AUTEURS

Ciro Lista
Expert Data Scientist
@Bip xTech

Leonardo Mechilli
Data Scientist
@Bip xTech

Biko Catalano
Data Scientist
@Bip xTech

RÉSUMÉ EXÉCUTIF

En ces temps sans précédent, l’un des plus grands défis auxquels les organisations sont confrontées est l’élaboration et la communication de leur stratégie en matière d’espace de travail. En effet, à mesure que la taille des entreprises augmente, il devient de plus en plus difficile de formuler une stratégie capable d’équilibrer efficacement les besoins des personnes et de l’organisation dans un environnement covide et sécurisé.

Le défi commence ici par le nombre important de variables à prendre en considération lors de la planification du retour imminent des personnes au bureau. Les parties prenantes peuvent avoir des besoins très différents, tels que la flexibilité, la pastorale, la durabilité, la sécurité et les coûts, et cela demande beaucoup plus d’efforts qu’un simple remaniement des bureaux et une distanciation sociale.

Pour relever ce défi, Bip propose une approche innovante pour guider les entreprises dans l’identification du modèle de lieu de travail le plus efficace et le plus adapté à leurs besoins, le tout en utilisant une approche axée sur les données et des technologies cognitives de nouvelle génération basées sur l’IA.


Une approche fondée sur les données pour faciliter le retour sur le lieu de travail

Les dix-huit derniers mois nous ont appris que le modèle de travail hybride est là pour rester. Un très faible pourcentage d’entreprises a décidé de se mettre entièrement à distance et, à l’inverse, une autre petite fraction exige la présence physique de l’employé sur le lieu de travail, mais à part cela, l‘hybride devient la nouvelle “norme” jour après jour.

L’utilisation de l’analyse avancée permet aux parties prenantes de simuler l’impact de différentes stratégies de lieu de travail sur l’entreprise et les aide à choisir la plus appropriée, ce qui peut conduire à de nombreux avantages clés à long terme, tels qu’une meilleure gestion des risques, une meilleure durabilité, un espace de travail plus inclusif et un meilleur environnement général, ce qui se traduit par une organisation plus attrayante pour les employés actuels et futurs.

Pour surmonter les limites des pratiques traditionnelles (humaines) d’allocation des ressources, les entreprises axées sur les données peuvent exploiter les données et les solutions d’apprentissage automatique (ML) pour optimiser et automatiser l’ensemble du processus. L’idée innovante proposée et développée par Bip consiste en une solution logicielle qui vise à optimiser l’affectation des employés sur les lieux de travail de l’entreprise en minimisant la dispersion des unités commerciales appartenant au même département à la fois dans le bâtiment et dans les étages, tout en tenant compte des plans des étages, tels que les espaces ouverts et les murs.

Le flux de travail de la solution proposée peut être divisé en quatre étapes essentielles :

  • L’acquisition des plans détaillés du bâtiment et du registre des ressources, qui sera utilisé pour distinguer les employés en fonction de leur rôle actuel au sein de l’entreprise. L’ingestion de données peut impliquer de nombreuses sources de données différentes, allant des API internes de l’entreprise à des sources totalement externes.
  • La transformation des plans en données utilisables. Cette tâche est possible grâce aux techniques de vision par ordinateur qui permettent de convertir les plans d’étage en matrices numériques. Le facteur le plus important à souligner dans cette étape est que le cadre Bip est également capable de reconnaître les murs et autres obstacles, ce qui est essentiel pour calculer les distances entre un bureau et un autre. En effet, ce qui semble être très proche “à vol d’oiseau” (distance euclidienne classique) peut être très éloigné lorsque des murs sont ajoutés à l’équation.
  • C’est à cette étape qu’intervient le calcul des distances. Pour ce faire, Bip s’appuie sur la théorie des graphes en transformant les matrices données en graphes utilisés pour récupérer des informations spatiales utiles et calculer les distances entre chaque bureau. Les informations recueillies lors de cette étape sont ensuite utilisées pour créer des groupes de bureaux, qui seront utiles lors de l’allocation des ressources.
  • Les données “extraites” au cours des étapes précédentes sont ensuite utilisées pour attribuer à chaque employé son propre bureau, tout en tenant compte du registre des ressources, ce qui permet de minimiser l’hétérogénéité au sein d’un même groupe de bureaux.


Avec la réalisation de ce cas d’utilisation, Bip permet non seulement à l’utilisateur final d’automatiser complètement le processus d’allocation des ressources mais ouvre également la porte à de nombreuses initiatives potentielles de suivi. Par exemple, l’entreprise sera en mesure de réaliser des analyses de type “What-if” sur l’impact des différentes allocations sur la performance globale de l’entreprise, de surveiller la sécurité sur le lieu de travail, de surveiller les émissions de CO2 de l’entreprise dans le temps, etc. En outre, la solution peut être intégrée à un système de recommandation basé sur le ML, qui, sur la base de différents paramètres, peut suggérer qui, un jour donné, devrait ou ne devrait pas se rendre physiquement sur son lieu de travail respectif.

Histoire d’un succès

Le cadre d’allocation de Bip est actuellement adopté par une grande entreprise de télécommunications pour faciliter le retour au travail dans un scénario post-covide. En outre, en plus de la solution présentée dans cet article, Bip a déjà déployé un addon qui a mis en correspondance les employés de l’entreprise avec le bureau le plus proche et avec leurs équipes associées, tout en minimisant les trajets et en maximisant la collaboration en personne.

En utilisant cette technologie, l’entreprise a enregistré une amélioration substantielle de l’équilibre entre vie professionnelle et vie privée des employés et de leurs performances globales, qui sont suivies dans le temps par une solution de rapports BI.

Pourquoi Bip

Le département xTech de Bip est l’une des plus grandes communautés professionnelles européennes en matière d’intelligence artificielle. Il réalise des centaines de projets de données par an, en mettant l’accent sur l'”intelligence artificielle opérationnelle”, qui consiste à fournir des cas d’utilisation de l’intelligence artificielle de bout en bout en production pour un usage quotidien.

Nos experts garantissent que l’IA répond aux besoins des entreprises, qu’elle est utilisable par des utilisateurs non techniques, qu’elle est facilement contrôlable et qu’elle offre un retour sur investissement clair.


Si vous souhaitez en savoir plus sur notre offre ou avoir un entretien avec l’un de nos experts, veuillez envoyer un courriel à [email protected] avec pour objet “Return to Workplace”, et vous serez contacté rapidement.

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