La planification des équipes peut sembler simple au premier abord, mais derrière chaque planning se cache un véritable défi mathématique comprenant des millions de combinaisons possibles.
Quiconque a déjà élaboré un planning pour ses équipes sait qu’un bon résultat dépend de la prise en compte d’un grand nombre de facteurs variés, parmi lesquels :
Un planning ne doit pas seulement être conforme aux règles, il doit aussi coller au plus près des besoins. Si trop de collaborateurs sont planifiés par rapport à la demande réelle, cela engendre des coûts inutiles. À l’inverse, si les effectifs sont insuffisants, cela peut conduire à des clients non servis ou des machines à l’arrêt. Même un léger écart entre la planification idéale et la réalité peut, sur le long terme, entraîner des pertes financières considérables. Depuis toujours, l’objectif de la planification des effectifs est d’atteindre un idéal : trouver le parfait équilibre entre le besoin en personnel et la charge de travail.
Mettre en équilibre tous ces facteurs est une tâche titanesque. Sans surprise au fil des décennies, les préférences des collaborateurs ont souvent été reléguées au second plan, voire totalement ignorées, lors de la planification des plannings. Et même aujourd’hui, de nombreuses entreprises peinent encore à établir des plannings optimisés, malgré l’utilisation d’outils WFM.
Mais pourquoi est-ce encore un problème en 2025 ? Les algorithmes modernes sont pourtant capables de traiter d’énormes volumes de données en temps réel et d’apprendre des expériences passées. Pourquoi existe-t-il toujours autant de solutions WFM, chacun affirmant détenir « le meilleur » algorithme censé résoudre tous les défis de la planification ?
De nombreux centres de contacts s’appuient encore sur des méthodes manuelles, comme les tableurs, pour relever ce défi. Ce que de nombreux planificateurs WFM parviennent à accomplir dans ce type d’environnement est impressionnant : grâce à leur expérience, leur créativité et Excel, ils mettent en place des systèmes parfois extrêmement complexes.
Cela peut fonctionner dans une petite structure ou lorsque le contexte reste très simple, mais dès que la complexité augmente, cette approche atteint rapidement ses limites. La planification manuelle est chronophage, inefficace et propice aux erreurs. Dès que les modèles de planning deviennent plus flexibles ou que plusieurs règles se chevauchent, Excel montre vite ses faiblesses.
Le nombre de combinaisons possibles explose, et sans l’appui d’une approche algorithmique, le risque d’affectation inefficace des ressources, de coûts élevés et de démotivation des collaborateurs grimpe en flèche.
Mais au fond, pourquoi en est-il ainsi ?
Même des plannings apparemment simples, avec des exigences limitées, débouchent rapidement sur des millions de combinaisons possibles. Chaque variable supplémentaire fait exploser la taille du problème de manière exponentielle, à tel point que même les meilleurs outils peinent à prouver qu’il s’agit de la « meilleure » solution.
En effet, la planification des effectifs relève de ce qu’on appelle un problème d’optimisation combinatoire. Il s’agit de trouver la bonne combinaison entre collaborateurs, horaires et activités, de façon à respecter toutes les règles tout en couvrant la demande de manière optimale.
Dit comme ça, cela semble — bien que complexe — tout de même faisable, non ? Jetons un œil à quelques exemples chiffrés.
Imaginons qu’il faille planifier, pour une seule journée, 25 collaborateurs sur une activité. Chaque personne peut commencer sa journée à 8 h, 9 h ou 10 h.
Les planificateurs WFM expérimentés le savent bien : ce qui semble être une situation simple est en réalité une tâche complexe au quotidien.
Car ce cas précis génère 3 puissance 25, soit 847 288 609 443 — plus de 847 milliards — de combinaisons possibles pour organiser la journée de ces collaborateurs.
847 milliards de plannings possibles, dont un — ou plusieurs — correspond parfaitement à vos besoins en effectifs.
Cependant, même un chiffre aussi vertigineux de combinaisons possibles ne signifie pas nécessairement que le potentiel d’optimisation est immense. De nombreux plannings parmi ces variantes ne diffèrent que très peu les uns des autres, tout en assurant une couverture de besoin quasi identique.
Dans la réalité, la planification des effectifs est souvent bien plus complexe que ce scénario.
Prenons maintenant le cas où ces 25 collaborateurs disposent de davantage de flexibilité. Une situation fréquente, car une plus grande flexibilité dans la planification des plannings rime souvent avec des collaborateurs plus satisfaits et une meilleure efficacité dans l’organisation.
Les collaborateurs peuvent désormais débuter leur journée entre 8 h et 10 h, par paliers de 15 minutes, et travailler entre 4 et 8 heures, avec une durée également ajustable par tranches de 15 minutes.
Sur une période de seulement 5 jours, le nombre de plannings possibles grimpe alors à 45 puissance 125.
Alors que déjà contrôler 3 puissance 25 plannings pour vérifier leur conformité aux règles et leur adéquation avec la demande est une tâche considérable, analyser manuellement 45 puissance 125 combinaisons devient tout simplement inimaginable dans un laps de temps raisonnable.
On comprend ici que la rentabilité d’une optimisation automatisée des plannings ne dépend pas tant du nombre de collaborateurs à planifier, mais bien de la logique de planification sous-jacente.
Dans la réalité, le quotidien de nos clients est souvent bien plus complexe : ils doivent planifier bien plus de 100 collaborateurs, chacun avec des qualifications, des lieux de travail, des conditions contractuelles et d’autres paramètres spécifiques — qui, en plus, peuvent évoluer à tout moment.
Prenons un exemple : 100 collaborateurs doivent être planifiés sur dix activités différentes au cours d’un mois. Leur temps de travail peut débuter toutes les 15 minutes entre 8 h et 16 h, durer de 4 à 8 heures, toujours avec des intervalles de 15 minutes. En outre, un même collaborateur peut, au fil de la journée, enchaîner jusqu’à 5 activités différentes.
Dans ce cas, le nombre de combinaisons possibles atteint 33 126 489 puissance 3 000 — un nombre si colossal qu’il compte 22 560 chiffres — et ce, sans même prendre en compte la moindre pause flexible.
Même avec la puissance de calcul moderne, il est impossible de tester toutes les variantes. La planification est un exemple classique de ce que l’on appelle un problème de complexité NP — une catégorie de problèmes mathématiques pour lesquels il n’existe aucun algorithme capable de garantir une solution optimale dans un temps fini.
Seuls des systèmes professionnels de gestion des effectifs sont capables de générer des plannings efficaces dans de telles conditions.
Comment les outils WFM parviennent à ce résultat reste souvent obscur pour les utilisateurs. Une chose est certaine :
Le planning parfait n'existe pas. Il y a en réalité de nombreuses solutions possibles, chacune avec ses avantages et inconvénients. Chaque plan représente toujours un compromis entre des objectifs qui s’opposent, comme l’efficacité opérationnelle, la satisfaction des collaborateurs et celle des clients.
Tous les outils WFM ne génèrent pas forcément des plannings véritablement rentables. Beaucoup de systèmes ne sont, en coulisses, que des versions automatisées d’Excel : ils se contentent de vérifier si un planning est conforme, c’est-à-dire s’il respecte les règles légales, les conventions collectives ou les limites horaires. Cela garantit des plannings valides, mais pas nécessairement efficaces. Car :
Automatiser n’est pas optimiser : Un système automatisé exécute de manière autonome des paramètres prédéfinis, remplaçant la planification manuelle par des calculs plus rapides et moins sujets aux erreurs.
L’optimisation, quant à elle, vise une amélioration durable de l’ensemble du processus, et permet de découvrir des solutions que les planificateurs humains n’auraient pas envisagées.
L’optimisation des plannings repose sur l’Operations Research (OR), une discipline mathématique qui utilise des algorithmes pour maximiser l’efficacité. À proprement parler, l’OR est un sous-domaine de l’intelligence artificielle, même si cela ne correspond pas à la vision actuelle que l’on se fait de l’IA. Une ambiguïté que de nombreux fournisseurs exploitent habilement pour présenter des méthodes mathématiques éprouvées comme des « innovations IA », alors qu’il ne s’agit souvent d’aucune avancée réelle.
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En tant qu’utilisateur, il est souvent difficile de savoir si le planning soi-disant « optimisé » est réellement efficace, ou si un autre outil, avec les mêmes contraintes, aurait pu proposer une meilleure solution. Se fier uniquement aux promesses marketing expose à des coûts élevés dus à une planification inefficace.
Trois questions clés peuvent aider à choisir le bon outil WFM :
En règle générale, plus le contexte est simple (par exemple : une charge de travail stable, peu de règles et peu de collaborateurs), plus il est probable qu’un planificateur expérimenté parvienne encore à établir des plannings suffisamment efficaces manuellement.
Mais dans la réalité actuelle, la planification est bien plus souvent complexe : les préférences des collaborateurs doivent être prises en compte, les compétences sont de plus en plus variées, et la demande des clients fluctue non seulement selon les saisons, mais aussi rapidement, au gré des tendances.
Ce qui peut sembler être une contrainte représente en réalité un formidable levier d’optimisation : plus la planification accorde de flexibilité, plus les plannings générés par un WFM performant seront efficaces — à condition que la solution mise en place aille au-delà de l’automatisation et vise une véritable optimisation.
Plutôt que de limiter la complexité, il est bien plus rentable d’adopter une solution capable de transformer ces défis en gains d’efficacité mesurables.