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Chapitre 4
Qu’est-ce que l’automatisation intelligente d’entreprise et en quoi se distingue-t-elle de la RPA traditionnelle ?
Le marché de l’automatisation a connu une évolution rapide au cours des dernières années. En 2016, l’automatisation robotisée des processus (RPA) était encore une technologie relativement nouvelle que peu de sociétés utilisaient en production, quelle que soit l’échelle.
Depuis, la RPA a évolué pour répondre aux demandes plus pointues de l’entreprise, ouvrant la voie à l’automatisation intelligente, laquelle combine intelligence artificielle (IA), machine learning (ML) et traitement du langage naturel (NLP), ainsi que d’autres technologies avancées, comme moteurs de productivité à l’échelle de l’entreprise. En 2021, alors que des milliers d’entreprises adoptent la RPA sous une forme ou une autre, il est encore plus difficile de distinguer entre l’automatisation intelligente d’entreprise et la RPA traditionnelle.
RPA traditionnelle : une plateforme puissante
La RPA a redéfini notre perception du travail. En intégrant des robots logiciels au flux de travail métier, la RPA permet aux collaborateurs de rationaliser leurs efforts, en gérant les données de plusieurs systèmes à l’aide de règles et d’une gouvernance stricte pour assurer la conformité.
Cette plateforme de RPA traditionnelle peut automatiser les processus sur la base de données structurées et de règles bien définies. Grâce à la RPA traditionnelle, les sociétés peuvent améliorer l’efficacité, la qualité des données, la satisfaction des employés et l’expérience client. Beaucoup d’entreprises qui ont implémenté la RPA traditionnelle ont réalisé des économies et un ROI de 30 à 200 %.
Malgré ces résultats étonnants, la RPA traditionnelle montre ses limites. Par exemple, le monde dans lequel nous vivons n’est pas toujours constitué de données structurées. La plupart des entreprises reçoivent de leurs fournisseurs des factures papier dans des formats non standardisés.
En général, pour convertir les données de ces documents non structurés, il faut lire les informations et les ressaisir dans un format structuré compatible avec les systèmes de traitement des données. Outre les données non structurées, il arrive souvent que les règles permettant de juger des actions spécifiques dépendent de nombreux facteurs qui peuvent ne pas correspondre à des règles faciles à définir. Avec de gros volumes, ce processus est tout sauf efficace.
C’est en cela que la RPA traditionnelle est inférieure à l’automatisation intelligente d’entreprise.
Automatisation intelligente : rendre la RPA plus performante
En s’appuyant sur les points forts de la RPA, l’automatisation intelligente associe des technologies complémentaires pour proposer des capacités que la RPA traditionnelle ne comporte pas. En gros, ces technologies appartiennent aux catégories suivantes :
Connaissances et informations : la capacité à scanner des jeux de données et des bases de connaissances pour en extraire des données et les compiler dans des formats personnalisés
Perception visuelle : la capacité à lire, comprendre et contextualiser les informations visuelles de façon numérique
Apprentissage : la capacité à adapter et faire évoluer les modèles de traitement et la signification contextuelle à partir de jeux de données
Résolution des problèmes : la capacité à résoudre des problèmes logiques, métiers et systèmes sans intervention humaine
Collaboration : la capacité à adopter des pratiques de communication et de collaboration fluides entre les personnes, les processus et les technologies
Planification et séquençage : la capacité à découvrir et tirer partir des opportunités pour améliorer les flux et charges de travail qui optimisent les résultats métier
Des technologies comme l’IA et le ML peuvent s’appliquer à quasiment toutes les catégories alors que les technologies complémentaires telles que la reconnaissance optique des caractères (OCR) et le traitement de documents intelligent (IDP) s’appliquent à la catégorie Perception visuelle. Il est ainsi possible de lire les documents non structurés tels que factures ou bons de commande et d’en extraire des données qui seront utilisées par la RPA.
L’automatisation intelligente peut utiliser les composants d’une ou plusieurs de ces catégories pour créer des solutions complexes et intéressantes répondant à des problèmes métier réels. Cette capacité offre de nouvelles façons d’interagir avec les clients, les fournisseurs et les collaborateurs, mais peut aussi entraîner la création de nouveaux produits et services pour l’entreprise. Bien que l’automatisation intelligente puisse s’intégrer avec ces technologies complémentaires pour obtenir des résultats époustouflants, elle est incapable de prendre en compte le besoin de gérer la plateforme au niveau de l’entreprise. Que faudrait-il pour passer de l’automatisation intelligente à une véritable automatisation intelligente d’entreprise ? Nous avons la réponse.
Automatisation intelligente d’entreprise : une RPA intelligente sous gouvernance
Bien qu’ajouter des solutions techniques pour l’interprétation des données non structurées permette d’automatiser les données par le biais des méthodes RPA traditionnelles, il apparaît vite que la technologie ne suffit pas. En empilant les technologies, on risque de créer un château de cartes branlant plutôt qu’une structure robuste capable de résister aux ouragans.
Pour être hautement performant, cet ensemble de technologies doit adopter une structure de gouvernance solide afin d’assurer que toutes les automatisations qui y sont adossées peuvent supporter les usages extrêmes de l’entreprise, en termes de :
Sécurité
Gestion des données
Intégration
Contrôle d’accès
Flexibilité en cas de pression
Évolutivité
Support
Gestion des politiques
Si l’une des technologies ayant servi à construire la solution d’automatisation intelligente n’est pas conforme aux exigences informatiques d’entreprise, c’est l’ensemble de la solution qui est fragilisée. Chaque composant, telle l’une des briques d’un mur, doit résister aux pressions de l’entreprise.
La mise au point d’une solution d’automatisation intelligente d’entreprise demandera sûrement davantage d’efforts, mais le résultat final sera fiable à tous les niveaux de l’entreprise.
A propos de l'auteur
Alexis Veenendaal
Alexis Veenendaal is an Associate Content Writer and Editor at SS&C Blue Prism. She’ll tell you all the cool tips and tricks for implementing intelligent automation into your workplace. She has lived and worked internationally as a professional writer and designer for nearly a decade after graduating from the University of Lethbridge for English Literature. Her personal pursuits include authoring books and digital cartography.
Suivez l'auteur sur :
Le marché de l’automatisation a connu une évolution rapide au cours des dernières années. En 2016, l’automatisation robotisée des processus (RPA) était encore une technologie relativement nouvelle que peu de sociétés utilisaient en production, quelle que soit l’échelle.
Depuis, la RPA a évolué pour répondre aux demandes plus pointues de l’entreprise, ouvrant la voie à l’automatisation intelligente, laquelle combine intelligence artificielle (IA), machine learning (ML) et traitement du langage naturel (NLP), ainsi que d’autres technologies avancées, comme moteurs de productivité à l’échelle de l’entreprise. En 2021, alors que des milliers d’entreprises adoptent la RPA sous une forme ou une autre, il est encore plus difficile de distinguer entre l’automatisation intelligente d’entreprise et la RPA traditionnelle.
RPA traditionnelle : une plateforme puissante
La RPA a redéfini notre perception du travail. En intégrant des robots logiciels au flux de travail métier, la RPA permet aux collaborateurs de rationaliser leurs efforts, en gérant les données de plusieurs systèmes à l’aide de règles et d’une gouvernance stricte pour assurer la conformité.
Cette plateforme de RPA traditionnelle peut automatiser les processus sur la base de données structurées et de règles bien définies. Grâce à la RPA traditionnelle, les sociétés peuvent améliorer l’efficacité, la qualité des données, la satisfaction des employés et l’expérience client. Beaucoup d’entreprises qui ont implémenté la RPA traditionnelle ont réalisé des économies et un ROI de 30 à 200 %.
Malgré ces résultats étonnants, la RPA traditionnelle montre ses limites. Par exemple, le monde dans lequel nous vivons n’est pas toujours constitué de données structurées. La plupart des entreprises reçoivent de leurs fournisseurs des factures papier dans des formats non standardisés.
En général, pour convertir les données de ces documents non structurés, il faut lire les informations et les ressaisir dans un format structuré compatible avec les systèmes de traitement des données. Outre les données non structurées, il arrive souvent que les règles permettant de juger des actions spécifiques dépendent de nombreux facteurs qui peuvent ne pas correspondre à des règles faciles à définir. Avec de gros volumes, ce processus est tout sauf efficace.
C’est en cela que la RPA traditionnelle est inférieure à l’automatisation intelligente d’entreprise.
Automatisation intelligente : rendre la RPA plus performante
En s’appuyant sur les points forts de la RPA, l’automatisation intelligente associe des technologies complémentaires pour proposer des capacités que la RPA traditionnelle ne comporte pas. En gros, ces technologies appartiennent aux catégories suivantes :
Connaissances et informations : la capacité à scanner des jeux de données et des bases de connaissances pour en extraire des données et les compiler dans des formats personnalisés
Perception visuelle : la capacité à lire, comprendre et contextualiser les informations visuelles de façon numérique
Apprentissage : la capacité à adapter et faire évoluer les modèles de traitement et la signification contextuelle à partir de jeux de données
Résolution des problèmes : la capacité à résoudre des problèmes logiques, métiers et systèmes sans intervention humaine
Collaboration : la capacité à adopter des pratiques de communication et de collaboration fluides entre les personnes, les processus et les technologies
Planification et séquençage : la capacité à découvrir et tirer partir des opportunités pour améliorer les flux et charges de travail qui optimisent les résultats métier
Des technologies comme l’IA et le ML peuvent s’appliquer à quasiment toutes les catégories alors que les technologies complémentaires telles que la reconnaissance optique des caractères (OCR) et le traitement de documents intelligent (IDP) s’appliquent à la catégorie Perception visuelle. Il est ainsi possible de lire les documents non structurés tels que factures ou bons de commande et d’en extraire des données qui seront utilisées par la RPA.
L’automatisation intelligente peut utiliser les composants d’une ou plusieurs de ces catégories pour créer des solutions complexes et intéressantes répondant à des problèmes métier réels. Cette capacité offre de nouvelles façons d’interagir avec les clients, les fournisseurs et les collaborateurs, mais peut aussi entraîner la création de nouveaux produits et services pour l’entreprise. Bien que l’automatisation intelligente puisse s’intégrer avec ces technologies complémentaires pour obtenir des résultats époustouflants, elle est incapable de prendre en compte le besoin de gérer la plateforme au niveau de l’entreprise. Que faudrait-il pour passer de l’automatisation intelligente à une véritable automatisation intelligente d’entreprise ? Nous avons la réponse.
Automatisation intelligente d’entreprise : une RPA intelligente sous gouvernance
Bien qu’ajouter des solutions techniques pour l’interprétation des données non structurées permette d’automatiser les données par le biais des méthodes RPA traditionnelles, il apparaît vite que la technologie ne suffit pas. En empilant les technologies, on risque de créer un château de cartes branlant plutôt qu’une structure robuste capable de résister aux ouragans.
Pour être hautement performant, cet ensemble de technologies doit adopter une structure de gouvernance solide afin d’assurer que toutes les automatisations qui y sont adossées peuvent supporter les usages extrêmes de l’entreprise, en termes de :
Sécurité
Gestion des données
Intégration
Contrôle d’accès
Flexibilité en cas de pression
Évolutivité
Support
Gestion des politiques
Si l’une des technologies ayant servi à construire la solution d’automatisation intelligente n’est pas conforme aux exigences informatiques d’entreprise, c’est l’ensemble de la solution qui est fragilisée. Chaque composant, telle l’une des briques d’un mur, doit résister aux pressions de l’entreprise.
La mise au point d’une solution d’automatisation intelligente d’entreprise demandera sûrement davantage d’efforts, mais le résultat final sera fiable à tous les niveaux de l’entreprise.
A propos de l'auteur
Alexis Veenendaal
Alexis Veenendaal is an Associate Content Writer and Editor at SS&C Blue Prism. She’ll tell you all the cool tips and tricks for implementing intelligent automation into your workplace. She has lived and worked internationally as a professional writer and designer for nearly a decade after graduating from the University of Lethbridge for English Literature. Her personal pursuits include authoring books and digital cartography.
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