Blog | 7 oct. 2020

Design thinking et Robotic Operating Model : frères ennemis ? Pas si sûr !

Vignette Blog ROM & Design Thinking

On évoque beaucoup dans les organisations des démarches design thinking ou de conception créative afin de favoriser l’innovation et déployer rapidement des solutions qui répondent à des problématiques business.

On parle alors rapidement d’expérimentation qui peut de prime abord se poser en contradiction avec les enjeux du passage à l’échelle de l’automatisation et donc de la nécessité d'industrialiser. En approfondissant un peu, on s’aperçoit vite que cette contradiction n’existe qu’en façade et que design thinking et passage à l'échelle fonctionnent ensemble aisément, je dirais même naturellement.

Avant toute chose, je rappelle l'un des objectifs principaux de l’automatisation par la RPA : répondre rapidement aux besoins du métier, y compris et surtout dans un mode industrialisé. Une approche design thinking de l'automatisation est donc tout à fait pertinente. Et nos fondamentaux méthodologiques « maison », le Robotic Operating Model (ou ROM) ne s'y opposent pas.

Le design thinking est l'une des démarches de conception créative les plus répandues. Bien qu'il en existe plusieurs, l’une des définitions les plus courantes découpe le design thinking en 5 grandes étapes :

Comprendre les besoins de l'utilisateur final :

Identifier le porteur d’intérêt, et le comprendre pour bien appréhender son besoin et la raison d’être de ce dernier.

La compréhension du besoin client est essentielle à l'automatisation de processus qui ont un sens et répondent à une problématique métier.

Cela fait directement écho aux phases d’analyse des processus que nous recommandons autour de la découverte, l’analyse de l’impact et des bénéfices de l'automatisation d'un processus donné ainsi que de la complexité (ou non) à l’automatiser. Plus globalement, c’est une approche qui répond à la problématique de gestion du pipeline des processus à automatiser et sa gouvernance, afin de générer les bénéfices attendus au niveau du programme.

Dans mon expérience, une des meilleures façons d’aborder ce sujet est l’organisation d’ateliers avec les métiers dans lesquels vous passerez en revue l’ensemble des processus, afin d’identifier des candidats à l’automatisation.

Définir le problème à résoudre :

On identifie ici des sujets de cadrage, d’inspiration ou encore d’évaluation de la pertinence.

La définition du problème est une sous-étape de la première étape de la méthodologie de mise en œuvre de l'automatisation des processus.

En définissant le problème avec une documentation détaillée du processus à automatiser actuel, vous vous assurez d’avoir défini les contours du sujet avec précision. Pour bien faire, il faut la compléter par des informations sur l’impact du processus afin d’évaluer les coûts et bénéfices de son automatisation.

Identifier la solution au problème :

Brainstormer pour générer des pistes de résolution.

Le processus d’idéation qui permet de définir une solution s’intègre facilement à notre approche de l'automatisation des processus.

Il faut qu'elle soit documentée selon les standards, bonnes pratiques et règles mises en place par l’autorité de conception (ou design authority). Vous pouvez aussi réfléchir aux évolutions possibles de ce processus dans sa forme automatisée en vous interrogeant par exemple sur les éléments qui ne sont pas traités (ou du moins pas systématiquement) aujourd’hui par manque de ressources mais qui pourraient l’être grâce à votre plateforme d'automatisation.

Prototypage de la solution :

Prototyper la solution, explorer et tester différentes options et en analyser les résultats.

La phase de prototypage s’intègre bien au Robotic Operating Model lorsqu’elle est menée conjointement avec le métier. Aucun doute, votre priorité sera certainement de générer des résultats rapides (c’est un des bénéfices attendus premiers de la RPA). Il est souvent préférable (et je parle d’expérience) de diviser les processus complexes en sous processus, pour obtenir des résultats rapides (bien que partiels) et d’itérer pour atteindre l’automatisation complète du processus.

Test de la solution :

Tester la solution avec l'utilisateur, pour obtenir un retour et affiner la proposition.

La phase de test se rapproche énormément de la phase de prototypage quand il est question d’itérer. Pour s'assurer de la pertinence métier de la solution, il est impératif de tester le prototype avec des données réelles.

Avoir une approche de « startuper » de l'automatisation en suivant les principes du design thinking n’est pas contradictoire avec sa mise à l’échelle et son industrialisation.

D'ailleurs, aborder le design thinking avec une démarche d’industrialisation permet d’y insuffler toutes les conditions de succès et d’intégrer cette approche de l'innovation au cœur du modèle opérationnel de l’entreprise. Intégrer l’innovation au cœur des problématiques business et non de façon isolée au sein d’un laboratoire de R&D, si vous me permettez le parallèle.

C’est l’ADN même de la RPA et de l’automatisation qui s’illustre par cette approche.

Portrait de Dominique Duquennoy

A propos de l'auteur

Très curieux et intéressé par de multiples sujets, Dominique Duquennoy a su ajouter à son parcours initial en marketing un spectre divers de connaissances au gré de ses envies, de sa curiosité, de la découverte de nouveaux horizons, de l’écoute de nouvelles opportunités. Il commence sa carrière en centrale d’appels où il comprend très vite l’intérêt de la donnée. Il poursuit dans le conseil en CRM.

Au début des années 2010, Dominique Duquennoy rejoint une startup française présente sur le secteur des réseaux sociaux d’entreprises, son rôle est de faire évoluer ses clients autour de ce nouveau mode de fonctionnement. Cette mission deviendra rapidement une marotte, les nouvelles organisations du travail le passionnent. Il poursuit sa carrière chez LivePerson, une entreprise américaine spécialisée dans l’implantation de messagerie instantanée sur les sites internet de ses clients, pour qui il développe l’activité Customer Success en France. Sa curiosité le pousse ensuite chez Expert System, groupe Italien travaillant sur l’intelligence artificielle appliquée à des textes pouvant être complexes. En 2019, Dominique Duquennoy rejoint Blue Prism, la société pionnière de l’automatisation, en tant que Customer Success Director. Il s’y sent « acteur de l’innovation », il participe en effet à accélérer l’industrialisation de grandes organisations et à les aider à améliorer leurs processus.

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