'esprit :

1. Commencez par vos processus

Personnellement, j'aime commencer par les processus. C'est une plongée en profondeur idéalement effectuée dans tous les départements, mais vous n'avez pas besoin de tout aborder d'un coup. Choisissez un domaine et partez de là pour le reste plus tard.

Commencez par vous demander : quelles décisions ont le plus grand impact sur nos résultats ?

Commencez par des conversations approfondies avec des membres expérimentés de l'équipe — en particulier ceux qui connaissent les tenants et les aboutissants de la façon dont les choses fonctionnent réellement et comprennent également le contexte commercial plus large.

Voici quelques bonnes questions de départ :

• « Où voyez-vous des opportunités claires d'amélioration ? »

• « Quels sont vos plus grands goulots d'étranglement quotidiens ? »

À partir de là, des exemples concrets commenceront à émerger — comme :

• Dans la production : peut-être que les arriérés sont dus à une production sous-utilisée des machines.

• Dans l'entreposage : peut-être que des coûts de prélèvement élevés sont causés par des employés qui marchent trop pour récupérer des articles.

En gros, si vous voyez de longs délais d'attente, des ressources sous-utilisées, des équipes surchargées, ou des déchets, c'est votre signal.
Il s'agit probablement d'un signe qu'une optimisation — et peut-être la RO — peut faire une grande différence.

2. Cherchez des environnements de prise de décision complexes

Payez particulièrement attention aux situations où les décisions ne sont pas simples — là où de multiples variables, contraintes et parties prenantes sont en jeu.
Ces environnements sont idéaux pour des outils avancés d'aide à la décision comme la recherche opérationnelle.

Voici quelques exemples classiques de décisions complexes que la RO peut aider à résoudre :

• Allocation de ressources limitées — telles que le budget, le personnel, l'équipement ou les matières premières

• Maximiser ou minimiser les indicateurs clés — tels que le coût, le profit, le temps, ou la production

• Trouver les meilleures combinaisons ou configurations — que ce soit pour des assortiments de produits, des portefeuilles d'actifs, ou des stratégies de fixation des prix

• Routage et planification — planification des itinéraires des véhicules, des séquences de livraison, ou des calendriers de production

• Équilibrer les compromis — comme améliorer les niveaux de service sans exploser vos coûts ni créer des inefficacités

Si une décision vous semble complexe, très risquée ou chronophage — il y a de fortes chances qu'elle puisse être optimisée.

3. Considérez l'évolutivité et l'impact

Cherchez des domaines où de petites améliorations peuvent s'amplifier considérablement — où même de légers gains pourraient faire une différence notable pour l'entreprise ou vos clients.

Par exemple, la planification des tâches.
Au début, vous penserez peut-être : « Amenez simplement plus de personnes pour aider. » Mais au fur et à mesure que le nombre de tâches augmente, le problème devient si complexe que ajouter plus de bras n'aide pas. Vous n'obtenez pas de meilleures solutions, et vous ne les obtenez certainement pas plus rapidement.

C'est là que la recherche opérationnelle brille vraiment — dans des scénarios où automatiser même une partie du processus peut conduire à d'énormes gains d'efficacité ou à des augmentations majeures de la satisfaction des clients.

Et quand nous parlons de satisfaction des clients, nous entendons tout, des délais de livraison plus courts à de meilleures expériences de service et une qualité de produit supérieure — tout cela peut être optimisé avec les bons modèles et outils.

👣 Prochaines étapes à suivre

Très bien, alors comment faites-vous réellement tout cela ? Il y a quelques bonnes façons de commencer et des éléments clés à garder à l'esprit :

1. Commencez par vos processus

Personnellement, j'aime commencer par les processus. C'est une plongée en profondeur idéalement réalisée dans tous les départements, mais vous n'avez pas besoin de tout aborder en une seule fois. Choisissez une zone et continuez à explorer le reste plus tard.

Commencez par vous poser la question : quelles décisions ont le plus d'impact sur nos résultats ?

Lancez-vous avec des conversations approfondies avec des membres expérimentés de l'équipe — en particulier ceux qui connaissent les tenants et aboutissants de la manière dont les choses fonctionnent réellement et qui comprennent également le contexte commercial plus large.

Voici quelques bonnes questions de démarrage :

• « Où voyez-vous des opportunités claires d'amélioration ? »

• « Quels sont vos plus grands obstacles au quotidien ? »

À partir de là, des exemples concrets commenceront à émerger — comme :

• Dans la production : des retards dus à une mauvaise utilisation des machines.

• Dans la gestion des stocks : des coûts de prélèvement élevés causés par des employés qui marchent trop pour récupérer des articles.

Vous voyez des délais d'attente prolongés, des ressources sous-utilisées, des équipes surchargées, ou des gaspillages ? Voilà votre signal.
C'est probablement un signe que l'optimisation — et peut-être la RO — peut apporter une grande différence.

2. Envisagez les environnements de prise de décision complexes

Portez attention aux situations où les décisions ne sont pas simples — là où des variables, des contraintes et des parties prenantes multiples sont impliquées.
Ces environnements sont idéaux pour des outils avancés d'aide à la décision comme la Recherche Opérationnelle.

Voici quelques exemples classiques de décisions complexes que la RO peut aider à résoudre :

• Attribuer des ressources limitées — comme le budget, le personnel, l'équipement ou les matières premières

• Maximiser ou minimiser des indicateurs clés — tels que le coût, le profit, le temps ou la production

• Trouver les meilleures combinaisons ou configurations — que ce soit en termes d'assortiments de produits, de combinaisons d'actifs, ou de stratégies de tarification

• Routage et planification — planification des itinéraires des véhicules, des séquences de livraison ou des calendriers de production

• Equilibrer les compromis — comme améliorer les niveaux de service sans exploser vos coûts ou créer des inefficacités

Si une décision semble compliquée, risquée ou chronophage — il y a de fortes chances qu'elle puisse être optimisée.

3. Envisagez l'évolutivité et l'impact

Cherchez des domaines où de petites améliorations peuvent avoir un grand impact — là où même de légers gains pourraient faire une différence significative pour l'entreprise ou vos clients.

Prenons la planification des tâches par exemple.
Au début, vous pourriez penser : « Faisons simplement venir plus de gens pour aider. » Mais à mesure que le nombre de tâches augmente, le problème devient si complexe que ajouter plus de mains ne sert à rien. Vous n'obtenez pas de meilleures solutions, et vous ne les obtenez certainement pas plus rapidement.

C'est là que la Recherche Opérationnelle excelle vraiment — dans des scénarios où automatiser ne serait-ce qu'une partie du processus peut mener à d'énormes gains d'efficacité ou à des améliorations majeures de la satisfaction des clients.

Et quand nous parlons de satisfaction client, nous parlons de tout, des délais de livraison plus rapides, de meilleures expériences de service, et d'une qualité de produit supérieure — tout cela peut être optimisé avec les bons modèles et outils.

👣 Prochaines étapes à suivre

Bien, alors comment mettre tout cela en pratique ? Voici quelques bonnes méthodes pour commencer et des points clés à garder à l'esprit :

1. Commencez par vos processus

Personnellement, j'aime commencer par les processus. C'est une plongée en profondeur idéalement réalisée dans tous les départements, mais vous n'avez pas besoin de tout aborder en une seule fois. Choisissez une zone et travailler à traverser les autres plus tard.

Commencez par vous demander : quelles décisions ont le plus grand impact sur nos résultats ?

Démarrez par des conversations approfondies avec des membres d'équipe expérimentés — surtout ceux qui connaissent les rouages de la manière dont les choses fonctionnent réellement et qui comprennent également le contexte commercial global.

Quelques excellentes questions de départ :

• « Où voyez-vous de claires opportunités d'amélioration ? »

• « Quels sont vos plus grands freins quotidiennement ? »

Ensuite, des exemples concrets commenceront à émerger — tels que :

• Dans la production: peut-être que vous faites face à des arriérés parce que les machines ne sont pas utilisées efficacement.

• Dans l'entreposage: peut-être que des frais de prélèvement élevés sont causés par des employés marchant trop pour récupérer les articles.

Ce sont exactement les types de points problématiques qui peuvent être cartographiés, modélisés, et optimisés.

2. Réunir des données et définir le problème

Commencez par déterminer quelles données opérationnelles vous possédez déjà — et celles que vous devez encore recueillir.
Pensez à des éléments comme la demande, la capacité, les coûts, les temps de trajet, les niveaux de service… tout ce qui est pertinent pour le fonctionnement de votre entreprise.

Si vous ne pouvez pas mesurer les facteurs qui comptent, c'est difficile de les optimiser — donc obtenir les bonnes données est essentiel.

Ensuite, définissez ce que le succès signifie.
Quels sont les indicateurs ou objectifs que vous essayez d'améliorer?
Cela peut signifier :

• Réduire les coûts

• Augmenter la production

• Améliorer le service client

• Augmenter l'efficacité

• Ou trouver le bon équilibre entre les priorités conflictuelles

Et enfin, soyez clair quant à vos contraintes.
Énumérez les limites du monde réel dans lesquelles vous devez travailler — telles que :

• Les budgets

• La capacité des machines ou du personnel

• Les lois du travail ou les règles syndicales

• Les limites géographiques ou de couverture de services

Ces contraintes sont ce qui dessinent les contours de votre problème d'optimisation — elles définissent ce qui est possible et ce qui ne l'est pas.

3. Cherchez des perspectives extérieures

Alors que vous explorez vos processus internes, n'oubliez pas de regarder également vers l'extérieur.
Tirez parti de l'expertise externe — que ce soit à travers des consultants, des recherches académiques, ou des études de cas industrielles.

Les cabinets de conseil peuvent vous offrir une vue d'ensemble sur les meilleures pratiques et tendances émergentes, tandis que la littérature académique ou industrielle peut vous montrer comment d'autres résolvent des problèmes similaires de manière créative.

Une fois que vous avez rassemblé toutes ces idées — tant internes qu'externes — il est temps de définir clairement les problèmes décisionnels centraux.
Quels défis pourraient réellement être résolus en utilisant l'optimisation, la simulation, ou d'autres techniques de RO ?

À partir de là, évaluez :

• Quel type d'impact chaque opportunité pourrait avoir

• Les coûts et efforts impliqués

• Les données dont vous auriez besoin

• Et comment faisable il est d'aller de l'avant

Concentrez-vous d'abord sur les cas d'utilisation à haute valeur ajoutée — ceux avec le plus de potentiel et le chemin le plus clair vers la mise en œuvre.

En fin de compte, ce qui importe le plus est d'avoir une compréhension approfondie de vos opérations, objectifs, limitations, et données — afin que vous puissiez traduire tout cela en un problème d'optimisation bien structuré et résoluble.

🏁 Pour conclure

Voici ce que nous avons couvert aujourd'hui :

• Identifier tôt les problèmes d'optimisation est crucial, surtout parce qu'ils ont tendance à croître de manière exponentielle.

• Il existe au moins trois bonnes méthodes pour repérer ces problèmes dans votre entreprise.

• Et il existe des étapes claires que vous pouvez suivre pour commencer à les aborder de front.

Lorsque ces défis décisionnels complexes apparaissent, la recherche opérationnelle est votre alliée — prête à vous aider à trouver des solutions plus intelligentes, plus rapides, et plus efficaces.

Et vous, qu'en pensez-vous ?
Avez-vous déjà rencontré de tels problèmes dans votre entreprise ?
Comment les avez-vous abordés ?