Comment un fabricant de 90 ans a trouvé le moyen de laisser les humains se concentrer sur le travail créatif grâce à l'IA
Il existe une entreprise au Japon où 30 000 employés et 8 000 agents IA travaillent côte à côte.
Et ce n'est pas une start-up IT de pointe.
C'est Ricoh, le géant de la fabrication fondé en 1936, qui fête ses 90 ans cette année.
Je veux que les personnes qui pensent : « Notre entreprise est trop vieille jeu pour l'IA » lisent cet article.
Parce que ce que Ricoh a fait n'est pas le résultat d'un groupe de génies. C'était plutôt l'inverse : ils ont simplement suivi le « bon ordre ».
En lisant cela, vous comprendrez pourquoi votre organisation pourrait avoir l'impression que « nous utilisons ChatGPT depuis deux ans, mais cela ne donne pas de résultats. »
Et dès demain, vous pourrez inverser l'ordre dans lequel vous introduisez l'IA.
Une entreprise où 30 000 employés et 8 000 agents IA travaillent ensemble
Commençons par les chiffres.
Ricoh compte environ 78 000 employés dans le monde, dont 30 000 au Japon.
En janvier 2026, ils auraient 8 000 agents IA en activité rien qu'au Japon.
8 000. C'est un chiffre stupéfiant.
Qui plus est, ces 8 000 agents ont été créés par moins de 3 000 employés — seulement environ 10 % de la main-d'œuvre.
Ces 10 % construisent de manière proactive des IA pour gérer leurs tâches.
Il est important de se rappeler que Ricoh est « l'entreprise de photocopieurs ».
Son cœur de métier est la fabrication. Bien que les services numériques et l'IA représentent désormais plus de la moitié de son chiffre d'affaires, il s'agissait à l'origine d'une entreprise manufacturière traditionnelle où les gens dessinaient des plans à la main et les transmettaient à la personne suivante.
Une entreprise aussi traditionnelle itère sur l'IA plus rapidement que de nombreuses start-ups.
D'ailleurs, il y a 45 000 entreprises au Japon âgées de plus de 100 ans — plus de la moitié des entreprises centenaires dans le monde.
Cela signifie qu'être « vieux » n'est pas une excuse ; au contraire, les vieilles entreprises ont le plus de potentiel inexploité.
La vraie raison pour laquelle l'IA ne montre aucun effet après deux ans
Passons maintenant au point principal.
Ricoh voit un afflux massif de consultations de ce type :
« Nous avons mis ChatGPT là où nous pensions en avoir besoin il y a deux ans, mais cela ne donne pas de résultats. Ça ne brise pas les silos organisationnels. »
Beaucoup de gens peuvent probablement s'identifier à cela.
Il y a trois raisons principales.
1. Le problème de productivité
La productivité du Japon se classe au 29e rang sur 38 pays de l'OCDE (données 2024). Elle est proche du bas. Par rapport aux États-Unis, qui mènent le monde en matière de numérique, elle est environ deux fois moindre.
Pourquoi ? La cause est « les modes de travail individualisés ».
Peu importe combien vous investissez dans l'IT, si la façon dont le travail est effectué ne change pas, la productivité n'augmentera pas.
2. Le problème des données
On dit que 70 à 90 % des données au sein d'une entreprise sont des « données non structurées ».
Les données non structurées désignent l'intuition, les astuces et le savoir-faire liés aux individus — des dessins manuscrits ou des connaissances qui n'existent que dans la tête d'un vétéran. Ricoh appelle cela la « connaissance tacite ».
Si vous demandez de l'aide à une IA sans d'abord organiser cela, les données que vous fournissez sont « sales ».
Par conséquent, l'IA ne peut pas fonctionner correctement.
Fait intéressant, une IA lisant des documents peut soudainement échouer lorsqu'elle rencontre un tableau. Ou il peut y avoir un conflit parce que les secrets techniques ne doivent pas être sur le cloud et doivent rester sur site.
En bref, jeter une IA sur une tâche sans d'abord construire les fondations ne fonctionnera pas.
Étape 1 : Visualiser le travail d'abord et éliminer 20 % de gaspillage
Alors, par où Ricoh a-t-il commencé ?
Ce n'était pas par la mise en œuvre de l'IA.
D'abord, ils ont créé une « marge de manœuvre » pour les employés.
Les mises à jour et les nouvelles technologies ne peuvent pas être utilisées par des gens qui n'ont pas de temps. Donc, l'étape 1 était de libérer du temps.
Plus précisément, ils ont visualisé le travail de 1 000 personnes dans 115 sections à travers l'entreprise.
Ils ont découvert quelque chose d'intéressant.
Pendant le télétravail lié à la pandémie, les « réunions de pointage » avaient considérablement augmenté parce que les managers ne savaient pas ce que faisaient leurs équipes.
En regardant les données, la direction a réalisé : « Oh, nous n'avons plus besoin de faire cette tâche ». Cela a éliminé 5 à 6 % du travail.
Ensuite, ils ont trouvé des tâches similaires effectuées séparément par différentes organisations et les ont consolidées. Encore des réductions.
Puis, ils ont standardisé le « travail vraiment nécessaire » restant. Une fois standardisé, la technologie d'automatisation devient efficace.
En persistant ainsi pendant plus d'un an, Ricoh a obtenu une amélioration de 20 % de l'efficacité opérationnelle.
Il y a une leçon à voler pour nous.
La méthode japonaise où « tout le monde attrape la balle et la connecte » est une force, mais elle crée aussi du « travail qui n'a pas besoin d'être fait ».
Les gens attrapent des balles qui ne sont pas les leurs par gentillesse, mais la charge de travail ne fait qu'augmenter.
Alors, essayez de visualiser votre propre travail pendant une semaine.
Rien que cela révélera des choses comme : « Attends, ai-je vraiment besoin de cette réunion ? »
Étape 2 : Tout le monde commence à utiliser « une seule » IA
Une fois qu'ils ont vu une voie pour réaliser 10 % de cette amélioration de 20 %, Ricoh a fait le pas suivant :
« Chaque employé utilise l'IA pour exactement une tâche. »
Le point clé ici est qu'ils n'ont pas simplement imposé cela à tout le monde.
Ils ont d'abord conçu des « garde-fous » pour une utilisation sûre de l'IA. Ensuite, ils ont partagé des formations et des réussites via des ateliers.
Parce que les fondations (étape 1 : visualisation et standardisation) étaient en place, les données données à l'IA étaient propres. C'est pourquoi l'IA a fonctionné.
Tout est dans cet ordre.
Le résultat est les 8 000 agents mentionnés plus tôt.
Voici un exemple concret.
Ricoh résout des défis de gestion pour ses clients. Ils parlent aux PDG de grandes entreprises, donc la préparation est cruciale.
Les employés vétérans passaient auparavant 4 à 5 heures par entreprise à lire des rapports intégrés et des informations publiques pour formuler des hypothèses.
En enseignant la connaissance tacite de ce vétéran à une IA, les agents IA vérifient désormais eux-mêmes les hypothèses et rédigent des propositions.
En conséquence, le temps du vétéran a été réduit de 75 %. Ce qui prenait 100 unités d'effort en prend maintenant 25.
Et il y a un autre avantage.
L'intuition du vétéran est maintenant transmise aux employés intermédiaires et juniors. En travaillant avec l'IA, la connaissance est transférée.
Ce n'est pas seulement pour le marketing. Cela se produit dans les fonctions support, la chaîne logistique et les ventes de première ligne.
4 à 5 heures réduites à un peu plus d'une heure. La tâche consistant à « lire des documents à partir de zéro à chaque fois » dans votre entreprise pourrait probablement être traitée de la même manière.
Étape 3 : Réaffecter les personnes au « travail créatif » avec le temps gagné
C'est l'objectif central.
Utiliser le temps libéré pour un travail que seuls les humains peuvent faire.
Ricoh dispose d'une salle de réunion comme celle-ci :
Derrière un grand écran LED, cinq agents IA sont implémentés.
Pendant que les employés discutent, l'IA transcrit, corrige le japonais, comprend le sens et structure les informations.
Cela permet aux employés de se concentrer entièrement sur la discussion et l'idéation. Enfin, ils votent et prennent des décisions. L'IA soutient même l'animateur.
Et voici la partie incroyable.
Pour le prochain plan de gestion à moyen terme, une dizaine de cadres ont discuté dans cette salle.
Normalement, cela aurait pris environ deux mois.
Cela a été terminé en quatre heures.
Deux mois à quatre heures.
Cette idée de « déplacer les personnes vers le travail créatif » fait écho aux mots du spécialiste du management Ken Kusunoki.
Le travail se compose de « Travail » et de « Jeu ».
Le « Travail » consiste à fournir des compétences contre rémunération — des tâches dans le cadre de règles fixes. L'IA est plus rapide, plus précise et ne se lasse jamais de cela.
Mais le « Jeu » est différent. Comme Shohei Ohtani, c'est un travail où la valeur est créée par le sens et le jugement uniques.
L'IA prend en charge les tâches fixes. Ce qui reste aux humains, c'est le sens et le jugement.
Plus nous utilisons l'IA, plus le travail humain devient sophistiqué.
Pour favoriser la créativité des employés, Ricoh mène également un programme d'accélération depuis 2019.
Les employés et les start-ups présentent de nouvelles idées commerciales. Ils se battent à travers 200 idées pour en sélectionner 5 à 10. Ils font cela depuis sept ans.
C'est ainsi qu'ils cultivent l'autonomie et la créativité des employés.
Votre entreprise peut aussi le faire, à condition de ne pas vous tromper dans l'ordre
Pour résumer :
La conclusion de Ricoh est simple.
« Ne mettez pas l'IA là où vous voulez l'utiliser immédiatement. »
Suivez cet ordre :
- Visualisez d'abord le travail pour créer du temps.
- Supprimez le gaspillage et consolidez les tâches similaires.
- Standardisez.
- Ensuite seulement, mettez en place l'environnement pour utiliser l'IA correctement.
Grâce à cet ordre, les employés commencent à bouger. Si vous l'inversez, cela ne fonctionnera pas.
Il y a une leçon supplémentaire cruciale.
L'IA a deux faces.
L'une est de « transformer un négatif en zéro » en supprimant les tâches pénibles. Rentrer tôt, éliminer la corvée. Tout le monde aime ça immédiatement.
Mais cela seul ne dure pas.
L'autre est de « passer de zéro à plus » — où les humains créent une nouvelle valeur. La mise en œuvre de l'IA ne devient réelle que lorsque cela est conçu.
Le sentiment qu'aujourd'hui est meilleur qu'hier et que vous faites partie de ce progrès est ce qui motive les gens.
Takahiro Irisa de Ricoh a dit :
« Si Ricoh a pu le faire, d'autres entreprises le peuvent certainement. »
Et aussi :
« Je crois que l'IA est apparue pour les entreprises japonaises. »
Parce que l'IA a déjà appris la plupart des données ouvertes. Ce qui reste, ce sont les données qui dorment dans les entreprises.
Et le Japon est le pays qui détient le plus de ces données internes d'entreprise dans le monde.
Dans une entreprise vétéran de 90 ans ou dans la vôtre, il y a des trésors qui dorment et que personne n'a encore déterrés.
Alors, pendant une semaine à partir de demain :
Essayez de visualiser votre propre travail.
Si vous vous surprenez à penser : « Attends, peut-être que je n'ai pas besoin de cette tâche », c'est votre ligne de départ.
Le manque de résultats n'était pas dû à un manque de compétences. L'ordre était simplement inversé.
