Thomas Knidler, Blueprism
Nombreuses sont les entreprises ayant adopté les technologies BPM (Business Process Management) afin d’avoir une vue d’ensemble sur les processus métiers et surtout être en mesure de les optimiser. Bien que la BPM automatise les processus métiers complexes, de nombreuses tâches peuvent encore faire l’objet d’automatisation. Il ne suffit plus simplement d’automatiser le back-office pour réduire les coûts, mais également d’améliorer l’expérience digitale, l’innovation et l’expérience utilisateurs. C’est pourquoi il est important d’aborder l’automatisation comme un moyen d’automatiser des processus de bout en bout et non seulement des tâches individuelles. Pour éviter des silos organisationnels tout en créant une réelle connexion entre les différents processus, il convient de combiner les technologies BPM et RPA agrémentées d’IA. En pratique, l’une se greffe sur une base de procédures d’entreprise, et l’autre automatise des tâches spécifiques au sein des processus.
La RPA seule ne suffit plus
La RPA est une technologie d’automatisation logicielle qui émule l’interaction de l’utilisateur avec des applications informatiques, agissant principalement au niveau de l’interface graphique. Cette technologie est une évolution des applications de bureau classiques qui remplissaient des formulaires. Elle est certes polyvalente, mais limitée.
Si elle peut être appliquée à un large éventail de tâches, elle doit être considérée comme une solution initiale dans le cadre d'une transformation numérique plus vaste qui pourrait nécessiter une combinaison de la RPA avec des solutions ponctuelles et une automatisation avancée intelligente (IA, Machine Learning, etc.) pour une automatisation complète des processus.
Il est intéressant d'observer que les discussions sur l'automatisation des processus et l’IA ont tendance à suivre des voies distinctes. Cette situation est en train de changer, car les entreprises réalisent que la RPA et l'IA sont toutes deux nécessaires pour atteindre un degré significatif d'automatisation des processus de bout en bout.
Par exemple, même un établissement qui n'est pas prêt à déléguer la prise de décision à un agent virtuel intelligent et qui préfère automatiser certains processus devra quand même investir dans des outils comme la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale et d'autres technologies pour atteindre le niveau d'automatisation souhaité.
En pratique la RPA et l’IA se combinent déjà dans de nombreux cas et se rencontrent le plus souvent à l'intersection de deux tâches, où un transfert / jugement est nécessaire, convergeant vers ce qu'on appelle l'automatisation intelligente. Par exemple, un élément aussi élémentaire que l'enregistrement d'un bon de commande nécessite la capacité de scanner visuellement et d'extraire les informations requises des documents dont le format varie d'une entreprise à l'autre. La RPA seule ne peut le faire.
Il en est de même pour un processus physique, comme répondre à des demandes de renseignements par courrier électronique de manière automatisée. Pour ce faire, l’humain ou un agent virtuel intelligent doit être en mesure de déduire la signification du courriel et d'en extraire les informations clés pour déterminer les mesures à prendre. Ce n'est que lorsque l’humain ou l’agent virtuel intelligent a fait cela que le robot peut prendre les mesures appropriées.
La plupart des processus comprennent au moins une étape où les données sont reçues sous une forme non structurée (qu'il s'agisse de voix, de chat, de courrier électronique ou d'une forme structurée non normée telle qu'une facture). La signification de ces données est le territoire de l'IA, tandis que le suivi par une action spécifique prédéterminée peut être assuré par la RPA.
La capacité à automatiser des tâches complexes
Le quotidien des entreprises et notamment des établissements bancaires suppose des tâches complexes mêlant différents documents, des interactions humaines, la nécessité de se connecter à différents systèmes. Cette configuration ne permet plus de s’arrêter simplement à la mise en place d’une plateforme qui automatise des tâches répétitives. L’enjeu consiste à automatiser des tâches complexes avec une organisation hybride combinant agents virtuels et humains pour apporter davantage de flexibilité et d’intelligence dans le processus, de rentabilité et également renforce la satisfaction des collaborateurs et des clients.
La crise du COVID-19 a d’ailleurs démontré l’importance d’être capable, de basculer d'un mode de traitement humain à un mode de traitement automatisé afin, par exemple, de pouvoir rapidement opérer des rééchelonnements de prêts d’entreprise.
Pour y parvenir, il est nécessaire de disposer d’équipes motivées qui maitrisent les processus et les interactions avec l’organisation et les systèmes sous-jacents. Réaliser deux voire trois processus matures au sein d’une organisation est un bon début ! De plus s’appuyer sur un modèle de mise en œuvre qui intègre dès le départ la mise en échelle, afin de mutualiser les agents virtuels et combiner des technologies avec un modèle entraîné.
Les organisations bancaires ou non qui décideront la mise en œuvre de la RPA au sein de leur processus devront veiller à imbriquer des profils ayant des compétences en IA, car de nombreux objectifs de transformation en dépendent.
En effet, la nouvelle génération d’agent virtuel nommé les AIVAs sont dotés d’intelligence artificielle pour aller beaucoup plus loin dans l’automatisation. Il est donc indispensable d’inclure l’évolution de compétences au sein du processus d’automation de l’entité.
La RPA seule ne suffit plus
La RPA est une technologie d’automatisation logicielle qui émule l’interaction de l’utilisateur avec des applications informatiques, agissant principalement au niveau de l’interface graphique. Cette technologie est une évolution des applications de bureau classiques qui remplissaient des formulaires. Elle est certes polyvalente, mais limitée.
Si elle peut être appliquée à un large éventail de tâches, elle doit être considérée comme une solution initiale dans le cadre d'une transformation numérique plus vaste qui pourrait nécessiter une combinaison de la RPA avec des solutions ponctuelles et une automatisation avancée intelligente (IA, Machine Learning, etc.) pour une automatisation complète des processus.
Il est intéressant d'observer que les discussions sur l'automatisation des processus et l’IA ont tendance à suivre des voies distinctes. Cette situation est en train de changer, car les entreprises réalisent que la RPA et l'IA sont toutes deux nécessaires pour atteindre un degré significatif d'automatisation des processus de bout en bout.
Par exemple, même un établissement qui n'est pas prêt à déléguer la prise de décision à un agent virtuel intelligent et qui préfère automatiser certains processus devra quand même investir dans des outils comme la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale et d'autres technologies pour atteindre le niveau d'automatisation souhaité.
En pratique la RPA et l’IA se combinent déjà dans de nombreux cas et se rencontrent le plus souvent à l'intersection de deux tâches, où un transfert / jugement est nécessaire, convergeant vers ce qu'on appelle l'automatisation intelligente. Par exemple, un élément aussi élémentaire que l'enregistrement d'un bon de commande nécessite la capacité de scanner visuellement et d'extraire les informations requises des documents dont le format varie d'une entreprise à l'autre. La RPA seule ne peut le faire.
Il en est de même pour un processus physique, comme répondre à des demandes de renseignements par courrier électronique de manière automatisée. Pour ce faire, l’humain ou un agent virtuel intelligent doit être en mesure de déduire la signification du courriel et d'en extraire les informations clés pour déterminer les mesures à prendre. Ce n'est que lorsque l’humain ou l’agent virtuel intelligent a fait cela que le robot peut prendre les mesures appropriées.
La plupart des processus comprennent au moins une étape où les données sont reçues sous une forme non structurée (qu'il s'agisse de voix, de chat, de courrier électronique ou d'une forme structurée non normée telle qu'une facture). La signification de ces données est le territoire de l'IA, tandis que le suivi par une action spécifique prédéterminée peut être assuré par la RPA.
La capacité à automatiser des tâches complexes
Le quotidien des entreprises et notamment des établissements bancaires suppose des tâches complexes mêlant différents documents, des interactions humaines, la nécessité de se connecter à différents systèmes. Cette configuration ne permet plus de s’arrêter simplement à la mise en place d’une plateforme qui automatise des tâches répétitives. L’enjeu consiste à automatiser des tâches complexes avec une organisation hybride combinant agents virtuels et humains pour apporter davantage de flexibilité et d’intelligence dans le processus, de rentabilité et également renforce la satisfaction des collaborateurs et des clients.
La crise du COVID-19 a d’ailleurs démontré l’importance d’être capable, de basculer d'un mode de traitement humain à un mode de traitement automatisé afin, par exemple, de pouvoir rapidement opérer des rééchelonnements de prêts d’entreprise.
Pour y parvenir, il est nécessaire de disposer d’équipes motivées qui maitrisent les processus et les interactions avec l’organisation et les systèmes sous-jacents. Réaliser deux voire trois processus matures au sein d’une organisation est un bon début ! De plus s’appuyer sur un modèle de mise en œuvre qui intègre dès le départ la mise en échelle, afin de mutualiser les agents virtuels et combiner des technologies avec un modèle entraîné.
Les organisations bancaires ou non qui décideront la mise en œuvre de la RPA au sein de leur processus devront veiller à imbriquer des profils ayant des compétences en IA, car de nombreux objectifs de transformation en dépendent.
En effet, la nouvelle génération d’agent virtuel nommé les AIVAs sont dotés d’intelligence artificielle pour aller beaucoup plus loin dans l’automatisation. Il est donc indispensable d’inclure l’évolution de compétences au sein du processus d’automation de l’entité.
