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Automatisation intelligente : quels avantages pour les entreprises ?
Sans que l’on ne s’en rende compte, l'automatisation des processus robotiques (RPA) a facilité notre quotidien, dans le milieu professionnel comme personnel. En effet, la RPA utilise des robots logiciels qui imitent le comportement humain pour automatiser des processus banals, permettant ainsi aux entreprises et aux particuliers de concentrer leur temps et leurs ressources sur des activités à plus forte valeur ajoutée.
La RPA a été principalement utilisée pour traiter des données structurées dans des volumes importants et des processus à haute intensité. Ces robots sont développés pour fonctionner toujours avec le même modèle, dans le cadre d'un ensemble de règles fixes prédéfinies, pour effectuer des actions répétitives très rapidement.
Toutefois, environ 80% des données d'entreprise sont non structurées et beaucoup plus difficiles à codifier (documents, notes, chats, images, journaux, etc.). C’est une opportunité pour le marché qui s'oriente progressivement vers une automatisation "cognitive" ou "intelligente".
A présent, nous combinons la RPA (pour remplacer les mains) avec d'autres technologies avancées (Intelligence Artificielle pour remplacer le cerveau) afin de traiter des données non structurées ou d'analyser des données volumineuses en cours de route.
Ce nouveau type d'automatisation est très prometteur. Selon Reuters, le marché mondial de l'automatisation des processus intelligents devrait croître à un taux de croissance annuel composé (TCAC) d'environ 40 %, pour atteindre un montant estimé à 8 milliards de dollars d'ici la fin de 2023 [¹].
Cela amène à une question importante : comment les entreprises peuvent-elles récolter les bénéfices de l’accélération de l’automatisation ?
Deux technologies clés pour une RPA "intelligente"
L'essor de l'automatisation cognitive ne sera pas possible sans la combinaison de plusieurs autres technologies clés de l'intelligence artificielle (IA) à savoir :
- La Machine Learning
Le traitement de données non structurées est difficile pour une RPA standard. Ces robots plus traditionnels sont développés pour travailler avec des données suivant le même schéma, sur la base d'un modèle prédéfini. S'il existe plusieurs modèles, les modèles suivis par le robot doivent être configurés pour chacun d'entre eux individuellement.
Cependant, si des dizaines ou des centaines de ces modèles sont nécessaires, l'effort requis est souvent trop important. C'est là qu'intervient la machine learning (ML) qui peut identifier les données requises dans différentes structures d'entrée, en apprenant progressivement où trouver ces données. En fournissant au robot suffisamment de données, elle peut obtenir des taux de réussite très élevés.
L’exemple très courant concerne le processus de réservation des factures. Les entreprises reçoivent généralement des factures sous plusieurs formats (ou modèles) différents. Bien que l'ensemble des données à extraire de ces documents soit le même, il se trouve à des endroits différents. La technologie Machine Learning identifie et lit ces données, les organise dans une structure cohérente qu'elle donne au robot, afin qu'il puisse les traiter de manière standardisée.
- Le traitement du langage naturel
Une autre source d'entrée pour le traitement automatisé est la langue. Les notes diverses, les demandes écrites ou les transcriptions d'appels, qui sont enregistrées sous forme de texte non structuré, constituent une riche source d'informations et d'entrées.
La technologie de traitement du langage naturel (TLN) est capable d'extraire les informations clés du texte et de les transmettre au robot pour un traitement ultérieur. Cela permet d'utiliser le traitement du langage naturel sur plusieurs cas. Imaginez dans le futur que des robots puissent traiter des demandes par e-mail pour mettre à jour les données des clients, enregistrer des demandes d'indemnisation, lire des CV ou des contrats pour les classer et les trier !
Quel sera l'impact de l'automatisation cognitive sur la transformation numérique ?
La transformation numérique est d'une importance stratégique dans tous les comités exécutifs ou conseils d’administration des entreprises. La "RPA intelligente" peut être appliquée de multiples façons et offre une myriade de possibilités pour agir "mieux, moins cher et plus rapidement".
La différence entre les leaders et les retardataires sur le marché, résidera dans la capacité des organisations à adopter ces nouveaux types de technologies. Pour savoir où se situent les avantages et les risques et comment en tirer parti, il faut d'abord comprendre les impacts.
Nous lisons tous les publications négatives qui en découlent : "Les robots intelligents vont détruire nos emplois". En effet, les robots intelligents auront un impact sur le travail que nous faisons. Pour les cadres, les dirigeants et les travailleurs occupant des postes administratifs et opérationnels, les choses vont changer. Mais comment exactement ?
La transformation numérique requiert de l'attention et une gestion attentive, loin de tout exercice théorique. Les organisations doivent agir rapidement, être prêtes à investir, apprendre et créer une culture numérique et de changement dans leur organisation pour soutenir cette évolution.
A cet effet, nous voyons 3 principes clés à adopter :
- Appliquer une stratégie " Voyez grand mais commencez petit "
Sans une vision claire, les chances de mal exécuter des plans de numérisation sont accrues. "Voyez grand mais commencez petit" est une façon d'améliorer les chances de succès.
Une fois la décision prise d'adopter la numérisation, il est essentiel de disposer d'une feuille de route qui définit une vision de l'impact d'une RPA intelligente sur la planification stratégique et les objectifs commerciaux. Cela implique non seulement d'évaluer les possibilités offertes par la RPA intelligente, mais aussi les défis à relever pour y parvenir. Il convient également d'analyser les facteurs externes comme les attentes des employés et des clients, les activités de la concurrence. Sans une vision claire, les chances d'exécuter correctement des plans de numérisation sont réduites. est une façon d'améliorer les chances de succès.
- Donnez de l'élan à votre projet "Arrêtez de parler et commencez à agir"
Les projets, dont le budget et l'impact sont limités avec des délais courts, fonctionnent mieux que ceux qui impliquent de nombreux ateliers, réunions, séances de travail, etc. L'application et l'utilisation de nouvelles technologies telles que la RPA intelligente peuvent contribuer à créer l'élan nécessaire pour faire avancer les plans de numérisation.
Toutefois, il est facile de se laisser prendre au jeu de la technologie au lieu de se concentrer sur les éléments des nouvelles technologies et de la numérisation qui peuvent le mieux fonctionner pour votre entreprise.
La mise en place d'un groupe d'ambassadeurs internes et externes de la numérisation pour travailler sur de petits projets pilotes au budget et à l'impact limités, dans des délais courts, peut souvent fournir de meilleures informations et améliorer les chances de faire passer les projets réussis à une mise en œuvre complète. Cela permet également d'éviter les réactions négatives du type "on en parle, mais rien ne se passe" lorsque les projets n'avancent pas.
- Embarquez les employés et déployez une stratégie de changement
Le défi ne réside pas dans la technologie mais, dans la gestion des personnes, de l'activité et des changements de processus dans l'organisation, pour que la technologie apporte réellement la valeur souhaitée. Il est donc important que les organisations sensibilisent et fassent comprendre les avantages de la numérisation pour tous, ainsi que l'impact quotidien de ces changements, en particulier dans le cas de la RPA intelligente qui peut être perçue négativement à première vue.
Il faut une vision de haut en bas, pour créer une culture du changement qui soutienne tous les aspects de la transformation numérique de l'entreprise.
Plus que jamais, cela se résumera à un leadership visionnaire au sommet des organisations.
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Bruno Pouget Associé Paris
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