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Du BPM au RPA : identifier la bonne solution d’automatisation selon chaque cas d’usage

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Du BPM au RPA : identifier la bonne solution d’automatisation selon chaque cas d’usage

Introduction : résumé du concept de RPA (Robotic Process Automation)

Le concept de Robotic Process Automation ou Automatisation Robotisée des Processus correspond à l’automatisation, si possible « intelligente », de séries de tâches et d’actions. Par « intelligente » , on entend que ce sont des tâches qui requéraient auparavant une intervention humaine de par l’analyse nécessaire à leur réalisation. Le concept de RPA est souvent associé à l’IA et au Machine Learning.

Les actions automatisées peuvent être de tous types : calculs, manipulations de données, traitements de transactions, échanges avec d’autres applications, interrogation de bases de données, saisies d’informations… et liées à des domaines variés : informatique, achat, RH, finance, réclamation, facturation, support client…

Le RPA, un palier supplémentaire du BPM (Business Process Management)

Le RPA n’a pas le monopole de l’automatisation. Mettre en place un logiciel BPM, c’est déjà rentrer dans le monde de l’automatisation des processus !

Et pour cause : dans la pratique, il existe plusieurs cercles concentriques de technologies ajoutant à chaque fois des capacités supplémentaires d’automatisation des tâches. L’objectif final est que l’humain ne reprenne la main qu’aux moments cruciaux en ayant une vision complète du contexte et une aide décisionnelle.

Ainsi, le Robotic Process Automation apporte une vraie valeur lorsqu’il intègre une couche d’intelligence artificielle et plus particulièrement de Deep Learning : analyse de texte, intelligence conversationnelle, décisions basées sur l’apprentissage machine…

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Les différents niveaux d’automatisation

C’est pourquoi comprendre les différents niveaux d’automatisation est essentiel pour bien appréhender les concepts et placer la bonne solution sur le bon besoin ! Voici quelques exemples autour du cas d’usage du traitement des e-mails entrants :

  • Avec un BPM « basique », le logiciel va détecter l’arrivée d’un e-mail et initier un traitement en conséquence. La première action du processus sera par exemple de lancer une tâche humaine pour arbitrer sur la criticité de l’e-mail et adapter la personne vers qui le rediriger.
  • Si on ajoute un moteur de règles, on peut déjà aller beaucoup plus loin qu’un BPM simple. L’application va par exemple pouvoir définir un traitement différent en analysant si elle connaît l’expéditeur en lien avec la base données (client important qui représenterait plus de 20% du chiffre d’affaires, prospect, historique particulier…), selon le type de pièces jointes, leurs métadonnées, les termes apparaissant dans l’objet de l’e-mail… C’est une approche d’automatisation mécanique, sans IA, mais qui répond à la majorité des cas d’usage et permet de remplacer certaines tâches humaines comme le routage dans le cas présent.
  • L’intégration en supplément d’une dimension IA pourrait permettre dans ce cas d’usage à l’application d’identifier l’utilisation de termes très proches du champ sémantique légal et de décider en autonomie de l’envoyer au service juridique. L’application pourrait aussi interpréter le contenu de l’e-mail et apporter directement une première réponse au contact (déterministe ou générée automatiquement). Dans ces deux cas,  il ne s’agit plus d’un simple mécanisme automatique, mais de l’ajout d’une dimension IA avec une analyse et une prise de décision.

Votre ROI repose sur le choix de la bonne solution d’automatisation pour le bon cas d’usage

Ces trois cas d’exemple prouvent que suivant l’usage, la solution la plus adaptée n’est pas toujours la même !  En effet, ajouter de l’Intelligence artificielle dans les processus demande un investissement fort. Les bénéfices peuvent être très importants pour des processus complexes et nécessitant des analyses approfondies, cependant c’est loin d’être le cas dans tous les process ! Pour de nombreuses étapes et actions, des mécanismes simples ou tout simplement l’intervention d’un humain peut être plus adapté et ROIste.

De plus, le besoin d’automatisation intelligente peut parfois être évité en anticipant les problèmes ! Prenons l’exemple d’une collectivité qui dispose de centaines de milliers de factures en retard et qui souhaite mettre en place une solution de Robotic Process Automation pour les scanner, les analyser, les stocker et les traiter automatiquement.

Oui, une application de RPA peut permettre de répondre à cet enjeu, avec un investissement non négligeable en ressources et en temps. Cependant, anticiper en dématérialisant les factures au travers d’un portail de saisie pour les fournisseurs aurait permis d’alléger le travail des utilisateurs et de mettre en place des mécanismes simples basés sur une analyse factuelle des données. Tout cela sans mettre en place une usine à gaz a posteriori.

Tout est une histoire d’adaptation de la réponse à l’enjeu et d’anticipation ! Une gouvernance des données efficace associée à une solution BPM et des règles répond à la majorité des enjeux d’automatisation. Pour les autres processus nécessitant une vraie intelligence, une solution RPA avec des briques d’IA et de Machine Learning a alors toute sa place et apporte une vraie valeur ajoutée.

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Avant tout, vous avez besoin de processus clairement définis. C’est-à-dire de prendre conscience des informations et des données qui transitent dans les flux, et de cartographier les processus en conséquence. Ensuite seulement, on peut définir l’architecture informatique à mettre en œuvre et donc positionner la solution la plus adaptée à chaque étape : que celle-ci soit un logiciel de BPM simple, un automatisme au travers de règles, du RPA incluant une dimension IA… ou tout simplement une interaction humaine car l’humain doit rester au cœur des décisions !

Le risque est sinon de chercher à automatiser un processus qui n’est pas structuré ou de mettre de l’IA où elle n’est pas nécessaire, ce qui n’apportera aucun bénéfice. L’orchestration des processus et des échanges doit rester le socle !

Conclusion : Blueway & le Robotic Process Automation

Le RPA est donc un palier supplémentaire du BPM, qui peut être franchi aisément avec le bon partenaire.

Avec Blueway, vous disposez d’une des plateformes d’intégration et de gouvernance de données et de processus les plus puissantes et les plus complètes du marché. Celle-ci permet, entre autres, de modéliser et d’automatiser les processus au travers de règles tout en assurant l’administration, l’exploitation et l’optimisation de leur déroulement.

De plus, grâce à l’ouverture de la solution, vous avez la possibilité de vous connecter au travers d’APIs avec les outils d’IA les plus adaptés à chaque enjeu et selon votre secteur d’activité. En effet, les solutions d’IA et de Machine Learning sont spécialisées selon les besoins, les domaines…

Vous ajoutez ainsi des briques d’IA à vos processus de manière pragmatique et ROIste pour rentrer dans une vraie démarche RPA. Ces technologies d’intelligence artificielle fonctionnent dans la continuité du BPM et s’intègrent ainsi en toute transparence au sein du système informatique existant.

En unifiant le meilleur des deux approches, Blueway assure une mise en œuvre rapide qui optimise votre retour sur investissement et maximise les gains d’efficacité en concentrant l’implication des humains sur les tâches à forte valeur ajoutée.

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Edouard Cante
Edouard Cante
Directeur Général Adjoint Produit Expert technique et fonctionnel, Edouard est spécialisé dans l’urbanisation du SI et la gouvernance des données depuis près de 20 ans. Homme de terrain, il épaule les clients dans leurs projets avec ses équipes et n’hésite pas à exploiter ces retours pour imprégner la roadmap produit et gagner en agilité.
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