Qu’est-ce que la RPA (automatisation robotisée des processus) ?

Les collaborateurs consacrent un tiers de leur temps à des tâches administratives de routine, au détriment des missions pour lesquelles ils ont été recrutés. Sans surprise, 64 % d’entre eux souffrent de burnout au moins une fois par mois. L’automatisation robotisée des processus (RPA) peut aider à retrouver un équilibre.

L’automatisation robotisée des processus (RPA) utilise des robots logiciels virtuels pour automatiser les tâches chronophages. Elle est au cœur de l’essor du travail numérique. Les agents numériques s’appuient sur la RPA pour collecter les données nécessaires à leurs prises de décision. En combinant l’automatisation des processus avec des frameworks d’IA agentique, vos équipes gagnent du temps pour se concentrer sur les tâches à forte valeur ajoutée.

L’automatisation robotisée des processus (RPA) utilise des robots logiciels pour automatiser les processus métier et réduire les risques d’erreurs. Il ne s’agit pas de robots au sens physique du terme, mais on les désigne de cette manière car ils peuvent être programmés pour effectuer des actions spécifiques. Parmi les actions courantes : remplir des formulaires, extraire des données et déplacer des fichiers.

Prenons l’exemple d’un cabinet d’avocats qui réalise une découverte de données pour un dossier. Plutôt que de trier manuellement des milliers de documents provenant de centaines de sources de données, le cabinet peut automatiser ce processus et ainsi gagner du temps et de l’argent.

L’automatisation des processus peut également améliorer les performances de la main-d’œuvre numérique. C’est pourquoi la RPA est parfois désignée sous le terme « automatisation IA », en raison de son rôle dans l’activation des processus basés sur l’IA.

Et cela soulève une question essentielle : la RPA n’est-elle qu’une autre forme d’IA ? Pas exactement.

L’intelligence artificielle (IA) désigne des technologies telles que l’apprentissage machine (ML) qui imitent la prise de décision humaine. Toutefois, pour obtenir des résultats fiables avec l’IA, vous avez besoin de données de qualité. Si les bases de données contiennent des doublons ou des erreurs, les résultats risquent d’être imprécis.

La RPA est un logiciel basé sur des règles qui automatise les tâches à forte charge de travail, comme la collecte et la structuration des données, créant ainsi les conditions idéales pour que les outils d’IA donnent le meilleur d’eux-mêmes. Ensemble, la RPA et l’IA peuvent automatiser l’intégralité du cycle allant de la collecte de données à la prise de décision, en passant par l’évaluation et la saisie des données.

Le principe de la RPA est simple : des robots logiciels reproduisent les actions humaines courantes, comme le remplissage de tableaux, le renseignement de formulaires ou l’utilisation d’applications.

La RPA n’est pas un processus monolithique. Elle repose sur trois composants : les interactions avec l’interface utilisateur (UI), les interfaces de programmation d’applications (API) et les scripts de tâches.

• Interactions avec l’interface utilisateur (UI) : les interactions UI permettent aux utilisateurs de définir et d’appliquer un ensemble d’instructions. Par exemple, des outils d’automatisation de la main-d’œuvre peuvent être programmés pour collecter et signaler les conditions liées à la conformité réglementaire. Cela peut inclure l’emplacement des données, leurs modalités de stockage et leur chaîne de traçabilité.
• API : les API connectent les solutions RPA à d’autres outils et technologies, notamment les solutions de planification des ressources d’entreprise (ERP), les outils de gestion de la relation client (CRM) et les frameworks d’IA agentique.
• Scripts pour l’automatisation des tâches : les systèmes RPA peuvent être scriptés à l’aide de langages de programmation courants tels que Python, C++ et Java. Ils peuvent également être déployés via des outils à faible code et en glisser-déposer. Il existe aussi des solutions déjà scriptées.

Parler de la RPA en théorie, c’est bien, mais à quoi cela ressemble-t-il concrètement ? Plusieurs conditions font d’un processus métier un bon candidat à la RPA. En premier lieu, les données volumineuses régulièrement mises à jour, comme celles contenues dans des tableurs. Ensuite, les données stockées dans plusieurs emplacements, par exemple dans le cloud et sur des serveurs de stockage locaux. Enfin, la RPA offre un moyen de faire le lien entre les systèmes informatiques actuels et les systèmes hérités.

Voici trois exemples concrets :

• Saisie de données dans des tableurs : les tableurs restent très utilisés pour le suivi et la gestion des données financières, mais leur mise à jour peut être fastidieuse et chronophage. Grâce à la RPA, les entreprises peuvent automatiser la lecture, l’écriture et le recalcul des données de leurs tableurs , et créer des jeux de données directement à partir de ces tableurs .
• Gestion de bases de données : de nombreuses entreprises s’appuient sur plusieurs bases de données hébergées sur site, dans des centres de données mutualisés ou dans le cloud. Il en résulte un écosystème de données fragmenté qui mobilise des ressources humaines considérables pour assurer le suivi et la validation des informations. La RPA est particulièrement adaptée à la gestion de bases de données : elle permet aux entreprises de collecter et d’organiser des données provenant de sources multiples.
• Intégration des systèmes hérités : les systèmes hérités ne sont pas toujours compatibles avec les API modernes, mais ils contiennent souvent des données opérationnelles critiques. Étant donné que ces solutions automatisent des processus manuels habituellement gérés par des collaborateurs, elles sont capables de localiser et d’extraire des données clés depuis des systèmes disparates et déconnectés.

La RPA réduit le temps nécessaire à l’exécution des tâches métier. Mais ce n’est pas le seul avantage pour votre entreprise. Combinée à des agents numériques et à une supervision humaine, l’automatisation robotisée des processus offre de nombreux avantages, notamment :

Réduire le temps et les efforts consacrés aux processus chronophages, c’est aussi réduire les coûts. Au-delà des économies directes, les entreprises constatent un ROI grâce à la RPA, car leurs collaborateurs disposent de plus de temps pour créer de la valeur, plutôt que de collecter des données.

Les solutions RPA respectent les processus tels qu’ils ont été programmés. Elles sont donc idéales pour les tâches qui exigent à la fois des actions répétitives et une grande précision. Cette fiabilité est également essentielle pour garantir la conformité en matière de gestion et de sécurité des données.

L’automatisation robotisée des processus (RPA) facilite l’accès, pour une main-d’œuvre numérique, aux données dont elle a besoin dans des solutions CRM historiques et d’autres outils. Prenons l’exemple d’un client souhaitant suivre l’acheminement de son colis : la RPA peut piloter des outils de base de données pour récupérer les informations de suivi pertinentes et les transmettre aux agents IA, qui communiquent ensuite la réponse au client.

Les outils d’automatisation RPA contribuent à améliorer l’expérience de travail des collaborateurs. Libérés des tâches de saisie de données, ils peuvent consacrer leur énergie à des missions plus stratégiques et créatives.

Cela ouvre également la voie à la reconversion et à la montée en compétences. Les scripts automatisés prenant en charge les tâches manuelles, les entreprises peuvent former leurs collaborateurs à l’utilisation responsable de l’IA ou proposer des formations approfondies, par exemple sur la création de prompts IA. Ces opportunités favorisent la mobilité interne et les promotions, ce qui renforce l’engagement des équipes.

Le résultat est triple : une productivité accrue, un meilleur moral et davantage d’opportunités.

La RPA reproduit des actions humaines répétitives et prédéfinies, tandis que l’IA peut agir de manière autonome pour décider de la prochaine action optimale. L’IA est le socle de la prochaine génération de main-d’œuvre numérique : des agents autonomes, capables d’analyser des données, de prendre des décisions et d’intégrer l’IA générative et l’IA conversationnelle.

La RPA soutient l’IA et vice versa. Grâce à l’automatisation robotisée des processus, les agents numériques peuvent automatiser des tâches répétitives comme l’extraction de données et le web scraping, en faisant reproduire aux robots des actions telles que les frappes clavier et les clics de souris. Grâce à l’IA, les équipes peuvent rapidement créer et déployer des robots RPA capables de prendre en charge les tâches les plus chronophages.

Ces deux technologies fonctionnent en synergie, car l’automatisation robotisée des processus est, par nature, orientée processus. En s’appuyant sur des workflows prédéfinis, la RPA gère les tâches répétitives basées sur des règles, tandis que l’IA excelle dans la création de ces workflows.

Toute plate-forme de travail numérique qui s’appuie sur des systèmes agentiques doit accéder aux bases de données actuelles, aux applications héritées et aux jeux de données entrants. Voici comment cela se concrétise en pratique.

Les outils d’automatisation robotisée des processus peuvent extraire les données de facturation et les intégrer dans des systèmes de facturation hérités ou développés en interne.

Cela s’inscrit dans un processus commercial plus large de quote-to-cash (QTC), qui s’appuie sur des agents IA pour créer des offres, élaborer des propositions, gérer les contrats et encaisser les paiements. Bien que l’IA réalise le gros du travail, l’IA pour les ventes ne serait pas possible sans les données de facturation collectées en amont par la RPA.

Des données plus complètes ouvrent la voie à un meilleur service client. Leur collecte et leur saisie restent toutefois souvent chronophages et gourmandes en ressources. En cause : les données clients se présentent sous de multiples formats (données non structurées) provenant de sources variées, et sont fréquemment stockées dans des bases de données maison ou des feuilles de calcul. Les données non structurées n’en sont pas moins précieuses : l’automatisation aide les entreprises à les collecter et à les valoriser, quelle que soit leur origine ou leur localisation.

Les outils de travail numérique peuvent ensuite exploiter ces données collectées dans le cadre d’une stratégie globale d’IA pour le service client, en favorisant des interactions et des recommandations personnalisées.

La fiabilité des informations sur les tarifs et produits est indispensable pour concevoir des campagnes marketing efficaces. Grâce à la RPA, les équipes peuvent extraire des données de prix depuis des pages web et les centraliser sous forme de ressource partagée.

Intégrées à une stratégie globale d’IA pour le marketing, ces données permettent aux équipes de créer des campagnes publicitaires ciblées.

La gestion des retours reste un processus fastidieux pour les équipes en charge du commerce. Lorsque les données ne sont pas mises à jour régulièrement et avec précision dans les systèmes hérités de gestion et d’approvisionnement, les entreprises peuvent être confrontées à des clients mécontents ou à des inventaires inexacts. En utilisant la RPA pour collecter et mettre à jour les informations de commande, les entreprises activent l’IA pour le commerce, en fournissant aux agents numériques les données nécessaires au traitement des retours.

La RPA offre des avantages considérables aux organisations. Mais elle s’accompagne également de plusieurs défis potentiels et points de vigilance. Parmi ceux-ci : l’identification des processus à automatiser, la qualité des données et leur intégration, les enjeux de gouvernance éthique, ainsi que les besoins d’évolutivité et de maintenance. Voici un examen plus détaillé de chacun de ces aspects.

Tous les processus ne se prêtent pas à l’automatisation. Selon le type de données traitées, l’application utilisée et le résultat attendu, la RPA n’est pas toujours la solution la plus adaptée. Les entreprises peuvent identifier les processus candidats à l’automatisation en définissant des critères de sélection. Les critères les plus courants sont les suivants :

• Données structurées : les jeux de données structurées sont idéaux pour ce type de solution, car ils sont quantifiables et reproductibles. Les processus qui impliquent des données qualitatives sans formatage standardisé ne sont pas de bons candidats.
• Logiciels inaccessibles via des API : les systèmes hérités, les outils métiers sur mesure et les solutions développées en interne ne prennent pas toujours en charge les connexions API. La RPA, quant à elle, ne nécessite pas d’interconnexion externe et automatise directement les opérations standard.
• Processus chronophages : ces processus peuvent être optimisés grâce à la RPA. Prenons l’exemple de la collecte et de la saisie de données financières évoluant quotidiennement, voire d’heure en heure. Même si les collaborateurs chargés de cette tâche parviennent à suivre le rythme, il ne leur reste que peu de temps pour d’autres projets. La RPA améliore considérablement les tâches de collecte de données à grande échelle.
• Processus sujets aux erreurs : les processus impliquant de nombreuses données sont souvent source d’erreurs. Malgré tous leurs efforts, les collaborateurs ne peuvent pas égaler la précision et la constance des outils automatisés en matière de collecte et de saisie de données. La RPA permet à la fois d’accélérer leur exécution et de réduire les risques d’erreurs de saisie.

Une fois les critères définis, il s’agit d’identifier et d’isoler ces processus. Les entreprises tirent souvent profit des outils de modélisation des processus. Ils permettent de créer des représentations visuelles des workflows existants et de leurs dépendances. Cela vous aide à localiser ces processus au sein de vos réseaux, à comprendre leurs liens avec les applications et services, et à identifier les données qu’ils utilisent.

L’efficacité de la RPA repose sur des données de qualité et sur la capacité à les intégrer aussi bien dans les systèmes hérités que dans les applications modernes. En pratique, cela soulève plusieurs défis :

• Gestion des données incohérentes, incomplètes ou obsolètes : ces outils excellent dans la capture et la saisie de données. En revanche, ils ne sont pas en mesure de statuer sur leur qualité ni leur cohérence. Prenons l’exemple d’une entreprise qui stocke ses données clés sur des ressources à la fois sur site et dans le cloud. Si ces bases de données contiennent des doublons, les frameworks RPA les enregistreront et les saisiront tous. Ce même problème se pose avec les données incomplètes ou obsolètes : les solutions recherchent les données cibles et les traitent selon les instructions reçues. La gestion des données incohérentes, incomplètes ou obsolètes nécessite un script plus élaboré, capable d’identifier les caractéristiques communes des données inutilisables. Les équipes peuvent, par exemple, configurer la RPA pour ignorer les données antérieures à une date définie, ou pour n’enregistrer les données que si elles répondent à des critères précis d’exhaustivité et d’exactitude.
• Intégration avec les systèmes hérités et les architectures modernes : l’intégration constitue un autre défi potentiel. En effet, les systèmes hérités et les architectures modernes sont fondamentalement différents ; ce qui fonctionne pour les uns ne fonctionne pas nécessairement pour les autres. Il n’existe donc pas d’approche universelle en matière de RPA. Bien que ces solutions permettent de récupérer des données héritées depuis des systèmes qui ne prennent pas en charge les API, l’architecture de ces systèmes est très différente de celle de leurs homologues modernes. Pour garantir une intégration cohérente, les robots RPA doivent s’adapter aux contraintes des systèmes plutôt qu’aux seules exigences liées aux données.

La RPA peut également soulever des questions relatives à l’utilisation éthique des données. Par exemple, si les entreprises ne disposent pas d’une visibilité suffisante sur les données collectées et leur usage, cela peut entraîner des problèmes de conformité ou des risques juridiques.

Les organisations doivent donc gérer certains enjeux :

• Garantir la transparence et la responsabilité : en cas d’audit ou d’évaluation de conformité, les organisations doivent être en mesure d’indiquer l’origine des données collectées, les modalités de leur obtention et les modifications qu’elles ont subies. Le fait de ne pas pouvoir démontrer cette transparence peut entraîner des amendes ou des sanctions. La transparence commence par l’accessibilité de la RPA. Qu’elle soit développée en interne ou fournie par un prestataire tiers, les équipes doivent avoir accès à l’infrastructure RPA. La responsabilité joue également un rôle clé : en pratique, cela implique de désigner un collaborateur, généralement un manager ou un membre du comité de direction, chargé de superviser la création, le déploiement et l’intégration. Cette responsabilisation permet de faire de la transparence une priorité durable.
• Gestion des risques liés à la confidentialité et à la sécurité : les outils RPA peuvent également introduire des risques potentiels en matière de confidentialité et de sécurité. Prenons l’exemple d’un outil d’automatisation des processus conçu pour récupérer et saisir des données clients. Si ces données ne sont pas correctement anonymisées, ou si ces processus relient des données anonymes à des informations sources identifiables, les entreprises pourraient involontairement mettre en danger les données de leurs clients. De même, si les outils d’automatisation des processus ne sont pas soumis aux mêmes exigences de sécurité que les autres services informatiques, cela peut ouvrir la voie à des attaques extérieures ou à des menaces internes.

Pour que les outils restent à la hauteur des volumes de données croissants et demeurent fiables, deux points sont essentiels :

• Développer des stratégies pour faire évoluer vos programmes RPA : ces processus sont évolutifs, mais pas sans limites. Les solutions développées en interne peuvent peiner à gérer des bases de données cloud à mesure que les volumes de données augmentent. Et celles qui reposent sur des serveurs locaux risquent de rencontrer des problèmes de performance face à une demande croissante. Pour relever ces défis, votre entreprise doit se doter d’un plan. Cela peut passer par l’acquisition de capacités de stockage et de serveurs supplémentaires, ou par une extension vers le cloud. Il n’existe pas de solution universelle, ce qui fonctionne pour une entreprise ne convient pas forcément à une autre. Mais il est indispensable d’élaborer un plan.
• Assurer un support continu pour les mises à jour et les robots : il est essentiel de maintenir un support continu pour les mises à jour logicielles et les fonctions RPA. Si vous faites appel à un service tiers ou géré, ce support est souvent inclus. Dans le cas contraire, vous devez évaluer régulièrement les performances et rechercher les mises à jour disponibles.

Les pratiques de déploiement font toute la différence dans la réussite de la RPA. Ces bonnes pratiques vous aideront à fluidifier le processus :

L’implication des parties prenantes est le point de départ de tout déploiement d’automatisation robotisée des processus. Commencez par confier la responsabilité du projet à un membre pertinent du comité de direction. Cet individu sera le garant ultime, c’est-à-dire que toutes les dimensions de l’intégration RPA passeront par lui. Intégrez ensuite les équipes IT, les utilisateurs en première ligne et toutes les équipes qui interagiront avec la RPA, et présentez-leur les objectifs clés. Communiquez les avantages potentiels et évoquez les délais prévisionnels.

Enfin, et c’est peut-être le point le plus important, prenez le temps d’aborder les préoccupations de chacun. Demandez aux équipes ce qui les inquiète, où elles voient des obstacles potentiels, et comment elles pensent pouvoir y remédier. Ne faites pas l’impasse sur cette étape : négliger l’implication des parties prenantes peut freiner considérablement l’adoption à grande échelle.

Des processus bien définis et des politiques claires sont essentiels pour garantir une application cohérente de la RPA. Commencez par créer un centre d’excellence (CoE) qui définit les bonnes pratiques, identifie les erreurs potentielles et fournit des conseils concrets pour résoudre les problèmes.

Prenez ensuite le temps de développer des modèles de gouvernance des données et des bonnes pratiques associées. La gouvernance peut être simple si elle consiste à s’assurer que les données sont toujours chiffrées et que les accès sont restreints, mais parfois aussi plus complexe lorsqu’il s’agit de réglementations en constante évolution telles que le RGPD, le CCPA ou les directives de la FINRA. La supervision est également essentielle. Bien que la RPA constitue le socle d’une automatisation avancée des processus métier, elle n’est ni autocorrectrice ni autoévaluatrice. Des évaluations et des tests réguliers sont indispensables pour garantir la fiabilité des résultats.

Tous les prestataires ne se valent pas. Pour choisir votre partenaire, tenez compte des critères suivants :

• Capacités techniques et facilité d’utilisation : les outils RPA doivent allier des fonctionnalités techniques avancées et une expérience utilisateur intuitive. MuleSoft RPA en est un exemple : cette solution peut vous aider à accélérer vos déploiements grâce à une automatisation de bout en bout pour toutes vos équipes.
• Modèles tarifaires et support : il est également important de privilégier des solutions proposant des modèles tarifaires transparents et un support fiable. Les coûts cachés peuvent rapidement s’accumuler si les éditeurs manquent de clarté sur leurs prix. De même, un support insuffisant peut empêcher votre entreprise de tirer pleinement parti de la RPA.
• Intégration de l’IA et fonctionnalités de sécurité : la RPA soutient l’efficacité de l’IA. C’est pourquoi les entreprises doivent privilégier les éditeurs qui offrent une intégration fluide avec les frameworks d’IA, tels que les modèles de langage de grande taille (LLM) et le traitement du langage naturel (NLP). Cela garantit un bon équilibre entre rapidité et sécurité.

Il peut être tentant de déployer la RPA à grande échelle dès que les outils sont disponibles, mais il est préférable de commencer par des projets pilotes. Compte tenu de la complexité des environnements informatiques, il est impossible de mesurer l’impact de nouveaux outils avant leur déploiement effectif. Si des erreurs imprévues surviennent, il est bien plus simple de corriger des problèmes isolés que de gérer des défaillances à grande échelle.

Cherchez à identifier les projets à fort impact et à faible risque à automatiser en priorité. Des fonctionnalités comme le process mining peuvent aider à repérer les processus les plus pertinents. Une fois la RPA opérationnelle, mesurez son impact à l’aide d’indicateurs concrets : combien de temps a été gagné ? Les données sont-elles fiables et complètes ? Quel retour les utilisateurs donnent-ils sur le processus ?

La RPA n’est pas une solution figée. À mesure que les volumes de données augmentent et que les sources évoluent, les outils doivent suivre le rythme. Pour surveiller et optimiser les performances, commencez par mesurer l’efficacité dans le temps. Si la vitesse ou la précision diminuent, effectuez une analyse des causes profondes pour identifier le problème principal, plutôt que de vous contenter de traiter les symptômes.

L’automatisation robotisée des processus (RPA) permet à votre entreprise de collecter davantage de données, plus rapidement et depuis n’importe quelle source. Contrairement à ses équivalents basés sur l’IA ou le cloud, la RPA repose sur des scripts simples, ce qui la rend idéale pour les applications qui ne sont pas connectées de manière native.

Bien utilisée, elle a le potentiel de transformer vos opérations métier. En s’intégrant aux systèmes hérités, la RPA peut considérablement élargir la disponibilité des données. En traitant des volumes massifs de données, elle libère du temps pour que vos collaborateurs se consacrent à d’autres projets ou initiatives. De plus, en faisant remonter davantage de données plus rapidement, la RPA crée les conditions d’une prise de décision améliorée et fondée sur l’IA.

Tandis que des solutions d’IA comme Agentforce sont le cerveau du travail numérique, la RPA en est le moteur. Elle réalise le gros du travail en collectant et en restituant des données provenant de sources multiples pour alimenter les actions de l’IA. En résumé : plus votre RPA est performante, plus votre IA est avancée.

L’exploitation du plein potentiel de la RPA demande une approche méthodique et ciblée. Les entreprises ont tout intérêt à privilégier des solutions intuitives, bien accompagnées et sécurisées. Une évaluation rigoureuse des options disponibles est donc indispensable. L’efficacité prime sur l’apparence. S’il peut être tentant de déployer la RPA à l’échelle de toute l’entreprise, il est préférable d’impliquer les parties prenantes dès le départ, d’anticiper les éventuelles objections et de commencer par des déploiements à petite échelle.