La gestion des plannings des employés est souvent considérée comme une question opérationnelle plutôt que stratégique. Pourtant, lorsqu’il faut gérer des effectifs complexes, les plannings ont un impact direct sur le bien-être des employés, la qualité du service et les coûts. BaptistCare, Rio Tinto et Woolworths montrent comment l’optimisation basée sur l’IA permet d’améliorer les plannings des employés tout en obtenant de meilleurs résultats pour l’entreprise.
1. BaptistCare – Concilier qualité des soins à domicile et gestion durable des effectifs
BaptistCare est l’un des principaux prestataires de services aux personnes âgées et de soins à domicile en Australie, avec plus de 4 000 employés et bénévoles répartis sur plus de 160 sites. Au cours des six dernières années, la demande de soins à domicile en Australie a enregistré un taux de croissance annuel composé de 15 %. Cette croissance exerce une pression croissante sur la planification des effectifs.
Pour ses services de soins à domicile, BaptistCare doit constamment concilier trois priorités :
Pour les bénéficiaires : offrir une expérience personnalisée de grande qualité
Pour les intervenants à domicile : proposer des plannings prévisibles et faciles à gérer
Pour l’organisation : maîtriser les coûts tout en assurant la conformité
Les méthodes traditionnelles de planification permettaient difficilement de trouver un équilibre entre ces différentes exigences. L’optimisation basée sur l’IA facilite la planification des soins à domicile en tenant compte du lieu de résidence des intervenants et des clients, en réduisant au minimum les distances parcourues par chacun et en établissant des plannings quotidiens plus prévisibles.
Cela permet d’offrir une prise en charge plus personnalisée sans alourdir la charge de travail liée à la planification manuelle. La réduction des déplacements et de la fatigue contribue également à fidéliser les employés, un enjeu essentiel sur un marché du travail sous tension.
2. Rio Tinto – Des plannings de roulement plus sûrs et plus efficaces dans le secteur minier
Rio Tinto est l’un des principaux groupes miniers au monde et gère des effectifs dans des environnements où la sécurité est primordiale. Dans ces environnements :
La gestion de la fatigue est soumise à des règles strictes
Aucun écart de conformité n’est acceptable
Les employés attendent néanmoins une certaine flexibilité
La planification manuelle limite cette flexibilité, car plus la complexité augmente, plus il devient difficile de vérifier le respect des règles. Pour limiter les risques, les responsables ont souvent tendance à imposer des règles rigides. Grâce à l’IA appliquée à la planification des effectifs, les règles de conformité sont directement intégrées au processus d’optimisation.
Les plannings générés par l’IA sont donc conçus dès le départ pour respecter les règles de gestion de la fatigue. La validation manuelle n’est plus nécessaire et le risque de non-conformité est considérablement réduit. Une certaine souplesse reste néanmoins possible, même dans un environnement aussi réglementé. Les employés peuvent demander à échanger leurs horaires, chaque échange étant automatiquement contrôlé afin de vérifier qu’il respecte les règles de gestion de la fatigue. Seuls les échanges qui respectent ces règles sont autorisés.
Cette méthode permet de gagner en flexibilité sans compromettre la sécurité. Les employés bénéficient ainsi de plannings à la fois stables et prévisibles.
3. Woolworths – Une planification centrée sur le client dans la grande distribution
Woolworths est le premier distributeur alimentaire d’Australie et exploite plus de 1 000 supermarchés. Son activité d’e-commerce assure chaque année 24 millions de livraisons à domicile, auxquelles s’ajoutent plus de 17 millions de commandes retirées via les services Pick Up et Direct to Boot.
Woolworths doit gérer des effectifs importants et diversifiés, dont les disponibilités, les contrats et les préférences varient, tout en s’adaptant à une demande client très variable. Chaque commande de courses en ligne implique une décision complexe : comment la livrer, depuis quel site et selon quel mode de livraison ?
Face à l’arrivée continue de milliers de commandes, la prise de décision fondée sur des règles ne permettait plus d’assurer des choix cohérents. Les coûts de livraison ont augmenté et la fiabilité du service s’est dégradée pendant les périodes de pointe.
Le système d’optimisation basé sur l’IA détermine en temps réel la meilleure option de livraison et les créneaux disponibles. Pour cela, il prend en compte plusieurs facteurs, dont le type de produit (frais, surgelé ou à température ambiante), les créneaux de livraison, la distance, la localisation et les moyens de livraison disponibles. Sur cette base, le système détermine les options de livraison les plus adaptées à chaque commande. Un tarif est attribué à chaque créneau, puis les clients choisissent l’option qui leur convient le mieux.
Après la réservation, un moteur d’optimisation des itinéraires met continuellement à jour les plannings de livraison en tenant compte des créneaux et des contraintes opérationnelles. Ce fonctionnement diffère profondément de celui des outils traditionnels, qui s’appuient sur des règles fixes sans tenir compte de toutes les réalités opérationnelles. Certaines zones finissent ainsi par être surchargées, tandis que d’autres restent sous-utilisées.
Grâce à l’IA et à l’optimisation avancée, Woolworths prend des décisions cohérentes et fondées sur des critères économiques à mesure que les commandes arrivent. Les itinéraires sont optimisés en continu afin de réduire les temps de trajet et d’améliorer la fiabilité des opérations à grande échelle.
Les enseignements communs aux trois organisations
Malgré des secteurs d’activité très différents, les exemples de BaptistCare, Rio Tinto et Woolworths font ressortir trois constats communs :
L’élaboration de bons plannings suppose de concilier plusieurs objectifs. Il faut optimiser simultanément les coûts, la couverture des besoins, l’équité, la sécurité et le bien-être des employés.
Placer les employés au cœur de la planification améliore les résultats opérationnels. Prendre en compte la fatigue, les préférences, l’équité et le respect des règles permet d’améliorer à la fois le bien-être et la performance.
L’IA facilite la prise de décision humaine. Les planificateurs gardent le contrôle, tandis que l’IA permet d’envisager davantage de solutions réalisables à grande échelle.
Ces exemples concrets montrent comment l’optimisation basée sur l’IA permet de passer d’une planification réactive à un système conçu de manière réfléchie. Un système qui concilie de manière transparente les besoins des employés et ceux de l’entreprise.
L’IA chez ORTEC
