L’automatisation intelligente des processus associe l’intelligence artificielle à l’automatisation des workflows pour optimiser les opérations et déployer une prise de décision éclairée à grande échelle.
Découvrez ce qu’est l’automatisation intelligente et comment votre entreprise peut en tirer parti.
Il y a de fortes chances que votre entreprise ait déjà investi du temps et des ressources dans l’automatisation de processus autrefois réalisés manuellement. Mais cela ne suffit pas pour offrir les meilleures expériences clients, réaliser les plus grandes économies, assurer une croissance durable ou atteindre une efficacité optimale. Pour atteindre ces objectifs, vous avez besoin de l’automatisation intelligente.
L’automatisation intelligente des processus associe la RPA (automatisation robotisée des processus), l’intelligence artificielle (IA), l’analytique, les données et bien plus encore pour créer un processus de bout en bout capable d’apprendre et de s’adapter de manière autonome. Les organisations qui ont franchi le cap et déployé l’automatisation intelligente à grande échelle ont enregistré une réduction moyenne de leurs coûts de 32 %, selon la dernière enquête de Deloitte sur l’automatisation.
Voyons ensemble comment vous pourriez franchir ce cap et permettre à votre entreprise d’en tirer profit.
Deux tiers des entreprises ont déployé une forme d’automatisation des tâches , c’est-à-dire une automatisation assez simple d’un processus unique au sein d’un seul département. Par exemple : la création d’un ticket de service client, l’approbation automatique de crédits ou l’automatisation des promotions e-mail.
Selon Matt McLarty, Global Field CTO et VP du bureau de transformation digitale chez MuleSoft, les automatisations de tâches auxquelles de nombreuses entreprises ont recours aujourd’hui ne sont ni réutilisables, ni évolutives, ni suffisamment pérennes pour générer la valeur attendue. En cause : elles manquent du contexte et de la sophistication dont les entreprises ont besoin pour transformer réellement leur activité et mieux servir leurs clients.
Quelques exemples :
« Beaucoup de solutions RPA se concentrent essentiellement sur l’enregistrement du fonctionnement d’un processus et son automatisation », explique Matt McLarty. « Mais dès qu’une exception survient dans ce processus, ce qui arrive souvent, elles ne font que retarder la résolution du problème en intercalant un bot entre moi et la personne qui va réellement régler mon problème. »
L’automatisation intelligente des processus contextualise vos données pour vous offrir une compréhension approfondie de ce qui se passe. Ce contexte, qui extrait du sens à partir d’images, de textes et de données vocales, détecte des tendances et peut formuler des recommandations, des prédictions et des décisions.
Les données connectées en temps réel sont essentielles à l’automatisation contextuelle, qu’il s’agisse de processus métier automatisés en interne ou d’interactions que les entreprises automatisent avec leurs partenaires et leurs clients.
Nous en sommes encore aux prémices de cette automatisation avancée, mais elle est dans le viseur de nombreuses organisations. Selon l’étude Deloitte, l’IA est la prochaine technologie d’automatisation la plus recherchée : 46 % des entreprises prévoient de la déployer dans les trois prochaines années.
Une fois qu’une entreprise a déployé quelques automatisations, les bénéfices ont tendance à plafonner. En cause : la difficulté à identifier de nouveaux processus à automatiser, selon Joe Surprenant, responsable commercial des pratiques IA et Data Ops chez Deloitte. Les entreprises doivent explorer leurs données et leurs processus pour révéler ces nouvelles opportunités.
« Une fois toutes les pistes habituelles épuisées, il vous faut adopter une approche hybride qui s’appuie à la fois sur des outils de découverte digitaux et sur une expertise des processus pour identifier les zones d’ombres », déclare-t-il.
La technologie qui rend cela possible s’appelle l’intelligence des processus . Il s’agit des données collectées pour analyser les différentes étapes d’un processus ou d’un workflow et qui permettent à une organisation d’identifier les goulots d’étranglement et d’améliorer son efficacité. Bien qu’environ une entreprise sur cinq seulement utilise aujourd’hui l’intelligence des processus (PI), selon l’étude Deloitte, plusieurs acteurs développent ces technologies et ce domaine est en pleine expansion.
« L’intelligence des processus a ouvert les yeux de bon nombre de nos clients sur des réalités qu’ils ne soupçonnaient pas », explique Joe Surprenant. Il cite l’exemple d’une grande entreprise qui a utilisé la technologie de process mining pour analyser son processus d’achat de matières premières de bout en bout. L’analyse a mis en évidence des étapes du processus de gestion des bons de commande présentant un taux élevé d’interventions manuelles et de reprises. Ces insights ont conduit au développement d’une solution d’automatisation de la maintenance combinant RPA , automatisation de workflow BPM (gestion des processus métiers) et analyses, conduisant en fin de compte à 40 millions de dollars d’économies annuelles.
Un autre client du secteur de la vente au détail a utilisé la PI pour identifier la cause profonde d’un dysfonctionnement entre les fonctions ventes, paiement, livraison et retour au sein de sa chaîne d’approvisionnement. Ces insights ont permis de créer une application centralisant le parcours client pour tracer et résoudre rapidement les problèmes sur l’ensemble de ces fonctions. Résultat : une réduction de 23 % des retours de commandes, 46 millions de dollars de risque commercial maîtrisé et une amélioration de 7 % du net promoter score.
L’intelligence des processus présente trois avantages :
La mise en place d’une automatisation contextuelle et avancée va bien au-delà de la technologie. Pour réussir, il faut repenser en profondeur vos processus et les réorganiser entièrement autour des besoins de vos clients.
Matt McLarty, qui accompagne de près ses clients dans leur transformation digitale, recommande ces premières étapes :
Cartographiez l’intégralité du parcours client, de bout en bout, en identifiant l’interconnexion de chaque étape et ce dont vos clients ont besoin à chacune d’elles. La plupart des entreprises, selon lui, ne considèrent qu’une seule facette, comme le commerce, le service client ou le marketing, et n’automatisent que cet élément.
Des données connectées en temps réel constituent un véritable atout dans l’automatisation contextuelle. Les plates-formes de données client nouvelle génération centralisent les données issues de chaque interaction client, quel que soit le système, le canal ou le flux de données, au sein d’un profil client unifié. Cette vue à 360 degrés vous permet d’appréhender vos clients dans leur globalité. Par exemple, elle permet de comprendre comment une interaction avec le service client peut influencer l’efficacité d’une promotion marketing destinée à ce même client.
Votre technologie est-elle reproductible et évolutive ? Optez pour des outils capables d’identifier les différents processus à automatiser au sein de votre organisation. Ces outils extraient les métadonnées des processus et les transforment en workflows automatisés.
MuleSoft est la technologie qui permet de connecter des données à partir de n’importe quel système ou canal.
« La solution automatisée doit être connectée aux analyses prédictives qui mobiliseront l’intelligence artificielle, ainsi qu’à toutes les sources de données, afin que vous puissiez tout savoir », déclare Matt McLarty.
Il est difficile de mesurer l’ampleur de la transformation que représentera l’automatisation intelligente contextuelle propulsée par l’IA. Selon Joe Surprenant, son impact sera comparable à celui du cloud.
« On n’en est pas encore là », précise-t-il. « Mais le jour où les entreprises adopteront une approche axée sur l’automatisation dans la conception de leurs processus métiers et embrasseront véritablement le concept de collaborateur digital, nous vivrons une révolution similaire au cloud, peut-être plus impactante encore. »
L’automatisation intelligente associe l’intelligence artificielle (IA) à des technologies d’automatisation telles que la RPA (automatisation robotisée des processus) pour gérer des processus métiers complexes de bout en bout.
L’automatisation classique repose sur des règles prédéfinies. L’automatisation intelligente y ajoute des capacités cognitives telles que l’apprentissage, la prise de décision et le traitement du langage naturel (NLP) pour gérer des données non structurées et s’adapter au contexte.
Les composants clés de l’automatisation intelligente des processus comprennent généralement la RPA (automatisation robotisée des processus), l’intelligence artificielle (IA) et la BPM (gestion des processus métiers). Ces composants fonctionnent de concert pour automatiser des processus métiers complexes, améliorer l’efficacité opérationnelle et faciliter une prise de décision intelligente. La RPA prend en charge les tâches répétitives, l’IA apporte des capacités cognitives telles que l’apprentissage machine et le NLP, et la BPM orchestre et pilote l’ensemble des processus métiers.
Les bénéfices incluent une meilleure efficacité opérationnelle, une réduction des coûts, une plus grande précision, une évolutivité accrue, des temps de traitement plus courts et la possibilité pour vos collaborateurs de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.
L’automatisation intelligente peut être déployée dans de nombreuses fonctions : service client, finance, ressources humaines, chaîne d’approvisionnement et opérations informatiques, notamment pour la saisie de données, le traitement des réclamations et bien plus encore.
L’automatisation intelligente transforme les métiers en prenant en charge les tâches répétitives, permettant ainsi à vos collaborateurs de se concentrer sur des activités stratégiques, créatives et orientées clients, qui requièrent jugement et empathie.
Les défis sont notamment l’intégration complexe avec les systèmes hérités, la gestion du changement au sein de l’organisation, la garantie de la qualité des données et la prise en compte des considérations éthiques liées à la prise de décision par l’IA.
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