ISS Austria emploie environ 7 000 personnes et exploite à peu près autant de machines, du petit matériel aux grandes autolaveuses autoportées. Lors du Reinigungstag, la conférence de la propreté de décembre 2025, Bernd Steinreiber, alors Head of Operations Performance chez ISS Austria et aujourd'hui Global Head of Cleaning chez ISS, et Alexander Manafi, cofondateur et CEO de ToolSense, ont montré comment Excel, le papier et WhatsApp ont laissé place à un seul processus numérique pour toute la flotte. Et ce que cela rapporte : 20 % d'investissements en moins pour les machines neuves.
La présentation a eu lieu en allemand. Les citations ci-dessous sont traduites.
Beaucoup d'interlocuteurs, beaucoup de versions, aucun temps réel
Chez ISS Austria, obtenir une information sur une machine voulait dire interroger plusieurs personnes. La finance connaissait les coûts de leasing, les achats les coûts de maintenance, l'exploitation savait si une machine était en panne, et la banque de leasing savait combien de temps un contrat courait encore. Chacun de ces chemins prenait du temps et, au bout du compte, coûtait des ressources.
S'y ajoutait le travail manuel. ISS Austria disposait d'une liste de machines tout à fait correcte sous Excel, sur l'intranet, avec environ 400 informations par machine : centre de coûts, site, début du leasing. Mais souvent, quatre personnes y travaillaient en même temps, enregistraient des copies sur leur bureau puis les remettaient en ligne. Personne ne savait avec certitude quelle version était la bonne. La finance tenait ses propres structures, chaque agence sa propre liste. Des formules disparaissaient, des fichiers étaient déplacés, et avant chaque revue trimestrielle avec la finance, le rapprochement recommençait.
Le manque le plus important restait pourtant le temps réel. D'après la liste, une machine devait se trouver sur un site donné. Qu'elle y soit réellement, et qu'elle soit utilisée, personne ne le savait. Quand un contrat prenait fin et qu'un nouveau site démarrait, des machines disparaissaient tout simplement entre deux inventaires.
Nous ne devrions pas parler d'heures de prestation et de contrôle des heures, mais de qualité et de KPI. C'est de cela que les clients veulent parler. Mais pour cela, j'ai besoin de maîtriser mes machines.
Bernd Steinreiber · Global Head of Cleaning, ISS
Un QR code sur chaque machine
La solution commence à la machine. Chaque équipement, du petit appareil à l'autolaveuse autoportée, porte un QR code. Les agents de propreté le scannent avec leur propre téléphone : pas de téléphone professionnel, pas d'application, pas d'identifiant. Si le téléphone est réglé en turc ou en arabe, le formulaire s'affiche dans cette langue. Le signalement part directement vers le responsable de service, puis vers le bon fournisseur, Kärcher pour la propreté par exemple, et de tout autres partenaires pour la restauration. Toute la chaîne passe par un seul système, et les temps d'arrêt ont nettement baissé.
Les contrôles fonctionnent de la même façon. Vérifications électriques, échelles, équipements de protection individuelle : ce qui figurait dans des listes Excel et des formulaires papier se trouve désormais dans une seule application, avec une communication directe vers les fournisseurs. Quand un contrôle arrive à échéance, le responsable de site reçoit un rappel à temps, et quand l'inspecteur du travail passe, tout est documenté.
Les fournisseurs travaillent dans le même système
Pour Bernd Steinreiber, la différence décisive est que tous les fournisseurs d'ISS Austria travaillent directement dans ToolSense. À la livraison d'une machine neuve, c'est le fournisseur qui la crée : centre de coûts, site de livraison, personne qui l'a réceptionnée. Cela ménage les ressources internes et, pour la première fois, tout le monde regarde les mêmes données.
Tous les coûts et devis de maintenance par machine sont centralisés dans ToolSense et gérés par les achats. Le responsable de service voit quels coûts arrivent le mois suivant, un remplacement de batterie par exemple, et peut décider si une réparation vaut la peine ou si un remplacement est plus judicieux. Les rendez-vous de maintenance se fixent avec les fournisseurs directement dans le système.
Quand quelqu'un signale une panne par QR code, le fournisseur voit en temps réel de quelle machine il s'agit et apporte aussitôt une machine de remplacement. Avec ses principaux fournisseurs, ISS Austria a convenu qu'un remplacement soit sur place sous 24 heures : signalé aujourd'hui à 15 h, de retour sur site demain à 15 h au plus tard. Comme chaque étape est enregistrée, on sait quand un signalement a été transmis, à quelle vitesse le fournisseur a réagi et quand la réparation a été faite. Les partenaires deviennent comparables, au lieu d'entendre « je passe demain » pendant une semaine.
Connecté sur toutes les marques
Les machines récentes sans IoT intégré ont été équipées de modules IoT, et les nouvelles générations du fournisseur principal arrivent déjà connectées. Au lieu de se connecter à trois portails constructeurs parce qu'il y a sept machines d'une marque, trois d'une autre et huit d'une troisième, l'équipe travaille dans un seul système avec toutes les machines. Les robots de nettoyage comme Gausium ou Pudu sont aussi connectés, pour ne pas avoir besoin de dix applications.
Le business case : 20 % d'investissements en moins
ISS Austria consacre chaque année une somme à six chiffres élevée à l'achat de machines neuves. Dans le même temps, les données montrent à quel point les machines sont utilisées de façon inégale. Bernd Steinreiber cite un exemple : sur un site, il y a huit machines. Cinq tournent beaucoup trop, trois beaucoup trop peu. Les machines surutilisées font grimper les coûts de maintenance et, comme ToolSense affiche aussi les cycles de charge, on voit si les batteries sont correctement chargées. La batterie est le premier poste de coût d'une machine ; mal chargée, une machine de deux ans peut vite être bonne à jeter. L'équipe est donc formée, l'utilisation répartie, et en quelques jours les données montrent si cela a fonctionné.
Le levier le plus important se situe avant l'achat. Quand un site a besoin d'une machine, les achats vérifient dans ToolSense si une machine de ce type est disponible ailleurs et regardent son utilisation. Si une machine bien entretenue et peu utilisée se trouve sur un autre site, elle est déplacée au lieu d'en acheter une neuve. C'est ainsi qu'ISS Austria a réduit de 20 % ses investissements en machines. Cet argent va à la formation et à l'équipement des collaborateurs, et cela profite aussi au développement durable : chaque machine non achetée, c'est une batterie de moins à éliminer.
Avant, le responsable de site ne savait pas qu'il y avait juste à côté une machine qui pouvait faire le travail.
Bernd Steinreiber · Global Head of Cleaning, ISS
La qualité devient elle aussi mesurable. Si l'utilisation d'une machine chute soudain, après un changement de personnel par exemple, le responsable de site est alerté avant l'appel du client et peut reformer l'équipe. Chaque responsable de site ne voit que ses machines, avec durée de fonctionnement, emplacement, utilisation et cycles de charge dans un format homogène.
Les enseignements du déploiement
ToolSense est désormais utilisé dans de nombreux autres pays d'ISS. Aux entreprises qui envisagent sérieusement un tel système, Bernd Steinreiber donne des conseils clairs :
- Commencer par l'exploitation. Avant le déploiement, expliquer ce que le système apporte aux équipes sur site. L'imposer sans explication déclenche des débats, et les débats ralentissent tout déploiement.
- Réunir tout le monde autour de la table. Finance, comptables externes, achats, responsables de site et fournisseurs, pour que chacun sache dès le premier jour ce qu'il doit faire.
- Simplifier les processus d'abord. Noter sur des post-it ce qui se passe aujourd'hui. Dix étapes deviennent souvent quatre.
- Nettoyer les données avant l'import. D'abord l'inventaire et des formats homogènes, ensuite l'import.
- Prévoir l'IoT dès la livraison. Une machine à 7 000 € coûte 7 200 € avec un module IoT. Sur un cycle de vie de trois à cinq ans, c'est largement rentable.
- Engager les fournisseurs. Le processus s'applique à tous. Un fournisseur qui refuse de jouer le jeu n'a plus sa place à la table.
- Définir l'objectif. Voir l'utilisation, réduire les investissements, retrouver les machines après la fermeture d'un site : ce que le système doit apporter se décide en amont.
Si j'injecte de mauvaises données dans le système, j'obtiens de mauvaises données dans un seul système. Avant de construire du neuf, je dois d'abord corriger l'ancien.
Bernd Steinreiber · Global Head of Cleaning, ISS
Plus de temps pour les clients et les équipes
Pour Bernd Steinreiber, le facility management dispose de deux leviers : les agents de propreté, et le responsable de site qui veille à la satisfaction du client et au respect du contrat. Le système décharge le responsable de site des appels, des relances et des e-mails aux fournisseurs. Même si ce n'est qu'une demi-heure par jour, c'est une demi-heure de plus pour les clients et les équipes. Les agents de propreté ont participé à la conception du processus QR et l'ont bien adopté, car un signalement ne se perd plus dans une conversation WhatsApp.
De la numérisation à l'automatisation
L'étape suivante, selon Alexander Manafi, mène de la numérisation à l'automatisation. Aujourd'hui, ToolSense montre les données et ce sont les personnes qui décident. Demain, un agent d'IA prend en charge la routine, ce que ToolSense appelle aujourd'hui l'AI Fleet Assistant. Il réunit les données de coûts, de service et d'IoT, repère qu'une machine est à peine utilisée sur un site et nécessaire sur un autre, et ne demande plus à l'acheteur que son accord. Un clic, et le ticket au fournisseur est créé.
