Prenez la route de l'automatisation, mais soyez prudents

L'automatisation robotique des processus (RPA) est une suite de technologies digitales qui automatise les workflows manuels et génère de la valeur. Elle libère les employés des tâches répétitives, pour qu'ils se concentrent sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, tout en réduisant les coûts et en améliorant la qualité. Selon McKinsey, le retour sur investissement d'une entreprise dans la RPA peut atteindre entre 30 et 200 % la première année.

Il n'est donc pas étonnant que le marché de la RPA soit en pleine expansion. En 2021, les dépenses des entreprises en matière de RPA s'élevaient à 1,89 milliard de dollars. Selon Grand View Research, elles devraient atteindre 13,74 milliards de dollars d'ici 2028. Aujourd'hui, la majorité de ces dépenses (46 %) provient des entreprises de services financiers, mais la RPA est en passe de révolutionner tous les secteurs, de la santé à l'informatique en passant par la distribution et l'industrie.

Pour les entreprises qui viennent d'entamer leur parcours dans la RPA, la route est semée d'embûches. Elles devront apprendre à structurer leurs données non structurées (comme la vidéo, la voix, les réseaux sociaux, les PDF et l'IoT), qui peuvent représenter jusqu'à 80 voire 90 % des données d'une entreprise. Elles devront trouver les moyens d'intégrer les nouvelles technologies dans leurs systèmes existants. Et surtout, elles devront décider où et comment démarrer.

Pour les aider à relever ces défis et examiner l'évolution de la RPA, nous avons interrogé Lila Benhammou, fondatrice et directrice générale de Humans4Help, un cabinet de conseil en technologie digitale qui aide ses clients à exploiter la RPA pour maximiser leur valeur métier.

Comment les entreprises doivent-elles aborder la RPA pour rentabiliser au mieux leur investissement ?

Tout d'abord, l'entreprise doit bien comprendre la nature de ses processus métier. Le choix des processus à automatiser est déterminant pour la réussite d'un projet de RPA. En résumé, plus le processus est simple, mieux c'est. Dans 80 % des cas environ, les entreprises choisissent des processus très complexes pour commencer, ce qui constitue une grave erreur.

Comment peut-on définir un processus potentiellement trop complexe ?

Il peut s'agir d'une question d'entrée-sortie, par exemple si vous tentez d'automatiser des processus qui reposent sur un grand nombre de données non structurées, ou encore d'utiliser des données difficiles d'accès parce qu'elles se trouvent sur un système hérité. Ces facteurs augmentent considérablement la complexité, mais il n'est pas toujours facile de l'expliquer aux entreprises. Souvent, elles répondront : « Que ce soit complexe ou non, c'est ce qu'il me faut ». Si elles s'entêtent dans cette voie, cela peut être dommage, car leur première expérience avec la RPA sera négative. Elles risquent de tirer la conclusion suivante : « Nous avons essayé, ça a été un échec, et nous ne voulons plus entendre parler de RPA. »

Nous recommandons de procéder en trois étapes. Pour commencer : voyez grand. Souvent, lorsqu'on travaille avec des clients, on établit une « heat map » (ou carte de chaleur) de leurs processus métier : par exemple, les processus financiers, juridiques, RH et IT. On peut ainsi déterminer quels sont ceux qui sont répétitifs et requièrent beaucoup de travail, ceux qui nécessitent le plus de ressources en termes de temps et de coûts, ceux qui sont liés les uns aux autres, etc. Cela permet de visualiser les opérations, de commencer à étudier les domaines dans lesquels la RPA est la plus utile et de discuter des objectifs spécifiques.

Deuxième étape : commencez petit. Il convient de sélectionner un ou deux cas d'usage clés pour lesquels on sait que l'on obtiendra une réduction optimale des répétitions ainsi qu'une meilleure adhésion en interne, car il faut convaincre la direction que l'effort en vaut la peine, de même que les managers, les collaborateurs, et ainsi de suite.

Troisième étape : développez rapidement. Lorsqu'on a choisi son ou ses cas d'usage, il faut établir un concept d'excellence autour de résultats quantifiables qui reflètent la valeur interne de l'entreprise ainsi que sa valeur externe pour les clients. Si le projet pilote du cas d'usage correspond à ce concept d'excellence, on peut alors se lancer à grande échelle.

La RPA évolue rapidement et intègre des outils d'IA comme le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale et la vision par ordinateur. Quelles évolutions dans les capacités peut-on attendre en 2022 ?

Nous allons voir de plus en plus de RPA cognitive. L'année dernière, la RPA était axée sur les tâches, comme une personne effectuant une tâche répétitive, mais plus rapidement et sans erreur. À l'avenir, grâce à l'IA, les bots penseront comme des êtres humains. Ils seront de plus en plus aptes à prendre des décisions intelligentes. Un chatbot, par exemple, pourra interagir de manière plus intelligente, s'occuper davantage d'un monde non structuré et lui donner du sens comme le ferait un être humain. J'aime à dire : « Pour agir comme un être humain, il faut penser comme un être humain ».

Oui, sans aucun doute. Simplifier ce qui est complexe, voilà en gros ce qu'est le low-code/no-code. Il s'agit d'une interface très intuitive, qui permet d'impliquer très facilement les services métier et les responsables des processus métier, qui ne sont pas forcément au fait des rouages de l'informatique. Il peut s'avérer complexe d'expliquer le fonctionnement et les avantages de la RPA. Grâce au système low-code/no-code, vous pouvez créer vos règles métier et vos workflows le matin, et voir les résultats à la fin de la journée. Cela va entraîner un fort taux d'adoption de ce type d'outils.